Куда уходят деньги в Директе: ABC-анализ расходов по кампаниям и фразам

ABC-анализ в Директе делит кампании, группы объявлений или ключевые фразы на три группы по вкладу в результат: A даёт основную часть конверсий при разумном расходе, B держится на среднем уровне, C тратит бюджет почти без отдачи. Метод строится на выгрузке расхода и результата из Мастера отчётов и целей Метрики — а не на догадке о том, какая кампания «плохая».

Что такое ABC-анализ расходов в Директе?

ABC-анализ расходов — метод классификации кампаний, групп объявлений или ключевых фраз по вкладу в результат, а не по расходу и не по интуиции маркетолога. В основе лежит принцип Парето: меньшая часть объектов даёт большую часть результата. Пропорция при этом условная: закономерность проявляется по-разному в каждом аккаунте, и жёсткого правила вроде фиксированных «80 на 20» здесь нет.

Объектом анализа в Директе становится кампания, группа объявлений или отдельная ключевая фраза — уровень выбирает сам рекламодатель, в зависимости от того, насколько детально нужно разобрать расход. Список делят на три группы. Группа A — то, что даёт основной вклад в результат при разумной доле расхода: такие кампании и фразы стоит беречь и масштабировать осторожно. Группа B держится на среднем уровне и требует наблюдения, а не немедленных решений. Группа C — строки, где доля расхода велика, а вклад в результат почти не заметен: именно здесь чаще всего прячутся потери бюджета.

Важно не путать ABC-анализ с готовым вердиктом. Метод показывает, куда уходят деньги без результата, а разбираться в причине приходится отдельно для каждой строки из группы C.

ABC-анализ не ставит диагноз кампании — он указывает, где расход и результат разошлись, а причину этого расхождения ищут отдельно.

По каким метрикам делить на группы A, B и C

Распределение монет на группы при сортировке. Фото: Portable Antiquities Scheme from London, England · CC BY 2.0

Делить кампании только по расходу нельзя: большой расход бывает и у самой результативной кампании аккаунта, и у той, что почти не приносит заявок. Чтобы группы A, B и C получились осмысленными, нужна пара метрик сразу — расход и результат.

Метрика результата зависит от того, что считает целью бизнес. У одного рекламодателя это число заявок или звонков, у другого — доход с продаж, у третьего — оформленные заказы на сайте. Общее правило одно: результат берут из целей, настроенных в Яндекс Метрике, а не из кликов и показов кампании — клик и показ ничего не говорят о том, дошёл ли человек до нужного действия.

Уровень, на котором строят анализ, тоже стоит выбирать осознанно. На уровне кампаний видно общую картину расхода по проектам или направлениям. На уровне групп объявлений картина детальнее — заметно, какая группа внутри кампании тянет бюджет вниз. Самый трудоёмкий, но и самый точный уровень — ключевая фраза: здесь видно, какая формулировка запроса приводит клиента, а какая только тратит ставку. Начинать разбор обычно проще с кампаний, а к фразам переходить, когда группа C на уровне кампаний уже найдена, но непонятно, что внутри неё не так.

Факт. Конверсии для ABC-анализа берут из целей, настроенных в Яндекс Метрике и привязанных к аккаунту Директа, а не из кликов и показов кампании.

Как собрать данные — отчёты Директа и цели Метрики

Данные для ABC-анализа собирают из двух мест: расход и результат по кампаниям, группам объявлений или ключевым фразам выгружают из Мастера отчётов Директа с разбивкой по выбранному уровню, а конверсии добавляют из целей Яндекс Метрики.

Цели должны работать корректно и быть привязаны к аккаунту Директа — иначе анализ строится на кликах, а не на реальном результате, и группа C получится случайной. Период выгрузки — отдельный вопрос: он должен быть не короче обычного цикла принятия решения клиентом. Если человек сравнивает предложения неделю-две, а данные взяты за три дня, результат покажет случайный шум, а не устойчивую картину. Слишком короткий период занижает вклад «медленных» фраз, по которым решение принимают дольше, и завышает роль случайных всплесков.

