На конференции OAconference основатель рекламного агентства UaMaster Евгений Шевченко рассказал о мультиканальных последовательностях в контекстной рекламе. Большинство специалистов по контекстной рекламе, обнаружив, что какой-то запрос не принес ни одной прямой конверсии, скорей всего вообще удалит этот запрос. Но если копнуть глубже, можно увидеть, что на самом деле без него не было бы довольно солидного числа покупок на сайте рекламодателя.

“Бытует мнение, что половина бюджета на рекламу тратится зря. Проблема в том, что поведение людей непредсказуемо. Как однажды сказал Алексей Иванов (ISEE Marketing, Россия), девушка пришла на сайт магазина в поисках зеленой сумочки, а купила красную юбку – и никакая веб-аналитика вам в таких случаях не поможет”, – привел пример Евгений. Но отслеживая так называемые ассоциированные конверсии, можно понять логику, которая привела девушку в поисках зеленой сумочки к покупке красной юбки. И успешно использовать это в будущем.

“В сегменте дорогих товаров поведение людей существенно разнится. Они очень долго делают выбор и совершают покупку. Например, в туризме происходит минимум 6-7 запросов до выбора какого-то конкретного товара или услуги. Если мы говорим об автомобильной тематике, то человек предварительно 40 раз возвращаются на сайт автодиллера, прежде чем записаться на тест-драйв – безумное количество повторов. В недвижимости еще веселее… Чем дороже – тем дольше путь пользователя к целевому действию.

С 2011 года мы можем понимать, как каждая из этих 40 последовательных заходов на сайт перед записью на тест-драйв воздействовала на человека, и мы можем учитывать это воздействие. Таким образом, мы уже можем начинать считать деньги и делать какие-то выводы, оптимизировать рекламу, чтобы наши бюджеты тратились более эффективно. Возьмем Google Analytics – если раньше он показывал нам конверсию только по последнему взаимодействию – тот самый 40-й визит на сайт автодиллера – и ему приписывал все достижения, то сегодня мы можем смотреть все четыре варианта конверсии: по первому взаимодействию, по последнему, какие-то промежуточные ассоциированные конверсии и даже конверсии по просмотру рекламы. До недавнего времени они могли использоваться только для баннеров контекстно-медийной сети, а относительно недавно появилась функция еще и для видео-рекламы. Теперь мы можем посмотреть, кто из людей видел наш ролик на YouTube, ничего не сделал, а потом через какое-то время пришел к вам на сайт из другого источника и совершил покупку.

Как это работает?

В отчетах Google Analytics есть один из пунктов меню конверсии – ассоциированные конверсии. Здесь вы можете смотреть последовательности, которые совершили пользователи до выполнения того целевого действия, которого вы от них ждете.

Первый визит в конверсии идет по первому взаимодействию, промежуточный – в ассоциированном взаимодействии, и тот визит, который привел к целевому действию – это конверсия по последнему взаимодействию.

Как это может выглядеть на практике? Например, мы провели одну рекламную кампанию. Получили много показов, меньше 300 переходов и одну конверсию по последнему взаимодействию. Потратили 1200 грн – относительно дорогая конверсия. Посмотрели в ассоциированные конверсии – оказалось, что их было еще 106. Таким образом, взвешенная стоимость конверсии составит уже не 1200 грн, а 11 грн. Мы понимаем, что данный рекламный источник сам сразу не продавал, но тем не менее, приводил на сайт людей, которые позже совершали покупку.

Потом мы запустили вторую рекламную кампанию, в которой было 500+ показов, ни одного клика, ни одной прямой конверсии и 12 ассоциированных конверсий.

Поскольку в данном случае использовалась контекстно-медийная сеть Google с оплатой за клики, рекламодатель не потратил ни копейки, но тем не менее, получил 12 ассоциированных конверсий. Неплохой результат.

Зачем моему бизнесу ассоциированные конверсии?

