Топ-ошибок при настройке контекстной рекламы для малого бизнеса

Ошибки в маркетинге приводят к сливу рекламного бюджета и отсутствию конверсий — убытки замедляют развитие бизнеса и приводят к банкротству. Стартовый бюджет на запуск рекламы у малого бизнеса часто ограничен, из-за чего каждая ошибка может стать фатальной.

Сегодня вы узнаете:

Почему не стоит гнаться за первыми позициями в рекламной выдаче.
Что не так с целями автоматизированных стратегий Google и «Яндекс».
Как собирать статистику о клиентах и почему это важно для успеха рекламной кампании.
Почему показы и трафик идут, а конверсия падает даже на обкатанных объявлениях.
Могут ли технологии будущего сделать вашу рекламу эффективнее уже сегодня.
Как автоматизировать рутинную работу и выделить больше времени сотрудникам для проработки креативов.

На примере нашего сервиса по оптимизации контекстной рекламы рассказываем на что смотреть при настройке кампаний для малого бизнеса и как увеличить конверсию за счет Big Data и ML-технологий. Приводим топ-ошибок при настройке рекламных кампаний на старте и при развитии игроков рынка, даем рекомендации и показываем точки роста для бизнеса.

Содержание

Сложности рекламных кампаний для малого бизнеса

Когда высоки риски слить бюджет на контекстную рекламу

Не проведена сегментация целевой аудитории

Задействование сразу всех видов таргетинга и попытка охватить весь ассортимент

Концентрация только на одном PPC-канале или рекламной сети

Отсутствие A/B-тестирования в рекламной кампании

Размытые KPI и неправильный выбор метрик

Ошибочные цели в автоматизированных стратегиях

Проблемы со сбором статистики

Отказ от контроля многоканальных последовательностей

Выгорание рекламных креативов

Отказ от временного таргетинга

Резюме

Сложности рекламных кампаний для малого бизнеса

Контекстная реклама (РРС) часто выбирается как первый канал привлечения клиентов после запуска бизнеса. Контекстные объявления позволяют быстро привлечь целевой трафик и получить конверсии, однако обходятся достаточно дорого и могут стать причиной убытков компании. Чтобы исключить слив средств на рекламу и получить продажи, важно учитывать основные сложности рекламных кампаний. Для малого бизнеса — это:

Небольшой бюджет. Эффективность PPC напрямую зависит от размера бюджета и стоимости привлечения клиентов. В конкурентных нишах при небольшом бюджете компания может израсходовать все деньги, при этом вовсе не получить трафик. Например, если дневной бюджет примерно равен паре рекламных кликов по объявлению.
Слабая семантика. Ограниченное семантическое ядро, использование общих высокочастотных запросов или ключевых слов с около нулевой частотностью гарантированно снижают эффективность рекламной кампании.
Ограниченность аудитории. Небольшой рекламный охват — еще одна причина низкой эффективности рекламной кампании. Для контекстной рекламы важно правильно собрать и сегментировать аудиторию, чтобы получить максимальный охват пользователей при соблюдении релевантности трафика.
Узкое нишевание. На старте молодые компании ориентируются на узкий сегмент рынка, чтобы бюджетно получить целевой трафик. Слабый спрос или низкий сезон в узкой нише сильно усложняет настройку PPC-кампании.

Также запуск контекстной рекламы сопровождается большим объемом работы, которые часто выполняются вручную. Влияние человеческого фактора и узкие сроки для тестирования и отладки кампаний приводят к появлению ошибок. Рассмотрим основные проблемы, мешающие PPC-кампаниям малого бизнеса громко выстрелить на рынке.

Когда высоки риски слить бюджет на контекстную рекламу

Цель любой рекламной кампании — получить максимум целевого трафика при минимальной стоимости привлечения клиента. Даже незначительные ошибки при настройке PPC негативно влияют на конверсию и сокращают выгоды предпринимателя. Мы собрали топ-ошибок при настройке контекстной рекламы для малого бизнеса. Рассказываем, как выйти победителем из ситуации, когда нужно разработать эффективную рекламную стратегию при ограниченном бюджете.

Не проведена сегментация целевой аудитории

Для корректной работы кампании рекламные объявления затачиваются под конкретных пользователей. Отказ от сегментации целевой аудитории увеличивает риск показа рекламы менее заинтересованным пользователям, что снижает конверсию.

