Оценка эффективности контекстной рекламы

Тем, кто уже знаком с контекстной рекламой, известно, что ее настройка производится на основании множества параметров. Допустим, реклама может охватывать разные площадки (поисковая выдача, рекламная сеть), также она может таргетироваться на разные регионы, содержать разные группы запросов (разделы каталога, товарные категории, низкочастотные или высокочастотные запросы). Специалисты рекомендуют не объединять все объявления в одну кампанию, а разбить их на несколько групп по соответствующим признакам. Можно использовать также многоуровневую структуру, включающую общий раздел и несколько подразделов.

Пример подобной схемы:

• женская одежда;
• женская одежда + бренд;
• женская одежда + регион рекламы.

Структурировать кампанию помогают UTM-метки – специальные переменные, добавляемые в URL-адрес целевой страницы, на которую ведет объявление. Для чего нужны такие метки? Они позволяют передать в систему аналитики (Яндекс.Метрика или Google Analytics) детальную информацию о совершенных переходах по рекламной ссылке. Например, без использования меток счетчик Google Analytics не сможет определить, что переход был совершен по контекстному объявлению Директа, и зафиксирует его как переход из поисковой выдачи.

UTM-метки могут содержать информацию следующего характера:

• utm_source (рекламная система, например Яндекс.Директ);
• utm_medium (тип трафика, например контекстное объявление – CPC);
• utm_content (номер объявления);
• utm_campaign (название рекламной кампании – «dress_sale»);
• utm_term (ключевое слово).

Существуют и другие метки, однако для целей контекстной рекламы данный набор можно считать оптимальным.

Связывать счетчик статистики с контекстной рекламной кампанией (например, Google Adwords + Google Analytics) важно для того, чтобы получать как можно больше аналитических данных для оценки эффективности. Так, передавая информацию о контекстной кампании в счетчик аналитики, помимо стандартных показателей посещаемости (источники, глубина просмотра, показатель отказов, достижение целей и проч.) вы можете видеть в отчетах также данные о показах объявлений, кликах и стоимости.

Анализ кампании

В отчетах рекламной кампании анализу могут подвергаться самые различные параметры: показы, клики, конверсия, расходы, CTR и другие. Все зависит от того, что вы берете за основу расчета ключевого показателя эффективности (KPI). Среди прочих это может быть:

• стоимость целевого действия (CPA) или лида (CPL);
• стоимость одного посетителя;
• возврат инвестиций (ROI).

Чтобы реально оценить степень эффективности вашей рекламы, необходимо применить специальные техники интерпретации полученных данных. Анализ рекомендуется проводить по каждому отдельному типу (сегменту) вашей рекламной кампании (вспоминаем приведенные выше принципы структуризации). Это позволит выявить, что внутри каждой кампании работает хорошо, а что не очень, и сравнить KPI для всех кампаний. В итоге вы сможете принять решение о том, в каком направлении следует скорректировать расходы (понизить или повысить ставки), какие объявления отключить, какие изменения внести в список ключевых слов и так далее.

Рассмотрим основные подходы к анализу.

1. Сравнение данных. Сравнение можно проводить как между различными типами кампаний, так и внутри одной кампании. Для начала выберете критерий для сравнения и затем при помощи фильтров постройте отчеты в виде таблиц или диаграмм посредством инструментов системы аналитики и системы контекстной рекламы.

Варианты отчетов:

• диаграмма с KPI разных кампаний по одному заданному параметру (например, ROI);

• диаграмма с KPI разных кампаний по двум и более параметрам (наложение диаграмм);
• сравнение показателей (клики, конверсия и т. п.) по разным кампаниям за определенные промежутки времени (таблица данных).

Важное примечание: при сравнении данных необходимо брать равные по длине промежутки времени. Кроме того, важно помнить про сезонность и не подвергать сравнению цифры за период «сезон – не сезон», так как подобный анализ повлечет за собой ошибочные выводы.

2. Отслеживание динамики. Отчет строится в виде диаграммы с кривой, отображающей изменение динамики по выбранному параметру (например, по количеству регистраций) за указанный период времени.

3. Цветовая маркировка данных. Этот прием удобен, когда вы экспортируете какой-либо отчет в Excel-файле. Данных в таблице может быть очень много, и, для того чтобы выделить из общей массы цифры как с положительной, так и отрицательной динамикой, полезно использовать способ форматирования «Цветовые шкалы». В результате ячейки будут подсвечены красным или зеленым цветом (уровень яркости цвета соответствует высоким или низким значениям).

Анализ эффективности контекстной кампании поможет определить, насколько рациональны ваши вложения в рекламу: работает ли она на прибыль или приносит убытки. Правильно определяйте цели контекстной рекламы, оценивайте их по ключевым параметрам при помощи доступных сервисов Яндекса и Google. Регулярно отслеживайте промежуточные результаты (показы, клики, конверсию, расходы и проч.), систематично оценивайте KPI – это станет залогом успешного продвижения вашего проекта.