Почему не стоит останавливаться после первого месяца: кейс интернет-магазина матрасов

Если вы читали статьи из рубрики «Душные цифры», где я разбираю проекты исключительно через цифры, то уже знаете: Google Ads работает на статистике. Специалист по Google Ads тоже работает на статистике. Когда её мало, ты либо принимаешь неправильные решения, либо продвижение превращается из системы в набор случайных действий.

Поэтому ещё на первой встрече я говорю каждому клиенту: Google Ads не работает первый месяц. Не работает второй. Результаты начинаются где-то на третьем, и с третьего же месяца можно масштабироваться. Если ваша первая мысль «запустим на месяц, посмотрим, как оно будет», то ничего вы не увидите.

Содержание статьи

1. «Месяц открутим, посмотрим»
2. О проекте
3. Merchant Center: что было и почему это вопрос времени
4. Плохой title — нецелевые переходы
5. Обогащение товарного фида: зачем это делать
6. Правила доставки для разногабаритных товаров
7. Не каждый звонок — продажа, не каждая покупка — продажа
8. Переход на данные из CRM
9. Как на самом деле выглядят реальные данные
10. Почему первый месяц — это не про результат
11. Прогнозирование в Google Ads: 4 метода прогнозирования временных рядов
12. Выводы
13. FAQ

Хорошоп + Google Ads: как передать реальные продажи из CRM в кабинет и остановить слив бюджета

«Месяц открутим, посмотрим»

От таких проектов я отказываюсь. Свежий пример: маркетинговое агентство предлагает запустить Google Ads на три направления сразу (таргетированная реклама, разработка сайтов и маркетинг под ключ). Бюджет — 500 долларов в месяц на всё. План клиента: «открутим месяц, посмотрим на выход и примем решение».

В этих нишах средний клик стоит от 100 гривен, а на умных стратегиях может доходить и до 200+. 500 долларов — это в лучшем случае около 220 кликов в месяц на все три направления, то есть примерно 70 на каждое. Коэффициент конверсии в таких конкурентных нишах в лучшем случае 2%. Даже если представить 5%, за первый месяц выйдет 4–10 лидов на всё вместе. Какое решение можно принять на такой выборке? Никакое. Эти данные статистически несущественны. Чтобы собрать нормальную статистику, такому проекту нужно примерно три жизни, по одной на каждое направление.

Я отказался. Единственное, что можно предложить на таком бюджете, — добавлять и минусовать ключи и менять ставки. Продвижением это назвать нельзя, потому что нет никакого пространства для манёвра.

Теперь к проекту. Ближе к концу станет понятно, зачем была вся эта подводка о первом месяце.

О проекте

Интернет-магазин матрасов собственного производства на Хорошопе. Задачи на старте: Google Merchant Center, коллтрекинг, дальше CRM и сквозная аналитика. Клиент пришёл в начале июля, не в самый высокий сезон для ниши. Лето этого года вообще было сложным для большинства ниш.

Merchant Center: что было и почему это вопрос времени

Клиент сам зарегистрировал Merchant Center, сам залил фид и даже прошёл модерацию (по крайней мере до запуска рекламы). Когда я посмотрел на сайт и фид, стало понятно, что блокировка — вопрос времени. Поэтому первым делом я внёс правки в технические страницы сайта и в сам мерчант.

Технические страницы подробно разбирать не буду, там всё как обычно. Что именно нужно иметь на сайте перед запуском, я описывал в кейсе запуска Merchant Center без блокировок. А вот с доставкой был нюанс, о нём ниже.

Плохой title — нецелевые переходы

Так выглядело название товара в фиде:

Главное для матраса — размер, а он стоял в самом конце. Матрасы ищут именно по размеру: под кровать, под конкретные 160×200. Поэтому через дополнительный фид я переписал title по схеме: сначала размер, потом «Матрац», потом название модели, и в конце — «Матрас». Так это слово тоже часто пишут в поиске.

Дополнительный фид (supplemental feed) — это отдельная таблица, которая подтягивается к основному фиду и перезаписывает или дополняет атрибуты по ID товара. Сайт и админку при этом трогать не нужно.

