Стоит ли доверять показателю оптимизации аккаунта Google Ads?

Показатель оптимизации в Google Рекламе – это внутренняя оценка, которая формируется исходя из внутренних алгоритмов системы. Как утверждает справка, он “отражает, насколько хорошо настроен ваш аккаунт”. И если “применить приведенные рекомендации, Вы повысите эффективность кампаний”.

В последнее время мы видим много споров среди специалистов, стоит ли доверять этой метрике. Имеет ли смысл стремиться достичь оценки в 100% для показателя оптимизации рекламных кампаний Google Ads? Всегда ли нужно слепо следовать автоматическим рекомендациям, которые вы видите в вашем рекламном аккаунте?

Мы решили на практике все проверить, получить ответы на все вопросы и закрыть дискуссии. На этот эксперимент нас вдохновил один клиент, который захотел видеть максимальную оценку по всем рекламных кампаниям.

Учитывая, что в его аккаунте 200 кампаний, мы предупредили, что не стоит торопиться, что нужно протестировать изменения точечно. Откуда у нас такое недоверие к рекомендациям Google Ads? Дело в том, что всякий раз после их внедрения мы получали неоднозначные результаты. Но, согласовав эксперимент с клиентом, мы решили в течение нескольких месяцев без вреда для общей результативности проверить влияние изменений на алгоритмах части рекламных кампаний.

Результат мы получили смешанный – некоторые советы оказались неожиданными, но в потенциале эффективными. Были и провальные решения, которые могли проделать в рекламном бюджете огромную брешь в обмен на незначительное повышение показателей.

Несмотря на качество работы искусственного интеллекта, он пока еще не может полностью заменить «ручную» работу с рекламными кампаниями. Особенно это касается узких, специфических ниш, где может затрагиваться эмоциональный или этический аспект.

Какие рекомендации оказались полезными, а какие – не очень? Какой процент оптимизации можно считать «здоровым»? Ответы можно найти в нашем материале.

Что такое показатель оптимизации рекламных кампаний в Google?

Сами разработчики этой функции позиционируют этот показатель как оценку того, насколько эффективен ваш аккаунт Google Ads, насколько его настройки позволяют использовать потенциал сервиса. Соответственно показатель 100% говорит о том, что ваши кампании работают на максимуме возможностей.

Эти функции могут быть доступны на трех уровнях: кампания, аккаунт, управляющий аккаунт. Он отображается для активных поисковых, торговых и медийных кампаний. Google продолжает развивать эту функцию, добавляя новые пункты и критерии указаний. На момент написания статьи это выглядело примерно так:

Каждое изменение кампании повышает общий балл, а также влияет на ее эффективность. Для одних потребуется ручная настройка, а другие имеют кнопку «Применить все», которая автоматически вносит рекомендуемые изменения. А теперь самое время перейти к практике: рассмотрим указания, которые получил наш клиент и увидим, как следование им отразится на эффективности рекламы.

Рекомендация 1. Добавление расширений цен

С учетом ниши заказчика это был необычный совет. Расширение с ценами типичны для розничных сетей, а наш клиент предоставлял аутсорсинг услуги с индивидуальной ценой для каждого проекта, размер чека – от 20 000 долларов США. Поскольку конкуренция в нише заказчика росла, мы решили протестировать расширение. Это должно было обеспечить более высокое качество аудитории, кликающей по ссылке. Потенциально рекомендация имела смысл, и мы решили ей следовать.

Рекомендация 2. Использование списков клиентов

Для подобного аккаунта такая тактика кажется странной, поскольку ниша заказчика – узкая и специфическая. Большинство мейлов – корпоративные, заказов меньше 20 в год, хотя одного заказа достаточно, чтобы окупить годичный бюджет на Google Ads. Для нас такое решение казалось неочевидным, и мы решили его протестировать, но попозже.

Рекомендация 3. Применяйте динамические поисковые объявления

 Применение динамических объявлений также казались нам не совсем типичными для направления нашего клиента. Мы решили попробовать внедрить это решение в одной кампании.

На момент написания материала динамические объявления давали хороший результат. Нас это удивило, потому что обычно они эффективны для рекламодателей с большим ассортиментом – косметика, одежда, автозапчасти. Сам сервис характеризует динамические объявления, как «идеально подходящее рекламодателей с хорошо развитым сайтом или обширным ассортиментом». Но это не соответствовало характеру сайта нашего клиента, который, по сути, предлагал только один вид товара.

Мы заинтересовались, не будут ли поглощать автоматизированные рекламные объявления поглощать другие группы объявлений. Статистика показала, что такой эффект действительно присутствует. Но еще нас интересовало сохранение текущих показателей эффективности, которые уже находятся на достаточно высоком уровне. Эту рекомендацию мы будем внедрять очень плавно, тщательно отслеживая и тестируя все решения.

Рекомендация 4. Применение автоматического назначения ставок

Вот тут совет оказался провальным – Google предлагал применить его для всех 200 кампаний клиента. Это гарантировано приведет к росту рекламного бюджета, а значит и к новым расходам.

Мы решили внедрить автоматическое назначение ставок максимально осторожно, только в одной кампании. Итог нас не удивил – рост расходов на рекламу составил 47%. Только представьте объем трат, если бы мы применили это для всех 200 кампаний.

Почему 100% не должно быть главной целью?

Так нужен ли этот перфекционизм, стоит ли всегда стремиться к идеальному показателю? Как показывает наш опыт – такая позиция может даже навредить и проделать ощутимую брешь в рекламном бюджете. Средний показатель в аккаунтах, которые мы ведем, составляет 80%.

Однако не стоит полагать, что рекомендации в Google Ads полностью бесполезны. Благодаря им мы нашли несколько нестандартных для направления клиента, но достаточно эффективных решений. Также функция с анализом и указаниями по улучшению позволит повысить скорость и точность аудита новых аккаунтов с невысокими показателями оптимизации, быстро найти и устранить самые «горячие» проблемы.

Какой мы сделали вывод? Если вы видите рекомендации, не спешите слепо все выполнять, протестируйте их. Хотя искусственный интеллект развивается очень быстро, он еще не способен учесть всей специфики каждого клиента, в том числе эмоциональные факторы или этические вопросы.

Пожалуйста, оставьте это поле пустым.

Подпишитесь на наши обновления, чтобы не пропустить что-то важное

Проверьте ваш почтовый ящик или папку спам, чтобы подтвердить свою подписку.