Нестандартный автоматизированный поиск клиентов на контекстную рекламу

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

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.

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

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.

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

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