03 апреля 2020 3 комментариев

Льем на товарку: +$388 874 за 49 дней

Facebook постоянно меняется. Обновления выходят все чаще и чаще. Алгоритм совершенствуется и становится все сложнее. В этих условиях очень важно всегда быть на шаг впереди, особенно учитывая такое обновление, как оптимизация бюджета кампании (CBO).

В этом кейсе я хотел бы рассказать, как мы заработали больше $380 000 за 49 дней, используя определенные стратегии, подходы и структуру рекламной кампании.  

Общая информация

Средняя стоимость заказа: $84
Ниша: спортивный инвентарь и одежда
Бюджет на рекламу в месяц: $80 000 (чуть больше 2K в сутки) 

Когда я получил доступ к аккаунту клиента, я увидел, что предыдущие адсеты приносили неплохие результаты. Креативы выглядели симпатично. Рекламный текст тоже не вызывал нареканий. Таргет был настроен на две-три проверенные аудитории, и при этом бренду никак не удавалось выйти в плюс при масштабировании кампаний. 

Как только они пытались это сделать, цена за приобретение (cost per acquisition) взлетала до небес. Напротив, ROAS значительно снижался, и поэтому все средства сливались в минус. 

Решили начать с создания пользовательских аудиторий (Custom Audiences) c учетом следующих параметров:

  • WV: Посещение веб-сайта (Website Visits) 
  • VC: Просмотр контента (View Content) 
  • ATC: Добавление в корзину (Add to Cart) 
  • IC: Начало оформления заказа (Initiate Checkout) 
  • Pur: Покупка (Purchase) 
  • AEP: Взаимодействие со страницей (All Engagement Page)
  • EAPOA: Взаимодействие с постом или рекламой (Engaged Any Post or Ad)
  • VV 75%: Просмотр минимум 75% видео (Video View at least 75% Watched) 
  • VV 95%: Просмотр минимум 95% видео (Video View at least 95% Watched)
  • VC (Просмотр контента) + [определенный продукт] 

Мы создали аудитории, в которые вошли все пользователи, взаимодействовавшие с сайтом за последние 30 или 180 дней. Всего было создано 20 пользовательских аудиторий. 

Затем настроили похожие аудитории на основе каждой пользовательской. Для похожих аудиторий были заданы следующие интервалы: 1%; 1%-5% и 5%-10%.

Изначально бюджет был настроен на уровне группы объявлений, и этот подход неплохо показал себя в работе. Клиент не использовал CBO, но, поскольку эта модель создания рекламы скоро станет обязательной для всех рекламодателей[1], мы решили испытать ее в деле. 

Кроме того, сразу же приступили к оптимизации кампаний по покупкам. Результаты не обрадовали: средний ROAS в день составлял всего лишь 1.8x на вершине воронки. Знаю, что мы способны на большее. 

Я разработал новую стратегию, после чего начали оптимизировать кампании по показателю добавлений в корзину. Это в корне изменило положение дел. Количество покупок резко возросло, при этом стоимость добавления в корзину была совсем невысокой. После того как мы провели ретаргетинг, средний ROAS поднялся до 6-7x и даже выше. 

Подход к тестированию

Вот как выглядела структура кампании: 

Вершина воронки. Холодная аудитория

 

Адсет 1

Адсет 2

Адсет 3

Адсет 4

Кампания 1 

Аудитория 1: степень похожести 1%

Аудитория 2: степень похожести 1%

Аудитория 3: степень похожести 1%

Аудитория 4: степень похожести 1%

Рекламный формат:

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

Кампания 2 


Аудитория 1:

степень похожести 1-5%

Аудитория 2:

степень похожести: 1-5%

Аудитория 3:

степень похожести 1%

Аудитория 4:

степень похожести: 1-5%

Рекламный формат:

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

Кампания 3 


Аудитория 1:

степень похожести: 5-10%

Аудитория 2:

степень похожести 5-10%

Аудитория 3:

степень похожести 5-10%

Аудитория 4:

степень похожести 5-10%

Рекламный формат:

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

динамические объявления;

2 изображения;

2 видео;

4 заголовка;

3 рекламных текста

Лучшие результаты показала динамическая реклама. Никаких тестов проводить не нужно — вы сразу же получаете самые эффективные комбинации. Каждый день в зависимости от бюджета и кампании я тестировал различные похожие аудитории, оставлял самые прибыльные и отключал нерабочие.

