Как сегментировать товарный фид для A/B-тестирования креативов

В большинстве товарных фидов на каждый SKU приходится ровно одна ссылка на изображение, одно название и одно описание. Именно по этой строке Performance Max и каталожная реклама Meta решают, какой креатив увидит покупатель. Если в вашем фиде нет способа сказать «это бестселлер» или «это товар с распродажи» отдельно от «это просто ещё один SKU», ни одной из платформ не с чем сравнивать: все товары обрабатываются одинаково, а вопрос «какой креатив лучше конвертирует в каком сегменте» остаётся догадкой. Документация Google по управлению Performance Max с помощью групп товаров ограничивает число групп товаров 1000 на группу ассетов и прямо предупреждает, что превышение этого порога вредит эффективности, — а значит, задуманная схема предполагает несколько продуманных сегментов, а не по одному на каждый SKU. В этом руководстве описано, как заложить такую сегментацию в фид, связать её с группами ассетов Performance Max и наборами товаров Meta и провести тест креативов, результаты которого действительно можно интерпретировать. Оно предназначено для команд, отвечающих за фиды и платную рекламу и ведущих каталожную рекламу в Google и Meta, которым нужен контроль над креативами на уровне сегментов, а не только над ставками.

Почему большинство фидов не позволяют провести настоящий тест креативов

Кампании Performance Max и торговые кампании уже позволяют разбивать фид по атрибутам внутри фильтра группы товаров — по бренду, категории, ID товара, состоянию, каналу или пользовательскому атрибуту. В документации Google по API групп товаров для ритейла они перечислены как отдельные типы ListingDimensionInfo, и там прямо сказано, что «пользовательский атрибут в Google Ads — эквивалент пользовательской метки в Google Merchant Center». Иными словами, поля с custom_label_0 по custom_label_4 — единственные поля стандартного товарного фида, созданные специально для того, чтобы вы задавали собственные группировки: не таксономия Google, не извлечённый атрибут, а метка, которую пишете вы.

Загвоздка в том, что группы товаров определяют только то, какие товары где показываются. Чтобы показывать разные креативы разным сегментам, документация Google по Performance Max для ритейла однозначна: «из группы ассетов следует таргетировать только определённый набор товаров — например, товары A–L будут в группе ассетов 1, а товары M–Z — в группе ассетов 2», и у каждой группы ассетов свой набор креативных ассетов. Одна группа ассетов не может показывать два разных заголовка или изображения двум разным сегментам товаров. Две группы ассетов, каждая из которых ограничена сегментом через фильтр группы товаров, — могут. На этом механизме и строится весь тест креативов, и он зависит от того, есть ли в вашем фиде сегмент, который вообще стоит тестировать.

Шаг 1. Определите, что такое сегмент для вашего каталога

Прежде чем трогать поля фида, определите ось, по которой вы действительно хотите тестировать креативы. По опыту нашей работы с рекламодателями, использующими каталожную рекламу, большинство полезных тестов приходится на три оси:

• Уровень мерчандайзинга — бестселлер, новинка, распродажа, постоянный ассортимент. Проверяет, работают ли креативы, построенные на срочности или открытии нового, лучше, чем простые фото товара.
• Категория или сценарий использования — например, «верхняя одежда» против «аксессуаров» или «подарки» против «повседневного». Проверяет, выигрывает ли лайфстайл-изображение у студийного снимка в определённой категории.
• Уровень маржи или цены — премиум против базового. Проверяет, меняет ли более проработанный и дорогой в производстве креатив конверсию по товарам с высоким средним чеком настолько, чтобы оправдать затраты на производство.

Для первого теста выберите одну ось. Если тестировать две оси одновременно, вы не сможете понять, чему обязан результат, и к тому же количество групп ассетов превысит то, чем большинство аккаунтов может аккуратно управлять.

Шаг 2. Запишите сегмент в фид

Справка Google Merchant Center описывает custom_label_0–4 как необязательные поля в свободной строковой форме: «от 1 до 100 символов, до 1000 уникальных значений в рамках аккаунта для каждого атрибута пользовательской метки», без учёта регистра, одно значение на атрибут на товар. Этого более чем достаточно, чтобы закодировать полную таксономию в пяти полях, не упираясь в ограничения.

