У Keyword Planner зʼявилися детальніші прогнози за географією

У Google Keyword Planner нові можливості для аналізу прогнозів:

✅ розподіл за пристроями: смартфони, компʼютери та планшети;
✅ фільтрація за штатом, містом, муніципалітетом або DMA;
✅ візуальний розподіл аудиторії за регіонами;
✅ детальніша оцінка потенціалу окремих географічних зон ще до запуску кампанії.

Це може бути корисно для рекламодавців, які працюють із кількома регіонами або хочуть точніше розподіляти бюджет між локаціями.

Функцію поступово тестують лише в окремих акаунтах.

Підписатись на канал

Як отримати Basic Access до Google Ads API й не загубитися у формі

Після поста про підключення Claude до різних інструментів через MCP у коментарях з’явилися запитання про доступ до Google Ads API. Дехто також писав, що йому відхиляли заявку на Basic Access.

Тому вирішив поділитися власним досвідом подання заявки та описати моменти, з якими виникло найбільше труднощів: від формулювання бізнес-моделі й опису інструмента до підготовки PDF-документації та налаштування Google Cloud Console.

Абсолютно точного й універсального гайду не вийшло - кожен випадок може відрізнятися. Але сподіваюся, що стаття допоможе хоча б частині з вас уникнути помилок і отримати Basic Access до Google Ads API.

Бонус від мене - файлик з документацією інструмента (у коментарях).

👉 Приємного читання

Буду дуже вдячний, якщо поставите лайк ❤️

Пишіть також, що хотіли б дізнатися про використання MCP Google Ads.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Ручний аудит «кампанія + ключ» застаріває швидше, ніж ви його дописуєте

За останні декілька тижнів, я проаналізував з Claude тисячі лідів вивантажені з CRM. Не питайте для чого я робив цей аналіз 😅😅

Стандартна схема: вивантажили ліди з CRM, зіставили по мітках «кампанія + ключ», порахували % якісних. Далі - вимикаємо погані ключі, масштабуємо хороші. На жаль, вже не працює.

Проблема в тому, що ця схема ламається з усіх сторін коли йдеться про оптимізацію Google Ads акаунту.

Рівень 1. Ключі-близнюки дають протилежний результат

Реальні дані з акаунту, 317 лідів за пів року:
📌 «послуга місто під ключ» - 75% якісних
📌 «послуга місто» - 0% якісних

Різниця в двох словах. Різниця в результаті - все або нічого.

Ще пара з того ж акаунту:
📌 «місто послуга під ключ» - 67%
📌 «послуга під ключ місто» - 25%

Ті самі три слова. Інший порядок. Втричі гірше.

І тут починається найцікавіше: вибірки по 4-5 лідів. Один ключ дав 3 якісних з 4, інший 0 з 5. Ви робите з цього висновок і вимикаєте другий. Але при такому обсязі різниця між 75% і 0% - це буквально 3-4 людини.

Рівень 2. Аналіз ефективності кампаній та витрати на них

Проблема в тому, що кампанії, де більше якісних лідів, можуть виглядати як очевидно кращі. Бо там ж більше якісних лідів. Але тут є нюанс.

📌 Кампанія А - 82% якісних лідів. Виглядає як чемпіон.
📌 Кампанія Б - 55% якісних. Виглядає посередньо.

Додаємо витрати:
📌 Кампанія А - якісний лід по 2 638 грн
📌 Кампанія Б - якісний лід по 1 693 грн

Посередня кампанія дає якісні ліди на 36% дешевше. За часткою якості ви б віддали їй менше бюджету.

А тепер найгірше. У тому ж акаунті кампанія з часткою якісних 47,6% з'їла 54 378 грн - другий бюджет в акаунті. Якісний лід - 5 438 грн. За звітом по мітках вона в середині таблиці, нічого страшного. За грошима - найбільша діра.

Що з цим робити?

Аналіз по «кампанія + ключ» - це не метод оптимізації кампаній. Це діагностика, яка показує гіпотези, а не висновки.

Ви сидите з вибіркою у 4 ліди і вирішуєте долю ключа. Google має історію мільйонів сесій по цьому ж запиту - і вирішує на порядок точніше. Питання тільки в тому, під що він оптимізується.

Впровадьте офлайн-конверсії - і ви передаєте алгоритму те, чого він не знає, а ви знаєте: який лід виявився якісним. Далі Google починає шукати схожих на ваших якісних клієнтів на обсягах, які ви вручну не обробите ніколи.

Лідів купа, а відділ продажів виє

Класика лідогенерації: запускаємо Performance Max, отримуємо багато заявок - усі KPI у звіті виконані. А через місяць менеджери запитують, чому половина контактів - це «я просто ціну подивитися» або «а ви в Ужгороді працюєте?».

Нещодавно я проводив кілька аудитів рекламних акаунтів і зіставляв дані Google Ads із CRM. Особливо мене зацікавила різниця в якості лідів між PMax і класичним пошуком.

