05
Автостратегиям нужны данные, а данные берутся из бюджета
Большинство кампаний сегодня работает на автоматических стратегиях. Рекламодатель задаёт рамку — целевую цену конверсии или недельный бюджет, — а ставками в каждом конкретном аукционе управляет система.
У такой схемы есть этап, который почти все недооценивают: обучение. После запуска или после существенной правки стратегия набирает статистику — какие запросы, аудитории и время дают конверсии. Пока данных мало, система действует осторожно и ошибается, и цена клика в этот период скачет сильнее обычного.
Отсюда два следствия, которые стоят денег.
Первое: не правьте кампанию каждый день. Каждое заметное изменение ставок, бюджета или целей отбрасывает обучение назад. Кампания, которую трогают трижды в неделю, живёт в режиме вечного обучения и никогда не выходит на стабильную цену. Разумный интервал — неделя, и лучше менять что-то одно за раз.
Второе: объём имеет значение. Чтобы система научилась, ей нужны конверсии — счёт идёт на десятки в неделю, а не на единицы. При маленьком бюджете в плотной тематике конверсий набирается слишком мало, обучение не завершается, и цена клика остаётся нестабильной просто потому, что системе не на чем учиться. Это одна из причин, по которой мы беремся за контекст от 100 000 ₽ бюджета — ниже этой планки в конкурентных нишах результат непредсказуем, и честнее сказать об этом сразу.
Если вы только выбираете, с чего начинать работу с трафиком, этот разговор шире одной рекламной кампании — мы разбирали его в статье про то, что запускать первым: контекст или SEO.
После запуска и после правок стратегия заново набирает статистику
В период обучения цена клика скачет сильнее обычного
Частые правки держат кампанию в режиме вечного обучения
Для обучения нужны десятки конверсий в неделю, а не единицы
Маленький бюджет в плотной нише — нестабильная цена