Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными

Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными

Участвуя в последнем международном тендере для продвижения крупного ecommerce проекта, мы обратили внимание, что коллеги из Европы используют в своих performance сплитах только автоматические стратегии. Насколько они эффективны в сравнении с ручными? Не являются ли автостратегии ловушками Google, чтобы увеличить бюджет рекламодателя? Разберемся на примере google smart shopping.

Давайте разберемся, какие основные отличия smart shopping от стандартных PLA кампаний?

1. Как можно догадаться по названию – использование «умной» автоматической стратегии на основе предиктивного сервиса Google Ads. Основной используемый принцип работы – автоматизация ставок с учетом сигналов о намерениях к покупке (гео, устройство, время).

Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными

2. Места показа: smart shopping размещается в поиске, как стандартные торговые кампании, а также в качестве ремаркетинга в контекстно-медийной сети Google, почте Gmail и YouTube, что приводит к более широкому охвату рекламных кампаний.

Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными
Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными
Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными

3. Отсутствие стандартных настроек, таких как: минус-слова, таргетинг на аудиторию, таргетинг по девайсам, местоположению; нет возможности отследить эффективность площадок. «Умная» часть указывает на то, что Google использует автоматизацию, чтобы показывать нужную рекламу наиболее заинтересованным людям в нужное время, при этом, Google не дает конкретной информации, как происходит отбор ЦА, а также не дает возможности контролировать долю показов на поиск и ремаркетинг.

Сравнение двух типов рекламных кампаний

Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными

Когда следует использовать умные торговые кампании?

Если вы только начинаете работать с PLA кампаниями или у вас мало времени и знаний о Google Рекламе, умные торговые кампании - неплохой вариант для старта и получения представления о том, чего можно достичь, используя автоматическую настройку. Если у вас больше опыта или вы хотите улучшить свои торговые кампании, мы рекомендуем использовать Smart Shopping в следующих случаях:

1.Когда стандартный шоппинг имеет низкие результаты эффективности (высокий СРС, низкий CR)

2. Когда вы не можете масштабировать результаты рекламной кампании (например, при низком объеме SKU в товарном фиде)

3. Третья причина использовать Smart Shopping - быть в курсе последних событий. Google учится и совершенствуется с каждым щелчком мыши, и мы уверены, что с каждым разом он будет становиться все умнее. Поэтому мы не хотим очутиться в ситуации, когда Smart Shopping превзойдет интеллектуальные возможности трафик-менеджера.

Какие особенности настроек smart кампаний?

  • При загрузке и валидации товарного фида проверьте уведомления в мерчант-центре – не допускайте отклонения ни одного SKU. Стратегии работают более эффективно на фидах без единой ошибки
  • Настройте отслеживание конверсий – это основный параметр для последующей оптимизации кампаний в Google
  • Используйте тег ремаркетинга для создания аудиторий со списками от 100 ( в идеальном варианте от 1000 уников)
  • Разделяйте фид на крупные товарные группы, и устанавливайте ставки на каждую группу отдельно, таким образом, сегментация необходима для анализа результатов. Слишком мелкое дробление каталога на категории приведет к медленному обучению Google, в справке Google рекомендует использовать товарные категории, получающие минимум 20 конверсий за 15 дней.
  • Загружайте свои собственные аудитории ремаркетинга, для получения статистики по существующим клиентам
  • Проверьте, как будут выглядеть ваши объявления в КМС, Youtube, Gmail – так как из-за большого набора рекламных форматов Google может публиковать текстово-графические блоки не корректно. Внутри кабинета google ads есть функция предварительного просмотра, воспользуйтесь ею для оценки объявлений на различных девайсах и плейсментах

А теперь разберем 2 кейса

1. Монобрендовый магазин уходовой косметики с ассортиментом не более 150SKU

Выводы: Как видно из таблицы, стандартный шоппинг давал очень маленькую ёмкость по трафику и при это имел довольно высокий CPC. С переходом на Smart шоппинг мы значительно увеличили охват и снизили CPC, что положительно повлияло на итоговый ROAS, не смотря на снижение конверсии в 2 раза.
Выводы: Как видно из таблицы, стандартный шоппинг давал очень маленькую ёмкость по трафику и при это имел довольно высокий CPC. С переходом на Smart шоппинг мы значительно увеличили охват и снизили CPC, что положительно повлияло на итоговый ROAS, не смотря на снижение конверсии в 2 раза.
Выводы: Как видно из таблицы, стандартный шоппинг давал очень маленькую ёмкость по трафику и при это имел довольно высокий CPC. С переходом на Smart шоппинг мы значительно увеличили охват и снизили CPC, что положительно повлияло на итоговый ROAS, не смотря на снижение конверсии в 2 раза.

2. Интернет-магазин одежды для всей семьи – в поиске пользователи вводят очень общие поисковые запросы, например, женские джинсы или детская футболка

Выводы: В этом кейсе получилось наоборот, переход на Smart шоппинг практически не повлиял на ёмкость трафика, но за счёт того что мы охватывали аудитории существующих клиентов, это значительно повысило CR кампаний и в конечном счёте возврат инвестиций вырос в 3 раза.
Выводы: В этом кейсе получилось наоборот, переход на Smart шоппинг практически не повлиял на ёмкость трафика, но за счёт того что мы охватывали аудитории существующих клиентов, это значительно повысило CR кампаний и в конечном счёте возврат инвестиций вырос в 3 раза.
Выводы: В этом кейсе получилось наоборот, переход на Smart шоппинг практически не повлиял на ёмкость трафика, но за счёт того что мы охватывали аудитории существующих клиентов, это значительно повысило CR кампаний и в конечном счёте возврат инвестиций вырос в 3 раза.

Оптимизация Google smart shopping

1. Предиктивной технологии Google необходимо время на обучение, рекомендуемый период – от 14 дней, желательно в первые 10 дней использовать максимальный бюджет для получения статистически значимых данных для обучения и дальнейшей оптимизации.

2. При небольшом бюджете используйте только наиболее конверсионные товарные категории, если же ограничений в инвестициях нет, предоставьте google самому решить, какие товары будут наиболее эффективными из всег каталога.

3. Оптимизируйте товарный фид, исключайте категории с низкой маржинальностью, или товары, которые покупаются только путем перекрестных продаж, чтобы избежать расходов на доставку.

4. В умных торговых кампаниях используется система назначения ставок "Максимальная ценность конверсии". И хотя мы не можем контролировать эту стратегию, мы рекомендуем акцентировать внимание на следующий нюанс: по умолчанию Google не знает рентабельность инвестиций в рекламу, связанную с новой кампанией, поэтому на старте мы рекомендуем не ограничивать кампанию, чтобы позволить платформе обучиться быстрее. Если в ходе теста вы получили рентабельность 260%, мы рекомендуем в дальнейшем, снизить ставку на 20-30%, поскольку выбор цели ниже базовой придаст больше воздуха алгоритму. Точно так же алгоритм всегда будет стараться работать лучше и может повысить рентабельность инвестиций выше 260%. Но если после первого теста вы уже установили цель в 300%, Google может перестать показывать вашу рекламу, потому что он не может заставить ее работать с рентабельностью инвестиций в 300%.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам немного лучше понять, как работает smart shopping, как и когда его нужно использовать для ecommerce. Мы рекомендуем тестировать оба варианта и использовать наиболее эффективный в конкретной ситуации.

Понравился материал? Ставьте лайк и подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать новые статьи!