Содержание гайда по Google Рекламе:
Google Shopping — это тип рекламной кампании в Ads, который позволяет рекламировать продукты интернет-магазина в Google. Google Shopping, по сути, это товарный агрегатор интернет-магазинов.
Существует три уровня выдачи в Shopping:
1 уровень. Первая страница поиска: товарные объявления Google в поисковой сети Google.
В объявлении есть:
2 уровень. Страница «Покупки» — Google Покупки.
Это маркетплейс (как Яндекс.Маркет), где продавцы размещают свои товары, а покупатели могут найти их, перейти на сайт продавца и там оформить покупку. Его плюс — более низкая цена за клик по сравнению с объявлениями в поисковой сети.
3 уровень. Страница «Товар» — Google Покупки.
На этой странице можно прочитать более подробное описание модели товара и сравнить его цену в разных магазинах.
Для пользователя. Когда пользователь вводит запрос, Google ищет информацию по этому запросу в фидах товаров рекламодателей. Если информация есть, сервис автоматически формирует релевантную выдачу с объявлениями продавцов.
Фид — это табличный файл с подробной информацией обо всех товарах в интернет-магазине: названием, стоимостью, скидками, доступностью (в наличии товар или нет) и не только.
Для нас. Торговые кампании создаются через другой сервис Google — Merchant Center. Там нужно создать фиды данных, из которых будут формироваться объявления. Когда они готовы, можно интегрировать Merchant Center в Ads и настраивать кампанию обычном порядке.
Пройдемся по алгоритму кратко, прежде чем разбираться в деталях:
NEW!
Penguin-team выпустили отдельный гайд по Google Shopping для бизнеса и специалистов от начинающего до продвинутого уровней. Эффективные структуры, профессиональное миксование стратегий, углубленный обзор настроек и оптимизации: здесь есть все, чтобы бизнес начал зарабатывать с Google Shopping.
Начать работу в Merchant можно на merchants.google.com.
В процессе регистрации система попросит указать название магазина (не юридическое, а то, которое должен видеть пользователь), сайт, адрес компании и контакты.
Далее нужно:
После регистрации и загрузки фида нужно связать аккаунт Merchant Center c Ads. Мы также советуем связать его с Google My Business.
Создание фида в Google Merchant Center
В торговых кампаниях система автоматически генерирует объявления на основе информации из фида. Это делается в Мерчант Центре → страница Товары → вкладка Фиды → кнопка «+».
Есть 2 способа создать фид:
Способ 1. Вручную:
Способ 2. Автоматически:
При ручном варианте формирования фида мы советуем использовать Google Таблицы, а не TXT и CSV:
Недостаток ручного способа в том, что поддерживать актуальность фида нужно тоже вручную. А если этого не делать вовремя, товары будут отклонены. Часто это отнимает много времени у специалиста, поэтому ручное создание фидов подходит для магазинов с ассортиментом в среднем до 50.
Пример для Google Sheets по ссылке.
Примеры CSV и TXT:
Для автоматического создания фида можно использовать XML-файл, который будет лежать в корне сайта, или подключения к API (плагины CMS). Работу с плагинами в 7 самых популярных CMS (WordPress, OkayCMS, Shopify и не только) мы объясняли в отдельной статье «Как создать фид для Google Merchant».
XML
Преимущество автоматической генерации — это исключает человеческий фактор при внесении изменений в feed и повышает скорость обновления данных.
Правила оформления называются спецификацией фида. Если указывать данные не в соответствии со спецификацией, объявления Google Шоппинга не будут отображаться.
Фиды включают разные товары, к каждому из которых прилагается разная информация: идентификатор, тайтл, дескрипшн, ссылка и так далее. Все эти значения — атрибуты. Атрибуты бывают обязательными, необязательными и обязательные при определенных условиях.
«Обязательные при определенных условиях» атрибуты — это, к примеру, атрибут состояния. Он обязателен для бывших в употреблении и восстановленных товаров, но не обязателен для новых товаров. Атрибут цвета обязателен для одежды и других товаров, которые могут поставляться в разных цветах, если они продаются на Бразилию, Великобританию, Германию, США, Францию и Японию. А вот если эти товары находятся в фидах с таргетингом на другие страны, то атрибут цвета можно не использовать.
