http://balticdigitaldays.ru 2016г.

1. Контекстная реклама:
турбо-режим
Илья Исерсон
Соавторы: О.Литвиненко&О.Смишко
MOAB.Pro

2. С вами Илья
Исерсон, moab.pro
Говорят, что контекст – дорогая и
неэффективная штука.

3. ▪ О себе
▪ О России
▪ О судьбах
▪ А также, кто виноват и что делать.
Итак, про что сегодня буду рассказывать?

4. • SEO-шники: конские цены, мы вам
лучше продвинем. Ну, 10% бюджета –
можно и выделить.
• Бизнес: деньги есть, нет знаний и
кадров
• Директолухи: нет денег, нет знаний,
нет кадров
Реальность
• На плече до 6-12 мес. реальная
прибыльность для бизнеса –
конкурирует c SEO
• Трудозатраты – меньше, чем SEO, но
больше, чем вы думаете
• Заявки по 100 рублей в «тяжелых»
тематиках - реальность
Ожидание
Контекст: игра по правилам

5. Важно:
• Самодостаточным = ощутимая
доля в прибыли ( 15-25%, как
минимум)
• Привлечение прибыли ≠
Привлечение лидов
Поехали!
Основной вопрос
Как сделать контекст самодостаточным
каналом привлечения прибыли для
бизнеса?

6. • Кому контекст нужен, а кому не
очень?
• Как правильно привлекать?
• Как конвертировать траф в заявки?
• Как конвертировать заявки в деньги?
• Бонус для студий;)
Если цель – прибыль, то
остаются 4 вопроса:

7. Вопрос:
• Кому контекст может помочь и что
это такое «может помочь»?
Ответ:
- стабильный достоверный лидген от
10-15 заявок в сутки
- способность бизнеса конвертирвоать
трафик в деньги
- рентабельность трафика
Глава 1: Подайте контекста бывшему депутату
государственной думы!

8. • есть опыт работы с входящими (SEOлюбая другая
реклама) – 25%
• есть прямой спрос – 15%
• регулируемый рынок и МРЦ – 15%
• 20% и выше маржинальность - 15%
• чаще b2b, чем b2c – 10%
• ниша без оффлайн-федералов и сетей – 10%
• география – вся РоссияСНГмир – 10%
Если хотя бы 50-60% набирается – значит,
контекстный канал, скорее всего, окупаем.
Анфас/профиль: какой пациент
будет жить?

9. • Охват
• Соответствие трафик-посадочная страница
• Чистота трафика
Глава 2: как делать рекламу?

10. • Когда трафик платный, очень важно покупать
только клики с явно коммерческим интентом.
В чем же проблема?
• в том, что очистить трафик, по сути, можно
только вручную
• можно автоматизировать представление, но не
принятие решения об очистке
2.1 Чистота трафика

11. Пример:
вилы для
погрузчика

12. Вопрос: и что с этим делать?
Ответ: лопата + китайский метод

13. А если без расистских
шуточек?
Трудозатратность = кол-
во просмотренных строк
80% мусора можно
убрать, просмотрев
лишь 20% строк
• Техническое задание на
очистку семантики
• Трудоресурс согласно
аппетиту
• Key Collector, вкладка
«Анализ групп»

14. • Проблема: максимизация охвата требует сбора семантики,
неравномерно распределённой среди неизвестных базисов
2.2 Охват и неравномерное распределение семантики

15. • Формат взаимодействия с любым семантическим сервисом (мы,
Раш, Пастухов, Вордстат) – это формула «базис – выборка»
• У вас есть базис – [окна]. Задаем базис на вход к сервису –
получаем расширенную выборку ключевых слов, а дальше кто во
что горазд.
• Больше базисов –> больше семантики -> больше охват. Таким
образом, у нас нет проблемы с автоматизацией сбора – у нас есть
проблема с поиском базисов.
И это действительно проблема!
Теория: как это работает

16. Итак, что собираем?
• базис [Leadway]
• базис [гироскутер]
• базисы-синонимы: [сигвей], [сегвей], [ховерборд], [моноколесо]
• базисы по топовым ритейлерамконкурентам
• базисы по другим брендам-производителям
Итог: в рамках 40-50 базисов при достаточном усердии мы
получим охват в 70-80%, если считать тех, кто уже явно
сформулировал потребность в товаре
Простой пример: [гироскутеры Leadway]

17. • Что было исходно?
• Подрядчик взял очевидные базисы:
[ремонт форсунок]
[ремонт тнвд]
…и иже с ними.
Проблема:
- недостаточный охват => недостаточная
загруженность сервиса
- высокая стоимость трафика ( до 40
руб.клик)
Сложный пример: «дизельный»
автосервис

