Что делать бизнесу, если стоимость заявки с рекламы превышает 10К рублей, а цена клиента и вовсе улетает за 30–50К? Как расти в ситуации, когда рекламного бюджета хватает на 10-20 лидов и 5 клиентов, а стандартные методы оптимизации лишь увеличивают стоимость заявки и сливают бюджет? Рассказываем, как мы оптимизируем рекламу по микроконверсиям, чтобы из тех же рекламных бюджетов вытаскивать больше заявок и продаж.

Привет! Мы — МАКО, агентство контекстной рекламы с оплатой за результат.

Парадокс, но подавляющее большинство маркетологов-директологов считает, что чем меньше рекламный бюджет, тем проще настраивать рекламу. Ведь много инструментов не попробуешь, большое количество гипотез в моменте не проверишь. Автоматизированные сложные алгоритмы поиска целевой аудитории не обучишь, ведь конверсий для этого слишком мало. Остается делать лишь самую простую работу: собирать вручную трафик по горячим и самыми дорогим ключам и пенять на маленький рекламный бюджет, который не дает развернуться горе-директологу.

И вот мы оказываемся в ситуации, когда стоимость лида улетает в космос, а методов оптимизации у директолога просто нет. Замкнутый круг: денег нет → данных для оптимизации и экспериментов нет → клиентов нет → денег нет…

В этой статье мы развеем это распространенное заблуждение и покажем, что работа при небольших бюджетах и недостатке данных куда сложнее, чем кажется. Когда у тебя нет права на ошибку, ты должен принимать единственно верные решения сразу, не дожидаясь десятка экспериментов, из которых восемь не сработают. Ведь если слить бюджет один раз, второго раза у малого бизнеса просто не будет.

С 2018 года мы оптимизируем рекламу по микроконверсиям, чтобы из тех же рекламных бюджетов вытаскивать больше заявок и продаж. Время пользователя на сайте, воронка продаж по корзине, взаимодействие с формой заявки — все микроцели проходят отбор корреляционным анализом перед обучением алгоритмов по ним. Есть корреляция — работаем по цели, нет корреляции — ищем другую цель.

На одних проектах с помощью микроконверсий мы увеличили количество заявок в 2 раза, на других — снизили стоимость заявки в 10 раз. Во всех случаях бюджет либо не вырос, либо даже наоборот — уменьшился.

В статье рассказываем, как использовать микроцели для оптимизации рекламы и показываем, как они влияют на результат.

Впервые использовали микроконверсии и увеличили количество заявок на 47%

Кажется, что идея лежит на поверхности: если у тебя мало данных, стоит оптимизировать кампанию по другим показателям, которых явно больше. Так мы пришли к идее протестировать оптимизацию рекламы по микроконверсиям.

Микроконверсия — поведение пользователя на сайте, которое характеризует его заинтересованность в покупке, но ещё не является обращением. Это может быть скачивание прайса для оптовиков, просмотр страницы с акциями или распродажей, добавление товара в корзину или изучение сайта в течение 7 минут.

Впервые мы использовали микроконверсии для оптимизации рекламы в 2018 году, когда к нам обратился клиент «Своя земля», который продаёт земельные участки. В ноябре того года он потратил на рекламу 320 000 ₽ и привлёк 17 целевых обращений по средней стоимости одного обращения в 19 000 ₽, но ни одно из них не привело к продаже.

В этой сфере в декабре спрос как раз достигал самого дна, а нам надо было привлечь на 50% больше обращений и снизить их стоимость тоже на 50%. Изначально мы хотели оптимизировать кампании по цели «Звонок», но столкнулись с проблемой. Коллтрекинг был настроен плохо: он показывал только источник трафика — Яндекс Директ или Google Ads, но не показывал ни кампании, ни запросы, с которых поступали эти звонки.

Вносить правки вслепую, без понимания, как отрабатывают конкретные объявления и запросы, или создавать новые кампании в надежде, что они отработают лучше — так себе вариант. Поэтому мы стали изучать в Google Analytics поведение пользователей, которые оставили заявку или позвонили.

