Definitive AI Seminar прошёл 16–18 апреля 2024 года в Чикаго, США, в формате очного конференционного семинара. С докладом на сцене выступил Игорь Ивицкий, представивший выводы из своей практики работы с Google Ads.
Доклад «Overlooked Google Ads Insights» связал анализ поисковых запросов и подбор ключевых слов, качество площадок, экономику товарного каталога и данные об аудиториях в одну стратегическую последовательность. Речь шла не об отдельной функции кабинета, а о том, что заслуживает большего бюджета и что нужно сначала поставить под сомнение.
Масштаб начинается с качества системы
Масштабирование умножает всё, что уже есть в аккаунте. Если сигнал конверсии смешивает платящих клиентов с фальшивыми лидами, дополнительный бюджет покупает и тех и других. Если деньги забирают слабые площадки или товары, расширение кампании даёт им ещё больше пространства. Поэтому сначала нужно убрать потери и тем самым улучшить качество данных для следующих решений.
Видимая релевантность сама по себе недостаточна при оценке поискового трафика и минус-слов. Слово, которое выглядит некоммерческим, может встречаться в прибыльных запросах. Та же осторожность нужна с рекомендациями платформы. Google определяет показатель оптимизации как оценку того, насколько хорошо аккаунт настроен для эффективной работы, а в докладе каждая рекомендация рассматривалась как гипотеза, которую ещё нужно проверить прибылью.
Оптимизация после этого становится постоянным управленческим процессом, а не разовой уборкой. Google описывает Ad Strength как обратную связь о релевантности, качестве и разнообразии рекламных материалов. Данные Игоря показали, почему такую оценку нельзя путать с результатом бизнеса. Даже широкое соответствие может поддерживать рост, но лишь тогда, когда аккаунт умеет надёжно оценивать качество лидов, стоимость и прибыль.
Проверить поисковый трафик, площадки и товарные расходы по данным бизнеса.
Превратить различия между географией, устройствами и аудиториями в постоянный процесс оптимизации.
Расширяться только после того, как аккаунт научился отличать полезный рост от дополнительного шума.
Что я хочу знать до масштабирования
Я не считаю рост кликов или лидов доказательством роста бизнеса. Сначала мне важно понять, какой трафик приводит реальных клиентов, где теряется бюджет и способен ли аккаунт постоянно учиться на этих различиях.
Эту дисциплину решений проще увидеть на полных данных аккаунта. В обучении школы тот же принцип связывает показатели кампаний с экономикой за ними, не превращая ни одну рекомендацию интерфейса в обещание результата.
На бесплатном мастер-классе показываю пошагово, как превратить рекламу в предсказуемый поток клиентов.
Смотреть мастер-класс →Ключевые выводы
- Масштаб усиливает качество исходного сигнала. После резкого роста компания получила 300 000 лидов в день, но 90% из них оказались фальшивыми.
- Очевидные ярлыки обманывают. Люди с запросами, содержащими слово «бесплатно», нередко покупали, поэтому Игорь редко исключал это слово без проверки его экономики.
- Товары конкурируют за общий бюджет. В описанной модели e-commerce около 80% ассортимента составляли «зомби», 3–5% были сильными товарами, а примерно 15% ещё требовали данных.
- Оценки платформы остаются гипотезами. В сравнении с выборкой почти по 600 000 наблюдений на объявление вариант с оценкой «низкая» дал вдвое больший CTR и в 1,5 раза более высокую конверсию.
- Перераспределение бывает сильнее расширения. Один аккаунт увеличил прибыль на 30% без роста общего бюджета, когда расходы сместили в более результативные географические зоны.
- Оптимизация является процессом. Рынок, конкуренты и данные аккаунта меняются слишком быстро, чтобы одного аудита хватило надолго.
Ключевые моменты доклада
Скептицизм как рабочий метод
Игорь начал с вопроса, который запомнил по MythBusters: «Is it true?» Семья сто лет считала, что его дед исчез во время войны после того, как советские документы назвали его врагом режима. Игорь проверил варианты написания фамилии и нашёл запись о прибытии в порт Нью-Йорка, данные переписи и, наконец, могилу недалеко от города. Эта история задала стандарт доказательства для всего доклада. Привычное объяснение может казаться надёжным лишь потому, что его повторяют много лет. В рекламном аккаунте такой же проверки требуют унаследованные ограничения, готовые отчёты и будто бы очевидные представления о намерениях пользователя.