Результати:

🔹 Пошук: CPL - 2 459 грн → 41,7% якісних лідів → CPQL - 5 901 грн
🔹 Performance Max: CPL - 1 916 грн → 21,7% якісних лідів → CPQL - 8 842 грн

Performance Max дає лід на 22% дешевше. Водночас частка якісних звернень у ньому майже вдвічі нижча. У результаті кваліфікований лід обходиться на 50% дорожче.

Ось чому в рекламному кабінеті все може виглядати добре, а відділ продажів результату не відчуває.

Рекламний звіт по CPL. Бізнес живе за CPQL.

Тому я б дуже обережно підходив до масштабування PMax. Низький CPL ще не означає, що кампанія готова до збільшення бюджету.

Для частини проєктів також варто тестувати Demand Gen - не як автоматичну заміну PMax, а як окремий напрям. Для локальних бізнесів обсяг може бути невеликим, але, за моїми спостереженнями, такі кампанії іноді приносять не лише якісні ліди, а й продажі за прийнятною ціною.

P.S. Вибірка лідів тут не така велика, як хотілося б, тому не претендую на універсальний висновок, бо в медицині в мене по Рмах ситуація краща. Але якщо це вже десятий проєкт, де PMax дає дешеві заявки, а відділ продажів знову скаржиться на їхню якість, можливо, це вже не випадковість. І точно привід усім, у кого схожа ситуація, подивитися далі за CPL.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Що буде зі статистикою товарів, якщо видалити один фід і додати новий у Merchant Center?

Іноді виникає потреба видалити старий фід і завантажити замість нього новий. Але робити це страшнувато: а раптом разом із фідом зникне й накопичена історія товарів?

Я вже перевірив це за вас 🙂

Спочатку завантажив новий фід із товарами, які вже були в Merchant Center, а потім видалив старий. У результаті статистика та історичні дані товарів збереглися.

Головне - дотримуватися правильного порядку:

1️⃣ Спочатку завантажити новий фід із тими самими ідентифікаторами товарів.
2️⃣ Переконатися, що товари успішно додані.
3️⃣ Лише після цього видалити старий фід.

Довідка Google це також підтверджує:

«Якщо ви хочете замінити старе джерело даних новим, яке містить схожі дані про товари, спочатку завантажте нове джерело, а потім вилучіть старе. Завдяки цьому ідентифікатори товарів і пов’язану історію буде перенесено в нове джерело даних про товар».

Тож якщо саме страх втратити історичні дані зупиняв вас від заміни фіду - можна не хвилюватися. Головне, щоб у новому фіді збереглися ті самі ID товарів.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Нові метрики в Google Ads: Product clicks і Non-product clicks

Google Ads почав додавати дві нові метрики для товарної реклами:

🔹 Product clicks — користувач клікнув безпосередньо на конкретний товар.

🔹 Non-product clicks — клікнув на іншу частину оголошення: заголовок, назву магазину, кнопку «Перейти на сайт» тощо.

Для Shopping і Performance Max це може бути корисною підказкою. Наприклад, якщо оголошення отримує багато нетоварних кліків, але мало кліків безпосередньо на товари, варто перевірити зображення, ціни, назви та загалом привабливість пропозиції.

Але є важливий нюанс: один нетоварний клік Google зараховує кожному товару, показаному в оголошенні. Якщо в ньому було п’ять товарів, один реальний клік може перетворитися у звіті на п’ять Non-product clicks.

Тому підсумовувати їх як звичайні кліки або порівнювати напряму з Product clicks не варто.

Нові стовпці з’являються поступово, тому поки що вони доступні не в усіх кабінетах. Перевірити можна в налаштуваннях стовпців у звітах кампаній, груп оголошень і товарів.

Детальніше про новину

Підписатись на канал

Не поспішайте вимикати кампанію: спочатку перевірте цей звіт

Останнім часом усе частіше залажу у звіт про стратегію призначення ставок (Bid Strategy Report). Особливо у рекламних кабінетах, де конверсії можуть підтягуватися із затримкою, а результати за останні дні - виглядати гірше, ніж є насправді.

Що тут можна побачити:

🔹 Як фактичний CPA співвідноситься із цільовим CPA. Аналогічно можна порівнювати фактичний і цільовий ROAS.

За днями показники можуть сильно коливатися - це нормально. Тому я додатково дивлюся дані за тижнями. Якщо в тижневому розрізі фактичний і цільовий показники тримаються поруч, це може бути одним із сигналів, що кампанія працює стабільно й готова до масштабування.

🔹 Чи можуть ще «докрутитися» конверсії.

Google показує, скільки конверсій орієнтовно ще може бути зараховано, як після цього зміниться CPA та який відсоток даних уже отримано.

Це інколи дуже важливо. Кампанія може працювати на межі, і вже з’являється думка: «Може, вимкнути?». Але звіт підказує, що частина конверсій ще не встигла підтягнутися і все може бути не так погано.

