Как быстро отбирать блогеров для рекламы и понимать, кто реально даст результат.
Когда в работе 30–50 блогеров, все начинает смешиваться. У этого хорошие охваты. У этого низкий CPM.У этого вроде живая аудитория. тот уже работал с конкурентами. Этот «нравится визуально».
Через неделю уже невозможно вспомнить, почему одного хотели брать в рекламу, а другого нет. В итоге решения принимаются по ощущениям. А потом начинаются вопросы: почему блогер с ER 12% дал 5 продаж;— почему дорогой блогер окупился лучше «выгодного» микроинфлюенсера;— почему в одной интеграции CPC нормальный, а в другой улетает в космос.
Проблема обычно не в блогерах. Проблема в том, что у большинства нет нормальной системы отбора и аналитики.
Из-за этого каждая рекламная кампания выглядит как новая попытка угадать.
Что на самом деле должна давать таблица отбора
- быстро сравнивать блогеров между собой;
- понимать прогноз по рекламе еще до запуска;
- видеть, какие связки реально работают;
- не тратить время на повторную проверку;
- собирать собственную базу по эффективности.
По сути, через несколько запусков таблица становится внутренней аналитикой бренда. И вот тогда начинается самое полезное. Вы уже не гадаете, зайдет блогер или нет. А примерно понимаете:
- сколько выйдет охвата;
- какой CPM ожидать;
- сколько обычно стоит клик;
- какие форматы заходят у конкретного блогера;
- где высокая вероятность продаж.
То есть реклама становится более прогнозируемой. Не идеально. Но намного понятнее, чем «ну вроде блог хороший».
Что менеджеры реально смотрят при отборе
На практике нормальный отбор выглядит как фильтрация по нескольким уровням. Сначала отсеиваются очевидно слабые варианты. Потом уже идет сравнение по эффективности.
- совпадение аудитории с ЦА бренда;
- стабильность охватов;
- формат контента;
- как блогер делает рекламу;
- перегружен ли блог интеграциями;
- стоимость контакта;
- результаты прошлых размещений.
Отдельно оценивают стоимость контакта и результаты прошлых размещений. Потому что бывают аккаунты, где обычный контент набирает хорошие просмотры, а реклама стабильно проседает.
Если такую информацию не фиксировать, через несколько месяцев менеджер снова начинает все проверки с нуля. Те же вопросы, те же тесты, те же ошибки.
Какие показатели реально помогают принимать решения
Минимальный набор метрик обычно выглядит так: стоимость размещения, средний охват рекламы, CPM, CPC, CTR и результаты прошлых интеграций.
Но сам по себе CPM тоже не дает полной картины. Дешевый охват не всегда означает дешевого клиента. Поэтому хорошие менеджеры всегда смотрят дальше: сколько было переходов, сколько стоил клик, были ли заявки и как блогер вообще конвертит аудиторию в действие.
Иногда блогер с дорогим CPM в итоге оказывается выгоднее, потому что приводит более качественный трафик и лучше продает.
Что дает нормальная система отбора
Самое важное — скорость и адекватность решений. Когда накоплена аналитика, блогеров уже не выбирают по интуиции или визуальному впечатлению.
Становится понятно, кого можно брать повторно, какие форматы работают лучше, где реклама переоценена и каких блогеров можно масштабировать дальше.
И главное — каждая следующая рекламная кампания становится сильнее предыдущей. Потому что решения принимаются уже не на ощущениях, а на собственных данных и понятных показателях.
Чтобы не собирать такую систему с нуля, я подготовила готовую таблицу отбора блогеров для рекламных кампаний.
В ней уже есть все основные параметры, которые реально используются в работе:
- охваты;
- CPM;
- CPC;
- стоимость размещения;
- формат интеграции;
- результаты рекламы;
- статус блогера;
- комментарии по эффективности;
- прогноз и фактические показатели.
Таблица помогает быстро сравнивать блогеров между собой, не теряться в цифрах и постепенно собирать собственную базу аналитики по рекламным размещениям.