Вы управляли аккаунтом Google Ads какое-то время, и, вероятно, с вами связывались «специалисты по стратегии аккаунта» в Google.
Эти представители предлагают оптимизации, чтобы помочь вам достичь ваших целей по производительности. На бумаге это звучит как беспроигрышный вариант. В конце концов, кто лучше поймёт платформу, чем те, кто её создал?
Но теория не всегда соответствует реальности. По нашему опыту, некоторые представители Google Ads действительно предлагают ценные идеи и тратят время на то, чтобы понять ваши цели. Однако чаще их советы основаны на продвижении автоматизации и функций платформы, которые служат внутренним приоритетам Google больше, чем вашим бизнес-целям.
Снова и снова мы видим, как их стимулы могут резко расходиться с тем, что фактически способствует росту вашей компании.
Проверка реальности: что хочет Google и что вам нужно
Давайте проясним. Основная миссия Google — стимулировать увеличение расходов на рекламу. Этот факт сам по себе должен определять, как вы интерпретируете любые их советы. То, что они называют «оптимизацией», иногда может привести к росту расходов и неудовлетворительным результатам.
Например, представители Google часто рекомендуют менеджерам по работе с аккаунтами использовать автоматические стратегии назначения ставок, такие как «максимизация конверсий», даже когда это не соответствует имеющимся данным.
«Максимизация конверсий» использует ваши данные о конверсиях, чтобы найти больше пользователей, которые могут совершить конверсию. Однако, если в вашей кампании мало конверсий или их нет вообще, у Google нет данных для максимизации.
Представители Google могут настаивать на том, что алгоритм использует другие сигналы для стимулирования конверсий, что может звучать обнадеживающе, но на практике результаты часто не соответствуют ожиданиям.
Поучительная история: когда «максимизация конверсий» сыграла злую шутку
Не так давно у нас был давний представитель Google, который хорошо понимал наших клиентов и кампании, и настойчиво предлагал нам перевести несколько кампаний с высокими затратами, высоким трафиком и низкой конверсией на модель назначения ставок «максимизация конверсий».
Несмотря на наши сомнения, их убеждённость побудила нас провести контролируемый тест.
Мы внедрили его в кампании для двух финансовых учреждений. Одно — национальный банк, нацеленный на нишевую группу. Другое — региональный банк.
Через четыре недели результаты были очевидны:
- Количество кликов и показов резко снизилось: у обоих клиентов количество показов сильно сократилось, потому что Google не имел данных, чтобы показывать наши объявления потенциально конвертируемой аудитории, поэтому он просто перестал показывать наши объявления. С меньшим количеством показов приходит меньше кликов — мы увидели, что количество кликов упало почти на 74 %.
- Расходы резко возросли: средняя цена за клик подскочила с 9 до 41 доллара, что значительно увеличило расходы.
- Конверсии практически не изменились: прирост конверсий был незначительным. Один клиент увидел только одну дополнительную конверсию, что далеко не оправдало дополнительных затрат.
И это не ограничивалось поиском. Кампании на Display и YouTube ремаркетинга показали аналогичные падения в производительности. Трафик снизился, расходы выросли, а конверсии остались на прежнем уровне. Данные говорили о последовательной истории.
Разбивка кампании и основные данные
Поисковые кампании по бесплатным чекингам:
- Сравнение периодов тестирования: мы сравнили данные с 1 по 28 октября с предыдущим периодом (с 3 сентября по 30 сентября).
Результаты банка 1
Результаты банка 2
Кампании по сертификатам депозитов (CD):
Результаты банка 1
Результаты банка 2
Непоисковые каналы (Display):
Результаты ремаркетинга
Результаты поиска новых клиентов
Итог: пусть цифры будут главными
После четырёх недель снижения производительности мы вернули все кампании на ручное назначение ставок. Вывод прост: рекомендации Google нужно тщательно проверять и тестировать, прежде чем их внедрять, особенно когда на кону ваш бюджет и бизнес-цели.
Вот как мы подходим к звонкам представителей, чтобы стратегия основывалась на результатах:
- Задавайте умные вопросы: не принимайте предложения без глубокого изучения. Спросите, как это поддерживает ваши показатели качества лидов или есть ли проверенный опыт работы с аналогичными аккаунтами.
- Требуйте доказательств: если они не могут предоставить контрольные показатели эффективности или соответствующие модели данных, рассматривайте рекомендацию как недоказанную.
- Тестируйте в изоляции: проверяйте большие сдвиги с помощью контролируемых экспериментов. Ваш текущий подход становится эталоном, а предлагаемое изменение получает своё место.
- Контролируйте доступ: никогда не передавайте полный контроль над вашим аккаунтом. Ваша команда должна контролировать каждое изменение и внимательно отслеживать результаты.
Никто не знает ваш аккаунт лучше, чем вы. Представители Google могут быть полезным ресурсом, но ваши решения всегда должны основываться на ваших данных, ваших целях и на том, что доказало свою эффективность. Именно так происходят реальные улучшения производительности.