Наприклад, на скриншоті фактичний CPA становить 181,10 грн, але Google прогнозує ще 0,33 конверсії. Після їхнього врахування CPA може знизитися до 176,97 грн.

Що означають кольорові позначки під графіком?

Вони додають важливий контекст до показників:

📌 Сині позначки вказують на затримку конверсій. Дані за останні дні ще можуть бути неповними, оскільки частина конверсій зарахується пізніше.

📌 Жовті позначки показують періоди, коли кампанія була обмежена бюджетом. Тобто вона могла отримати більше трафіку й конверсій, але вперлася в денний бюджет.

📌 Сірі позначки з’являються, коли стратегія мала різні статуси або в кампанії відбувалися суттєві зміни, які могли вплинути на результати.

Тому дивитися лише на лінію CPA або ROAS недостатньо. Погіршення показників може бути пов’язане не зі зниженням ефективності кампанії, а із затримкою конверсій, обмеженим бюджетом або нещодавніми змінами.

🔹 Прогноз після зміни цільового показника.

Якщо доступний Target Bid Simulator (недоступний, якщо кампанія лімітована бюджетом за останні 7 днів), можна перевірити, як зміна цільового CPA або ROAS потенційно вплине на кількість конверсій, їхню вартість і загальні витрати.

Інколи це допомагає зрозуміти, що робити з кампанією далі: масштабувати, послабити надто жорстку ціль чи поки нічого не змінювати.

Звісно, прогнози Google - не гарантія. Але цей звіт дає значно більше контексту, ніж звичайний перегляд результатів за останні кілька днів.

Тому перед тим, як масштабувати або вимикати кампанію, рекомендую хоча б зазирнути сюди. Іноді дані просто ще не встигли «докрутитися».

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Як швидко вигрузити ліди з KeyCRM у Google Sheets

Інколи треба швидко зрозуміти, що відбувається з лідами: з яких кампаній вони прийшли, у яких статусах перебувають і що пишуть менеджери.

Заходити в кожну картку KeyCRM окремо - довго. Тому автоматичне вивантаження тут дуже стає в пригоді.

Ділюся скриптом для Google Apps Script, який витягує в Google Sheets:

✅ воронку та статус;
✅ контакт і телефон;
✅ усі UTM-мітки;

Далі дані можна швидко проаналізувати в таблиці або завантажити в Claude. Офіційного MCP для KeyCRM поки немає, тому такий варіант може бути непоганою альтернативою.

Як запустити:

1. Завантажте файл keycrm_export.gs.
2. У Google Sheets відкрийте Розширення → Apps Script.
3. Вставте код, вкажіть API-ключ і потрібні дати.
4. Запустіть exportKeyCRM.

⚠️ Скрипт також враховує різницю між UTC у KeyCRM і часовим поясом рекламного акаунта. Це допомагає уникнути розбіжностей у лідах на межі місяців.

Мені цей скрипт уже став у пригоді. Сподіваюся, стане і вам 🙂

Підписатись на канал

Google Ads Skills для Claude, які можуть стати в пригоді

Знаю, що всі люблять пости про AI, Claude і все, що може ще трохи скоротити час на роботу 😅

Тому зібрав кілька корисних Google Ads Skills, які можна протестувати:

🔹 Marketing Skills від Ryze AI
Велика добірка скілів для аудиту Google Ads, пошуку зайвих витрат, проблем із пошуковими запитами, мінус-словами та стратегіями ставок. Є також скіли для Meta Ads, SEO, аналітики й роботи з лендингами.

🔹 Google Ads & GA4 Automation
Для роботи зі звітами Google Ads через GA4: отримання метрик, перевірки сумісності dimensions і metrics, пошуку зв’язків між акаунтами Google Ads та ресурсами GA4.

🔹 Google Ads Skills
Аналіз кампаній, аудит акаунта, PPC-розрахунки та робота через MCP. Важливий момент: цей репозиторій уже перенесений у більшу збірку Agent Skills, посилання на яку є всередині.

🔹 Google Ads Manager
Більш комплексний скіл: стратегії ставок, аналіз пошукових запитів, Auction Insights, A/B-тести, створення кампаній, GAQL та підготовка звітів.

🔹 Paid Ads Strategy & Optimization
Не лише про Google Ads. Допомагає зі структурою кампаній, трекінгом, ретаргетингом, креативами й оптимізацією реклами в Google, Meta та LinkedIn.

Звісно, жоден скіл не зробить Claude PPC-спеціалістом, якому можна без перевірки довірити рекламний акаунт. Але як додатковий контекст для аналізу, підготовки звітів або пошуку ідей - цілком може бути корисно.

І ще один момент: за багатьма популярними Claude Skills стоїть не лише бажання безкоштовно допомогти спільноті, а й цілком зрозумілий намір продати вам власний продукт, сервіс або MCP. Тому не дивуйтеся, якщо після безкоштовного скіла десь поруч знайдеться платне рішення від того самого автора 🙂

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Скоротили витрати на PMax удвічі. Кліків стало менше на 69%. Заявок - стільки ж.

