Как правильно оценивать эффективность рекламных интеграций в Telegram?
Всем привет! Меня зовут Павел Кузько, и я являюсь основателем Telegram Insights — сервиса аналитики интересов подписчиков.
Сейчас общество потихоньку привыкает, что реклама в Telegram стала неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Стали появляться различные эксперты по Telegram Ads, продвижения и развитию каналов. Админы покупают и продают рекламные места, используя основную метрику — количество новых подписчиков.
Но достаточно ли этого показателя для оценки эффективности рекламы? Как правильно проводить такой анализ и на что стоит обращать внимание? 🧐
Давайте попробуем разобраться.
Дано:
- Канал A про OSINT с 12 000 подписчиками
- Данный канал купил рекламу в канале B (сделали repost)
- За 72 часа после публикации в канал пришло 650 новых подписчиков
Шаг 1: считаем количество новых подписчиков
Начинаем с самого очевидного – количество новых подписчиков, пришедших после размещения рекламы. Для этого мы смотрим данные за последние 72 часа, поскольку основные подписчики чаще всего реагируют на новую рекламу именно в течение этого периода.
В канал пришло 650 новых подписчиков.
Это хорошо или плохо? 🧐
Сначала надо обратиться к статистике и понять, является ли данное изменение статистически значимым.
Статическая значимость — это вероятность того, что различие между двумя наборами числовых данных обусловлены реальным отличием тестируемых вариантов и не являются случайными.
Давайте проверим:
- Сначала определяем стандартное отклонение (или простыми словами какой органический прирост / падение подписчиков сейчас). Берем данные по кол-ву подписчиков, когда не было рекламы. (см данные выше)
- Рассчитываем стандартное отклонение с помощью формулы EXCEL =STDEV(A1:A10) = 27.56
- Выбираем уровень значимости. Обычно его устанавливает, как 0.05, что соответствует 95% вероятности.
- Вычисляем t-критерий Стьюдента. Находим степень свободы (для одной выборки этот показатель равен числу наблюдений минус единица). Число наблюдений в нашем случае 72 часа = 3 дня. Мы оперируем днями, так как мы взяли стандартное отклонение за 1 день.
3 - 1 = 2.
Используем t-таблицу для поиска значения t. Смотрим пересечение уровня значимости 0,05 и степени свободы 2. Находим число 4,303 - Рассчитываем доверительный интервал (формулы указаны ниже)
Минимальная граница = 12000 - (4,303 * 27,56) = 11 881
Максимальная граница = 12000 + (4,303 * 27,56) = 12 119
Интерпретируем полученные числа следующим образом: присутствует 95% уверенность, что среднее количество подписчиков через 3 дня будет в границах между 11881 и 12119
! Мы же после рекламы получили 12650 подписчиков, это больше рамок доверительного интервала, а значит изменения значимые и их можно принимать в расчет.
Шаг 2: считаем сколько подписчиков осталось и сколько ушло из тех, кто присоединился после рекламы
Важно не только учитывать количество новых подписчиков, но и анализировать, сколько из них остается активными через определенные промежутки времени. Для этого мы используем метрику удержания (retention), отслеживая, сколько подписчиков остается на канале на различных этапах: на следующий день после присоединения, на 2й день и так далее.
0 день и 1 день: Эти данные помогают понять первоначальную реакцию подписчиков на контент канала. Если большая часть подписчиков уходит в первый день, это может свидетельствовать о несоответствии контента ожиданиям аудитории (плохой контент или неточное объяснение сути продукта в рекламе).
7 день: Анализ на этой стадии позволяет оценить краткосрочную лояльность подписчиков. Если подписчики остаются активными на протяжении первой недели, это хороший показатель их интереса к вашему контенту.
30 день и 60 день: Долгосрочный анализ retention помогает определить, насколько успешен ваш контент в удержании аудитории. Подписчики, которые остаются активными через месяц и два, с большей вероятностью станут лояльными и будут взаимодействовать с вашим контентом в будущем.
! Анализ retention на различных этапах помогает не только оценить качество новых подписчиков, но и оптимизировать контент и стратегии взаимодействия с аудиторией, что в конечном итоге ведет к повышению вовлеченности и лояльности подписчиков.
