Тренды контекстной рекламы 2021

В 2020 поисковые системы Google и Яндекс удивили достаточно серьезными изменениями, касающимися рекламных инструментов. Приемы, которые ранее казались наиболее эффективными, перестали работать вообще, клики стали дороже, а конверсия упала.

Оплата за конверсии — логическое продолжение развития машинного обучения, технологий по оптимизации и продвигаемых платформой автоматических ставок. В 2020-ом поисковики Яндекс и Google сосредоточились на умных технологиях. Они добавили в Яндекс. Директ и Google Ads функции оплаты за конверсии (а не за клики), а также новые рекламные форматы в своих сервисах. Меняется сам подход к рекламным объявлениям, автоматизированы многие функции кампаний. Этим тенденциям суждено популяризироваться со временем.

В августе 2020 года всем пользователям стала доступна стратегия с оплатой за лиды (СРА). Весьма заманчиво размещаться с оплатой только за целевые действия, но в реальности существуют некоторые ограничения. Чтобы стратегия могла обучиться (на это уйдет не менее двух недель), необходимо совершать много целевых действий в неделю — от 20 до 100. В течение этого периода нельзя менять настройки кампании. Далеко не все рекламодатели готовы экспериментировать со своим входящим трафиком и бюджетами таким образом.

Еще одно нововведение — отключение настройки по дополнительным релевантным фразам. Оно было принято позитивно, пока не увеличилась доля трафика по синонимам. Проблема в том, что некоторые ключи не являются синонимами к фразам, которые указаны в настройках. Но так как в подавляющем большинстве случаев синонимы соответствуют, придется привыкать к тому, что настройки по дополнительным релевантным фразам больше не существует.

Стоит внимания и запущенная Яндексом программа «Проценты», возвращающая на аккаунт до 10% вложенных средств. Кэшбек можно получить, продвигая мобильные приложения, используя конверсионные стратегии и подключая цели Метрики.

Что касается корректирующих коэффициентов, которые можно добавлять для разных ОС мобильных устройств, то многие специалисты сходятся во мнении, что настройка выполнена неудачно. Например, сейчас нельзя поднять ставки на iOS и снизить их на Аndroid — приходится выбирать что-то одно. Остается надеяться на то, что в ближайшем будущем инструмент будет доработан.

Важное, но не ставшее заметным событие, — появление автосегментов для ретаргетинга в Яндекс.Метрике. Зато все заинтересованные обратили внимание на то, что теперь look-alike аудитории создаются в настройках Яндекс. Директ автоматически.

Больше всего обсуждений и неприятия вызвало то, что отныне Яндекс сам определяет местонахождение того или иного трафика, решая, какие площадки качественные, а какие нет. Это значит, что специалисты по контекстной рекламе потеряли возможность минусации трафика с площадок, которые приводят «неправильный» трафик, заявки с него тоже «неправильные», как и конвертация. Но следует признать, что в общую стратегию по развитию инструмента Яндекс. Директ изменение укладывается.

Также платформа активно проводит эксперименты с плейсментом по сетевым рекламным кампаниям. Пользователь еще не ввел запрос, а под поисковой строкой в браузере уже появляются объявления. Основа контекстной рекламы — семантическое ядро запросов, но поисковики увлечены предикт-анализом. Располагая колоссальным количеством данных по каждому пользователю (пол, возраст, предпочтения, история посещения сайтов), Яндекс и Google могут себе позволить предположить, что интересует конкретного человека, и спрогнозировать вероятность покупки на определенном сайте.

Кстати, это касается и крупных маркетплейсов. Например, у Amazon внедрена система работы на опережение («отправить посылку до того, как покупатель сделает заказ»). Она бы не смогла функционировать, если бы у Amazon не было истории заказов, предоставившей данные о поведении пользователей.

Все, что в 2020 году произошло в Яндекс. Директе, в какой-то степени откликается в Google Ads. Google развил умные технологии, расширил возможности по форматам и типам рекламных кампаний, но сократил их управляемость, отказавшись от привычного составления объявлений.

