ГлавнаяОптимизацияОптимизация контекстной рекламы

Как самостоятельно оптимизировать контекстную рекламу без отрыва от вашего бизнеса. Оптимизация контекстной рекламы


Четыре простых шага оптимизации контекстной рекламы под ROI — Оффтоп на vc.ru

Менеджер по продукту сервиса сквозной аналитики Alytics Дмитрий Богданов рассказал про основные подходы к оптимизации контекстной рекламы под ROI.

Дмитрий Богданов

О чём пойдёт речь

Перед любым бизнесом стоит задача роста эффективности рекламы. Наиболее распространённым показателем эффективности является ROI, суть которого проста: если ROI отрицательный — реклама убыточна, если ROI положительный — реклама окупается. Если ROI +20%, значит, инвестиции в рекламу отбиваются с прибыльностью 20%.

Безусловно, все компании стремятся окупать рекламу с максимально возможным коэффициентом ROI. Но это, как правило, не такая уж и простая задача. Давайте попробуем разобраться, как это сделать, на примере контекстной рекламы.

Рассмотрим основные принципы ручной оптимизации контекстной рекламы. Речь пойдёт только про оптимизацию на основе эффективности фраз для поисковых кампаний. Аналогично оптимизацию можно строить для кампаний РСЯ, только вместо ключевых фраз использовать площадки из РСЯ.

Начальные условия и необходимые вводные

Во-первых, должна быть выстроена сквозная аналитика. Это значит, что по каждому ключевому слову вы знаете, сколько денег потрачено и сколько денег заработано. Заработанные деньги подтягиваются из CRM. Потраченные — из «Яндекс.Директа» или Google AdWords. Таким образом, подсчитывается чистый ROI в разрезе ключевых фраз.

Во-вторых, вам нужно знать среднюю прибыль от одной продажи с контекстной рекламы. Этот показатель понадобится нам дальше для сравнения с затратами. Он будет индикатором статистической значимости данных.

Шаг первый: убить всё, что пожирает бюджет

В каждой рекламной кампании есть ключевые фразы, которые сжирают бюджет и вообще не приносят продажи. Важно отметить, что речь идёт именно о фразах, которые находятся в глубоком минусе. Как правило, если за окупаемостью не следят, или сквозная аналитика не настроена, то доля таких фраз в затратах на рекламу может варьироваться от 10 до 40%.

Что делать с такими фразами? Отключать. Вам нужно как можно скорее отключить всё, что пожирает бюджет и не приносит продажи.

Шаг второй: даём второй шанс не сильно убыточным

Помимо сильно убыточных фраз, в каждой рекламной кампании есть фразы, которые не так уж и сильно расходуют рекламный бюджет, но продажи не приносят или приносят с большим убытком. Так называемые «среднеубыточные». И вы не хотите их отключать, рассуждая так: «Если я эту фразу отключу, то могу сам себя лишить потенциальной продажи. Вдруг следующий посетитель с этой фразы купит и озолотит меня».

Как быть? Отключать или нет? В этом случае лучший способ — понизить на такие фразы ставки.

Шаг третий: поднимаем прибыльные

Теперь давайте поймём, что делать с ключевыми фразами, которые имеют хороший ROI, то есть являются прибыльными. Но прежде разберёмся, что это за фразы? Это фразы, которые регулярно приносят продажи, а ROI по ним выше или равен целевому.

Предположим, что для нашей рекламы целевой ROI +20%. Отбираем ключевые фразы, у которых ROI превышает 20%. И поднимаем на них ставку. Зачем ставку поднимать? Чтобы по ним занять более высокую позицию в поиске и привлечь ещё больше продающего трафика, который в свою очередь увеличит продажи с высокой окупаемостью.

Важный нюанс: здесь стоит отметить, что поднимать ставки бесконечно бессмысленно. Бывают ключевые фразы, которые даже при максимально возможных ставках показывают высокий ROI. Поэтому обязательно нужен дополнительный критерий, ограничивающий рост ставки. Простые и правильные критерии:

Шаг четвёртый: что делать с остальными

Во-первых, давайте разберёмся, какие фразы у нас остались. Для наглядности нарисуем схему с указанием фраз, которые мы охватили:

Видно, что остались ключевые фразы, которые мало тратят и не имеют продаж. Так называемый «длинный хвост».

Что с ним можно сделать:

  1. Не трогать. Как ни странно, этот вариант довольно часто является самым продуктивным. Так сказать, продолжаем копить статистику и «не дёргаемся».
  2. Уменьшить ставки на эти ключевые фразы, если совокупные затраты на них велики. План действия такой: оцениваем долю затрат на все эти ключевики в совокупности. Если она более 20-40%, то незначительно понижаем ставку на все ключевики. Процентов на 20%. Если доля затрат на них менее 20-40%, то не трогаем их ставки.

В заключение

Данный метод достаточно прост в использовании и подходит абсолютно всем. Даже неподготовленный человек может применить его и получить значительный результат.

Несмотря на то, что метод рассматривается как ручной подход к оптимизации, его можно автоматизировать с помощью скриптов или автоматических правил систем автоматизации, того же Alytics.

У данного метода есть ограничение: он не позволяет оптимизировать под какое-то конкретное значение ROI, то есть вы не можете сказать: «Хочу ROI 33%» и начать использовать метод, рассчитывая на результат. Но это метод позволяет повышать рентабельность затрат на рекламу без потери объёма продаж.

К примеру, у вас была рентабельность рекламы -10% при объёме продаж в 1 млн рублей. После проведения такой оптимизации вы можете рассчитывать, что ROI вырастет до +20%, и объём продаж не упадёт ниже 1 млн рублей.

#инструменты

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать

vc.ru

Небольшое руководство по оптимизации контекстной рекламы

Ситуации, когда контекстная реклама оказывается недейственной, не так уж редки. В подобных случаях заказчик нередко опускает руки, решив, что этот способ продвижения товара не сработал. На самом же деле, проблема заключается в неправильной оптимизации или в полном ее отсутствии.

 

Почему не работает реклама?

Причин, по которым реклама, размещенная в интернете, не приносит нужных результатов, хватает. Каждая из них уже сама по себе способна негативно воздействовать на восприятие рекламных объявлений. Итак, отрицательными факторами могут быть:

Решая одну из перечисленных проблем, вы можете столкнуться с тем, что все остальные осложняются еще больше. Поэтому стоит изначально искать правильные подходы к оптимизации.

Чтобы ваша контекстная реклама начала работать, все мероприятия по ее оптимизации необходимо сделать поэтапными, а именно:

  1. изучение рынка;

  2. подготовка и запуск рекламной кампании;

  3. анализ первых результатов;

  4. поправки и усовершенствование.

 

Изучение рынка

Внимательно изучите контекстную рекламу, опубликованную вашими конкурентами. Отследите семантическое ядро их текстов, проанализируйте, какие ключевые слова с низкой частотностью они не используют. Все это можно повернуть себе на пользу. Кроме того, учитывайте дополнительные релевантные фразы, которые, например, задействует Яндекс Директ. Что касается Google AdWords, то у этого поисковика существует 7 типов соответствия, принимающие в расчет не только ключевые фразы, но и порядок слов в них.

Если вы создаете региональную контекстную рекламу, то целесообразно оперировать еще и минус-словами, которые купируют трафик, являющийся нецелевым.

 

Подготовка и запуск рекламной кампании

Это довольно объемный этап. Подходить к его выполнению нужно последовательно. Лучше всего, действовать в таком порядке:

  1. подбор запросов;

  2. создание групп из ключевых слов с узкой тематикой;

  3. написание рекламных объявлений;

  4. разработка посадочных страниц;

  5. создание кампаний для отдельных продуктов;

  6. запуск кампании.

Учитывайте, что при создании объявлений в Яндекс.Директ и Google AdWords необходимо исходить из требований этих поисковиков. Так, для Google AdWords текст должен писаться в две строки по 35 символов в каждой (с пробелами). Яндекс же позволяет создать текст в одну строку, включающую до 75 символов. Различаются и заголовки – для Гугл это не более 25 символов, для Яндекс – максимум 33 символа.

Если вы тартенгируете рекламу в Google AdWords, объявление может быть более длинным – это касается не только русского, но и некоторых других языков.

 

Анализ первых результатов

Аналитика, прежде всего, подразумевает контроль за изменениями статистики. В Google AdWords следует настроить оценочную ставку для первой страницы и показатель качества. Эти две характеристики являются самыми основными, и следить за их изменениями необходимо постоянно. Сложность в том, что эти параметры тесно связаны, и чем выше один, тем ниже опускается другой.