Для малого бизнеса крайне важно прорабатывать креативы под аудиторию, сегментированную по социальным, экономическим и поведенческим факторам. Разделение аудитории сразу по нескольким факторам увеличивает качество кампании — реклама становится более релевантной и показывается максимально заинтересованным в товарах пользователям.

Сегментация клиентской базы в Andata возможна в автоматическом режиме при запуске оптимизации в один клик, при этом руководителю PPC доступно внесение правок вручную. Аудитория сегментируется сразу по нескольким признакам для сужения базы до кластеров с целевыми клиентами под каждый тип кампании. При этом за точность сегментации отвечает нейросетевой алгоритм, обучаемый на данных из цифрового паспорта пользователей. Andata полностью автоматизирует управление PPC-кампаниями и снижает рутинную нагрузку на специалистов по рекламе, позволяя сконцентрироваться на проработке креативов и аналитике.

Задействование сразу всех видов таргетинга и попытка охватить весь ассортимент

Для компаний с небольшим бюджетом не рекомендуется запускать рекламу на всю продуктовую линию или таргетировать объявления сразу по нескольким факторам. Попытка охватить все типы таргетинга затрудняет сбор статистики и не позволит протестировать эффективность рекламы при ограниченном бюджете. Это приводит только к сливу бюджета и не принесет ожидаемого результата при запуске кампании.

На старте рекламной кампании правильнее концентрироваться на наиболее маржинальных услугах и товарах, и лишь затем подключать рекламу прочих продуктов. При небольшом бюджете рационально концентрироваться на основных товарах бренда и оптимизировать главные кампании — это даст лучший результат, чем попытка охватить весь ассортимент.

Алгоритм оптимизации рекламных кампаний Andata автоматически подбирает параметры таргетирования и управляет рекламными ставками для получения максимальной конверсии. Концентрация на основных продуктах бренда при запуске PPC формирует альфа-слой, используемый для ML обучения алгоритма, что позволяет протестировать эффективность кампании и разработать релевантную рекламу стратегию даже при небольшом бюджете.

Концентрация только на одном PPC-канале или рекламной сети

Размещение контекстных объявлений в одной поисковой системе или отказ от партнерских сетей часто объясняется сложностью настройки рекламы сразу во всех системах. Однако игнорирование вариантов для рекламы сильно ужимает возможности PPC и приводит к нерациональному расходованию бюджета.

Задействование рекламных сетей помогает снизить стоимость привлечения клиента, а настройка PPC в поиске — получить более качественные и подогретые заявки, но уже дороже. Комбинирование каналов и систем приводит к балансу между стоимостью привлечения клиентов и конверсией рекламы в продажи.

Использование Andata исключает сложности в настройке PPC и помогает оптимизировать управление рекламой в поиске и партнерских сетях. Алгоритм сервиса определяет наиболее эффективные рекламные инструменты для контакта с целевой аудиторией, а нейросетевые алгоритмы оптимизируют кампании в один клик. Andata позволяет эффективно использовать PPC-системы, сократив влияние человеческого фактора и объем ручного труда при настройке рекламы.

Отсутствие A/B-тестирования в рекламной кампании

A/B-тесты используются для проверки гипотез и оптимизации рекламных кампаний, помогают улучшить объявления для получения максимальной конверсии. При тестах сравниваются результаты работы одинаковых объявлений с незначительными отличиями — разными заголовками, графикой, СРА. Боевое тестирование приносит точный и релевантный результат, что упрощает планирование и оптимизацию рекламной стратегии.

В идеальных условиях A/B-тесты проводятся при каждом изменении кампании или рекламного объявления, а полученные данные используются для оптимизации контекстной рекламы. Даже в малом бизнесе на A/B-тесты уходит много времени и ресурсов, что замедляет выработку эффективной рекламной стратегии.

A/B-тестирование входит в программу Andata по оптимизации кампаний в один клик, что высвобождает время и бюджет компании, позволяя сосредоточиться маркетологам на глобальных задачах. Автоматизация A/B-тестов, основанная на обработке Big Data и машинного обучения, ускоряет время проверки гипотез и позволяет быстрее добиться результатов экспериментов в PPC-кампаниях. Стратегии Andata, основанные на ML технологии, усиливают результаты автостратегий Google и «Яндекс» на 25% и повышают эффективность рекламных кампаний, что подтверждается опытом клиентов сервиса.

