Оценка эффективности контекстной рекламы

Без преувеличения можно сказать, что контекстная реклама является одним из приоритетных каналов привлечения клиентов для бизнеса. Этот инструмент достаточно прост, эффективен и невероятно гибок, что делает его равно доступным как для крупных компаний, так и для начинающих предпринимателей. Независимо от масштаба бизнеса каждый рекламодатель задается вопросом, оправдывают ли себя вложения в данный способ продвижения. Сегодня мы рассмотрим, как провести анализ контекстной рекламной кампании и оценить ее эффективность.

Определение цели рекламной кампании

Прежде чем начать оценивать работу контекстной рекламы, необходимо определить, что именно и по каким критериям вы будете анализировать. Другими словами, еще до старта кампании важно задать цели и в дальнейшем отслеживать процесс их достижения. На этом же этапе нужно произвести предварительный срез текущих показателей по интересующим параметрам.

Цели рекламной кампании могут быть глобальными (например, получить больше заказов, увеличить число клиентов и проч.). Однако, для того чтобы замерить эффективность кампании, необходимо задавать цели более конкретно. Например, для интернет-магазина можно выделить следующие зоны интересов: добавление товара в корзину, оформление и оплата заказа. В случае с медицинским центром – телефонный звонок, онлайн-запись на прием или просмотр страницы контактов. В каждом отдельном случае цели рекламной кампании определяются исходя из индивидуальных особенностей бизнеса.

Достижение целей помогают отслеживать счетчики статистики Яндекса и Google.

Структурирование и разметка кампании

Итак, мы определили цели, достижение которых в дальнейшем будем отслеживать. Далее на основании выбранных факторов оценки необходимо создать грамотную структуру рекламной кампании.

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.

Рис. 1. Пример отчета для группы кампаний (общий раздел и составные группы).

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. Прописанная метка для контекстного объявления Яндекс.Директ выглядит следующим образом:

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.

Подробную информацию о правилах разметки контекстной кампании и использовании счетчиков Яндекс.Метрика и Google Analytics вы найдете в материалах бесплатного мастер-класса.

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);

  Рис. 2. Сравнение KPI (количество регистраций) рекламных кампаний.

• 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).

Рис. 3. Сравнительная таблица показателей (визиты, отказы и проч.) по кампаниям за период три месяца.

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.

Рис. 4. Динамика достижения целей (регистраций) по кампаниям за период три месяца.

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). Более подробно о данной функции форматирования вы можете прочитать в этой статье.

Рис. 5. Применение инструмента «Цветовая шкала» в Excel-файле отчета.

Выводы

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.