Как заставить автоматизацию контекстной рекламы работать на лидогенерацию
Опубликовано: 2023-01-05На SMX Next в ноябре я имел честь выступить с докладом о том, как заставить автоматизацию работать для лидогенерации, когда она не предназначена для лидогенерации.
Огромное спасибо всем, кто принял участие — сверхурочная сессия вопросов и ответов была оживленной сессией с множеством вопросов!
Проблемы автоматизации лидогенерации
Многие из нас сталкиваются с проблемами лидогенерации в рекламной системе, созданной для электронной коммерции. Лидогенерация B2B полностью отличается от электронной коммерции, с меньшим количеством общих конверсий, без корзин покупок, без «ценности конверсии» и с длительным циклом продаж, который в основном происходит в автономном режиме.
Для оптимальной работы автоматизации машине нужно много данных — минимум 20 конверсий в месяц. Многие B2B-кампании с трудом достигают такого количества конверсий, что затрудняет автоматизацию.
Кроме того, стратегии назначения ставок, такие как tROAS, работают на основе ценности конверсии:
Как вы оцениваете лид B2B, который не будет закрыт в течение 18 месяцев?
Некоторые очевидные варианты автоматизации лидогенерации
Одним из вариантов для рекламодателей, генерирующих лиды, является целевая цена за конверсию (tCPA). Целевая цена за конверсию – это разумная стратегия назначения ставок, которая устанавливает ставки для получения как можно большего числа конверсий (действий клиентов).
Если у вас нет целевой цены за конверсию, вы можете использовать Максимум конверсий, который попытается получить как можно больше конверсий с вашим бюджетом без учета цены за конверсию.
На первый взгляд, tCPA и максимальная конверсия кажутся идеальными кандидатами для автоматизации лидогенерации. И они есть, но они не идеальны.
Во-первых, обе стратегии назначения ставок могут привести к тому, что цены за клик зашкаливают, поскольку система автоматизации пытается найти конверсии по вашей целевой цене за конверсию или просто по периоду конверсий.
К счастью, рекламодатели могут контролировать свои цены за клик, если они используют пакетную стратегию назначения ставок.
Если вы используете пакетные ставки в Google Ads, вы можете установить максимальную цену за клик для пакета. Этот вариант также доступен в Поисковой рекламе 360 (SA360), если вы используете его:
Возможность устанавливать максимальные ставки — достаточная причина для использования портфельной стратегии ставок. Это может избавить вас от необходимости платить сотни долларов за клик.
Если вы просите машину получить как можно больше конверсий, вы должны убедиться, что отслеживаете конверсии правильно!
Я использовал пример клиента, который отслеживал страницы как конверсию:
Хотя переход на страницу может быть бизнес-целью, особенно для рекламодателей, которые ищут брендинг или узнаваемость, это не очень хорошая цель для автоматизации.
Если вы пытаетесь максимизировать количество конверсий и измеряете количество страниц, вы просто будете привлекать больше трафика на свой сайт. Нет никакой гарантии, что трафик действительно принесет больше лидов или доходов для вашего бизнеса.
Создайте свою воронку
Как упоминалось ранее, получение достаточного количества лидов для подачи алгоритму автоматизации может быть проблемой для лидогенерации B2B.
Я поделился с рекламодателями несколькими способами использования тактики в середине воронки, которая может направлять трафик для перенацеливания на более поздний срок и даже, возможно, привлекать потенциальных клиентов по низкой цене.
Одним из таких вариантов являются кампании Discovery.
Кампании Discovery могут быть эффективной тактикой в середине воронки для охвата аудитории в любом масштабе. Мы добились успеха с рекламой Discovery для нескольких наших клиентов по привлечению потенциальных клиентов B2B.
Во время сессии было много вопросов о Discovery. Несколько вопросов касались качества потенциальных клиентов из кампаний Discovery.
Мы обнаружили, что качество лидов, получаемых нашими клиентами от Discovery, аналогично качеству поисковых кампаний.