Ручная выгрузка отчёта раз в месяц терпима, но при регулярном повторе — каждую неделю или чаще — превращается в рутину, отнимающую время у самого разбора причин. Здесь есть смысл настроить автоотчёты в Директе, чтобы получать нужный срез автоматически, и настроить цели в Метрике так, чтобы конверсии в отчёте отражали реальные заявки.

Как построить ABC-анализ шаг за шагом

Построить ABC-анализ можно в обычной таблице за один рабочий цикл, если данные уже выгружены. Порядок действий укладывается в пять шагов.

• Выгрузить расход и результат по выбранному уровню — кампании, группе объявлений или ключевой фразе — за выбранный период.
• Отсортировать список по вкладу в результат — по числу конверсий или доходу — от большего значения к меньшему; расход на этом шаге в сортировку не входит.
• Посчитать долю каждой строки в общем результате и накопленную долю нарастающим итогом сверху вниз.
• Разметить границы групп: A — верхняя часть накопленной доли результата, где сосредоточен основной эффект, C — нижняя часть, где расход есть, а накопленная доля результата почти не растёт.
• Сверить каждую строку из группы C с расходом отдельно: большой расход при почти нулевом вкладе в результат делает строку кандидатом на разбор причины.

Границы групп в процентах — не универсальная норма. Каждый рекламодатель подбирает их под свою воронку: у одного бизнеса длинный цикл сделки и мало конверсий в принципе, у другого — сотни лидов в день, и распределение получается совсем иным.

Порядок сортировки решает всё: список, отсортированный по расходу, покажет крупные кампании, а список, отсортированный по вкладу в результат, покажет, какие из них на самом деле работают.

Группа C — где обычно теряются деньги

В группу C чаще всего попадают несколько типовых кандидатов. Слишком широкие ключевые фразы без минус-слов собирают показы по запросам, которые формально пересекаются с темой, но не ведут к покупке. Автотаргетинг без контроля расширяет охват за счёт категорий запросов, часть из которых оказывается нерелевантной. Дорогая ставка при низком CTR тратит бюджет на позицию, которую почти никто не кликает целенаправленно. Устаревшие объявления, где текст и цена разошлись с реальностью на площадке, тоже стабильно проседают. В РСЯ отдельная история — нерелевантные площадки, где объявление показывается, но аудитория площадки не пересекается с целевой.

Отдельно стоит скликивание — накрутка кликов. Природа этих потерь другая: недобросовестный трафик, который не связан с настройкой кампании. Если строка в группе C показывает аномально высокий расход при подозрительно ровном распределении кликов по времени, стоит для начала проверить именно это, а не сразу чинить ставки — порядок действий описан в статье про то, как вернуть деньги за скликивание.

Перед выводами по группе C стоит исключить техническую причину: сбой цели в Метрике, аварийный рост ставок из-за автостратегии, ошибку в UTM-метке, из-за которой конверсии не долетают до нужной кампании. Иначе картина в отчёте окажется ложной. Общий порядок поиска таких сбоев собран в чек-листе поиска ошибок в кампании.

Скликивание и низкая эффективность ключевой фразы — разные причины потерь: одна связана с недобросовестным трафиком, другая — с настройкой кампании, и лечат их по-разному.

Что делать с группой C

Первое правило работы с группой C — не отключать её целиком в первый же день. Часть строк может быть новой: у фразы или площадки просто накопилось мало данных, и вывод по ней пока случаен. Часть строк может быть сезонной — актуальность вернётся через один-два цикла.

Дальше решение зависит от объекта. Для ключевой фразы стоит проверить, отвечает ли запрос объявлению и посадочной странице, добавить минус-слова, которые отсекают нецелевые формулировки, и при необходимости снизить ставку. Для автотаргетинга — сузить категории запросов и минусовать конкретные нерелевантные фразы: полное отключение убирает вместе с проблемными и результативные показы, поэтому разбор помогает приручить автотаргетинг без потери охвата. Для площадок в РСЯ — исключать конкретные площадки, которые дают показы без результата; вся сеть РСЯ целиком в этом не виновата.

