Как успешно продавать недвижимость через Google и Facebook: пошаговый алгоритм (часть 2)

28.01.2019

Иван Бурач

Иван Бурач, РРС-специалист Webpromo

Источник

PPC-специалист украинского агентства Webpromo Иван Бурач подробно рассказывает о запуске рекламы в Facebook и Google Ads для тематики недвижимости. В этой части он расскажет о настройке аналитики, гипотезах для тестирования, анализе результатов и оптимизации кампаний.

В первой части материала я рассказывал о проработке персонажей в рекламных системах, оценке объема целевой аудитории и формировании структуры аккаунта. Вторая часть статьи посвящена процессу первичного формирования гипотез для теста, анализу накопленной статистики для формирования последующих предложений по оптимизации, а также статистически правильной оценке данных и некоторым важным, на мой взгляд, нюансам настройки.

Итак, приступим.

• Шаг 4. Настройка аналитики. Определение KPI и формы отчетности.
• Шаг 5. Определение первичных гипотез для теста, работа с воронкой продаж.
• Шаг 6/7. Анализ результатов и оптимизация кампаний.

Шаг 4. Аналитика, отслеживание KPI и форма отчетности

Как и при продвижении проекта любой тематики, без корректно настроенной аналитики сложно говорить об оценке эффективности рекламы и совершенно невозможно говорить об оптимизации кампаний: данные, на основе которых мы будем делать выводы, не будут соответствовать реальности и приведут к неправильным решениям.

Настройку аналитики для проекта недвижимости я разделяю на три главных этапа:

1. Настройка отслеживания входящих звонков, так как 80–90 % обращений поступает именно по телефону.
2. Настройка отслеживания контактных форм на сайте.
3. Настройка микроцелей для отслеживания заинтересованности входящего трафика и работы с ремаркетингом.

Отслеживание входящих звонков

Здесь все достаточно просто — нужно выбрать сервис коллтрекинга, с которым вы будете работать, и настроить интеграцию с Google Analytics.

Конкретный сервис рекомендовать не буду, скажу лишь, что стоит рассматривать сервисы с возможностью кастомизации передачи данных под индивидуальные запросы и компетентной поддержкой, так как бывает нужно быстро решить вопрос.

К примеру, реализация передачи данных о звонках в Facebook Analytics возможна лишь через специальный формат, называемый «Офлайн-события». Не все сервисы коллтрекинга умеют с этим работать, и вам стоит обратить на это внимание.

Пример отображения офлайн-событий, которые передает сервис CallRail Другой важный вопрос — выбор действия для отслеживания. Сервисы коллтрекинга позволяют определять несколько вариантов звонков, например:

В тематике недвижимости может быть большое количество повторных звонков для уточнения каких-либо деталей, поэтому как результат рекламы стоит учитывать первый целевой звонок в заданном периоде.

Отслеживание форм на сайте

Так как, скорее всего, у вас на сайте будут формы обратной связи, вам придется отслеживать количество лидов, которые вы из них получаете.

Хотелось бы обратить внимание на призыв к действию, который вы используете в форме. Привычное «Связаться с нами» может иметь меньший коэффициент отправки, чем призыв типа «Записаться на просмотр», дополненный подробным описанием ключевых преимуществ просмотра.

Съездить на просмотр — это целое событие для семьи (если ваша аудитория в основном семейные люди). Поэтому стоит рассказать посетителям сайта, почему им стоит посетить ваш комплекс вместо того, чтобы сходить погулять в парк или кинотеатр.

Вы можете делать интересный VR-тур для каждого из членов семьи, готовить угощения и отправлять такси с водителем, если к вашему комплексу проблематично добраться без личного автомобиля. Обычно каждый застройщик пытается сделать просмотр для будущих покупателей максимально впечатляющим, и такие предложения действительно есть. Однако на сайте это редко описывается подробно, зачастую внимание уделяют общим преимуществам, расположению и т. д.

Поэтому, если у вас на сайте не описаны преимущества просмотра, рекомендую протестировать, как подобная информация влияет на коэффициент конверсии.

Иной способ получения контакта — обращение человека в онлайн-чат, если он установлен на сайте. Здесь важно понимать, какую именно степень взаимодействия пользователя с консультантом стоит расценивать как целевой контакт. Аналитика онлайн-чата Jivosite, к примеру, позволяет отследить как начало диалога, так и офлайн-обращение (когда пользователь пишет в чат в нерабочее время) и отправку контактных данных (через специальную форму, которая появляется внутри чата). С точки зрения лидогенерации, конечно же, имеет смысл отслеживать только отправку контактных данных.