Чтобы улучшить показатели, стоит осуществлять мониторинг CTR. Изначально Google AdWords предлагает усредненную по своим данным CTR. Но уже через некоторое время, на основании ваших успехов, этот показатель может начать колебаться. Следите, чтобы он не опускался ниже, чем наполовину.

 

Поправки и усовершенствование

Даже если на какое-то время ваши результаты пойдут вверх, они все равно не удержатся надолго без постоянной оптимизации. Это означает, что совершенствовать свою рекламную кампанию можно до бесконечности. На основании полученной аналитики вы можете изучать, как воспринимает целевая аудитория ваши объявления, и корректировать их по мере надобности. Каждый текст должен подлежать мониторингу. Тот, на который в течение месяца меньше всего пользователи обратили внимание, должен заменяться на новый.

Еще один хороший ход в оптимизации – использование баннеров, они станут отличным дополнением контекстной рекламы. Обязательно изучайте запросы, CTR которых является низким, поскольку нередко именно на такие объявления кликают пользователи.

Если ваша реклама предназначена не только для вашего региона, есть смысл создавать и под другие регионы свои отдельные кампании. Кроме того, можно разрабатывать отдельные кампании для контекстно-медийной сети и для поисковиков.

seoanalytics.pro

Как самостоятельно оптимизировать контекстную рекламу без отрыва от вашего бизнеса

Зачем оптимизировать контекстную рекламу?

Оптимизировать контекстную рекламу нужно, чтобы при меньших вложениях получать больше заявок.

На практике большинство заявок на сайте «приводит» конкретная ключевая фраза или группа объявлений. Контекстная реклама работает по принципу Парето: 20% усилий дают 80% результата, а 80% усилий — 20% результата. Вы показываете рекламу по 500 ключевым фразам — тем, что вбивает в поиске Яндекса или Google потенциальный покупатель — а регулярно приносят прибыль только 50 фраз. Это нормально и не означает, что рекламная кампания была неверно настроена.

Ваша задача в процессе оптимизации определить, какие ключевые фразы являются «победителями» и приносят больше денег, а какие — меньше. А в результате оптимизации перераспределить рекламный бюджет в пользу конверсионных ключевых фраз с помощью увеличения максимальной цены клика по успешным ключевым фразам.

Резюме:

Оптимизируйте рекламу, чтобы не сливать бюджет и получать больше заказов при прежних или меньших вложениях. Проанализируйте данные рекламной кампании, рассчитайте показатели эффективности, на основании которых будете судить об успехе или неуспехе рекламы, и увеличьте (уменьшите) максимальную цену клика для успешной (неуспешной) ключевой фразы.

Когда оптимизировать контекстную рекламу?

Когда соберете статистику о работе рекламной кампании, оптимизируйте! Рекомендуем дождаться первых заявок и как минимум 100 переходов по рекламе. Однако чем больше статистических данных вы соберете, тем более точную информацию для оптимизации получите.

Чтобы оптимизировать рекламные кампании самостоятельно, до запуска рекламы подключите системы веб-аналитики Яндекс Метрика и Google Analytics и настройте в них цели. Проанализируйте свой сайт и поймите, какие действия потенциального клиента ведут к тому, чтобы совершить покупку, и настройте цели на выполнение этих действий в Яндекс Метрике или цели в Google Analytics с помощью программиста или самостоятельно.

Например, если пользователь оставил на вашем сайте свои контакты, значит он заинтересован в вашем продукте и, возможно, приобретет его. Будем считать заполнение форм сбора контактов целью. Помимо этого, целью может быть нажатие на кнопку «Заказать» или «Купить», просмотр конкретных страниц и др.

Также рекомендуем настроить списки ремаркетинга до запуска рекламной кампании. Списки ремаркетинга помогут показать рекламу пользователям, которые уже взаимодействовали с вашим сайтом. Создайте аудитории ремаркетинга в Google Analytics или в Яндекс Метрике.

Резюме:

Начинайте оптимизацию, как минимум, после 100 переходов по рекламе на ваш сайт и первых заявок. До запуска рекламы настройте цели и списки ремаркетинга в Яндекс Метрике и Google Analytics.

Как понять, была ли успешна рекламная кампания?

Контекстная реклама не может работать в отрыве от вашего бизнеса. Определите, что конкретно вы хотите получить — увеличение числа контактов потенциальных клиентов, заказов через Интернет, подписчиков рассылки и т.д. После этого рассчитайте значения показателей CPA, CPL, CPO, ROI и LTV для вашего бизнеса.

Учитывайте только те показатели, которые возможно посчитать в рамках вашей бизнес-модели. Мы подготовили таблицу со значением и формулой показателей, а также условиями, при которых метрику имеет смысл использовать.

Рассмотрим ситуацию, когда для вас имеет значение показатель CPL (Cost Per Lead), т.е. на вашем сайте есть форма сбора контактов, прибыль с клиента не фиксирована, а сделку заключает менеджер по продажам. Такую форму можно создать с помощью программиста или подключить в Экспекто за два клика, а чтобы рассчитать CPL необходимо поделить общее количество расходов на рекламу на количество лидов.

Например, ваш бизнес — студия ландшафтного дизайна. На сайт переходили по рекламе по двум ключевым фразам: «заказать ландшафтный дизайн» и «проект ландшафтного дизайна». Количество переходов, цену за клик и расход вы узнали из Яндекс Директ или Google Adwords. Количество лидов из настроенных целей в системах веб-аналитики — из Яндекс Метрики или Google Analytics. Количество качественных лидов (т.е. тех, кто действительно заинтересован в ваших услугах, а не оставил заявку по ошибке) спросили у отдела продаж, а они посмотрели в CRM-системе.

Для расчёта CPL вы поделили расход на рекламу на количество качественных лидов. Желаемую стоимость лида или CPL* вы сформулировали самостоятельно, исходя из предельных расходов на привлечение одного клиента — платить больше 500 рублей за лид вы не хотите. Мы сделали табличку для анализа данных в нашем примере, используйте аналогичные для вашего бизнеса.

Так, стоимость лида по ключевой фразе «заказать ландшафтный дизайн» выше, чем желаемая стоимость лида. Понизьте ставку по показам рекламы с высокой стоимостью лида и увеличьте количество показов по ключевой фразе «проект ландшафтного дизайна» с помощью повышения ставки (максимальной стоимости клика).

В примере с ландшафтным дизайном на то, посчитаем ключевую фразу эффективной или нет, влиял только один параметр — цена за лид. В реальности попробуйте рассмотреть 2-3 метрики, по которым будете судить об эффективности контекстной рекламы.

Программа в отличие от человека может «держать в уме» больше параметров оптимизации. Например, алгоритм оптимизации рекламных кампаний в Экспекто основан на 23 параметрах. Среди них есть как стоимость лида, так и поведенческие характеристики пользователя — активность, время, проведенное на сайте и др., которые отвечают за вероятность совершения покупки. Процесс анализа и сбора данных происходит внутри программы, а пользователь видит только результаты расчётов, которые выглядят как светофор — красные и желтые слова Экспекто рекомендует отключить, а зелёные — оставить.

Резюме:

Анализируйте рекламу, ориентируясь на те метрики эффективности, которые соответствуют вашим бизнес-процессам и которые вы можете посчитать. На основании анализа определите, какие фразы сработали лучше — то есть принесли больше лидов, продаж и прибыли, а какие — хуже.

Повышайте максимальную стоимость клика по тем ключевым фразам и группам объявлений, которые сработали лучше. Понижайте максимальную стоимость клика или отключайте показ объявлений по тем ключевым фразам, которые сработали хуже.

Оптимизируйте контекстную рекламу без отрыва от вашего бизнеса!

spark.ru

Оптимизация контекстной рекламы Яндекс Директ и Google Adwords

Что такое оптимизация?

Для начала давайте разберемся в понятиях. Оптимизация — процесс максимизации выгодных характеристик, соотношений, и минимизации расходов.

В нашем случае это снижение стоимости целевых действий (покупка, лид, звонок, скачивание, установка и т.д.) на сайте при перерасчете на рекламный бюджет. Делается это с помощью максимизации охвата на таргетингах с низкой стоимостью целевых действий, и минимизацией на таргетингах с высокой.

Пример:

Бюджет на контекстную рекламу мебельной компании составляет 50 000 рублей в месяц. За эти деньги компания получала в прошлом месяце 70 заявок на замер. То есть стоимость заявки составляла 50 000/70 = 715 руб. После оптимизации рекламной компании бюджет в следующем месяце стал не 50 000, а 30 000 рублей. Количество заявок при этом снизилось с 70 до 60. Стоимость лида снизилась до 500 руб. (на 30%). Сделано это было за счет удаления ряда ключевых фраз, которые давали низкую конверсию.

