Adworld Experience 2024 відбулася 17-18 жовтня 2024 року в Болоньї, Італія. Ігор представив цей англомовний PPC-кейс на найбільшій у Європі конференції, присвяченій реальним PPC-кейсам.
Кейс «Зростання конверсій B2C SaaS у 30 разів завдяки глибокому дослідженню ключових слів» показує, як аналіз прибутковості пошукових запитів на рівні окремих слів, n-грами, широка відповідність і тисячі мінус-слів, за один тиждень допоміг подолати стелю зростання, що трималася два роки. Спікер, Ігор Івіцький, експерт із Google Ads і «Науковець Google Ads», математик із PhD, який застосовує науку про оптимізацію в Google & YouTube Ads.
Як працює метод n-грам
Початкова гіпотеза полягала в тому, що лише невелика частка потенційних користувачів цілеспрямовано шукає такі сервіси, як звіти за номерним знаком автомобіля, номером телефону чи адресою нерухомості, хоча сервіс може стати в пригоді майже кожному. Близько 70% пошукового попиту припадає на довгий хвіст, тобто настільки рідкісні запити, що вони майже не з’являються у звітах.
Замість того щоб призначати ставки на окремі запити, Ігор охопив ставками широкий ринок і відсіяв нерелевантний трафік за допомогою мінус-слів. Аналіз перетворює звіт про пошукові запити на дані про прибутковість на рівні окремих слів. Потім неприбуткові слова стають мінус-словами, а найприбутковіші стають новими ключовими словами із широкою відповідністю.
Вивантажте всі пошукові запити разом із даними про витрати та прибуток.
Розберіть кожен запит на окремі слова, щоб одиницею аналізу стало слово, а не фраза цілком.
Для кожного слова підсумуйте його внесок у витрати та виручку, а потім відсортуйте слова за прибутковістю.
Використовуйте неприбуткові слова як мінус-слова, прибуткові слова як ключові слова із широкою відповідністю, а потім запустіть якомога ширші комбінації.
Як я добираю мінус-слова
Я добираю мінус-слова за витратами та відгуком аудиторії, а не навмання. Витрати й реакція користувачів визначають долю слова, проте остаточне рішення залежить від загальної прибутковості проєкту, а не від зовнішньої привабливості одного показника.
Цей метод працює не як одноразовий трюк, а як повторювана дисципліна роботи з власними даними акаунта. Саме цій логіці присвячений безкоштовний вебінар школи.
На безкоштовному майстер-класі показую покроково, як перетворити рекламу на передбачуваний потік клієнтів.
Дивитися майстер-клас →Ключові висновки
- Від 50 до 1 500 конверсій на день за один тиждень (30x). Два роки клієнт вважав, що межа ринку становить 50 конверсій на день. Аналіз прибутковості на рівні окремих слів пробив цю стелю з першої ітерації.
- 70% ринку ховається в довгому хвості. Широка відповідність охоплює запити, які з’являються надто рідко, щоб призначати ставки безпосередньо на них. Тисячі мінус-слів, отриманих із n-грам, відсіюють марні витрати.
- Аналіз потрібно повторювати щомісяця, це не одноразова дія. Щомісяця з’являються нові пошукові запити. Наступний аналіз n-грам і далі знижує CPA та нарощує конверсії.
- Цільова CPA із широкою відповідністю перевершила ручне призначення ставок CPC із точною відповідністю у прямому порівняльному тесті в тому самому акаунті.
- Ручний аналіз розкриває наміри користувачів. Ігор випробував автоматизовані інструменти для аналізу n-грам, але для великих бюджетів радить самостійно опрацьовувати дані в Excel.
- Дорогі продукти потребують фінансування. Товари з високою вартістю продавалися лише тоді, коли оплату було поділено на 12-18 платежів. Без фінансування вони не продавалися.
Ключові моменти доповіді
Стеля, у яку вірив клієнт
Кейс розпочався з B2C SaaS-компанії, що продавала інформацію як послугу: готувала звіти за номерним знаком автомобіля, номером телефону або адресою нерухомості. Продукт був розрахований на масовий ринок, проте два роки агенції, фрилансери та штатні фахівці впиралися в одну стелю: 50 конверсій на день. Клієнт звик вважати цю цифру природною межею попиту. Тому завдання звучало обережно: знизити вартість конверсії до 3-3,5 долара та, якщо вдасться, трохи збільшити їх кількість. Навіть початок співпраці ставив цю обережність під сумнів. Асистентка відмовила клієнтові, бо вважала проєкт надто малим, але він і далі писав Ігорю, доки вони не уклали договір. «До вас мені ніхто ніколи не відмовляв». Ця репліка важлива не лише як спостереження про продажі. Уся подальша робота теж почалася з відмови прийняти успадковане уявлення клієнта про можливості ринку.