Настройка микроцелей

Под микроцелями я подразумеваю настройку отслеживания следующих действий:

Они нам пригодятся для ремаркетинга, оценки качества трафика и формирования новых гипотез для оптимизации.

KPI и форма отчетности

Показатели KPI всегда являются маяками, которые позволяют понять, насколько успешно мы движемся к цели. Для недвижимости главные метрики — это, как правило, количество лидов и их стоимость. Я предлагаю вам сделать таблицу (в Google Spreadsheets, к примеру), где вы сможете видеть, какое количество звонков и по какой цене вы получили ежедневно / еженедельно / ежемесячно. Альтернативный вариант — персонализированные отчеты в Google Analytics или Data Studio.

Пример таблицы с ежедневным отображением динамики результата

Помимо отчета с ежедневной динамикой, я считаю необходимым иметь сводную таблицу, где можно отслеживать еженедельную / ежемесячную динамику с комментариями и описывать предпринятые в конкретном периоде действия и результат, который удалось получить. Несколько графиков помогут наблюдать за вспомогательными KPI, такими как, например, количество трафика и цена клика или CTR (как на скриншоте ниже).

Пример отчета с еженедельной/ежемесячной динамикой

Шаг 5. Определение первичных гипотез и работа с тестовыми переменными

Желательно на старте определить, какие переменные вы будете протестированы. Это могут быть разные аудитории, разные позиции объявления в поисковой выдаче, разные креативы или вариации посадочной. Независимо от того, что вы решили протестировать в первую очередь, потребуется корректная настройка А/Б-теста. Здесь рекламные системы предоставляют довольно удобные инструменты, которые мы вкратце рассмотрим.

5.1. Эксперименты Google Ads

Инструмент от Google позволяет корректно разделить показы между двумя вариациями одной кампании. Вам потребуется всего лишь создать эксперимент для существующей кампании, где вы установите, какой процент от бюджета на кампанию стоит тратить на оригинальную версию (вариант А), а какой — на экспериментальную (вариант В).

Преимущество подобного формата тестирования заключается в том, что Google будет помогать вам определить значимость результатов. Имею в виду ситуацию, когда экспериментальная кампания показала коэффициент конверсии в лида на 15 % больше, нежели оригинальная. Однако не факт, что количества полученных лидов достаточно, чтобы сделать окончательный вывод об эффективности. Здесь помогает дашборд показателей, который отображается при выборе экспериментальной версии кампании.

Сводка показателей экспериментальной кампании

Если напротив показателя стоит синяя звездочка, значит, накопленной статистики достаточно, чтобы утверждать о значимости полученного результата. Если же отметки нет, значит, несмотря на разницу в результатах, данных недостаточно и пока не стоит принимать решение об эффективности.

Эксперименты в поисковой сети имеют два варианта реализации: разделение на основе файлов cookie и на основе поисковых запросов.

В первом случае, если человек в браузере своего устройства увидит одну вариацию кампании (например, экспериментальную), то, пока хранится этот файл cookie, при дальнейшем введении запросов ему будет показываться только экспериментальная кампания.

Во втором случае разделение трафика происходит на основании поисковых запросов. Каждый раз, когда происходит поисковый запрос, который связан с ключевым словом в аккаунте, определяется, какой вариант — оригинальный или экспериментальный — будет принимать участие в аукционе. В этом случае не имеет значения, кто вводит запрос и в который раз.

Какую из вариаций теста вам нужно выбрать — зависит от ситуации. О том как настраивать тесты, читайте в отдельном руководстве.

5.2. Сплит-тесты в Facebook Ads

Отличием А/Б-тестов Facebook заключается в том, что тестирование происходит на уровне группы объявлений, а не кампании. В соцсети можно протестировать одну из пяти переменных:

Как и в Google, есть возможность указать точное распределение бюджета. Однако если в Google Ads можно тестировать только два варианта одновременно, то в Facebook вы можете тестировать до пяти вариаций переменных. Но помните, чем больше вариантов тестируете, тем больше времени вам понадобится для сбора данных. Если говорить о механизмах разделения аудитории, то Facebook исходную выборку пользователей (не файлов cookie) делит случайным образом, избегая наложения (включения одного и того же пользователя в обе аудитории).