Как можно оптимизировать контекстную рекламу

В определении оптимизации мы разобрались. Теперь нужно понять, на какие характеристики и соотношения мы можем повлиять, чтобы снизить расходы.

Все параметры, которые можно изменять в интерфейсе рекламных систем являются рычагами для оптимизации.

Параметры для оптимизации контекстной рекламы

Наша цель — выяснить показатели эффективности на каждом из таргетингов и увеличить/уменьшить охват, исходя из этих показателей.

Но важно помнить, что нужно быть внимательным при отключении или снижении ставок на каком-либо из таргетингов, так как это может привести к резкому снижению охвата.

Оптимизация по устройствуОптимизация по возрастуОптимизация по полуОптимизация по ГЕООптимизация по объявлению

Алгоритм оптимизации контекстной рекламы

Опишу тот алгоритм, который используем мы в своей работе.

  1. Первоначально, для получения статистики нужно открутить хотя бы 10-20 000 рублей.
  2. Строим отчеты по всем видам таргетингов. Отключаем/занижаем ставки на тех таргетингах, где стоимость лида превысила предельную более чем на 50-70% (если превышение меньше, возможно у нас получится в перспективе его снизить). Репрезентативная выборка должна составлять хотя бы 5-10 лидов на каждый из отключаемых таргетингов.
  3. Анализируем и работаем с теми таргетингами, которые не приведут к резкому снижению охвата рекламы: баннера, заголовки и текста объявлений.
  4. Проверяем отчет по поисковым запросам, расширяем список минус-слов.
  5. Откручиваем еще N количество денег.
  6. В зависимости от целей и планового количества лидов, варианты действий следующие:
    • оставляем все как есть;
    • расширяем семантическое ядро и тестируем новые ключи;
    • расширяем список минус-слов с помощью отчета по поисковым фразам;
    • корректируем ставки на таргетингах, исходя из текущих показателей конверсий.

Это общая стратегия оптимизации. В каждой из рекламных систем есть свои нюансы, на которые можно влиять и повышать эффективность.

Например:

Польза и вред излишней оптимизации

С одной стороны, оптимизация — это очень хорошо, ведь мы снижаем издержки на привлечение новых клиентов. Но с другой стороны излишняя оптимизация может значительно снизить охват и, как следствие, количество лидов.

В рассмотренном выше примере с мебельной компанией рекламный бюджет снизился, и, с одной стороны, это отличная новость. Но с другой стороны количество заявок тоже снизилось. А если учесть, что предельная стоимость лида для данной компании могла составлять, к примеру, 800 рублей, то оптимизация нанесла не пользу, а вред, ведь мы недополучили клиентов.

Чтобы избежать подобных ситуаций помните о предельной стоимости лида, и не занижайте ее. Не забывайте, что привлеченный с контекстной рекламы клиент может оказаться не одноразовым. Рассчитывайте стоимость лида исходя из LTV, а не разовой первой сделки.

Атрибуция и ассоциированные конверсии

На первый взгляд все выглядит очень просто: смотри, какие ключи дают слишком дорогие лиды и отключай их, повышай ставки на ключах, которые дают дешевые лиды. Но все далеко не так просто.

Каждый продукт и услуга имеют свой цикл сделки, свой бренд.

Если клиент попал в аварию и ищет, например, эвакуатор, то это одна ситуация. Скорее всего клиент после перехода на сайт сразу же позвонит вам (а скорее всего даже не будет переходить на сайт, а позвонит сразу с объявления).

Но как быть, если вы продаете сложное оборудование, с длинным циклом принятия решения (2-4 месяца). Клиент зайдет на ваш сайт, посмотрит ваше предложение по контексту, ознакомится с вашим предложением, затем зайдет на сайты конкурентов, затем почитает отзывы про вас на отзовиках. Пройдет неделя, две. Клиента, к примеру, устроило ваше предложение, он вобьет название вашей компании в поисковике, перейдет к вам по органике (SEO-выдаче) и позвонит.

Яндекс Метрика в стандартных отчетах покажет конверсию в пользу источника «Переходы из поисковых сетей» (то есть SEO-трафик). Как же тогда оптимизировать контекст в таких случаях?

Для этого существуют такие понятия как «Атрибуция» и «Ассоциированные конверсии».

Модели атрибуции

В отчетах Google Analytics мы можем выбирать и создавать различные модели атрибуции.

Из справки Google:

Модель атрибуции – это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности среди точек взаимодействия в пути конверсии. Например, в рамках модели Последнее взаимодействие 100% ценности конверсии присваивается точкам взаимодействия (кликам), непосредственно предшествующим конверсии. В рамках модели Первое взаимодействие 100% ценности конверсии присваивается точкам взаимодействия, которые являются первыми в цепочке взаимодействий.

На скриншотах ниже показаны результаты стоимости и количества конверсий при разных моделях атрибуции.

Атрибуция «Последнее взаимодействие»Атрибуция «Первое взаимодействие»

Ситуация ровно такая, как я описывал выше. При построении отчета по модели «Последнее взаимодействие» количество конверсий составляет 144, стоимость конверсии 1 773 руб. Однако, при построении отчета по модели «Первое взаимодействие» количество конверсий увеличилось больше чем в 2 раза — 324 конверсии, 797 руб. за конверсию.

Если вы работаете в нишах с длинным сроком принятия решения, чтобы не упускать своих клиентов используйте ремаркетинг/ретаргетинг на различных площадках.

Альтернативным решением в случае, если у вас сложный продукт, является использование микроконверсий — вам необходимо провести корреляцию между каким-то незначительным действием пользователя на сайте и полноценной конверсией. Например, скачивание прайс-листа на сайте.

Подведем итоги

Какие можно сделать выводы:

  1. Перед оптимизацией контекстной рекламы необходимо ставить цели (количество, стоимость лидов, рекламный бюджет).
  2. Определите цикл принятия решения о покупке клиента, оптимизируйте контекст с учетом ассоциированных конверсий.
  3. Не перегибайте с оптимизацией, чтобы не порезать охват.

 

 

level-st.ru

"Оптимизация контекстной рекламы"-книга Андрея Белоусова :: Shopolog.ru

Андрей Белоусов, CEO HTraffic.ru написал отличную книгу «Оптимизация контекстной рекламы». Книга выгодно отличается от остальных подобных тем, что в ней не разбираются вопросы наподобие «Что такое контекстная реклама?» или «Зачем она нужна?». В ней содержится информация для людей, знающих толк в контекстной рекламе, но желающих повысить свой профессиональный уровень.  Книга содержит большое количество графиков и картинок, глоссарий терминов и практические советы, которые вы сможете применить в своем проекте.

Андрей любезно согласился опубликовать книгу на страницах нашего издания. Если после прочтения у вас возникнут вопросы, оставьте их в комментариях. Мы попросим автора уделить им время и ответить на них.

Глоссарий терминов

Вступление

Не думаю, что есть какая-то область маркетинга, которые поддается математике также легко как и контекстная реклама. Здесь есть четкая задача — прямые продажи, а рекламодателям доступна огромная масса статистики.

Создание рекламных роликов для телевидения это скорее искусство, чем наука. В контекстной рекламе творчество заканчивается написанием текстов объявлений.

Однако, у нас в отличии от оффлайн маркетинга, нет более или менее фундаментальных знаний. По большому счету, все мы самоучки. Мы не используем даже такие базовые понятия как охват. Не верите мне? Ответьте на вопрос: важен ли охват, если да, то почему?

Оптом дороже

В маркетинге работает принцип “оптом дороже”. Чем большее число клиентов нам нужно, тем больше нужно платить за каждого. Это следует из двух очевидных вещей:

Допустим, мы продаем IPhone и у нас есть 3 друга:

Сколько времени нужно потратить, чтобы продать 1, 2 или 3 телефона:

  1. Звоним Васе. 5 минут.
  2. Звоним Васе, едим к Пети. 5+60=65 минут.
  3. Звоним Васе, едим к Пети, убеждаем Колю. 5+60+180=245 минут.

Чем больше вам нужно продать, тем больше вы тратите в среднем на каждую продажу. Поэтому получается чем больше клиентов вам нужно, тем больше придется в среднем платить за каждого. Т.е. оптом дороже.

В контекстной рекламе, от ставки зависит наша позиция. Чем больше кликов нам нужно, тем лучшую позицию нам нужно занять и тем больше платить за каждый клик.