В среднем пользователь из этой аудитории проводил на сайте более 10 минут. Мы выдвинули гипотезу: посетители, которые проводят на сайте одинаковое время с теми, кто совершает звонок, с большей вероятностью позвонят в сравнении с теми, кто провёл нас сайте меньшее время и недостаточно глубоко ознакомился с его содержанием.

Если кратко, то мы построили в Google Analytics сегмент «Все пользователи, которые провели на сайте более 10 минут» и вычислили ключевые фразы, по которым они приходили. Отдали этим фразам приоритет и в декабре увеличили количество микроконверсий по времени в 10 минут на сайте на 70%, а вместе с ним и количество реальных обращений на 47%. Если интересны подробности этого кейса, можете прочитать его в нашем блоге.

*Увеличили количество обращений и снизили их стоимость в несезон за счёт микроконверсии.*

Нашли способ передавать данные о времени на сайте в Яндекс Директ

Первая оптимизация рекламы по микроконверсиям сработала и мы стали внедрять этот подход на других проектах. Например, в 2019 году стали использовать микроконверсии для управления рекламой в сетях Google, которые кто-то может знать как КМС.

Обычно этот инструмент давал мусорный трафик, как бы ты не вычищал площадки. И даже с оплатой за конверсии, а уже тогда в Google Ads она была в отличие от Яндекс Директа, КМС всё равно чаще работал плохо.

После успеха с продвижением земельных участков «Своей земли», мы стали создавать на проектах цели по времени на сайте в Google Analytics и импортировать их в Google Ads. КМС из чудовища, которое в основном только тратило бюджеты и требовало к себе повышенное внимание, стал превращаться во что-то адекватное: на широких таргетингах и с оплатой за микроконверсии мы стали получать хороший трафик на сайты и, самое главное, заявки.

Оптимизация КМС по микроконверсии: не только увеличили количество обращений с инструмента, но и снизили их стоимость.

В Яндекс Директ таких умных стратегий на тот момент ещё не было, поэтому у нас было всего два варианта работы с микроконверсиями. Сначала мы делали всё вручную:

собирали данные по микро- и макроконверсиям вплоть до каждого ключевого слова,
анализировали статистику,
если микро- и макроконверсии были, повышали ставки,
если их не было или они были дорогими, понижали ставки.

Это была скучная механическая работа, которая отнимала много времени от действительно полезной аналитики для развития проекта. А ещё в Яндекс Метрике не было, да и до сих пор нет, возможности создать цель по времени сессии на сайте. Поэтому мы придумали другой вариант оптимизации кампаний в Яндекс Директ.

Мы стали импортировать данные по микроконверсиям из Google Analytics в биддер: мы пользовались и пользуемся до сих пор К50, но это вполне мог быть Alytics или Marilyn. На основе полученной статистики по микроконверсиям биддер управлял ручными кампаниями: сам назначал ставку выше, ниже или вообще останавливал площадку. Так мы работали с Яндекс Директом до 2021 года, пока автоматические стратегии не стали работать нормально.

Какие цели обязательно настраивать до запуска рекламы

Универсальной микроконверсии для оптимизации рекламы нет. Её выбор зависит от сайта, тематики, среднего чека, географии и прочих переменных. Однако есть другой важный момент.

Если цель изначально не настроена, то не получится провести корреляцию между микро- и макроконверсией. Нет цели — нет данных для анализа.

Поэтому критически важно настраивать все цели до запуска рекламы:

переходы на важные для воронки продаж страницы,
добавление товара в корзину,
переход в корзину,
процент скролла страницы,
время на сайте и т.п.

Когда цели настроены, выбирать и тестировать микроконверсии для оптимизации рекламы можно вплоть до бесконечности. Но не спешите с головой погружаться в построение гипотез. Попробуйте сначала оптимизировать рекламу по одной из микроцели, которые мы проверяли на разных проектах.

Какие микроконверсии можно использовать интернет-магазинам

Воронка продаж по корзине. Беспроигрышный вариант, который используют в том числе для ретаргетинга. В качестве микроцели для оптимизации можно выбирать любой шаг из воронки по корзине в обратном направлении: переход в корзину, добавление товара в корзину, просмотр карточки товара.

