Как прогнозировать РСЯ?
Показываем алгоритм расчета.
При получении прогноза в «Яндексе» возникает серьезная проблема: прогноз рассчитан только для поисковых кампаний. Расход для РСЯ с помощью автоматических инструментов предсказать невозможно. Но есть несколько способов, которые помогут дать приблизительную оценку. Ниже приведен один из них.
Необходимые условия для составления прогноза РСЯ:
- Существование накопленной статистики рекламных кампаний «Яндекс.Директ» (необходимого региона и желательно схожей тематики).
- Готовый прогноз для поисковых систем (с помощью инструмента «Яндекса» — «Прогноз бюджета»).
Успейте купить корпоративный пакет COSSA-2025 со скидкой!
Cossa анонсирует главный рекламный формат на весь 2025 год: сразу 8 различных опций.
Пакет идеально подходит для онлайн-сервисов, стартапов, интернет-компаний и digital-агентств.
Успейте приобрести пакет до повышения цены!
Обозначения: КПпрогноз — количество кликов из прогнозатора «Яндекса»; КРСЯпрогноз — прогнозируемое количество кликов в РСЯ (искомая величина); КП – количество кликов поисковой кампании схожей тематики (накопленная статистика); КРСЯ — количество кликов кампании РСЯ (накопленная статистика);kРСЯ — приведенное количество кликов кампании РСЯ; РРСЯ — расход кампании РСЯ (накопленная статистика); РП — расход поисковой кампании (накопленная статистика); СП — средняя цена клика в поисковой кампании; СРСЯ — средняя цена клика в кампании РСЯ. |
1. Вариант для расчета кликов в РСЯ
Чтобы значения из кампаний «Поиск» и РСЯ были однородные, необходимо привести их к единому бюджету (сумма, потраченная на поисковую кампанию). Количество кликов, которое было бы в РСЯ при бюджете, как на «Поиске», выражается следующим образом:
Подставляем kРСЯ в первую формулу:
Где СП=РП/КП, а СРСЯ=РРСЯ/КРСЯ — средняя цена клика на поиске и РСЯ соответственно.
В итоге, получаем простую формулу для вычисления кликов в РСЯ (бюджет как в прогнозе):
При большом количестве накопленной статистики кампаний одной тематики, можно рассчитать среднее соотношение цены клика на поиске и в РСЯ (a):
где N — количество кампаний.
Чем большее количество кампаний у вас существует, тем точнее можно рассчитать коэффициент. С учетом коэффициента прогнозируемое количество кликов в РСЯ составит:
2. Экспериментальные данные
Был проведен сравнительный анализ накопленной статистики рекламных кампаний для «Поиска» и РСЯ (Показы, Клики, Расход). Статистика усреднялась по месяцам. Кампании для поисковой выдачи и сайтов РСЯ имели одинаковый список ключевых слов высокой и средней частотности.
Позиция в поисковой выдаче — блок спецразмещения, охват в РСЯ — 100%. Стоит заметить, что при начальном подборе были выбраны как сезонные, так и не сезонные компании, но затем сезонные исключены из-за сложности оценки.
По спискам ключевых слов составлялся прогноз с помощью инструмента «Яндекса» «Прогноз бюджета». Для соответствия данных прогноза и статистики кампании было необходимо, чтобы потраченный бюджет и бюджет в прогнозе имели одинаковые значения.
Для этого в прогнозаторе на вкладке «Распределенный бюджет» мы задавали сумму, которая была потрачена на поисковую кампанию. Регион показа для прогноза соответствовал настройками кампании с накопленной статистикой.
В ходе анализа выявлялись закономерности в соотношении кликов («Поиск» и РСЯ), показов, расходов и CTR, а также оценивалась точность прогнозатора «Яндекса».
Ниже приведена статистика кампаний клиентов различных сфер деятельности. Прогноз РСЯ рассчитывался методом описанным выше.
В разделе «Прогноз.Поиск» нет столбца с расходом, так как он равен расходу в «Фактическое значение. Поиск». Клики* — приведенные клики(kРСЯ).
В среднем неточность прогноза кликов РСЯ этим методом составила 12%, неточность прогнозатора «Яндекса» — 25%.
3. Почему было выбрано именно такое соотношение
Чтобы прогнозировать РСЯ на основе прогноза «Поиска», очень важно, чтобы сам прогнозатор имел небольшую ошибку. Поэтому были посчитаны отклонения прогноза от фактического значения, в результате отклонение CTR составило 45,7%, Показов 43,3%, а кликов только 25%. Именно поэтому в качестве параметра были выбраны клики.
Расчетная формула, приведенная в этой статье, является эмпирической, и зависит от большого числа факторов (конкретной тематики, количества статистических данных, качества объявлений, сезонности рекламируемых товаров/услуг и т.д.).
За вычитку и экспертные комментарии по статье благодарим Артура Семикина, продакт-менеджера Adventum. Очень рекомендуем материал Артура «Как „скрестить“ SEO, рекламу, email-маркетинг и другие инструменты», который собрал восторженные отзывы маркетологов.
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на Cossa.