Небольшое предисловие: Данная статья написана несколько лет назад для публикации в каком-то (сейчас уже сложно вспомнить) журнале по научному маркетингу. Возможно, за несколько лет, некоторые моменты, рассмотренные здесь — безнадежно устарели. Также стоит заметить, что специфика издания, куда писалась данная статья, накладывает свой отпечаток на стиль изложения.
Критерии оценки эффективности поисковых контекстных рекламных кампаний
В рамках данной статьи рассматривается вопрос об анализе эффективности кампаний поисковой контекстной рекламы. Процесс анализа эффективности рекламных кампаний можно условно разделить на три последовательных этапа: первым этапом является анализ взаимодействия пользователей поисковых систем с рекламным объявлением, вторым и третьим этапами является анализ поведения пользователей, перешедших по объявлению на сайт рекламодателя.
Ключевыми метриками, на которые следует обращать внимание при анализе взаимодействия пользователей с объявлением, являются: Показатель соотношения кликов к показам (CTR), средняя позиция показа, средняя позиция клика и средняя цена клика. Наиболее важным показателем из перечисленных выше, является показатель CTR, так как он косвенно свидетельствует о том, соответствует ли конкретное объявление по конкретному ключевому запросу поисковым предпочтениям целевой аудитории. Анализ прочих показателей, в свою очередь, позволяет найти возможные пути для оптимизации CTR. Следует отдельно выделить факторы, не считая цены клика и позиции объявления, которые влияют на CTR объявления. Данными факторами являются: ключевая фраза, по которой показывается объявление; список минус-слов (слов, по которым данное объявление не показывается); заголовок, текст и расширения объявления. В том случае, если объявление имеет низкий CTR, следует проверить, соответствует ли объявление ключевой фразе, по которой оно показывается. Далее следует проанализировать и, в случае необходимости, расширить список минус-слов, при наличии которых в поисковом запросе пользователя данное объявление не должно показываться. В данном случае уместно обратиться к следующему примеру: В том случае, если объявление показывается по ключевой фразе «стиральные машины Siemens», представляется уместным добавить в список минус-слов такие окончания поисковой фразы, как: отзывы (Если на сайте рекламодателя нет отзывов о данном товаре), ремонт, сервисный центр, запчасти (В том случае, если рекламодатель не реализует детали для данной товарной категории). В сумме, добавление минус-слов уменьшит охват по данному ключевому слову, но сократит количество нецелевых показов и кликов, как следствие, повысит CTR объявления. Касательно содержания объявления следует обратить внимание на следующие моменты: присутствие вариации ключевого слова в заголовке объявления, указание ключевых преимуществ и уникального торгового предложения в тексте объявления, добавление расширений объявления, таких как: телефон и адрес компании, дополнительные релевантные ссылки и уточнения. Выполнение данных шагов позволит увеличить размер объявления на экране пользователя, за счет дополнительных элементов в объявлении, и добиться выделения заголовка полужирным шрифтом, за счет совпадения поискового запроса пользователя и присутствия ключевого слова в заголовке, что, в сумме, положительно повлияет на CTR объявления. Рассматривая данные о средней позиции показа, средней позиции клика и цене клика, можно сделать вывод о том, на какой позиции рекламодатель получает число кликов при заданной ставке. После чего можно сформулировать гипотезу, которая будет звучать следующим образом – «Увеличится ли, при повышении ставки за клик на ключевое слове средняя позиция показа объявления и, как следствие, число кликов?». Стоит заметить, что если средняя позиция объявления находится между первым и вторым местом, или равна единице, то данная гипотеза не актуальна, а наиболее вероятная причина низкого CTR заключается в качестве объявления.