Пример «до и после» для одного SKU при тестировании оси уровня мерчандайзинга:

Последняя строка важна: отведите одно поле метки исключительно под назначение теста (creative-test-a / creative-test-b), а не нагружайте метку мерчандайзинга ещё и тестовой группой. Так фильтр группы товаров, который вы создадите на шаге 3, останется однозначным, а по завершении теста можно будет очистить одно поле, не затрагивая постоянную логику сегментации.

Шаг 3. Сопоставьте сегменты с группами ассетов Performance Max

Когда метка записана, создайте по одному фильтру группы товаров на каждую ячейку теста и назначьте каждый из них отдельной группе ассетов. В документации Google по группам товаров для ритейла приведён пример разбиения сначала по ProductCondition, а затем по ProductBrand внутри ветки «Other» — та же логика дерева применима и к разбиению по пользовательской метке:

Здесь стоит повторить рекомендации Справки Google Ads по группам ассетов: держите общее количество групп товаров в группе ассетов намного ниже лимита в 1000, поскольку «большое количество (>1K) групп товаров не является рекомендуемой практикой, и эффективность может снизиться». Тест из двух-трёх ячеек далёк от этого предела, но именно поэтому не стоит поддаваться желанию создавать группу товаров под каждое имеющееся у вас значение пользовательской метки: сегментируйте ради теста, а не ради самой сегментации.

Одна оговорка, которую стоит сделать прямо: это меняет то, какой креатив видит сегмент, а не то, какую ставку вы на него назначаете. Feedance не устанавливает и не корректирует ставки, и ничто в этом процессе не затрагивает стратегию назначения ставок — Performance Max по-прежнему применяет собственное автоматическое назначение ставок ко всем заданным вами группам ассетов и группам товаров.

Шаг 4. Повторите те же сегменты в виде наборов товаров Meta

Каталожная реклама Advantage+ в Meta использует наборы товаров — сохранённые фильтры по полям каталога, — чтобы определить, к каким товарам применяется конкретное объявление или вариант креатива; по сути, это та же идея, что и фильтр группы товаров в Google. Если вы уже записали custom_label_2 в фид для теста в Google, то же поле можно использовать для создания соответствующего фильтра набора товаров в инструментах каталога Meta, чтобы обе платформы одновременно тестировали одну и ту же совокупность товаров.

Публичная документация Meta по каталожной рекламе Advantage+ менее конкретна, чем документация Google, в вопросе того, насколько детально можно управлять креативами для каждого набора, — это реальный пробел в общедоступной документации, и мы не будем маскировать его уверенно звучащими утверждениями. Прежде чем запускать план теста на обеих платформах одновременно, проверьте в своём аккаунте Ads Manager, какие инструменты управления на уровне креативов (наложения, рамки, варианты шаблонов) доступны для каждого набора товаров.

Шаг 5. Разработайте варианты креативов для каждого сегмента

Когда фид и структура кампании согласованы в том, что такое сегмент, сам креатив должен действительно различаться по тестируемому измерению, а не просто менять положение логотипа. Если вы тестируете уровень мерчандайзинга, обычно это означает два варианта шаблона: один построен на срочности и социальном доказательстве с текстом из полей фида (availability, отметка «бестселлер»), другой — на простой подаче товара. Именно создание обоих вариантов из одних и тех же строк фида, а не ручная разработка двух полных наборов креативов, делает тест на уровне сегментов доступным по стоимости. Это как раз тот случай, когда инструмент создания креативов на основе фида (HTML5-креативы и креативы-изображения, создаваемые для каждой строки) оправдывает себя: два варианта отличаются подачей, но используют одни и те же исходные данные.

Шаг 6. Замкните цикл

Тест креативов без анализа результатов — это просто реструктуризация кампании. Отслеживайте эффективность по каждой группе ассетов (Google изначально показывает отчёты на этом уровне) как минимум в течение одного полного цикла покупки, прежде чем объявлять победителя, а затем перенесите результат в постоянную таксономию пользовательских меток, а не оставляйте две тестовые группы ассетов работать бессрочно. Если вам нужна методика, позволяющая определить, действительно ли изменение на стороне фида повлияло на ROAS, а не обычные колебания аккаунта, мы описали её отдельно в статье об измерении влияния изменения фида на ROAS; здесь применяется та же дисциплина.