Охваты расширились за счет трафика по синонимам. Количество данных, доступных для анализа в Google Ads по поисковым запросам, сократилось. Поисковая система дала понять, что не собирается работать с большим количеством данных, так как основные конверсии совершаются по высокочастотным запросам. Статистика по низкочастотным запросам длиннее семидесяти символов оказалась ненужной. Логика в этом есть: подобных запросов много, трудозатраты по анализу статистики высоки, а прибыли со всего этого мало.

В 2020 году Google запустил проект помощи малому и среднему бизнесу, пострадавшему от пандемии COVID-19, а также предоставил возможность бесплатно продвигать свои товары в системе. Свои товары можно добавить в в Google Merchant Center. Объявления бесплатно размещаются в разделе Google Shopping.

Также Google усиливает роль автоматических алгоритмов в оптимизации рекламных кампаний. Новый стандарт для Google Рекламы — адаптивные объявления, которые собираются из нескольких заголовков и описаний. Элементы адаптивного объявления компонуются в любом порядке и тестируются на эффективность. Это значительно упрощает подготовку объявлений и делает их более релевантными запросу.

Если проанализировать изменения, можно заметить, что Яндекс и Google снижают ручную управляемость рекламной кампанией, склоняясь к «автоматике» и машинному обучению самими рекламными системами. Фактически последние теперь говорят специалистам: «Задайте нам направление, а с остальным мы справимся самостоятельно».

Специалистам по контекстной рекламе придется перепрофилироваться. С одной стороны, чтобы быть конкурентоспособными в будущем, нужно погрузиться в технологии машинного обучения. С другой стороны, пора переходить к работе над рекламными кампаниями с маркетинговой точки зрения. Техническая работа по сбору полного семантического ядра и написания отдельного объявления под каждый ключ сменяется формированием УТП и созданием сквозной логики между ЦА, креативом и посадочной страницей.

Machine Learning. Тренд на распространение машинного обучения диктуется самими системами, которые внедряют и развивают инструменты, базирующиеся на этой технологии. Речь о персональных советах по настройке стратегий в интерфейсе Директа, развитии умных кампаний в Google Ads, обучаемых сегментах в Яндекс. Аудиториях, распространении автоматизированных стратегий Google Ads на большее число типов и форматов рекламы, а также об оплате за конверсии в Яндекс.Директе. Как раньше уже не будет. Machine Learning распространится повсеместно, поэтому нужно осваивать соответствующие инструменты.

Снижение роли ручного управления. Если раньше автоматизированные инструменты в системах контекстной рекламы считались прерогативой рекламодателей, которые не имеют навыков ручной настройки, то сегодня ими активно пользуются опытные специалисты. В скором времени машина сможет справляться со ставками и подбором аудитории гораздо эффективнее человека. Предиктивный анализ уже сегодня позволяет предугадывать покупки пользователей. Специалистам нужно учитывать, что ручное управление рекламой постепенно теряет свои позиции.

Новые роли специалистов по контекстной рекламе.

Учитывая рост влияния машинного обучения, специалист по контекстной рекламе уже не может оставаться технарем. Теперь ему необходимо выполнять тактическую и стратегическую работу с аудиторией, инструментами, посадочными страницами, креативами, а также внедрять контекстную рекламу в глобальную маркетинговую стратегию.

Специалист по контекстной рекламе должен знать ответы на следующие вопросы:

1. Какие рекламные объявления следует транслировать аудитории?
2. Какие кампании приносят прибыль, а какие только трафик?
3. Какие инструменты и форматы оптимальны для конкретного проекта?
4. Как привести пользователя к главной конверсии, правильно выстроив воронку продаж и цепочку касаний?
5. Какие данные следует передать в системы контекстной рекламы и аналитики, чтобы автоматические стратегии сработали по максимуму?