Анализ поведения пользователей, перешедших по объявлению поисковой контекстной рекламы, состоит из двух логических блоков: Анализ общих поведенческих характеристик и микроконверсий, и анализ макроконверсий. Сначала следует рассмотреть вопрос о критериях эффективности поведенческих характеристик посетителей. К поведенческом характеристикам, на которые следует обращать внимание при анализе поведения посетителей на сайте, относятся такие метрики, как: показатель отказов, время визита, глубина просмотра страниц, страницы выхода. В том случае, если сайт рекламодателя является интернет-магазином, то также в поведенческие характеристики включаются данные о просмотре определенных товаров, популярных категорий и брендов. Показатель отказов свидетельствует о соответствии содержания целевой страницы ожиданиям целевой аудитории. В том случае, если показатель отказов близок или равен ста процентам, то можно вести речь о том, что данная целевая страница не отвечает интересам целевой аудитории, ввиду того, что пользователь, зайдя на страницу, не совершает никаких действий и сразу покидает сайт. Показатель времени визита также может свидетельствовать о заинтересованности посетителя и о том, отвечает ли целевая страница объявления его интересам. Но, также стоит заметить, что если агрегированный усредненный показатель времени визита по объявлению равен нулю, стоит проверить, нет ли проблем на стороне сайта, таких как недоступность страницы. Ранее суммарный показатель отказов в сто процентов и время визита равно нулю секунд мог свидетельствовать о так называемой «роботности» визита и «скликиванию» объявлений, но теперь, говоря о поисковой рекламе, ввиду многофакторного анализа посещений рекламной системой, данная проблема не актуальная. Характеристика «глубина просмотра» свидетельствует о посетительской вовлеченности, за одним исключением, которое будет рассмотрено ниже. Посетительскую вовлеченность стоит воспринимать как критерий того, насколько посетителя заинтересовал сайт рекламодателя. Можно обратиться к следующему примеру: При посещении интернет-магазина по объявлению, посадочной страницей которого выступала страница списка товаров из какой-либо категории (К примеру, стиральные машины), количество просмотренных больше одной свидетельствует о том, что посетителя заинтересовала представленная на сайте информация и он, находясь на сайте, решил ознакомиться с несколькими представленными предложениями подробнее. Существует одно исключение для представленных выше положений – это ситуация, когда посетитель находится на последней стадии принятия решения о покупке, а целевой страницей объявления является карточка товара (для интернет-магазинов) или страница с формой заказа услуги (Например, для сайтов – сервисов такси). Последовательность действий посетителя на сайте в данной ситуации можно выразить следующим образом: посетитель заходит на сайт, обращает внимание на цену товара, наличие и, возможно, условия доставки, набирает номер телефона и уходит с сайта. В том случае, если пользователь зашел с мобильного устройства данный процесс происходит автоматизировано, так как современные браузеры поддерживают возможность соединения по указанному на сайте номеру телефона в один клик. Соответственно, данный визит отобразится в системах веб-аналитики со значением отказов в сто процентов, временем визита в несколько секунд и глубиной просмотра в одну страницу. Следовательно, данный визит можно ошибочно учесть как неэффективный, несмотря на то, что пользователь совершил целевое действие на сайте. Именно это исключение во многом обосновывает необходимость отслеживания микроконверсий на сайте. Под микроконверсией, в рамках данной работы, понимается промежуточное действие пользователя на сайте, которое важно учитывать для построения модели пользовательского поведения, но при этом данные действия не относятся к ключевым целям рекламируемого сайта. К примеру, для интернет-магазинов ключевыми целями является воронка «Посещение корзины – посещение формы заказа – страница подтверждения заказа», все прочие цели и события являются микроконверсиями. Об одной из возможных микроконверсий было кратко сказано выше – это отслеживание события «Клик по номеру телефона». В том случае, если данные по данной цели не собираются, то теряется информация о поведении того сегмента пользователей, которые для оформления заказа не используют стандартную последовательность шагов, а совершают заказ по телефону. К прочим микроконверсиям можно отнести: просмотр страниц определенных категорий товаров, просмотр ключевых информационных страниц (Страницы с описаниями условий доставки, оплаты, порядка возврата товара, партнерства с сайтом рекламодателя), клики по ключевым элементам сайта. Микроконверсии, связанные с просмотром страниц категорий, можно использовать для построения рекламных кампаний ретаргетинга, то есть транслировать рекламные объявления той аудитории, которая уже посещала сайт и совершала на нем какие-либо действия. Также, в том случае, если микроконверсия по просмотру определенной страницы категории характеризуется негативными поведенческими характеристиками, например высоким показателем отказов, то уместно проанализировать возможные проблемы с дизайном посадочной страницы и, в дальнейшем, провести юзабилити тестирование страницы. Отслеживание кликов по ключевым элементам уместно рассмотреть на следующем примере: В том случае, если интернет-магазин отслеживает данные о клике в корзину