Кейс: автоматизация ставки в Google Ads, избавление от рутины и ROI +100%

В этой статье я хотел бы поделиться кейсом о том, как, работая на MARKET.RIA мы пришли к частичной автоматизации контекстной рекламы: какие причины нас побудили к подобному решению и её реализация.

Когда я только начинал работать в компании, в рабочем аккаунте было запущено лишь относительно небольшое количество высокочастотных ключей, контролировать которые не составляло особого труда: смотри в запросы да корректируй ставку. Но с ростом магазина разрастался сам аккаунт и его качество: теперь основная ставка была сделана на низкочастотку, количество групп перешагнуло отметку в 5000 шт., а ключей — в 4 000 000 шт.

Собственно, с такими объемами работать было куда сложнее, это занимало много усилий и времени, при том, что в определённый момент, когда качество аккаунта было уже довольно высоко, работа стала очень времязатратной рутиной: свести данные с Google Analytics по всем формам заявок / AdWords / Call-tracking / базой заказов, проанализировать эффективность, на эффективную рекламу ставка повышается, на неэффективную — понижается. Такая сложная и однообразная рутина, конечно, катализировала ненависть к понедельнику, в день, когда эта вся работа и производилась.

Решение было принято — переложить это всё на плечи алгоритмов. Вопрос стоял лишь «как?». Для начала была разработан примерная механика исходя из цели рекламы — рентабельность, соответственно основные правила были следующие:

  • шаг пересчёта данных — 1 неделя;
  • шаг для изменения данных — минимум 200 кликов;
  • если группа работает эффективно — ставка повышается, если негативно — понижается (коэффициент зависит от уровня доходности);
  • если группа находится на верхней позиции в выдаче и при этом работает в плюс — никакие меры не предпринимаются.

Подключать программистов и делать интерфейсное решение было ещё более времязатратно и в целом нецелесообразно с учётом того, что проект никак не был протестирован. Платформой агрегации данных был выбран Google Spreadsheets ибо там довольно легко можно подключать данные из Google Analytics (а сейчас и из Ads) не обладая навыками программирования, кроме того, у меня за плечами был уже довольно внушительный опыт работы с этим инструментом. Кроме того нельзя было обойтись без Google Apps Script ибо Spreadsheets умеет лишь обрабатывать данные, при этом GAS — записывать.

Около месяца мы собирали это всё воедино, ещё месяц — доделывали и оптимизировали и как результат — полностью рабочая система, которая:

  1. собирает и сводит в единый формат данные со всех вариаций получения лидов (call-tracking, заказ через корзину, заказ в один клик, форма обратного звонка, чат) через Google Analytics, данные с Ads (клики, показы, стоимость, ППП etc.) и данные с базы заказов;
  2. обрабатывает эти данные и рассчитывает новые ставки;
  3. перезаписывает новые ставки в Google Ads.

Результат себя ждать долго не заставил — уже после первого запуска около 30% всех групп были изменены. Теперь не нужно было тестировать ставку при запуске новой рекламы — эта система автоматически срезала либо повышала её в зависимости от результатов. Даже если запустить плохую РК, алгоритм в любом случае будет стремиться вывести её в прибыльность либо отключит вообще. Как результат, за 2 месяца работы ROI вырос на 100%. Кроме всего прочего, у меня лично освободился целый день в неделе (а именно столько занимал пересчёт таких огромных массивов данных вручную), который я смог посвятить куда более интересным идеям и проектам!