Увеличение роли посадочных страниц. Чтобы повысить эффективность рекламного объявления, нужно оптимизировать не только настройки, но и посадочные страницы. Если в штате нет специалистов, отвечающих за внешний вид и содержание посадочных страниц, с этой задачей придется справляться специалистам по контекстной рекламе. Для этого следует проанализировать уровень юзабилити и степень проработки текстов, спланировать привлечение посетителей к конверсионным действиям, дать рекомендации по доработке.

Развитие голосового поиска. Количество людей, которые используют эту функцию, неуклонно растет, так как поисковые системы и голосовые помощники все лучше справляются с распознаванием голоса, определением смысла сказанного и подбором релевантной реакции. Важно адаптировать рекламу под голосовые запросы, подумав, как именно конкретная целевая аудитория использует голосовой поиск в той или иной нише.

Улучшение качества объявлений. Развитие автоматизации предоставило специалистам запас времени для тщательной проработки объявлений. Качественные объявления должны вызывать интерес аудитории и четко доносить сообщение. Чтобы создать такой продукт, мало поверхностного анализа. Нужно продумать торговое предложение, изучить ЦА, четко сформулировать мысли, добавить факты и цифры.

Развитие аудиторного таргетинга. Эксперименты Google с аудиториями по интересам и намерениям, а также нововведения от Яндекса в виде таргетинга по краткосрочным интересам в РСЯ говорят о том, что инструменты нацеливания на аудитории в совокупности с таргетингом по ключевым словам или без него — тренд, который можно назвать глобальным. Инструменты аудиторного таргетинга нужно осваивать и задействовать как можно активнее. Количество данных о поисковых запросах в Google Ads уменьшилось, а доля низкочастотных длинных фраз, наоборот, увеличилась. Нужно иметь возможность настроить рекламную кампанию даже в той ситуации, когда семантика и данные по ней не дают это сделать.

Нацеливание на определенные аудитории в совокупности с таргетингом по ключевым словам позволяет обратиться к людям напрямую, предложив им продукт, в котором они действительно нуждаются. Для этого специалистам по контекстной рекламе нужно знать ответы на следующие вопросы:

1. Какова целевая аудитория?
2. Почему она интересуется продуктом и покупает его?
3. Сколько касаний должны сделать 80% этих людей, чтобы дойти до конверсии?
4. Сколько времени требуется, чтобы перейти от касаний к первому контакту и покупке?
5. В какой информации нуждаются эти люди?

Распространение видеорекламы. Видеореклама вовлекает аудиторию гораздо сильнее, чем обычные текстовые объявления и статичные графические креативы. В Яндекс. Директе появились непропускаемые ролики, новые форматы видео с оплатой за клики, вертикальные ролики для мобильных устройств. Google запустил массу новинок в YouTube, включая ориентир на получение конверсий, расширение охватов и развитие форм захвата.

Доля видеорекламы будет увеличиваться. Постепенно большинство рекламодателей оценит ее преимущества, поэтому стоит освоить формат и научиться создавать недорогие видеообъявления раньше, чем это начнут делать все подряд.

Первое правило. Укрупняйте рекламные кампании. Чтобы у рекламных систем было больше данных для оптимизации рекламы, нужно задать больше данных для машинного обучения. Крупная рекламная кампания позволяет собрать и предоставить поисковикам больше данных, что отражается на результатах автостратегий.

Второе правило. Используйте автоматические стратегии. Яндексу выгодны дорогие клики, рекламодателям — дешевые. Не станет ли контекстная реклама под управлением автоматических стратегий невыгодной? Нет, так как Яндекс заинтересован в том, чтобы увеличивать свою прибыль, нормируя ее на единицу времени. Если «вкусить все плоды» рынка сразу, он неизбежно погибнет. Лучше вырастить свой рынок и получать с него доход на постоянной основе.

При этом нельзя игнорировать актуальные тренды:

1. Голосовой поиск увеличивает количество запросов, состоящих из множества слов и имеющих меньшую частотность.
2. Всё эффективнее работает поиск по картинкам.
3. Растет доля расходов на видеобъявления и анимированные баннеры.

