Контекстная реклама сквозь призму веб-аналитики

Плотно работая с контекстной рекламой, мы часто наблюдаем, что контекстные кампании, отданные на откуп рекламным агентствам (далее — РА), совершенно не подвергаются анализу в течение длительного времени или даже всего времени существования.

То есть кампания создается (не всегда корректно), запускается и — «крутится» сама по себе. Клиент получает только отчеты о потраченных средствах и счета к оплате.

На самом деле, необходим постоянный анализ текущих рекламных кампаний. Особенно, если речь идет о крупных бюджетах. Ведь каждый нецелевой переход — это деньги, потраченные впустую!

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Может возникнуть вопрос: сколько же денег тратится напрасно? Практика показывает, что до 50-70% всего рекламного бюджета.

Впечатляет? Тогда давайте разбираться, почему так происходит, и как предотвратить подобные потери.

Запуск кампании

Для того, чтобы анализировать контекстную рекламу, нам необходимо на этапе запуска сделать utm-разметку рекламы (так называется совокупность переменных, которые добавляются в конец URL в виде параметра _GET). Делается это для того, чтобы Google Analytics мог «распознавать» источники контекстного трафика, кампании, ключевые слова и т. д. (сразу оговоримся, что когда мы говорим о процессе веб-анализа, то подразумеваем работу с инструментом Google Analytics).

Печально, но факт: нередко РА пренебрегают разметкой контекстной рекламы. Происходит это просто потому, что клиент может не знать о ее существовании — и не попросить об этом заранее.

Идем дальше.

1) Utm-разметка может быть добавлена, однако, надо убедиться, что при ее составлении не был указан параметр utm-term. Иначе, Google Analytics не отобразит действительную информацию о ключевых словах, по которым были переходы с контекстной рекламы.

Вот как выглядит сводка в Google Analytics при указании данного параметра:

2) Целевые страницы могут быть указаны с учетом параметра openstat. Это выглядит так:

Первые шаги

Разметку мы настроили — отлично. Теперь «заходим» в Google Analytics. Отчет, который нам нужен, называется «Оплачиваемый поисковый трафик» (путь – Источники трафика > Источники > Поиск > Оплачиваемый).

Первое, что мы увидим — список ключевых слов, по которым были переходы из контекстной рекламы на сайт. Правее — параметры «Посещения», «Страниц/посещение», «Ср. продолж. посещ.», «Новые посещения, %», «Показатель отказов».

Полагаем, что смысл большинство из этих названий интуитивно понятен. Разве что кроме «Показателя отказов». Поэтому поясним, что данный параметр показывает процент посетителей, который после перехода на сайт просмотрели всего одну страницу — а затем покинули сайт.

Данный параметр очень важен — он показывает, сколько людей не заинтересовались сайтом (а точнее, содержимым посадочной страницы). А раз этот параметр очень важен, то условимся, что он будет для нас одним из основных индикаторов пользовательской активности (а значит, опираясь на значения именно этого параметра, мы будем делать наши основные выводы).

Итак, первое, что вы можете легко сделать — посмотреть, по каким ключевым словам посетители заходят на сайт. Здесь все просто.

Казалось бы — однако есть один момент, на который стоит обратить внимание: некоторое (а иногда довольно изрядное) количество переходов с «ключевого слова» (not set). Это словосочетание обозначает долю переходов из рекламной сети Яндекса (РСЯ; если речь идет о Яндекс.Директе) или контекстно-медийной сети (КМС; если речь идет о Google Adwords).

Большинство рекламодателей включают показы на этих сетях (отсюда и такое странное «ключевое слово» — not set). Верно ли это? Надо ли задействовать в своей рекламе эти сети? Сразу и не скажешь. Однако тут нам поможет «Показатель отказов» — посмотрите, сколько он составляет для not set?

Здесь мы должны оговориться, что стараемся не оперировать понятиями «много» или «мало», когда речь идет о веб-аналитике. Если мы хотим понять в данном конкретном случае, какова эффективность трафика, например, с РСЯ — мы смотрим значение «Показателя отказов» относительно среднего значения по контекстной рекламе:

На скриншоте мы видим, что для той рекламной кампании, которую мы взяли в качестве примера, трафик с РСЯ (not set) превышает среднее значение по контекстной рекламе на 4,82%. Другими словами, трафик с РСЯ на 4,82% менее эффективен, чем весь контекстный трафик.

Хорошо, мы сделали вывод об эффективности этого источника. Что дальше? А дальше мы идем в аккаунт Яндекс.Директ и предпринимаем меры к снижению расходов на этот не очень эффективный источник.

Для этого нам необходимо перейти на вкладку «Параметры» (под названием кампании), после чего найти пункт «Настройки на тематических площадках» и нажать «Изменить». Мы увидим такой блок:

На данном скриншоте расход на РСЯ составляет 100% от общего расхода кампании, а максимальная цена может равняться максимальной цене за клик на поиске.

Поскольку мы выяснили, что РСЯ у нас не очень-то эффективна, мы снижаем предел расхода и/или цены за клик. Например, на 10% (правда, стоит оговориться, что прежде чем принять решение о степени снижения цены за клик, сначала мы должны проверить среднюю цену клика в РСЯ; может оказаться, что отказ меньше на 4%, а цена за клик — на 20%, и тогда ее не нужно уменьшать).

Таким образом, мы добились снижения расхода бюджета на один из источников контекстного трафика, который продемонстрировал относительно невысокую эффективность.