Размытые KPI и неправильный выбор метрик

Популярная ошибка малого бизнеса — отсутсвие связи между отслеживаемыми метриками и KPI по конверсии или плану продаж. Часто при запуске PPC основной упор направляется на положение объявлений в результатах поиска или кликабельность, но это напрямую не связано с эффективностью рекламы.

Неправый выбор метрик для расстановки KPI не позволяет правильно расставить цели, гонка за объемом трафика или количеством кликов приведет только к росту отказов и снижения конверсии. В ключевых показателях эффективности должны учитываться качество и направленность рекламы. PPC должна генерировать продажи при минимальной стоимости привлечения клиентов, поэтому метрики напрямую необходимо связать с реальными бизнес-задачами бренда.

В математической модели Andata используется кросс-канальная и кросс-девайсная атрибуция, учитывающая поведенческие паттерны пользователей и полностью отслеживающая customer journey. Это помогает определить все точки касания клиентов с продуктом, а также подобрать метрики для отслеживания и релевантные KPI на каждом этапе воронки продаж для контроля конверсий.

Ошибочные цели в автоматизированных стратегиях

Использование автоматизированных стратегий рассчитано на экономию времени PPC-специалиста, когда ограничены ресурсы на запуск рекламы. Это помогает не концентрироваться на расчете рекламных ставок и заняться более важными задачами — A/B-тестированием, проработкой креативов, стратегий.

В автоматизированных стратегиях Google и «Яндекс» поставленные цели часто не совпадают с конверсионными маршрутами клиентов. Неправильный выбор целей усложняет тестирование эффективности кампании и затрудняет аналитику, что негативно отражается на конверсии. При использовании автоматизированных стратегий важно правильно определить цели для отслеживания: например, фиксация прямых заказов с сайта не подходит для сделок с долгим принятием решений и наоборот.

Математическая модель обработки данных Andata помогает согласовать PPC-кампанию с конверсионными целями бизнеса и выжать максимум из бюджета на рекламу. Алгоритм программы определяет наиболее релевантные цели для отслеживания исходя из специфики бизнеса и особенностей продвигаемого продукта. Это полностью автоматизирует расчет ставок и исключает вероятность нецелевого расходования бюджета, что увеличивает рентабельность рекламы.

Проблемы со сбором статистики

Эффективность рекламных кампаний нельзя проанализировать без статистических данных. При запуске первых кампаний случаются банальные ошибки — отсутствие привязки систем аналитики Google и «Яндекс» к рекламному кабинету или отказ от настройки счетчиков. Дополнительные сложности создает подключение UTM-меток — параметров для сбора информации о трафике и пользователях.

При ручной настройке счетчики и цели подготавливают под каждую рекламную кампанию, при этом все параметры нужно продублировать отдельно для «Яндекс Директ» и Google Ads. Для расширения статистики подбирается сервис сквозной аналитики, который требуется связать со всеми системами учета данных: рекламными кабинетами, Call Tracking, CRM. Для настройки вручную это занимает много времени и увеличивает риск ошибок PPC-специалиста.

Сбор статистики для анализа рекламы можно автоматизировать. Andata отслеживает тысячи параметров и структурирует информацию о пользователях и рекламных кампаниях в единую базу данных. Система собственного трекинга данных фиксирует все пользовательские параметры, включая информацию, которая урезается или блокируется поисковыми системами. Собранная база статистики упрощает аналитику рекламных кампаний и используется для автоматической оптимизации интернет-рекламы с помощью нейросетевых алгоритмов.

Отказ от контроля многоканальных последовательностей

Критическая ошибка — отказ от отслеживания точек взаимодействия при оценке конверсии. Базовые метрики фиксируют короткие маршруты клиентов и часто считают конверсионным последнее действие перед покупкой — клик на баннер или переход с сайта. В динамике оценка эффективности PPC по такой статистике становится нерезультативной, что отражается на качестве рекламной кампании.

Для решения проблемы формируется модель атрибуции — перечень метрик и правил, рассчитывающий ценность точек взаимодействия клиента на пути конверсионного маршрута. Это предполагает разработку математической модели, определяющей пользу каждого действия в рекламной кампании. Вручную рассчитать данные для анализа по базовым инструментам аналитики невозможно — требуется внедрение профильного софта.