Список всех типов атрибутов из Справки:
Пара нюансов:
Все новые фиды проходят модерацию — она может занять до нескольких недель. Узнать о состоянии проверки можно во вкладке Товары — Диагностика. Если с каким-то из товаров возникнут проблемы, сервис укажет на нее и предложит способы исправления.
Чтобы создать рекламную кампанию Shopping, откройте страницу Кампании → кнопка «+» → Создать кампанию, не указывая цель → Торговая.
Базовые настройки кампании почти такие же, как у других типов. Пройдемся по тем параметрам, которых нет (или которые отличаются от настройки других РК):
Настройка местоположения, стратегии назначения ставок, бюджета и метод показа такие же, как в других РК.
Для успешности РК можно добавлять минус-слова, сегментировать кампании по типу запросов/видам продуктов/регионам и не только. Мы уже писали об этом в статье про эффективные стратегии Google Shopping — повторяться не будем, но еще несколько советов дадим.
Кампании с одной группой объявлений, которая включает сразу все товары интернет-магазина — это ужас как неэффективно. Бюджет сливается, конверсии недополучаются, короче, ничего хорошего. KlientBoost назвали это «The Mob Effect», своего рода эффектом рэкета, когда менее эффективные («плохие») товары «сбивают» бюджет с более эффективных товаров. Рэкет-эффект проявляется, в первую очередь, если торговые кампании не имеют продуманной структуры и настроек для поиска наиболее прибыльных продуктов/запросов и отсеивания наименее эффективных из них.
К примеру, часто в кампании с одной продуктовой группой выставляется общая ставка:
Минус в том, что вы не можете выбрать ставку конкретно для товара.
Все товары отличаются по стоимости, маржинальности, получаемой прибыли. Нет никаких оснований выставлять для них одинаковую ставку, когда все остальные показатели отличаются.
Тут стоит вспомнить принцип Парето про 80/20: 20% товаров будут приносить 80% прибыли. Из остальных 80% будет много товаров, которые перетягивают на себя бюджет, так как являются более востребованными на рынке, по ним много кликов и высокие затраты, а прибыль в районе нуля. Вот они и являются «рэкетирами».
Два совета, как не попасть в такую ловушку:
Чем более гранулярная структура кампаний, тем проще контролировать ситуацию. А чем лучше вы контролируете ситуацию, тем продуктивнее работа в целом. Специально для этого мы Penguin-team собрали самые эффективные стратегии для работы с кампаниями Google Shopping. Сначала обсудим основное про них, а в следующей части расскажем практику: как это настраивать, как оно работает, как его использовать.
Важно! Стратегия — это не только про структуру, но и про приемы, которые можно использовать для повышения эффективности кампаний. Поэтому ниже вы найдете пару вариантов структур + пару стратегии, которые можно применять независимо от того, как организованы ваши кампании.
При стратегии «Все товары в одной группе с потоварным назначением ставок» мы разбиваем продуктовую группу «Все товары» по ID каждого товара. Сначала назначаем одинаковую ставку для всех товаров и отслеживаем конверсии. На основе полученных данных о стоимости конверсии, CTR и других показателях меняем ставки для каждого продукта отдельно, чтобы получать максимальные результаты.
Такой способ подойдет для небольших интернет-магазинов (до 50 товаров) с похожими товарами и одинаковым прайсом. Допустим, если продается один товар в нескольких расцветках. Если времени на оптимизацию немного, используйте эту стратегию только для магазинов с ассортиментом до 20 товаров.
К примеру, в одной из наших кампаний мы поставили более высокие ставки для тех цветов товара, у которых стоимость конверсии ниже. А вот если эффективность товара в Shopping низкая, то и ставку он получил ниже средней.
С такой стратегией вы можете перестать тратиться на товары с низкой конверсионностью и сконцентрироваться на продаже самых эффективных позиций. Ведь, казалось бы, товары разных цветов будут иметь только разный CTR… Но на самом деле у них еще и разный коэффициент конверсии и стоимость конверсии. Логично: черные, белые и серые футболки покупают стабильно чаще, чем нежно-салатовые, коралловые и бирюзовые. Стратегия с потоварным назначением ставок позволяет использовать эти данные для улучшения результатов рекламы.
