התאמות הצעות מחיר לפי מכשיר וגיאוגרפיה: משתנים שמניעים ROAS

התאמות הצעות מחיר לפי מכשיר וגיאוגרפיה הן משתנים, המבוטאים בדרך כלל כאחוז או כמכפיל, שמעלים או מורידים את ההצעה הבסיסית שלך בהתאם לשאלה האם המשתמש נמצא במכשיר נייד או שולחני, ובאיזו מדינה או אזור הוא נמצא. בשימוש נכון, הם אחת הדרכים המהירות ביותר להניע ROAS מבלי לגעת בקריאייטיב כלל, כי הם מאפשרים לך לשלם יותר במקום שבו ערך ההמרה הוא הגבוה ביותר ופחות במקום שבו הוא לא, במקום הצעה אחידה אחת שנמרחת באופן שווה על פני כל מכשיר ואזור גיאוגרפי שהטרגוט שלך מגיע אליו.

למה הצעה אחת לכל המכשירים והאזורים הגיאוגרפיים משאירה כסף על השולחן#

המכירה הפומבית של כל רשת מקורית היא עיוורת לשולי הרווח שלך כברירת מחדל. היא ממטיבה את ההצעה והטרגוט שקבעת, לא למקום שבו ערך ההמרה האמיתי שלך מרוכז. אם המרות במכשירים ניידים הן בחצי מהקצב של המרות במכשירים שולחניים עבור ההצעה שלך, אבל אתה מציע את אותו הסכום על שניהם, אתה או משלם יותר מדי על תעבורה ניידת או משלם פחות מדי על תעבורה שולחנית, ובדרך כלל שניהם בו זמנית. אותו ההיגיון חל על פני אזורים גיאוגרפיים: מדינה מדרגה ראשונה עם ערכי הזמנה ממוצעים גבוהים יותר יכולה לספוג הצעה גבוהה יותר ממדינה מדרגה שלישית שבה אותה לחיצה שווה פחות עבורך.

משתנים לפי מכשיר וגיאוגרפיה קיימים במיוחד כדי לתקן זאת מבלי לדרוש קמפיינים נפרדים לכל שילוב.

איפה נמצאים המנופים#

בדקו את התיעוד הנוכחי של כל רשת עבור שמות השדות המדויקים והאם המשתנה הוא מכפיל קשיח או אות רך שהאלגוריתם שוקל לצד גורמים אחרים; זה משתנה מעת לעת והמכניקה שונה מעט בין רשת לרשת. ראה כיצד מודעות Taboola עובדות וכיצד Outbrain עובד עבור מכניקת ההצעות הבסיסית שעליה יושבים המשתנים הללו.

בניית משתנה המכשיר הראשון שלך#

לפני קביעת כל משתנה, הוציאו דוח המרות מפוצל לפי מכשיר מהמעקב שלכם, לא מדוח הלחיצות של הרשת. אתה צריך שיעור המרה וערך הזמנה ממוצע לפי מכשיר, לא רק לחיצות או CTR, כי למכשיר יכול להיות CTR גבוה ושיעור המרה נמוך, מה שיוביל אותך להציע בכיוון הלא נכון אם רק הסתכלת על מעורבות.

גישה התחלתית פשוטה:

1. חשבו CPA אפקטיבי לפי מכשיר על פני המדגם המשמעותי האחרון שלכם (לפחות 2-3x מה-CPA המטרה בהוצאה לכל מכשיר).
2. אם ה-CPA בניידים גרוע ב-30% מה-CPA בשולחניים, התחילו עם משתנה הצעה נייד של כ-20% עד 30%- , ולא בפער המלא; מכירות פומביות מגיבות בצורה לא ליניארית וחיתוך ראשוני אגרסיבי יכול להסיר אתכם מהמכירה הפומבית לחלוטין ולא רק להפחית נפח.
3. צפו בנפח, לא רק ב-CPA, בשבוע הראשון. משתנה שהוא אגרסיבי מדי יכול להרעיב מכשיר לחלוטין מחשיפות, מה שלפעמים גורם ל-CPA להיראות טוב באופן מלאכותי על מדגם זעיר שנותר.
4. התאימו שוב לאחר שבוע שלם של נתונים תחת המשתנה החדש, מכיוון שתמהיל האנשים שרואים את המודעה שלך בכל מכשיר משתנה ברגע שהמשתנה פעיל.

