Как увеличить в 3 раза продажи кондиционеров в США
Расскажем как настроить GTM и тег Google для Shopify. Какие аудитории использовать как сигналы. И как запустить Search Shopping с нуля.
Простая цель
Мы начали работать с этим проектом в конце января. Цель была понятна и простая увеличить продажи в три в четыре раза при этом работать с тем же показателем возврата инвестиций.
Изначально мы анализировали аккаунт и видели большие перспективы для роста.
Как минимум сразу бросилась в глаза, что в аккаунте не настроена обычная поисковая товарная реклама.
Были настроены только компании типа перформанс Макс.
Мы составили план действий, который включал в себя тестирование и создание новых типов рекламных кампании.
Также обратили внимание, что можно уже сейчас сделать, не запуская новые кампании.
Была запущена кампания с видеорекламой, что в целом неплохо и хорошо работает на узнаваемость бренда, но явно она не конечная в цепочке совершения покупки.
По ней за январь было потрачено больше 1000 долларов и ни одной конверсии не было, мы её сразу же отключили.
Также была баннерная кампания, работающая ещё с креативными под новый год, соответственно мы её тоже конечно отключили, так как новый год уже прошёл.
Начали разбираться чем отличается две Performance Max кампании.
Оказалось, что одна работает чисто с фидом, а вторая и с фидом и с обычными текстовыми и медийными объявлениями.
В целом такой подход имеет место быть, однако компании конкурируют друг с другом и работают примерно с теми же placement и стратегиями.
Мы решили сделать так, чтобы кампания которая работает с фидом работала на стратегии max value, а вторая кампания топ 50 работала на максимум конверсии, чтобы хоть как-то разделить их по стратегии.
В феврале мы уже начали запускать новые типа кампаний.
Как видно на первом скрине, мы запустили DemandGen, обновили объявления на английском, добавили объявления на испанском языке, запустили DemGen товарного типа с фидом по топовым категориям.
Говоря ещё за типы, категории для рекламы, когда мы начинали работать то была небольшая мешанина с этими типами, так как их было слишком много, и не все они сильно отличались друг от друга. Просто нужно было навести порядок после того как мы совместно с клиентом навели порядок категорий осталась 7-8 из которых в рекламу запущены 5-6 категорий, так как мы убрали потом из рекламы аксессуары и все категории или товары с низким чеком, которые просто нет смысла рекламировать, так как эти категории сопутствующих товаров при покупке основных.
Тестировали ещё другой подход, запускали отдельные компании с более высокими ставками на категории с более высоким средним чеком. В целом результаты были такого подхода, но окупаемость была достаточно низкая - всё-таки мы вернулись к общим кампаниям, которые в себе содержат и дорогие дешёвые товары.
Также тестировали поисковую рекламу по бренду, тестировали ещё исключение брендовых запросов из performance max, кстати это исключение сработало очень плохо, с одной стороны мы видели что вроде запросов брендовых не так много и логично их исключить из p-max, но с другой стороны pmax потерял часть конверсий и стала работать намного хуже. При этом мы видели что расходы на брендовые запросы небольшие. Поэтому мы убрали исключения из pmax, чтобы её лучше работалось. После этого её результативность вернулась на прежний уровень.
Также эта компания топ50 она имела отдельную страницу на которую были собраны лучшие по продажам товары на сайте, что тоже позволяло увеличить конверсию. В последствии таких страниц с топ товарами мы сделали больше по категориям.
Были также запущены кампании по ключевым словам конкурентам, кампании с динамическими объявлениями без ключевых слов с фидом и без, реклама категорий, видеореклама типа demgen.
Все новые тексты и объявления которые мы тестировали в обычных поисковых компаниях или в медийных мы синхронизировали на основе результатов с другими компаниями, то есть если где-то видели что хорошая текстовка получилась мы соответственно копировали в другие компании и в основную компанию топ-50 перфоманс-макс мы тоже копировали новые объявления, создавали новые группы с испанским языком и так далее.
