Как бороться со скликиванием бюджета в КМС и РСЯ с помощью Power BI?
Когда я ещё работал в агентстве, я вёл крупного клиента по недвижимости с бюджетом только в Google Ads (NDA).
У застройщика было 8 объектов недвижимости и трафик из КМС на 4 самых крупных объекта составлял примерно 10% от общего рекламного бюджета (Примерно 2,5-3 млн в месяц).
Так как мы все знаем примерное качество площадок в КМС, где по сути любой школьник может пройти модерацию со своим сайтом на коленке и накликивать себе на завтраки, то нужно было как-то массово вычищать эти площадки, не заходя на них.
Внимание!!! (Этот метод вычистки площадок применим и к РСЯ площадкам, важно лишь немного по-другому соединять статистику в Power BI).
Задача:
Отфильтровать максимальное кол-во неэффективных площадок в КМС, расходующие наш бюджет, не просматривая при этом каждый сайт в ручном режиме.
Реализация:
1. Выгрузил отчёт с наиболее крупных аккаунтов Google Ads с местами размещения рекламы в КМС (т.е на каких сайтах показывались).
Это сделано для того, чтобы получить CTR объявлений на конкретной площадке, количество кликов по объявлению и их стоимость.
2. Выгрузил из 4 представлений Google Analytics отчёт с содержанием объявлений. Именно в этом параметре подставлялся динамический параметр {placement}, который и показывал адрес площадки в КМС.
Для чего я это сделал? Для того, чтобы получить информацию по средней продолжительности сеанса и показателю отказов на площадке.
3. Загрузил отчёты в PowerBi и занялся обработкой данных.
3.1. Из основного хочется отметить, что при выгрузке из Google Analytics, встречаются площадки с мобильными доменами, например м.ютуб, и с поддоменами. В таком случае в Power Bi просто использовал функцию замены и менял эти символы на пустоту, потому что данные из Google Ads не показывали мобильные поддомены и в дальнейшем данные объединялись некорректно;
3.2. Также в PowerBi не забываем привести формат цифровых и текстовых значений к одному образцу;
3.3. Исключил ненужные столбцы, которые подтягивались из скаченных отчётов в Power Bi;
3.4. Переименовал названия столбцов в отчёте Google Analytics и Google Ads, чтобы они совпадали в похожих по значению столбцах;
3.5. И наконец, используя Power Bi, объединил все эти данные в одну таблицу;
3.6. Важно отметить, что после объединения данных нужно пересчитать CTR, показатель отказов пересчитать через формулу показателя отказов, а в средней продолжительности сеанса указать средний параметр.
4. По итогу получилась таблица, в которой мы можем фильтровать площадки по нужным нам критериям.
5. Было принято решение на начальном этапе использовать два фильтра для отсева плохих площадок:
5.1. CTR > 5% ; Кликов > 10
Если площадка получила больше 10 кликов, а CTR объявления на ней больше 5%, то площадку исключали.
Из чего взял этот фильтр? Исходил из среднего значения по КМС площадкам и плюс учитывал, что этот CTR выше, чем у некоторых поисковых кампаний, что бывает крайне редко и 10 кликов в данном случае достаточно для анализа;
5.2. Сеанс < 20 сек. ; Кликов > 20
Если площадка получала больше 20 кликов, а продолжительность сеанса менее 20 секунд, то данная площадка также исключалась.
Логика была в том, что в среднем по объектам, средняя продолжительность сеанса составляла от 60 до 360 секунд, а за 20 секунд среднестатистический пользователь не успевает посмотреть всё предложение;
6. По итогу отсева:
Было проверено 4652 площадки и обнаружено 370 площадок в Google Ads, которые потратили 21% от рекламного бюджета, выделенного на КМС.
Исследование проводилось с мая по июнь 2018 года.
Результат:
Задача была решена и 370 площадок были добавлены в исключаемые места размещения.
Я немного слукавил и всё-таки просмотрел сайты, которые я исключил и выявил некоторые закономерности:
1. Чаще всего, сайт содержит два рекламных блока на странице, один в шапке, другой над контентом.
2. Фон блока Adsense обычно подгоняется под фон сайта и не выделен рамкой, видимо, чтобы были случайные клики, что вообще-то запрещено правилами Google.