Теперь подумаем как мы можем продать 3 телефона быстрее? Увеличив число друзей. Если бы у вас было 2 Васи, 2 Пети и 2 Коли, то на продажу 2 телефонов вы потратили 10 минут, а 3 — 70 минут.

Охват важен

По определению, CTR=Клики / Показы. Из этого следует, что Клики= CTR × Показы. Поэтому если мы не снижая CTR увеличим число показов, то число кликов возрастет.

При этом CTR зависит от ставки: чем выше ставка, тем лучшую позицию мы занимаем и тем чаще по нам кликают.

Следовательно, увеличив охват и снизив ставку, мы можем получить тоже число кликов, но за меньшие деньги.

Допустим, у нас есть кампания в Директе. В один прекрасный день возникает необходимость увеличить число кликов на 30%. Мы можем повысить ставку, в итоге число кликов возрастет, но за каждый из них нужно будет платить больше. Тоже самое можно сделать увеличив охват. Например, добавив AdWords или несколько ключевых слов. В этом случае, стоимость клика останется прежней.

Другой пример. Что произойдет если мы произвольным образом уменьшим охват? Например, отключив показы по четным часам. Число кликов уменьшится вдвое. Чтобы это компенсировать, мы вынуждены будем повысить ставку, что увеличит затраты. Поэтому, произвольное уменьшение охвата — слив денег.

Верно ли обратное? Можно ли с помощью охвата экономить?

Допустим у нас 1000 кликов в директе по 10 центов. Расход: 100$ в день. Снизим ставку до 7ми центов, получим скажем 700 кликов. Чтобы компенсировать снижение кликов добавим охват, например AdWords. В итоге у нас будут те же 1000 кликов, но уже за 70$ (700 × 0.07$ + 300 × 0.07$ = 49$+21$) в день. На 30% дешевле.

Цифры, конечно, взяты для примера, в реальности они могут быть другими, но увеличение охвата почти всегда можно перевести в деньги.

Оценка эффективности

Чтобы сравнить эффективность разных методов оптимизации или альтернативных решений мы должны ввести какую-то метрику (KPI). Однако сделать это не так просто. Все KPI которые мы используем (ROI, CTR, CPA) зависимые. Сравнивать их можно только при определенных условиях.

Говоря простыми словами эти метрики легко “накрутить”. Например, мы платим за клик 1$. Снизим ставку до 1го цента. Наш ROI возрастет в 100 раз, но число кликов и наша прибыль уменьшаться. Другими словами, ROI корректно сравнивать только при одинаковом числе кликов.

CTR тоже можно “накрутить”. Допустим у вас есть ключевик кондиционеры. Мы выбираем самый редкий кондиционер, который есть у вас на сайте, например LG 12345. Удаляем все ключи и добавляем один ключ LG 12345 купить. CTR и конверсия возрастут многократно, но число продаж и прибыль уменьшатся.

Аналогичным образом можно накрутить и другие KPI. Поэтому они имеют смысл только при равном числе кликов или конверсий в день. Поэтому, некоректно сравнивать два варианта с разным числом кликов или конверсий, используя KPI.

Прибыль

Единственную метрику, которую мы можем использовать это прибыль. Однако, она зависит от ставки. Управляя ставкой мы можем увеличивать число кликов, но нам нужно будет за каждый клик платить больше. Поэтому выразить эффективность кампании одним числом нельзя.

Другое неудобство в том, что в прибыль нужно закладывать постоянные расходы. Постоянные расходы это такие расходы, которые не зависят от числа клиентов. Например, аренда склада и зарплата курьера.

Допустим у нас нет постоянных расходов. Если наша ставка равна нулю, то у нас нет кликов и наша прибыль равна нулю. Если же мы платим слишком много за клик, то мы можем уйти в минус. Значит наша прибыль некоторая кривая имеющая максимум. Например: 

Назовем такую ставку, которая обеспечивает максимум прибыли оптимальной.

Постоянные расходы

Если мы учтем наши постоянные расходы, то кривая сдвинется вниз, но ее форма останется прежней: 

Оптимальная ставка останется прежней. С другой стороны, из школьного курса математики известно, что из A+C > B+C следует A > B. Следовательно, постоянные расходы можно не учитывать. Далее под словом “прибыль” я буду иметь ввиду прибыль без учета постоянных затрат.

Сравнение вариантов

Однако, мы не всегда можем выбрать оптимальную ставку. У нас есть бюджетные ограничения.

Поэтому мы должны рассмотреть два варианта:

Также после незначительной оптимизации вы можете оставить ставки как есть.

Поэтому, чтобы сказать, что вариант А лучше Б другого нам нужно доказать:

  1. При одинаковых ставках, прибыль у варианта А больше.
  2. Максимальная прибыль у А выше.
  3. При любом ограниченном бюджете прибыль у А выше.

Если 1ое условие доказано, то 2ое справедливо всегда. Поэтому 2ое условие можно удалить.

Доказательство

Пусть A(x) кривая прибыли варианта А, B(x) — варианта B.

Пусть a,b оптимальные ставки этих вариантов. Max(A(x))=A(a). A(a)>=A(x) Vx

Если выполняется условие (1) для всех x, A(x)>B(x). Следовательно A(b)>B(b) => A(a)>=A(b)>B(b) => A(a)>B(b)

ЧТД

В итоге, чтобы сравнить вариант А с B нам достаточно доказать:

Введем понятие адекватная ставка. Любая ставка при которой наша прибыль положительна (мы не уходим в минус), называется адекватной. Поскольку, мы занимаемся контекстной рекламой, чтобы заработать денег, а не потратить, мы будем рассматривать только адекватные ставки.

Прибыль с посетителя

Введем понятия Profit Per Visit (PPV). Это сколько денег в среднем вам приносит один клик без учета затрат на рекламу. Например, вы покупаете товар за 100$ продаете за 150$, а конверсия на сайте равна 3%, то PPV= 3% ×(150$-100$)= 3% × 50$=0.03 × 50$ = 1.5$.

Прибыль равна: 

X — это CPC, средняя стоимость клика. Clicks(X) зависимость числа кликов от CPC — число кликов получаемое при CPC=X. Это функция нам не известна.

Зависимость числа кликов от CPC

Чтобы проводить анализ нам нужно понять как выглядит зависимость числа кликов от CPC. Этот график разный для разных запросов или тематик. Нам нужно знать его примерный вид.

Это скриншот из AdWords. После определенной ставки вы почти всегда занимаете лучшую позицию и расти вам дальше некуда, поэтому график в конце вырождается в прямую, параллельную оси X. Также можно видеть что сначала график растет довольно быстро, а потом скорость роста затухает.

Аналогичный график получается, если мы построим зависимость числа кликов от CPC.

Можно сделать следующий вывод: увеличение CPC вдвое увеличивает число кликов менее чем в два раза. Назовем этот вывод непрерывно затухающей моделью (НЗМ). Поскольку скорость роста постоянно затухает.

Однако, нужно понять справедлива ли наша модель для Директа.

CTR позиций внутри блока отличаются не сильно, при этом их стоимость почти всегда отличается в несколько раз. Т.е. наша модель выполняется внутри блоков.

Если конкурентов по запросу мало, то стоимость входа в гарантию равна 1 центу, а стоимость входа в СР, даже когда нет ни одного конкурента около 1$. В этом случае повышения CPC в 100 раз приведет только 5-15 кратному увеличению числа кликов. То и в этом случае выполняется НЗМ.

Нам осталось показать что наша модель выполняется в Директе, когда мы используем стратегию “в блоке по мин. цене“ и у нас есть конкуренты.

Стоимость позиций в Директе

Стоимость позиций в интерфейсе Директа это просто циферки. В справке написано, что отображаемая стоимость позиций действует только по запросу точно соответствующему ключевому слову, в самом дорогом регионе в прайм-тайм. В реальности в зависимости от дня недели, времени суток, региона и запроса пользователя действуют разные ставки.

Цитата

Действующая на поиске – это цена, которая может быть списана в текущий момент при клике на объявление со страницы результатов поиска по запросу, точно соответствующему ключевой фразе. В реальности, в зависимости от количества конкурентов, их ставок, CTR, географии и времени показов по конкретному заданному пользователем запросу, при каждом показе объявления эта цена будет динамично меняться в пределах выставленной вами максимальной ставки.

Цены клика, указанные в интерфейсе для ключевой фразы, действительны для первой страницы результатов поиска Яндекса при совпадении фразы с запросом пользователя. Для более точных запросов цена клика может отличаться в зависимости от ставок конкурентов. Например, если вы поставили ставку первого места по запросу «Яндекс», то по запросу «реклама на Яндексе» объявление может вообще не попасть в гарантированные показы.