SPAG (single-product ad group, группы объявлений с одним продуктом) — это шоппинговый эквивалент SKAG. Для реализации такой стратегии каждый продукт выносится в отдельную группу.
Стратегия SPAG подойдет для интернет-магазинов с ассортиментом до 100 товаров. Сложность заключается именно в организации подобной кампании, поэтому если товаров больше 100, структуризация будет съедать почти все время РРС-специалиста, а это нецелесообразно. Впрочем, даже большие интернет-магазины могут использовать SPAG, просто не для всех товаров, а только для части ассортимента.
Практический пример: при структуре SPAG выручка и ROAS растут, а СРА падает.
Когда все продукты находятся в одной группе объявлений, очень сложно работать над биддингом, а значит — почти нереально улучшать ROAS. Как раз эту проблему и решает SPAG. Когда в каждой группе у вас находится только один продукт, становится легче увеличить долю показов у самых продающихся товаров, проще собрать минус-слова на продуктовом уровне. Вложение каждого доллара в рекламу отбивается по максимуму.
Вы можете делать кросс-минусовку слов. К примеру, с товаром «увлажняющий крем» можно вынести кремы для лица, для рук и для ног в разные группы и добавить соответствующие минус-слова в каждую группу. Это поможет по запросу «увлажняющий крем для рук» показывать именно крем для рук.
Кампании Shopping нельзя таргетировать на ключи, помните? Ну и, конечно, раз нет ключей, то и биддиться на них не получится. Проблемка. Вот ее-то и решает структура на основе биддинга на уровне запросов.
Эта стратегия НЕ подойдет бизнесу с низким бюджетом. Для нее нужно создавать 3 кампаний, а значит, и делить бюджет на всех них. Бюджета должно хватать минимум на 20-30 кликов с кампании в день, т.е. если стоимость клика в среднем 1$, то бюджет должен составлять не меньше 20$ в день на каждую кампанию, а это 60$ в день на 3 все кампании. И это главное ограничение по использованию структуры, в остальном она подойдет разным бизнесам вне зависимости от объема ассортимента.
Биддинг на уровне запросов позволяет сегментировать трафик по 3 категориям запросов: основные, брендовые, продуктовые. Совсем как поисковых кампаниях! Для сегментации используется настройка приоритетов, общие списки минус-слов и общий бюджет на все 3 кампании. В кампаниях с общими запросами («обувь») мы ставим ниже цену за клик, а в кампаниях с более целевыми запросами («nike air max 97 ultra black») — выше цену за клик.
Самый высокий приоритет получает общая кампаниях. Этому две причины:
Для всех трех кампаний используется общий бюджет, потому что как раз таки такой шаг заставит все 3 кампании участвовать в одних аукционах. А значит, тут-то списки минус-слов и проявят себя во всей красе, направляя трафик в нужную кампанию с учетом формулировки поискового запроса пользователя.
Вот как выглядит алгоритм показа рекламы при такой стратегии:
Человек вводит запрос
↓
Google выбирает кампанию с самым высоким приоритетом
↓
Если в этой кампании нет минус-слов, которые блокируют запрос, то Google показывает объявление из нее
↓
Если в ней есть минус-слова, блокирующие запрос, то система переходит ко второй кампании со следующим уровнем приоритета (средний/низкий) и показывает объявления из нее.
При таком подходе вы можете настраивать ставки выше для суперузких запросов и ниже для общих, ведь именно у самых узких запросов выше вероятность покупки. А значит, бюджет будет расходоваться максимально рационально: чем потенциально прибыльнее запрос, тем больше денег в него вкладывается.
После использования такой структуры Google Покупок на протяжении 30 дней мы получили вот такие результаты:
Alpha/Beta-кампании в Shopping похожи по принципу на структуру на основе биддинга на уровне поисковых запросов. Вот только трафик делится не на общий/брендовый/продуктовый, а на конвертирующий и общий.