Заодно добавил всем товарам атрибут brand, вытащив его из названия товара.

Это не какой-то суперГеймченджер. Но уже на этапе выдачи покупатель сразу видит нужный размер, и релевантность объявления запросу растёт.

Обогащение товарного фида: зачем это делать

Раз уж правил товары, решил не останавливаться на title. GTIN (международных штрихкодов) у этих товаров нет, потому что это собственное производство. Значит, всё, что Google знает о товаре, он берёт из атрибутов фида. Чем их больше, тем лучше система понимает, что это за товар и кому его показывать.

Что я добавил:

• item_group_id — объединяет варианты одного товара в группу. В магазине около 1 600 SKU, но по сути это 100 моделей по 16 размеров. Без группировки Google воспринимает их как 1 600 отдельных товаров и учится на каждом отдельно. С группировкой — на 100 группах, и статистика по модели не размазывается на 16 частей.
• product_length, product_width, product_height и size — размеры товара. Опять же, матрасы ищут по размеру.
• material — из чего сделан матрас.
• product_highlights и product_detail — ключевые преимущества и характеристики, которые помогают системе лучше понимать товар.

Всё это мелочи, которые улучшают выдачу, и за них не нужно ничего платить. Теоретически всё это можно заполнить в админке. Но если бы это заполнял клиент вручную в админке на 1 600 товаров, эту статью вы бы не прочитали никогда. Поэтому такие вещи делаются правилами преобразования в Merchant Center или дополнительными фидами.

Вот так карточка товара выглядит теперь:

Правила доставки для разногабаритных товаров

Теперь о нюансе. Есть односпальные матрасы, есть двуспальные, и доставка у них стоит по-разному. Прописать это на странице доставки на сайте несложно. Но ту же информацию нужно передать в Merchant Center, иначе данные на сайте и в фиде не будут совпадать.

Для этого есть атрибут shipping_label — метка, к которой можно привязать отдельное правило доставки. Через дополнительный фид я проставил каждому SKU метку «односпальный» или «двуспальный». Конечно, не вручную.

Дальше в Merchant Center создал два правила доставки: одно для односпальных матрасов с их фиксированной стоимостью, второе для двуспальных.

Если у вас товары разных габаритов и веса, с разной стоимостью доставки, а мерчант заблокировали, не удивляйтесь. Модератор увидел, что вы предлагаете доставку за 120 гривен, например, для оборудования весом 50 килограммов. Это вполне может стать причиной блокировки. Поэтому разногабаритные товары нужно разводить по разным правилам доставки в Merchant Center через shipping_label. Больше о том, за что блокируют и как разблокируют, — в кейсе разблокировки мерчанта «Введение в заблуждение».

11 — Merchant CenterРазблокировка Google Merchant Center«Введение в заблуждение», несоответствие данных, блокировка сайта. 100+ разблокировок и запуски без блоков.от $200Подробнее

Не каждый звонок — продажа, не каждая покупка — продажа

Начал я, конечно, с оптимизации на покупки через корзину. Но быстро уговорил клиента поставить коллтрекинг. У меня был доступ к другому магазину матрасов, и я видел, что там около 70% обращений происходит по телефону.

Это логично. Средний чек здесь почти 12 тысяч гривен, а такие товары покупают по телефону: человек хочет уточнить, посоветоваться, договориться о доставке. В «Душных цифрах» о звонках и среднем чеке я показывал на цифрах, что с ростом среднего чека растёт и доля звонков. Здесь то же самое. Если смотреть только на данные Google Ads, за период было 96 «покупок» через корзину и 153 звонка. То есть почти две трети обращений — телефон.

Всё было классно. Конверсия стоила условно 300 гривен, если считать корзины и звонки вместе. С такой цифрой кто-то другой уже делал бы кейс «стоимость конверсии в нише матрасов — 300 гривен». Но не я. Потому что клиент поставил CRM-систему, и после первого же отчёта стало видно, что мои цифры не имеют ничего общего с реальностью.

Что выяснилось:

• «Покупки» через корзину — это предзаказы, и часть из них закончилась отказом.
• Часть звонков — это «где мой заказ?» и «когда привезут?».
• Часть людей вообще звонила не туда. Существует около пяти магазинов с одинаковым названием на разных доменах. Человек гуглит бренд, кликает на первый результат и спрашивает о заказе, который делал где-то ещё.

