Исследование: Как меняется эффективность рекламы в РСЯ на автостратегиях во времени

Константин Булгаков Подружиться

16 Янв.2023

Мне интересно разобраться как «под капотом» работают автостратегии в Директе и найти закономерности в работе алгоритмов. В этой статье попробую на графиках показать как изменяются показатели эффективности кампаний в сетях — с момента запуска рекламы и до момента остановки.

Задача — лучше разобраться в работе алгоритмов Яндекса

В данном кейсе собрана аналитика рекламных кампаний с регистрацией на онлайн-мероприятие. Реклама была запущена в период с 5 октября — 25 октября 2022 года.

К анализу результатов пришел по ряду причин, а именно:

1. Оценить как ведут себя рекламные алгоритмы на временном диапазоне в несколько недель и понять эффективность инструмента.
2. Определить период обучения алгоритмов и как это влияет на метрики. Эти знания помогут лучше понять «сроки жизни» кампаний и позволят принимать взвешенные решения по отключению или оптимизации.
3. Проанализировать изменения продуктовых метрик (таких как CR, CPL), чтобы лучше понимать причины и сроки удорожания лидов, принимать взвешенные решения на основе данных.

Такой подход поможет взглянуть на проводимые маркетинговые активности «сверху вниз»: сформировать полноценную перфоманс-стратегию и определить контрольные точки в будущем.

Никаких ограничений на показы, только корректировки по возрасту

Данные, которые удалось собрать по завершению кампании:

В рекламе использовали два вариант таргетинга: по ключам и по спискам контактов созданных аудиторий. В качестве конверсионной стратегии использовалась оптимизации конверсий с оплатой за клики.

Временных ограничений установлено не было. Регионом показа была вся Россия с включенным расширенным географическим таргетингом. Также были настроены возрастные корректировки — полностью отключены показы на пользователей до 24 лет и старше 55.

В качестве конверсий в анализе учитывались только регистрации пользователей на мероприятие через форму на лендинге. Модель атрибуции Последний переход из Яндекс.Директа.

Ключевые выводы — CPC растет, но лиды обходятся на 31,9% дешевле

На тот случай если нет времени читать выводы по каждому показателю отдельно и изучать графики, то вот список с основными наблюдениями из исследования:

1. Наблюдается зависимость рекламы от дня недели — почти по всем показателям заметны серьезные изменения в рабочие и выходные дни;
2. По CTR видим обратный разворот — в выходные показатель растет более чем в два раза: за счет снижение конкуренции, повышения внимания к рекламе и снижения частоты показов;
3. Рост среднего CPC примерно на 120%. Особенно резко стоимость клика начинает дорожать с середины второй недели показов;
4. Обратная ситуация с CPL — показатель не только не рос, а показывал постепенное снижение — от 850 до 580 рублей за конверсию;
5. К концу первой недели заметно снижение отказных визитов и повышение коэффициента конверсии. Это сигнализирует о процессе обучения алгоритмов;
6. В выходные стоимость конверсии заметно снижается, что вероятно обусловлено снижением CPC и повышением коэффициента конверсии.

Важно, чтобы алгоритмы обучались: отказы снижались, конверсия росла

Для оценки эффективности мы опирались на две метрики: число регистраций на мероприятие (конверсии) и стоимость регистрации (CPL). Однако в эксперименте мы рассмотрим и другие показатели: объем и средняя частота показов, CTR, CPC, отказы (Bounce Rate) и коэффициент конверсии (CR).

В нашем исследовании любопытно посмотреть как меняются охваты в зависимости от нескольких факторов: дня недели и срока проводимой кампании.

Анализ начнем с верха маркетинговой воронки — рассмотрим изменение объема показов. Показы не являются ключевой метрикой оценки эффективности, но этот показатель интересно анализировать в связке, например с количеством кликов или охватом.

На скриншоте видим, что объем показов за период работы кампаний не меняется — на старте заметна небольшая раскачка в несколько дней, а дальше взрывной рост. Позже график выравнивается, но всё же заметна динамика на снижение открутки объявлений.

Замечу, что показы сильно коррелируют с днями недели: объем в начале недели увеличивается, но уже ближе к выходным заметна серьезная просадка. В выходные показы падают до минимума.

Также предсказуемо видим, что клики коррелирует с динамикой показов — в начале недели переходов больше, чем к концу. В выходные дни кликов примерно в пять раз меньше. Но в отличии от предыдущего графика, здесь видим тренд на снижение.

Рассмотрим изменение CTR — здесь наблюдаем интересную закономерность: в выходные показатель кликабельности выше, чем в будние дни. Напрашивается вывод: с увеличением объема показов неминуемо снижается кликабельность объявлений.

Причин может быть несколько: снижение конкуренции за внимание пользователей в канале и уменьшение показов объявлений нерелевантной аудитории, которая могла быть вызвана большими охватами.

Заметно как меняется цена клика — если в первые полторы недели цена держится на уровне 44-50 рублей за клик, то уже со второй начинается рост. К началу третий недели CPC достигает 74 рублей, что в два раза дороже, чем на старте.

Опять же, видим предсказуемое изменение показателя от дня недели: снижение в выходные дни до 30-31 рубля и рост стоимости клика в будни до 51-56 рублей.

Интересно посмотреть на долю отказного трафика на лендинге. Видно, как в первые дни запуска отказы достигали 35-40%. Но уже к середине и концу первой недели отказы упали до 8-9%.

Можно предположить, что выравнивание показателя связано с обучаемостью рекламных алгоритмов — рекламу видит наиболее заинтересованная аудитория, происходит исключение показов на нерелевантных площадках.

Еще одно наблюдение — на выходных отказы возрастают в 2-3 раза.

Тут вижу противоречие: на прошлых графиках мы замечали рост CTR в выходные, что должно свидетельствовать об интересе к рекламе, но повышение отказов говорит об обратном. Почему отказы растут объяснить пока не могу. Как думаете, какие причины?

Частота показа рекламы — это среднее количество показов объявления одному уникальному пользователю. Здесь всё закономерно — в выходные частота на пользователя падает, так как снижается аудитория. В будни показатель достигает 3,8 показов на пользователя.

Заметно также как частота показов медленно, но снижается. Это может быть связано с уменьшением объема показов по выбранным сегментам, а также приостановка показов пользователям, которые уже совершили целевое действие.

Напоследок предлагаю посмотреть как менялось количество целевых действий, а также коэффициент конверсии. Здесь также всё предсказуемо — в рабочие дни конверсий больше, по причине роста аудитории в канале и более интенсивной открутки объявлений. В выходные число регистраций резко снижается.

Однако наблюдается общая положительная динамика на увеличение количества целевых действий и выравнивание графика со второй недели. Думаю, что это обусловлено обучением алгоритмов.

Коэффициент конверсии растет, что очередной раз подтверждает, что рекламная система и ее алгоритмы обучаются, показывая объявления более релевантной аудитории.

Несмотря на удорожание цены клика, цена конверсии снижается. Позитивную динамику можно объяснить лишь более качественным и целевым трафиком (снижение отказов и рост CR подтверждают гипотезу).

Также заметно, что стоимость лида дешевле в выходные дни, по причине снижения конкуренции и стоимости клика в канале. Это наблюдение следует взять на заметку и использовать в будущем.

Возможно вы также заметили какие-то любопытные закономерности. Напишите о ваших наблюдениях. Обязательно дополню материал и расскажу читателям.