Как выжить с новым Яндекс.Маркетом

Смотрите в каталоге
Маркетплейсы

Яндекс.Маркет в июне 2016 поменял политику применения ставок. Сейчас до конца не понятно, как это работает, и что с этим делать. Мы постарались систематизировать информацию и предложить варианты выхода из проблемной ситуации, если она случилась.

Краткое введение в ставки Яндекс.Маркета

На Маркете работают 2 вида ставок: cbid и bid.

Cbid – ставка для карточек моделей (гуризованные категории). В карточке модели действует аукционная система: кто больше платит за переход – тот и выше.

Bid – ставка для всех остальных категорий, где нет карточек моделей. Эта ставка влияла на позиции предложения в поиске Яндекс.Маркета, блоке Яндекс.Маркета в поисковике Яндекса, на картах Яндекс.Маркета и Отзывах, на сайтах-партнерах Яндекс.Маркета и вообще везде, кроме карточек моделей. Из всего этого самое интересное и трафикогенерирующее – это поиск Яндекса и Яндекс.Маркета.

Что произошло 08.06.2016

  1. Было отменено ранжирование предложений магазинов в зависимости от ставки Bid в поиске Яндекс.Маркета. Теперь введено понятие «релевантности» предложения и сейчас только от него зависит позиция предложения.
  2. За переход из поиска теперь оплачивается «минимальная стоимость клика», которая также поменялась и теперь зависит от категории товара и цены товара.
  3. В рассчете ставки Cbid аналогично изменилась минимальная стоимость клика, которая тоже зависит от категории и цены товара, и высчитывается по формуле (об этом ниже). В остальном Cbid работает так же, как и раньше (аукционная модель распределения позиций).

Что же такое релевантность?

Релевантность предложения зависит от ряда факторов, о части из которых можно только догадываться. У нас есть информация, что релевантность опирается на некие Прогнозатор, в который зашито порядка 300 факторов определения релевантности. Это все очень напоминает Матрикснет поисковой системы Яндекс, особенно ореол тайны, который все это окружает. Итак, вот некоторые известные нам факторы, которые влияют на позицию предложения в поиске Яндекс.Маркета:

  • Качество фида. Это точно, что качество фида влияет на релевантность. Фид должен быть «идеальным», максимально полным. Нужна модель фида «vendor-model», должны быть прописаны все необходимые параметры:
    • typePrefix
    • vendor
    • model
    • description
    • delivery-options
    • oldprice
    • sales_notes
    • vendorcode
    • country_of_origin
    • market_category
    • Все необходимые param
  • У нас появились сведения, что на релевантность также влияют поведенческие факторы:
    • Внешние поведенческие факторы: как охотно кликают на предложение пользователи, т.е. банальный CTR. Для его наращивания нужно опять же делать максимально полный фид, писать хорошие Description, выгружать качественные картинки, делать описание sales_notes, указывать скидки.
    • Внутренние поведенческие факторы (вот это новость!): поведение пользователя на сайте, после перехода по объявлениям Яндекс.Маркета – время на странице, конверсия, количество кликов и прочее. Тут можно строить догадки, можно посоветоваться с  SEOшниками, которые в курсе что такое «внутренние поведенческие факторы».
  • Рейтинг магазина в Яндекс.Маркете.

Минимальная стоимость клика

Минимальные ставки для поиска Я.Маркета изменились. Теперь есть 3 типа категорий товаров: A, B, C. Для каждой категории свои расчеты минимальной ставки для поиска и для карточек. Подробно это написано тут: https://yandex.ru/support/partnermarket/auction/min-bid.xml

Наглядно каждый может посмотреть это в Excel, в калькуляторе стоимости ставки.

Для ряда категорий (категории типа А), например, «Подгузники», «Детские коляски», минимальные ставки в целом снизились. Так, для товаров дешевле 24000 рублей, минимальная ставка на поиске получается меньше 0,1 у.е. В карточке при тех же вводных – 0,22у.е., что нормально. Но категорий типа А на самом деле мало, на нашем опыте это не дает заметного снижения цены перехода для магазина в целом.

Но вот для категорий B и особенно C (автоаксессуары, мебель, товары для дома и дачи) минимальные ставки существенно выросли, правда их ограничили «сверху»:

Размер минимальной стоимости клика ограничен следующими значениями:

  • для категории A — 0,4 у. е.;
  • для категории B — 0,5 у. е.;
  • для категории C — 0,75 у. е.

И наш опыт это подтвердил, что для товаров категорий B и C расходы выросли, и для многих магазинов упало количество переходов из поиска. И это при том, что средняя цена клика и конверсии в Яндекс.Маркете и так была выше, чем на других маркетплейсах. Т.е. сейчас остро стоит вопрос рентабельности Яндекс.Маркета для ряда категорий.

