Работа и организация процессов работы онлайн. Эффективность и доступность информации. Много о контекстной рекламе Google Ads и мало о Яндекс.Директ. Только рабочие моменты...
Следить можно в Twitter или закинуть RSS в Feedly..

Общение по почте

Позднее Ctrl + ↑

Аудитория конкурентов: как откусить кусочек?

Одна из частых стратегий в Performance кампаниях — это попытки откусить кусочек аудитории у конкурентов. А что, вот есть сервис/продукт аналогичный вашему, они уже более давно на рынке, имеют свою аудиторию, какой-то бренд, свои инвестиции в маркетинг и т. д. Так что все звучит вроде как разумно, на практике же могут быть свои подводные камни (как всегда). Предлагаю о них поговорить и о подходах работы с данной аудиторией.

Поисковая реклама по бренд-запросам конкурентов

Пожалуй, именно с поиска стоит начинать свою борьбу. Причин тому несколько:

1) очень целевой трафик по бренд запросам конкурентов: люди уже знают чего хотят, знают этот продукт, знают его ценность;
2) ограниченный масштаб и небольшие инвестиции по бренд-запросам по причине сформировавшегося спроса (который в принципе всегда ограничен, вопрос только дотяните ли вы до этого предела, или нет). Поэтому не стоит делать высокую ставку на данный источник в плане солидного роста клиентской базы;

Вот уже на 1 пункте встречается и подвох, поскольку это могут быть уже существующие клиенты, которые в принципе не желают ничего менять, а просто желают воспользоваться сервисом. В данном случае необходимо доносить в УТП ключевые преимущества вашего сервиса по сравнению с конкретным конкурентом.

Из-за того что вы попадаете в уже существующих клиентов, которые не желают ничего менять, и из-за не совсем «вашего ключевого слова», стоимость привлечения такой аудитории будет довольно высокой (чего стоит только низкий показатель качества). К этому нужно просто быть готовым и уже по внутренней математике РК высчитывать эффективность. Но это не отменяет того факта, что данная аудитория самая целевая в конкретном случае.

Поисковая реклама по релевантным ключевым словам

Органические запросы. Это уже менее эффективный подход, но его тоже стоит рассматривать при работе с аудиторией конкурентов. Суть в том, что конкурент уже получает трафик на свои посадочные страницы по каким-то запросам, которые наверняка и вам будут интересны. Вот вам и повод их протестировать в первую очередь и «перебить» таким образом органический трафик.

Как найти такие запросы?

1) для этого есть специализированные сервисы, хоть и платные (минус: довольно статичные, не видят НЧ-запросы);
2) проинвестировать в DSA кампании конкурента)). Да, мы рекламируем сайт конкурента (при этом исключив очевидную семантику, те же бренд-запросы), в поиске новых семантических инсайтов. Вопрос только в том, готовы ли вы инвестировать в данный подход)). Минус: сам сайт конкурента может пожаловаться гуглу (если заметит);

PPC запросы. Если вы видите, что конкурент использует рекламу в поиске, будет неплохо и вам зайти в поиск именно с этими ключевыми словами. Примитивная тактика, но все же.

Сигналы аудитории конкурентов

После того как вы проделаете трюк с поисковыми РК, стоит расширять масштаб с помощью КМС кампаний (помните, поиск очень ограничен, а расти-то нужно). КМС это практически всегда дороже, ведь такой аудитории гораздо больше. Наша задача — проработать сигналы аудитории конкурентов с помощью создания собственной аудитории по намерениям.

Не забывайте, это не будет на 100% аудитория конкурентов, мы просто даем гуглу больше информации о том, кто именно нас интересует.

Для этого «скармливаем» уже найденные с поисковой РК активные бренд-запросы и урл конкурентов (желательно не только одного), либо просто по поисковым запросам (первый вариант более шире).

Если мы работаем от поиска к КМС (это мой подход), то вы уже получили некий трафик по бренд-запросам конкурентов. Отлично, хороший повод изучить его в Google Analytics.

Сегменты аудитории по интересам тоже дают отличные инсайты (+ можно посмотреть, какой сегмент сконвертировался).