Самые эффективные похожие аудитории: 

  • Покупки 1%-5% 
  • Просмотр контента + [определенный продукт] 1% 
  • Добавление в корзину 1% 
  • Просмотр не менее 75% видео 1% 
  • Посещение сайта 1%-5% 

Изначально я таргетировался на тех пользователей, которые взаимодействовали с сайтом на протяжении последних 30 дней, постепенно увеличивая этот показатель до 180 дней. (Не стоит воспринимать это как совет от эксперта, просто мне так удобнее работать.)

Какая аудитория получилась и как её “добивали”

По моим наблюдениям, маркетологи, работающие с электронной коммерцией, чаще всего используют короткие рекламные тексты. Однако в последнее время мы стали писать более длинные тексты, и это сработало. 

Пример рекламного текста: 

  • Начало: отзывы 
  • Середина: определение «болей» аудитории и описание преимуществ продукта  
  • Конец: промокод + кнопка «Перейти в магазин» 

Как я уже упомянул, именно здесь в ход вступает динамическая реклама, которая автоматически подбирает самые эффективные объявления. 

Середина воронки 

На этом этапе аудитория уже достаточно прогрета. 

Показатели: 

  • Вовлеченность (как на Facebook, так и в Instagram) 
  • Просмотр как минимум 50% видео 
  • Просмотр как минимум 75% видео 
  • Просмотр как минимум 95% видео 

Исключите такие параметры, как число покупок и просмотров страницы, чтобы избежать возможной путаницы. 

В середине воронки я запустил динамическую рекламу и добавил карусели, слайд-шоу и изображения, предоставленные клиентом. 

Нижняя часть воронки 

На этом этапе я таргетировался на тех пользователей, которые взаимодействовали с сайтом, но так и не совершили покупку. 

Ниже представлены аудитории, с которыми я работал: 

  • Пользователь добавил товар в корзину 3 дня назад, но не оплатил заказ 
  • Пользователь добавил товар в корзину 7 дней назад, но не оплатил заказ 
  • Пользователь добавил товар в корзину 14 дней назад, но не оплатил заказ 
  • Пользователь просматривал товары 3 дня назад, но ничего не добавил в корзину 
  • Пользователь просматривал товары 7 дней назад, но ничего не добавил в корзину 
  • Пользователь просматривал товары 14 дней назад, но ничего не добавил в корзину 
  • Пользователь просматривал товары 30 дней назад, но ничего не добавил в корзину 
  • Пользователь посещал сайт 3 дня назад 
  • Пользователь посещал сайт 7 дней назад 
  • Пользователь посещал сайт 14 дней назад 
  • Пользователь посещал сайт 30 дней назад 

При настройке ретаргетинга я использовал два разных подхода: 

  • Динамическая реклама (DPA) 
  • Кампания с целью «Конверсии» 

Обычно в таких случаях я запускаю карусель или слайд-шоу. 

Если пользователи взаимодействовали с сайтом в течение последних трех дней, я рассказываю о бесплатной доставке от определенной суммы (скидки не упоминаю).

Если в течение семи дней — рассказываю о 10% скидке 

В течение 14 дней —  о 15% скидке 

В течение 30 дней — об окончательной скидке в 20% 

С помощью ретаргетинговых объявлений вы сможете добиться 5х-12х ROAS. 

Как масштабировались

Именно здесь начинается самое интересное. 

Все самые эффективные аудитории и интересы пользователей мы сохранили в отдельном Google Doc, чтобы ничего не потерять. Это экономит много времени и избавляет вас от необходимости все запоминать или возвращаться в Ads Manager.

Затем мы разделили все аудитории на разные адсеты и запустили тестовые кампании по модели CBO (4 или 5 адсетов в каждом тесте). Мы хотели проверить, будут ли кампании с оптимизацией бюджета более эффективными. 

Одновременно с этим мы запустили тестовые кампании с использованием этих же аудиторий и настроили бюджет на уровне группы объявлений, чтобы сравнить результаты. 

Также мы начали оптимизировать аудитории в зависимости от возрастной группы: 35-65+ или 45-65+ для каждого адсета. Как видите, таргетинг по возрасту довольно широкий. Дело в том, что, если вы работаете с Facebook Ads и используете пиксель, вам необходимо настраивать таргетинг на как можно более широкую аудиторию.

Если вы укажете слишком узкую возрастную группу, это может негативно сказаться на результатах. С другой стороны, все надо тестировать. 