Стоматологія. Два періоди по 27 днів - до і після.
Бюджет: -9%
Витрати на PMax: -52%
Кліки: 16 308 → 5 042 (-69%)
Звернення з даних стоматології: 131 → 133.
Мінус 11 266 кліків - і жодного втраченого звернення.

Що сталося зі структурою звернень:

Неякісні (не беруть слухавку, помилка номера, спам): 26.7% → 18.8%

CPQL за цільове звернення: -19%
Записи на прийом: 32 → 31

Записи не просіли. І це не єдиний ефект.
Раніше кожне четверте звернення адміністратор обробляв даремно. Тепер - кожне п'яте. Найбільше зрізало саме категорію «не беруть слухавку», а це найдорожчі в часі контакти: адміністратор набирає такий номер по два-три рази, розтягує це на кілька днів, ставить нагадування - і в результаті нічого.
Кожна така спроба - це час, який не пішов на живу людину з реальним болем. Зменшуючи сміттєвий трафік, ви не просто економите бюджет. Ви звільняєте ресурс адміністратора під тих, хто справді хоче записатись.

Тепер про сам PMax. У першому періоді він відзвітував, що CPA вчетверо дешевший за Пошук. На папері це була найкраща кампанія в акаунті.

Тому завжди перевіряйте не лише кабінет, а й CRM. І пам'ятайте, неякісні ліди можуть забирати дуже багато часу менеджерів з продажу чи адміністраторів, і знижуючи їх кількість, ви можете допомогти бізнесу ефективніше працювати із зацікавленими потенційними клієнтами.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Google Ads дорожчає: навіть зростання конверсійності не врятувало CPA

Останнє дослідження Optmyzr показує схожу тенденцію і в Lead Gen, і в e-commerce: вартість кліку зростає швидше, ніж покращується конверсійність реклами.
Optmyzr проаналізував понад 20 000 акаунтів і 250 000 кампаній та порівняв результати Q1 і Q2 2026 року.

У Lead Gen:
CPC зріс на 6,74%;
CVR — на 3,39%;
CPA — на 3,08%;
CTR майже не змінився: −0,09%.


В e-commerce:
CPC зріс на 5,80%;
CVR — на 1,96%;
CPA — на 3,66%;
ROAS знизився на 3,75%.

В обох сегментах CVR (коефіцієнт конверсії) зріс. Тобто реклама та сайти почали краще перетворювати кліки на конверсії.
Але CPC зростав ще швидше. Тому покращення конверсійності лише частково компенсувало подорожчання трафіку - CPA все одно збільшився.

При цьому в Lead Gen звіт враховує лише платформні конверсії та нічого не говорить про якість отриманих лідів. CPA міг зрости на 3,08%, а CPQL або вартість продажу - змінитися зовсім інакше.

До даних e-commerce також варто ставитися обережно. У звіті не вказано, чи враховувалися скасовані замовлення та повернення коштів і який їхній відсоток.

Отже, наведені CPA та ROAS не обов’язково повністю відображають фінальний результат бізнесу.

Але загальна тенденція помітна: трафік у Google Ads дорожчає, і навіть покращення конверсійності не завжди дозволяє втримати CPA.

Схоже, що отримувати потрібний результат лише завдяки налаштуванням реклами ставатиме дедалі складніше.

Тому бізнесу потрібно працювати не тільки над CVR, а й над економікою після залучення клієнта: збільшувати середній чек, підвищувати LTV, стимулювати повторні покупки та довше утримувати клієнтів.

А ви помітили у своїх акаунтах подорожчання кліка або зростання CPA?

Підписатись на канал

Performance Max розширює оптимізацію відео за допомогою ШІ

Google Ads починає впроваджувати оновлення Asset Optimization для відеореклами в кампаніях Performance Max.
За допомогою генеративного ШІ система доповнюватиме наявні відео до відсутніх співвідношень сторін. Це розширення вже наявної функції, яка автоматично перетворює горизонтальні відео на вертикальні та квадратні формати.
Мета оновлення — збільшити охоплення відеореклами та покращити досвід її перегляду.
Якщо ви не хочете використовувати цю функцію, потрібно звернутися до команди підтримки акаунта Google або заповнити спеціальну форму до 4 вересня 2026 року.
Налаштування оптимізації відео також можна буде змінити в будь-який момент безпосередньо в Google Ads.

Підписатись на канал

Для чого нам Conv. value і Conv. value (by conv. time)?

Обидві метрики показують цінність конверсій, але прив’язують її до різних дат.
Наприклад, користувач клікнув на рекламу 1 жовтня, а 10 жовтня здійснив покупку на 10 000 грн.

📌 Conv. value додасть 10 000 грн до результатів 1 жовтня - дати кліку;

📌 Conv. value (by conv. time) покаже їх 10 жовтня - у день покупки.

Тому стандартний Conv. value показує, яку цінність принесли кліки вибраного періоду, навіть якщо покупки відбулися пізніше.