Февраль, низкий сезон
Февраль один из самых худших месяцев по продажам из-за сезонности, поэтому многие компании, которые мы запускали, не давали большого эффекта. Однако эти тесты были полезны для понимания аудитории и тестирования и объявлений - что работает что нет, хотя бы в сравнении с теми кампаниями, что уже запущены.
Однозначным плюсом был запуск обычной search shopping кампании, так как мы увидели что из-за специфики pmax, если смотреть аналитику по конкурентам и видимости и сравнения видимости с ними в merchant центре Гугла, то реклама которая идёт через pmax не учитывается, и соответственно центр продавцов показывает, что видимость практически нулевая, что мы не рекламируемся, и так далее. Мы хотели это исправить, так как это не совсем корректный и хороший сигнал для мерчант центра, чтобы мы практически не рекламируем товары, а он постоянно писал уведомления, что у вас хорошие товары, нужно запустить рекламу и так далее. Мерчант центр берёт во внимание только стандартные поисковые компании в расчёт и когда мы запустили search shopping, мы сразу увидели, что у нас возросла видимость внутри центра продавцов.
Также search кампания через неделю через две в целом тоже дала хорошие результаты и мы решили её развивать как самую правильную стратегию для интернет-магазина.
В марте мы часть кампаний остановили, но часть кампании, которая была запущена в конце февраля продолжала ещё работать. В основном тестировали поисковую рекламу обычного типа по брендам и конкурентам search всё лучше работал хотя явно не дотягивал по эффективности pmax топ-50.
Аналитика, конверсии, сигналы, аудитории
Также отдельным фронтом работ была синхронизация аналитик. Shopify по умолчанию считает трафик по модели атрибуции Last Click, что обычно отличается от данных Google Analytics и Google Ads. У нас была задача обеспечить единые и согласованные данные во всех системах аналитики.
Для этого мы зашли в Google Analytics и поменяли модель атрибуции на Last Click только для платных каналов. Аналогично мы поступили и в настройках конверсий Google Ads, перейдя от атрибуции по дате взаимодействия (Data-driven) к Last Click, чтобы избежать значительных задержек данных. Также мы увидели, что основная часть конверсий происходит в течение 30 дней после клика, поэтому окно атрибуции изменили с 90 дней на 30 дней.
Однако расхождения всё равно оставались, поэтому мы начали углубленную техническую настройку. Оказалось, что Shopify не поддерживает нативную интеграцию с Google Tag Manager (GTM). Shopify предлагает прямые интеграции только с Google Analytics, но без GTM невозможно корректно настроить Conversion Linker (связь конверсий). Мы предположили, что именно это и вызывало расхождение данных.
Мы нашли инструкцию, как установить GTM на Shopify не через нативную интеграцию, а через кастомный код. Эта работа была достаточно технически сложной: нужно было изучить мануалы и настроить необходимые переменные. В итоге мы установили GTM и настроили тег Conversion Linker. Также мы указали, что Consent Mode (режим согласия) нам не нужен, поскольку магазин работает только на территории США, где это необязательно.
После всех настроек расхождение данных между Shopify и Google Analytics всё равно оставалось, так как Shopify интегрирован с Analytics напрямую через приложение и не давал возможностей для более глубоких изменений.
В результате мы сфокусировались на Google Ads, максимально точно настроив передачу конверсий и данных о пользователях (user data). Недавно в GTM появилась возможность использовать Enhanced Conversions для передачи данных о пользователях, и мы также это внедрили. В итоге тег GTM срабатывает на все конверсии, передавая максимально полные данные о пользователях в Google Ads.
Спустя несколько недель после настройки мы заметили значительное сокращение расхождений между данными Google Ads и Shopify. Это очень важно для бизнеса, так как ранее приходилось сравнивать данные из разных систем, чтобы принимать решения по оптимизации кампаний. Сейчас статистика максимально прозрачна и обновляется практически мгновенно, что позволяет быстрее оптимизировать кампании и улучшать их эффективность.