Механизм сплит-тестирования в Facebook Ads

5.3. Оценка эффективности без настройки А/Б-теста

Так как в сплит-тестах и экспериментах будут участвовать только самые важные переменные, некоторые переменные (часть аудиторий, креативов и плейсментов) могут остаться без должной оценки эффективности.

Чтобы исправить эту ситуацию и быть более объективным во всех решениях, стоит использовать статистические калькуляторы — онлайн-сервисы, которые помогают определить значимость данных.

В качестве примера приведу сервис, которым пользуюсь лично, — сервис Нила Пателя (Neil Patel). В этом инструменте вам необходимо задать размер исходной выборки для каждого из вариантов (может быть больше двух), а также количество достигнутых целевых действий (если вы оцениваете объявления с точки зрения CTR, то размер выборки — это количество показов, а целевые действия — это клики). После этого калькулятор показывает оценку, как на скриншоте ниже.

В этом случае 100 кликов и разницы в 3 % оказалось недостаточно

Шаг 6/7. Анализ данных и оптимизация

Решил объединить эти два пункта, поскольку без качественного анализа невозможно вносить разумные корректировки, а результаты этих корректировок потом все равно необходимо будет анализировать.

Прежде всего создайте набор сегментов для будущего анализа. Основные сегменты:

Эти сегменты будут использоваться для анализа и формирования гипотез. Разберем каждый из типов кампаний в отдельности.

6.1. Оптимизация поисковых кампаний (брендовый трафик)

Зачастую наблюдение за работой брендовых кампаний заключается в несложных регулярных работах. Достаточно контролировать поисковые запросы, среднюю позицию объявлений и показатели конкуренции (проценты полученных и потерянных показов в поиске). Если вы получаете около 100 % показов в поисковой сети по своим брендовым ключам и запросы качественные, то здесь основной пул работ можно считать завершенным.

6.2. Оптимизация поисковых кампаний (небрендовый трафик)

Особенность поисковой рекламы в сфере недвижимости по небрендовым запросам иногда (так как разные объекты и классы недвижимости имеют разный спрос) заключается в небольшом объеме статистики по многим ключевым словам. Это связано с относительно низкой частотностью ключевых фраз.

В чем заключается сложность? Если трафика мало, вероятность того, что гипотеза об эффективности того или иного ключа будет успешной, стремительно уменьшается. Поэтому для внесения осознанных корректировок вам придется подождать, пока накопится достаточный объем данных.

Аудитории

Обратите внимание на работу с аудиториями:

Если в разделе «Аудитории» вы видите, что конкретная аудитория в поисковых кампаниях (применяем созданный ранее сегмент) имеет более высокий коэффициент конверсии, и данных достаточно для принятия решения (проверяем через статистический калькулятор разницу коэффициентов конверсии между несколькими аудиториями), то можете добавить ее в РК с определенной корректировкой ставок.

Если же пока непонятно, насколько аудитория эффективная, то добавляйте ее в кампанию в формате «Наблюдение». Собранная в Ads статистика покажет, были ли вы правы.

Местоположение

Другой способом оптимизации — оценка разных районов города, в котором вы рекламируетесь. К примеру, для Киева в аккаунте Google Ads есть разделение на районы, и оно позволяет увидеть разницу коэффициентов конверсии для общих запросов в разных частях города.

Позиция в аукционе

Работа над средней позицией для меня выглядит логично в формате экспериментов с разными ставками на уровне ключей.

В оригинальной кампании я оставляю свои текущие ставки, а в экспериментальной повышаю или понижаю ставки по всем ключам и наблюдаю за позицией в выдаче, CTR, ценой клика и конечным результатом в заявках.

Работа над показателем качества

Анализ показателя качества ключевых фраз удобно автоматизируется с помощью скрипта регулярного контроля (подробное руководство на английском языке). В результате вы видите подобные диаграммы.

Динамика показателя качества в аккаунте исходя из показов объявлений

Разделение ключей на разные РК

Также хотел упомянуть про общий принцип оптимизации, который применим также и к недвижимости, а именно разделение семантики на разные РК.

