В этой статье – метрики для анализа, которые заинтересуют как матерых специалистов, так и тех, кто хочет прокачать навыки в аналитике и повышении эффективности контекстной рекламы.
Эти показатели – результат теоретических изысканий Максима Уварова, сооснователя сервиса К-50.
Базовые термины
Вы их все знаете, но все-таки лучше лишний раз освежить в памяти:
- Ставка – максимальная цена за клик, которую рекламодатель готов заплатить;
- CPC – фактическая стоимость клика (Расходы / Клики);
- CR – показатель конверсии (Транзакции / Клики);
- CPO – фактическая стоимость заказа (Расходы / Транзакции);
- CPO целевой – желаемая стоимость заказа.
Эти простые показатели складываются в новые метрики, которые рассмотрим далее.
Продвинутые метрики
Минимально рентабельная конверсия
1 / (CPO целевой / минимальная цена клика)
Конверсия, при которой минимальная стоимость клика в аукционе рентабельна при желаемом значении CPO.
Последовательный расчет в Excel выглядит так:
Вы получаете пороговое значение конверсии по ключевому слову, далее понижать ставку нельзя. Целесообразнее выключить по нему показы.
Шаг конверсии по минимальному шагу торгов
Он показывает, как должна измениться конверсия по конкретному ключевому слову, чтобы мы повысили ставку на один шаг торгов. Например, на 1 рубль:
Это возможно, если прогнозируемая конверсия увеличивается на 0,2%.
В аукционе Яндекс.Директ шаг торгов – 10 копеек. Мы можем поднять ставку только на это число.
Совет: округляйте прогнозируемую конверсию максимум до 4 знака после запятой. Более точные значения погоды не сделают, так как они ниже, чем шаг конверсии. Кроме того, они более удобные для работы.
Средний показатель конверсии по небрендовым рекламным кампаниям
Вы вычисляете его по конкретному рекламному каналу, при этом исключаете из расчетов брендовые запросы – те, по которым пользователи ищут вашу компанию / марку. Зачем это нужно? Как правило, такие запросы приносят очень высокие показатели конверсии – это может сместить результаты анализа.
Рассмотрим на примере статистики интернет-магазина Printeo.ru. Из нее заранее убрали брендовые ключевики.
Вычисляем суммы транзакций и кликов по Директу и находим их соотношение:
На скриншоте только часть ключевых слов, для примера.
Максимально ожидаемая конверсия
Это максимальная конверсия по небрендовым ключевым словам, которую вы когда-либо видели в аккаунте. Она рассчитывается по историческим данным, либо по формуле:
Средняя небрендовая конверсия * 5
Максимально допустимая CPC
Целевой CPO * Максимально ожидаемая конверсия
Стоимость клика в аккаунте не стоит поднимать выше рассчитанного значения при установленном целевом CPO. Это нерентабельно, так как конверсия не может превышать максимально ожидаемую.
CR прогноз
Ожидаемый показатель конверсии. Как его узнать?
Если делить транзакции на клики для каждого ключевого слова, мы получаем:
0 – не было кликов, соответственно и транзакций;
1 – переход завершился транзакцией;
2 – по одному клику пользователь совершил 2 транзакции.
Это неинформативные данные. Лучше не прогнозировать конверсию по низкочастотным показателям, а применять инструменты и статистические методы, например:
- Оптимизаторы конверсии
Они генерируют ставки на основе машинных расчетов конверсии. Пример – К50, система автоматизации контекстной рекламы.
- Машинное обучение
- Пулинг
Самый очевидный способ – использовать показатель конверсии объявления, кампании или URL. Мы усредняем данные ключевого слова и группы, допустим, для объявления. Чем больше кликов, тем меньше усредняем.
В итоге получаем значение по бета-биномиальной модели:
Вероятность конверсии ≈ (Конверсии + A) / (Клики + A / M)
M – показатель конверсии объявления.
A – степень сходства ключевых слов в группе. Это так называемые псевдоконверсии.
А / М – количество псевдокликов.
Как показывает практика, A=1, то есть:
Вероятность конверсии ≈ (Конверсии + 1) / (Клики + 1 / M)
Исключение – интернет-магазины с широким ассортиментом – от холодильников до колготок. Если объединить в группу все их ключевики, оптимальный A около 0,7. Это ближе к 1, чем к 0. Поэтому мягкий пулинг не хуже, чем его полное отсутствие.
Применим этот метод для нашего интернет-магазина.
Начнем с конверсии по каждой рекламной кампании.
Для удобства создаем сводную таблицу с суммами кликов и транзакций с привязкой к идентификаторам фраз. Вот её фрагмент:
Копируем эти данные на новый лист и применяем формулу пулинга. Используем готовое значение средней конверсии по небрендовым запросам. В формуле её имя – cr_nonbrand_average.
В столбце D – прогнозы по кампаниям.
Далее прогнозируем конверсию на уровне ключевого слова. Перетягиваем эти значения с помощью функции ВПР на лист с предварительными расчетами конверсий по ключевым словам. Применяем ту же самую модель и округляем полученные прогнозы до 4 знака после запятой:
CPO прогноз
CPC фактический / CR прогноз
Метрика позволяет оценивать адекватность исторически установленных ставок.
Для начала определим CPC по формуле Расходы / Клики:
И рассчитываем прогноз CPO:
CPO предельная ставка
Ставка / CR фактическая
Метрика показывает потенциальную адекватность текущих установленных ставок.
Вместо фактической конверсии применяем прогнозируемый показатель конверсии по ключевому слову:
CPC целевой
CPO целевой * CR прогноз
Стоимость, к которой мы приходим при попадании прогнозов по конверсии.
Коэффициент амнистии
Ставка / CPC
Показывает, во сколько раз установленная ставка выше, чем фактическая стоимость клика.
Можно также рассчитать средний коэффициент амнистии по ключевым словам одной группы рекламных кампаний или по всему аккаунту с помощью стандартной функции среднего значения.
Выбирайте для анализа показатели, которые вам подходят, тестируйте их – и высоких вам конверсий!
Источник: Yagla