«Отлично, — скажете вы, — но это же не все, чем нам может помочь Google Analytics?»

Конечно, нет. Идем дальше.

Несколько приемов ниндзя веб-аналитики

В число первостепенных задач по анализу контекстной рекламы входят:

• Выявление наименее эффективных пар «ключевое слово» — «целевая страница» с целью определения степени соответствия элементов таких пар между собой и целесообразности показов по данным ключевым словам;
• Определение целесообразности использования мобильного трафика (для Google Adwords);
• Определение стоимости заинтересованного посетителя;
• Проверка рекламы на наличие браузера Mozilla Compatible Agent.

Первые два действия, помимо своей очевидности, примечательны тем, что позволят без большого труда «отсечь» ряд неэффективных сегментов контекстной рекламы.

Итак, рассмотрим вышеуказанные действия.

1) Начнем с последнего пункта — проверка рекламы на наличие браузера Mozilla Compatible Agent.

В последние месяцы участились случаи попадания этого «странного» браузера в сводку по контекстной рекламе. Что это вообще за браузер? Сказать сложно. В западном сегменте интернета писали о том, что учет этого браузера — это баг Google Analytics (например, здесь). А вот как выглядит отчет по этому браузеру:

Обратите внимание на показатели вовлеченности — «Страниц/посещение» — 1,00; «Средняя продолжительность посещения» — 00:00:00; «Новые посещения, %» — 100%, «Показатель отказов» — 100%.

Согласитесь, очень странные показатели.

На основе проведенного анализа материалов исследований зарубежных специалистов мы пришли к выводу, что данный «браузер» является багом Google Analytics, который, в случае его учета, делает совокупные данные по контекстной рекламе непрезентативными. Поэтому этот «браузера» необходимо исключать в ходе анализа накопленных данных.

Сделать это можно двумя способами:

1. С помощью расширенного сегмента

Нужно добавить новый пользовательский сегмент: 

И сделать настройку по образцу:

2. Добавление Mozilla Compatible Agent в фильтр

Первый способ имеет недостаток — он распространяется только на накопленные данные, и при каждом новом анализе рекламы вам придется не забывать включать новый сегмент.

Но есть выход — добавить Mozilla Compatible Agent в фильтр профайла. Это действие, правда, не позволит отсечь данный «браузер» из уже накопленных данных, однако предотвратит его учет при сборе новых данных.

Настройка фильтра происходит так.

Из основного интерфейса Google Analytics переходим на вкладку «Администратор», затем — в профиль сайта, далее — на вкладку «Фильтры». Сам фильтр можно настроить по образцу:

2) Следующая задача: выявление наименее эффективных пар «ключевое слово» — «целевая страница» с целью определения степени соответствия элементов таких пар между собой и/или определением целесообразности показов по данным ключевым словам.

Данное нехитрое действие может быть очень полезно для отсечения нерелевантного трафика (помогает формировать актуальный список минус-слов), а также дает множество гипотез для приведения содержания страниц к большему соответствию ключевым словам.

3) Еще одним фактором «просачивания» нецелевого трафика может быть показ контекстной рекламы на «всех доступных устройствах» (речь идет о Google Adwords). Однако мы хотели бы подробнее остановиться на этом параметре настройки.

В своей работе мы не раз сталкивались с ситуацией, когда для тысяч (!) посещений с указанных устройств коэффициент конверсии в электронной торговле был значительно ниже средних значений по сайту:

Может быть, ваш сайт — тоже? Тогда есть повод задуматься о целесообразности использования данных устройств в контекстной рекламе.

4) И еще один совет. Если говорить о цене за клик, то мы рекомендуем рассматривать не стоимость за клик вообще (в том виде, в каком дается средняя цена за клик в аккаунтах СКР), а использовать понятие «стоимость за заинтересованного посетителя». Делается это так: рассматривается совокупность посетителей, перешедших на сайт из СКР в рамках определенной кампании, затем мы смотрим стоимость этих посетителей в аккаунте данной СКР, а после — применяем формулу: N=P/(1-Z), где N — стоимость заинтересованного посетителя, P — средняя цена клика за определенный промежуток времени, Z — показатель отказов.

Данный расчет позволит нам понять, какова стоимость одного заинтересованногопосетителя (т. е. просмотревшего более одной страницы за сессию), привлеченного в рамках определенной контекстной кампании.

Таким образом, мы сможем понять, какая кампания была более эффективной относительно других кампаний (где стоимость заинтересованного посетителя была наименьшей).

Исследование. Эксперимент. Выводы

Для того, чтобы вы смогли добиться действительно стоящих результатов в улучшении качества контекстной рекламы (а именно это улучшение и является целью всех действий, связанных с анализом), надо настроиться на продолжительную и кропотливую работу.

Настоящая статья, конечно, не раскроет всех аспектов аналитики контекстной рекламы, однако мы надеемся, что она поможет интересующемуся читателю наметить для себя некоторые ориентиры в непростом мире веб-анализа.

В ходе работы надо исследовать рекламу, проводить эксперименты по ее модернизации и делать соответствующие выводы. Последние, в свою очередь, станут для вас руководством к действию.

Наш опыт работы в данном направлении говорит, что при должном усердии можно достигнуть впечатляющих результатов — снизить затраты на контекстную рекламу (при том же, или более высоком уровне качества трафика) от нескольких процентов до нескольких десятков процентов. Что в абсолютном выражении может составить несколько десятков тысяч рублей экономии в месяц.

Автор: Александр Устинов