3. Чаще всего такие сайты используют движок Wordpress и, как я понимаю, одну стандартную тему с расположением блоков.
4. Контент на страницах генерированный или не обновляется вообще.
5. На некоторых сайтах, где был уникальный дизайн, был замечен просто всплывающий блок с рекламой Google Adsense, естественно, несложно догадаться, сколько людей по нему кликают случайно.
Внимание! Данный сайт привёл все лишь как пример, но именно здесь иногда мелькают блоки Adsense.
Итог:
Список из 370 площадок я не выложу, ибо считаю, что под каждую тематику нужно собирать свой список площадок.
Но если кому-то он всё-таки будет нужен, пишите в личные сообщения.
Ответ Google по этому вопросу:
Т.к исследование завершилось в июле и у меня уже были результаты анализа, в августе, когда я был на встрече с командой Google по продукту КМС, я привёл статистические данные, показал типовые сайты нарушителей и задал вопрос: "Почему Google не отключает такие площадки-нарушители от сети КМС?", на что был дан странный ответ:
"Google в курсе проблем с площадками в КМС и стараются их проверять, но не успевают. Сейчас для Google кампании КМС c ручным управлением не являются приоритетным продуктом на ближайшее время и лучше использовать умные кампании, они будут автоматически исключать неэффективные площадки".
Спасибо, что дочитали до конца.
Можно ли улучшить результат? Да, в начале были планы автоматизировать выгрузку мест размещения с помощью коннекторов Google Ads и Analytics в Power Bi, для отсева некачественных площадок со всех аккаунтов агенства, но не срослось)).
"Сейчас для Google кампании КМС c ручным управлением не являются приоритетным продуктом на ближайшее время и лучше использовать умные кампании" ответ безумно порадовал. Дескать, ваша эффективность не в наших приоритетах, лучше тратьте больше, а мы вам скажем, что это по-умному
+1
1. Вы складываете вместе мобайл и десктоп в то время, когда нужно анализировать эти платформы отдельно. Просто посмотрите время на сайте по платформам в ГА или Метрике.
2. Вы льете в одной кампании крупные плейсменты вроде ютуб, accuweather вместе с остальными? Правильно сделать для них отдельные кампании чтобы управлять бюджетами.
3. СТР в сети больше 5% вовсе не означает, что площадка некачественная. Во-первых, сравнивать мобайл с десктопом нельзя, во-вторых, на многих мфа сайтах вполне неплохой траф.
4. Самое главное - вы используете стратегию ручного управления ставками в КМС. Гугл дает вам то, что вы хотите - клики. Подумайте о том, чтобы определить действие пользователя на сайте конверсией. Это не обязательно должен быть лид. Одни и те же плейсменты дают разные результаты при разных стратегиях.
Юрий, во многом с Вами согласен, кроме
1.Суть в том, что когда получил данные из Google Ads, они не передавали информацию по поддоменам, а их хотелось тоже учитывать, на первое время было принято решения, просто соединить площадки.
Да и кстати раньше специально делал разбивку, у пользователей которые оставлял заявку на сайте с моб, среднее время на странице 80 секунд, с десктопа 240 сек.
А тут отсекаются меньше 20 секунд, что вычищает самый ужас.
2.Согласен с Вами, спасибо за предложение, передам бывшим коллегам.
3.Уже многие пишут мне именно об этом фильтре, так что может повторюсь.
Статья не призыв к действию использовать данный фильтр, а методика которая заставляет задуматься и видеть куда можно расти маркетологу и как работать с трафиком, используя Power BI.
Никто не призывает Вас отказываться от мфа площадок, если у Вас с них супер траф.
Я выбрал этот фильтр, потому что:
3.1. Потому что видел средний CTR, по другим клиентам, у которых сквозная аналитика настроена получше, где видно на площадках с таким значениями CTR, заявка в дальнейшем просто сливается (фрод) недозвон или сбрасывают.
3.2. Трафика проходит достаточно много и нужно хоть как-то его обрабатывать.
3.3. Исходил просто из собственного опыта и плюс аккаунтов других клиента в похожих и близких тематиках, пусть если нужно закидывают тряпками, что площадки в КМС, где такой CTR, чаще всего являются некачественными.