Наблюдения для доклада были собраны на 700 миллионах клиентских рекламных расходов, но даже такой объём не превращался в универсальный рецепт. Он показывал, как часто правдоподобный ярлык расходится с поведением и прибылью. Самый простой пример связан со словом «бесплатно». Рекламодатель легко решает, что такой пользователь ничего не купит, хотя в данных Игоря покупки из этих запросов встречались регулярно. Поэтому поисковый запрос нужно оценивать по вкладу в результат проекта, а не по первой эмоциональной реакции. Когда данных о прибыли ещё мало, показатели взаимодействия и конкурентные метрики дают временную опору, но не заменяют коммерческое доказательство.
Что обнаружил быстрый рост
Предупреждение против преждевременного масштаба прозвучало в истории компании, которая получала около 30 000 лидов в день и хотела довести объём до миллиона. Игорь сначала предложил выяснить, какие заявки превращаются в платящих клиентов, а какие являются фальшивыми. Команда пропустила анализ и занялась расширением. Через три месяца аккаунт выдавал примерно 300 000 лидов в день, причём 90% из них были фальшивыми. Объяснение команды было коротким: «We just scaled.» Объём вырос, а смысл показателя ухудшился. Исправление началось с поиска поведенческих различий между реальными пользователями и фиктивными заявками, чтобы направить имеющийся бюджет на первых. Кейс показал опасность цели, которую рекламная система способна выполнить без нужного бизнес-результата.
Потери скрывались и в других местах. Часть сайтов контекстно-медийной сети, видеоканалов и приложений существовала главным образом ради рекламной выручки и почти не помогала рекламодателю. В e-commerce крупный каталог создавал внутреннюю борьбу за деньги. Игорь описал повторяющуюся картину: около 80% товаров вели себя как «зомби», активно тратили бюджет и плохо продавались; 3–5% уже были сильными, а примерно 15% оставались неопределёнными из-за нехватки данных. Это не фиксированное правило для любого магазина, а причина не доверять общей сумме кампании. Дополнительные расходы сами по себе не исправляют структуру, в которой слабый ассортимент оттесняет доказанных лидеров.
От отдельных изменений к циклу обучения
Следующая задача состояла в том, чтобы отделить подсказку платформы от коммерческого факта. Игорь сравнил два адаптивных поисковых объявления, каждое с выборкой почти 600 000 наблюдений. Объявление с оценкой «низкая», полученной из-за меньшего числа материалов, показало вдвое больший CTR и в 1,5 раза более высокую конверсию. Это не означает, что низкая Ad Strength полезна сама по себе. Результат говорит о другом: диагностическая оценка и прибыль рекламодателя отвечают на разные вопросы. Рекомендации по автоматизации, новым типам кампаний или увеличению бюджета могут стать гипотезами для теста, но ответственность за качество спроса, конверсий и прибыли остаётся у владельца аккаунта.
Альтернативой стала постоянная оптимизация. В одном аккаунте перераспределение расходов между географическими зонами подняло прибыль на 30% без увеличения общего бюджета. Важна не конкретная настройка географии, которую Игорь подробно разбирал в полной записи, а рабочий ритм. Поведение людей, конкуренты и доступный рекламный инвентарь меняются, поэтому удачная сегодня корректировка не защищает аккаунт навсегда. Осознанно расширять охват, подключать новые форматы и источники трафика стоит лишь после сокращения потерь и запуска устойчивого цикла обучения. В финале новые типы кампаний и другие поисковые системы появились не как обязательный набор действий, а как следующий горизонт тестов для уже очищенного и настроенного аккаунта. Игорь сформулировал это так: «It’s not a panacea. It’s a process.» Ценность Google Ads создаёт не одиночная оптимизация, а регулярная сверка действий с результатом бизнеса.
Полная запись доклада входит в бонусный пакет для учеников.
Главное
Сначала уберите потери, затем выстройте повторяемый цикл оптимизации и масштабируйте только подтверждённый бизнес-результат.
Самый сильный сигнал находится не в оценке платформы и не в сыром числе лидов, а во вкладе рекламы в качественный спрос и прибыль.