Саме під Conv. value / cost оптимізується стратегія tROAS. Алгоритм оцінює цінність конкретних рекламних взаємодій, а не покупки за окремі календарні дні.

Але іноді нам потрібно відповісти на інше запитання: яку цінність ми фактично отримали саме протягом вибраного періоду?

Для цього можна використовувати Conv. value by conversion time. А щоб порівнювати її зі стандартним ROAS, я створюю кастомну колонку ROAS by time:
Conv. value (by conv. time) / Cost

Ось як це виглядає на практиці.
У першому рядку на скріні:

✅ стандартний ROAS - 11,16;
✅ ROAS by time - 6,68.

Кліки вибраного періоду зрештою принесли 86 834 цінності, але безпосередньо протягом цього періоду було отримано 52 004. Частина покупок відбулася пізніше.

У другому рядку ситуація протилежна:
✅ стандартний ROAS - 8,77;
✅ ROAS by time - 21,72.

Протягом періоду було отримано 158 516 цінності, але частина цих покупок прийшла після кліків, здійснених раніше. Тому стандартний Conv. value зарахував їх до попередніх дат.


Тому:
- Conv. value / cost - для оцінки кампаній і роботи tROAS;
- Conv. value by time - для аналізу фактичної динаміки продажів, затримки конверсій і звірки з CRM.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Офлайн-конверсії: підводні камені, які варто врахувати під час підключення

Офлайн-конверсії - дуже важливий інструмент для лідогенерації. Вони допомагають Google Ads оптимізуватися не просто під заявки, а під ліди, які бізнес справді вважає якісними.

Але сама імплементація ще не гарантує кращого результату.
Ось на що варто звернути увагу.

1. Кількість офлайн-конверсій
Якщо кампанія отримує менше ніж 30 офлайн-конверсій на місяць, даних може бути недостатньо для стабільного навчання. В ідеалі я б орієнтувався на обсяг ближче до 100 конверсій.

Це не універсальне значення. Але якщо замість 100 звичайних заявок ви передаєте лише 5–10 «якісних», кампанія отримує значно менше сигналів для оптимізації.

⚠️ Важливо: я не раджу одночасно включати до основних цілей кампанії і звичайну заявку, і офлайн-конверсію, якщо це два етапи шляху однієї людини.
Наприклад, спочатку користувач залишив заявку, а потім менеджер позначив її як якісну. Якщо обидві дії є основними, Google Ads може зарахувати дві конверсії, хоча нового клієнта фактично було залучено одного.

Більша кількість конверсій у статистиці в такому разі не означатиме, що кампанія працює ефективніше. Система може вважати, що отримує більше результатів, хоча насправді просто рахує два етапи одного шляху.

2. Затримка між заявкою та визначенням її якості
У бізнесі з довгим циклом продажу менеджеру часто потрібно:
📌 зв’язатися з клієнтом;
📌 уточнити запит;
📌 зібрати додаткову інформацію;

У результаті якість ліда може визначатися через кілька днів після заявки. Чим довше Google Ads не отримує цей сигнал, тим повільніше кампанія може реагувати й навчатися. Особливо якщо конверсій і так небагато.

3. Швидкість роботи менеджерів
Затримка не завжди пов’язана зі складністю продукту.
На практиці я стикався із ситуаціями, коли менеджери просто не встигали вчасно обробляти нові заявки та оновлювати їхні статуси в CRM. У них уже було багато поточних комунікацій, тому дані про якість лідів поверталися в Google Ads із великою затримкою.

Тому офлайн-конверсії - це не лише технічне налаштування. Їхня ефективність також залежить від процесів усередині відділу продажів.

4. Що саме бізнес називає якісним лідом
Це один із найважливіших моментів.
Наприклад, компанія продає цибулю оптом і працює із замовленнями від 15 тон. Клієнт звертається із реальним запитом, готовий купувати, нормально комунікує, але йому потрібно 10 тон.

Для менеджера це може бути «неякісний лід», бо він не відповідає мінімальному обсягу. Водночас це не спам, не помилковий номер і не випадкова заявка. Реклама привела цілком релевантного клієнта - просто він не пройшов одну з комерційних умов.

Якщо всі такі звернення просто відкидати, офлайн-конверсій може залишитися надто мало.

Тому іноді варто розділяти щонайменше:
📌 спамні заявки;
📌 "притомні" заявки;

То як використовувати офлайн-конверсії, якщо у вас один з описаних сценаріїв?

Не обов’язково одразу переводити на них оптимізацію кампаній. Офлайн-конверсію можна залишити другорядною і використовувати насамперед для аналітики.

Наприклад, дивитися:
✅ які кампанії приносять більше якісних лідів;
✅ які ключові слова та пошукові запити приводять таких користувачів;
✅ які аудиторії працюють краще;
✅ з яких локацій надходять якісні звернення;
✅ з яких пристроїв вони приходять;
✅ скільки фактично коштує одна якісна конверсія.

