Кейс РСЯ. Стабилизация качества трафика на основе поведенческих сигналов
Это не руководство к действию. Цель этого материала - показать идею, чтобы вы могли ее адаптировать под свои проекты.
Как ни странно, при кажущемся разнообразии обучающих курсов трафик из РСЯ у многих ассоциируется с лотереей.
Через месяц Сергей ищет нового клиента, а Петрович - подрядчика, который еще раз все перезапустит.
По большому счету Сергей не виноват, он качественно выполнил настройку - ровно так, как его учили.
Просто новые технологии внесли корректировки, а Сергей еще не пробовал новый подход.
Подход к оптимизации РСЯ изменился
Раньше нужно было собирать 100/500 ключевых фраз, создавать десятки кампаний, а затем долго и муторно это все оптимизировать.
Сейчас достаточно 10-20 ключей, хорошая посадка и релевантное объявление, дальше Яндекс все сделает сам, но по-своему.
А чтобы это “по-своему” сходилось с вашим “по-моему”, Яшку нужно обучить, чтобы он не таскал “какашестый” трафик. А так как трафик - это люди, и они что-то делают в интернете, значит, и учить будем на поведенческих.
Боты может быть и не боты
Например, пользователь сидит в телефоне и собирает пазлы или играет в доминошки. Чтобы перейти на следующий уровень, он смотрит рекламу и кликает по ней.
Яндекс видит действия, кликнул - значит интересно.
Сергей заходит в отчет, видит, что пол бюджета улетело на подобные площадки, и начинает судорожно их минусить.
Может быть напишет в поддержку, мол «меня боты одолели» и получит ответ: «Вы что? Это не бот, мы все проверили».
А ведь это действительно не бот. Это наш Петрович, который устал искать нового подрядчика и решил в доминошки перекинуться.
Минусить площадки - это конечно дело нужное, но суть то в другом. Нужно Яшке показать, что это не тот трафик, который вам нужен.
А чтобы это сделать, нужно его накормить «качественными сигналами», о которых говорил в предыдущей статье.
Рассмотрим на практике
Вводные:
- Рекламный бюджет проекта - до 500 тыс.руб./мес.
- Экономика проекта позволяет цену за лид в диапазоне 3-5 тыс.руб. (по понятным причинам не раскрываю тематику)
- По факту на текущее время цена за лид плавает в диапазоне 10-18 тыс.
Работы выполняются в следующем порядке:
- поиск и стабилизация трафика с целью сократить нецелевые переходы без потери текущего количества обращений
- оптимизация рекламной связки с целью повышения количества обращений
- масштабирование
В текущем кейсе приведены результаты первого этапа. То есть мы не увеличиваем количество лидов, мы оптимизируем качество трафика
Цель достигнута благодаря дополнительным показателям о поведении посетителя, которые передаются в Я.Метрику.
Скрипты для передачи данных здесь, описание и примеры, как это работает здесь.
Начнем с результатов
Каждая строка в отчете - это № недели 2026 года, то есть 4 неделя - это 19-25 января, а седьмая это 9-15 февраля.
Ур-1, 2, 3 - это относительные показатели для оценки качества трафика.
Эти метрики служат опорой при планировании и тестировании гипотез, также, как видно, они коррелируются с конверсией и лидами.
Обратите внимание, как снижается количество трафика, растет качество, и как это влияет на конверсию.
Графики и отчеты формирую в Yandex DataLens - на мой взгляд, так нагляднее.
Первые заметные результаты
Как видно на графике, 4 неделя приводила в среднем 2 тыс. визитов в день.
Обратите внимание на количество трафика и лидов. Трафик вполовину меньше, лиды - на месте.
Стабилизируем результат
Ярко зеленым выделена шестая неделя, здесь скачок. Это результат неудачной гипотезы.
Что подтверждает нижний график, который отражает конверсию в Ур-2. Просадка заметна с самого начала.
Это я к чему. Когда вы ориентируетесь на конкретные показатели, вы не гадаете на кофейной гуще, а четко видите, что ситуация ухудшается. Поэтому принимайте своевременные решения.
Важные нюансы, о которых не стоит молчать
Признаться, не люблю писать кейсы, так как они могут быть неверно восприняты.
