Работая в сфере digital-маркетинга более 10 лет, я видела множество изменений в рекламных инструментах Google. Performance Max – один из самых противоречивых форматов. Он предлагает максимальный охват и автоматизацию, но может приносить как феноменальные результаты, так и полный хаос в виде нерелевантных лидов.
Я работала с рекламными аккаунтами, где PMax становился основным драйвером продаж, и видела бизнесы, для которых он просто не работает. Сейчас команда использует этот тип кампаний для 90% клиентов, но всегда с четкими настройками, регулярным анализом и корректировками.
Одна из главных проблем, с которыми сталкиваются маркетологи и бизнесы в PMax – спамные лиды. Давайте разберем, почему это происходит, как минимизировать потери и сделать кампании более эффективными.
1. Что такое кампании с максимальной эффективностью и почему их выбирают?
Performance Max (PMax) – это тип рекламной кампании Google Ads, который объединяет все рекламные каналы Google в одном инструменте. Благодаря автоматизации и искусственному интеллекту, PMax помогает рекламодателям охватывать целевую аудиторию через:
- Поисковую сеть (Search Ads);
- Контекстно-медийную сеть (Display Ads);
- YouTube (видеореклама);
- Gmail (реклама в почте);
- Discovery (реклама в лентах рекомендаций);
- Google Карты (для локального бизнеса).
Основная идея – уменьшить ручную работу рекламодателей, предоставив алгоритмам возможность самостоятельно выбирать аудиторию для показа рекламы, оптимизировать ставки в реальном времени и определять наиболее эффективные каналы для достижения бизнес-целей.
2. Почему Performance Max генерирует спамные лиды?
Performance Max – это мощный инструмент автоматизации, но у него есть ряд особенностей, которые могут приводить к нерелевантным обращениям. Главная проблема заключается в том, что рекламодатели имеют ограниченный контроль над настройками. В результате, кампании иногда привлекают аудиторию, которая не соответствует бизнес-целям.
Что такое спамные лиды?
Спамные лиды – это нерелевантные или некачественные обращения, которые получает бизнес через рекламные кампании. Они, как правило, не имеют реального потенциала стать клиентами и не соответствуют бизнес-целям. Их можно разделить на несколько категорий:
- Фейковые запросы, созданные ботами или недобросовестными пользователями;
- Некорректные контактные данные (например, вымышленные или некорректные номера телефонов и email-адреса);
- Обращения от пользователей, которые не заинтересованы в услугах или товарах бизнеса (например, запросы, касающиеся другой сферы или услуг в регионах, где компания не работает).
Основные причины появления спамных лидов в PMax:
- Слишком широкий охват аудитории.
Алгоритмы Google стараются максимально расширить охват, привлекая новых пользователей, но это может приводить к генерации нерелевантных или низкокачественных лидов.
- Фокус на количестве, а не на качестве.
Performance Max часто ориентирован на достижение конверсий (например, заполнение форм или телефонные звонки), не учитывая их качество.
- Недостаточная сегментация аудитории.
Без детальной проработки аудиторий (сигналы, ремаркетинг, собственные списки) алгоритм работает “вслепую”, что увеличивает вероятность показа рекламы случайным пользователям.
- Низкое качество источников трафика.
PMax использует широкий спектр рекламных площадок, включая YouTube, Gmail и другие, некоторые из которых могут генерировать некачественный трафик.
Как это влияет на бизнес?
- Финансовые потери.
Спамные лиды “съедают” рекламный бюджет, уменьшая ресурсы для привлечения реальных клиентов. ROI кампании снижается, делая её менее выгодной.
- Трата времени и ресурсов.
Сотрудники вынуждены обрабатывать нецелевые заявки, отвлекаясь от работы с потенциальными клиентами.
- Снижение доверия к инструменту.
Негативный опыт работы с PMax может привести к недоверию к рекламе Google Ads в целом. Бизнесы начинают избегать использования инструментов, которые могли бы бы более эффективными при условии правильной настройки.
3. Стратегии минимизации спамных лидов
Чтобы снизить количество нерелевантных обращений в PMax, важно применять комплексный подход к настройке рекламы.
- Оптимизация целей конверсий:
- Используйте качественные цели, такие как подтвержденные продажи или реальные звонки;
- Избегайте целей, которые не соответствуют бизнес-задачам (например, простых взаимодействий с контентом).
- Использование детализированных аудиторных сигналов:
- Загружайте собственные списки клиентов из CRM для точного таргетинга;
- Настраивайте аудитории на основе расширенных демографических данных, интересов и поведения, которые соответствуют портрету вашей целевой аудитории. Используйте поисковые темы.
- Оптимизация целевых страниц:
- Интегрируйте инструменты проверки форм (валидация email, телефонов);
- Используйте капчу для защиты от автоматических спам-запросов;
- Регулярно тестируйте разные варианты страниц, чтобы выявить наименее подверженные спаму.
