Чи справді Smart Bidding тримає обіцяну рентабельність

Коротка відповідь: ні, не тримає. У розборі 622 реальних кампаній із виставленою метою Target ROAS заявленої цифри досягли або перевищили її лише 27 відсотків. Медіана досягнення склала 86 відсотків від цілі. Тобто типова кампанія недобирає приблизно сьому частину обіцяної рентабельності, і це не збій окремого акаунта, а поведінка інструмента на масиві витрат у 16,9 мільйона доларів.

Переконання, проти якого стоять ці цифри, звучить логічно. Ви ставите в кабінеті цільову рентабельність, наприклад 400 відсотків, і система обіцяє вести кампанію до цього числа. Алгоритм бачить більше сигналів, ніж людина, коригує ставку на кожному аукціоні й нібито тримає планку. Звідси природний висновок власника: якщо цифра виставлена, залишається чекати.

Що показав розріз

Розподіл виявився іншим. Три кампанії з чотирьох не дотягують до власної цілі, і недобір у типовому випадку становить близько 14 відсотків. Це стійка величина, а не випадковий розкид: вона тримається на сотнях кампаній різних рекламодавців і різних категорій товару.

Із 622 кампаній з виставленою метою рентабельності мети досягли 27 відсотків. Аналіз Ігоря Івіцького.

Тут потрібна чесна засторога, без неї число легко перетягнути. Цінність конверсії задає сам рекламодавець, тому абсолютний рівень рентабельності між різними акаунтами непорівнянний. Порівнянним є інше: відношення факту до власної ж цілі всередині одного акаунта. Саме воно і показує систематичний недобір.

Чому так виходить

Причина не в тому, що алгоритм поганий. Цільова рентабельність для системи це не зобов’язання, а напрямок оптимізації. Вона рухає ставки в бік вашого числа рівно доти, доки в аукціоні є що купувати за такою ціною. Коли дешевого попиту не залишилося, кампанія не зупиняється й не повідомляє про це. Вона просто працює трохи гірше за планку, і зовні все виглядає нормально.

Друга причина технічна. Алгоритм оптимізує ту цінність, яку ви йому передали. Якщо у вас передається виручка замість маржі, або конверсією рахується будь-яка заявка без урахування відмов, то система чесно жене до цілі, побудованої на завищених даних. Формально ціль досягнута, фактично бізнес у мінусі.

Що з цим робити на практиці

Найпростіший висновок з цифри такий: ставте ціль із запасом. Якщо економіка проєкту вимагає рентабельності 400 відсотків, виставляйте приблизно 460, бо системний недобір з’їсть різницю. Це не хитрість, а поправка на виміряну поведінку інструмента.

Другий крок важливіший за перший. Перш ніж міняти цифру в кабінеті, варто подивитися, що взагалі передається в систему як цінність конверсії й чи не рахуються конверсіями випадкові дії. Далі перевірити, скільки кампанія реально отримує показів і чи не вперлася вона в стелю попиту. І тільки після цього обирати між цільовою рентабельністю, цільовою ціною конверсії й ручним керуванням. Повний розбір цього вибору зібраний у матеріалі про стратегії призначення ставок Google Ads.

І головне, що варто забрати з розбору. Число в полі цілі не є обіцянкою результату. Воно є вказівкою напрямку, а результат визначається тим, скільки в аукціоні залишилося попиту за вашою ціною і наскільки чесні дані ви передали системі. Автоматична стратегія не рятує акаунт від поганих вхідних, вона лише виконує їх швидше.

Розбір, з якого взяті цифри, охоплює 31 рекламний акаунт із сукупним бюджетом понад 133 мільйони доларів. Якщо хочете подивитися на власний акаунт тим самим способом, Ігор Івіцький показує процес на безкоштовному вебінарі про діагностику реклами.

Про автора

Ігор Івіцький, PhD з математичного моделювання, спеціаліст з контекстної реклами, входить до світового топ-50 фахівців з PPC. Веде блог про Google Ads і навчає підприємців читати власні рекламні акаунти без посередників.