Тобто навіть якщо офлайн-конверсій поки недостатньо для повноцінної автоматичної оптимізації під Google Ads, вони все одно можуть допомагати ухвалювати кращі рішення.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Як збільшити шанси ваших товарів потрапити у відповіді Google AI Mode

Ми звикли сприймати товарний фід як джерело даних для Shopping та Performance Max: title, description, price, availability, GTIN, зображення.

Але тепер Google поступово перетворює його на базу знань про товар, яку AI Mode може використовувати для відповідей на складні запити покупців. Чим повніше та точніше заповнені дані, тим більше контексту Google отримує про ваші товари - і тим вищі шанси, що саме вони з’являться у релевантних відповідях AI Mode, а не товари конкурентів.

Для цього в Merchant Center є шість conversational attributes. За словами Google, вони мають допомогти AI краще розуміти особливості товарів і показувати релевантну інформацію під час вибору.

Що саме мають робити ці атрибути:

1. question_and_answer - відповідати на конкретні запитання про товар
Сюди можна додати запитання та відповіді від магазину, виробника або користувачів.

Наприклад, замість сухої характеристики



Waterproof running shoes

можна пояснити:

«Чи захистять ці кросівки ноги під час двогодинної пробіжки під дрібним дощем?»

Google зможе використовувати ці дані для відповідей на детальні запити. Водночас не потрібно дублювати інформацію з title, description, product_detail або product_highlight.

2. variant_option - детально описувати варіанти товару

Звичайних color, size або material не завжди достатньо. Новий атрибут дозволяє передавати нестандартні відмінності: ширину взуття, тип плетіння, обсяг пам’яті, процесор, розмір дисплея або вид покриття меблів.

Наприклад:

display:XL, memory:512GB, color:moonstone.

Його потрібно використовувати у зв’язці з item_group_title та item_group_id, щоб Google точніше розумів, чим одна версія товару відрізняється від іншої.

3. item_group_title - давати спільну назву групі варіантів

Кожен варіант має власний title, але для всієї групи можна додати загальну назву:
item group title:



Google Pixel 9;

title варіанта:



Google Pixel 9 Pro XL 512GB Moonstone.

У зв’язці з item_group_id цей атрибут дає Google спільну назву продукту, тоді як title кожного варіанта уточнює його характеристики.

4. related_product - показувати зв’язки між товарами

Можна вказати, що інший товар є аксесуаром, запчастиною, частиною комплекту, частою спільною покупкою або альтернативою.

Наприклад, для смартфона - сумісний чохол, зарядний пристрій або схожа дешевша модель. Google планує використовувати ці зв’язки, щоб рекомендувати товари, які можна купити разом з основним або замість нього.

5. popularity_rank - передавати популярність товару всередині каталогу
Це не рейтинг на всьому ринку. Магазин передає значення, яке показує, наскільки добре товар продається порівняно з іншими його товарами.

Наприклад, 95.5 означає, що товар входить приблизно у верхні 4,5% каталогу за популярністю. Так Google зможе враховувати, які товари є бестселерами магазину.

6. document_link - давати AI доступ до документації

До товару можна прикріпити PDF-файли: інструкцію користувача, технічну специфікацію, інструкцію зі складання або інформацію про комплектацію.
Google зможе витягувати з них дані та використовувати їх для відповідей на детальні запитання про товар.
Важливий нюанс: ці атрибути необов’язкові та призначені насамперед для AI Mode, хоча Google зазначає, що вони можуть доповнювати і традиційний пошук.

Але поки що не варто робити висновок:

Заповнимо Q&A — і ROAS у PMax одразу зросте.

Прямого гарантованого впливу на Shopping або PMax Google не обіцяє.

Я б спочатку перевірив базові дані: ціни, availability, GTIN, Brand + MPN, варіанти та відхилені товари. А нові атрибути почав би тестувати на бестселерах, високомаржинальних товарах і категоріях, де покупці ставлять багато запитань.

Схоже, що якість фіда поступово впливатиме не тільки на те, за яким запитом покажуть товар, а й на те, чи зможе AI зрозуміти, кому і в якій ситуації його варто рекомендувати.

Документація Google

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

🎥 Опублікував своє перше відео на YouTube!

У ньому показую, як на рівні акаунта Google Ads скоротити небажаний трафік із дитячих YouTube-каналів та ігрових застосунків.

Розбираю вкладку «Відповідність контенту вимогам»: які типи й теми контенту виключити, як прибрати категорії мобільних ігор.

👉 Подивитися відео:
https://www.youtube.com/watch?v=54hoNr-ctfA

Я поки тільки пробую себе у форматі YouTube, тому буду дуже вдячний за вашу підтримку.

Якщо відео було корисним - підпишіться на YouTube-канал 🙌🏻

Це справді додасть мотивації продовжувати й випускати більше практичних відео про Google Ads, Performance Max, Merchant Center та аналітику 🙌

Готуєте рекламу до Чорної п’ятниці? Не поспішайте вмикати seasonality adjustments

Логіка функції виглядає переконливо: якщо ми очікуємо різке зростання Conversion Rate під час розпродажу, можна заздалегідь повідомити про це Smart Bidding, щоб система швидше підняла ставки.

