Контекстна реклама для магазину
Second Hand

Першочергово треба було оперативно оптимізувати те, що працювало в акаунті Facebook Ads на момент початку нашої роботи з ним, так, як бюджет на Facebook був значно більший ніж в Google Ads . Майже третина кампаній просто “зливали” бюджети з ефективністю, яка в рази нижча за KPI які були поставлені. Частина кампаній була зупинена, частина оптимізована за рахунок додавання аудиторій, які працювали в інших компаніях, відключені не ефективні країни та оголошення. Це дало змогу на перейти до другого етапу.

В акаунтах було достатньо багато статистики більш ніж за 2 роки. Тому другим етапом був аналіз всієї статистики за весь період роботи, за період останні півроку та останній місяць.

Були знайдені сезонні стрибки, стрибки через інші рекламні активності та окремі групи товарів які мали особливо високу чи низьку ефективність. Окремо був відпрацьований список країн які працюють з високою ефективністю та які досі не були включені в таргетинг з метою їх тестування.

Наступним етапом були зроблені товарні групи, які включали товари з найбільшою ефективністю, нормальною, та нові. Окреме розподілення було зроблено по брендам після удосконалення товарного фіда.

Окремо був зроблений аналіз креативів та визначені найбільш працюючі, як в період акцій так і ті, що працювали штатно.

З метою знаходження оптимальних налаштувань були протестовані різні типи рекламних кампаній: Конверсії на вебсайті (з стандартними оголошеннями), Продаж товарів з каталогу (таргетинг та ремаркетинг), Advantage+ кампанії з стандартними та товарними оголошеннями та багато інших варіацій.

Майже аналогічний підхід ми використали в Google Ads:

1. Оптимізація існуючих кампаній на основі останніх даних;
2. Аналіз акаунту за різні проміжки часу;
3. Виявлення товарів/брендів з високою ефективністю в рекламі;
4. Аналіз товарів що продаються через органічний пошук;
5. Аналіз країн геотаргетингу та органічного трафіку;
6. Створення товарних груп на основі аналізу;
7. Коригування геотаргетинга;
8. Оптимізація матеріалів оголошень;
9. Оптимізація товарного фіда;
10.Коригування налаштувань кампаній;

Аналіз акакунту показав що існує певна сезонність, і нам варто її враховувати, особливо для країн з сильною зміною клімату. Так, наприклад різний сезоний одяг продається по різному і в різний проміжок часу через клімат.

Окрему увагу було приділено стратегіям призначення ставок. Були додані сигнали аудиторії та покращене відслідковування конверсій.

Це дало змогу знайти точки росту ефективності вже через 2 місяці і покращити ROAS майже на половину показника.

Також через зміну стратегії клієнта на деяких старих ринках ми усвідомлено втратили частину ефективного трафіку, як конверсійного так і брендового, але це не завадило нам зростати на інших ринках.

Корегування геотаргетингу було зроблено за запитом клієнта, а також на основі низького ROAS для деяких країн.