Оценка эффективности медийной рекламы
Медийная реклама не похожа на контекстную и оценивать тут результаты приходится по post view конверсиям, когда пользователь просто видел баннер и потом вернулся на сайт и достиг заявки. Но также стоит понимать, что post view не главная метрика в оценке результатов медийной рекламы, гораздо важнее смотреть, как она повлияла на рынок, бренд и контекстную рекламу.
Тут будет только практика, только хардкор. Но если хотите полегче и теорию, то можно начать с этой статьи.
Больше полезных материалов можно найти в моём блоге. В нём я регулярно делюсь бесплатными шаблонами и инструкциями, которые существенно облегчают жизнь маркетолога.
А ещё больше интересного в моём Телеграм. Подписывайтесь!
Исходные данные
Независимо от того, кто делал рекламу — подрядчик или вы сами, необходимо получить ряд данных. Приведу их перечень ниже.
Медийные показатели по дням
Первое и основное, это показатели по дням с медийной рекламы. Например, табличка с датами, показами, кликами, прямыми конверсиями, utm-ссылками.
Данные по медийной рекламе с привязкой к дням
Такой отчёт вы формируете сами или запрашиваете у подрядчика. Если отказывается, бьёте его больно и снова запрашиваете.
Данные по контекстной и таргетированной рекламе
Тут всё проще, вероятнее всего, вы как маркетолог имеете доступ ко всем рекламным каналам и можете самостоятельно скачать отчёты.
Пример выгрузки из Директа
Таких таблиц должно быть несколько. По одной под каждый рекламный канал. Например, Майтаргет, Вк, Гугл Эдс, Фейсбук, Директ.
Данные по post-view конверсиям
Эти данные вы запрашиваете у подрядчика либо формируете сами в зависимости от вашей системы аналитики.
Ключевое в таблице: дни, post-view конверсии, utm-метки.
Пример таблицы по post-view конверсиям
Кстати, подробно про UTM-метки рассказываю в статье:
Данные из Вордстат
Данные по количеству запросов для тех тематик, относительно которых мы хотим посмотреть динамику.
Сделать такую табличку можно с помощью моей другой инструкции → Как перенести данные Wordstat в таблицу по дням
На выходе у вас должна быть таблица дат и к ней количество запросов.
Данные в Wordstat в единой таблице с привязкой к дням
Объединение данных
Когда все таблицы готовы, нужно загрузить их в единую таблицу Excel на разные листы.
После этого загружаем каждую таблицу в Power Query и ��алее в модель данных.
Редактор Power Query с нашими данными
После загрузки данных в Data Model нужно создать календарь.
Ну и на завершающем этапе настроить связи таблиц.
Модель данных аналитического решения
Делаем связку данных по дням. Чтобы в дальнейшем в отчётах к датам выводить сразу показатели из разных таблиц. Например, к 01.01.2021 сразу показы и бюджет по медийке с данными по количеству запросов.
Построение отчёта
Когда данные загружены и настроена модель данных, довольно легко строить любые отчёты. Вставляем сводную таблицу и оперируем данными, выводя общие таблицы или графики к ним.
Пример общего отчёта по данным с медийки, performance, wordstat
Данный отчёт даёт нам общее понимание об эффективности медийной рекламы, но чтобы смотреть динамику и её влияние на отдельные показатели, лучше делать графики на основе таблиц.
Пример влияния медийной рекламы на количество запросов по продукту
На графике выше можно посмотреть, как запуск медийной рекламы помог увеличить количество запросов по рекламируемому продукту в поиске Яндекса. Таким же образом мы делаем сравнение с заявками performance рекламы, показам по бренду и т.д.
Как настроить медийную кампанию в Директ
Рассказываю в статье или смотрите видео:
Больше про типы медийной рекламы можно найти тут:
Заключение
Таким образом, мы можем провести оценку эффективности медийной рекламы.
Больше полезных материалов можно найти в моём блоге. В нём я регулярно делюсь бесплатными шаблонами и инструкциями, которые существенно облегчают жизнь маркетолога.
А ещё больше интересного в моём Телеграм. Подписывайтесь!
Сегодня хотел бы рассказать о том, как понять что реклама в Яндекс Директ была успешной.
В сфере коммерческой недвижимости офисные здания делятся на классы, что помогает арендаторам, инвесторам и девелоперам быстрее ориентироваться в качестве объектов. В 2024 году в Москве впервые за десятилетие обновили классификацию офисов, пересмотрев стандарты и требования к каждой категории.
Часто бывает, что поверхностный взгляд на цифры скрывает реальную картину. Давайте разберем на конкретном примере, как углубленный анализ данных помог нам увидеть истинную эффективность рекламной кампании с блогерами на Wildberries.
В статье расскажу, как узнать запросы, по которым пользователи ищут крепеж в Интернете, а также, как сделать анализ поисковых запросов для рекламной кампании.
Через +- 2 недели мне стукнет 27. А 27 - это клуб. Кому надо те войдут.
В 24 году я переболел разными не самыми серьезными штуками, но аж полгода подряд и понял, что шансы даже не дожить до возможности попасть в этот клуб велики.
Более 5-и лет работаю на позиции руководителя маркетингового производства и знаю, как тяжело пробиться джуниору на руководящую должность. Поэтому чтобы помочь своим коллегам, собрал полезные статьи в эту подборку.
Запустили рекламу, но не знаете, какое объявление приносит клиентов, а какое просто ест бюджет? UTM-метки помогут отследить источник каждого лида и оптимизировать кампании. В статье — пошаговая инструкция по созданию и анализу UTM-меток, примеры и ошибки, которые мешают точной аналитике.
В статье расскажу про 5 методов, которые помогут улучшить результаты рекламных кампаний.
В статье расскажу, какие формулы я использую, когда нужно быстро перенести данные из Вордстат в таблицу, чтобы сравнить динамику по запросам Вордстат с показами рекламы.
Хеширование данных — это шифрование значений. Например, конкретный телефон превращается в набор непонятных символов.