Де ховався попит
Гіпотеза зростання виникла з розриву між корисністю продукту та явним попитом. Лише одиниці цілеспрямовано шукають сервіс для перевірки номера автомобіля, телефону чи адреси, хоча його результат може стати в пригоді майже кожному. Отже, основна частина попиту ховалася у трьох типах запитів. Перший створювали люди з неявним наміром. Наприклад, той, хто перед купівлею авто вивчає схеми шахрайства, може потребувати звіту про історію машини, не називаючи самої послуги. Другий створювали користувачі, які вводили в Google самі дані, приміром конкретний номер автомобіля чи телефону. Кожне значення ставало унікальним запитом, тому звичайний перелік ключових слів не міг заздалегідь охопити весь ринок. Третій створювали люди, які взагалі не знали про існування такого сервісу й тому не могли шукати його безпосередньо. Стратегічне питання полягало не в тому, як забрати ще трохи очевидного попиту, а в тому, як охопити всі три групи й не платити без кінця за випадковий трафік.
Метод змінив сам об’єкт ставки. Замість того щоб призначати ставки на окремі запити, кампанія охоплювала широкий ринок, а мінус-слова відсікали непотрібний трафік. Їх добирали не тому, що якийсь запит видавався дивним або недоречним. Підставою була прибутковість окремих слів у всьому пошуковому трафіку проєкту: витрати та відгук давали факти для рішення, а підсумковим критерієм залишався прибуток бізнесу. Так широка відповідність ставала керованим способом знаходити попит, а не згодою купувати весь трафік, який здатен привести Google. У цьому й полягала ключова зміна логіки. Перевага виникла не зі спроби заздалегідь вгадати весь масив рідкісних запитів, а з можливості знаходити їх автоматично й водночас зберігати прибутковість завдяки дедалі точнішому переліку винятків на основі даних. Докладна робота з таблицею залишилася в записі доповіді, але суть уміщується в одну думку: отримати доступ до широкого ринку та прибрати з нього те, що власні результати проєкту визначають як марні витрати.
Що змінили цифри
Зміни проявилися за тиждень. Кількість конверсій зросла з начебто непорушних 50 до 1 500 на день, тобто у 30 разів, а вартість кліка та вартість конверсії знизилися. Довгий хвіст коштував дешевше, бо інші рекламодавці не призначали ставки безпосередньо на такі рідкісні запити, а шар мінус-слів зберігав економічний сенс широкого охоплення. Акаунт більше не залежав лише від людей, які вже знали категорію продукту й описували потребу очікуваними словами. Реклама знаходила неявний намір, запити із самих вихідних даних і користувачів, які вперше дізнавалися про сервіс. Після двох років невдалих спроб подолати колишню стелю клієнт звів контраст до одного запитання. «Учора було 1 540 конверсій. Як ви це зробили?» Відповідь полягала не у вищій ставці на колишньому ринку, а в новому визначенні самого ринку.
Кілька висновків переживають сам кейс. Аналіз потрібно повторювати щомісяця, бо потік нових пошукових запитів постійно приносить нові мінус-слова. З кожним циклом ринок дає більше даних, а перелік винятків стає точнішим. У тому самому акаунті автоматична стратегія за цільовою ціною конверсії на широкій відповідності перевершила ручні ставки на точній. Отже, жорсткіший контроль на рівні запиту сам собою не гарантує кращого результату для бізнесу. Накопичений масив даних відкрив наступний рівень оптимізації за аудиторіями й демографічними ознаками, зокрема за поєднаннями ключових слів, віку, статі, доходу домогосподарства та інтересів. Самостійний перегляд даних також показував наміри, які легко загубити в автоматичному звіті. «Для великих бюджетів я наполегливо раджу самостійно опрацьовувати цифри». Зрештою, метод має комерційну межу: дорогі товари продавалися лише разом із фінансуванням, яке ділило оплату на 12-18 платежів. Широке охоплення здатне знайти попит, але не усуває обмежень покупця щодо доступності ціни. В усіх цих рішеннях головним критерієм залишається загальна прибутковість проєкту, а не окремий показник, який лише має привабливий вигляд.
Повний запис доповіді входить до бонусного пакета для учнів.
Зовнішні підтвердження
Основні висновки
Перша ітерація за один тиждень збільшила результат акаунта з 50 до 1 500 конверсій на день.
Широка відповідність знайшла попит у довгому хвості, а мінус-слова з n-грам відсіяли неприбутковий трафік.
Щомісячне повторення аналізу й далі знижувало CPA та нарощувало конверсії.