Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
Piszę to na koniec listopada, czyli tuż po tygodniu, w którym większość kont sklepowych zobaczyła koszty kliknięcia wyraźnie wyższe niż przez cały wcześniejszy rok. Pytanie, które wtedy wraca, brzmi zawsze podobnie: co zepsuliśmy w kampanii.
Zwykle nic. Aukcja w dniach największych wyprzedaży jest po prostu inną aukcją niż ta z połowy października — z inną liczbą uczestników, innymi budżetami i innymi stawkami. Twoje konto może być skonfigurowane identycznie i płacić dwukrotnie więcej za to samo kliknięcie.
Warto rozumieć ten mechanizm z dwóch powodów. Pierwszy: żeby nie szukać przyczyny tam, gdzie jej nie ma, i nie psuć działającej kampanii nerwowymi zmianami. Drugi: żeby w przyszłym roku zaplanować budżet i strategię z wyprzedzeniem, bo w trakcie szczytu możliwości reakcji są ograniczone.
Warto wrócić do podstawy, bo ona wyjaśnia wszystko. W aukcji Google nie płacisz swojej maksymalnej stawki — płacisz tyle, ile potrzeba, żeby wyprzedzić następnego reklamodawcę, biorąc pod uwagę jego stawkę i jakość.
Twój koszt kliknięcia jest więc funkcją tego, co robi konkurencja, nie tylko tego, co ustawiłeś. Jeśli w listopadzie do aukcji na Twoje frazy dołącza kilkunastu nowych reklamodawców z sezonowymi budżetami, a dotychczasowi podnoszą stawki, cena rośnie, choć Ty nie zmieniłeś nic.
Do tego dochodzą trzy czynniki wzmacniające.
Więcej uczestników. Sklepy, które przez rok nie reklamowały się wcale, w tym okresie uruchamiają kampanie. Rośnie liczba licytujących na te same zapytania.
Wyższa gotowość do przepłacania. W tygodniu, w którym robi się znaczną część rocznego obrotu, wiele firm akceptuje koszt konwersji, którego nie zaakceptowałoby w marcu. To podnosi poziom całej aukcji.
Zmiana struktury zapytań. Ludzie szukają inaczej — z dopiskami o wyprzedaży, o rabatach, o okazjach. Część tych zapytań jest znacznie bardziej obleganych niż zwykłe frazy produktowe.
To druga część odpowiedzi i częściej pomijana.
Strategie automatyczne uczą się na historii. Model zbudowany na danych z października zakłada określone prawdopodobieństwo konwersji i określony poziom konkurencji. W szczycie sezonu obie te rzeczy zmieniają się z dnia na dzień — współczynnik konwersji rośnie, ale konkurencja też — a algorytm reaguje z opóźnieniem, bo najpierw musi zobaczyć nowe dane.
Praktycznie objawia się to na dwa sposoby. Przy strategii nastawionej na wartość albo liczbę konwersji system, widząc wyższą skłonność do zakupu, licytuje agresywniej i koszt kliknięcia skacze. Przy strategii z ambitnym celem zwrotu bywa odwrotnie: system uznaje, że przy podniesionych cenach aukcji cel jest nieosiągalny, i wycofuje się z licytowania — kampania cichnie w najlepszym tygodniu roku.
Ten drugi scenariusz jest kosztowniejszy i mniej widoczny, bo w raportach wygląda jak spadek ruchu, nie jak problem ze stawkami.
W szczycie sezonu pole manewru jest wąskie, ale nie zerowe.
Czego nie robię: nie przełączam strategii ustalania stawek w trakcie szczytu. Zmiana strategii uruchamia okres nauki, a nauka w najbardziej nietypowym tygodniu roku daje model, który potem trzeba i tak przestawiać.
Nie panikuj przy wzroście kosztu kliknięcia. To metryka pośrednia. Znaczenie ma koszt konwersji i zwrot z wydatków — a te bywają w tym okresie lepsze niż zwykle, mimo droższych kliknięć, właśnie dlatego że ludzie kupują chętniej.
