При всей важности инструментов для продвижения «вдолгую», контекстная реклама для большинства продавцов чего угодно в интернете остается приоритетной статьей расходов. А значит, цель этих продавцов – как минимум, добиться ее адекватности, а как максимум свести к самому низкому из возможных показателей (или хотя бы уложиться в выделенный бюджет).

Сложность решения этой задачи состоит в том, что предсказать или спрогнозировать заранее с небольшой погрешностью эту цену (клика, заявки, лида) почти невозможно. Слишком уж путанные и непонятные алгоритмы рекламных систем.

Даже продвинутые специалисты неоднократно признавались, что мало в них понимают. Это, впрочем, не отменяет пользы участия мастера с опытом в настройке кампании (он, может, и не понимает, почему РСЯ действует тем или иным способом, но методом проб, часто даже без ошибок подбирает нормальные установки).

Тем не менее заказчику такой рекламы (тем более, если он сам планирует ее настраивать и корректировать) нужно понимать:

  • как оценивать расходы на кампанию;
  • что делать, если они выше ожидаемых;
  • как действовать в непонятных ситуациях.

Прогноз цен

В Яндекс.Директе есть такой столбец – прогноз CTA. Вот на него точно не стоит обращать внимание. Как показывает опыт, этот показатель всегда сильно превышает факт (нередко в десятки раз).

Лучше уж использовать сервис от Яндекса «Оценка бюджета». Он примерно в 80% «попадает» рядом с фактом (определено, понятное дело, эмпирически) с погрешностью в 20–25%. Это что касается стоимости клика, рекламного бюджета в целом на месяц и заявок.

С лидами все несколько иначе. Они сильно зависят от цены самого продаваемого товара. И смотреть нужно не столько на соотношение продажной цены единицы продукта и стоимости привлечения фактического клиента, сколько на цену средней партии продаваемых товаров и стоимости одного полученного заказа. Приведем несколько примеров для наглядности.

Простые товары

Взять те же кухни. Их не покупают по несколько штук. Обычно заказчик, который отреагировал на рекламу, быстро преодолел все этапы воронки продаж и оформил покупку, берет всего 1 гарнитур. Пусть его цена в среднем будет 15 тыс. рублей.

Предположим, по результатам кампании, которая крутилась месяц:

  • 1000 показов обошлись в 5000 рублей;
  • на предложение откликнулся 1% кликнувших пользователей (CTR);
  • конверсия составила 10% (на 10 переходов нашелся 1 покупатель, который заказал кухню за 15000 рублей).

То есть рекламодатель за 5 тыс. получил заказ на 15 тыс. При себестоимости кухни в 7 тыс. рублей он заработал 3 тыс. Это прибыль, а значит, реклама выгодна. При условии, что нет других способов быстро привлечь покупателей (карантинные меры).

Другое дело, если за 10 тыс. рублей (2000 показов) получится привлечь только 1 реального покупателя. Тогда при той же себестоимости рекламодатель получит убыток (15 тыс. прибыли – 10 тыс. на рекламу – 7 тыс. = 2 тыс. убытка).

Более сложные продажи

Еще сложнее дело обстоит со специфическими предложениями. Помещениями в аренду, участками земли на продажу. Их цены сильно колеблются, а конверсия очень непостоянна (и существенно зависит от всех составляющих рекламной кампании – от настроек в системе типа РСЯ до содержания объявления).

В одном случае 10 тыс. показов по цене 200 рублей за 1 шт. (2 млн расходов) приведут покупателя, который заплатит за надел 10 млн. В другом этот покупатель придет уже на второй тысяче показов. В третьем не придет и после 10 тыс.

Здесь важно смотреть на практику привлечения покупателей конкурентами, статистику и сигналы рынка. Иначе можно сильно потерять.

Или другой пример – товар, который продается поштучно, но почти никогда не покупается в малых количествах (брусчатка, бетонные листы, лежачие полицейские). Здесь при расчетах, наоборот, не нужно бояться несколько завышенных цен. Потому что та же 1000 показов, которая может привести всего 1 покупателя, обеспечит продажу не единицы товара за 200 рублей, например, а целой фуры стройматериалов на 200 тыс.

И тогда стоимость этих показов по 300 рублей за штуку уже не выглядит необоснованно. Какой она бы выглядела при расчете выгоды от продажи единицы.

Как подобрать оптимальную цену?

Во-первых, рассчитать, сколько потенциально (максимум и минимум, опираясь на собственную историю продаж или опыт конкурентов) принесет прибыли 1 лид (случившийся покупатель). Понимая это, уже можно рассчитывать, сколько выгодно на его привлечение тратить с учетом фактических расходов – постоянных и переменных.

Во-вторых, никогда не стоит устанавливать завышенную ставку сразу. Важно понять: контекстная реклама начнет работать быстро, но не завтра. Точнее, она заработает завтра, если сегодня получится ее сразу настроить (спойлер: это скорее редкость и совпадение, чем реально достижимый результат).

Чтобы получить минимально возможную стоимость лида, нужно ставить ставку клика на минимум и смотреть на реакцию целевой аудитории в течение 1–2 дней. Если ее нет, – прибавить 20–25% к изначальной ставке и следить за откликами еще 1–2 дня. И так пока не получится достичь оптимальных результатов.

Что считать оптимальными результатами?

Сразу стоит сказать, что по количеству лидов с 1000 показов их нет. Все нужно рассчитывать индивидуально с учетом статистики продаж (сколько бизнес готов потратить на покупателя исходя из среднего чека). По остальным параметрам определиться проще. Здесь существуют средние условные нормы:

  • для цены клика это 50–200 рублей в зависимости от тематики и других настроек;
  • для CTR – кликабельности – от 0,5% и выше (как правило, 0,5–0,8% кликов на 1000 показов позволяют выйти в плюс);
  • для конверсии оптимум – от 5% и более.

На что «грешить», если цена клика получилась выше приемлемой

Причин завышенной цены много. Чаще всего это попадание мимо аудитории (установлены слишком узкие рамки), сезонные факторы (обострение конкуренции перед праздниками) и ошибки в работе алгоритма системы.

В последнем случае робот считает, что объявление не очень интересно целевой аудитории (например, потому что в нем много текста и мало картинок). Если первые две ситуации понятно, как поправить, то с третьей придется повозиться (эксперименты и тесты с клонами кампании).