Сегодня перевели статью Марка Балларда про анализ результатов контекстной рекламы. Он рассказал, как правильно анализировать эффективность объявлений в AdWords. Если вдруг захотите почитать оригинал, предупреждаю – там сложно.
Контекстная реклама это индустрия, построенная на информации и статистике. При этом, чтобы управлять рекламными кампаниями, практикующим специалистам требуется развитая интуиция и здравый смысл. Проблемы возникают, когда интуиция побеждает статистику и исчезает система сдержек и противовесов, предотвращающих ошибки.
Когда исключать ключевое слово из кампании и останавливать показы?
Представьте, что по какому-либо объявлению было 100 кликов, но ни одного клиента вы не получили. Нужно ли приостанавливать кампанию или исключать это ключевое слово из плана? Кажется, да, потому что для одной-единственной конверсии нужно привести на сайт слишком большое количество пользователей. Но на самом деле, успешность объявления зависит от наших ожиданий и от того, насколько сильно мы хотим сделать объявление эффективным.
Предположим, что каждый отдельный клик по контекстному объявлению не зависит от других. Тогда мы можем смоделировать зависимость количества конверсий от количества кликов. Для этого воспользуемся биномиальным распределением. Все операции можно провести в Excel или в Wolfram Alpha.
В нашем случае предполагаемая «истинная» конверсия – 1%. Если эта оценка реалистична, то примерно в 37% случаев мы получим нулевой результат при тех же ста кликах. Если предполагаемая «истинная» конверсия – 2%, то результатов не будет в 13-ти процентах случаев.
Вероятность нулевой конверсии уменьшится до <1% только когда «истинная» конверсия объявления будет 4,5%. Такую статистику не назовешь потрясающей или принципиально новой, но ее не учитывает большинство специалистов по контекстной рекламе.
Когда мы решаем, стоит ли удалять неконверсионное ключевое слово из кампании, здравый смысл точно скажет нам «да, стоит», но интуиция подскажет обратное: «Между этим объявлением и десятком более успешных нет никакой очевидной разницы».
Как прояснить ситуацию: больше статистики
Давайте пойдем от обратного: у нас есть ключевое слово с предполагаемой «истинной» конверсией в 2%. Сколько кликов нужно, чтобы вероятность нулевой конверсии упала до <1%? Расчеты показывают, что 228.
В среднем, чтобы получить 10 заявок, объявлению с двухпроцентной конверсией нужно 500 кликов. Но вероятность того, что конверсий будет именно 10 составляет чуть меньше тринадцати процентов. Одна лишняя или недостающая конверсия изменит коэффициент реальной (или наблюдаемой) конверсии, и от «истинной» он будет отличаться на 10% (до 2,2% и 1,8% соответственно).
Другими словами, если мы определяем ставку на клик с учетом 2%-ой истинной конверсии, в 87 процентах случаев она будет отличаться на 10 процентов для каждых 500-от кликов. Вероятность кажется достаточно высокой, но на самом деле нельзя сравнивать «истинную» предполагаемую конверсию с фактической, пока вы не наберете достаточно статистики. Расчеты и реальная картина сойдутся только когда вы наберете достаточно кликов.
Если вы хотите снизить вероятность десятипроцентного расхождения фактической ставки с установленной, вам нужно больше 13,500 кликов. Число справедливо для объявлений с предполагаемой «истинной» конверсией в 2%. Добиться такого показателя в реальности очень сложно, а иногда невозомжно.
Поэтому возникает два вопроса:
- Насколько агрессивной должна быть стратегия ставок по каждому ключевому слову?
- Как собирать информацию сразу по всем ключевым словам и выставлять точные ставки для каждого из них?
Чтобы повысить точность ставок, можно просто подождать до тех пор, пока не соберется достаточно статистики или использовать данные по другим запросам. Если вы выбираете «агрессивную» стратегию ставок, то стоит использовать данные по каждому конкретному ключевому слову, даже в том случае, когда точно оценить «истинную» конверсию нельзя.
Плюс агрессивного подхода в том, что он помогает избежать слишком сильного и быстрого влияния разных ключевых слов на ставки друг на друга.
Приведем пример. Большинство рекламодателей устраняют проблему большого разброса статистики по разным ключевым словам, собирая их в группы. Такая группа объявлений выдает общий коэффициент конверсии в 1 %, но показатель настоящей конверсии по каждому объявлению будет сильно разнится.
Если выставлять ставки по каждому ключевому слову (при условии, что у объявления есть 500 или 1 000 кликов для полноты статистики), возникает риск того, что ставки могут расти на 50% и более. Но дело в том, что повышенные затраты могут стоить того.
Возьмем в пример ключевое слово с истинной конверсией в 2%. Кликов, как всегда, 500. В 15% случаев наблюдаемая конверсия объявления будет отличаться от истинной на 50% в большую или меньшую сторону. Если собрать тысячу кликов, то процент таких случаев падает до трех. А если наше ключевое слово включено в группу объявлений с истинной конверсии в 1%, то в 100% случаев ставка по нему будет вполовину меньше требуемой.
Это подтверждает важность грамотной группировки ключевых слов – так проще назначать объявлениям адекватные ставки. Специалист по рекламе должен группировать ключевые слова и объявления с близкими показателями конверсии.
Обычно так происходит само собой, но бывают и исключения. В таких случаях нужно отходить от традиционных моделей сбора статистике и модели «объявление/группа/кампания/аккаунт.
Предсказание коэффициента конверсии по особенностям ключевых слов
Мы можем много узнать о ключевых словах и параметрах. которые они делят с похожими запросами, которые мы хотим или не хотим включить в ту же самую группу объявлений.
Число значимых и важных параметров ограничивается только воображением рекламодателя, но есть несколько ключевых. Они зависят от характеристик продукта. Это:
- категория и подкатегория товара;
- посадочная страница;
- цвет;
- размер материал;
- демография аудитории;
- ценовой диапазон;
- производитель;
- и так далее.
Также можно оценить само ключевое слово: содержит ли запрос какие-нибудь важные маркеры вроде названия бренда или модели, слова «дешевый» или «дизайнерский» и так далее. Помимо этого, нужно обращать внимание на длину запроса и тип соответствия, который указан в Google Keyword Planner.
Не все параметры и особенности ключевого слова помогут предсказать коэффициент конверсии или просто привести на сайт достаточно трафика для анализа данных. Но такой подход открывает путь к решению проблем недостатка данных на уровне отдельного ключевого слова. Сам Google подталкивает нас к такому способу мышления с помощью ярлыков в Google AdWords.
Учитывать при расчете ставок сразу несколько параметров ключевых слов сложно и трудозатратно, но даже более простой по форме подход может сильно повысить эффективность расчета ставок.
Заключение
Я затронул только самые общие вопросы по предсказанию конверсии и использованию статистики при расчете ставок. Большинству рекламодателей приходится учитывать размер среднего чека и сезонность – эти факторы тоже сильно влияют на цену клика.
Плюс, контекстная реклама постоянно усложняется: теперь учитывается пользовательское устройство, местоположение и интересы аудитории.
Очевидно, что факторов множество, и хотя наша интуиция подводит нас, когда мы оцениваем результаты работы на уровне одного ключевого слова, мы можем ей доверять в долгосрочной перспективе.
