Проблема

По некоторым запросам Клиент был в топе поисковой выдачи на маркетплейсе. Рекламировался с помощью встроенной рекламы Amazon Ads.

Для решения его задачи мы подключили рекламу из внешних источников. Это позволило не только увеличить прибыль, но и поднять рейтинг на Amazon, а также количество органических продаж. 

Что сделали

1.Проанализировали ситуацию Клиента и запустили рекламу Google Ads 

Google — это самый горячий и большой источник трафика, потому что рекламу видит целевой Клиент, который ищет определенный товар. В этот момент пользователь находится внизу продуктовой воронки и готов покупать после клика.

Amazon — самый любимый интернет-магазин в США. Клиентов привлекает бесплатная и быстрая доставка с Amazon Prime и широкий ассортимент. По данным SimilarWeb у Амазона свыше 2,5 миллиардов посещений в месяц.

2. Получили от Клиента доступ к Amazon Attribution и настроили отслеживание.

Amazon Attribution — это аналитический инструмент внутри Amazon Advertising. С его помощью бренды, которые продают на маркетплейсе, могут видеть отчет по рекламным кампаниям за пределами Amazon. Сейчас инструмент запущен в бета-версии и доступен не всем. 

Решает такие задачи:

1. Представление отчетов об эффективности рекламных каналов.
2. Оптимизация каналов.
3. Анализ их эффективности. 

В Amazon Attribution источник рекламной кампании отслеживается с помощью специальной метки, так называемой Final URL suffix.

Метка добавляется к ссылке в объявлении и ведет на товары в магазине на Amazon. Это может быть продуктовая страничка с товаром, страница категории или главная страница магазина внутри Amazon. После того как Клиент совершает покупку, данные о продаже отображаются в сервисе Amazon Attribution, с привязкой к источнику.

В результате получили отчет с такими сведениями:

• рекламный канал
• место размещения
• количество зафиксированных кликов
• количество просмотров товара
• количество добавлений в корзину
• количество продаж
• количество проданных единиц товаров
• объем продаж
• соотношение просмотров продукта к кликам
• соотношение добавлений в корзину к кликам
• соотношение продаж к кликам.

3. Собрали максимально целевую и релевантную семантику с запросами со словом «amazon».

Мы подобрали большое количество запросов в Google Keyword Planner, которые содержали «amazon + название нашего продукта».

Обычно специалисты в PPC рекламе исключают слово «amazon» из поисковых кампаний, потому что в этом случае пользователь ожидает увидеть магазин или товар на Amazon, видит другой сайт и не покупает. Благодаря этому конкуренция по запросу очень низкая. 

В случае Клиента мы вели рекламу на товары из магазина на Amazon, поэтому для нас этот запрос максимально целевой.

Пример. Запрос «office chair», минимальная стоимость клика в USA на первой странице $0.99

Теперь добавляем к запросу слово «amazon» и стоимость клика снижается до $0.37. При грамотной настройке она снижается еще больше.

Мы выбрали запрос «office chair» для примера. Он не связан с деятельности нашего Клиента.

Перебрали ключевые слова, очистили ядро от таких слов, как «free», «coupon» и т. д.
В результате анализа отсеялось около 50% ключей.

4. Выбрали релевантные посадочные страницы под группы запросов.

Изначально мы ставили ссылку в объявлении на главную страницу магазина, опираясь на желание Клиента. Потом приняли совместное решение протестировать другой вариант — в объявлениях ссылаться на релевантные страницы.

Запросы разделили на группы и подобрали к каждой подходящие страницы категории или товара.

Количество продаж возросло примерно на 50%.  

5. Подготовили поисковые кампании по принципу SKAG.

SKAG (Single Keyword Ad Group) расшифровывается так: одна группа — один ключ — одно объявление. Объявление специально прописывается под конкретный ключ.

Благодаря подходу Single Keyword Ad Group мы можем указывать в текстах объявлений конкретный запрос, который вводил пользователь. Это повышает CTR, которое в свою очередь повышает Quality Score, а значит Клиент платит меньше за клик. 

Подход SKAG в разрезе кампаний в Amazon Attribution позволяет очень точно понимать эффективность каждого поискового запроса, поскольку используется точное соответствие.

