Диджитал-агентство E-Promo (часть 
E-Promo Group ) и сервис по покупке междугородних автобусных билетов Unitiki запустили кампанию на Поиске «Яндекса». Партнеры добились кратного увеличения продаж за счет оптимизации фидов и роста доли выкупаемого трафика при стабильном значении ДРР. О задачах, реализации и результатах Sostav рассказали в агентстве.
Задачи
Основная задача клиента — устойчивый рост дохода от рекламы, в том числе за счет продаж на сайте компании. Нам предстояло увеличить эффективность коротких направлений и отдельных групп маршрутов.
Следующая задача — стать более конкурентными на рынке онлайн-бронирования автобусных билетов, увеличивая долю выкупаемого трафика (SOI — Share Of Impressions). Мы искали оптимальное значение, при котором доля рекламных расходов (ДРР) не будет увеличиваться.
Наконец, третья задача состояла в масштабировании рабочих гипотез в кампаниях.
Для решения поставленных задач мы сделали следующее:
- поделили фиды на автоматический и кастомный, чтобы гибко управлять ставками с учетом отработки офферов;
- создали расширенный кастомный фид с помощью ChatGPT, чтобы получить больше гипотез для тестов;
- запустили динамические поисковые объявления, чтобы повысить видимость рекламируемой страницы;
- запустили А/Б тест для сравнения двух моделей атрибуции — автоматической и по последнему значимому переходу.
Дмитрий Баринов, аккаунт-директор E-Promo (часть E-Promo Group):
На момент запуска кампаний Unitiki располагал фидом из 400 000 маршрутов, отличающихся по дальности, сезонности и маржинальности. В таких условиях ручная оптимизация рекламы приводила к завышенному ДРР по ряду направлений, а потенциал коротких рейсов оставался не раскрыт.
Перед нами стояла задача — увеличить объем продаж и общую доходность, сохранив прозрачный контроль рентабельности каждого оффера.
Реализация
Разделение фидов
Реклама по фиду является ключевым драйвером привлечения трафика для услуги онлайн-бронирования. Автоматический фид по товарам на сайте содержит актуальные предложения, которые обновляются в режиме реального времени. Иногда автоматические фиды отсутствуют на сайте, устарели либо не могут быть сформированы по техническим причинам. В этом случае альтернативой становится кастомный фид, который можно сформировать даже при отсутствии стандартного варианта.
В проекте мы использовали оба типа, так как хотели протестировать расширенную семантику для увеличения охвата за счет кастомизации. Разделение фидов дало возможность управлять ставками в зависимости от эффективности офферов. В индивидуально собранный фид вошли предложения, которые приносили максимальную прибыль клиенту. Доля показов объявлений с низкой маржинальностью автоматически снизилась.
Создание расширенного кастомного фида
Спрос между направлениями для поездок распределяется неравномерно, часть из них не пользуется популярностью. Как только алгоритмы «Яндекса» видят, что маршрут не вызывает интереса пользователей, показы объявлений происходят реже, кликабельность — падает. В качестве решения мы выбрали генерацию расширенного кастомного фида с помощью ChatGPT.
Для каждого маршрута нейросеть сгенерировала 10 уникальных заголовков. Итоговый кастомный фид включал более 40 тыс. офферов. Алгоритмы площадки выбирали наиболее эффективное объявление и приоритизировали его показ. Таким образом, расширение фида за счет кастомных заголовков позволило кратно масштабировать кампанию.
Использование ChatGPT существенно ускоряет работу и упрощает процесс тестирования. Генерация тысяч офферов с помощью нейросети создает новые возможности для проверки гипотез. Чем больше вариантов, тем выше шанс найти действительно конверсионные заголовки. Лучшие офферы были сформулированы благодаря большому объему сгенерированных текстов.
Запуск динамических поисковых объявлений
В качестве основного места показа рекламы выбрали Поиск «Яндекса», в качестве дополнительного — динамические места на Поиске (ДМП), которые на момент запуска проекта появились в качестве нового инструмента площадки. Дополнительные места показа объявлений на основе расширенного кастомного фида позволили получить больше кликов и конверсий за счет повышения видимости рекламируемой страницы. При этом использование дополнительного плейсмента не приводит к снижению органического трафика. Алгоритмы «Яндекса» понимают, что на месте SEO показываются динамические объявления.
Упор на динамические поисковые объявления привел к существенному увеличению конверсий и дохода от общего объема. Без подключения плейсмента мы бы не получили 13,5% конверсий и 13,4% дохода от общего объема кампании. CPC динамических объявлений был ниже на 40%, по сравнению с основной поисковой рекламой, поскольку конкуренция на стадии запуска нового инструмента не была высокой.
Переход на автоматическую модель атрибуции
У клиента не было привязки для рекламного кабинета в модели атрибуции, благодаря этому появилась возможность тестировать разные модели. Мы решили протестировать две модели. Первая — автоматическая, которая относительно недавно появилась в «Яндекс. Директе». Вторая — атрибуция по последнему значимому переходу. А/Б-тест длился месяц. В автоматической атрибуции на 79% больше конверсий и на 95% больше дохода, чем в модели последнего значимого перехода. ДРР при этом выше всего на 2%. Новая модель атрибуции позволила не только масштабировать кампанию, но и соблюдать KPI клиента. По итогам теста мы подключили модель автоматической атрибуции во всех рекламных кампаниях проекта.
Результаты
Наталья Юрас, директор по маркетингу Unitiki:
Мы особенно оценили, как E-Promo сумело применить фидовые рекламные кампании на ДРР-стратегии: это позволило кратно увеличить выручку — фактически в 2−3 раза по сравнению с предыдущими запусками. Параллельно за тот же период SOI вырос более чем в три раза. Для нас это огромный рывок, который без грамотной оптимизации и экспериментов, предложенных E-Promo, был бы гораздо сложнее.
С августа по декабрь 2024 года доход Unitiki увеличился кратно, несмотря на сезонные колебания спроса. Доля выкупаемого трафика на протяжении этого периода росла равномерно, увеличение в несколько раз. Значение ДРР при этом к ноябрю стабилизировалось на приемлемом уровне.
Благодаря масштабированию офферов и разнообразию креативов мы значительно расширили охват, увеличили долю выкупаемого трафика (SOI) и при этом сохранили эффективность в рамках целевых показателей ДРР. Таким образом, нам удалось одновременно решить три разноплановые задачи клиента: масштабировать охват, удержать экономику и повысить видимость на рынке.