Справка Яндекс.Директ, Шаг 2 "Назначьте цену за клик"

Поэтому в Директе не одна стоимость входа в СР, а много. Ключевик можно разбить на множество срезов по регионам, уточнениям, дню недели и времени суток. Для каждого “среза” действует своя ставка. Например, ночные ставки из-за того, что часть ваших конкурентов отключает рекламу в нерабочее время ниже дневных.

Если у вас несколько регионов, то часть ваших конкурентов будет работать не во всех из них. Те конкуренты кто работают в нескольких регионах, иногда делают под них разные кампании и выставляет разные ставки. Поэтому в разных регионах будет действовать разные цены.

Некоторые конкуренты выставляют на разные уточнения разные ставки. Например, на купить машину — 3$, а на машина недорого — 1$. Даже если ставки одинаковые: стоимость входа в блок зависит от CTR ключевого слова. А если какой-то конкурент использует “кавычки”, то он разбивает ключи, а у разных ключей будет разный CTR. Стоимость входа будет разной для разных уточнений.

В этом легко убедиться, посмотрев отчет в Директе по типу позиции. Вы, почти всегда, по каждому ключевому слову находитесь в части показов в гарантии, в другой в СР. Практически никогда вы не находитесь постоянно в одном блоке.

Любой ключевик можно разбить на множество срезов, у которых разная стоимость позиций. Например, “кондиционеры” по московской области:

При этом доминирующего среза (в котором значительная часть показов) — нет. Это происходит поскольку основная масса трафика в НЧ. В этом можно легко убедиться пробив по WordStat любой ВЧ запрос в кавычках:   

Если у вас в кампании несколько ключевиков или включены показы по дополнительным релевантным фразам, то срезов становится еще больше.

В общем любой ключ можно разбить на множество срезов, имеющих разную стоимость позиций.

Численный эксперимент

Почти всегда выполняется следующее правило. Объектов с примерно средним значением какого-то свойства больше, чем объектом с очень большим или малым. Говоря простыми словами: “Середнячка” почти всегда больше.

Людей среднего роста больше, чем карликов или гигантов. Тоже самое касается IQ. Людей с IQ=200 или 0 можно пересчитать по пальцам. У 90% людей IQ от 80 до 120. Такое правило распространяется не только на людей но и на почти все. Например, на размеры звезд и песчинок.

Это следствие центральной предельной теоремы. Это правило выполняется почти всегда, если какая-то величина зависит от нескольких факторов.

Стоимость позиции зависит от множества факторов. Поэтому очень большие или очень маленькие стоимости позиций у срезов будут крайне редки. Стоимость определенной позиции в большинстве срезов находится не сильно далеко друг от друга, рядом со средней стоимостью.

Допустим у нас есть игральная кость. Если мы подбросим ее, то с равной вероятностью мы можем получить 1, 2, 3, 4, 5 или 6.

Если у нас две игральных кости:

Вероятность того, что сумма будет равна 7 намного выше, чем 2 или 12. Можно построить диаграмму:   

Допустим у нас есть один срез и стоимость входа в СР в нем равна сумме двух игральных костей. Мы входим в СР если наша ставка больше стоимости входа. Посчитаем вероятность входа в этот блок при разных ставках. Всего комбинаций у двух костей 6×6=36

Если мы построим диаграмму то получим:   

Легко видеть что сначала рост ускоряется, но затем, когда мы достигнем 8ми, он начинает замедляться.

Используя эти знания мы можем построить зависимость числа кликов от нашей ставки.

Для упрощения предположим, что у нас есть только СР и в нем только одна позиция. Если вошли в СР мы получаем клики, не вошли, то не получаем ни одного клика. Если для множества срезов мы построим график зависимости числа кликов от СPC, то наша кривая будет выглядеть примерно так:   

На первых порах рост ускоряется, но когда мы достигли средней стоимости входа, то рост начинает замедляться. Поскольку чем дальше от среднего, тем меньшим будет число срезов с такой стоимостью входа. Т.е. НЗМ выполнятся минимум на половине графика даже если она не выполняется ни для одного из срезов.

В первой половине графика НЗМ не выполняется поскольку мы учитываем только СР. Если учтем то, что кроме СР есть еще гарантия и динамика, то начало этой кривой поменяется. Также нужно учесть, что при низких ставках значительная часть трафика идет с РСЯ. Поэтому НЗМ выполняется практически всегда.

Усложним наш пример с кубиками. Добавим гарантию. Пусть стоимость входа в гарантию это сумма двух игральных костей, а стоимость входа в СР это результат прибавления к стоимости входа в гарантию суммы еще одного броска 2 игральных костей. Легко видеть, что стоимость входа гарантию в среднем вдвое ниже, чем в СР. При этом пусть гарантия приносит в 5 раз меньше кликов. Т.е. НЗМ не выполняется ни для одного из срезов.

Вручную рассчитать 36 × 36 вариантов проблематично. Используем компьютер и получим такой график:   

Зеленая линия клики с СР. Красная клики с гарантии. Синяя — их сумма. Легко видеть, что после усложнения увеличилась область в которой справедлива НЗМ. Уже когда мы довольно твердо сидим в гарантии (ставка=7) НЗМ справедлива. Начиная где-то от 5 погрешность нашей модели незначительна.

Однако мы не учли следующих факторов:

Другими словами, НЗМ выполняется практически всегда. Возможно, за исключением случая когда, ваша ставка во много раз ниже, чем у ваших конкурентов. Но это крайне маловероятно, поскольку, как мы уже знаем, середнячка всегда больше. Поэтому шанс, что у вас ставка во много раз ниже, чем у ваших конкурентов крайне мал.

Исходный код

Прогноз бюджета

Теперь покажем это на практике. Возьмем ключевое слово кондиционеры. Пробьем по Вордстат его уточнения. Добавим первые 30 уточнений связанных с продажей кондиционеров (без ремонта, заправки и прочего). Получим список: кондиционеры купить, кондиционеры напольный,...

Закинем их в прогноз бюджета. Для каждого среза не выполняется НЗМ. Например, для напольного кондиционера СР стоит 2.05$ и имеет 12.97% CTR, а гарантия 1.55$ и приносит только 1.08%. Т.е. увеличение ставки в 1.5 раза, увеличит число кликов в более чем в 12 раз.

Это происходит поскольку прогноз считается на фиксированных позициях. Но мы можем по этим срезам построить зависимость числа кликов от CPC. При этом, чтобы избежать вопросов о “в блоке по минимальной цене”, я не учитывал 1ое место гарантии, только входы в гарантию и СР. В итоге получилось:   

Синяя линия — зависимость кликов от CPC. Зеленый — доля показов в СР, красный в гарантии. Фиолетовый доля — охват, сумма земного и красного. График для Москвы, для других регионов получаются аналогичные кривые.

Легко видеть, что рост становится непрерывно затухающим уже после CPC равного 1.5. При такой ставке наш охват (фиолетовый график) всего 25%. В графике мы не учли ни динамику ни РСЯ. А при низких ставках именно они будут обеспечивать основную массу кликов.

Более того мы учли только уточнения, но не учли время и регион. При низких ставках значительная часть показов у вас будет в менее конкурентных регионах или ночью. Также многие рекламодатели ставят более низкую ставку по доп. релевантным фразам или вовсе их отключают.

Поэтому НЗМ справедлива практически всегда. Если у вас ставка намного ниже, чем у конкурентов (вы болтаетесь в основном в динамике), то возможно, что НЗМ не выполняется. Однако, в этом случае, вы будите стараться уходить от конкуренции, добавляя синонимы, создав кампанию в AdWords. В итоге у вас начнет выполнятся эта модель. Другими словами, НЗМ может не выполняется только когда вы намного слабее конкурентов, но все равно идете на них в лобовую атаку, не пытаясь “партизанить”.

Исходный код

Заключение

Как мы убедились, НЗМ выполняется практически всегда. Другими словами, увеличение CPC вдвое увеличивает число кликов не более чем в два раза.

Поскольку число семейств кривых удовлетворяющих НЗМ бесконечно велико, в сравнительных целях мы будем использовать линейную модель (ЛМ). Увеличение ставки или CPC вдвое увеличивает число кликов вдвое. Это неверное утверждение. Эта модель просто верхняя граница оценки.

Не смотря на то, что есть некоторый шаг ставки, мы не будем его учитывать. В противном случае это бы сильно усложнило доказательства. В реальности все наши расчеты будут иметь небольшую погрешность, которую следует учитывать только когда наша ставка близка к минимальной, в “одноцентовых” кампаниях.