4.Да конечно, о чем гугл и сам говорит, уйти в сторону умных кампаний и автостратегий, правда это подходит не для всех тематик, и в зарубежном трафике, как наблюдаю я, эти стратегии срабатывают лучше.
Но опять же была забавная ситуация, когда команда гугла вещала 1 час про их супер алгоритм, на своём семинаре, доказывая,что для клиента нашего агенства, который продает диваны за 500 тыс. руб, лучшие покупатели, это люди летающие в Лас-Вегас, а потом оказалось, что артикул дивана и включал слово Лас-Вегас)).
Оптимизация по макроконверсии была предложена, но УВЫ.
Комментарий удален модератором
Если я, как рекламодатель исключу вас из показа, моей рекламы, то моя реклама не будет показываться
А вот гуглу мне кажется, стоит исключать такие сайты из показа
Ну Гугл и в другую сторону работает "успешно", на хороших сайтах может и не показывать.И Эдвордс и Эдсенс часто живут своей жизнью как ни настраивай. Логика если есть, то понятна Гуглу одному, так же как и выгодна.
Увы)
Ни какой привязк к конверсиям
Задача была немного в другом, нужно было убрать некачественные площадки, которые едят бюджет, не переходя на сайты, а используя статистику.
А по конверсиям, могу сказать, что из 370 некачественных площадок, было 5 площадок, которые принесли 8 заявок, т.к в конце месяца я получал обратку от клиента, было видно, что по этим заявкам, был 100% недозвон.
Аналитика в рамках интерфейса Директа не позволяет также высчитать некач. площадки? Без PowerBI.
Марсель, тут скорее речь, про достаточно большой объём данных, как это чаще всего бывает с клиентами по недвижке.
Вы можете анализировать площадки и в рамках мастера отчётов Директа, но как я замечал, качественная визуализация, позволяют видеть картину целиком.
Да и представьте, что У Вам ещё несколько аккаунтов, информацию нужно как-то объединять.
Я собираю базу площадок из мобильных приложений.
Если нужно кому то, пишите в ЛС!
Че-то не понял этого "Если площадка получила больше 10 кликов, а CTR объявления на ней больше 5%, то площадку исключали. "
Т.е. площадки, где хороший CTR, вы исключали??? А нахрена тогда вообще рекламу запускать? :))) Если не для получения хорошего CTR и переходов.
Или это чисто опыты?
Если смотреть по некоторым кампаням поисковой сети, то они имеют средний CTR, 5-10% в поисковой сети, где трафик более-менее горячий.
Плюс учитывался средний показатель CTR по больнице и собственный опыт
Также хотелось бы отметить, что в РСЯ где площадки получше, но тоже не ахти, CTR с хорошим креативом максимум добирает до 2%, а тут целых 5%))
Рекламу запускают для получения конверсий прежде всего и целевого трафика (используя тот же принцип макроконверсии, а отсеянные площадки, по сути своей не приносили пользы)
Возьмите тот же вай фай ру, где блоки, то адсенсе, то Рся, там CTR и то 4-6% в среднем по больнице, и как часто там люди случайно нажимают рекламу? Думаю много. Что уже говорить про эти чудо площадки
Очень мутное пояснение. Какая больница, что вы всё о ней.
Я советую Вам немного успокоиться и почитать мой ответ, вроде я достаточно подробно Вам всё объснил, если у Вас ещё остались вопросы, то советую написать мне их в личные сообщения, а не переходить на личности.
Лично Вам повторю, чаще всего большой CTR на площадке оказывается большим фактором, что её скликивают, особенно в КМС.
КМС хорошо показывают себя в плане конверсий, но нужно уметь с ней работать, и один из способов, я как раз и описал.
"чаще всего большой CTR на площадке оказывается большим фактором, что её скликивают" - это не более, чем твои умозрительные фантазии, а не факт.
Поэтому факт, что ты тупо отрубаешь площадки, где кликают.
Ну молодец, чё.
Ты жене своей советуй, малец.
Минусы тебе не помогут в развитии.
Хоть обосрись с минусами, а пояснения твои лучше не станут.