Менять стоит один фактор за раз и проверять эффект на следующем периоде — иначе непонятно, что именно сработало. Тот же принцип «одна переменная — одна проверка» лежит в основе A/B-теста: без изменения одного параметра результат нельзя однозначно объяснить.

Если после корректировки строка снова оказывается в группе C на следующем расчёте — тогда отключение становится оправданным решением.

Мнение. Отключать фразу или кампанию из группы C сразу после первого попадания в отчёт стоит только тем, у кого причина уже проверена и повтор подтверждён на следующем периоде — иначе есть риск обрезать молодой, но потенциально рабочий сегмент.

Как часто пересчитывать ABC-анализ

Жёсткого расписания для ABC-анализа не существует: частота зависит от объёма трафика в аккаунте и от того, сколько времени клиент обычно принимает решение о покупке. Слишком частый пересчёт на небольшом трафике покажет в основном шум — данных мало, и группы будут скакать от периода к периоду без всякой системы. Слишком редкий пересчёт упускает потери: расход в группе C накапливается неделями, прежде чем кто-то заметит проблему.

Логичнее всего встраивать ABC-анализ в тот же цикл, в котором пересматривают бюджет и ставки по кампаниям — тогда решения по группе C сразу ложатся в общий план правок. Подробнее о том, как выстроить сам цикл пересмотра бюджета, разобрано в статье про автоматизацию бюджета в Директе.

Для товарных кампаний с фидом процесс можно частично автоматизировать: инструменты уровня Яндекс КИТ считают ABC-анализ по товарам внутри своей логики, что снимает часть ручной работы с ассортиментом. Это отдельная задача с другим объектом анализа — там делят товары по остаткам и продажам, а не кампании или фразы по расходу в Директе.

Без стороннего софта процесс держится на регулярной выгрузке отчётов и своей таблице — трудоёмко, но выполнимо. Часть рутины снимает и проверка состояния аккаунта в сквозной аналитике, где расход и результат уже сведены вместе и не нужно каждый раз собирать выгрузку заново.

Частые ошибки ABC-анализа в Директе

Большинство ошибок в ABC-анализе связаны не с самим методом, а с тем, как собирают и трактуют данные для него. Вот на что стоит обратить внимание перед тем, как делать выводы по группам.

• Делить строки только по расходу, без учёта результата — тогда группа C формально совпадает с самыми крупными кампаниями, хотя часть из них может приносить основной доход.
• Сравнивать периоды разной длины и разного сезона — например, обычную неделю с предновогодней: скачок или спад окажется сезонным эффектом, а не признаком реальной проблемы.
• Отключать всю группу C сразу, без разбора причины по каждой строке — среди неё почти всегда есть новые фразы или площадки, которым просто не хватило данных.
• Не проверить корректность целей в Метрике перед анализом — если цель считает лишние события или не считает часть реальных заявок, вся разметка групп строится на неверных цифрах.
• Путать ABC-анализ расходов с ABC-анализом товарного ассортимента — это разные задачи с разным объектом: расходы делят кампании и фразы по вкладу в результат, склад делит товары по остаткам и продажам.
• Игнорировать отложенные конверсии: короткий период занижает результат «долгих» фраз, по которым решение принимают не сразу, и несправедливо отправляет их в группу C.

Если после исправления этих ошибок часть кампаний всё равно ведёт себя непредсказуемо, стоит проверить более широкий список причин — он собран в статье про диагностику неработающей рекламной кампании и 15 типичных причин.

Источники

• Справка Яндекс Директа — Яндекс
• Справка Яндекс Метрики — Яндекс
• Яндекс Реклама — Яндекс

Если после выгрузки чисел из Мастера отчётов неясно, с чего начать разбор группы C, оставьте заявку — поможем настроить сквозную аналитику расходов и результата по вашему аккаунту Директа.