Теория

Разобравшись с оценкой эффективности и зависимостью числа кликов от CPC, мы можем сделать массу замечательных вещей.

ROI > 200%

Построим графики зависимости прибыли от CPC.   

ЛМ черный график. НЗМ синий. Видно, что в НЗМ прибыль и оптимальная ставка уменьшаются. Необязательно, что синий график такой как отображен, но он всегда завален вниз и влево.

Как мы видим, в обоих случаях при CPC=1$ прибыль равна 0. В этой точке мы получили ровно столько сколько и вложили, следовательно ROI равен 100%. В точке 0.5 наш ROI равен 200%. Мы на каждый доллар вложений получили 2. В этой точке у ЛМ достигается максимум.

Максимум НЗМ сдвинут влево. Поэтому, оптимальный ROI > 200%. Если вы увидите, что ваш ROI < 200% то, наверняка, вы можете увеличить прибыль уменьшив ставки.

Из этого правила есть исключение. Когда у нас низкая прибыль с посетителя, не намного выше одного цента, то оптимальный ROI может быть меньше 200%. Здесь играет роль дискретность, которую мы не учитываем.

Доказательство

Прибыль равна clicks(x) × (p — x). Где x — ppc, clicks(x) зависимость числа кликов от CPC. p константа, прибыль с одного клика без учета расходов на рекламу, PPV.

В линейной модели clicks(x) = kx. Увеличение стоимости клика в 2 раза увеличивает число кликов вдвое.

Найдем максимальную точку. (kx× (p-x))`= kp- 2kx=0 => x=p/2 => ROI = Income/Expenses = pkx/k×x^2= p/x = p/(p/2)= 1/(1/2)=2 = 200%. В линейной модели оптимальный ROI равен 200%.

НЗМ. Пусть f(x) зависимость числа кликов от CPC. Возрастание непрерывно затухает. Т.е. производная непрерывно не возрастающая функция. Vb>=a>=0: f`(a) >= f`(b).

Подставим в теорему Коши о среднем вместо a=0, вместо b=t. Вместо фи = kx. Получим Vx>0:

f(t)/kt=f`©/k Vt, Vcf(t)/t=f`©

Заменим t на x =>f(x)/x=f`©

f`©>=f`(x) => f(x)/x=f`©>=f`(x)

f(x)/x>=f`(x)

f(x)/f`(x)>=x Vx>0

f(0)=0 => f(x)/f`(x)>=x Vx>=0

Найдем экстремумы прибыли: (f(x) (p — x))’ = f’(x) (p — x) + f(x) (p — x)’ = f’(x) (p — x) — f(x) = f’(x)p — xf’(x) — f(x)=0 =>

x=p — f(x)/f’(x) p-x= f(x)/f’(x) p-x= f(x)/f’(x)>=x p-x=> x p>=2x p/2>=x x<=p/2

Все экстремумы меньше p/2

Докажем что экстремум и есть максимум. У функции f(x) (p — x) два пересечения с нулем x=0 и x=p.

f(x>0)>0, p — x>0. 0

Следовательно оптимальный ROI>=200%

ЧТД

Охват дороже денег

Допустим перед нами стоит выбор увеличить вдвое охват или вдвое уменьшить стоимость каждого клика. Большинство из вас предпочтут вдвое уменьшить стоимость. Но это не верное решение.

Допустим у нас есть кампания. Она приносит 100 кликов в день. CPC=1$. Расход равен 100$. Отключим показы по четным часам. Число кликов упадет вдвое.

Наша модель говорит о том, что если мы увеличим CPC вдвое, то число кликов возрастет менее чем вдвое. Поэтому, чтобы компенсировать потерю охвата нужно поднять CPC более чем вдвое. Например, в трое. В итоге наш расход будет равен 3$ × 100= 300$. Мы потеряли только половину охвата, но чтобы это компенсировать мы вынуждены платить буквально втридорога.

Другой пример. Допустим у нас есть 100 кликов в день, каждый нам обходится в 1$. PPV = 3$. В итоге мы зарабатываем 100 × (3$-1$)= 200$ в день.

Увеличение охвата вдвое даст. 200 × (3$-1$)= 400$ в день.

Уменьшение вдвое ставки даст 100 × (3$-0.5$)=250$ в день. Мы можем оптимизировать ставку, подняв CPC до 1$. Но двукратное увеличение CPC не увеличит вдвое число кликов. Поэтому число кликов будет меньше 200, а наш доход меньше 200 × (3$-1$)= 400$ в день.

Поэтому, двукратное уменьшение стоимости клика хуже увеличения вдвое охвата.

Теперь подумаем, как изменится зависимость числа кликов ои CPC, в следующих ситуациях:

Чем “левее”, ближе к оси Y, тем лучше.

Черный изначальный график. Красный вдвое дешевле позиции. Синий увеличен охват вдвое. Сначала синий и красный графики ведут себя одинаково. У них изначальный наклон одинаковый. Но поскольку синий растянут, то он теряет наклон медленнее.

Графическое объяснение

Представим, что у нас есть отрезок. 

Что будет если его сжать по горизонтали вдвое. Или расширить вдвое по вертикали. В обоих случаях наклон будет одинаковым, но в случае растяжения он будет длиннее. 

Теперь усложним задачу: 

Опять сожмем и растянем 

Теперь наложим их друг на друга. Совместив нижние левые точки. Получиться что-то вроде: 

Изначально обе ломаных ведут себя одинаково. Но растягутый риссунок из-за того, что все его ребра длиннее, дольше сохраняет наклон.

Доказательство

Нужно доказать, что 2×clicks(x)>=clicks(2x) Vx

Обозначим clicks(2x) как f(2x), а 2clicks(x), как 2f(x)

Согласно правилу дифференцирования сложных функций f(2x)= (2x)`f`(2x)= 2f(2x)

Подставим в теорему Коши о среднем. Вместо a подставим 0.

2f(b)/f(2b)=2f’©/2f’(2c) 2f(b)/f(2b)=f’©/f’(2c)

Vb>0, e c

c<2c => f’©/f’(2c)>=1

2f(b)/f(2b)>=1 2f(b)/>=f(2b) Vb>0 f(0)=f(2×0)=0 2f(b)>=f(2b) Vb>=0

Прибыль равна clicks(x)(PPV-x) cледовательно для PPV>x увеличение clics(x) увеличит прибыль

В случае ограниченого бюджета

Из равенства расходов следует, что x × 2 × f(x)= y × f(2y) y=x × 2f(x)/f(2y) >=x y>=x

Нужно доказать что 2f(x)(p-x)>=f(2y)(p-y) 2f(x)/f(2y) >=(p-y)/(p-x)

Поскольку 2f(x)/f(2y)>=1 нужно доказать что (p-y)/(p-x)<=1 y>=x -y/<=-x p-y/<=p-x (p-y)/(p-x)<=1

ЧТД

Увеличение охвата лучше. Такое справедливо не только для двукратного увеличения. Мы используем двойку для наглядности. В противном случае мне бы пришлось писать так: увеличение в k раз охвата лучше уменьшения цены в k раз, для любых k>1.

Графики прибыли примут следующий вид:   

Естественно, это правило действует если увеличение охвата не снижает PPV.

Конверсия

Допустим у нас есть 100 кликов в день, каждый нам обходится в 1$. PPV=3$. В итоге мы зарабатываем 100 × (3$-1$)= 200$ в день.

Теперь подумаем, что будет если мы увеличим конверсию?

Очевидная формула: Число продаж = конверсия × число кликов.

Если мы увеличим конверсию вдвое улучшением фокусировки, например, добавлением минус-слов или указанием цены в объявлении. То в лучшем случае, число кликов уменьшится в тоже число раз, что и увеличиться конверсия. В итоге, число продаж останется прежним. Мы просто будем меньше платить за рекламу.

50 × (6$-1$)= 250$ в день.

Если мы увеличим конверсию вдвое улучшением сайта. Число кликов не изменится. В итоге, число продаж возрастет.

100 × (6$-1$)= 500$ в день.

Назовем улучшение фокусировки (красный) экстенсивной оптимизацией, улучшения сайта (зеленый) интенсивной.

Другой момент увеличение оптимального ROI. Изначально оптимальный ROI был равен 1/0.35=285%, а стал 2/0.6=333%. “Завал” влево стал больше. Это происходит из-за того, что нелинейные эффекты с ростом x сказываются сильнее. Чем лучше сайт и подобран трафик, тем больше оптимальный ROI.

