Контекстная реклама для магазина
Second Hand

Первоначально нужно было оперативно оптимизировать то, что работало в аккаунте Facebook Ads на момент начала нашей работы с ним, так как бюджет на Facebook был значительно больше, чем у Google Ads. Почти треть кампаний просто «сливали» бюджеты с эффективностью, которая в разы ниже KPI, которые были поставлены. Часть кампаний была остановлена, часть оптимизирована за счет добавления работавших в других компаниях аудиторий, отключены не эффективные страны и объявления. Это позволило перейти ко второму этапу.

В аккаунтах было достаточно много статистики более чем за 2 года. Поэтому вторым этапом был анализ всей статистики за весь период работы, за последние полгода и последний месяц.

Были найдены сезонные прыжки, прыжки через другие рекламные активности и отдельные группы товаров, которые имели особенно высокую или низкую эффективность. Отдельно был отработан список стран, работающих с высокой эффективностью и до сих пор не включенных в таргетинг с целью их тестирования.

Следующим этапом были сделаны товарные группы, которые включали товары с наибольшей эффективностью, нормальной и новой. Отдельное распределение было произведено по брендам после усовершенствования товарного фида.

Отдельно был сделан анализ креативов и определены наиболее работающие, как в период акций, так и работавшие штатно.

С целью нахождения оптимальных настроек были протестированы различные типы рекламных кампаний: конверсии на вебсайте (со стандартными объявлениями), продажа товаров из каталога (таргетинг и ремаркетинг), Advantage+ кампании со стандартными и товарными объявлениями и многие другие вариации.

Почти аналогичный подход мы использовали в Google Ads:

1. Оптимизация существующих кампаний на основе последних данных;
2. Анализ аккаунта за разные промежутки времени;
3. Выявление товаров/брендов с высокой эффективностью в рекламе;
4. Анализ продающихся товаров через органический поиск;
5. Анализ государств геотаргетинга и органического трафика;
6. Создание товарных групп на основе анализа;
7. Корректировка геотаргетинга;
8. Оптимизация материалов объявлений;
9. Оптимизация товарного фида;
10.Коррекция настроек кампаний;

Анализ аккаунта показал, что существует определенная сезонность, и нам следует ее учитывать, особенно для стран с сильным изменением климата. Так, например разная сезонная одежда продается по разному и в разный промежуток времени через климат.

Отдельное внимание было уделено стратегиям назначения ставок. Были добавлены сигналы аудитории и улучшена отслеживание конверсий.

Это позволило найти точки роста эффективности уже через 2 месяца и улучшить ROAS почти на половину показателя.

Также из-за изменения стратегии клиента на некоторых старых рынках мы осознанно потеряли часть эффективного трафика, как конверсионного, так и брендового, но это не помешало нам расти на других рынках.

Корректировка геотаргетинга была произведена по запросу клиента, а также на основе низкого ROAS для некоторых стран.