Хотя объявления Discovery охватывают пользователей, которые находятся выше по воронке по сравнению с поисковыми, помните, что единственными вариантами ставок для Discovery являются максимальные конверсии или целевая цена за конверсию. Таким образом, качество лидов в целом хорошее.
Мы также обнаружили, что кампании Discovery превосходят кампании Performance Max — до такой степени, что мы редко используем Performance Max из-за низкого качества потенциальных клиентов.
Получение качественных лидов
Говоря о качестве потенциальных клиентов, привлечение лидов, которые фактически конвертируются в продажи, является одной из самых больших проблем для рекламодателей, занимающихся лидогенерацией.
Заполнить анкету онлайн может любой желающий. Многие из тех, кто заполнил форму, никогда не станут квалифицированными лидами.
И только небольшой процент тех, кто становится квалифицированным лидом, в конечном итоге превращается в продавца.
Один из способов помочь оценить качество ваших потенциальных клиентов — использовать импортированные сторонние данные.
Google впервые запустил возможность импорта данных о лидах Salesforce еще в 2016 году. С тех пор они добавили тысячи коннекторов данных, которые рекламодатели могут использовать для извлечения данных из своей CRM-системы.
Импортируя данные из той же системы, которую ваши клиенты используют для оценки качества потенциальных клиентов, вы можете выйти за рамки простого заполнения форм и увидеть, сколько из этих заполнений превратились в потенциальных клиентов.
А если у вас достаточно сторонних лидов, вы можете использовать их для Smart Bidding:
Этот скриншот из SA360, но вы также можете использовать офлайн-конверсии для стратегий назначения ставок Google Реклама, если они помечены как основные конверсии.
Для этого вам потребуется около 20 конверсий в месяц, но если у вас столько лидов, это отличный способ максимизировать действия, наиболее важные для ваших клиентов.
Пакетная стратегия назначения ставок — это хороший способ объединить похожие кампании в единую стратегию назначения ставок с достаточным количеством данных о конверсиях, чтобы использовать сторонние данные для интеллектуального назначения ставок.
Просто убедитесь, что кампании имеют одинаковую эффективность и цели. Не совмещайте брендовые и небрендовые кампании или кампании с очень разными ценами за конверсию или целями.
И если вы не получаете достаточно сторонних конверсий для интеллектуального назначения ставок, по крайней мере, используйте данные для оценки качества потенциальных клиентов.
Например, у нас есть клиент, основная цель которого — SQL. Однако они получают только около 10 SQL-запросов в месяц.
Мы оптимизируем для MQL, которые находятся на один уровень выше воронки по сравнению с SQL. Мы также импортируем данные SQL, чтобы увидеть, приводит ли кампания к клиенту.
В некоторых кампаниях используется много MQL, но не SQL. Мы умеем снижать приоритет этих кампаний в пользу других, которые приводят к большему количеству SQL-запросов.
Использование ценности потенциальных клиентов со стратегиями назначения ставок на основе целевой рентабельности инвестиций
Рекламодатели, генерирующие лиды, часто смотрят на рекламодателей электронной коммерции с завистью, потому что рекламодатели электронной коммерции могут использовать стратегию ставок tROAS, максимизируя не только количество продаж, которые они ведут, но и ценность этих продаж.
Одной из проблем лидогенерации является время, необходимое для того, чтобы лид превратился в продажу. Циклы продаж от 18 месяцев до 2 лет не редкость в B2B.
Сложно определить ценность лида до того, как он пройдет весь цикл покупки. Это заставляет многих рекламодателей B2B списывать tROAS со своей стратегии.
Не так быстро!
Присвоение относительной ценности микроконверсиям, таким как загрузка официального документа или заполнение контактной формы, является эффективным способом использования стратегии ставок tROAS.
Допустим, у вас есть четыре действия, которые вы измеряете: просмотры видео, загрузка ресурсов, заполнение форм и MQL из стороннего импорта.
Каждому из этих действий можно присвоить относительное значение, например:
В этом примере MQL стоит в 1000 раз больше, чем видео.
