Основатель и директор по развитию К50 Максим Уваров на конференции OAconference рассказал о том, какие метрики он использует, чтобы измерить эффективность рекламных кампаний. Многие из них оказались не очевидными, но хорошо применимыми на практике. Всего таких метрик насчиталось восемь, и к4аждую из них очень полезно использовать, чтобы максимально оптимизировать вашу рекламную кампанию.
“Современные системы веб-аналитики позволяют измерять самые разные показатели, мы можем зафиксировать практически любое действие пользователя на нашем сайте. Однако обилие данных не всегда положительно сказывается на решениях, которые мы принимаем в разрезе управления рекламными кампаниями. Потому что из-за обилия метрик мы можем попасть в некий аналитический паралич – это когда мы видим цифры, но не знаем, как с ними работать, – пояснил Уваров.
– Как сказал один из основателей Hewlett Packard, вы не можете управлять тем, что вы не можете посчитать. Но если мы не знаем, какие у нас критерии успеха, как мы можем определить, достигли мы успеха или нет? Поэтому очень важно определить для себя правильные метрики.
Метрика №1: Прибыль
Специалисты по маркетингу в первую очередь работают на продажи. Соответственно самая важная метрика – это прибыль. Именно на нее мы должны ориентироваться. В таблице представлены категории, которые продвигались в Wikimart в 2012 году. Я составил эту таблицу, когда работал в Wikimart – в ячейки я записывал прибыль/убыток по рекламным кампаниям в каждой продвигаемой категории.
Отрицательные значения в таблице показывают, что мы продали товаров в данной категории меньше, чем потратили денег на продвижение. Так “Мобильные телефоны” у нас стабильно убыточные, а в категории “Коляски и детские товары” все хорошо – эта категория приносит нам прибыль. Глядя на цифры, отталкиваясь от того, что мы имеем – прибыль или убыток – мы сразу можем принять решение о том, что нам делать дальше – двигаться по тому же пути либо срочно менять стратегию.
Другие метрики не столь показательны, как прибыль, поэтому числа из этих метрик нам всегда нужно с чем-то сравнивать. Мы можем сравнивать метрики с нашими историческими данными, или с прогнозами, которые мы можем делать на основании этих исторических данных.
Рассмотрим экономическую модель платного трафика. На входе у нас посетители, которых мы привлекаем на сайт за определенные деньги. С определенной вероятностью они становятся нашими покупателями. Умножая трафик на конверсию, мы получаем заказы. Если мы определим среднюю сумму одного заказа и умножим ее на количество заказов, мы получим выручку. Умножив ее на маржинальность – процент, который мы зарабатываем – получим валовую прибыль. А после того, как мы вычтем из этой суммы все расходы – узнаем, сколько у нас чистой прибыли. И это то, что нам нужно максимизировать.
Метрика №2: Прогноз
Прогнозы – это очень важная метрика, которая помогает нам выявить драйверы продаж. Прогнозы побуждают нас системно взглянуть на функционирование организации, помогают управлять операционной деятельностью, способствуют обнаружению проблем и слабых мест.
Факт не всегда совпадает с прогнозом. И сопоставляя данные фактов и прогнозов, мы можем выявить, в каких моментах мы выиграли, а в каких потеряли. Все эти моменты можно отображать на графике, который показывает, что было бы, если бы у нас факт совпадал в прогнозом. Так, если бы трафик у нас был равен 20 тыс. посетителей, как в прогнозе, а не 25 тыс., как по факту, то мы бы заработали на 18 тыс. рублей меньше. Отставание по конверсии на 30% от прогноза чревато потерями в 10 тыс. рублей по прибыли. А если бы наш средний чек совпал с прогнозом, мы бы заработали дополнительно 10 тыс. рублей.
Когда смотришь на такую таблицу в операционном режиме, сразу становится понятно, куда бежать и что предпринять. Если у нас падает конверсия, нам нужно бежать к SEO-специалистам, если мы видим, что у нас “хромает” маржинальность – нам надо идти к коммерсантам и ставить перед ними задачу поднять показатели.
Метрика №3: CTR
Этот термин нам всем уже надоел, но он очень показательный. От чего он зависит? От релевантности нашего контекстного объявления и позиции в размещении. В зависимости от того, где мы размещаемся – в контекстной рекламе или в гарантированных показах, или в спецразмещениях – у нас изменяется CTR по рекламной кампании.
Если у нас доля показов в спецразмещении составляет 100%, это значит, что с увеличением ставки мы не получим прироста в трафике. Если эта доля составляет 20-40%, то чем более она отлична от 100%, тем больше вероятность того, что с увеличением ставки по кампаниям мы сможем поднять трафик на сайт и увеличить продажи.
Как рассчитать долю показов? Для этого необходимо просегментировать отчет по ключевым словам, рекламным кампаниям, по блокам размещения и смотреть на финальные цифры.
