Jak zaoszczędziliśmy ćwierć miliona w budżecie reklamowym eliminując fikcyjny ruch?
- Bluerank & Rainbow
Kampanie Rainbow są dobrze zoptymalizowane, a usprawnienia wymagają zastosowania technologii data-driven. Wdrożyliśmy platformę CHEQ Paradome opartą na sztucznej inteligencji, która eliminuje boty i fałszywych użytkowników (Invalid Traffic, IVT). Wykluczając bezwartościowy ruch, od razu zauważyliśmy poprawę w skuteczności działań reklamowych. Osiągnęliśmy to bez uruchamiania dodatkowej kampanii - oszczędzając czas i nie zwiększając kosztów.
Projekt nominowany w konkursie European Search Awards 2023 w kategorii: Best use of data - PPC (Large)
Wyzwania
Wysoka ilość Centrów Danych w raportach Invalid Traffic
Po uruchomieniu rozwiązania zauważyliśmy, że w raportach IVT pojawia się duża ilość Centrów Danych wstępnie skategoryzowanych jako „podejrzany ruch”. Uwzględnianie takiego ruchu w analizach powoduje, że możemy oceniać nieprawdziwy obraz efektywności naszych działań.
Ruch przychodzący z terytoriów innych niż objęte kampanią płatną
W raportach odnotowany został ruch z obszarów, w których oferta Rainbow nie jest dostępna do zakupu i które nie były targetowane w przekazie reklamowym. Ruch ten wynosił 12,7 % całkowitego ruchu na witrynie. Taki ruch wymaga uwagi i jest sygnałem, że możemy mieć do czynienia z podszywaniem się botów pod użytkowników.
Automatyczna analiza fraudu w wielu kampaniach jednocześnie
Rainbow prowadzi wiele kampanii równocześnie, część z nich jest sezonowa, co jest specyficzne w branży turystycznej. Wyzwaniem było jednoczesne analizowanie IVT w kampaniach odnoszących się do bieżącej oferty oraz przyszłego sezonu. Dlatego mapowaliśmy i łączyliśmy sezonowość z nietypowym zachowaniem użytkowników, sygnalizującym zautomatyzowane wizyty.
Strategia i realizacja
W Polsce w kategorii travel wskaźnik IVT w ruchu płatnym wynosi między 3-7%. Z przeprowadzonych analiz IVT dla Rainbow wynikało, że poziom fikcyjnego ruchu to około 4%. Biorąc pod uwagę skalę wydatków na działania płatne to roczna strata biznesowa spowodowana działaniem botów/ fikcyjnych użytkowników wynosiła kilkaset tysięcy. Uwzględniając średni ROAS oraz stratę biznesową, Rainbow przez boty tracił możliwość wygenerowania dodatkowego przychodu ze sprzedaży dodatkowych wycieczek prawdziwym konsumentom.
Ponadto wchodzący ruch IVT zniekształcił lejek konwersji. Spowodowało to obniżenie przychodów i negatywnie wpływało na zwrot z inwestycji w kampanię. By rozwiązać problem, usunęliśmy ruch botów z płatnych kampanii i zmniejszyliśmy IVT o ponad 50%. Efektem długookresowym była poprawa zawartości w czasie rzeczywistym list remarketingowych dzięki usuwaniu fikcyjnych i niekonwertujących “użytkowników”.
CHEQ Paradome to rozwiązanie klasy cybersecurity służące poprawie działań digital performance marketing. Pozwala identyfikować boty i fałszywych użytkowników oraz wykluczyć ich obecność z działań digital marketingowych, procesu lejka sprzedażowego, analiz i prognoz.
Projekt przy użyciu tego narzędzia jest prowadzony w trybie ciągłym. Tutaj odnosimy się do wyników uzyskanych w pierwszych 12 miesiącach, od czerwca 2022 do czerwca 2023. Biorąc pod uwagę wyzwania, z którymi się mierzyliśmy, w pierwszej kolejności dopasowaliśmy rozwiązanie do realiów rynku polskiego, tworząc „white list” narzędzi, z których korzysta Rainbow. W wyniku pogłębionej analizy i kalibracji potwierdziliśmy wiarygodność 50% Centrów Danych - „white list”, zaś reszta została oznaczona jako fałszywa i zablokowana. Dzięki temu otrzymaliśmy lepszy obraz ruchu oraz dokładniejsze dane o ruchu płatnym.
Skalibrowaliśmy rozwiązanie, by nie zablokować realnych użytkowników (Polaków), którzy mieszkają poza granicami kraju. Po głębszej analizie ruchu stwierdziliśmy, że niektórzy użytkownicy, którzy uzyskali dostęp do witryny z obszarów niedocelowych i zadeklarowali swoją lokalizację jako Polskę, byli Polakami mieszkającymi w innych krajach. Dopracowaliśmy rozwiązanie, by nie zablokować potencjalnych konsumentów.
Rozwiązanie zostało zintegrowane z wszystkimi kampaniami w celu automatycznej optymalizacji jakości ruchu nie tylko podczas sezonów letniego i zimowego. Optymalizacja ruchu odbywała się automatycznie przez cały czas trwania kampanii.
Rezultaty
- Optymalizacja jakości ruchu płatnego, w rezultacie fikcyjny ruch z kanałów płatnych został zredukowany o 72%,
- Ponad 250 000 złotych zaoszczędzonego budżetu reklamowego,
- Wykluczenie z list remarketingowych fikcyjnych użytkowników: wyższy współczynnik konwersji oraz poprawa widoczności kampanii wśród prawdziwych klientów, zwiększenie zasięgu do szerszej grupy prawdziwych konsumentów on-line (poprawa o 1,54 %).
Jestem bardzo pozytywnie zaskoczony wynikami, jakie Bluerank z CHEQ Paradome osiągnęli dla firmy Rainbow. Poprawiliśmy jakość ruchu oraz zapewniliśmy regularne wykrywanie i ograniczenia nieprawidłowości na R.pl
Piotr Wilk, Senior E-commerce Manager, Rainbow Tours SA
Zobacz także
1+1=3, czyli jak znaleźć dodatkową wartość dzięki hurtowni danych w Snowflake
- Bluerank & Avon
Praca z danymi ogromnej międzynarodowej organizacji może wiązać się z wyzwaniem wymagającym wyciągania wniosków z danych rozproszonych w wielu różnych...
Jak zwiększyć ROAS i obniżyć koszty konwersji z wykorzystaniem Microsoft Advertising
- Bluerank i Endo
Dzięki elastycznemu podejściu do testowania narzędzi jakie udostępnia system Microsoft Advertising oraz przyjętej strategii reklamowej osiągnęliśmy zwrot z...