Более широкая стратегия использования пользовательских меток за пределами тестирования креативов — сегментация для сигналов ставок и отчётности, а не для креативов — описана в нашем руководстве по пользовательским меткам Google.

Что не охватывает это руководство

Это руководство по структуре фида и сопоставлению с кампаниями, а не курс статистики: оно не объясняет, как рассчитать размер теста для статистической значимости, а для аккаунтов с небольшим трафиком на сегмент формальная платформа экспериментов даст надёжный результат быстрее, чем сравнение двух групп ассетов «на глаз». Оно также не охватывает TikTok Shop, у которого на момент написания нет публичного аналога схемы Google «группа товаров — группа ассетов» для креативов. А если ваша матрица тестов требует более двух осей и десятков работающих вариантов одновременно, специализированная платформа для тестирования креативов и многовариантных тестов — что-то ближе к тому, для чего создан Marpipe, — справится с такой сложностью лучше, чем одни лишь метки фида и группы ассетов. Задача Feedance в этом процессе — обеспечивать точность и синхронность данных фида и созданных креативов для любого количества заданных вами сегментов; это не инструмент управления ставками и не инструмент проектирования экспериментов.

Часто задаваемые вопросы

Нужна ли отдельная custom_label только для тестирования креативов или можно использовать существующую?
Используйте отдельное поле. Google Merchant Center даёт пять полей пользовательских меток на товар, и если повторно использовать то, которое уже управляет логикой ставок или отчётности, будет сложно понять, вызвано ли изменение эффективности тестом или тем, чем ещё управляет эта метка.

Сколько групп ассетов может быть в одной кампании Performance Max?
Собственные рекомендации Google сосредоточены на том, чтобы количество групп товаров в группе ассетов было значительно меньше лимита в 1000, а не на жёстком ограничении числа групп ассетов, но каждая дополнительная группа ассетов увеличивает нагрузку на управление. Двух-трёх групп на тест достаточно, чтобы выделить результат, не дробя кампанию.

Не навредит ли это машинному обучению Performance Max, если разделить трафик между большим числом групп ассетов?
Рекомендации Google по группам ассетов в целом отдают предпочтение меньшему количеству более широких групп ради объёма. Это реальный компромисс по сравнению с тестом креативов на уровне сегментов, поэтому такой подход рассчитан на определённое окно тестирования с чёткой датой окончания, а не на постоянную структуру аккаунта.

Можно ли запустить один и тот же тест в Meta и Google одновременно?
Да, если одно и то же поле custom_label доступно в инструментах каталога обеих платформ, поскольку обе используют фильтр по полям каталога, чтобы определить аудиторию для конкретного варианта креатива. Сначала проверьте в своём аккаунте, какие инструменты управления креативами сейчас доступны в Meta для каждого набора товаров: публичная документация описывает эту детализацию не так ясно, как документация Google.

Что, если у меня всего несколько сотен SKU — стоит ли тогда сегментировать?
Только если в каждом сегменте всё ещё достаточно показов и конверсий, чтобы получить интерпретируемый результат в пределах обычного отчётного периода. Если в сегменте меньше примерно нескольких десятков SKU, полноценный тест креативов вряд ли наберёт надёжный объём выборки, и небольшое качественное сравнение подойдёт лучше.

Управляет ли Feedance ставками для этих групп ассетов после их настройки?
Нет. Feedance управляет данными фида и создаёт на их основе креативные ассеты; стратегия ставок и распределение бюджета в Performance Max или Meta Ads Manager остаются за рекламодателем.

Что делать с тестовыми группами ассетов после окончания теста?
Перенесите выигравший вариант в креатив по умолчанию, удалите тестовое значение custom_label из фида и либо удалите проигравшую группу ассетов, либо используйте её для следующей оси теста, а не оставляйте в аккаунте работающие дублирующиеся неуправляемые группы ассетов.

Нужна ли такая детальная сегментация для каждой категории, которую я продаю?
Нет — начните с категории или уровня, где самые большие расходы и самое неочевидное решение по креативам. Сегментация требует затрат на поддержку при каждом обновлении фида, поэтому её стоит применять к товарам, для которых ответ о креативе действительно ещё не очевиден.

Хотите увидеть, как Feedance создаёт и синхронизирует варианты креативов для каждого сегмента фида без ручной разработки дизайна для каждого из них? Запросите демонстрацию Creative Suite.