Для чего я это показываю? Для того чтобы увидеть аудиторию конкурента «глазами» Google, а потом комбинировать эти «глаза» в собственных таргетингах.

Это и позволит насытить таргетинг дополнительными сигналами. Я не особо работал с Facebook, но мне кажется похожий принцип работы с аудиторией можно использовать и там.

Вот такая стратегия. Возможно у вас есть свои лайфхаки?

DO-аудитория и СЧ/ВЧ запросы / Поиск / Часть 3

DO-аудитория далеко не всегда ДЕТАЛИЗИРУЕТ запрос до уровня длинного хвоста как я описывал в материале: DO-аудитория и поиск семантики. Тем не менее, я бы все равно рекомендовал начинать работать в поисковой рекламе именно с длинных DO-запросов, поскольку это все равно:

  1. самая горячая аудитория;
  2. аудитория, которая знает чего она хочет, а значит можем вести её на соответствующую страницу (а не общую);

Но работать только с DO-запросами такого характера не всегда ок. И причин тому тоже несколько:

  1. бешенная рубка рекламодателей, где стоимость привлечения конверсии может превышать допустимые границы. Как бы горячая аудитория, все дела, но, извините, всему есть свой предел;
  2. очень ограниченный масштаб. Вы проработали DO семантику и тратите 5$ в день? Да, с DO-запросами очень легко упереться в потолок трафика, а значит и бизнес не будет расти. Да и вам, как специалисту, будет печально;
  3. сложная тематика, где DO-запросов нет, так как никто еще может и не знать о вашем товаре/услуге в таком уровне детализации (либо ваша DO-аудитория сидит на 90% в вч/сч запросах).

Что же делать? Неужели DO-аудитория уже закончилась? Вполне может быть, а может и нет. Возможно ваша горячая аудитория просто не детализирует запрос и, соответственно, вы её не вылавливаете (банальный пример: Я хочу купить какой-то телефон СЕГОДНЯ и я просто ввожу запрос «купить телефон» без каких-либо уточнений, ведь я еще не знаю чего хочу). Выход только один — подниматься на уровень выше, там где есть в разы больше трафика, но с разным процентом «теплоты». Основная сложность состоит в том, что аудитория по таким запросам абсолютная разная и выловить «горячую» та еще задачка. Тем не менее, попытаться это сделать все равно можно. Да и вообще все виды таргетингов, как по мне, это про вероятности. Маркетинг — неточная наука, даже в диджитале, поскольку ты всегда стреляешь в то, ЧТО кто-то заворачивает под словом «ТАРГЕТИНГ», но все равно остается черным ящиком. Даже банальное ГЕО вычисление работает неидеально. Вы всегда будете охватывать и нецелевую аудиторию, наша задача — сделать попадание такой аудитории маловероятным.

Так вот, рекламироваться по ВЧ/СЧ запросам однозначно стоит, нужно лишь показываться более вовлеченным пользователям. В этом и состоит ключевое решение. Дальше уже от вас зависит, как вы будете работать с «более вовлеченными» пользователями. Благо, у Google есть для этого неплохой инвентарь.

Используем RLSA (remarketing lists for search ads) — по сути показываемся только тем пользователям, которые были у вас на сайте и уже проявили интерес к определенной группе товаров.

Уточняем уже таргетингом, а не наблюдением. Но можно попробовать и стратегию «наблюдения», дабы не ограничивать охват, но при этом иметь статистику эффективности каждого сегмента. После чего можно уже прогнозировать работу на «таргетинге».

  1. просто показываться всем кто был на сайте не всегда хорошая стратегия (как минимум протестировать стоит), ведь это не избавляет нас от «зевак», которые пришли узнать цену и потерялись;
  2. нам нужна более вовлеченная аудитория, а значит она должна быть не просто «случайной», а проявить интерес к определенной категории, подкатегории, товарному предложению и т. д. Поэтому будет неплохо просегментировать собственную аудиторию по уровню вовлеченности. Посещали главную страницу и страницу категории (банальный пример, но все же):

— посещали страницу предложения И страницу локации магазина (корзину и т. д.).