Что делать?

  1. Если в магазине большинство товаров располагается в карточках моделей, то тут почти все, как и раньше. Нужно грамотно управлять ставками Cbid.
  2. Если же в товары располагаются не в карточках моделей, то управление ставкой дает результат только для ранжирования в колдунщике поиска основного Яндекса, расположенный справа от основной выдачи:

Т.е. только тут мы можем, управляя ставками Bid, протолкнуть наше предложение в этот блок и получить трафик из основного поиска Яндекса. И на самом деле, это не так уж и мало. Из этого блока идет много целевого, конвертируемого трафика. По сути это аналог блока Google (сайт нарушает закон РФ) Merchant в поиске Google (сайт нарушает закон РФ), который дает очень приличный трафик.

  1. Безусловно улучшать фид. К слову, у нас с мая появилась услуга «Фидотерапия», где мы фид приводим в «идеальное» состояние.
  2. Убирать из фида, выгружаемого в Яндекс.Маркет нерентабельные категории.
  3. Нужно работать с рейтингом магазина – отвечать на плохие отзывы, стимулировать покупателей писать хорошие.
  4. Подключать другие маркетплейсы и системы рекламы на основании фида: Google (сайт нарушает закон РФ) Merchant, Price.ru, Aport.ru, Torg.mail.ru, Авито.Контекст и другие. В большинстве перечисленных площадках можно управлять эффективностью размещения за счет грамотной стратегии по ставкам для каждого товара. Например, опираясь на  формулу:

Где CPCmax – максимально допустимая ставка клика на конкретный товар.

  1. Использовать дополнительные возможности других маркетплейсов, такие как ремаркетинг, контекстная реклама на основании фида и прочее. Половина маркетплейсов предлагает такие дополнительные способы размещения рекламы.
  2. Привлечь SEOшников или юзабелистов к работе над сайтом с целью повышения конверсии и удобства (можно из нашего холдинга). Это может помочь не только для увеличения эффективности от Яндекс.Маркета, но и привлечь дополнительный трафик из поисковых систем и лучше его конвертировать.

Все эти мероприятия позволят с лихвой компенсировать снижение трафика от Яндекс.Маркета или падение рентабельности, если у Вас это случилось после 08.06.2016.

О авторе

Павел Иванов, Генеральный директор и основатель B2Basket.ru
Профессионально занимается интернет-маркетингом с 2002 года. Был одним из авторов первой книги по оптимизации сайтов Игоря Ашманова и Андрея Иванова. Работал в Корпорации РБС на должности директора департамента SEO.

В 2011 году организовал свое агентство Промовеб. С 2013 года совместно с Натальей Карпенко организовал и запустил проект по автоматизации кампаний в Яндекс.Маркете B2Basket.ru.

Компании и сервисы: Яндекс.Маркет, Google Merchant Center, B2Basket, Aport, Price.ru, Avito Контекст, Товары@Mail.Ru

Читайте также

6 декабря 2022 / Комментарии

Сравнение и анализ популярных сервисов доставки продуктов

Data Insight опубликовал исследование, где сравнил популярные сервисы доставки продуктов. В исследовании определили параметры доставки продуктов, существенные для пользователя при экспресс-доставке продуктов и сравнили сервисы доставки и магазины с собственной курьерской службой по выделенным параметрам.

далее →

31 августа 2022 / Комментарии

Рынок онлайн продажи продуктов: динамика заказов и эволюция прогноза на 2022 год

Data Insight анонсирует новый выпуск ежемесячного бюллетеня, посвященного развитию eGrocery в России. В нем раскрываются основные цифры, характеризующие рынок онлайн продажи продуктов за июль 2022 года.

далее →

23 августа 2022 / Комментарии

E-commerce рассылки: анализ вовлеченности и кликов

Специалисты компания Bluecore изучили более 35 млрд email-кампаний и выяснили, что самый большой уровень вовлеченности в email-рассылках показывают приветственные письма — их Open Rate достигает 46,7%.

далее →

11 августа 2022 / Комментарии

Программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров: тренды, антитренды и перспективы рынка

Эксперты компаний Кошелёк и Direct Service изучили программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров, обсудили тренды и антитренды, узнали как в целом они оценивают развитие рынка, какие строят планы на 2022.

далее →

4 августа 2022 / Комментарии

Тренды, аудитория и трафик российских маркетплейсов

Чтобы лучше понимать возможности площадок для селлеров и покупателей, эксперты компании iConText Group изучили самые крупные российские маркетплейсы.

далее →