Как и в структуре на основе биддинга на уровне запросов, Alpha/Beta имеет смысл пробовать, если у вас нет жесткого ограничения с минимальным бюджетом.
Дальше либо периодически просматриваем поисковые запросы в Alpha-кампании и добавляем в минус-слова те, что не соответствуют списку конвертирующих фраз. Либо устанавливаем специальный скрипт Google Ads, который сэкономит наше время и будет выполнять задачу автоматически.
Полезно! Советуем прочесть «Стратегии построения кампаний в Ads: SKAg vs. Alpha/Beta» для лучшего понимания, как работают эти структуры.
Еще один интересный вариант сегментации — по устройствам: отдельно десктоп, отдельно мобильные, отдельно планшет.
Структура по устройствам будет актуальна, если у вас значительно отличаются результаты работы РК на разных устройствах. Особенно ценной для вас она будет, если:
В общем и в целом с помощью этой стратегии мы можем сфокусироваться на наиболее конверсионных запросах. Так как у них будет свой бюджет, а у нас — возможность регулировать ставку, количество конверсий будет увеличиваться, а их стоимость — снижаться.
Совет! Мы не рекомендуем сочетать структуру по устройствам с биддингом на уровне запросов. Сегментация получится очень жесткой, поэтому, скорее всего, будет поступать очень мало данных, чтобы считать их значимыми и как-то опираться на них в маркетинговых активностях.
Исключение, конечно, составляют огромные ритейлеры с большими ассортиментами и высокими продажами. Впрочем, вы можете сочетать сегментацию по устройствам с SPAG.
RLSA — это списки ремаркетинга для поисковых объявлений, в оригинале Remarketing lists for search ads. Эта функция позволяет кастомизировать поисковые кампании для людей, которые уже посещали ваш сайт, и адаптировать ставки и объявления под таких пользователей, когда он что-то ищут в Google или на сайтах поисковых партнеров. Стратегия подойдет всем, у кого уже есть трафик на сайте, ведь для запуска нужна собранная аудитория на 1000+ человек.
Есть два основных подхода использования RLSA с торговыми кампаниями:
RLSA помогает максимизировать конверсии в поисковой сети, позволяя вам более эффективно биддиться за аудитории с самым высоким покупательским намерением. То же самое можно сделать для кампаний Google Shopping с такой стратегией.
Эта стратегия — одна из самых эффективных, по нашему опыту. При этом никаких ограничений по ее использованию нет: она подойдет что мультибрендовым реселлерам, что монобрендовым интернет-магазинам с любым ассортиментом. Для ее реализации id выносятся по группам, как для первой стратегии, для управления ставками.
К примеру, структура кампании может выглядеть так:
группа 1 — id1, id2, id3 (остальные id исключены)
группа 2 — id4, id5 (остальные id исключены)
группа 3 — id6, id7, id8 (остальные id исключены).
В одной кампании может быть 1 и более категория/подкатегория товаров.
К примеру:
* Аккаунт по детским игрушкам.
Кампания Машинки:
группа «Модельки» — id1, id2, id3
группа «Полицейские» — id4, id5,
группа «Пожарные» — id6…
группа «На радиоуправлении» — id…
Кампания Куклы:
группа «Барби» — id…
группа «Винкс» — id…
группа «Пупсы» — id…
Для каждого товара выставляется отдельная ставка на основе его эффективности, цены и маржинальности. Если по товару недостаточно статистики (не было конверсий), то ставка рассчитывается с учетом среднего коэффициента конверсии. Товары с очень низкой маржинальностью и низкой ценой нужно сразу отключить.
Для товаров с нормальной маржинальностью рассчитывается target CPC — цена за клик, при которой продажи по товару должны принести желаемый уровень прибыли. Так мы можем быть уверены, что реклама не уведет бизнес в минус.
target CPC = цена товара * маржинальность * норма инвестиций * коэф.конверсии,
где норма инвестиции — доля прибыли, которую бизнес готов вложить в рекламу (от 0 до 1). К примеру, норма инвестиции 0,3 значит, что вы готовы вкладывать в рекламу 30% прибыли.
