Вартість платного трафіку зростає, тому логічно, що бізнеси не готові запускати PPC без чіткого розуміння результату. Раніше ми уже ділилися методами прогнозування органічного трафіку.
У цій статті разом з PPC-експерткою Promodo Анастасією Ільченко розберемося, як побудувати прогноз трафіку та продажів для різних платформ платної реклами, а також розкажемо, на що варто звернути увагу, щоб отримати достовірний прогноз.
Клієнти Promodo завчасно отримують детальний PPC-прогноз на кожен місяць.
Що таке прогнозування PPC
PPC-прогнозування — це розрахунок очікуваних результатів рекламних кампаній ще до моменту їх запуску. Задача прогнозування PPC — показати, як інвестиції в платний трафік трансформуються у кліки, конверсії, а найважливіше — продажі.
По суті, це модель, яка відповідає на базові для бізнесу питання:
- який обсяг трафіку можна отримати з конкретної платформи
- скільки це буде коштувати
- скільки конверсій і доходу це потенційно принесе бізнесу
PPC-прогноз не зводиться до однієї фіксованої цифри. Якісна прогнозна модель враховує кілька сценаріїв, закладає допустимі відхилення та дозволяє бізнесу планувати більш реалістичні KPI і бюджети.
Зазвичай він формується у вигляді діапазону значень, який відображає можливі сценарії розвитку кампанії. Це пов’язано з тим, що результати платної реклами залежать від багатьох змінних: динаміки аукціону, поведінки користувачів, рівня конкуренції, сезонності та коливань попиту.
Як побудувати PPC-прогноз для реклами в Google: покроковий алгоритм
Прогнозування ефективності Google Ads включає наступні кроки:
Крок 1. Аналіз попиту та збір бази даних
Перш за все, спеціалісти збирають ввідні дані. Коли ми будуємо прогноз, у Promodo, ми враховуємо показники за такі періоди:
- Попередній місяць поточного року (індикатор реального часу). Він дає найсвіжіші змінні: актуальну вартість кліка (CPC), реальний коефіцієнт конверсії (CR) та розуміння того, як аудиторія поводиться саме зараз, у поточних умовах.
- Два суміжні місяці минулого року (визначення динаміки). Зв'язка з двох місяців (наприклад, квітень і травень минулого року) необхідна, щоб побачити тренд сезону. Це дозволяє вирахувати відсоток зростання або падіння і спроєктувати цю динаміку на поточний рік.
Окрім аналізу історичних даних, під час побудови PPC-прогнозу важливо враховувати поточну ринкову ситуацію та зовнішні фактори, які можуть суттєво впливати на попит. Наприклад, попит на зарядні станції різко зростав у періоди сильних відключень електроенергії, що напряму впливало як на обсяги пошукового трафіку, так і на конкуренцію в аукціоні.
Крок 2. Прорахунок воронки
Після збору історичних даних наступний етап — побудова математичної моделі, яка допомагає спрогнозувати потенційні результати рекламних кампаній. На цьому етапі PPC-спеціаліст переводить ключові метрики у прогнозну воронку та моделює очікувані бізнес-показники.
Для базового PPC-прогнозу використовуються такі розрахунки:
- Прогнозований трафік (Clicks) = Рекламний бюджет / Середня вартість кліка (CPC)
- Кількість замовлень (Conversions) = Трафік × Коефіцієнт конверсії (CR)
- Прогнозований дохід (Revenue) = Кількість замовлень × Середній чек (AOV)
- Вартість залучення клієнта (CPA) = Рекламний бюджет / Кількість замовлень
- Рентабельність реклами (ROAS) = (Прогнозований дохід / Рекламний бюджет) × 100%
PPC-прогноз варто рахувати окремо за типами кампаній: пошукові, Shopping, Performance Max, брендові кампанії, ремаркетинг або Demand Gen. Кожен формат має різну поведінку користувачів, рівень наміру до покупки, CPC, CTR і коефіцієнт конверсії.
Крок 3. Формування «вилки» очікувань
PPC-прогноз продажів не може базуватися на одній цифрі. На результати кампаній можуть впливати сезонність, активність конкурентів, зміни попиту, економічна ситуація або локальні особливості поведінки користувачів.
Саме тому прогноз платної реклами будується у форматі сценаріїв:
- Реалістичний — прогноз на основі актуальних історичних даних, ринкової ситуації та сезонності. Це основний сценарій, який використовується для планування бюджету й KPI.