В нашем случае для конкретной рекламной кампании у нас было 12 тыс. показов, из которых 10 тыс. – это показы в блоке над результатами поиска. То есть если мы будем еще повышать ставку, то мы не получим много дополнительных показов, потому что мы и так уже “висим” над результатами поиска.
Метрика №4: Покрытие страниц приземления
Еще одна очень важная метрика – это покрытие страниц приземления нашей рекламы. Одна страница приземления – это по сути одна категория, которую мы рекламируем. Если у нас только три страницы приземления, а услуг/товаров у нас 30, это значит, что у нас еще есть потенциал и мы недополучаем продажи. Так, если в нашем интернет-магазине 16 тыс. наименований товара, а реклама крутится только на 2 тыс. товаров, значит, мы можем расшириться только за счет увеличения количества продвигаемых сущностей.
Как посчитать количество страниц приземлений? Эти данные нам необходимо выгружать из систем веб-аналитики, в частности из отчета по страницам приземления в Google AdWords. Мы можем посчитать это и в “Яндекс.Метрике”, где сразу в конструкторе отчетов можно увидеть количество различных вариантов страниц приземления по конкретному каналу.
В данном случае мы видим, что органическая выдача приводит пользователей на гораздо большее количество страниц приземления, чем контекстная реклама.
На эту величину очень важно смотреть в динамике. Например, в “Яндекс.Метрике” добавить еще замер по месяцам и смотреть, как месяц к месяцу меняется количество страниц, которые у нас принимают трафик. Чем больше таких страниц, тем лучше. Достаточно легко это число можно получить, используя надстройку над Exсel, которая называется PowerPivot. Выгружать туда данные можно из любых отчетов по веб-аналитике при помощи функции Disnctcount.
Метрика №5: Распространенность семантики
Это количество ключевых фраз, которые достигают определенного уровня эффективности – получают показы, клики и т.д. в определенном временном промежутке. Чем лучше у нас проработана семантика, тем шире мы охватываем поисковый спрос и тем эффективней мы привлекаем трафик. Посчитать его можно, определив критерии активности/неактивности семантики в вашем аккаунте. Я люблю использовать показатель по кликам, который чуть более нативный чем показатель по показам.
Нам нужно фильтровать свой отчет по заданным условиям и смотреть на цифру, которая показывает число ключевых фраз за отчетный период, которые соответствуют нашим условиям фильтрации. Чем их больше, тем лучше – значит мы охватили семантическое ядро полностью.
Метрика №6: Search Impression Sharе
Важна метрика Search Impression Sharе – процент полученных показов. Эта метрика говорит нам о том, сколько процентов от фактического поискового спроса мы отрабатываем. Она рассчитывается делением фактического количества показов на количество показов, которое мы могли бы получить в аукционах. Если у нас Impression Sharе не составляет 100%, значит, где-то мы свои показы теряем.
Причин потери трафика может быть две, и Google позволяет нам их диагностировать. Первая причина – потеря показов из-за того, что у нас либо низкая ставка, либо низкий показатель качества. Вторая причина – у нас заканчивается бюджет. Если мы видим, что у нас показатель Lost Impression Sharе – то есть поте6рянные показы – составляет больше нуля, значит нам необходимо либо увеличивать бюджеты, либо снижать ставки, чтобы получать больше показов.
Метрика №7: Зависимость количества от качества
Еще я использую такую метрику, как количество показов по ключевым словам в зависимости от показателя качества конкретных ключевых слов. CTR влияет на показатель качества на 60-70%. Чем выше у нас явка объявления, тем выше показатель качества, и тем меньше мы платим за клик. Если у нас этот показатель равен 9-10, как показано на графике, то значит наша работа по аккаунту выполнена и мы молодцы. Но если доля показов составляет 5, 6, 7 – это сигнал к тому, что нужно работать над показателем качества.
Такой график можно настроить при помощи специального инструмента в AdWords, либо самостоятельно, выгрузив отчеты из систем веб-аналитики по показателям качества ключевых слов и по кликам на них и построив соответственный график зависимости.
Метрика №8: Актуальность
Это процент показов объявлений в зависимости от того, когда была создана конкретная рекламная кампания. Работа над аккаунтом происходит постоянно, мы то и дело что-то дорабатываем, обновляем, меняем – это нужно, чтобы наши объявления получали клики.
При помощи скрипта в AdWords мы можем расставить объявления, ключевые слова и т.п. по датам, когда это объявление было впервые показано в поисковой выдаче, и предположить, когда оно было создано. Дальше мы можем по этим датам построить график, который покажет, сколько текущих показов по контекстной рекламе происходит по объявлению, созданному месяц или год назад.
На данном графике мы видим, что большая часть объявлений, которые у нас сейчас срабатывают, были созданы в июне 2013. Все следующие наши работы работают гораздо меньше. Такие графики очень показательны в больших аккаунтах с историей. Часто они помогают обнаружить, что у нас до сих пор крутятся объявления двухгодичной давности, которые давно не работают, потому что уже неактуальны и нуждаются в переработке. При помощи такого графика мы можем их найти и усовершенствовать, чтобы они стали эффективными.