Nie obniżaj stawek odruchowo. Obniżenie stawek w tygodniu największego popytu to oddanie ruchu konkurencji w najlepszym możliwym momencie.
Nie oceniaj kampanii po jednym dniu. Dane o konwersjach docierają z opóźnieniem, a przy droższych produktach część zakupów z tego tygodnia domknie się w grudniu.
Nie porównuj kosztu kliknięcia z poprzednim miesiącem. Sensowne porównanie to ten sam okres rok wcześniej. Wszystko inne prowadzi do fałszywych wniosków.
Praca, którą warto wykonać w spokojnym okresie, bo w listopadzie jest już na nią za późno.
Zaplanuj budżet z uwzględnieniem wyższych cen. Jeśli w szczycie koszt kliknięcia rośnie, to utrzymanie tej samej liczby kliknięć wymaga większego budżetu. Warto to policzyć z góry i zabezpieczyć środki, zamiast negocjować je w trakcie.
Zbuduj listy odbiorców wcześniej. Remarketing do osób, które odwiedziły sklep w październiku, jest w listopadzie najtańszym dostępnym ruchem. Lista, której nie zacząłeś budować, nie powstanie wstecz.
Wprowadź korekty sezonowe z wyprzedzeniem, a nie w dniu szczytu.
Zrób porządek w danych produktowych przed sezonem. Odrzucone oferty w Merchant Center są w tym okresie najczęstszą przyczyną nagłej utraty ruchu — a niedostępny asortyment boli bardziej niż drogie kliknięcia.
Zapisz, co się działo. Poziom kosztów kliknięcia, współczynnik konwersji i utracony udział w wyświetleniach z tego tygodnia to najlepszy materiał do zaplanowania przyszłego roku. Za dwanaście miesięcy nikt tego nie odtworzy z pamięci, a bez tych liczb rozmowa o budżecie na kolejny sezon znowu będzie rozmową o przeczuciach.
Używamy plików cookies, aby ułatwić Ci nawigację oraz wykonywanie określonych funkcji. Szczegółowe informacje o wszystkich plikach cookies znajdziesz w każdej kategorii zgody poniżej.
Pliki cookies oznaczone jako "Niezbędne" są przechowywane w Twojej przeglądarce, ponieważ są one kluczowe dla zapewnienia podstawowych funkcji strony.
Używamy również plików cookies firm trzecich, które pomagają nam analizować, w jaki sposób korzystasz z tej strony, zapamiętują Twoje preferencje oraz dostarczają treści i reklamy odpowiednie dla Ciebie. Te pliki cookies będą przechowywane w Twojej przeglądarce tylko za Twoją uprzednią zgodą.
Możesz zdecydować, czy chcesz włączyć lub wyłączyć niektóre bądź wszystkie te pliki cookies, jednak wyłączenie niektórych z nich może wpłynąć na Twoje doświadczenia podczas przeglądania strony.
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __cf_bm | 13 minutes | Cloudflare bot management — distinguishes humans from bots. |
| rc::* | Persistent | Google reCAPTCHA — localStorage holding anti-bot challenge state. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| wpEmojiSettingsSupports | Session | WordPress — sessionStorage flag caching whether the browser can render emoji (feature detection). |
| ytidb* | Persistent | YouTube — IndexedDB storing playback/search state for embedded videos. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| _ga_* | 400 days | Google Analytics 4 — persists session state per property. |
| _ga | 400 days | Google Analytics — distinguishes unique users via a client id. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| NID | 183 days | Google — stores preferences for personalized ads. |
| fr | 90 days | Meta — encrypted Facebook id and browser id for ads. |
| _gcl_au | 90 days | Google AdSense/Ads — experiments with advertising efficiency (conversion linker). |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __Secure-YNID | 180 days | |
| YSC | Session | |
| __Secure-ROLLOUT_TOKEN | 180 days | |
| VISITOR_INFO1_LIVE | 180 days | |
| VISITOR_PRIVACY_METADATA | 180 days | |
| datr | 400 days | |
| sb | 400 days | |
| wd | 7 days |