В любой кампании ключевые слова делятся на две группы: те, что реально приносят конверсии, и те, что копят статистику. Вы можете увидеть в аккаунте ключевые фразы, которые приносят конверсии, не имеют ограничений из-за рейтинга (показатель качества и ставка в порядке), но при этом получают не 100 % показов. Пример — на скриншоте.

Конверсионные слова, которые недополучают показы из-за ограничения бюджета

Для таких ключей лучше создать отдельную кампанию. В формате эксперимента или нет — решать вам, это зависит от количества данных. Но в таком случае вы будете качественно перераспределять бюджет и добиваться со временем более низкой CPA.

Анализ конкурентов

Хотел также упомянуть о возможности анализировать конкурентов с помощью раздела «Статистика аукционов». Вы можете проверить, на какие ключевые фразы делает акцент ваш конкурент, проверив показатель «Процент полученных показов» для ключей, которые вас интересуют.

Чем выше будет процент полученных показов, тем больше этот домен заинтересован в привлечении трафика по данному ключу. Возможно, для вас это станет новым инсайтом, на основании которого вы построите эксперимент.

Сравнение процента полученных показов по конкретному ключевому слову для доменов ваших конкурентов

Подробнее о метриках конкуренции читайте в отдельном материале.

6.3. Оптимизация кампаний в КМС (без ремаркетинга)

В КМС переменные, которые мы можем анализировать и тестировать, другие:

Пройдемся по каждому пункту.

Таргетинги

Сегодня выбор таргетингов для рекламы довольно большой, однако я наиболее перспективным вижу таргетинг по аудиториям. Темы в моих кампаниях давали меньший охват, ключевые слова сейчас будут постепенно заменяться особыми аудиториями по намерениям (Custom Intent).

Основные виды аудиторий, которые стоит тестировать в первую очередь:

Новые инсайты по аудиториям стоит получать из менеджера аудиторий.

Скриншот из аккаунта, где видна степень пересечения аудитории с интересами

Хочу зафиксировать несколько моментов:

1. На скриншоте я отметил стрелкой аудиторию. Вы можете выбрать аудиторию тех, кто совершил конверсию. Если таких пользователей довольно много, то статистика по ним гораздо ценнее.
2. Есть возможность сравнить конкретную аудиторию с аудиторией всей страны (Украина, к примеру) или же с пользователями из контекстно-медийной сети в принципе.
3. Несмотря на то что некоторые из таргетингов могут казаться нерелевантными, стоит попробовать их в комбинации с чем-то в режиме наблюдения.

Другой вариант оптимизации таргетинга — подключение автоматического таргетинга на уровне группы объявлений. Google предлагает нам консервативную и агрессивную оптимизацию.

В моих проектах были случаи, когда консервативная автоматизация показывала довольно хорошие результаты (это отслеживается с помощью специальных сегментов в Analytics). Если вы упираетесь в потолок по существующим таргетингам и / или аудитория выгорает, то пробуйте автотаргетинг.

Пример распределения заявок в разрезе автоматический/ручной таргетинг КМС

Креативы

Если клиент предоставил несколько посылов на разных креативах — отлично. У вас есть возможность тестировать разные форматы: адаптивные объявления, графические, HTML5. У каждого из них может быть разный CTR и стоимость клика.

Различные ресайзы графических баннеров также дают разные результаты. К примеру, в одном из проектов CTR баннера 728х90 был значительно ниже, чем у креатива размером 300х250, более заметного на страницах сайтов. Как результат — мы запустили экспериментальную кампанию, где исключили баннер 728х90, сейчас наблюдаем за изменением средних показателей по кампании.

Площадки показа

Однозначно стоит контролировать, на каких плейсментах показываются баннеры. Однако этот пункт для меня вторичен по сравнению с оптимизацией аудиторного таргетинга, так как в первую очередь важно, кому я показываю рекламу, а уже во вторую — на каких площадках этот человек находится.

Но вы можете выносить в тест определенные сайты. Я бы делал это в комбинации с интересами для сайтов более общих (новости, погода) и не ограничивал таргетинг на узкоспециализированных ресурсах (бизнес-каналы YouTube, статьи про инвестирование и финансовые новости мира).

6.4. Оптимизация рекламы в Facebook и Instagram Ads

Здесь основной акцент — на сравнении переменных, которые Facebook разрешает тестировать, а также на оптимизации разных видов кампаний.