18. • [!не набирает обороты дизель] – 289 показов
• [стук дизель] – 281 показ
• [дым дизель] – 2060 показов
• [!дымит дизель] – 1171 показ
• !не тянет дизель – 253 показа
• [!глохнет дизель] – 918 показа
• [плавают дизель] – 165 показов
• [ошибка дизель] – 324 показа
• [!не работает дизель] – 472 показа
• [форсунка стук] – 168 показов
• [!дымит черным] – 975 показов ( 100% дизельный запрос!)
• [дымит !сизым] – 210 запросов
• [!не заводиться старекс] – 96 показов
• [проверка common rail] – 98 показов
• [форсунка 2.2 cdi] – 55 показов
• [большой расход камаз] – 28 показов
Что можно было добавить?
▪ Итого:
- суммарно нашли подобных
базисов с прогнозным трафиком
около 400-500 пользователей в
сутки, суммарно для всех систем
- средняя цена по таким базисам –
сильно ниже, чем по очевидным
[ремонт форсунок]
▪ -[дергается дизель] – 1 879 показов
▪ - [трясет дизель] – 259 показов

19. Вывод: нужна система!
• Такое не придумать из головы
• Такое не подскажет клиент
Как искать такие базисы?
Нужна система, позволяющая:
▪ находить это наверняка и самому
▪ представлять результат для клиента
так, чтобы подтверждение «нужности»
семантики было быстрым и простым

20. Вводный этап:
• Раскладываем запросы на переменные, как это могут формулировать?
- через проблему с агрегатом – [форсункитнвдплунжера]
- через проблему с машиной [scaniaкамазman]
- через топливо - [дизельдизельный]
- через проявление проблемы – [дымитне едет]
- через код ошибки по автосканеру - [ошибка 1235ошибка 0489 ]
Как работает система?
A. Разбиение запросов на переменные и подбор значений
То есть, с очень большой вероятностью, человек у
которого сломался дизель употребит хотя бы одно из
значений этих переменных в запросе

21. Сбор семантики и анализ
1. Автоматизация сбора – все и так известно
2. После сбора – загоняем каждый массив в КК в «Анализ Групп» и
начинаем отсматривать вручную согласно ТЗ
3. В чем смысл?
Выявить неочевидные запросы, про которые вам не скажет клиент. Так
никто не делает – поэтому и конкуренция по такой семантике
минимальна.
4. Конкретно в кейсе выше, очень много «сладкого» нам дала проверка
частотного словаря по запросам
- «дизельдизельный»:
- по запросам с проблемой типа «не едетжрет масло»

22. [троит двигатель, мигает
чек]
[плавают обороты]

23. [вибрация дизеля] [не набирает обороты]

24. • Цены на неочевидные
целевые запросы
• Цены на очевидные
целевые запросы
Сравение прогнозных цен (добавить
цены)

25. Что важно понимать:
- На этапе сбора семантики наиболее важен не сам сбор
( все автоматизировано), а именно поиск базисов
- Базисы могут быть простые и чистые (гироскутер) и
мусорные и грязные (дизель)
- Анализ частотных словарей, по опыту, нужен в 20-30%
случаев, часто можно обойтись и без него
НО!
- Всегда нужно очень четко понимать из чего
складываются нужные базисы, из каких переменных
- Какие значения могут эти переменные принимать
И по результатам этого понимания – принимать решение,
стоит ли работать с анализом частотного словаря.
Пример 2: осушка газов
адсорбционная осушка 178
абсорбционная осушка 204
адсорбционный осушитель 1189
безнагревный осушитель 2
мембранный осушитель 156
нагревный осушитель 5
осушитель +для компрессора 2181
осушитель воздуха компрессора 1673
осушитель сжатого воздуха 1085
осушка водорода 105
осушка азота 71
осушка воздуха 805
осушка газа 1876
промышленные осушители 932
рефрижераторный осушитель 1227
установка осушки 717
фреоновая осушка 5

26. 1. Сумма общей частотности Wordstat по «чистым» базисам/900 = примерный суточный трафик с
поиска Я.Директа
• Sum/ (30 дней в месяце*CTR 10%*3 коэффициент фильтрации)
• Таким образом, чтобы получать ~100 пользователей с поискового размещения Я.Директа в день,
нужно насобирать базисов на 90000 показов
• Оговорки:
- использовать только для «целевых» базисов
- коэффициент фильтрации 3 – «средний» по больнице
- CTR 10% для спецразмещения и 3% для гарантии
- быстро и удобно работает в связке с парсингом общей частотности в KK
2. РСЯ – 1 к 1 по отношению к поиску, при ставках в 50% от поисковых
3. Adwords Поиск – 0,5 к Директу
Быстрое прогнозирование трафика

