Аудит оптимизации рекламы с помощью ИИ: чек лист

Smart Bidding, Performance Max, Advantage+ и подобные системы учатся на данных, которые вы им предоставляете. Если покупка срабатывает дважды, если лиды любого качества считаются одинаково или если аккаунт смешивает брендовый и небрендовый трафик, система оптимизируется в сторону искаженной картины. Изменение целей поверх этого только перемещает искажение.

Аудит также создает базовую линию. Запись состояния аккаунта перед тем, как что-либо менять, означает, что позже вы сможете сказать, помогли ли изменения или результаты изменились по внешним причинам, таким как сезонность.

Все остальное зависит от этого. Начните с перечисления каждого действия-конверсии на каждой платформе и проверки того, что его запускает.

• В Google Ads откройте Цели > Конверсии > Сводка. Проверьте, какие действия установлены как основные (используются для ставок), а какие как второстепенные. Просмотры страниц или вовлеченные сеансы, установленные как основные цели, являются частой проблемой.
• Сравните количество конверсий за последние 30 дней с вашим источником истины: бэкендом магазина, CRM или системой бронирования. Большие разрывы указывают на дубликаты или пропущенные события.
• Убедитесь, что расширенные конверсии (Google) и API конверсий (Meta) активны и дедуплицированы с событиями браузера.
• Подтвердите, что режим согласия правильно реализован в регионах, где требуется согласие, чтобы были доступны смоделированные конверсии.
• Ищите ошибки или неактивные теги в диагностике тегов на каждой платформе.

Ставки на основе ценности, такие как целевой ROAS или максимизация ценности конверсии, используют значения, которые вы отправляете. Если каждый лид стоит одинаково “1”, система не сможет отличить квалифицированного корпоративного лида от спам-формы.

Убедитесь, что значения покупок соответствуют фактическим значениям заказов, включая валюту, и решите, отправлять ли доход или маржу. Для генерации лидов рассмотрите импорт офлайн-конверсий из CRM, чтобы квалифицированные лиды или закрытые сделки имели более высокие значения. Google Ads поддерживает это через импорт офлайн-конверсий и менеджер данных; Meta поддерживает это через API конверсий с событиями CRM.

Автоматизированные ставки лучше всего обучаются, когда в каждой кампании достаточно конверсий. Чрезмерно сегментированные аккаунты с десятками кампаний, каждая из которых получает по несколько конверсий в месяц, держат систему в состоянии постоянного обучения.

Просмотрите эти пункты:

• Количество конверсий по кампании за последние 30 дней по сравнению с рекомендациями платформы для используемой стратегии ставок.
• Разделены ли брендовый и небрендовый поиск. Брендовый трафик конвертируется дешево и может сделать небрендовую производительность лучше, чем она есть на самом деле, если их смешать.
• Перекрытие между Performance Max и стандартными торговыми или поисковыми кампаниями.
• Кампании с очень разными маржами или целями, объединенные под одной целью.
• Статус обучения и недавние крупные изменения, перечисленные в истории изменений.

Автоматизированные кампании по-прежнему используют ваши входные данные в качестве сигналов. Сигналы аудитории в Performance Max, списки клиентов, списки посетителей сайта и похожие аудитории формируют то, с чего система начинает поиск.

Убедитесь, что списки клиентов актуальны и достаточно велики для использования, что исключения для существующих клиентов установлены там, где целью является привлечение, что настройки местоположения используют “присутствие” вместо “присутствия или интереса” там, где это важно, и что отрицательные ключевые слова или исключения бренда на месте. В Meta проверьте, включена ли аудитория Advantage+ и не конфликтуют ли с ней старые ограничения детального таргетинга.

Автоматизированные системы вращают и комбинируют активы. Если их слишком мало, им нечего тестировать, и производительность падает по мере роста частоты.

• Адаптивные поисковые объявления: проверьте силу объявления и разнообразие активов. Пятнадцать заголовков, говорящих одно и то же разными словами, предлагают мало реального выбора.
• Группы активов Performance Max: просмотрите силу группы активов и посмотрите, какие изображения, видео и заголовки имеют низкую оценку.
• Meta: посчитайте активные креативы на группу объявлений и проверьте тенденции частоты и кликов за последние четыре недели.
• Видео: подтвердите наличие вертикальных версий для плейсментов Shorts, Reels и Stories.
• Целевые страницы: проверьте, быстро ли они загружаются на мобильных устройствах, так как медленные страницы снижают коэффициенты конверсии, и системы учатся на этом.

Настройки автоматизации и защитные механизмы

Многие функции автоматизации включены по умолчанию. Некоторые помогают, другие требуют осознанного решения. Просмотрите автоматически применяемые рекомендации в Google Ads (Рекомендации > Автоматически применять), автоматически созданные активы, расширение конечного URL в Performance Max, настройки широкого соответствия и улучшения креативов Advantage+ в Meta.

Ничто из этого не является неправильным по умолчанию, но каждое должно быть выбором. Убедитесь, что правила бренда разрешают автоматически созданные правки текста или изображений и что расширение URL не отправляет трафик на страницы, такие как вакансии или архивы блога.

Задокументируйте базовую линию и спланируйте изменения

Завершите аудит краткой письменной записью: текущие расходы, конверсии, стоимость конверсии или ROAS по кампании, найденные проблемы с отслеживанием и измененные настройки. Затем ранжируйте исправления по ожидаемому воздействию и риску.

Типичный порядок работы после аудита:

• Сначала исправьте отслеживание и дубликаты, потому что каждое последующее изменение зависит от них.
• Исправьте значения конверсий и основные цели.
• Консолидируйте кампании, которые не могут достичь достаточного количества конверсий.
• Добавьте недостающие исключения и обновите списки клиентов.
• Заполните пробелы в креативах.
• Только после этого корректируйте цели ставок небольшими шагами.