Дослідження Optmyzr за три сезони Чорної п’ятниці та Кіберпонеділка показало цікаву закономірність.

Проаналізували від 4 292 до 5 886 рекламодавців на рік та порівняли акаунти, які використовували seasonality adjustments, з тими, які їх не застосовували.

Що отримали у 2022–2024 роках:
📌 Без adjustment CPC зростав приблизно на 16–17%.

📌 З adjustment — на 32–36,7%. Тобто інфляція CPC була приблизно вдвічі вищою.

📌 Без adjustment зміна ROAS становила від −2% до +5,7%.

📌 З adjustment ROAS падав на 10–17%.
Водночас реклама з adjustment приносила більше виручки. У 2022–2023 роках її зростання було майже вдвічі вищим.

Але ця виручка коштувала дорого. Якщо перерахувати опубліковані показники через співвідношення Revenue та ROAS, витрати групи, яка використовувала adjustment, могли зрости приблизно на 66–81%. Без adjustment — на 27–32%.

Примітка: це орієнтовний розрахунок на основі змін Revenue та ROAS. У самому дослідженні динаміку рекламних витрат окремо не наведено.

Тобто функція давала більше обсягу, але зі значно нижчою ефективністю.

Обмеження самого дослідження
Це неконтрольований експеримент. Рекламодавців просто розділили на тих, хто використовував seasonality adjustments, і тих, хто їх не застосовував.
Але перша група могла від початку мати:
▪️ більші знижки;
▪️ агресивніші плани щодо виручки;
▪️ вищі бюджети;
▪️ інші bidding strategies;
▪️ готовність свідомо пожертвувати ROAS заради обсягу.

У дослідженні також немає сегментації за гео, нішами, типами кампаній, продуктами, розмірами adjustment та глибиною знижок.

Тому воно показує сильну кореляцію, але не доводить, що саме seasonality adjustment спричинив падіння ROAS.
Наприклад, Чорна п’ятниця у США для великого DTC-бренду може поводитися зовсім не так, як локальний розпродаж у Європі. Навіть в одному акаунті результати можуть відрізнятися між брендовим пошуком, Shopping, окремими категоріями та продуктами з різною маржинальністю.
Тому дослідження - не автоматична причина не застосовувати adjustment, а швидше привід ретельно поміркувати.

Як аналізувати й застосовувати seasonality adjustments

Наші колеги з SavvyRevenue пропонують практичний підхід, який раджу всім взяти на озброєння.

1. Спрогнозувати потенційні зміни в акаунті

Спочатку потрібно знайти максимально схожу промоакцію:
✅ минулорічна Чорна п’ятниця;
✅ аналогічний розпродаж за останні 12 місяців;
✅ акція зі схожою знижкою, асортиментом і тривалістю.

Важливо аналізувати не лише загальний CR акаунта, а й показники окремих кампаній, категорій, продуктів, пристроїв і гео.

2. Визначити, наскільки може зрости CPC
Потрібно подивитися:
📌 як під час попередньої акції змінився CPC;
📌 як змінився ROAS;
📌 чи залишилася реклама прибутковою;
📌 як змінилися середній чек і маржа.

Наприклад, якщо минулого року CR зріс на 100%, це ще не означає, що потрібно автоматично встановлювати adjustment +100%.

Якщо CPC тоді зріс лише на 25%, а кампанії залишилися прибутковими, орієнтир для коригування може бути значно консервативнішим.

При цьому CPC потрібно аналізувати не окремо, а разом із contribution margin. Під час розпродажу CR може зрости, але через знижки середній чек і маржа часто падають.

3. Застосовувати adjustment лише до коротких подій

Оптимальний сценарій - різка тимчасова зміна тривалістю приблизно 1-7 днів.
Якщо підвищений попит триватиме кілька тижнів або стане новою нормою, seasonality adjustment уже не підходить. У такому разі логічніше працювати через бюджет і target ROAS/CPA.

4. Тестувати на обмеженому сегменті
Якщо структура акаунта дозволяє, краще не застосовувати adjustment одразу до всіх кампаній.

Можна протестувати його на окремих кампаніях, товарних категоріях або гео, якщо вони винесені в окремі кампанії.

Підписатись на канал

Як розділити товари на «у наявності» та «під замовлення»?

У новому відео показую, як за допомогою правил атрибутів розділити товари, які є в наявності, і ті, що доступні лише під замовлення.

Думаю, з огляду на останні події, це буде корисно багатьом: частини асортименту немає на складі, тому товари переводять у статус «під замовлення». Водночас конверсія таких позицій може бути помітно нижчою - тож рятуємо рекламні акаунти всіма доступними способами 🙂

Дивитися відео

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал

Маркетологи, ось як створювати 5–7 лендингів на тиждень за допомогою Claude

Якщо ви регулярно тестуєте нові лендинги, одна з головних проблем - не придумати гіпотезу, а достатньо швидко перетворити її на готову сторінку.