- Песимістичний — враховує менш сприятливі умови: зростання CPC через перегрів аукціону, посилення конкуренції, зниження конверсійності або нестабільний попит. Такий сценарій допомагає оцінити потенційні ризики та підготувати запасний план дій.
- Оптимістичний — моделює найкращий сценарій розвитку подій: швидку оптимізацію кампаній, ефективну роботу алгоритмів, стабільний попит і вищі показники конверсії. Він дозволяє оцінити потенціал масштабування.
Сценарне планування допомагає правильно управляти очікуваннями бізнесу. Замість обіцянок конкретної кількості продажів компанія отримує зрозумілий діапазон результатів і набір умов, за яких можливий кожен із сценаріїв.
Крок 4. Аналіз та коригування
Після побудови прогнозу важливо перевірити, наскільки отримані показники відповідають реальним бізнес-цілям. Якщо прогнозований CPA, ROAS, обсяг трафіку чи кількість конверсій суттєво відрізняються від очікувань бізнесу, PPC-стратегію варто переглянути ще до запуску кампаній.
Приклад PPC-прогнозу для реклами в Google
Нижче наводимо приклад того, як виглядає PPC-прогноз на практиці. У Promodo ми перетворили це на регулярну гігієну: кожен клієнт агенції отримує такий план до 25-го числа поточного місяця. Це дає бізнесу можливість завчасно оцінити потенціал та затвердити бюджети.
Як спрогнозувати результати реклами в Meta
Підхід до прогнозування результатів платної реклами в Meta значно відрізняється від Google. Але й специфіка цього каналу відмінна.
Якщо в Google ми працюємо з гарячим попитом, закриваючи запит тих, хто вже шукає товар, то рекламою в Meta — ми цей попит формуємо. Це верх маркетингової воронки. Користувачі заходять в Instagram чи Facebook не для того, щоб купити ваш продукт, а щоб споживати контент.
Водночас Meta не обмежується лише верхом воронки. Окремі типи кампаній можуть ефективно працювати і на нижчих етапах. Зокрема, каталоги при запуску на ремаркетинг показують високий рівень конверсії та фактично закривають середину воронки, повертаючи користувачів до покупки.
Вартість кліка (CPC) у Meta зазвичай нижча, ніж у пошукових кампаніях Google.Тому ви отримуєте дешевший трафік. Але разом з тим коефіцієнт конверсії (CR) та рентабельність (ROAS) також будуть нижчими.
Завищувати очікування від Meta до рівня пошукових кампаній — це одна з найпоширеніших PPC-помилок при плануванні.
1. Аналіз креативів замість аналізу запитів
Оскільки ми не можемо виміряти точний попит, на етапі планування на перший план виходить аналіз конкурентів. Головний інструмент спеціаліста — Бібліотека реклами Meta (Ad Library).
Ще до запуску необхідно проаналізувати:
- З якими креативами та оферами виходять на аукціон ваші прямі конкуренти?
- Які типи товарних оголошень в Meta домінують у ніші?
- Наскільки ваш продукт візуально конкурентоздатний у цій стрічці?
2. Побудова воронки
Маючи історичні дані вашого Meta пікселя або середньоринкові бенчмарки для вашої ніші, спеціаліст формує такий ланцюжок:
- Охоплення / Покази: Визначається на основі виділеного бюджету та прогнозованої вартості за 1000 показів (CPM).
- Кліки: Розраховуються на основі середньої клікабельності креативів (CTR).
- Конверсії: Прогнозуються із застосуванням коефіцієнта конверсії (CR), характерного для соцмереж.
При прогнозуванні для інтернет-магазинів у Meta потрібно враховувати технічну частину вашого бізнесу. Наявність налаштованих товарних фідів суттєво змінює прогнозну модель, адже дозволяє запускати динамічний ремаркетинг і кампанії, орієнтовані безпосередньо на продажі, що значно підвищує фінальний ROAS.
.avif)
Як спрогнозувати продажі в PPC для нових магазинів
Оскільки нові бізнеси не мають історичних даних, виникає логічне питання: як розрахувати продажі з платної реклами для нових інтернет-магазинів? Коротка відповідь — точно спрогнозувати їх неможливо.
У більшості випадків у нових бізнесів немає достатньої кількості даних, щоб коректно прогнозувати конверсії чи дохід. Тому на старті фокус зміщується з прогнозу продажів на оцінку потенційного трафіку та тестування рекламних гіпотез.