Шаг 3: изучаем паттерны подписчиков
Изучение паттернов поведения подписчиков помогает выявить аномалии, такие как массовое присоединение или выход из канала, которые могут указывать на накрутки.
На что обращать внимание при изучении паттернов?
- Смотрим как присоединялись подписчики. Присоединялись в канал равномерно или массово большой группой? Есть ли паттерны поведения (например, 10 человек присоединяется каждую минуту)
- Смотрим есть ли массовый отток пользователей или заскриптованное поведение.
! Если вы заметили такое странное поведение - это с высокой вероятностью накрученные пользователи / боты, которые имитируют реальное поведение пользователей.
Шаг 4: смотрим как меняется ERR (Engagement Rate by Reach)
Следующий важный показатель, который стоит посмотреть после рекламы – как изменился показатель ERR по вашему каналу (доля подписчиков, которые просматривают ваши посты):
- Определяем ERR до рекламной интеграции. Например, можно взять неделю до рекламы и посмотреть, какая доля подписчиков в среднем просматривает пост за 72 часа. Для этих целей можно обратиться к сервисам telemtr или tgstat.
- Определяем ERR после рекламной интеграции. Смотрим ERR по новым постам, которые были в канале после 4-ых суток после размещения рекламы.
В нашем с вами примере видно, что ERR резко упал, хотя количество подписчиков увеличилось. Это означает, что у нас ухудшился контент или если стратегия контента не менялась, значит к нам пришла некачественная аудитория, которой неинтересно читать посты.
Шаг 5: смотрим интересы пользователей (кто там у нас маленький любитель потыкать в хомяка? 👉🏽🐹 )
Узнав интересы новых пользователей, которые пришли в канал, мы можем:
- Сделать предположение как изменится ERR
- Понять сможем ли мы сконвертировать пользователя в сделку (если мы продаем что-то)
Узнав интересы пользователей заранее, которые находятся в канале, где мы будем размещать рекламы, мы можем:
- Сделать прогноз эффективности рекламы
- Правильно сформулировать креатив / пост, чтобы увеличить его эффективность
Видно, что в канал по факту пришла школота*, что свидетельствует о плохой рекламной интеграции. 😿
школота – это термин, который относится к пользователям школьного возраста, обычно до 9 класса, с интересами, соответствующими их возрастной группе.
Попробуем найти другие каналы, где лучше было разместить рекламу.
Вот один из каналов Телеграм, который специализируется на OSINT и имеет релевантную для нас аудиторию. Очевидно, что если бы мы разметили рекламу там, то к нам пришла правильная аудитория.
Так же при анализе интересов аудитории не стоит забывать и про смежные интересы.
Что такое смежные интересы?
Смежные интересы — это темы, которые могут быть связаны с основным интересом вашей аудитории.
Например:
Цветочный магазин:
Основной интерес — цветы.
Смежные интересы — садоводство, декор, подарочные корзины и мероприятия (например, свадьбы и вечеринки).
Кулинарный блог:
Основной интерес — рецепты и готовка.
Смежные интересы — здоровое питание, кухонные гаджеты, планирование меню и кулинарные мастер-классы.
Понимание смежных интересов позволяет вам привлекать более широкую аудиторию, предлагая разнообразный контент, который все еще соответствует интересам ваших текущих подписчиков.
Знание смежных интересов открывает новые возможности для сотрудничества с брендами и рекламодателями, которые могут быть заинтересованы в вашей аудитории.
Правильный анализ аудитории является ключевым фактором для успешного проведения рекламных интеграций. Понимание интересов подписчиков позволяет не только более точно оценивать эффективность рекламы, но и оптимизировать контент и стратегию взаимодействия с аудиторией.
Это помогает удерживать и вовлекать подписчиков, что в конечном итоге способствует росту и укреплению вашего канала.
Хотите больше узнать о своем канале или оценить эффективность проведенной рекламной интеграции - Присоединяйтесь к нам!
Бот @tgsight_bot
Канал с новостями и обновлениями @tgsight
Поддержка и обратная связь @tgsight_support