Потрібно підготувати структуру, написати тексти, передати все дизайнеру, дочекатися макета, внести правки, а потім ще зверстати сторінку.

У результаті навіть проста гіпотеза може тижнями чекати на запуск.

Саме тому я раджу маркетологам розібратися з дизайн-системами для Claude Code.

Що я маю на увазі під дизайн-системою?
Ви готуєте для Claude набір правил і прикладів того, як повинні виглядати сторінки вашого продукту:

✅ кольори й типографіка;
✅ відступи та ширина контейнерів;
✅ кнопки, форми й картки;
✅ стилі заголовків;
✅ приклади hero-блоків, відгуків, переваг і CTA;
✅ готові блоки, які вже вийшли вдалими.

Після цього Claude Code може збирати нові сторінки в тому самому стилі. Вам не потрібно щоразу пояснювати дизайн із нуля або залучати дизайнера до створення кожного нового варіанта.

Як виглядає мій процес
1️⃣ Спочатку я формую гіпотезу й структуру майбутньої сторінки.
2️⃣ Разом із Claude або ChatGPT готую тексти для кожного блоку.
3️⃣ Передаю структуру, тексти та дизайн-систему в Claude Code.
4️⃣ Отримую готову сторінку, яку вже можна переглядати, редагувати й готувати до запуску.

З мого досвіду, такий підхід дозволяє створювати приблизно 5–7 лендингів на тиждень для тестування різних гіпотез.
Якби дизайнер збирав кожну сторінку вручну з нуля, це займало б значно більше часу.

Звичайно, дизайнера також можна підключити до роботи з дизайн-системою. Але особисто мені зручніше самостійно пройти шлях від гіпотези й текстів до готової сторінки, а дизайнера залучати для створення самої системи, складних рішень або фінального контролю.

З першого промпта ідеального результату не буде

Перші сторінки часто виходять доволі шаблонними. Окремі блоки можуть виглядати невдало або просто повторювати марлями тексту.

У таких випадках я знаходжу референс потрібного блоку, показую його Claude Code і прошу перезібрати конкретну частину сторінки.

А якщо блок вийшов вдалим - зберігаю його для повторного використання.
Так поступово формується власна бібліотека перевірених компонентів:
📌 кілька варіантів hero-блоку;
📌 блоки з перевагами;
📌 відгуки;
📌 порівняння;
📌 форми;
📌 CTA;
📌 FAQ.

І тоді кожен наступний лендинг уже не створюється з нуля. Він збирається з готових елементів, які можна швидко адаптувати під нову гіпотезу.

З часом на перезбирання нової сторінки може йти буквально 1–2 години.

Чому це важливо саме для маркетолога?
Тому що ви стаєте значно гнучкішими в експериментах.

Швидше створили сторінку → швидше запустили рекламу → швидше отримали дані → швидше зрозуміли, чи працює гіпотеза.

А більше якісних експериментів — це більше шансів знайти зв’язку, яка принесе додатковий revenue.

Найкраще цей підхід у мене працює для:
▪️ digital-продуктів;
▪️ EdTech;
▪️ сфери послуг;

Для e-commerce це трохи складніше, оскільки сторінки часто залежать від каталогу, фідів, карток товарів, фільтрів, checkout та великої кількості продуктових матеріалів. Але для окремих промосторінок і тестування оферів підхід також може бути корисним.

І важливий момент: Claude Code не створить за Вас, щось візуально красиве.
Він масштабує ті рішення, які ви заклали в дизайн-систему. Якщо правила й приклади слабкі - ви просто почнете швидше створювати слабкі сторінки, наш улюблений АІ SLOP.

Але якщо зібрати якісну систему та бібліотеку вдалих блоків, маркетолог отримує можливість самостійно проходити майже весь шлях від гіпотези до готового лендингу.

Для мене це передусім про три речі:
менше очікування → більше експериментів → більше можливостей для зростання.

Підписатись на канал

Розблокували Google Merchant Center для туристичного магазину

Під час перевірки сайту знайшли кілька моментів, які могли впливати на довіру до магазину та проходження перевірки Merchant Center.

Що виправили:

✅ перевірили та синхронізували реквізити продавця на всіх етапах сайту, зокрема на checkout;

✅ уточнили використання контактного номера в межах кількох інтернет-магазинів клієнта, щоб дані про магазин були однозначними для користувачів і Google;

✅ узгодили умови повернення: строки, повернення коштів, обмін і доставку;

✅ оновили опис компанії, щоб він відповідав фактичному асортименту;

Найцікавіше: після розблокування плашка про підтвердження акаунта ще довго не оновлювалася. Але товари вже були схвалені - і реклама успішно запустилася.

Тому після апеляції не орієнтуйтеся лише на верхню плашку в Google Merchant Center. Перевіряйте статус товарів і можливість запуску кампаній.

Потрібна допомога з Google Ads?
Пиши → @nazarelli

Підписатись на канал