בניית משתנה הגיאוגרפיה הראשון שלך#

משתנים גיאוגרפיים פועלים לפי אותו ההיגיון אך משפיעים על דירוגים גיאוגרפיים בצורה ישירה יותר. מדינות מדרגה ראשונה תומכות בדרך כלל בהצעות מחיר גבוהות יותר כי ערך ההזמנה הממוצע שם גבוה יותר; אזורים גיאוגרפיים מדרגה שנייה ושלישית צריכים בדרך כלל הצעות מחיר נמוכות יותר כדי להישאר רווחיים בהתחשב בערכי הזמנה נמוכים יותר בדרך כלל, אך יכולים גם להיות עם תחרות נמוכה בהרבה, כלומר הצעה צנועה עדיין זוכה בהרבה נפח. זה אותו הדינמיקה שמאחורי הרחבה לאזורים גיאוגרפיים חדשים כדרך למצוא מלאי זול יותר ופחות תחרותי לאחר שקמפיין מדרגה ראשונה מבשיל.

אל תקבעו משתנים גיאוגרפיים על סמך הנחה בלבד. הוציאו ביצועים בפועל לפי מדינה אם הנפח שלכם תומך בכך; הנחות לגבי אילו אזורים גיאוגרפיים "אמורים" להמיר היטב שגויות לעתים קרובות מספיק כדי שהנתונים יהיו שווים את שלב הדיווח הנוסף.

שילוב משתנים לפי מכשיר וגיאוגרפיה#

השניים משפיעים זה על זה. אזור גיאוגרפי שממיר היטב במכשירים שולחניים עשוי להמיר בצורה גרועה במכשירים ניידים באותה מדינה, וטיפול ב"משתנה גיאוגרפי" וב"משתנה מכשיר" כהגדרות עצמאיות לחלוטין יכול לייצר הצעה משולבת שהיא שגויה בכל כיוון. במקומות שבהם רשת תומכת בכך, בדקו פילוחים משולבים של מכשיר לפי גיאוגרפיה, לא רק כל מימד בנפרד, לפני סיום המשתנים. זה גם המקום שבו הצעות מחיר ברמת המפרסם מוסיפות מימד שלישי: קהל המפרסם נוטה לתמהיל מכשיר וגיאוגרפיה מסוים, ולכן משתנים של מפרסם, מכשיר וגיאוגרפיה אינם מנופים עצמאיים לחלוטין למרות שדשבורד הרשת מציג אותם כהגדרות נפרדות.

דוגמה מעובדת#

נניח שה-CPA הכולל של קמפיין יושב בדיוק על המטרה, 35 דולר, מעורב על פני מכשיר וגיאוגרפיה. הוצאת הפילוח מראה שולחניים בארה"ב ממירים ב-CPA של 22 דולר, ניידים בארה"ב ב-CPA של 48 דולר, ואזור גיאוגרפי משני מדרגה שנייה ב-CPA של 30 דולר על שני המכשירים יחד. הממוצע המעורב מסתיר קטע שולחניים בארה"ב שכבר רווחי מאוד וקטע ניידים בארה"ב שמפסיד כסף באופן פעיל ביחס למטרה.

מעבר ראשון סביר: הציעו מחיר גבוה יותר לשולחניים בארה"ב ב-25-30%, הציעו מחיר נמוך יותר לניידים בארה"ב ב-25-30%, והשאירו את האזור הגיאוגרפי מדרגה שנייה כפי שהוא מכיוון שהוא כבר קרוב למטרה. לאחר שבוע, ה-CPA המעורב באותו תקציב כולל זז בדרך כלל באופן משמעותי לכיוון המטרה, רק מהעברת הוצאות לקטע שכבר עבד, מבלי לגעת בקריאייטיב, בעמוד נחיתה או בהצעה כלל. הלקח מתכלל: מדד מעורב שנראה מקובל יכול להסתיר קטע אחד שמסבסד אחר, ומשתנים הם הדרך שלך להפסיק את הסיבסוד מבלי לסגור תעבורה לחלוטין.