Лид-формы

Кампании типа «Лидогенерация» (или лид-формы, как их обычно называют) я рекомендую запускать как минимум с двумя уточняющими вопросами, один из которых будет открытым, например:

Стоит попробовать разные вопросы, так как это напрямую влияет на качество лидов и конверсию в просмотр объекта.

Также вы можете пробовать разные призывы к действию после заполнения лид-формы, например, скачивание документа, в котором вы сообщаете дополнительную пользу, отображение номера телефона (чтобы пользователь мог связаться с вами) или приглашение перейти на сайт и ознакомиться с разными вариациями планировок, преимуществами, видами — что считаете более интересным. О запуске такой кампании читайте в руководстве.

Конверсии на сайте

Здесь для теста стоит рассматривать посадочную страницу, на которую вы ведете трафик, заголовок креатива и призыв к действию, так как это наиболее выделяющиеся и заметные элементы объявлений.

Аналогично Google — разные местоположения заслуживают вашего внимания.

Стратегии оптимизации показа

Тестируйте разные стратегии оптимизации и ставки. Бывает так, что стратегия «Максимум конверсий» начинает приносить результат лучше, нежели «Целевая цена за конверсию». Все зависит от объема аудитории, количества статистики и самого размера вашей ставки. Поэтому нужно проверять.

Плейсменты

Рекламируйтесь в ленте, рекламируйтесь в Messenger, рекламируйтесь в Stories — все эти плейсменты просматриваются пользователями, и вы можете удешевить CPM при сохранении качества аудитории, как следствие — снизить стоимость достижения целевого действия.

Модель атрибуции при оптимизации

Обратите внимание, как Facebook оптимизирует показ — по результатам, полученным в течение суток после клика по рекламе, или в течение месяца после клика? Подобная разница в статистике приводит к тому, что Google Analytics и Facebook показывают кардинально разные показатели по количеству конверсий и, как следствие, оптимизация самой рекламы может не соответствовать вашим ожиданиям.

6.5. Работа с ремаркетингом

Вынес ремаркетинг в отдельный пункт, так как здесь вам стоит проработать собственный алгоритм подбора аудитории ремаркетинга.

Хочу отметить, что для социальных сетей ремаркетинг может заключаться в таргетинге на аудиторию, которая ставила лайки вашей странице или открывала лид-форму, но не отправляла её (что само по себе дает дополнительные возможности для тестирования). Чтобы вам было проще создать списки ремаркетинга, опирайтесь на эти вопросы:

1. Как давно пользователь был у меня на сайте (сегодня, вчера или месяц назад)?
2. Как долго он был на сайте (минуту, 15 секунд или 5 минут)?
3. Взаимодействовал ли с элементами (достижение микроцелей, которые мы описывали в пункте 4)?

Этих трех вопросов вам однозначно хватит, чтобы создать 10-20 аудиторий, которые стоит прорабатывать как минимум несколько месяцев (пока соберутся данные для принятия решения).

Заключение

Безусловно, в этой статье описана лишь часть тех действий, которые можно предпринять, чтобы улучшить результат, так как в процессе работы и общения с коллегами постоянно приходят новые мысли и идеи.

Хотелось бы акцентировать внимание на том, что необходимо относиться с осторожностью к тестированию гипотез, которых вы не понимаете.

Пример: вы видите в аналитике, что на основании данных за год коэффициент конверсии во вторник выше, нежели в остальные дни, на 20 %. Если вы не можете представить себе адекватных причин, почему это происходит именно так, уделите больше времени анализу данных за более короткие периоды. Ведь есть вероятность, что когда-то во вторник ваши коллеги или вы проверяли работоспособность форм на сайте или совершали тестовые звонки, которые могли случайно попасть в основную статистику (погрешности в настройке и человеческий фактор не стоит исключать).

Если подтвердится предложенный мной сценарий по наличию тестовых отправок во вторник, то в результате теста или корректировки ставок вряд ли чего-то можно достичь.

Это относится к любому параметру. Не понимая причинно-следственных связей, нам придется действовать наугад и рисковать. Поэтому учитывайте эту ответственность при принятии решений.

Надеюсь, после того как вы прочитали эту статью, ваше понимание процесса запуска и ведения проектов недвижимости стало более структурным и, возможно, цельным.

Желаю вам успеха в ведении рекламных кампаний и интересных профессиональных вызовов!

P. S. Кому интересно обсудить нюансы — пишите в комментариях или в Facebook.