Небезопасность

Экстенсивная оптимизация небезопасна, у вас может вырасти коэффициент конверсии, но при этом прибыль снизится. Это происходит из-за того, что с плохими кликами вы можете отсеять и хорошие. Например, было 100 кликов и PPV=3$, после чистки вдвое возросла конверсия и осталось 30 кликов (вы 20% кликов ошибочно срезали).

30 × (6$-1$)= 150$ в день. Т.е. наша прибыль уменьшилась. Не смотря на увеличение конверсий.

Уменьшение прибыли не всегда следствие грубой ошибки. Мы, например, можем заминусовить слово недорого, поскольку конверсия с ним ниже. В этом случае заминусование этого слова может уменьшить нашу прибыль.

S < F

Мы не можем однозначно определить когда это стоит делать. Но можем определить когда не стоит. Если число конверсий снизилось в большее число раз, чем возрос показатель конверсии, то наша прибыль сократится. Эта формула учитывает изменение оптимально ставки и возможную ограниченность бюджета.

Это правило учитывает снижение стоимости клика из-за увеличения CTR. Эта формулу можно применять при примерно равных CPC срезанного и оставшегося трафика. В будущем мы выведем более общую формулу.

Чтобы сократить запись, обозначим наше неравенство так: S

Такой эффект мы наблюдаем, поскольку охват важнее стоимости клика. В этом случае охват в терминах числа конверсий важнее CPA.

Например, у нас 100 кликов в день и 30 конверсий, одно из ключевых слов имеет 20 кликов и 4 конверсии.

F= 30/(30-4)=30/26= 1.15

Конверсия была 30/100=30%, стала 26/80=32.5% S=32.5% / 30%=1.09

Есть более простой способ вычисления S: S=(100/(100-20))/F=(100/80)/F=1.25/1.15=1.09

1.09<1.15

Значит исключать этот ключевик не стоит — это уменьшит нашу прибыль.

Если неравенство не соблюдается, то это не значит, что стоит проводить исключение. В этом случае мы не знаем стоит ли исключать ключевик или нет.

Доказательство

Рассмотрим 2 варианта, первый исходный, второй после экстенсивной оптимизации. Найдем случай когда второй вариант будет давать прибыль меньше первого

Обозначим число конверсий как N, Ценность конверсии (среднюю прибыль с конверсии) как P. CPA — стоимость конверсии.

Profit=Число Конверсий (Ценность конверсии — CPA)= N(P-CPA).

Увеличивая ставку, мы увеличиваем CPC, CPA и повышаем число конверсий и кликов. Предположим, что число кликов, а следовательно и число конверсий линейно возрастаем с ростом CPC. Это предположение дает фору второму варианту, поскольку, как мы знаем зависимость менее, чем линейная. Таким образом, если мы используем это предположение докажем, что первый вариант, то мы докажем, что он будет лучше в общем случае.

CPA=Mx CPA линейно возрастает с ростом CPC. Обозначим CPC как x. N=Lx Число конверсий линейно возрастает

Profit(x)=L×x(P-M×x)

Где, L и M некоторые постоянные. Они потом сократятся.

Найдем оптимальный x. f`(x)=(L×x(P-M×x))`= (L×x×P-L×x×M×x)`= LP -2LMx =0 P -2Mx=0 x=P/2M

Max(Profit(x))=Profit(P/2M)=(L×P/2M)(P-M×P/2M)=(L×P/2M) (P/2)=L×P×P/4M

Допустим есть два варианта. Второй отличается от первого, тем что он срезает больше мусорных показов (которые не приносят конверсии), но вместе с ними срезается и часть полезных показов (такими, которые приносят конверсии).

Пусть этот метод уменьшает число конверсий в F>1 раз, а CPA снижается в S>1 раз. CPA=Mx/S N=Lx/F

Max(Profit2(x))=(L/F)×P×P/4(M/S)=LSPP/4MF

Рассмотрим в каком случае у второго варианта будет прибыль меньше. LSPP/4MF

Мы не рассмотрели вариант, когда у нас есть ограниченный бюджет. Обозначим дневной (или недельный) бюджет как B. Приравняет расход к бюджету B=L×M×x×x. => x=sqrt(B/LM)

Profit=L×sqrt(B/LM) ×P — B= P × sqrt(BL/M) -B

Сравним прибыль в обоих случаях. P × sqrt(BLS/FM) -B < P × sqrt(BL/M) -B P × sqrt(BLS/FM) < P × sqrt(BL/M) sqrt(S/F) < sqrt(1) S/F < 1 S

ЧТД

Зависимость стоимости позиций от CTR

Яндекс и Google могут обеспечить нам только показы объявлений. То как часто на них кликают зависит от вас. Поэтому поисковики сортируют объявления по ставке умноженной на CTR.

Из правил сортировки объявлений в Директе ясно, что CTR влияет только на стоимость входа в блок, но внутри блоков объявления сортируются без уче

www.shopolog.ru

Как устроены оптимизаторы контекстной рекламы и чем они полезны: разбор с пристрастием

Партнерский материал

Из предыдущих уроков вы уже знаете, что существуют автоматизированные сервисы контекстной рекламы, которые существенно облегчают жизнь рекламодателей и позволяют повысить отдачу от контекста. Как пользоваться внешними оптимизаторами рекламной кампании? Что они умеют и как работают? Разберем подробно на примере «Автопилота контекстной рекламы» Rookee.

«Автопилот» – система оптимизации контекстной рекламы, которая может самостоятельно управлять ставками на основе данных статистики. Для знакомства с подобными сервисами мы выбрали именно эту систему, поскольку в ней нет входного порога по конверсиям, характерного для многих аналогичных систем, то есть каждый может попробовать ее в деле даже на небольшом или недавно созданном проекте. Итак, рассмотрим, как работать с оптимизатором и что он делает на самом деле.

Начало работы

Первый шаг такой же, как в любом другом сервисе, – регистрация. Сразу после можно приступать к созданию проекта. Достаточно указать адрес сайта, для которого ведется кампания в контексте, и предоставить доступы в Яндекс.Директ и Яндекс.Метрику. Важно: все доступы предоставляются по защищенному каналу, без ввода логина и пароля.

Системе нужен доступ к статистике и рекламному кабинету в Директе, чтобы управлять рекламной кампанией вместо вас: эффективно распределять бюджет на основе анализа данных, выстраивать статистические закономерности и исходя из них прогнозировать трафик и конверсии.

Разметка ссылок

На этом же этапе автоматически проставляются UTM-метки, что крайне важно для управления рекламой. Системы оптимизации добавляют собственные UTM-метки в объявления для отслеживания эффективности кампании. При работе с «Автопилотом», если метки уже имеются, текущая статистика сохраняется. Сервис просто добавит необходимые дополнительные параметры.

Выбор рекламной кампании

Итак, данные из Яндекс.Директа по вашим рекламным кампаниям автоматически подтягиваются в «Автопилот». Далее необходимо выбрать кампании, которые вы хотите оптимизировать.

Сервис оптимизирует как кампании, которые ведутся на поиске, так и кампании в рекламной сети Яндекса (РСЯ). Важный момент: эти два типа обязательно должны быть разделены. В предыдущих уроках мы уже говорили о том, что реклама на поиске и в рекламной сети отличается по целям и методам и требует разных настроек.

Выбор стратегии для каждого запроса

В каждой из выбранных рекламных кампаний вы можете задать различные стратегии оптимизации для каждого запроса. В рассматриваемой нами системе их пять: универсальная стратегия «Автопилот» (заданная по умолчанию), «Первая позиция в спецразмещении», «Минимальная цена в спецразмещении», «Первая позиция в «Гарантии», «Минимальная цена в «Гарантии». Чем они отличаются и какую выбрать? Разберем подробнее.

Основная функция универсальной стратегии «Автопилот» – интеллектуальное управление ставками на уровне каждого ключевого запроса в рекламных кампаниях в Яндекс.Директе. Сервис будет анализировать все данные статистики и на их основании выставлять ставку так, чтобы вы получили максимум трафика или заявок при имеющемся бюджете. Далее нужно выбрать цель, от которой зависит, как именно «Автопилот» будет оптимизировать рекламную кампанию: больше конверсий или больше трафика.

Важно: чтобы включить оптимизацию конверсий, у вас должны быть настроены цели в Яндекс.Метрике.

Оптимизация конверсий

Для увеличения количества конверсий сервис анализирует данные Яндекс.Метрики, в том числе конверсию по запросам, лояльность приходящего с них трафика, участие в многоканальных последовательностях. Система, руководствуясь этими, а также многими другими параметрами (пол, сезонность, время активности и пр.), обеспечивает управление вашей рекламной кампанией. При этом учитывается и устаревание данных: свежие более значимы по сравнению с показателями месячной и более давности.