— посещали категорию и страницу предложения и т. д.

Вы поняли, любое уточнение по уровню вовлеченности — это уже лучше чем вся аудитория сайта, и еще лучше чем реклама на всех, кто вводит поисковый запрос. Порой можно даже пробовать создавать категорийные списки ремаркетинга и включать их в ВЧ запросы по данной категории и т. д. Комбинацию можно придумывать самому (не факт, что угадаете), а можно изучить фактическое поведение пользователей с помощью HotJar и тому подобных сервисов для анализа поведения на сайте.

Тут вообще огромное поле для экспериментов, ведь RLSA поддерживают и списки от Google Analytics, а значит вам доступны и ивенты а-ля кликнул по номеру телефона и сделал что-то странное)).

Но. Таргетинг на свою аудиторию в поиске, пусть даже самую сегментированную подойдет далеко не всем. Как показывает опыт, вы срезаете охваты в разы и можете получать «слёзы» в кликах. Подумайте только, мы срезаем пользователей по поисковому запросу И по списку ремаркетинга, а это солидные такие ограничители. Поэтому дальнейший этап — расширение аудитории.

*Черт, мне кажется, происходит некая рекурсия, когда ты вроде как задался целью сужать охваты, и теперь уже задаешься целью их расширять)).*

  1. расширить аудиторию можно с помощью «черного ящика» а-ля SIMILAR AUDIENCES только по вашим глубоким проработкам (не на всех, а на определенный узкий сегмент). У меня с «похожими» как-то не складывается, но о таком варианте тоже стоит помнить (для теста сойдет);
  2. **использовать комбинированные аудитории справка на основании портрета пользователя. Эта возможность самая свеженькая новость, но мне очень заходит сама концепция. В данном случае нам нужно подключать классический маркетинг — а именно знать и понимать своих клиентов, их роли/портреты (клиентский ряд) и на базе этого создавать собственную комбинацию. Да, это тоже черный ящик, который формируется по определенным «следам», которые увидел Google в сети и ассоциировал в определенный таргетинг. Но мы же говорим о вероятностях, верно? Так вот, почему бы не увеличить вероятность следующим образом:

Магазин детских игрушек — создаем комбинированную аудиторию — родители И имеют намерение купить что-то из категории «Товары для детей и новорожденных». Да и просто «родители» уже лучше чем все).

Там еще можно исключать и т. д. Как всегда — огромное поле для экспериментов. Как видите, способы достать DO-аудиторию даже по ВЧ/СЧ запросам существуют. Вопрос только в том, будет ли это работать конкретно в вашей ситуации. В любом случае, попробовать стоит.

P.S. Это может и не работать ВООБЩЕ. Да, такие мы маркетологи)).

Если у вас есть свои комменты, возражения, методы и способы — буду рад их почитать и при необходимости подправить материал.

DO-аудитория и горячие запросы / Поиск / Часть 1
DO-аудитория и поиск семантики / Поиск / Часть 2

DO-аудитория и поиск семантики / Поиск / Часть 2

Продолжаю писать о работе с DO-аудиторией в поисковой сети (первый материал) и в этот раз затрону тему поиска базовой семантики. Возможно методы покажутся для кого-то примитивными, но это чисто про базовую проработку. Я предпочитаю выкатывать рекламу итерационно, а не идеально. Такой себе MVP, где со временем проводятся работы по улучшению как семантики, так и других особенностей. В других материалах поговорим о, как я понял судя с комментариев, очень острой теме «Как минимизировать попадание информационной аудитории в DO запросах». Как всегда, буду рад любому фидбеку.

Inventory Based метод — когда вы отталкиваетесь от уже существущих предложений бизнеса.