Стратегия tROAS направлена на максимизацию ценности конверсий, а не только их количества. Таким образом, он будет отдавать приоритет MQL и заполнению форм, а не просмотрам видео и загрузке активов, тем самым улучшая качество потенциальных клиентов, которых он привлекает.
На сессии SMX мы получили несколько хороших вопросов по этой стратегии.
Один из участников спросил, как избежать «петли гибели», когда система начинает управлять большими объемами малоценных потенциальных клиентов, которые никогда не превращаются в MQL. Это, безусловно, может быть проблемой:
Лучший способ избежать этого — присвоить достаточно низкие значения действиям с низкой ценностью и достаточно высокие значения действиям с высокой ценностью, чтобы система работала усерднее, чтобы управлять действиями с высокой ценностью. Вот почему я установил значение 1000 для MQL в моем примере выше.
Иногда даже этого недостаточно. Просмотры видео, например, так легко генерировать, что системе может оказаться проще управлять тысячами просмотров видео, чем одним MQL.
В этом случае лучше всего удалить просмотры видео как основную конверсию. Заставьте систему вместо этого искать действия с более высокой ценностью, такие как загрузка активов и заполнение форм.
Кстати, мы получили отличный вопрос об атрибуции на основе данных:
«В нашем аккаунте есть несколько основных действий-конверсий, основанных на разных целях клиента (просмотры страниц, заполнение форм, звонки и т. д.). Мы заметили, что модель атрибуции на основе данных влияет на наши действия по лидогенерации из-за более высоких действий воронки. Как бы вы порекомендовали подход к атрибуции на основе данных для лидогенерации с несколькими действиями-конверсиями в аккаунте?»
Если вы обнаружите, что это происходит с вами, я предлагаю изменить некоторые из ваших основных целей на второстепенные.
Хотя это не помешает атрибуции на основе данных учитывать второстепенные цели (поскольку она учитывает все взаимодействия, включая клики, по крайней мере, вы сообщаете машине, что эти действия не так важны для вас.
Использование tROAS также должно помочь сообщить системе, какие конверсии наиболее значимы для вас в данном случае.
Все дело в сигналах
Помните, что любая автоматизация хороша настолько, насколько хороши сигналы, которые она получает. Мы, как маркетологи, должны убедиться, что мы даем наилучшие возможные сигналы модели автоматизации, чтобы она могла приносить значимые для нас результаты.
Не забывайте об основах, таких как аудитории и минус-слова.
Рекламодатели часто забывают добавить аудиторию для наблюдения. Добавление аудиторий — отличный способ сообщить системе, каких пользователей вы хотите охватить, а в случае негативных аудиторий — каких пользователей вы не хотите охватить.
Минус-слова также важны не только для предотвращения показа рекламы по нерелевантным запросам, но и для подачи еще одного сигнала машине.
Основные выводы
- Точное отслеживание является ключевым. Убедитесь, что вы измеряете действия, которые приводят к ценности для бизнеса, и что вы присваиваете точную ценность каждому действию.
- Построй свою воронку ! Используйте Discovery и другие тактики более высокой воронки, такие как YouTube и Google Display, для создания аудитории.
- Оценивайте качество потенциальных клиентов, а не только их количество . Используйте тактику, описанную в этой статье.
- Подавайте правильные сигналы . Ценность конверсии, а также аудитории и минус-слова — все это помогает машине находить ценных пользователей.
- Знайте, когда выдернуть вилку из розетки! Автоматика не всегда работает. У нас было несколько случаев, когда tCPA или максимальная конверсия приносили меньше потенциальных клиентов по более высокой цене, чем ручная CPC. Можно отключить автоматизацию, если она не дает желаемых результатов!
Используя правильные инструменты, вы можете заставить автоматизацию работать для лидогенерации, даже если она не предназначена для лидогенерации.
Смотреть: Как автоматизация работает для лидогенерации
Ниже представлено полное видео моей презентации SMX Next.
Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору, а не обязательно поисковой системе. Штатные авторы перечислены здесь.
