Цель привлечения новых клиентов в Performance Max позволяет рекламодателям делать более высокие ставки на новых клиентов или делать ставки исключительно на новых клиентов в рамках кампании. Определив, кто считается новым клиентом в настройках вашего аккаунта, вы предоставляете искусственному интеллекту Google параметры, необходимые для приоритизации различных сегментов пользователей. Эта конфигурация необходима для компаний, которые хотят сосредоточить свой бюджет на расширении охвата, а не просто на ретаргетинге существующих покупателей.
Что такое цель привлечения новых клиентов?
Кампании Google Performance Max разработаны для оптимизации по различным каналам, но они часто по умолчанию ориентируются на наивысшую вероятность конверсии. Когда вы концентрируетесь исключительно на вероятности, система склонна отдавать предпочтение вернувшимся клиентам, которые уже знакомы с вашим брендом. Цель привлечения новых клиентов меняет это поведение, давая системе понять, что вы цените покупателей, совершающих покупку впервые, иначе. Это конфигурация, которая эффективно смещает фокус вашей стратегии автоматического назначения ставок в сторону роста.
В типичном аккаунте эта цель работает за счет корректировки значения ставки в процессе аукциона. Если пользователь идентифицирован как новый клиент на основе данных отслеживания конверсий, ИИ считает конверсию более ценной. Это более высокое значение позволяет кампании более агрессивно конкурировать на аукционах, которые в противном случае были бы проиграны конкурентам. По сути, вы приказываете машине платить больше за привилегию привлечения того, кто раньше не взаимодействовал с вашим бизнесом.
Как система идентифицирует новых клиентов?
Идентификация основывается на данных, которые вы предоставляете платформе Google Ads. Существует три основных метода передачи этой информации в систему, и каждый требует немного разного процесса настройки. Вам следует оценить существующую инфраструктуру данных перед выбором метода. Если у вас есть магазин на Shopify или аналогичной платформе электронной коммерции, вы, возможно, уже отслеживаете вернувшихся клиентов через свою CRM или интеграцию пикселей, что упрощает задачу.
- Отслеживание конверсий Google Ads: Система использует собственные исторические данные, чтобы определить, совершал ли пользователь покупки в вашем аккаунте ранее.
- Списки клиентов: Вы можете загрузить собственные данные (first-party data), такие как адреса электронной почты или номера телефонов, чтобы создать список аудитории существующих клиентов.
- Автообнаружение: Google анализирует активность вашего аккаунта, чтобы автоматически помечать пользователей, которые кажутся новыми на основе их истории конверсий.
Стоит ли делать ставки на новых клиентов или делать ставки исключительно на них?
Выбор между этими двумя режимами — важный стратегический выбор. Повышение ставок для новых клиентов — наиболее распространенный подход для компаний, которым нужен баланс между общим объемом и ростом числа новых пользователей. Установив определенную ценность для новых клиентов, кампания продолжает показывать рекламу вернувшимся клиентам, но отдает приоритет новой аудитории, пока расчетная рентабельность инвестиций в рекламу остается в пределах ваших целевых показателей.
Однако ставки исключительно на новых клиентов — гораздо более ограничивающая настройка. В этом режиме кампания будет тратить ваш бюджет только на то, чтобы охватить людей, которые у вас не покупали. Это идеально подходит для специфических кампаний по повышению узнаваемости бренда или когда вы запускаете новую линейку продуктов, где лояльность существующих клиентов не является основным драйвером. Это редко бывает правильным выбором для основной кампании по продажам, так как это значительно ограничивает пул потенциальных конверсий.
| Тип стратегии | Лучший вариант использования | Уровень риска |
|---|---|---|
| Более высокая ставка | Ориентированный на рост | Умеренный |
| Исключительно ставки | Новый запуск | Высокий |
| Без цели | Ориентированный на эффективность | Низкий |
Как Alien Road применяет эту технологию
В Alien Road мы следуем определенному процессу при внедрении этой цели для наших клиентов. Мы начинаем с аудита существующей настройки отслеживания конверсий, чтобы убедиться, что определение «нового клиента» точно. Если данные запутаны или неполны, ИИ будет принимать неверные решения по ставкам. Мы часто тратим первые недели на очистку сегментов конверсии и картирование пути клиента, чтобы убедиться, что система правильно идентифицирует покупателей впервые по сравнению с вернувшимися лояльными клиентами.
После проверки данных мы применяем цель привлечения к небольшой подгруппе кампаний. Мы мониторим производительность в течение как минимум четырех недель, прежде чем расширять стратегию на весь аккаунт. Такой постепенный подход позволяет нам наблюдать за тем, как меняется поведение ставок, не вызывая резкого падения общего объема конверсий. Например, при типичном сотрудничестве с брендом электронной коммерции мы постепенно корректируем ценность нового клиента, проверяя влияние на общую стоимость привлечения каждую неделю.
