Ефективний аналіз статистики і повноцінна ручна оптимізація кампаній в Яндекс Директі по CPA / ROI

Покрокова методика по оптимізації роботи від керівника відділу контекстної реклами CubeLine Agency, Максима Лепіхова.

вступ

Перш ніж аналізувати і оптимізувати рекламні кампанії в Яндекс Директ, потрібно отримати статистичні дані, з якими будемо працювати. Я розповім, як швидко отримати детальну статистику по кожній рекламної кампанії в обхід API Яндекс Директа. Продемонструю кілька кейсів на основі отриманих даних:

1. Аналіз рекламних блоків (спецрозміщення і гарантія).
2. Пошук неефективних майданчиків в РСЯ і їх відключення.
3. Вплив зображень на ефективність реклами. Ми залишаємо тільки кращі зображення. Розповім, як доповнити дані з Яндекс Директа ще і статистикою з Google Analytics, як експортувати ці дані без обмежень і семплірованія за будь-який період. Продемонструю ще один кейс на основі отриманих даних:
4. Аналіз ROI і оптимізація ставок.

Напівавтоматична вивантаження статистики з Яндекс Директа в обхід API

1. Потрібно зайти в "Майстер звітів" будь-якої кампанії і вибрати необхідні дані для вивантаження.
2. Копіювати посилання на XSL-файл внизу сторінки результатів. На засланні нас цікавлять тільки два значення: назва файлу (приклад: 03.09-10.09_main8598616.xls) і ID кампанії (GET параметр cid).
3. Тепер нам потрібні ID всіх кампаній, за якими потрібно отримати статистику. Найзручніше їх скопіювати з Директ Коммандера.
4. За допомогою Excel генеруємо список посилань для вивантаження, підставляючи на місце назви файлу і ID на засланні значення ID наших кампаній.
5. Вивантажуємо звіти по цих посиланнях за допомогою менеджера закачувань. Важливо, що менеджер закачувань повинен вміти підтримувати можливість авторизації на сайті (я використовую додаток Chrono для браузера Chrome).
6. В результаті отримуємо безліч xls-файлів. Ім'я кожного файлу - це ID кампанії.

   

7. Тепер все це потрібно об'єднати в один файл Excel. Для цього я використовую надбудову під назвою PLEX ( http://www.planetaexcel.ru/plex/ ). Першим кроком збираємо все в один файл за допомогою функції «Збірка листів".

   

   Вміст кожного файлу виявляється на окремому аркуші. За допомогою функції "Зібрати" переносимо все на один лист.

Дані є, можемо починати аналізувати. Для цих задач я використовую зведені таблиці Excel.

Кейс 1. Аналіз рекламних блоків

За допомогою отриманої статистики ми можемо порівняти CTR різних блоків (спецрозміщення і гарантія + динаміка) за всіма кампаніям. CTR варто дивитися окремо по кожному блоку, так як вони дуже сильно різняться. Можна аналізувати ці дані як на рівні кампаній, так і на рівні ключових фраз. Так ми відразу бачимо фрази з низьким CTR і є сенс звернути на них особливу увагу. Можливо, варто переписати оголошення на більш релевантні.

Кейс 2. Аналіз майданчиків в РСЯ

Побудувавши зведену таблицю по майданчиках і розрахувавши потрібні значення, можна виділити неефективні майданчики, за якими досить багато кліків, але погана конверсія в дії і досить високий CPA. Такі майданчики має сенс відразу занести в список заборонених і не рекламуватися на них в подальшому.

Хочу звернути увагу, що немає чіткої залежності між CTR і CPA. Бувають ситуації, коли CTR досить низький, але при цьому CPA теж має низьке значення, і навпаки. Тому не потрібно орієнтуватися тільки на CTR. Найефективніше аналізувати поведінку користувачів вже на вашому сайті.

Кейс 3. Аналіз зображень

Будуємо зведену таблицю по 2 типам показів рекламних оголошень: із зображенням і без зображення. Доповнив таблицю графіками, для кращої візуалізації. Я думаю, всі розуміють, що оголошення з зображеннями працюють ефективніше. В даному кейсі я наочно це порівняв. Додавання зображення істотно підвищує CTR оголошень.

В даному випадку він збільшився майже в 3 рази. На 20% збільшився коефіцієнт конверсій і CPA знизився на 20%. Обов'язково додавайте зображення до оголошень на РСЯ! Загальну ефективність порівняли, ефективність використання зображень довели, тепер проаналізуємо більш детально найпопулярніші зображення.