К примеру, цена товара — 50$, маржинальность 0,3, а клиент готов вкладывать половину (норма инвестиций 0,5), коэффициент конверсии 4%. Средняя CPC у этого товара должна быть:
50$ * 0,3 * 0,5 * 0,04 = 0,3$
С помощью этой стратегии мы вывели убыточную кампанию с клиента в ноль (в первый месяц), а затем и в плюс.
Если вы использовали такую стратегию, собрали достаточно статистики и видите, что какие-то товары все равно приносят большие убытки — их стоит отключить.
При работе над кампанией ориентируйтесь на ROI (ROMI) — тогда в расчете участвует маржинальность товара и затраты на его продвижение. Если ориентироваться на ROAS, как делает большинство рекламодателей, не будет учтена маржинальность товара. А значит, по доходу мы можем оказаться в плюсе, а при расчете прибыли выяснить, что мы все-таки оказались в минусе.
Важно! Как и любая другая, эта стратегия требует постоянной работы РРС-специалиста. Недостаточно 1 раз просчитать ставки и применить их. Товары получают больше статистики, показатели меняются — значит, важно продолжать работать над оптимизацией кампании.
Для построения такой структуры можно рассчитывать все показатели ручками или с помощью Excel, конечно. Но затраты времени часто будут непропорционально велики. Чтобы упростить работу над такими кампаниями, Penguin-team разработали Panda ppc micro management tool, который формирует отчет с расчетами ROI, прибыли по каждому товару и Target CPC. Для работы в систему загружается таблица с маржинальностью товаров.
Заказать персональную демонстрацию The Panda бесплатно:
«Панда» показывает товары, с которыми все плохо и нужно срочно что-то делать.
А заодно те, у которых все хорошо, нужно только удерживать и улучшать результаты.
После оценки ситуации по товарам стоит вынести самые эффективные товары в отдельную кампанию с отдельным бюджетом. А если таких товаров не оказалось, то начать с наиболее подходящих (опираясь на отчеты по другим источникам). Выбрать часть товаров или какую-то категорию — и сфокусироваться на ней.
Выгода стратегии назначения ставок по продукту и с ориентиром на ROI в том, что она помогает реально узнать, выгодна вам реклама или нет. К примеру, недавно мы работали с клиентом с такими показателями:
Прибыль = 2000$
Цена = 1500$
Маржинальность = 15%
Показатель ROAS при таких данных — 133%. Кажется, что все отлично и реклама в плюсе. Только вот если копнуть глубже, выясняются неприятные подробности:
ROI = (300$ — 1500$)/1500$ = -60%
ROI — минус шестьдесят процентов! Оказывается, что реклама жутко убыточная. И она бы продолжала работать так же, если бы мы ориентировались на ROAS, как и большинство студий, а не использовали стратегию с ориентиром на ROI. Клиент бы не получал денег и даже вряд ли понял бы, почему.
А чтобы оптимизировать как профи, читайте статью «Гигиена и оптимизация кампаний» из гайда по Google Shopping.
Торговые кампании — одна из самых крутых штук Google, созданная специально для ecommerce-бизнесов. Автоматизированный, упрощенный показ рекламы, с повышенной эффективностью за счет картинок в объявлении, с детальной информацией в карточке, с возможностью применять массу разных стратегий для получения максимальной отдачи… Ну что тут еще сказать?
Google Shopping уже в 2017 году заменил поисковые объявления на пьедестале, обеспечивая 3/4 платных кликов у ритейлеров. Неплохой показатель эффективности, не так ли?..
Содержание гайда по Google Рекламе:
(2 votes, average: 5.00 out of 5)
Loading...Получить 7 писем о том,
как улучшить свой AdWords аккаунт
+ PPC статьи
Улучшить свой AdWords
Получите 7 писем, о том, как можно улучшить свой аккаунт в AdWords
ПодписатьсяВ версии 3.0.0
Основные комбинации
In version 3.0.0
Key combinations
В версии 2.0
In version 2.0:
Несколько шагов до работы в Penguin
Заполните форму
Несколько шагов до работы в Penguin
Заполните форму