Распространенные ошибки, которых следует избегать при настройке
Одна из главных ошибок — установка нереалистичной ценности для нового клиента. Если вы установите слишком высокую ценность, система будет тратить слишком много на привлечение, и ваша общая маржа прибыли может пострадать. Всегда рассчитывайте ценность жизненного цикла (LTV) вашего среднего клиента, прежде чем принимать решение о дополнительной ценности, присваиваемой конверсии нового клиента. Эта математика гарантирует, что премия, которую вы платите за привлечение, покрывается ожидаемым будущим доходом от этого пользователя.
Другая ошибка — не поддерживать актуальность ваших списков клиентов. Если вы загружаете списки вручную, их необходимо часто обновлять. Если вы перестанете обновлять свои списки, система в конечном итоге отметит давних вернувшихся клиентов как «новых», потому что их больше нет в вашем списке исключений. Это разрушает ваши данные оптимизации и приводит к пустой трате рекламного бюджета на пользователей, которые совершили бы покупку независимо от вашей рекламы.
Существуют ли предварительные условия для использования этой цели?
Да, у вас должно быть настроено активное отслеживание конверсий. Без отслеживания конверсий у системы нет возможности различать новых и вернувшихся пользователей. Кроме того, вам нужен достаточный объем конверсий для обучения кампании. Если вы получаете всего пять конверсий в месяц, ИИ будет с трудом находить закономерности, и настройка привлечения новых клиентов, скорее всего, покажет низкие результаты. Лучше подождать, пока у вашей кампании появится стабильная база активности.
С чего начать на этой неделе
Начните с проверки настроек отслеживания конверсий на панели управления Google Ads в разделе «Цели». Найдите раздел «Привлечение клиентов» в настройках вашей кампании Performance Max. Прежде чем вносить какие-либо изменения, сделайте отчет по вашему текущему распределению клиентов, чтобы понять, какой процент ваших конверсий поступает от новых пользователей по сравнению с вернувшимися. Эта базовая линия станет вашим ориентиром для измерения успеха после активации новой цели.
- Проверьте документацию по отслеживанию конверсий, чтобы убедиться, что ваш источник данных сопоставлен правильно.
- Обновите свои списки клиентов самыми свежими данными из вашей CRM или бэкенда электронной коммерции.
- Установите скромную ценность нового клиента, которая отражает процент от вашей средней стоимости заказа.
- Запланируйте повторную проверку ровно через 14 дней после активации для мониторинга изменений производительности.
Часто задаваемые вопросы
Могу ли я использовать это для всех моих кампаний?
Эта конкретная цель предназначена в первую очередь для кампаний Performance Max. Хотя вы можете влиять на ставки в других типах кампаний с помощью списков аудитории и корректировок ставок, автоматизированная цель привлечения новых клиентов является специфической функцией в настройках Performance Max. Это не универсальная настройка, которая по умолчанию применяется к поисковым или медийным кампаниям, поэтому проверьте свои типы кампаний.
Сколько времени требуется ИИ для обучения?
Машинное обучение обычно требует периода адаптации после изменения основных целей назначения ставок. Вам следует ожидать, что системе потребуется не менее двух-трех недель на обработку новых инструкций и стабилизацию производительности. В этот период вы можете наблюдать колебания стоимости и объема конверсий. Избегайте внесения дополнительных изменений в настройки кампании на этом этапе, чтобы алгоритмы функционировали правильно.
Что делать, если у меня нет списков данных?
Если у вас нет списков клиентов, вы можете положиться на автоматическое обнаружение, предоставляемое Google. Система использует сигналы на уровне аккаунта для определения статуса пользователя. Хотя это менее точные данные, чем собственные данные, это надежная отправная точка для многих аккаунтов. Вы можете начать с автообнаружения и перейти к пользовательским спискам позже, по мере того как ваши процессы сбора данных будут совершенствоваться, а списки аудитории — расти.
Влияет ли это на мой общий объем продаж?
Фокус на новых клиентах может привести к краткосрочному падению общего объема конверсий, поскольку система становится более избирательной в отношении того, в каких аукционах она участвует. Вернувшихся клиентов часто проще конвертировать, поэтому, смещая фокус с них, вы ставите рост выше объема. Со временем это должно привести к более здоровой клиентской базе, но вы должны отслеживать влияние на вашу выручку, чтобы гарантировать ее прибыльность.
Читайте также: Оптимизация рекламы с ИИ · Оптимизация рекламы с ИИ