В результате вы получаете больше заявок при том же бюджете.

Оптимизация трафика

Если вам нужно больше целевого трафика на сайт, система будет работать над понижением средней стоимости клика. Она будет анализировать качество трафика, посещаемость по времени суток, определять наиболее трафиконосные ключевые запросы, устройства, с которых пользователи чаще всего ищут соответствующую информацию. И уже на основе всех этих данных рассчитает наиболее эффективную стратегию управления ставками.

Оптимизация трафика и конверсий – самая «умная» стратегия в «Автопилоте». Рекомендуется всем тем, кто не очень хорошо разбирается во всех тонкостях ведения контекстной рекламы и не хочет тратить много времени на управление рекламной кампанией, анализ статистики и корректировку ставок.

Удержание позиций

Остальные стратегии («Первая позиция в спецразмещении», «Минимальная цена в спецразмещении», «Первая позиция в «Гарантии» и «Минимальная цена в «Гарантии») работают на удержание позиций объявления по заданным ключевым запросам и подходят, скорее, тем, кто профессионально занимается контекстной рекламой. По сути это встроенный в сервис бид-менеджер: он не анализирует статистику, как оптимизатор, а только удерживает объявление на той позиции, которую вы ему укажете, постоянно корректируя ставку.

«Автопилот» имеет две стратегии удержания, которые невозможно настроить через интерфейс Яндекс.Директа. Во-первых, удержание объявления в блоке на первой позиции («Первая позиция в спецразмещении» и «Первая позиция в «Гарантии»). Это актуально, например, для бренд-запросов, по которым желательно всегда занимать первую позицию в спецразмещении. Во-вторых, показ объявления в блоке по минимальной цене («Минимальная цена в спецразмещении» и «Минимальная цена в «Гарантии»). Стратегия удобна, если вы не готовы переплачивать за более высокие позиции. Сервис будет корректировать ставку каждые полчаса, чтобы объявление всегда находилось там, где вам нужно.

Кампания готова к запуску

Как только вы определились с целями, система готова приступить к управлению вашей контекстной рекламой. Осталось указать сумму, которую вы планируете потратить за 30 дней в Яндекс.Директе. Система будет работать таким образом, чтобы бюджет расходовался каждый день равномерно.

Осталось оплатить услуги сервиса (от 50 рублей в день) и начать работу.

Оптимизация в действии

Первые сутки «Автопилот» будет собирать статистику: загружать данные из Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа, анализировать конверсии и искать объявления и фразы, которые дают больше целевых действий. Важно понимать: любому оптимизатору требуется время, чтобы выгрузить статистику и «понаблюдать» за конверсиями, трафиком и ценой клика, выстроить закономерности и составить прогнозы. После этого система вырабатывает индивидуальный алгоритм действий для управления каждой рекламной кампанией. И в этом плане «Автопилот» имеет существенное преимущество перед многими аналогичными системами, так как для начала работы ему не нужен большой объем данных по конверсиям и трафику. За счет того, что алгоритмы системы учитывают более 30 различных параметров, он может буквально за 24 часа построить первые закономерности и приступить к управлению ставками, параллельно накапливая дополнительную статистику.

Важно: системе нужно обучиться, поэтому отличные результаты она начнет показывать через три-четыре недели после начала использования.

Как только «Автопилот» берет управление рекламными кампаниями в свои руки, вы можете в режиме реального времени наблюдать за их оптимизацией в едином интерфейсе. Результаты представлены в виде графика. Можно оценить данные суммарно по всем рекламным кампаниям в разрезе каждого показателя: показы, трафик, отказы, СРС, конверсии и расход.

Таким образом, вы можете контролировать эффективность контекстной рекламы без ежедневного сопоставления данных из различных отчетов Яндекс.Директа и Яндекс.Метрики.

Подводя итоги

Как видите, работать с подобными автоматизированными сервисами достаточно просто. Мы уже неоднократно говорили о том, что оптимизация – важнейшая часть ведения контекстной рекламы. Автоматическое управление ставками дает гораздо лучший результат, чем при самостоятельном управлении рекламной кампанией. Особенно если вы не гуру контекстной рекламы, но хотите получать стабильно хороший результат.

Мы рассмотрели работу в системе «Автопилот», однако существуют и другие сервисы, используемые при ведении контекстной рекламы: это и биддеры, и оптимизаторы. В следующих уроках мы основательно разберем, чем одно отличается от другого, а также подробно сравним различные системы оптимизации. 

 

www.seonews.ru

Оптимизация контекстной рекламы | Полезные статьи СайтАктив

Подходя к вопросам контекстной рекламы нужно понимать, что любая новая рекламная кампания в интернете – это новая гипотеза, которую мы собрались протестировать. Поэтому, запуск рекламных кампаний – это только половина дела, вторая половина приходится на оптимизацию контекстной рекламы, к которой нужно подходить ответственно.

Рекламная кампания без статистики – бесполезна (это факт). Какими инструментами будем пользоваться? Google Analytics, Яндекс.Метрика и, применительно к Директу, мастером отчетов. Все инструменты имеют мощный функционал для аналитики и, что самое приятное, являются бесплатными.

С инструментами разобрались, как связать инстументы аналитики и ваш сайт? Разберем на примере Метрики:

  1. Заходим в интерфейс Яндекс.Метрики под логином Директа и нажимаем на кнопку «Создать новый счетчик», после чего перед вами появится такое меню:

     

  2. Заполняем соответствующие поля, после чего нажимаем кнопку «Создать счетчик». Метрика «выкатывает» код счетчика, который ваш программист должен будет «зашить» сайт (обязательно проставляем галочку «Вебвизор» - уникальный инструмент Метрики, который позволяет просматривать сессии посетителей вашего сайта):

     

  3. В соответствии с целями, поставленными перед запуском рекламы, настраиваем цели в интерфейсе Метрики («Настройки» - «Цели» - «Добавить цель»):

     

*В данной ситуации цель настроена на посещение страницы «Спасибо» - страница, на которую попадает клиент после оплаты заказа с сайта. Подробнее о постановке целей читайте в справке - https://yandex.ru/support/metrika/reports/add-goals.xml.

Теперь, когда инструменты аналитики интегрированы – можно перейти к вопросам оптимизации.

Первое и самое главное, что нужно понимать - кто ваша целевая аудитория. Если вы это крепко усвоите, то ваша кампания будет идеально настроена.

Какие ключевые слова вводит ваша ЦА? Как показывает практика, если вы просто будете чистить минус-слова на постоянной основе и подбирать подходящие для ключевых фраз поисковые фразы – трафик, идущий на сайт, станет более «чистым», вы будет получать только целевую аудиторию. Кроме того, возрастут показатели качества и CTR ваших ключевых слов, что очень приятно отразится на цене за клик.

Как посмотреть поисковые фразы и чем пользоваться? Интерфейс Директа: «Мастер отчетов» - «Поисковые фразы». Метрика: «Стандартные отчеты» - «Источники» - «Директ.Сводка».

Так же практика показывает, что заголовок должен иметь вхождение ключевого слова – цена клика в таком случае может снизиться в несколько раз. Происходит это из-за того, что объявление в таком случае объявление становится наиболее релевантно, так как практически полностью соответствует запросу потенциального клиента и показатель качества такого объявления будет значительно выше.

Как решить вопрос? Использование правила «одно ключевое слово – одна группа объявлений», использование шаблонов в тексте объявления. Наиболее подробно о шаблонах читайте в справке - https://yandex.ru/support/direct/keywords/symbols-and-operators.html?lang=ru.

Третий аспект – яркое объявление. Чем ваше объявление привлекательнее и больше, тем большая вероятность того, что на него кликнут – аксиома. Советуем использовать по максимуму расширения для того чтобы сделать объявление максимально заметным объявление. Осуществляйте А/Б тестирование текстов объявлений, т.к. никогда не знаешь, что вызовет больший отклик. Используйте уникальное торговое предложение в тексте объявления – это ваша визитная карточка, которая поможет отстроиться от конкурентов.

Инструмент – листочек, ручка и мозговой штурм.

Так же к оптимизации контекстной рекламы относится:

Напоследок хочется напомнить, что погружаясь все глубже и глубже в инструменты оптимизации не нужно забывать о главном правиле - понимание своей целевой аудитории. Только в этом случае все эти инструмент станут для вас верными помощниками и соратниками. Удачных экспериментов!

Автор: Силуянов А.Е.

promo-sa.ru

Prostoy-Site | Все права защищены © 2018 | Карта сайта