Ділимося вистражданим кейсом. Чому вистражданим? Тому що тестували довго, складно, але результат перевершив усі очікування. Деталі – нижче.
Реклама на Пошуку Google, продукт - не називатимемо)), геолокація - Франція, 2020 рік.
Кампанія працювала на ручних ставках, результат - непоганий, цілком можна порівняти з результатом "сусідніх" рек. кампаній в обліковому записі, але припускали, що вартість отримання конверсії (ліда) можна знизити ще! Відповідно пішла класична низка гіпотез та тестувань. Упускаємо всі численні проведені експерименти, зупинимося на останньому, який найпоказовіший, результативніший і найголовніше репрезентативний (хто товаришує зі статистикою, зрозуміє важливість останнього)).
Отже, з кінця зими 2020 року почали тестувати автоматизовані стратегії призначення ставок - так би мовити стратегії, засновані на машинному навчанні системи.
У більшості випадків, ми не запускаємо нові фішки рекламних сервісів без тестування, тому всі гіпотези проходять через А/Б-тести, і за результатами або відсікаються або приймаються та впроваджуються в рекламних кампаніях.
Тестували найпопулярніші в контекстній рекламі автостратегії Google Ads:
- максимум конверсій
- рентабельність інвестицій
- цільова ціна за конверсію
У нашому випадку для кожного тесту потрібен період не менше одного місяця, щоб зібралася достатня кількість статистики для статистично вірного висновку і прийняття рішення ЗА або ПРОТИ.
Підготували А/Б-тест: кампанію поділено на вихідну (з ручними ставками) та експериментальну (автостратегію), трафік між ними ділився 50% на 50%, результати відповідно повинні бути чистими та правильними :)
Запустили тест. І тут:
- Тук-тук!
- Хто там?
- Covid-19!
- <kby rfrjuj [htyf! :(((( (такими були наші емоції)
На невиразний період карантину рекл. кампанії були припинені, і тестування на жаль теж. Накопичена статистика вже не мала цінності, час загублено. Пауза.
З травня кампанії запустилися і ми знову запустили А/Б-тест. Тестували стратегію "Максимум конверсій". Кампанії запустилися після паузи не дуже добре, всі показники просіли, тому для тестування збирали дані близько двох з половиною місяців. Результат - дана стратегія спрацювала гірше за ручне управління. Тому тестування продовжуємо.
Наступний тест – тест стратегії "Цільова рентабельність інвестицій". Вклалися в 1,5 місяці, результат - знову гірше, ніж було.
Не зупиняємося! Наступний тест – цільова ціна конверсії. А/Б-тест із тим самим розподілом трафіку - 50% на вихідну, 50% - на експериментальну кампанію.
Результати були дуже добрі! Але ми вирішили перевірити ще одну гіпотезу в більш простому експерименті - не в паралельному тестуванні, а в послідовному (хоча він і менш точний) - тобто, після проведеного А/Б-тестування залишили працювати вихідну кампанію деякий час, а через 3 тижні ( даних вже було достатньо) її призупинили та запустили повноцінно нову РК. І порівняли показники.
Ділимося статистикою, як працювала нова кампанія з новою стратегією та які результати отримані.
Нижче – скріншот. Щоб простіше сприймати - виділили показники ДО та ПІСЛЯ кольорами:
- було: 5,6 конверсій по 64 євро;
- стало: 8,8 конверсій по 25 євро;
Уточнення: у таблиці не видно кількість трафіку, але його достатньо для оцінки результату та висновків.
Підсумок: знайдено стратегію, яка в даному випадку дає істотно кращий результат, ніж інші: 57% - зростання кількості конверсій при 39% зниження їх ціни.
Усім - конверсій! :)
