Евгений Шевченко: ассоциированные конверсии как путь пользователя от запроса к покупке

Поскольку в данном случае использовалась контекстно-медийная сеть Google с оплатой за клики, рекламодатель не потратил ни копейки, но тем не менее, получил 12 ассоциированных конверсий. Неплохой результат.

Чтобы мерить такие компании, у вас должен быть аккаунт в Google Analytics, в котором настроены цели. Вы заходите в отчет по ассоциированным конверсиям и смотрите, есть ли они у вас и сколько их. В данном примере доля ассоциированных конверсий составила почти 70% — это очень много.

Я попытался среди наших клиентов найти таких, у которых ассоциированных конверсий вообще нет или очень мало. Оказалось, что у нас таких клиентов нет, но я понимаю, что где-то они существуют. Это те бизнесы, где стоимость товара очень низкая — товар покупается сразу, количество возвратов минимальное. Например, вызов такси.

Как отслеживать и использовать ассоциированные конверсии?

Заходим в отчет по мультиканальным последовательностям в Analytics и смотрим, какое у нас соотношение между конверсиями, которые являются ассоциированными, и конверсиями по последнему взаимодействию. В разрезе контекстной рекламы, кликнув по пункту «Поисковая реклама», можно увидеть цифры по данному источнику, и окажется, что в данном случае контекст сделал ассоциированных конверсий больше, чем прямых. То есть преимущественно люди сразу не покупали.

Можно отдельно посмотреть по источникам, как сработал Google, «Яндекс» и другие системы контекстной рекламы, если вы их используете. В нашем случае Google и «Яндекс» давали примерно одинаковое соотношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему взаимодействию.

Если мы анализируем данные на каком-то определенном уровне, то хорошо бы посмотреть еще вверх и вниз этого уровня. Рассмотрим примеры разных запросов, которые мы использовали для банка. CTR где-то одинаковый, где-то отличается, но самое интересное — это все-таки конверсия. И мы видим, что по запросу «калькулятор депозитов» у нас не было ни одной заявки.

Что делает специалист по контекстной рекламе в такой ситуации? Как правило, если запрос вообще не конвертится, его полностью исключают. Но если мы зайдем в отчет по ассоциированным конверсиям, окажется, что у нас есть целый ворох ключевых слов, которые сами по себе не давали конверсии, но косвенно приводили к продажам. То есть, часть запросов с нулевой конверсией по последнему взаимодействию все-таки полезна и дает вам продажи.

Там же можно посмотреть последовательности ключевых слов, которые приводили к конверсии. Сначала человек формулировал запрос словом «холодильник», а потом в следующем запросе уже указывал конкретную модель. Вы можете попытаться построить логику так, чтобы сократить эту цепочку, потому что за каждый следующий клик вы все-равно платите. Можно повыбирать тексты запросов из текстов на вашей посадочной странице, исходя из общей логики построения запросов вашей целевой аудиторией и использовать эти данные.

Можно посмотреть, из каких каналов поисковая система последовательно приводит пользователей. Чаще всего люди приходят из поиска, а дальше напрямую вводят адрес вашего сайта в браузере или сохраняют его в закладки.

Вы можете посмотреть, какой вклад поисковой рекламы в общую кормушку и длительность последовательности, что немаловажно. В целом все это дает понимание того, как быстро вы можете продать свой товар человеку.

Настраиваем AdWords

В Google AdWords постоянно появляются новые возможности по отображению статистики, если у вас связаны AdWords и Analytics. Сначала настройки столбцов состоят из двух параметров — атрибуты и эффективность — а потом туда постепенно добавляются конверсия, аналитика, поисковые последовательности и все, что можно использовать.

Я особенно обращаю внимание на пункт «Конверсии» — тут есть все варианты, о которых я говорил выше. Удобно то, что здесь вы можете видеть всю статистику сразу, не переходя в Analytics. И еще отмечу пункт «Поисковые последовательности» — он достаточно длинный, в принципе, все позиции выбирать не обязательно, первые — наиболее важны, я бы рекомендовал добавить их по умолчанию в ваш аккаунт в AdWords и наблюдать за ними. Потому что на уровне работы с контекстной рекламой гораздо быстрее вы сможете обрабатывать эту информацию, не заглядывая каждый раз в Analytics.

