Оценка эффективности медийной рекламы

Только практика, только хардкор.

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 посмотреть как она повлияла на рынок и бренд, какое влияние оказала медийка на контекстную рекламу.

Я не буду долго размусоливать теорией, давайте перейдём к практике.

Независимо от того, кто делал рекламу — подрядчик или вы сами, необходимо получить ряд данных.

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 ко дням

Такой отчёт вы формируете сами или запрашиваете у подрядчика. Если отказывается, бьёте его больно и снова запрашиваете.

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 под каждый рекламный канал, например Майтаргет, Вк, Гугл Эдс, Фейсбук, Директ.

Эти данные вы запрашиваете у подрядчика либо формируете сами в зависимости от вашей системы аналитики (например Медиа Метрики Яндекса).

Ключевое в таблице также, дни, post-view конверсии, utm метки.

Пример таблицы по post-view конверсиям

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

После того, как вы подготовили все таблицы, необходимо загрузить их в единую таблицу Excel на разные листы.

После этого загружаем каждую из них в Power Query (это важный и сложный пункт, я пишу его думая, что вы с этим знакомы. Если у вас будет ступор на данном моменте, напишите, расскажу подробнее) и далее в модель данных.

Редактор Power Query с нашими данными

После подгрузки в Data Model необходимо создать календарь.

Ну и на завершающем этапе настроить связи таблиц.

Модель данных аналитического решения

Понимаю, что на данном путаницы ещё больше, если актуально — пишите. Разберу на крупинки.

Верхнеуровнево, в данной связи мы делаем связку данных по дням. Чтобы в дальнейшем в отчатах к датам выводить сразу показатели из разных таблиц — например к 01.01.2021 сразу показы и бюджет по медийке с данными по кол-ву запросов.

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 по эффективности всей медийной рекламы, но чтобы смотреть динамику и её влияние на отдельные показатели, лучше делать графики (на основе тех же 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.

Ещё больше полезных материалов по маркетингу, рекламе, аналитике читайте в моём блоге и Телеграм. Например, я собрал с десяток шаблонов , которые здорово повышают качество и скорость работы: шаблон медиаплана, шаблон сбора семантики, шаблон учёта рабочего времени → забирайте.