С помощью этого подхода мы удвоили онлайн-продажи обувной федеральной сети. Когда маркетплейсы стали перетягивать на себя аудиторию потребителей массового сегмента, продажи интернет-магазина стали проседать.

До этого у нас отлично работала оптимизация по цели «Покупка eCommerce» с ценой в 600-700 рублей, но ближе к несезону и в связи с переходом пользователей на Wildberries и Lamod’у надо было что-то придумать. Мы стали тестировать оплаты за переходы в корзину, вместо покупки, и устанавливать для каждого типа кампаний свою стоимость достижения цели:

20 рублей по брендовым запросам,
70 рублей для РСЯ,
130 рублей для поиска.

Так нам удалось нарастить на 10-15% доход в сравнении с прошлым периодом на фоне общего спада продаж и снизить ДРР до 9%, что было особенно важно для клиента.

*Перешли на оплату за микроконверсию между августом и сентябрём.*

Посещение страницы «Акции/Скидки/Распродажа». В другом интернет-магазине мы нашли такую закономерность: пользователи, которых мы вели на общую страницу каталога, с большей долей вероятности совершали покупку, если посещали страницу распродажи. Так как сейчас в Яндексе можно платить сразу за несколько конверсий мы добавили цель «Посещение страницы Распродажа» в настройки кампании с оплатой 150 рублей.

Какие микроконверсии можно использовать в B2B и B2C

Здесь немного сложнее, потому что нет такой чёткой воронки как в интернет-магазинах и без корреляционного анализа не обойтись. Некоторые специалисты в агентствах говорят, что оптимизации рекламы по микроконверсиям — полная чушь. Настраивают цель по времени на сайте, но ничего не работает — денег тратят много, а результата нет.

Или оптимизируют рекламу лендинга по проценту скролла. В этом случае проблема в том, что длинные лендинги пользователи быстро проскроливают до самого низа, а потом возвращаются наверх и начинают более подробно читать. Получается не очень показательный момент.

Такая же не очень показательная цель — количество просмотренных страниц. Цель очевидная, но спорная. Пользователь может быстро прокликать несколько страниц в поисках информации, особо не вчитываясь в содержимое, а потом уйти. К тому же боты умеют гораздо лучше скликивать страницы на сайте, чем проводить на нём время. При оптимизации рекламы по количеству просмотренных страниц есть большой риск начать приводить ботов.

Мы потом в рамках аудитов делаем анализ корреляций и видим, что нагоняют микроконверсий всё больше и больше, а количество макроконверсий не меняется. Это значит, что корреляции между целями нет и изначально для оптимизации выбрали не то.

В идеальном мире нужно на старте проекта настроить все микроцели:

Глубина просмотра — 2, 5, 7, 9 страниц.

Время на сайте — 1, 3, 5, 7, 9 минут.

Посещение страниц с акциями.

Потом проанализировать статистику по микроконверсиям и найти баланс между частотностью достижения микроцели и корреляцией с макроцелью. Тогда оптимизация будет обоснована.

Хороший пример микроконверсии для B2B и B2C — взаимодействие с формой заявки. Если пользователь открыл её, значит он заинтересовался предложением. Причины, по которым пользователь не отправил заявку, не так важны. Открытие формы в любом случае предшествует макроцели «Заявка» — между ними высокая корреляция.

Мы проверяли это на крупном кухонном проекте. Клиент пришёл к нам в сентябре 2021 года: на обычных ручных стратегиях мы получили 99 обращений по 12 760 рублей каждое. С октября стали обучать охватные кампании в РСЯ и Мастер кампаний по цели «Взаимодействие с формой». Настроили её с помощью стандартного функционала Google Tag Manager по триггеру на клик по любой области формы заявки. В ноябре это дало нам 123 обращения по 10 137 рублей каждое.

*За тот же бюджет получили на треть больше обращений на крупном кухонном проекте.*

Пока что лучшая микроконверсия для оптимизации рекламы — суммарное время пользователя на сайте

И всё же, какие бы микроконверсии мы не тестировали, лучшие результаты с точки зрения бизнеса даёт оптимизация по длительности визита пользователя. Чем дольше он находится на сайте, тем больше вероятность, что он оставит заявку или позвонит.