Чтобы мерить такие компании, у вас должен быть аккаунт в Google Analytics, в котором настроены цели. Вы заходите в отчет по ассоциированным конверсиям и смотрите, есть ли они у вас и сколько их. В данном примере доля ассоциированных конверсий составила почти 70% – это очень много.

Важно помнить, что ассоциированные конверсии – это составляющая всех конверсий, то есть подмножество. Их нельзя суммировать.

Я попытался среди наших клиентов найти таких, у которых ассоциированных конверсий вообще нет или очень мало. Оказалось, что у нас таких клиентов нет, но я понимаю, что где-то они существуют. Это те бизнесы, где стоимость товара очень низкая – товар покупается сразу, количество возвратов минимальное. Например, вызов такси.

Как отслеживать и использовать ассоциированные конверсии?

Заходим в отчет по мультиканальным последовательностям в Analytics и смотрим, какое у нас соотношение между конверсиями, которые являются ассоциированными, и конверсиями по последнему взаимодействию. В разрезе контекстной рекламы, кликнув по пункту “Поисковая реклама”, можно увидеть цифры по данному источнику, и окажется, что в данном случае контекст сделал ассоциированных конверсий больше, чем прямых. То есть преимущественно люди сразу не покупали.

Можно отдельно посмотреть по источникам, как сработал Google, “Яндекс” и другие системы контекстной рекламы, если вы их используете. В нашем случае Google и “Яндекс” давали примерно одинаковое соотношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему взаимодействию.

Если мы анализируем данные на каком-то определенном уровне, то хорошо бы посмотреть еще вверх и вниз этого уровня. Рассмотрим примеры разных запросов, которые мы использовали для банка. CTR где-то одинаковый, где-то отличается, но самое интересное – это все-таки конверсия. И мы видим, что по запросу “калькулятор депозитов” у нас не было ни одной заявки.

Что делает специалист по контекстной рекламе в такой ситуации? Как правило, если запрос вообще не конвертится, его полностью исключают. Но если мы зайдем в отчет по ассоциированным конверсиям, окажется, что у нас есть целый ворох ключевых слов, которые сами по себе не давали конверсии, но косвенно приводили к продажам. То есть, часть запросов с нулевой конверсией по последнему взаимодействию все-таки полезна и дает вам продажи.

Там же можно посмотреть последовательности ключевых слов, которые приводили к конверсии. Сначала человек формулировал запрос словом “холодильник”, а потом в следующем запросе уже указывал конкретную модель. Вы можете попытаться построить логику так, чтобы сократить эту цепочку, потому что за каждый следующий клик вы все-равно платите. Можно повыбирать тексты запросов из текстов на вашей посадочной странице, исходя из общей логики построения запросов вашей целевой аудиторией и использовать эти данные.

Можно посмотреть, из каких каналов поисковая система последовательно приводит пользователей. Чаще всего люди приходят из поиска, а дальше напрямую вводят адрес вашего сайта в браузере или сохраняют его в закладки.

Вы можете посмотреть, какой вклад поисковой рекламы в общую кормушку и длительность последовательности, что немаловажно. В целом все это дает понимание того, как быстро вы можете продать свой товар человеку.

Настраиваем AdWords

В Google AdWords постоянно появляются новые возможности по отображению статистики, если у вас связаны AdWords и Analytics. Сначала настройки столбцов состоят из двух параметров – атрибуты и эффективность – а потом туда постепенно добавляются конверсия, аналитика, поисковые последовательности и все, что можно использовать.

Я особенно обращаю внимание на пункт “Конверсии” – тут есть все варианты, о которых я говорил выше. Удобно то, что здесь вы можете видеть всю статистику сразу, не переходя в Analytics. И еще отмечу пункт “Поисковые последовательности” – он достаточно длинный, в принципе, все позиции выбирать не обязательно, первые – наиболее важны, я бы рекомендовал добавить их по умолчанию в ваш аккаунт в AdWords и наблюдать за ними. Потому что на уровне работы с контекстной рекламой гораздо быстрее вы сможете обрабатывать эту информацию, не заглядывая каждый раз в Analytics.