27. • Берем базис, условно [гироскутеры]
• Идем в «Прогноз бюджета», смотрим цену для 1спец
• Считаем:
- 1Спец_цена*30*0,65*0,75*0,9 или же, если проще, 6*13, где:
30 – курс рубля к у.е.
0,65 - примерно такая разница в среднем между прогнозной ценой клика и реально списываемой
ценой
0,75 - таким образом учитываем НЧ и СЧ фразы
0,9 - примерно такой экономии можно добиться после того, как директ начнет учитывать реальный, а
не прогнозный ЦТР
Итого получаем: средняя стоимость клика по массиву [гироскутеры] – 78 рублей при гео=РФ
Далее умножаем полученную цифру стоимости клика на прогнозный траффик – получаем примерный
бюджет на день.
P.S.: точность прогноза примерно 25-30%, в основном – за счет неопределенности с минусацией и
коэффициента качества
Быстрое прогнозирование цены клика «в среднем по
массиву» по базису

28. 1. Прогноз трафика
2. Прогноз бюджета
3. Сравнение побазисно – с какими-то базисами может быть вообще бессмысленно работать, ввиду
высокой стоимости
Прогноз бюджета
Как использовать?

29. • Если есть уже почищенный массив, то можно:
- взять все фразы
- снять ставку для нужной позиции в КК
- рассчитать среднее арифметическое
- использовать это значение как максимальную ставку для биддера
• Это даст возможность:
- показываться, в среднем, только по тем фразам, которые в данный момент не перегреты
- примерный охват при такой ставке – около 70%
- удобно управлять ставками как производным от среднего значения
Средняя цена клика на «чистом»
массиве

30. • При бесконечном охвате (=расширении
семантики) и постоянном значении необходимых
лидов
стоимость лида стремится к 0
Принцип зависимости цены и охвата

31. • Известное правило, являющееся
«золотым тельцом» современного
контекста
• Идет от желания оправдать лень и
глупость агентств
Минусы:
• кривые генерированные тексты
снижают CTR
• бессмысленность с практической
точки зрения
«1 ключ – 1 объявление»

32. Вот что мы видим в аккаунте

33. А вот реальность (клики) + еще есть
показы!

34. А как надо?
• Фактически, речь идет о кластеризации для контекста – распределяем запросы на
группы, пишем заголовкиописания на основе базиса группы
• Ключи, собственно добавленные в аккаунт, не столь важны – реальный трафик вы
все равно будете получать по их расширенным версиям
• т.е. даже если вы сделали «1 ключи=1 объявление», то в реальности объявление
будет показываться по неизвестной и непредсказуемой группе сверхНЧ
• этих сверхНЧ в десятки раз больше, чем ключевых слов в самом-самом лучшем
источнике семантики
• то есть, физического смысла в этом нет.
Вывод: 1 запрос в аккаунте = группа неизвестных запросов в
реальности

35. • CTR - 10,7
• Цена клика – 11,12 руб
НО!
• меньше объявлений –
меньше баллов
• меньше объявлений –
меньше текстов
• реальное управление
аналитикой на НЧ
1 ключ – 1 объявление
• CTR – 9,8
• Цена клика – 11,20
Группировка
Сравнение кампаний

36. • Работает на основе неких условных
ПФ по каналу «реклама»
• Нужен, чтобы сильнее давить на тех,
кто предлагает нерелевантные
результаты в рекламной выдаче
через заливание выдачи деньгами
• Замена «лэндинга», привлекающего
поисковый рекламный траффик,
даже очень грубо кластеризованным
сайтом с релевантным ответом,
приводит к падению цены на 15-25%
Коэффициент качества: как на самом
деле?
И да, пруфов не будет – достоверный эксперимент де-факто невозможен.

37. • CTR: 13,41
• Кол-во кликов, avgday:
46,6
• Цена клика, avg: 21,1
После удаления
• CTR: 12,71
• Кол-во кликов, avgday:
45,1
• Цена клика, avg: 22,3
До удаления
Фразы-нулевки
Реальный недостаток состоит только в том, что большое кол-во
нулевок сокращает кол-во доступных баллов, что затрудняет
управление аккаунтом.
Имелся аккаунт, около 10 000 фраз, примерно 50% - нулевки, т.е. без
кликов и показов

38. • 1. Минус-слова
- анализируем «товарные» запросы по
бренду для прогнозирования
наиболее вероятных минусов
• 2. Фейки
- очень часто, при рекламе по
[артикул] – ваши артикулы, это не то
что вы думаете, а что-то еще.
Пример: форсунка DELPHI 67030, 550
показов по РФ по 67030
Вопрос: как бороться на большом кол-
ве?
Фиды: минус-слова для фида и
фейки

39. Секрет конверсий – в персонализации контента, т.е.
минимальной дистанции между проблемой пользователя и
тем, как вы ее решаете.
Что можно сделать быстро, просто и самому?
• Кластеризация ( да, для контекста тоже)
• Телефония
• Чаты
• Мобильная кнопка
Глава 3: как конвертировать
рекламу?