Единственная проблема — в Яндекс Метрике нельзя создать цель по времени визита пользователя. Можно создать сегмент аудитории, который будет собирать данные по пользователям, и использовать его в ретаргетинге и повышающих корректировках. Или создать на его основе сегмент похожей аудитории и использовать его в корректировках. Но именно цели нет.

В 2021 году мы пробовали настроить цель с помощью Google Tag Manager: использовали триггер «Таймер», чтобы в дальнейшем передавать в цель Яндекс Метрики событие с помощью идентификатора. Но в этом способе были проблемы с точностью отслеживания времени пользователей на сайте.

*Пример настройки триггера «Таймер» в GTM.*

Передача данных из Google Analytics в биддер тоже не подходила. Отслеживать эффективность по каждому ключевому слову и регулировать ставки — это одно. Передавать данные о работе автоматической стратегии — совсем другое. Появляется дополнительное звено в цепочке: чем больше таких звеньев, тем выше шанс потерять данные по пути. Если можно передавать данные напрямую в рекламную систему, тогда зачем нужен посредник в виде биддера?

Поэтому мы стали искать скрипты и нашли их. Один из них оказался сложным в установке и требовал участие программиста. Второй же можно установить самостоятельно в код сайта сразу после кода Яндекс Метрики или с помощью GTM.

В прошлом году мы использовали этот скрипт для оптимизации рекламы ЖК в Санкт-Петербурге. Осенью, после объявления мобилизации, рынок недвижимости умер и стоимость заявки выросла с 8 000 до баснословных 30 000 рублей. В то время как нашей целью были заявки до 7 000 рублей.

Мы установили на сайт скрипт и оптимизировали рекламные кампании по микроконверсии «Время пользователя на сайте более 5 минут». Алгоритмы Яндекса стали обучаться и давать обращения. Так как микроконверсий статистически сильно больше, чем заявок, мы дополнительно настроили Мастер кампаний и Торговую кампанию с оплатой за конверсию — «Время пользователя на сайте более 5 минут». За счёт этого к концу января мы смогли снизить стоимость заявки с 30 000 до 8 000 рублей.

*Оптимизация по микроконверсии помогла пережить кризис в сфере недвижимости.*

Нужно ли отказаться от оптимизации рекламы по макроконверсиям?

Кажется логичным полностью перейти на оптимизацию рекламу по микроконверсиям — их же намного больше. Раз их больше, значит алгоритмы должны быстрее обучаться и приводить больше реальных заявок.

Правда кроется, как всегда, где-то посередине: микроконверсии — не панацея. Бывает так, что логически — всё верно, но инструмент или определённый тип рекламной кампании не отрабатывает по микроцели. Например, «холодная» аудитория иначе взаимодействует с сайтом и может не достигать нужной цели.

Или статистику по микроконверсиям смотрели за конкретный период, но не в динамике, и данные по ней усреднились. Например, если был один месяц пиковой рекламной активности и несколько месяцев, когда рекламная активность была слабая, нужно посмотреть, сохраняется ли в них корреляция. С достижением основной цели может коррелировать время в 5 минут на сайте, но за счёт размывания в период пиковой активности время может измениться на 7 минут.

Идеальная динамика для анализа — по неделям. Если смотреть по месяцам, может проявиться сезонный фактор, который будет сбивать общий вывод. Если смотреть динамику по дням, то корреляция будет менее явной, потому что есть фактор выходного дня — начало недели и выходные. А неделя нивелирует оба фактора — и сезонный, и выходного дня.

Тогда получается, что микроконверсии — один из инструментов, которым нужно пользоваться в зависимости от ситуации. Инструмент, основанный на умении работать с аналитикой и корреляционным анализом.

***

Мы в МАКО ориентированы на результат: зарабатывает клиент — зарабатываем и мы. Наши эксперты много времени уделяют аналитике, чтобы не просто увеличить количество заявок, а увеличить доход клиента.

Оставьте заявку на бесплатный аудит и мы предложим стратегию рекламы с учётом вашей ниши, накопленной статистики и конверсии сайта, а также спрогнозируем ожидаемые доход и количество обращений.

Как микроконверсии помогли увеличить количество заявок в 2 раза и снизить их стоимость в 10 раз