В статистике по поисковым последовательностям есть отчеты по длительности в днях и по количеству визитов на ваш сайт. Там есть переключатель всего трафика, и отдельно его можно посмотреть в AdWords. Например, 52% людей совершили покупку в первый день, а остальные возвращались. Когда же мы переключили на вкладку AdWords, оказалось, что поисковый трафик дает только 20% мгновенных продаж. Здесь вы можете понимать, как отработала контекстная реклама – хорошо, но не сразу. Это тоже немаловажно при планировании рекламной кампании.

Как оценить эффективность рекламной кампании, учитывая все данные?

Авинаш Кошик предложил пять моделей трактовки данных:

  1. По последнему источнику
  2. По первому источнику
  3. Равномерно
  4. Экспертно
  5. «Лесенкой» по нарастающей (0-10-20-30-40)

Первая модель самая простая – все данные привязывать к последнему взаимодействию, которое привело к продаже. Но, как мы уже выяснили, это не всегда корректные выводы. Вторая модель тоже некорректна – для некоторых случаев она может работать, в целом первый визит вам полезен, но он сразу не продал товар. Вариант третий уже более взвешенный – разделите равномерно вклад каждого из источников и дайте каждому часть от успеха и часть от рекламного бюджета. То есть, если  человек приходил 40 раз на сайт автодиллера, то мы должны посмотреть, из каких источников он приходил, и каждому источнику присвоить 1/40 веса в общей конверсии.

В предпоследнем варианте вы можете делать выводы на свое усмотрение. Например, я понимаю, что баннерная реклама для многих клиентов крайне важна, потому что она формирует спрос, узнавание и желание купить позже, но сразу практически никогда не продает. Но без нее такого объема продаж не было бы. Соответственно, я могу давать ей больший вес при том, что прямых продаж она не дает. Потому что я так решил.

Вариант пятый – распределение вклада каждого из источников по нарастающей: первому присваиваем ноль, второму 10 и так далее. Максимальный вес получает тот источник, который уже сделал продажу. Это, пожалуй, один из самых действенных вариантов работы со статистикой.

Я предлагаю нашим клиентам еще одну модель, когда мы первому источнику даем 25% от всего результата, последнему 50% и между оставшимися источниками делим еще 25%:

Формула: 25% + равномерно + 50%

  • 3 источника: 25+25+50
  • 4 источника: 25+12,5+12,5+50
  • 5 источников: 25+8,3+8,3+8,3+50
  • 25%+25/(n-2)+50%

Почему так? Если бы не было первого клика, продажи бы не было. Если бы не было последнего – самого важного – то ее тоже не было бы. А остальные промежуточные источники просто поддерживающие. Тоже важные, но не главные. Соответственно исходя из того, сколько пунктов последовательности у вас было, у вас будут каким-то образом меняться цифры на все эти источники.

В жизни бывают еще и другие варианты. Например, с одним из наших клиентов мы договорились работать по следующей модели:

Первое взаимодействие (А) = 50% веса (коэффициент = 0,5)
Последнее взаимодействие (B) = 100% (К = 1)
Конверсия по показам (C) = 50% (К = 0,5)

СРА = Бюджет/(A*0,5+B+C*0,5)

Для данного рекламодателя такая формула была очень правильной.

Экспертных вариантов может быть очень много. И вы для себя сами должны определить, как считать вклад каждого из источников.

Что будет дальше?

Если сейчас мы говорим о мультиканальных последовательностях, то дальше нам придется думать, как отслеживать запросы пользователей с разных устройств. Ехал человек в такси и нашел на смартфоне сайт, отправил себе ссылку на e-mail и дома зашел с десктопа, а потом оттуда купил. Пока системы веб-аналитики еще не готовы указать на запрос, который пользователь сделал с телефона, но купил после этого со стационарного компьютера. Я думаю, тот же Google Analytics через полгода-год выкатит такой функционал, и у нас добавиться работы на то, чтобы все эти данные обрабатывать, учитывать и каким-то образом использовать в нашей практике”.