Google Ads воспринимал всё это как качественные обращения и учился на них.

Так «увеличивают» количество звонков и заявок: каждый звонок, колбэк и корзина считается конверсией. Цифры в кабинете растут, отчёт выглядит прекрасно, а алгоритм тем временем учится приводить всё больше людей, которые ничего не покупают.

Переход на данные из CRM

Я донёс это клиенту. Он человек рассудительный, согласился и поставил KeyCRM. Дальше я интегрировал CRM с Google Ads и начал передавать в рекламный кабинет реальные заказы. Как работает такая схема, я подробно показывал в кейсе с офлайн-конверсиями, ROMI +45 п.п.

Важный нюанс: передаю не финальный статус «продажа», а «передано в производство». На этом этапе клиент уже внёс деньги. От заказа до статуса «продажа» проходит в среднем до трёх недель из-за производства и доставки. Для Google Ads это слишком долго, особенно на проекте с небольшим количеством статистических данных. А конверсия из статуса «передано в производство» в продажу — 100%: возвратов и невыкупов нет, потому что деньги уже заплачены. Если бы у клиента не было спешки, можно было бы ждать финальный статус. Но сейчас сезон, и терять три недели смысла нет.

Как на самом деле выглядят реальные данные

Теперь самое интересное. За тот же период, где в кабинете было 249 конверсий по 300 гривен, в CRM попало 134 заказа. Без фейковых звонков, без «уточнить заказ», без чужих клиентов. Причём это все заказы, включая те, что потом отпали: не договорились о доставке, купили в другом месте, другие отказы.

134 из 249 — это 54%. То есть реклама оптимизировалась наполовину на настоящих данных, а наполовину на мусорных.

На скрине — все статусы заказов, включая отказы, поэтому цифры здесь выше, чем в таблице динамики ниже.

Откуда эти цифры? На проекте подключена сквозная аналитика: дашборд, который сводит расходы из Google Ads и заказы из CRM. Он показывает всё, что нужно, в любом разрезе: по статусам, источникам, кампаниям. Для меня это не инновация, такой дашборд есть почти на всех моих проектах. Подробнее о том, как должна выглядеть отчётность на основе таких данных, я писал в статье «Как должна выглядеть отчётность по Google Ads от эксперта» — это, кстати, отчёт по этому же магазину.

Почему первый месяц — это не про результат

А теперь, собственно, к чему был весь этот кейс. Динамика по месяцам:

Июль — самый сложный месяц. Бюджет 23 555 гривен, которого хватило на 11 заявок. В заказы из них конвертировались 6. ROAS 3,10. ROAS — это доход от рекламы, делённый на расходы на неё. Для этой ниши 3,10 — убыток. И это тот период, когда реклама ещё училась на грязных данных.

Август — бюджет увеличили. Из 56 заявок в реальные заказы перешли 38, то есть 68%. ROAS 9,19.

Сентябрь и часть октября — уже оптимизация на реальных данных из CRM. Из заявок в заказы конвертируется 88%.

Интересно, что август, несмотря на большое количество несостоявшихся заказов, дал ROAS 9,19 по фактическим данным. Можно ли было и дальше так работать? Теоретически да. Клиента этот показатель более чем устраивал, потому что для этой ниши он очень высокий. Но данные не были чистыми. Иногда система за счёт статистики и случайных наборов аудиторий действительно выдаёт неплохой результат и на грязных данных. Только долго это не длится. Рано или поздно алгоритм начинает приводить больше «фейковых» конверсий, потому что он на них учится. Дальше их количество растёт как снежный ком, и реклама скатывается до 50% мусора, а бывает, что и до 100%.

Общий ROAS за весь период — 7,77, средний чек — 11 941 гривна. При этом октябрь — лишь часть месяца. Действует окно атрибуции: от первого клика до заказа в этой нише проходит 2–3 недели, и часть октябрьских заказов ещё дойдёт. Поэтому сейчас ROAS октября (6,87) ниже предыдущих месяцев. Реальную цифру по октябрю увидим в ноябре, и она будет лучше.