В статистике по поисковым последовательностям есть отчеты по длительности в днях и по количеству визитов на ваш сайт. Там есть переключатель всего трафика, и отдельно его можно посмотреть в AdWords. Например, 52% людей совершили покупку в первый день, а остальные возвращались. Когда же мы переключили на вкладку AdWords, оказалось, что поисковый трафик дает только 20% мгновенных продаж. Здесь вы можете понимать, как отработала контекстная реклама — хорошо, но не сразу. Это тоже немаловажно при планировании рекламной кампании.

Как оценить эффективность рекламной кампании, учитывая все данные?

Авинаш Кошик предложил пять моделей трактовки данных:

1. По последнему источнику
2. По первому источнику
3. Равномерно
4. Экспертно
5. «Лесенкой» по нарастающей (0-10-20-30-40)

Первая модель самая простая — все данные привязывать к последнему взаимодействию, которое привело к продаже. Но, как мы уже выяснили, это не всегда корректные выводы. Вторая модель тоже некорректна — для некоторых случаев она может работать, в целом первый визит вам полезен, но он сразу не продал товар. Вариант третий уже более взвешенный — разделите равномерно вклад каждого из источников и дайте каждому часть от успеха и часть от рекламного бюджета. То есть, если  человек приходил 40 раз на сайт автодиллера, то мы должны посмотреть, из каких источников он приходил, и каждому источнику присвоить 1/40 веса в общей конверсии.

В предпоследнем варианте вы можете делать выводы на свое усмотрение. Например, я понимаю, что баннерная реклама для многих клиентов крайне важна, потому что она формирует спрос, узнавание и желание купить позже, но сразу практически никогда не продает. Но без нее такого объема продаж не было бы. Соответственно, я могу давать ей больший вес при том, что прямых продаж она не дает. Потому что я так решил.

Вариант пятый — распределение вклада каждого из источников по нарастающей: первому присваиваем ноль, второму 10 и так далее. Максимальный вес получает тот источник, который уже сделал продажу. Это, пожалуй, один из самых действенных вариантов работы со статистикой.

Я предлагаю нашим клиентам еще одну модель, когда мы первому источнику даем 25% от всего результата, последнему 50% и между оставшимися источниками делим еще 25%:

Формула: 25% + равномерно + 50%

• 3 источника: 25+25+50
• 4 источника: 25+12,5+12,5+50
• 5 источников: 25+8,3+8,3+8,3+50
• 25%+25/(n-2)+50%

Почему так? Если бы не было первого клика, продажи бы не было. Если бы не было последнего — самого важного — то ее тоже не было бы. А остальные промежуточные источники просто поддерживающие. Тоже важные, но не главные. Соответственно исходя из того, сколько пунктов последовательности у вас было, у вас будут каким-то образом меняться цифры на все эти источники.

В жизни бывают еще и другие варианты. Например, с одним из наших клиентов мы договорились работать по следующей модели:

СРА = Бюджет/(A*0,5+B+C*0,5)

Для данного рекламодателя такая формула была очень правильной.

Экспертных вариантов может быть очень много. И вы для себя сами должны определить, как считать вклад каждого из источников.

Что будет дальше?

Если сейчас мы говорим о мультиканальных последовательностях, то дальше нам придется думать, как отслеживать запросы пользователей с разных устройств. Ехал человек в такси и нашел на смартфоне сайт, отправил себе ссылку на e-mail и дома зашел с десктопа, а потом оттуда купил. Пока системы веб-аналитики еще не готовы указать на запрос, который пользователь сделал с телефона, но купил после этого со стационарного компьютера. Я думаю, тот же Google Analytics через полгода-год выкатит такой функционал, и у нас добавиться работы на то, чтобы все эти данные обрабатывать, учитывать и каким-то образом использовать в нашей практике».

Майя Яровая

Источник: http://ain.ua