6. Использовали все возможные расширения для объявлений.

Использование расширений увеличивает общую площадь объявления, делает его более заметным и кликабельным, что приводит к низкой стоимости клика. 

7. Проанализировали результаты.

Поскольку выросло количество переходов на страницы товаров, а также продажи и оборот, вырос и BSR (Best-Seller Rank). Рост BSR привел к росту органических продаж на маркетплейсе.

Для анализа результатов мы использовали Google Analytics, Amazon Attribution и Google Data Studio. В Google Analytics мы смотрели расходную часть, в Amazon Attribution — доходную, в Data Studio — объединяли доходную и расходную части и считали общую рентабельность инвестиций.

Из-за договора о неразглашении мы не можем назвать объем продаж Клиента, но например, мы снизили CPC с $0.37 до $0.17 при росте объема трафика в 5 раз.

Такие сводные отчеты мы сформировали для Клиента:

Общий отчет включает:

• количество кликов
• сумма затрат
• количество продаж
• общая сумма продаж
• количество единиц проданных товаров
• стоимость рекламы относительно продаж.

Отчет в разрезе кампаний включает:

• рекламная кампания
• сумма затрат
• количество кликов
• количество продаж
• общая сумма продаж
• стоимость рекламы относительно продаж.

Отчет в разрезе кампаний и ключевых слов включает:

• рекламная кампания
• поисковый запрос
• сумма затрат
• количество кликов
• количество продаж
• общая сумма продаж
• стоимость рекламы относительно продаж.

Плюсы и минусы метода

Плюсы

1. Далеко не все Amazon-предприниматели знают о таком подходе и используют Amazon Attribution, поэтому конкуренция в этом канале еще невысокая. 
2. Нет необходимости конкурировать с другими продавцами на странице результатов поиска Amazon. Вы отправляете трафик прямо на страницу товара или магазина.
3. Возможность одновременно получить трафик по большому списку запросов с низким СPC. На низкий CPC влияет добавление в поисковый запрос слова «amazon» и как результат — высокий QS (Quality Score).
4. Сайт Клиента на Amazon конвертирует, в среднем, в 2 раза лучше, чем его же сайт на платформе Shopify.
5. Привлекая трафик с других источников, вы увеличиваете рейтинг вашего продукта и получаете бонусом органические продажи.

Минусы

1. Можно вести отслеживание на уровне нашего ключевого слова (keyword), при этом уровень поискового запроса (search query) отследить нельзя. Отсюда вытекает необходимость использовать ключ только в точном соответствии или согласиться на меньший контроль эффективности. 
2. Статистика продаж не отображается в аккаунте Google Ads. Полученную информацию нужно сводить с помощью Google Data Studio.
3. Иногда статистика по кликам и посещением в Amazon может не сходиться. Причины: выбор неправильного часового пояса и проблемами со считыванием статистики на стороне Amazon (поскольку сервис Attribution пока находится в стадии бета-тестирования).
4. Полные данные по продажам отображаются от 2 до 14 дней после клика. Это негативно влияет на скорость оптимизации некоторых ключевых слов или кампаний.

Как еще повысить продажи на Amazon

• к поисковым кампаниям в Google Ads добавить GDN кампании
• продублировать и запустить поисковые кампании в Bing Ads
• создать рекламные кампании и ремаркетинг в Facebook и Instagram
• запустить рекламу в других социальных сетях, таких как Snapchat, TikTok, Twitter, Pinterest, Tumblr.

Выводы

1. Мы протестировали сервис Amazon Attribution. Теперь Клиент может отслеживать источники трафика и анализировать эффективность рекламных кампаний.

2. Проверили эффективность разных текстов объявлений, в том числе со словом «amazon». В результате снизили цену клика с $0.37 до $0.17 и повысили CTR. Как следствие за тот же бюджет клиент смог получить в два раза больше целевого трафика. 

3. Протестировали привлечение трафика с внешних источников на Amazon. Это привело к росту рейтинга продавца и количества продаж.

4. Теперь мы используем Amazon Attribution и ключевые слова с «amazon» для других Клиентов, которые продают на маркетплейсе.