и отслеживает посещение в корзину, то становится возможным выделить ту аудиторию, которая добавила товар в корзину, но не посетила страницу корзины. Если процент такой аудитории в общей доле посетителей сайт высок, то следует проанализировать причины, почему данный процент посетителей не достигает целевой страницы, относящейся к макроконверсиям. Касательно специфических показателей для сайтов электронной коммерции, таких как сбор данных о просмотренных товарах и популярных категориях и брендах стоит заметить, что эти данные не свидетельствуют прямо об эффективности того или иного рекламного объявления. Исключение составляет ситуация, когда на определенном товаре, который просмотрело значительное количество посетителей, не было совершено никаких целевых действий. На основе чего можно сделать предположение о том, что данное предложение по каким-либо причинам, которые впоследствии предстоит выяснить, не вызывает интереса у целевой аудитории. Важность же сбора данных электронной коммерции, основанных на переменных сайта, обусловлена тем, что на основе этих данных можно принимать определенные маркетинговые решения. В рамках построения рекламных кампаний – такими решениями являются составления списков динамического ретаргетинга, то есть такого типа интернет-рекламы, когда пользователю показываются именно те товары, которые он просмотрел на сайте рекламодателя. Отчеты по категориям и брендам, в свою очередь, могут быть основанием для принятия решения о расширении товарного ассортимента и, возможно, изменении ценовой политики, в том случае если на страницах одного из наиболее популярных брендов не совершается соразмерного количеству посетителей целевых действий. Обобщая выводы, сделанные в разделе о микроконверсиях, стоит сказать, что наибольшая ценность отслеживания промежуточных действий пользователя преследует следующие цели: выявление проблем с юзабилити сайта рекламодателя, построение списков ретаргетинга для дальнейшей работы с аудиторией сайта, построение моделей пользовательского поведения на сайте. В том случае, если сайт относится к сегменту электронной коммерции, то в цели микроконверсий включается сбор и анализ данных о популярности товаров, категорий и брендов, на основании чего, впоследствии можно будет принять определенные управленческие решения.
Под макроконверсиями, в рамках данной работы, понимаются ключевые показатели эффективности сайта рекламодателя. В рамках электронной коммерции такими целями могут выступать: достижение корзины, достижение формы оформления заказа, посещение страницы подтверждения заказа. За пределами системы веб-аналитики также следует обращать внимание на показатели процентов отгруженных и отмененных заказов. Так как, если все заказы, являющиеся результатом определенной поисковой кампании, были впоследствии отменены, то данную кампанию нельзя считать успешной, несмотря на то, что показатели пользовательского поведения по достижению ключевых целей будут положительны. Стоит отдельно сказать о важности оформления цепочки посещения макроконверсионных страниц в составную цель, которая даст возможность считать процент потерь аудитории на каждом этапе оформления заказа на сайте. Здесь уместно обратиться к примеру: Если коэффициент потерь на форме оформления заказа составляет около пятидесяти процентов, то это повод пересмотреть структуру и дизайн формы оформления заказа, так как высокий коэффициент свидетельствует о том, что у пользователей возникают трудности взаимодействия с данной формой. Стоит заметить, что для облегчения анализа формы можно использовать цель-событие «Полнота заполнения формы», которое будет фиксировать, какие поля были заполнены пользователями, а с какими возникли трудности взаимодействия.
В данной работе было рассмотрен вопрос об анализе эффективности поисковой контекстной рекламы. Стоит заметить, что положения, рассмотренные в данной статье, носят универсальный характер, так как не привязаны ни к одной из наиболее популярных систем веб-аналитики. Как следствие, был обойден стороной вопрос о показателе «Внутренние переходы» в качестве источника, который является специфической проблемой системы веб-аналитики «Яндекс Метрика». Во внутренние переходы записывается визит, в котором пользователь возобновляет активность после определенного времени бездействия на сайте. Для того, чтобы восстановить источник пользовательского посещения, аналитику потребуется провести определенный процесс дешифрации пользовательского визита. Суммируя выводы, сделанные в данной статье, можно вывести совокупность качеств которыми должна обладать успешная поисковая рекламная кампания. Такими качествами выступают: цена клика, объемы показов и кликов приемлемые для рекламодателя, положительные пользовательские характеристики и высокий процент микроконверсий, и, соответственно, высокий процент достижения макроконверсий с низким коэффициентом потерь на этапах совершения макроконверсии. В общем и целом, стоит сказать, что проведение кампании поисковой контекстной рекламы и её анализ посредством той или иной системы веб-аналитики, при учете настроенных целей, позволяет оптимизировать данную рекламную кампанию по мере её проведения, а также становится возможным выявить определенные проблемы юзабилити на сайте рекламодателя, проблемы ассортимента и ценовой политики. На основании чего, впоследствии, можно принимать определенные управленческие решения, которые повысят экономическую эффективность компании рекламодателя.