Просто товарная сетка предложений (SKU)

Любой товар имеет какое-то конкретное точное название. Вот вам и повод протестировать это название в качестве ключевых слов. Причем можно тестировать не всю комбинацию (например: Lenovo IdeaPad 330-15IKBR Onyx Black (81DE02VJRA)), а лишь некоторые её элементы. При этом данные элементы могут быть в совершенно разных комбинациях. К примеру запустить ключ +81DE02VJRA (если нет «мало запросов») и посмотреть какие запросы там будут жить и от них строить свою семантику (группы и т. д.). Если же «мало запросов», тогда поднимаемся на уровень выше и тестируем связки без дополнительных слов: IdeaPad 330 (если сущность модели не меняется при этом), Lenovo Onyx Black и т. д. Это все сильно зависит от ниши. Причем для СНГ актуальна еще проработка кириллических названий: леново, айдиапад и т. д. Есть вероятность попасть на «мертвую» семантику, но есть разные инструменты для прогона на «живость». О них я услышал на SMX Advanced, но пока еще не тестировал.

По сути это реклама DO-сегмента, ведь вы работаете с конкретной моделью (пока не трогаем ребят, которые «случайные» и просто хотят узнать цену или прочитать характеристики).

Органические запросы в Seach Console по конкретным товарным страницам

Мы ищем тенденции, к примеру мы видим такую общую схожесть: людей интересует цвет + модель + год + кол. сим карт  — *белый гелекси 2019 на 2 сим.* Это говорит о том, что и другие модели телефонов с 2 сим картами возможно будут искать похожим образом. Во избежание мертвой семантики, лучше искать тенденции к примеру лишь для одного бренда (категории/подкатегории/опции), а-то можете нагенерить семантику для брендов, у которых в принципе нет телефонов на 2 симки. *Офтоп: был у меня один такой умелец, который заливал миллионы мертвых запросов в аккаунт.* Всегда нужно проводить Keyword Research очень щепетильно, поскольку автоматизация к примеру по фиду здесь может вообще не сработать (некоторые названия моделей могут иметь совершенно другую «живую» семантику, а не ту, которую заявил производитель). (Минус: вы ограничены SEO оптимизацией, ведь если страница заточена под другие ключи, новые связки будет сложно получить).

DSA запросы по конкретным товарным страницам

Некий похожий вариант с консолью, однако более живой. Страницы предложений как правило отвечают за конкретизацию чего-либо, поэтому важно понимать, как именно ищут эти товары. Только при этом вы должны отминусовать ВЧ запросы. (Минус: вы ограничены SEO оптимизацией).

Анализ запросов конкурентов по товарным страницам

Так как ваша семантика зачастую ограничена SEO семантикой, будет неплохо посмотреть на семантику конкурентов по их товарным страницам (возможно у них другое SEO). Для это уже нужно использовать специализированные сервисы а-ля Serpstat или аналоги. Напоминаю, мы ищем длинные хвосты, поэтому можете сразу настраивать фильтр на некие 4-5 словники и изучем их ключевые особенности.

Query Based метод — когда мы отталкиваемся от рыночного спроса, а не от существующих предложений на сайте.

Исследование вариаций ключевых кластеров (синонимы).

Например мы продаем велосипеды, значит наш ключевой кластер «велосипед», но этого недостаточно, нам нужны еще варианты для более богатого семантического охвата.

Сделав минимальное исследование, уже можно найти вариации «трайк», «велочоппер». Понятно, что ключевой кластер в данном случае все-таки будет «велосипед», но есть тематики, где много таких равнозначных запрашиваемых кластеров (масок).

Проганяем кластеры по базам ключевых слов. Итак, у нас есть список ключевых кластеров нашей тематики, дальше нам нужно изучить что ищут вместе с нашими словами и есть ли соответствие с нашим бизнесом. Это может быть и WordStat и KeyWord Planner и Serpstat и дргуие базы ключевых слов, НО с одним условием — ключи должны КОНКРЕТИЗИРОВАТЬ товар.

Мы ведь работаем с DO аудиторией, поэтому никакого выбора, только точные комбинации по товару/услуге. Как правило фильтрация по 4-словникам и больше решает.

Я описал базовые возможности исследования ключевых слов, но методов существует в разы больше. Цель данного материала — описать концепцию работы.

Представим, что у нас уже есть семантическое ЯДРО с конкретными уточняющими запросами. Ок, группируем, запускаем рекламу и наблюдаем за происходящим.

To be continued...

Ранее Ctrl + ↓