40. • Как в среднем:
10000 ключевых слов -
> ~2500 объявлений ->
~700 посадочных
• А если денег нет? То
хотя бы «побазисно».
При нормальном
контенте при таком
варианте вполне
реально добиваться 4-
5% конверсии в боль-ве
тематик.
Кластеризация

41. Основная мысль:
• Каждый пользователь сайта должен видеть в шапке
название своего города и свой локальный номер + 8-
800 (работает как средство убеждения)
• Провайдер номеров: zadarma.ru
• База IP: Sypex GEO
• Себестоимость: 20 номеров + кодер = 15000 рублей
Эффективность:
• рост кол-ва заявок в 1,5-2,5 раза сразу же после
внедрения, проверено на 15+ кейсах с трафиком от
300 до 5000 уников в сутки
Проблемы:
• динамический колл-трекинг - >TrackID
• Менеджеры&логистика -> подготовка
Телефония: в 2 раза больше заявок за 15000 рублей
Реализация:
▪ Двухстрочная (при IP=Москва)
Москва: 8 (495) 111-11-11
Горячая линия: 8-800-222-22-22
▪ Двухстрочная с областными
городами (при IP=Подольск)
МоскваПодольск: 8 (495) 111-11-11
Горячая линия: 8-800-222-22-22
▪ Трехстрочная (при IP=Подольск)
Москва: 8 (495) 111-11-11
Подольск: 8 (499) 222-22-22
Горячая линия: 8-800-333-33-33

42. Что использовать для персонализации?
• Точка входа
• UTM
• IP
• ОС/клиент
Реализация:
API JIvosite
Основная мысль:
• «голый» чат не очень эффективен
А как надо?
• автоматические приветствия
• нешаблонные фразы
• отдельный менеджер для чата
• персонализированные пользовательские
приветствия
Чаты: +25% к конверсиям за 5000 рублей
Пример:
▪ Приветствую, заинтересовались котлом Buderus Logano G234 WS-44?
Давайте я вам подскажу по актуальной цене и наличию в Краснодаре, не
возражаете?
Эффективность:
▪ Было: ~400 звонков и заявок
▪ Стало: ~350 звонков + 150-200 чатов
Плюсы:
▪ Проще контролировать и скриптовать
▪ Сглаживает пики
▪ +25% к лидам
Минусы: нужен отдельный сотрудник на большом
объеме

43. • Важна нешаблонность фразы автоматического приветствия
• Провокативное окончание фразы
• Можно показывать 70-90% аудитории
• Время реакции: рост эффективности вдвое при снижении времени
реакции с 40 до 10 секунд
• Скорость ответа по ходу диалога и производительность менеджера
зависит от наличия скриптов и «готовых» ответов на самые
популярные вопросы
• KPI в чате – не продажа, но контакты. До 70% пользователей чата
оставляет контакты при правильном подходе
Чаты: о чем следует помнить

44. • простая визуализация + тег <tel>
• практически не встречается на сайтах на
данный момент
• конверсия мобильного трафика в нажатие в
~10% на коммерческих сайтах
• с приветом от объявлений на auto.ru;)
• можно экспериментировать с текстом
P.S.: и телефон в кнопке не забываем тоже по
IP подменять;)
На заметку: автосервисы, аваркомы,
эвакуаторы!
Мобильная кнопка: звонки с мобильных даром

45. • Как расти дальше, если
ниша исчерпана?
• Как продавать по
завышенным ценам и
увеличивать
маржинальность?
• Как управлять рыночной
ценой товара?
Ответ:
• В кулуарах;)
Исчерпание ниши: как расти дальше?

46. • Контекст за процент от оборота
кампаний – умирающий формат
• Ведение кампаний за 100500
денег – умирающий формат
• Директолух-разбирайтесь-сами-
со-своим-сайтом – умирающий
формат
• Агентство без компетенций в
продажах – пилит сук, на
котором сидит
Как нужно делать
• Семантика до оплаты и точный
прогноз: конверсия в чек 30%
• Отдаем семантику бесплатно
• Фиксированная плата за сбор
кампаний
• Ведение бесплатнопочти
бесплатно
• Контекст как сумма контекста и
работы над сайтом
• Компетенции агентства в
построении отделов продаж
Текущая ситуация
Как контекст продавать?

47. Вопросы?
Всем спасибо!