- Оптимизация рекламных креативов:
- Пишите конкретны CTA, ориентированные исключительно на вашу ЦА;
- Используйте тексты и визуалы, которые сразу отсеивают не заинтересованных в продукте пользователей.
- Анализ данных и настройка исключений:
- Мониторьте данные кампаний, чтобы определить, какие каналы или сегменты генерируют спамные лиды. Используйте UTM-метки на уровне кампаний, групп объектов, чтобы точно определить источник спама;
- Добавляйте минус-слова для исключения нерелевантных запросов;
- Проанализируйте рекламные плейсменты, чтобы исключить неэффективные рекламные площадки;
- Установите скрипты для анализа PMax-кампаний, чтобы выявлять источники спамных лидов.
Использование данных рекомендаций поможет не только снизить количество спама, но и увеличить общее качество трафика, а также рентабельность рекламных кампаний.
4. Уменьшение количества спамных лидов: опыт LuxSite
Контекст
Клиент – компания, занимающаяся международными грузоперевозкам. Бизнес имеет чёткие ограничения относительно минимального веса и дистанций, с которыми он готов работать. В связи с высокой нишевой конкуренцией, реклама в Google Ads стала слишком дорогой. Поэтому мы приняли решение протестировать кампании PMax с разными сигналами аудиторий.
После запуска, однако, мы столкнулись с проблемой спама (50% лидов были нерелевантными). Среди них:
- Неправильные контактные данные.
- Запросы на виды перевозок, транспорт и дистанции, которые не входят в сферу деятельности клиента.
- Фальшивые заявки от конкурентов.
Несмотря на то, что кампаний также генерировали и целевые лиды, существенная часть спама влияла на их эффективность, поскольку алгоритмы оптимизировались даже под некачественные заявки.
Наши действия
- Маска для контактных данных. Чтобы минимизировать ошибки при заполнении форм, мы добавили “маску” для телефонов и email-адресов, которая автоматически проверяет корректность ввода.
- Четкая сегментация на посадочных страницах и в объявлениях. На первом экране посадочных страниц, в текстах объявлений и баннерах максимально заметно указали минимальный вес груза, который обслуживает компания.
- Детальный анализ с помощью UTM-меток. Настроили UTM-метки, что позволило отслеживать качество лидов на уровне каждой кампании и группы объектов.
- Установка скриптов для PMax кампаний. С помощью скриптов мы проанализировали источники спамных лидов и выявили, что значительная их часть поступала из показов на YouTube. Чтобы сократить спам, мы удалили все видео объекты, сместив акцент рекламы на поисковую сеть и КМС, которые показывали более высокое качество лидов. Конечно, такие действия могут принести временный эффект, пока Google Ads автоматически не сгенерирует видео. Однако за это время кампания успевает переоптимизироваться под более качественные лиды.
- Работа с минус-словами и местами размещения. На начальном этапе, а затем и ежедневно, мы активно добавляли минус-слова, в том числе относящиеся к нерелевантным типам грузов, направлениям перевозок, видам транспорта и другим нецелевым запросам, выявленным с помощью скриптов. Параллельно исключали неэффективные места размещения объявлений, чтобы сосредоточить бюджет на целевой аудитории.
- Оперативная обратная связь по качеству лидов. Для эффективного мониторинга и анализа лидов мы разработали удобную отчетность в Google Sheets, куда выгружались данные по всем обращениям. Таблица включала ключевые параметры: дату, источник лида, тип обращения, детали (комментарии от логиста) и оценку качества (целевой или нецелевой лид). Для быстрого анализа мы настроили фильтры, позволяющие оперативно выделять ключевую информацию. Это, например, помогло сразу выявить, что большая часть спамных заявок поступала не через звонки, а через формы, заполненные на сайте.
- Обновление сигналов аудиторий и перезапуск кампаний. Пересмотрели и уточнили настройки сигналов аудиторий, чтобы сузить охват до максимально релевантной аудитории. Рекламные кампании PMax были перезапущены с обновленными настройками.
Результаты
После внедрения всех изменений количество спамных заявок сократилось до 10–15%. Полностью исключить нерелевантные или фейковые лиды невозможно, но достигнутый результат значительно повысил качество обращений и общую эффективность рекламных кампаний, что положительно сказалось на работе компании.
Выводы
Performance Max – мощный инструмент лидогенерации, но без правильных настроек он может приводить к большому количеству спама. Чтобы минимизировать нецелевые обращения, важно работать с качественными аудиториями, пптимизировать целевые страницы, использовать минус-слова и анализировать источники трафика. Такой подход помогает не только снизить количество спамных лидов, но и существенно повысить эффективность рекламных кампаний.