Прогнозирование в Google Ads: 4 метода прогнозирования временных рядов

На дашборде есть вкладка «Прогноз». Сразу ключевая мысль: сейчас я бы никаких прогнозов клиенту не обещал. Этот прогноз сугубо статистический и не является гарантией результата. Но он даёт представление, куда и как движется проект, и показывает возможный сценарий развития событий.

Как это работает. Берутся ежедневные данные за последние 90 дней: расходы, количество заказов и сумма заказов. Такой упорядоченный во времени набор значений со стабильным шагом (по дням) в статистике называется временным рядом. Каждая метрика считается отдельно четырьмя методами прогнозирования временных рядов. Прогноз на текущий месяц — это факт с первого числа плюс прогноз на оставшиеся дни.

Почему четыре метода? Потому что ни один из них по отдельности не имеет права считаться точным.

Метод 1. Run-rate. Я его называю «средняя температура по больнице». Берётся среднее за день за 90 дней и умножается на количество оставшихся дней. Самый простой метод. Он говорит: если всё будет, как в среднем, получим вот такой результат. Не видит ни роста, ни падения.

Метод 2. Тренд. Через 90 точек проводится прямая линия (линейная регрессия) и продолжается вперёд. Если показатель растёт, прогноз будет выше среднего, если падает — ниже. Слабое место: линия тянет тренд дальше, даже если рост уже закончился.

Метод 3. Взвешенное среднее. То же среднее, что и в первом методе, но свежие дни имеют больший вес. Первый день 90-дневного окна имеет вес 1, последний — 90. То есть вчерашний день в 90 раз важнее дня трёхмесячной давности. Метод реагирует на последние изменения, но без резких скачков.

Метод 4. Экспоненциальное сглаживание (метод Холта). Считает два числа: текущий уровень и текущий тренд. Каждый новый день обновляет уровень на 30%, а тренд — на 10%. Это самый чувствительный к свежим изменениям метод, поэтому и даёт самый большой разброс. В этом кейсе он прогнозирует ROAS 4,26 на ноябрь, когда другие методы показывают от 9,5 до 10,3.

Консенсус. Это не отдельный суперметод, а среднее четырёх методов для расходов, количества и суммы заказов. Средний чек, CPL и ROAS в консенсусе не усредняются, а пересчитываются из этих сумм. По отдельности ни один метод не угадывает, но когда четыре разных подхода дают похожую цифру, ей можно плюс-минус доверять.

Минус у всех четырёх методов общий: прогноз строится на малой выборке. Консенсус даёт около 54–55 заказов в месяц, а для качественного прогноза это очень мало. На ноябрь консенсус показывает 55 заказов на 670 745 гривен и ROAS 7,84.

Выводы

Первое: очередное доказательство того, что работать на данных из рекламного кабинета нельзя. 249 конверсий в кабинете и 134 заказа в CRM — это разница между «у нас всё прекрасно» и реальностью.

Второе: используйте все бесплатные возможности улучшить рекламу. Дополнительный фид, правильный title, атрибуты, shipping_label не стоят ничего, кроме времени и желания.

Третье, и главное. Если бы клиент остановился после первого месяца с ROAS 3,10, то в августе, сентябре и октябре он бы уже не зарабатывал. Он бы искал другого подрядчика, который начал бы всё с нуля и вешал ему лапшу на уши. Вместо того чтобы продолжать курс, который уже начал работать.

Поэтому о первом месяце забудьте. Первый месяц — это всегда технические работы и сбор первичных данных. Если вам обещают результат за семь дней или за месяц — вас посадили на крючок. И ещё месяца три будут рассказывать, что вот-вот, пока вы не смените подрядчика.

05 — CRMИнтеграция CRM с Google AdsОфлайн-конверсии: реальные продажи из CRM возвращаются в Google Ads, и алгоритм учится на деньгах, а не на заявках.от $300Подробнее

Такую же работу с фидом — обогащение атрибутами и сегментацию товаров — можно заказать отдельно: оптимизация товарного фида Merchant Center. А товарные кампании, которые работают на этом фиде, — настройка Performance Max и торговой рекламы Google.