Аналитика внешней рекламы на Wildberries — как сделать utm, диплинки и отследить заказы с внешней рекламы на Вайлдберриз

Когда вы ознакомились с основными методами запуска внешней рекламы и поняли, как функционируют рекламные кампании, про которые я писал в прошлом посте. Следующая задача — научиться определять эффективность запущенной рекламы и понимать, приносит ли она реальные результаты.

В сегодняшнем материале мы подробно разберём важные метрики, правила использования UTM-меток и диплинков, а также способы оценки влияния рекламы, не связанной прямыми ссылками. Итогом нашего изучения станет ясный пошаговый алгоритм, который позволит видеть за сухими цифрами реальную картину поведения покупателей и принимать обоснованные решения.

Внутренняя реклама на платформе Wildberries проста и прозрачна: видны точные цифры переходов, добавления в корзину и оформленных заказов. Внешняя реклама гораздо сложнее для анализа.

Представьте ситуацию: Вика продаёт натуральную косметику и решила разместить рекламу у популярного блогера. Реклама представлена коротким роликом, где показаны кремы и сыворотки, а ссылка указана только в виде артикулов товара. Пользователь может либо немедленно перейти по указанным артикулам и оформить заказ, либо отложить решение и вернуться к нему позже, когда возникнет реальная потребность. Некоторые покупатели предпочитают сохранять понравившийся продукт и возвращаться к нему через несколько дней.

Подобные действия трудно измерить стандартными инструментами аналитики. Поэтому реальный эффект рекламы не ограничивается мгновенными покупками, а распространяется на долгосрочное влияние на узнаваемость бренда и формирование лояльности.

Таким образом, недостаточно ориентироваться исключительно на охват и реакцию в виде лайков. Необходимо глубже изучить, как именно реклама повлияла на пути покупки клиента:

Только так можно реально оценить полезность каждой конкретной рекламной акции.

Каждый канал продвижения имеет собственную логику и уникальные характеристики. Эффективность рекламных инструментов определяется не только количеством привлечённых заказов, но и спецификой выбранного канала.

Например, Вика сначала попыталась объединить все типы рекламы в единую таблицу: контекстную рекламу, таргетированную рекламу и размещение у блогеров. Из-за различий в метриках и продолжительности воздействия такая попытка привела к путанице и отсутствию внятных выводов.

Затем Вика переработала систему учёта: для автоматизированных типов рекламы выделила отдельные таблицы (таргетированная реклама отдельно, Яндекс.Директ отдельно, посты у блогеров отдельно). Это помогло определить, какие рекламные инструменты работают эффективнее, а какие — просто имитируют активность.

Для анализа рекламы у блогеров Вика создала отдельную сводную таблицу, где учитывала список подходящих авторов, даты публикации, итоги по количеству заказов и динамику продаж до и после размещения поста. В зависимости от формата (пост в Telegram или Stories), Вика стала следить за статистикой в течение трёх дней или суток соответственно.

Кроме того, она научилась анализировать рекламу с UTM-ссылками по каждому отдельному размещению, а для случаев, когда блогер давал ссылку только на артикул, сравнила среднее количество заказов до и после выхода рекламы.

Такая методика позволила Вике ясно понять, какие направления рекламы действительно эффективны, а какие напрасно расходуют бюджет.

Анализируя эффективность рекламных кампаний, важно учитывать, что конверсия в некоторых каналах, таких как Яндекс.Директ или таргетированная реклама в ВК, может заметно отличаться от средних значений. Простое перемножение общего числа переходов на среднюю конверсию не всегда отражает реальность. Лучше заранее замерять фактическую конверсию конкретно для каждого канала, используя инструменты аналитики, такие как UTM-метки, и только затем применять полученные данные для точного расчета эффективности.

Чтобы точнее оценить эффективность рекламной кампании, запускайте интеграцию в разные дни. Таким образом, вы сможете выявить закономерности и понять, какое объявление показало лучший результат.