Для цього знову використовуємо зведені таблиці Excel, але вже за конкретними зображень. Щоб завантажити зображення в Excel, зручно використовувати надбудову PastePictures http://excelvba.ru/programmes/PastePictures ). Відразу бачимо оголошення з високим CPA і можемо відключити оголошення з такими зображеннями, щоб замінювати їх більш ефективними. Застосовуючи такий підхід, можна дуже зручно проводити спліт-тести зображень, вимірювати їх ефективність і залишати тільки кращі.

Експорт додаткової статистики з Google Analytics

Бувають випадки, коли даних з Яндекс Директа недостатньо. Наприклад, коли нам потрібно розрахувати ROI / ROMI, потрібно знати дохід. Ці дані ми можемо отримати з Google Analytics. Але для цього важливо не забувати розмічати посилання (проставляти UTM-мітки) в рекламних кампаніях.

Для вивантаження статистики з Google Analytics за краще використовувати надбудову для Excel під назвою NEXT Analytics ( http://www.nextanalytics.com/ ). Даний інструмент не має обмежень на кількість вивантажуються рядків (наприклад, вивантажити 200 тис. Рядків для нього не проблема), уміє обходити семплірованіє.

Процес семплірованія має на увазі аналіз певної вибірки даних замість всього обсягу для економії апаратних ресурсів серверів Google Analytics. Коли Google семплірует дані?

• Якщо будь-який запитуваний звіт містить більше 1 000 000 унікальних параметрів, наприклад, реффералов або ключових слів;
• Якщо запитуваний звіт має на увазі обробку більше 500 000 сесій користувачів.

Процес вивантаження даних средст NEXT Analytics for Excel.

Отримані з Google Analytics дані об'єднуємо з нашою статистикою з Яндекс Директ. Тепер можемо розрахувати ROI.

Кейс 4. Аналіз ROI і оптимізація ставок

Створюємо зведену таблицю по кампаніям, розраховуємо різні параметри, такі як CPO, ROI, CR.

1. З формули розрахунку ROI можна вивести формулу для розрахунку оптимальної ставки (CPC) для необхідного ROI. Вона має такий вигляд: CPC = Дохід / (ROI + 1) * Кліки.

2. Для розрахунку ставки задаємо необхідні дані, в даному випадку це: Після розрахунку оптимального CPC розраховуємо фінальну ставку (FinalCPC). Результат її розрахунку ви можете побачити в крайньому правому стовпці в таблиці на малюнку вище. Тепер наші розрахункові ставки прогружаются в Яндекс Директ. Для цього мені найзручніше використовувати Коммандер.

• ROI - плановане значення, яке потрібно отримати в результаті оптимізації ставок.
• Transactions - мінімальна кількість транзакцій на кампанію для розрахунку отімального CPC. Якщо для кампанії це значення менше, то використовуємо середнє значення за всіма кампаніям.
• MaxCPC - максимальна ставка CPC, яку ми готові платити.
• MinCPC - мінімальна ставка CPC.
• RateCPC - різниця у відсотках між CPC і фінальної ставкою в Яндекс Директі. Справа в тому, що за допомогою формули ми розраховуємо середнє значення CPC, а в Яндекс Директі повинні вказати максимальну ставку кліка. Зазвичай ця різниця становить близько 15-20%. В даному випадку я жорстко вказую цю різницю, але її так само можна розрахувати і для кожної кампанії на основі даних за попередній період.

3. Після розрахунку оптимального CPC розраховуємо фінальну ставку (FinalCPC). Результат її розрахунку ви можете побачити в крайньому правому стовпці в таблиці на малюнку вище. Тепер наші розрахункові ставки прогружаются в Яндекс Директ. Для цього мені найзручніше використовувати Коммандер.

висновок

Ручна оптимізація - це круто!

• Вмійте / вчіться оптимізувати рекламні кампанії власними руками.
• Аналізуючи свої рекламні кампанії, ви завжди будете в курсі поточної ситуації, оперативно відстежувати і виправляти помилки / недоліки. Так само це джерело нових ідей щодо поліпшення РК.
• Системи автоматизації контекстної реклами - це круто! Але їх використання далеко не завжди доцільно і рентабельно.
• Ручна оптимізація спільно з автоматизованими сервісами буде працювати краще.
• Вивчайте Excel! Це the must для інтернет-маркетологів!

PS Хочу подякувати Олександру Налетова з агентства Artics за ідею з автоматизацією вивантаження статистики з Яндекс Директа.