Получив первые результаты, мы продублировали каждый эффективный адсет или несколько адсетов в новую кампанию. На каждый адсет приходилась отдельная кампания, при этом в кампаниях с оптимизацией бюджета адсет дублировался пять раз, а бюджет увеличивался на 15%-25%. 

Отмечу, что дублирование само по себе — это не ключ к успеху. Секрет эффективного масштабирования кампаний заключается в создании автоматических правил, которые помогут избежать чрезмерного повышения цены за приобретение (CPA) и остаться в плюсе. 

При создании правил большинство маркетологов не идут дальше уровня покупок или цены за покупку, но есть и другой способ. Намного более эффективный. Обычно я ориентируюсь на следующие критерии: стоимость начала оформления заказа или добавления в корзину. 

Например: 

Если я потрачу X денег и получу X добавлений в корзину, я приостанавливаю рекламу. 

Если стоимость добавления в корзину достигнет суммы X, я приостанавливаю рекламу. 

Я совсем не хочу сказать, что надо отказаться от такого критерия, как покупки. Просто начните использовать и другие показатели, например, добавление в корзину и начало оформления заказа. 

В долгосрочной перспективе вы сэкономите большую сумму, так как сможете быстрее понять, какой адсет является неудачным, и вовремя отключить рекламу. 

Создание правил на основе ранних показателей — ключ к успеху при масштабировании кампаний. 

Заключение

Автор: Bryan Fuentes

  1. кейс был опубликован 24 февраля 2020 года. Назад

Этот текст скопирован с сайта https://zorbasmedia.ru
Автор:

Есть, что рассказать об арбитраже трафика? Стань автором ZorbasMedia!

Избранные статьи
Фарм аккаунтов: как устроен и сколько это стоит Качественный аккаунт — это один из самых главных инструментов в арбитраже. Именно аккаунты позволяют запускать, тестировать, а также масштабировать связки, и чем лучше прогрет профиль, тем выше будет траст. Создание аккаунта для социальных сетей, который бы максимально походил на профиль живого человека, называется «фарминг». Мы решили разобраться, как именно происходит фарм аккаунтов Facebook, пообщавшись с [...
$400 с TikTok на белой товарке Автор кейса рассказывает о своем опыте слива на товарку с TikTok.Расход: $700 Доход: $1103 Профит: $403 Аппрув: 50% РОИ: 57%
Кейс: Google UAC на гемблинг в Японии с 39% ROI Партнерская программа: TraffiCake Срок отлива: 10 Марта – 20 Апреля Вертикаль: Гемблинг Оффер: VulkanVegas ГЕО: Япония Источник трафика: Google на Приложения Затраты: €6 800 Profit: €2 700 ROI: 39% «Коннитива, мои маленькие любители Хентая и необычных ГЕО для Слива!» —  говорю вам я, рисковый парень JayBiee. Сегодня я поведаю вам историю, как я заливал гемблу на […]...
Комментарии
Anatoliy
10 июня, 11:53
Вот это поворот, ничего не понятно, но интерееесноо!

Судя по проделанной работе, тут мне кажется больше двух месяцев для анализа аудитории и причем анализ очень кропотливый и игра до потери денег или до прибыли. Либо Пан либо пропал.
Но вот это:
WV: Посещение веб-сайта (Website Visits)
VC: Просмотр контента (View Content)
ATC: Добавление в корзину (Add to Cart)
IC: Начало оформления заказа (Initiate Checkout)
Pur: Покупка (Purchase)
AEP: Взаимодействие со страницей (All Engagement Page)
EAPOA: Взаимодействие с постом или рекламой (Engaged Any Post or Ad)
VV 75%: Просмотр минимум 75% видео (Video View at least 75% Watched)
VV 95%: Просмотр минимум 95% видео (Video View at least 95% Watched)
VC (Просмотр контента) + [определенный продукт]

Сколько времени и денег на сбор аудитории собрали и как прописывал на сайте магазина пиксели и поведенческий фактор для сбора анализа?
Иван
21 апреля, 11:06
Продавали конкретный продукт? или просто это вырос оборот магазина?
Den
08 апреля, 07:45
взял на вооружение
Оставьте комментарий
Ответ на комментарий: ....
На этом сайте используются файлы cookie. Закрыв это сообщение и продолжая просмотр сайта, вы разрешаете их использование.