• Чт. Окт 5th, 2023

Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

Автор:admin

Июл 7, 2023

Расскажу про метод, которым мы нашли несколько клиентов на ведение контекстной рекламы в 2021-2022.


                    Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

В статье много технических терминов и софта, не обязательно каждый из них понимать – главное вникнуть в логику того, что мы делали. Без этих терминов, статья была бы слишком “водянистой”.

Описанный ниже “комбайн” не запускали больше года, скорее всего в данном виде подход уже не актуален, поэтому выкладываю в открытый доступ.

Как автоматизировать поиск тех, у кого плохо настроена контекстная реклама

Гипотеза:

1. Найти общие маркеры, по которым с помощью внешних сервисов мы сможем определить низкое качество настройки рекламных кампаний

2. Прогнать списки домены через эти сервисы

3. По контактам с доменов, у кого реклама настроена плохо – написать на почту персонализированное сообщение со скриншотами и предложением сотрудничества.

Делать подобное руками на потоке не представлялось эффективным по окупаемости затрачиваемого времени, поэтому сразу пошли в автоматизацию.

Использовали следующий софт и сервисы:

1. Keys.so для анализа доменов (бесплатный аккаунт)

2. A-Parser (с пакетом прокси от них же) для парсинга по списку доменов

3. Browser Automation Studio для создания скриншотов

4. Mailmeteor для отправки сообщений на почту

Маркер плохо настроенной рекламы – соотношение количества ключевых слов и объявлений

“Снаружи” через сервисы мы не можем посмотреть структуру рекламных кампаний, ставки, полное семантическое ядро. Видим мы только то, что видит сервис, а среди данных, которые можно получить без регистрации в Keys.so – количество ключей и объявлений.

По опыту настройки контекстной рекламы знаем, что если, например, на 1 000 ключевых слов всего 1-2 различных объявления, то скорее всего аккаунт не проработан, настроен поверхностно, а следовательно – плохо конвертирует.

Понимаю, что это не универсальный метод, но более глубоких данных найти невозможно.

База доменов для проверки

Рассматривали 3 варианта добычи базы:

1. Купить готовые списки доменов в контекстной рекламе. Видели такой товар на бирже фриланса https://kwork.ru/. Сейчас найти этот “кворк” не удалось. От этого пути отказались, так как не было понятно, как проверить полноту и достоверность.

2. Взять базы доменов всех сервисов вроде Keys.so, spywords. В открытом доступе их не оказалось, обходные пути найти не смогли.

3. Использовать список всех актуальных .ru доменов и проверять самостоятельно.

Выбрали последний путь, скачав базу доменов по ссылкам в этом топике на Хабре: https://qna.habr.com/q/663590.

Сразу скажу, что по всем доменам не прошли, запускали точечно на небольшие выборки + иногда приходилось перезагружать скрипт, из-за чего нет понимания по количество пройденных.

Парсим количество ключевых слов и объявлений

A-Parser – классный софт для сбора данных с любых вебсайтов, активно использовали его на тот момент.

В нем собрали шаблон, который работал по следующей логике:

1. Брал сайт из списка (файл .txt)

Купить рекламу Отключить

2. Парсил по нему количество объявлений и ключевых слов с keys.so. Использовали встроенный парсер Rank::KeysSo.

3. Проверял соотношение количества ключевых слов к объявлениям. Если у домена больше, чем 100 ключевых слов на 1 объявление, то сохранял его в отдельный список.

4. Дополнительно через парсер HTML::EmailExtractor выгружались Email’ы, которые есть на странице. Впоследствии на них и будет проводиться рассылка.

Скриншот шаблона сейчас сделать проблематично, поэтому выкладываю только его логику.

Таким образом у нас оставался список только подходящих под наши критерии доменов.

Год назад у Keys.so поменялась система защиты, из-за чего было сложно найти прокси, с которыми можно было бы массово проводить такие операции. Какая ситуация с этим сервисом сейчас – не знаю.

Делаем скриншоты объявлений и ключевых слов

Следующий этап – автоматически сделать скриншоты для нужных нам доменов.

Для этой задачи заказали скрипт на Browser Automation Studio (https://bablosoft.com/shop/BrowserAutomationStudio) (далее BAS). Выбор пал на него, а не на ZennoPoster из-за ограничений в ресурсах сервера – последний на нем работал плохо.

Логика работы скрипта:

1. Взять домен из списка, зайти на его страницу на keys.so. Использовались те же прокси, что и для A-Parsera.

2. Сделать скриншот области с объявлениями и видимый раздел с ключевыми словами

3. Сохранить эти скриншоты на наш FTP, а ссылки на них – в файл с доменами.


                    Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

Во время первых запусков заметили, что Keys.so часто показывает совершенно нерелевантные для коммерческого сайта ключевики. Решили использовать это для повышения эффективности письма.


                    Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

Ошибкой было заказывать однопоточный скрипт – скорость обработки была небольшое – 3-5 сайтов в минут. Для масштабирования многопоточный вариант обязателен.

Формируем письмо для отправки

Все собранные сервисами данные сохранялись в Google Spreadsheets.

На основе них по шаблонам собирались отдельные элементы письма – строка “Всего Х различных объявлений на все запросы:”, где вместо X подставлялось реальное количество объявлений.


                    Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

Из готовых блоков с помощью сервиса MailMeteor (удобный софт для рассылок напрямую из Google Spreadsheets) для каждого домена собирались персонализированные письма:


                    Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

MailMeteor отслеживал статус отправленных писем – были ли они открыты. Плюс в нем можно выставить расписание для отправки писем, чтобы не портить портрет домена. Для повышения доверия.

Чего добились

С помощью этого подхода нашли несколько клиентов на контекстную рекламу. Масштабировать и массово рассылать подобные письма не стали, так как сфокусировались на комплексном маркетинге для B2B. Плюс встал вопрос в законностью такой рассылки, так что после непродолжительных тестов отложили “комбайн” до лучших времен.

Тест гипотезы считаю успешным, автоматизированный сбор и проверку доменов можно использовать для пополнения базы потенциальных клиентов в CRM и для отдела продаж. Далее уже руками искать контакты и выходить на клиента отличными от рассылки путями.

Буду рад вашим комментариям к гипотезе и нашему варианту реализации.

Если вам понравилась статья и вам актуальна полезная информация по маркетингу, подписывайтесь на мой Telegram-канал, в котором я даю выжимки выпусков подкаста “Системный маркетинг”, а также актуальную информацию по продвижению бизнеса в интернете.

Источник: vc.ru