Например, Вика разместила рекламу у трёх популярных блогеров в один день. Наблюдался прирост заказов, но определить, чей материал принес наибольший эффект, оказалось затруднительно. Во втором раунде Вика распределила публикацию с интервалом в несколько дней и заметила, что у одного автора число заказов увеличилось почти вдвое. Сейчас она внимательно следит не только за численными показателями, но и за датой выхода публикации, сезоном и прочими факторами, которые способны оказать влияние на результаты.

Помимо указанных моментов, обратите внимание и на другие обстоятельства, способные изменить исход: сезонность, наличие скидок, одновременный запуск внутренних рекламных акций.

Предлагаем простую инструкцию из пяти шагов, которая поможет объективно оценить эффективность вашей рекламы и принять верные управленческие решения.

Шаг 1. Используйте UTM-метки

Если вы планируете размещение рекламы с активной ссылкой на вашу продукцию (например, в Telegram-канале или блоге), обязательно сопровождайте ссылку специальными UTM-метками. Благодаря этим меткам можно проследить, откуда пришел посетитель сайта и оценить эффективность каждого отдельного канала. Создание таких меток производится прямо в кабинете продвижения Wildberries в соответствующем разделе «Внешний трафик».

Использование UTM-меток позволяет получить следующую ценную информацию:

Для создания меток нажмите кнопку «Сгенерировать ссылки» и введите необходимые параметры:

Особенно важным является параметр utm_campaign, к формированию которого стоит подойти ответственно:

Дополнительно вы можете задать значения для необязательных параметров:

Наконец, не забудьте указать URL страницы на Wildberries, куда должна привести реклама. Это может быть карточка товара, категория или даже главная страница вашего магазина.

Щелкнув на кнопку «Сгенерировать ссылки», вы мгновенно получите готовый перечень сформированных ссылок, отображенных в специальном окне интерфейса.

Ссылки с UTM-метками нередко бывают чересчур длинными и неудобными. При открытии таких ссылок с мобильных устройств пользователь может перенаправляться не в мобильное приложение Wildberries, а на веб-версию сайта, особенно если ссылка открыта внутри мессенджера, например, Telegram. Подобные трудности снижают конверсию: чем больше промежуточных этапов перехода, тем меньше пользователей завершат покупку.

Решение проблемы — сокращение ссылок путем преобразования их в диплинки.

Диплинк — компактная ссылка, направляющая пользователя напрямую в приложение Wildberries, исключая лишний этап открытия браузера. Это особенно полезно для ссылок в Telegram, Ютуб и других источниках: короткие ссылки выглядят аккуратно и удобны для копирования пользователями.

Преимущества диплинков очевидны: пользователям не придется совершать лишние действия, что повышает вероятность завершения покупки.

Обратите внимание: диплинк не искажает аналитику. Данные по показателям, связанным с UTM-метками, продолжают передаваться в Wildberries.

Получить полную информацию о результатах рекламных кампаний можно следующим образом:

Важно не просто зафиксировать количество переходов, но и рассчитать конверсию — долю пользователей, совершивших покупку после клика. Это позволит судить о реальной эффективности рекламы.

Модель атрибуции определяет, какому каналу присвоится конверсия при совершении покупки. В кабинете Wildberries используется модель Last Indirect Click, согласно которой заказ приписывается последнему внешнему источнику, по которому пользователь перешел непосредственно перед оформлением покупки. Данный заказ будет зафиксирован в отчете, если покупка произошла в течение двух недель после клика.

Данная модель полезна для понимания того, какой именно канал привел к совершению сделки, позволяя использовать полученные данные для дальнейшей оптимизации рекламных кампаний.

Если вы использовали рекламу без активной ссылки, а только указали артикул товара, тогда сравните результаты до и после старта рекламной кампании, основываясь на внутреннем инструментарии аналитики Wildberries. Загрузите шаблон для сравнения и внесите нужные данные.

Рассчитайте средние показатели за семь дней до и после запуска рекламной кампании и проанализируйте изменения:

Эти данные позволят увидеть реальный прирост продаж и понять, какую пользу принесла рекламная интеграция.

Рассмотрим пример анализа трафика на основе реального кейса.

Предположим, Вика решила инвестировать средства в внешнюю рекламу и приобрела размещение у популярного блогера на платформе YouTube. В опубликованном ролике содержались только артикулы и название бренда, активная ссылка отсутствовала. Как ей убедиться, что реклама оказалась эффективной?