Третье правило. Передавайте больше данных в системы аналитики. Автостратегии будут работать лучше, если передавать системам аналитики коллтрекинг, сведения об офлайн-конверсии, расходах и кликах из других рекламных систем.

Четвертое правило. Используйте весь арсенал источников трафика. Крайне редко конверсии можно добиться при первом посещении, поэтому приходится создавать цепочку касаний аудитории с продуктом. Для первичного трафика основной способ таргетирования — семантическое ядро. Но если пользователь уже посещал сайт, можно узнать, по каким запросам он перешел, чем именно интересовался и т. д. Задача состоит в том, чтобы доказать ему, что покупку нужно совершить именно здесь. На что обратить внимание:

1. Сколько времени пользователю потребовалось от первого визита до покупки.
2. Сколько посещений нужно каждому посетителю, чтобы дойти до конверсии.
3. Сколько времени проходит от предыдущего визита до конверсии.

Ориентируйтесь на средние значения и анализируйте, например, сколько раз 80% посетителей заходят на сайт до того, как купить товар. На основании этих данных можно разрабатывать стратегию по таргетированию на данную аудиторию.

Пятое правило. Работайте с креативами и УТП правильно. Креативы должны производить на аудиторию моментальное впечатление, наглядно демонстрируя товар и его преимущества. Теперь сбору семантики и настройке ставок уделяется гораздо меньше времени, зато релевантные УТП и нацеленные на конкретные сегменты ЦА креативы обрели значительный вес.

Каждому сегменту аудитории нужны разные форматы креативов и проработанные УТП без клише по типу «гарантия 100%» или «доставим за 5 минут». Нужно знать, почему конкретный сегмент выбирает именно вас: из-за доступных цен, доверия к бренду, условий доставки?

Шестое правило. При создании посадочных страниц обращайте внимание на качество. Пандемия увеличила конкуренцию (особенно со стороны социальных сетей) и бюджеты на платную рекламу, но существенного роста аудитории не случилось. Поэтому привлечение посетителей на сайт обходится все дороже.

Чтобы конверсия была выше, сегодня важно оптимизировать сами посадочные страницы. Если вы имеете дело с платными источниками трафика, думайте, что еще можно сделать с этим трафиком, чтобы посетитель все-таки совершил целевое действие на сайте.

Седьмое правило. Работайте со всем поисковым пространством. Вы не единственный, кто продает определенный товар. Посмотрите, кто окружает вас в поисковом пространстве, — сайты с видеообзорами, конкуренты, отзовики, маркетплейсы, геосервисы, агрегаторы. Со всеми этими площадками нужно работать.

У рынка есть некий предел, который можно охватить показами рекламы. Например, некий пользователь задал поисковику вопрос, но на сайт не перешел, потому что маркетплейсы в этом кластере сделали ему более выгодное предложение. И все-таки окружающее поисковое пространство можно использовать для дополнительных точек касания с потенциальной аудиторией.

Если у бизнеса нет сил соревноваться с маркетплейсами, он может продавать свои товары там. Случается, что товар не уходит с первого клика, но есть достаточно запросов на отзывы и информацию о нем. Тогда нужно сосредоточиться на том, чтобы пользователи читали отзывы не только на сайте, но и на специализированных отзовиках.

Итак, главный тренд 2021 года — машинное обучение в системах контекстной рекламы, сокращающее ручную управляемость рекламных кампаний. Маркетологу нужно учиться работать с автостратегиями, которые требуют от бизнеса больше статистики. Если некие запланированные мероприятия не дают желаемых результатов, нужно менять подход, а не настройки. Работайте со всем поисковым пространством, продвигайте свой товар на площадках из ТОПа поисковой выдачи. А еще работайте с аудиторией, креативом и уникальным торговым предложением, настраивайте системы веб-аналитики, тестируйте вовлекающую видеорекламу для решения как имиджевых, так и performance задач. Специалисту всегда есть, чему посвятить рабочее время.