Перший етап — аналіз пошукового попиту. Для цього використовуються інструменти на кшталт Google Keyword Planner та Google Trends, які допомагають оцінити обсяг релевантних пошукових запитів, рівень інтересу до продукту та загальний потенціал ніші.
Водночас важливо правильно інтерпретувати ці дані: пошуковий попит не дорівнює потенційним продажам. Наприклад, навіть за наявності 100 000 пошукових запитів на місяць фактичний обсяг переходів залежатиме від конкурентності аукціону, середнього CTR, позиції оголошення та якості креативів.
Саме тому для нових компаній зазвичай використовується сценарний підхід до прогнозування. Замість фіксованого прогнозу продажів закладається діапазон можливих результатів — наприклад, коефіцієнт конверсії в межах 0,1%–0,7%, залежно від ніші, продукту та ринку.
Такий самий підхід доцільно використовувати і під час виходу на нові ринки. Навіть якщо бренд уже має успішний досвід в одній країні, поведінка користувачів, конкурентне середовище, локальні звички та рівень попиту можуть суттєво відрізнятися. У таких випадках прогноз також будується через сценарії, тестування та поступову валідацію гіпотез на реальних даних.
Наприклад, користувачі можуть активно переходити на сайт, але не завершувати покупку через незручні способи оплати, відсутність локалізації чи невідповідний UX.
.avif)
Інструменти для PPC-прогнозування
Google Keyword Planner
Базовий інструмент для прогнозування в Google Ads, особливо якщо кампанії запускаються з нуля. Він допомагає оцінити обсяг пошукового попиту, середній CPC та потенційне охоплення за ключовими запитами.
Google Trends
Google Trends доповнює аналіз, дозволяючи оцінити динаміку попиту та зрозуміти, чи перебуває інтерес до продукту у фазі зростання, стабільності або спаду. Це особливо важливо для сезонних ніш, нових продуктів або нестабільних ринкових умов.
Google Market Explorer
Для глибшої оцінки ринку можна використовувати Google Market Explorer. Інструмент допомагає аналізувати ринковий потенціал, конкурентне середовище та загальну ситуацію в окремих країнах або категоріях. Це особливо корисно при виході на нові географії, де немає історичних даних.
Доступ до Google Market Explorer є обмеженим і надається лише сертифікованим партнерам Google. Співпрацюючи з Promodo, ваш прогноз буде базуватися на даних цього інструменту, що дозволяє глибше аналізувати ринки, конкурентне середовище та потенціал нових географій ще на етапі планування рекламних кампаній.
Google Analytics 4
Окрему роль у прогнозуванні відіграють аналітичні інструменти. Google Analytics 4 допомагає оцінити постклікову поведінку користувачів: engagement rate, шляхи до конверсії, drop-off points і якість трафіку. Це дозволяє точніше прогнозувати коефіцієнт конверсії та виявляти вузькі місця у воронці.
Similarweb, SEMrush, Ahrefs
Для конкурентного аналізу корисно використовувати Similarweb, Ahrefs або SEMrush. Ці інструменти допомагають оцінити приблизний трафік конкурентів, структуру каналів залучення та сезонні патерни. Це особливо цінно під час запуску в нових нішах.
Чи можна автоматизувати PPC-прогнозування?
Процес PPC-прогнозування дедалі частіше автоматизується за допомогою спеціалізованих інструментів. У Promodo для цього використовується внутрішній інструмент Ads Hub, який на основі історичних даних, поточних результатів кампаній і заданих KPI допомагає формувати прогнози та медіаплани для клієнтів.
Автоматизація дозволяє швидше обробляти великі масиви даних, стандартизувати підхід до прогнозування та регулярно оновлювати прогнози відповідно до актуальної динаміки аукціону.
Водночас навіть найкращі алгоритми не можуть повністю замінити експертизу спеціаліста. Фінальний прогноз завжди потребує валідації та коригування з боку PPC-фахівця, який враховує ринковий контекст, сезонність, конкурентну активність і бізнес-особливості конкретного проєкту.
Висновок
PPC-прогнозування — це важливий інструмент для прийняття зважених бізнес-рішень. Якісний прогноз допомагає оцінити потенціал рекламних каналів, реалістично спланувати бюджет та завчасно виявити можливі ризики ще до запуску кампаній.
Працюючи з Promodo, ви отримуєте не лише експертизу команди та системний підхід до медіапланування, а й доступ до інструментів рівня Google Premier Partner. Це дозволяє будувати більш точні прогнози, глибше аналізувати ринки та приймати стратегічні рішення на основі даних.
.png)
на розсилку