Andata использует цифровую модель атрибуции, при которой выстраивается полный маршрут клиента от момента контакта до конечной цели — первой и повторных продаж. Алгоритм отличается от моделей Google и «Яндекс», где для отслеживания используются Cookie и браузерные сессии. Andata формирует цифровой профиль каждого пользователя, где отслеживаются точки взаимодействия, независимо от источника или времени контакта. Это позволяет проработать маркетинговую стратегию и поддерживать стабильную эффективность рекламных кампаний в PPC.

Выгорание рекламных креативов

Реклама должна привлекать внимание аудитории и стимулировать к целевому действию, однако постоянный повтор объявлений приводит к выгоранию креативов. Проблема возникает из-за баннерной слепоты — подсознательного игнорирования рекламных элементов у аудитории в интернете. Со временем люди привыкают к рекламе, что снижает ее эффективность: показы есть, а конверсия падает.

Выгорание происходит при регулярном показе рекламных объявлений одной аудитории. Это происходит при выборе узких настроек таргетинга, сокращающих аудиторию или слабости контента — использовании заезженных приемов рекламы, поддержки угасающих трендов. Еще одна распространенная причина выгорания креативов — добавление только 1 объявления на группу в кампании.

Для борьбы с выгоранием креативов в PPC нужно разгрузить аудиторию от однотипной рекламы. Для этого отслеживается вовлеченность пользователей и при снижении интереса кампания ставится на паузу, а аудитория расширяется — меняется сегмент или настройки таргетинга. Алгоритмы Andata фиксируют динамику вовлеченности аудитории в рекламу и подбирают количество пользователей и повторов объявлений для сохранения эффективности креативов в автоматическом режиме. Выгорание объявлений замедляется, что снижает риск баннерной слепоты и падения конверсии.

Отказ от временного таргетинга

Круглосуточный показ рекламы — еще одна популярная причина нецелевого расходования бюджета у малого бизнеса. В любой сфере можно выделить суточный пик активности у клиентов — когда у покупателя возникает наибольший интерес или потребность в рекламируемом товаре.

Временный таргетинг исключает расход бюджета на рекламу в период низкой покупательской активности и положительно влияет на конверсию во время всплеска интереса аудитории к продукту.
Точечно подбирать настройки временного таргетинга под каждый продукт, нишу и целевую аудиторию можно только обладая объемной базой статистики. Накопленная информация необходима для прогнозирования покупательской активности и выявления динамики интересов у аудитории. Точность такого анализа напрямую зависит от объема выборки и свежести данных.

Математическая модель Andata направлена на обработку больших массивов неструктурированных данных и помогает грамотно выстроить параметры временного таргетинга и проработать креативы под конкретный сегмент аудитории. Это исключает необходимость отслеживания рынка в режиме real-time и позволяет определить наиболее эффективное время для PPC с учетом суточного пика активности клиентов.

Резюме

Львиная доля ошибок при настройке контекстной рекламы заключается в слабой подготовке стратегии — когда нет возможности собрать и проанализировать достаточно данных из-за ограниченного бюджета или нехватки трудовых ресурсов. Для запуска эффективной кампании требуется собрать данные о рынке и целевой аудитории, определить метрики для аналитики, проработать и протестировать креативы, что трудно для малого бизнеса, особенно на старте.

Использование программы по автоматизации управления контекстной рекламы экономить ресурсы предприятия и позволяет избежать большинство ошибок при настройке кампаний. Сравним различия работы с рекламными кампаниями при управлении вручную и с помощью профильного софта в таблице.

Предлагаем бесплатно оптимизировать первую рекламную кампанию по PPC. Пробный тариф Andata поможет протестировать функциональность сервиса в боевых условиях и оценить преимущества автоматизации кампании с помощью Big Data и ML технологии.

Тариф оптимален для малого бизнеса с бюджетом до 20 000 ₽/мес и трафиком до 5 000 уникальных пользователей в месяц. В рамках услуги также доступны автоматическая UTM-разметка и автооптимизация без ограничений, а 1 час консультации технической поддержки и маркетолога помогут правильно подготовить первую PPC-кампанию к запуску. Воспользуйтесь бесплатным тарифом Andata и сократите стоимость рекламы в Яндекс и Google до 30% без риска слить бюджет.

Читайте также