Опять же, в такого рода материалах принято показывать “красивую картинку”. Но мы то с вами знаем, что за этой картинкой часто скрываются нюансы, о которых умалчивают.
- Telegram-канал
- Написать в Telegram, Max
Поэтому о некоторых нюансах я хотел бы поведать.
Как видно на графиках, все по красоте, но это в целом, а в деталях есть проблемные моменты.
Но с благословения собственника нам было позволено на этих моментах поэкспериментировать, в пределах разумного конечно.
Ситуация
Приступили к проекту, настроили техничку, но цели еще не набрали достаточно данных.
Но у нас есть позволение на эксперименты, поэтому мы ими и воспользуемся. Для этого выделяем из общей массы две кампании с самыми худшими результатами, но чтобы при этом были +- схожи по объему трафика.
Цель: протестировать два подхода - классика и поведенческие
-
Кампания №1: проведена глобальная чистка площадок, можно сказать под завязку, чутка скорректировали группировку и объявления.
-
Кампания №2: почистили только аномальные площадки, поменяли стратегию нацеливания и добавили корректировки на основе поведенческих
-
здесь внимание! Я не раскрываю конкретно, что и как добавлялось, как комбинировал цели с поведенческими и так далее. Надеюсь, мы с вами понимаем, что это индивидуально, и схема зависит от проекта.
-
Для чистоты эксперимента кампании перезапущены.
Первая неделя после запуска
На скриншоте - результаты для “Кампании №1”
Видим классическую ситуацию: первый день - конкретный слив, а затем - плато по 3-5 кликов в день.
Можно сказать, задушили. Делаем вывод, что минусация площадок на старте - хорошо, но в меру.
Кампания №2: чуть более стабильные результаты.
В первый день ситуация +- такая же, но показатели качества трафика почти в два раза выше. Но выводы делать рано.
Вторая неделя после запуска
Начало недели, трафика по обоим кампаниям нет, коллеги начинают бить тревогу.
Решаем поднять недельный + чутка повышаем цену конверсии, может бюджета не хватает. Делаем мы это пятого февраля утром.
В итоге получаем тот неудачный эксперимент, о котором говорил выше.
Как видно на графиках, алгоритм понимает, что ресурсы не расходуются, и одним днем поправляет ситуацию.
Обратите внимание, важный момент!
Даже в такой плачевной ситуации у кампаний есть пусть небольшие, но отличия в качестве трафика. На скринах выделил показатели.
Кстати, там и по средней цене клика было видно, что у первой трафик сильнее “Г”, чем у второй.
Кампания №1 (у которой оптимизация чисто по площадкам)
Имеем всего 4% тех, кто показал вовлеченность третьего уровня и, соответственно, 11% и 18% второго и первого
Кампания №2 (обучалась на поведенческих)
Даже в среднем качество заметно выше. Если отсечь нецелевой скачок в конце недели, то показатели были бы в районе 30% для Ур-3.
Третья неделя после запуска
Здесь уже наглядно видно, кто лидирует по качеству.
Кампания №1: в среднем как бы ничего не изменилось, но если посмотреть в динамике, под конец недели количество трафика заметно снизилось, а качество пошло в гору.
По-хорошему нужна еще четвертая неделя, но во-первых, у нас цели в стратегии “протухли”, ну и собственник начал намекать, что наверное хватит.
Кампания №2: что и следовало ожидать, качество трафика высокое.
В конце недели - небольшая аномалия, которую устранили по горячим следам.
По итогу даже несколько лидов капнуло, но это скорее как приятный бонус.
Подведем итоги
Лучше подождать несколько дней, чтобы данные накопились. Но как показал эксперимент, качество трафика уже на старте заметно выше, чем при классической чистке площадок.
Анализ поведенческих в динамике подсвечивает аномалии, и это служит индикатором, что что-то пошло не так, поэтому вы быстро реагируете. В результате точнее контролируете процесс.
Как показали итоговые результаты по всем кампаниям, этот подход заметно экономит бюджет и повышает качество трафика.
А тем, кому интересны скрипты Ур-1,2,3,5,5 для отслеживания поведенческих сигналов, их можно забрать по ссылке.