Ещё одним направлением работы стала работа с аудиториями. Изначально была настроена простая аудитория для ретаргетинга на интересы, такие как дом и сад. Мы добавили аудитории текущих клиентов (по email-адресам), подписчиков YouTube-канала и клиентов, обращавшихся за сервисным обслуживанием. Также настроили динамические аудитории на основе данных Google Analytics о покупателях.
На базе этих данных создали look-alike аудитории разной ширины: 2,5%, 5% и 10%. Далее сформировали единую большую аудиторию, в которую вошли look-alike аудитории, существующие покупатели, email-списки и встроенные аудитории Google («покупатели кондиционеров»). Эту аудиторию добавили в кампании типа Performance Max и частично в медийные и поисковые кампании.
Оценить немедленный эффект добавления таких аудиторий сложно, так как кампании уже имели свои наработанные данные и алгоритмы. Однако со временем (через несколько недель и месяцев) мы увидели постепенное улучшение результатов.
В июне мы решили прекратить активные тесты и сфокусироваться на самых эффективных кампаниях: поисковой и Performance Max топ-50. В топ-50 регулярно добавляем новые группы объявлений. Например, узнав, что у конкурентов закончились товары, мы создали группу с таргетингом на аудитории посетителей конкурентов и людей, ищущих похожие товары. Подготовили отдельную страницу с отфильтрованными товарами и объявлениями, подчеркивающими наличие продукции.
Отдельно заметили, что запуск новых групп как отдельных кампаний приводит к конкуренции и рассеиванию трафика. Поэтому решили добавлять новые группы только в существующие успешные кампании.
Также проанализировали статистику и исключили низкоэффективные категории товаров из кампании топ-50. В поисковой кампании исключили несколько нерентабельных аудиторий, чтобы повысить её общую эффективность.
Особенность и сложность в том, что поисковая кампания и Performance Max часто конкурируют за одни и те же места размещения, особенно в товарной рекламе. Google раньше всегда отдавал приоритет Performance Max, однако недавно изменил подход и теперь отдаёт приоритет той кампании, у которой выше CTR и лучше сигналы.
Тем не менее, в настройках обычной поисковой кампании по-прежнему есть параметр приоритета, и до конца неясно, как он влияет на распределение трафика при совместной работе с Performance Max. Поэтому этот момент остаётся для нас вопросом и требует дополнительного анализа.
На данный момент у нас установлен низкий приоритет для обычной поисковой кампании. В планах есть идея протестировать изменение приоритета на средний или высокий, однако при этом важно не ухудшить работу кампании Performance Max.
После исключения нескольких категорий товаров, показавших низкую эффективность, обычная поисковая кампания стала работать хуже и приносить около 50% от общего числа конверсий. Возможно, текущая ситуация, когда конверсии распределяются примерно поровну между обычной поисковой кампанией и Performance Max, является оптимальной, поэтому пока мы не планируем менять приоритет. Однако не исключаем тестирование в будущем.
300% увеличение дохода
ROAS 13.00
Средний чек
+22%
Стабильный
CPC $0.91
В целом, главная цель была достигнута – мы увеличили доход в три раза, сохранив окупаемость инвестиций в рекламу. Причем эта цель была выполнена досрочно – за 5 месяцев, не дожидаясь завершения июня.
Ключевые факторы успеха
1. Корректная настройка и передача конверсий в Google Ads, благодаря которой данные стали максимально соответствовать показателям Shopify.
2. Активная работа с аудиториями и сигналами, позволившая Google лучше идентифицировать нашу целевую аудиторию.
3. Переход на стратегии назначения ставок Target ROAS и Maximize Conversion Value, что заметно повысило средний чек.
4. Переход от ручного управления ставками к автоматизированным стратегиям, что стало необходимостью в текущих условиях рынка.
Все эти изменения в комплексе позволили нам достичь желаемого результата всего за 5 месяцев. Всем успехов! Если будут вопросы – обращайтесь.