Вика загружает шаблон аналитики и сопоставляет средний объём заказов за неделю до выхода ролика и неделю после. Предположим, до рекламы средняя еженедельная цифра составляла 20 заказов, а после возросла до 35 — это означает прирост на 75%.

Далее Вика вычисляет финансовую выгоду от рекламной кампании и рассчитывает коэффициент DRR (долю рекламных расходов в общей выручке). Этот показатель помогает понять, оправдались ли вложения и принесла ли реклама прибыль.

Со временем Вика сможет не только мониторить общее количество заказов, но и углубленно исследовать показатели переходов на карточку товара и добавления в корзину. Эта информация покажет, насколько эффективно реклама привлекает внимание к продукту. Например, одна рекламная кампания может обеспечить большое количество переходов, но меньший объем заказов, а другая — наоборот. Такое сравнение позволит проводить грамотное сравнение между разными форматами рекламы и блогерами, делая осознанные выводы относительно дальнейших направлений вложений.

Стоит учитывать важный нюанс: многие виды внешней рекламы сохраняют свое воздействие длительное время после публикации. Например, YouTube-ролик, набравший тысячу просмотров в первые месяцы, впоследствии может привлечь сотни тысяч зрителей за год. Такая долгосрочная интеграция способна стабильно обеспечивать стабильный приток заказов в течение длительного периода.

Чтобы отслеживать отсроченное влияние рекламы, рекомендуется:

При размещении рекламы у блогеров полезным показателем будет динамика поисковых запросов по вашему бренду или артикулу товара. Перейдя в раздел «Популярные запросы», вы сможете оценить, увеличился ли интерес аудитории к вашему продукту. Повышение количества поисковых запросов свидетельствует о том, что реклама достигла своей цели: потребители обратили внимание на товар и начали целенаправленный поиск.

Пример Вики наглядно иллюстрирует значимость правильного анализа рекламных активностей. До начала рекламной кампании её бренд не фигурировал в списках популярных запросов. Сразу после выхода интеграции название бренда переместилось на четвертую позицию в рейтинге популярных запросов. Это значит, что покупатели стали сознательно искать продукцию Вики на платформе Wildberries. Таким образом, интеграция выполнила свою главную задачу — повысила узнаваемость бренда и обеспечила устойчивый спрос.

Если вы пользуетесь услугой подписки «Джем», доступна расширенная аналитика, дающая более точное представление о поведении покупателей. Обратите особое внимание на два важных инструмента: «Точки входа» и «Поисковые запросы».

В разделе аналитики «Портрет покупателя» обратите внимание на виджет «Точки входа». Он показывает, откуда приходит покупатель: с поисковых запросов, рекомендаций или по прямым ссылкам.

Показатель точки входа «Переход по прямой ссылке на товар» может свидетельствовать о внешнем источнике трафика. Однако учтите, что сюда включаются и случаи, когда пользователи переходят по ссылкам, присланным друзьями или коллегами.

Отчет «Поисковые запросы» отображает ключевые слова, используемые покупателями для поиска вашего товара. Появление в запросах выражений, используемых в рекламе, служит хорошим индикатором повышения узнаваемости бренда благодаря маркетинговым мероприятиям.

Завершив рекламную кампанию и собрав все необходимые данные, важно провести заключительную оценку: была ли кампания успешной, какой эффект она оказала, стоит ли повторить сотрудничество или сосредоточиться на альтернативных вариантах продвижения. Основной принцип — регулярно документировать результаты, чтобы иметь возможность сравнить разные подходы друг с другом и принимать взвешенные решения в будущем.

После интеграции с блогером Вика провела следующий анализ:

Чтобы систематизировать знания и не упустить деталей, Вика записала все результаты в специальную таблицу. Это облегчит дальнейшие сравнения между блогерами и позволит определиться, кого пригласить повторно. В перспективе для следующей рекламной кампании Вика планирует испытать возможности посевной рекламы в социальной сети ВКонтакте, используя отдельную таблицу специально для автоматизации обработки данных.

Подписывайтесь! На телеграм @vasilievdigital