טעויות נפוצות#

• קביעת משתנים על סמך הנחות תעשייה במקום הנתונים שלך. "ניידים תמיד ממירים גרוע יותר" אינו נכון באופן אוניברסלי; זה תלוי בעמוד הנחיתה שלך, בהצעה ובתהליך התשלום.
• תיקון יתר על מדגם קטן. משתנה מכשיר של 50%- המבוסס על שלושה ימים של נתונים מגיב בדרך כלל לרעש, לא לדפוס אמיתי.
• שוכחים לחזור לאחר שינוי בעמוד נחיתה או בקריאייטיב. עמוד נחיתה לא ידידותי לנייד שתוקן מאוחר יותר אומר שהמשתנה הנייד הישן שלך הוא כעת מיושן וכנראה שמרני מדי.
• התעלמות מהשפעות הדדיות. אופטימיזציה של מכשיר וגיאוגרפיה באופן עצמאי מבלי לבדוק את הפילוח המשולב יכולה להשאיר רווח אמיתי על השולחן או, גרוע מכך, לדכא באופן פעיל שילוב רווחי.

שילוב משתנים במחזור הדיווח שלך#

משתנים לפי מכשיר וגיאוגרפיה אינם תצורה שנקבעת פעם אחת. בנו אותם לאותו מחזור שבועי שהיית משתמש בו לסקירות הצעות מחיר ברמת המפרסם: הוציאו את הפילוח לפי מכשיר וגיאוגרפיה לצד דוח המפרסם, בדקו האם המשתנים של השבוע שעבר הזיזו את ה-CPA המעורב בכיוון הנכון, והתאימו בהדרגה במקום לאפס מחדש מאפס בכל פעם. מכיוון ששלושת המימדים, מפרסם, מכשיר וגיאוגרפיה, משפיעים זה על זה, שינוי שלושתם בבת אחת מקשה לדעת איזו התאמה גרמה בפועל לתוצאה. במידת האפשר, שנה מימד אחד בשבוע עד שתרגיש עד כמה החשבון הספציפי שלך רגיש לכל מנוף.

בדיקת התוכנית מול התנהגות השוק האמיתית#

לפני סיום התאמות ההצעות, זה עוזר לראות האם ההנחות שלך תואמות את האופן שבו המתחרים בענף שלך מתנהגים בפועל על פני מכשיר וגיאוגרפיה. אם קריאייטיב מתחרה בנישה שלך פועל בעיקר באזורים גיאוגרפיים מדרגה ראשונה במכשירים שולחניים ומופיע לעתים רחוקות במכשירים ניידים במדינות מדרגה שלישית, זהו אות לגבי היכן נוטה להימצא המלאי הרווחי, שנאסף מקמפיינים אמיתיים ופועלים כרגע ולא מניחושים. אינדקס אינטליגנציית המודעות של OpenAdLibrary מאפשר לך לבדוק את הדפוס הזה ישירות על פני רשתות לפני שאתה מתחייב בתקציב לתוכנית משתנים שנבנתה על הנחות בלבד.

המסקנה#

משתני הצעות מחיר לפי מכשיר וגיאוגרפיה הם מנוף בעל מאמץ נמוך והשפעה גבוהה בדיוק בגלל שהם אינם דורשים קריאייטיב חדש, הצעות חדשות או דפי נחיתה חדשים, רק מפה מדויקת יותר של המקום שבו הערך של הקמפיין הקיים שלך כבר מרוכז. רוב החשבונות שמפעילים הצעה אחידה על פני מכשיר וגיאוגרפיה מסבסדים שלא ביודעין את הקטעים בעלי הביצועים הגרועים ביותר שלהם עם הטובים ביותר. תיקון הפיצול הזה שווה בדרך כלל יותר ל-ROAS תוך שבוע ממה שרוב מחזורי האיטרציה הקריאייטיביים שווים בחודש.