Netpeak
Виктор Фомин
1126

Как «выжать» максимум из контекстной рекламы при очень ограниченном бюджете в период кризиса

В закладки

В период неопределенности для развития бизнеса первое, что может сделать предприниматель — оптимизировать расходы. Как правило, первым под нож идет бюджет на маркетинг.

Но говоря об оптимизации, важно понимать, что значительно (или даже полностью) урезая бюджет на рекламу, вы рискуете потерять больше в долгосрочной перспективе, когда ваши конкуренты поступят с точностью наоборот.

В итоге: вы и без денег, и нишу снова нужно отвоевывать. Карантин действительно больно ударил по многим сферам, но онлайн-бизнес и те, кто смогли адаптироваться, не из их числа. Вот уже больше месяца специалисты агентства интернет-маркетинга Netpeak наблюдают положительную динамику онлайн-продаж и выделили 14 сфер, которые сейчас активно растут.

Меня зовут Андрей Коваль, я тимлид одной из команд PPC в Netpeak. Учитывая текущую ситуацию, я решил поделился практическими рекомендациями, как получить больше конверсий из контекста при ограниченном бюджете и, как следствие, недостаточном количестве данных для оптимизации рекламного аккаунта. Материал будет полезен как владельцам бизнеса, которые планируют (или уже запустили) контекстную рекламу, так и PPC-специалистам.

Дано: нет бюджета на продвижение — нет продаж

Классическая ситуация, в которую попадал наверное каждый собственник бизнеса и специалист по рекламе: нет продаж = нет бюджета на рекламу. Нет бюджета на рекламу = нет продаж. Для выхода из этого замкнутого круга, обычно выделяют небольшую сумму денег на рекламу, с которой можно «потестить» разные каналы и сделать выводы куда стоит вливать больше.

Исходя из вышеописанной ситуации, мы получаем несколько условий, которые нужно решить в этой задаче:

  • Небольшой рекламный бюджет не позволяет привлекать достаточно трафика для получения существенного количества конверсий. От размера бюджета зависит время, за которое контекст начинает давать приемлемые результаты.
  • При ограниченном бюджете, собирается статистика, по которой невозможно делать какие-либо достоверные выводы. Например, есть ключевая фраза с 3-мя кликами и одной конверсией. Коэффициент конверсии получится заоблачный — 33%. Но, это случайность или тренд?
  • Оптимизация по цифрам превращается в оптимизацию по интуиции. Тут мы попадаем в еще один парадокс: хорошо развитая интуиция может быть только у специалиста с большим опытом, а его работа, как правило, стоит дорого. Получается за контекстную рекламу «по интуиции» вам нужно будет платить даже больше, чем выделять денег на сам рекламный бюджет.
  • Еще одно следствие, важность которого становится все больше — автоматические стратегии. Их использование для получения хороших результатов становится практически обязательным. Но они не работают, если им не на чем обучаться, т.е. получено недостаточно данных для оптимизации.

Постановка задачи: как оптимизировать рекламные кампании при недостатке данных

Рассмотрим решение задачи на таком примере: за месяц мы получили 13 транзакций с коэффициентом конверсии 0,13%.

Оптимизировать аккаунт ориентируясь на коэффициент транзакции невозможно, так как для выводов недостаточно данных. Для этого нужно собрать репрезентативную статистику и рассчитать доверительный интервал.

Перед тем как перейти к решению, давайте разберемся, что такое репрезентативная статистика и почему получая коэффициент конверсии 1% мы не берём этот показатель за факт, а усложняем ситуацию рассчитывая доверительный интервал.

Показатели статистики не статичны и при небольшом их количестве каждая конверсия существенно влияет на средний коэффициент конверсии.

Пример: при 5-ти сеансах коэффициент конверсии может быть 0% (если конверсий не было) или может быть 20% (если была 1 конверсия). Учитывать эти 20% при оптимизации аккаунта неправильно.

При увеличении количества статистики влияние каждого следующего сеанса с конверсией на средний показатель снижается. Так, при 100 сеансах и 1 конверсии, получение ещё одного сеанса без конверсии изменяет коэффициент транзакции не существенно.

Доверительный интервал показывает нам насколько «изменчива» выборка статистики. Условно, насколько сильно следующий сеанс может повлиять на средние показатели. Достаточная или репрезентативная статистика — это количество статистики, при котором нужный нам показатель находится в приемлемом диапазоне, отражая реальную ситуацию.

Теперь давайте разберемся по шагам, как можно вырваться из порочных кругов недостаточного количества данных для оптимизации вашего аккаунта.

Для большей наглядности и понимания каждого из шагов, я сделал практический документ с примером запроса для выгрузки статистики с помощью плагина Google Analytics для Google Spreadsheet. В статье мы будем к нему возвращаться, поэтому сохраните себе как шпаргалку.

Решение: как получить больше конверсий при небольшом рекламном бюджете

Шаг 1. Рассчитываем необходимое количество сеансов

Посчитаем какое количество сеансов нам нужно получить, чтобы коэффициент конверсии находился в заданных пределах. К примеру, 0,13% +/- 0,05%, или в диапазоне от 0,08% до 0,18%.

Почему мы не можем принять, что коэффициент транзакции просто равен 0,13% и нужно рассчитывать диапазон? Коэффициент конверсии не статичный показатель. Он разный для всех кампаний, групп объявлений, ключевых слов и изменяется по времени. Чем больше статистики, тем "стабильнее» будет показатель.

Для этого выгрузим статистику по ключевым словам с помощью расширения для Google Spreadsheet. Используем формулу, которая определит необходимое количество экспериментов (сеансов), чтобы результат находился в нужных нам пределах исходя из текущей статистики.

Необходимое кол-во сеансов = ((2*Станд.отклон)/Величина погрешности))²

*Стандартное отклонение считается также в Google Spreadsheet функцией STDEV. **Величина погрешности — это диапазон, в котором будет находится коэффициент конверсии, т.е. в данном случае 0,05%.

У нас есть статистика всего по 8 ключевым фразам (в документе «Пример 1» ). И по сути мы знаем только, что у ключа 4 коэффициент конверсии 0,17%.

Делать выводы на этих цифрах опять же нельзя. Поэтому попробуем получить чуть больше информации и сегментируем отчет по времени суток (в документе «Пример 2»).

На основе полученных данных видим, что при 9909 сеансах в месяц диапазон коэффициента конверсии будет находится в пределах 0,05%. Можем сделать вывод: если по кампании коэффициент конверсии будет, к примеру, равен 0,2%, то его истинное значение будет находится в диапазоне от 0,15% до 0,25%. Таким образом, получая в месяц 9909 сеансов нам нужно примерно 3 месяца сбора статистики, чтобы определить коэффициент конверсии аккаунта.

Немного изменим условие и рассмотрим ещё один вариант получения данных для определения коэффициента конверсии аккаунта. Снизим точность и посчитаем коэффициент конверсии кампании в диапазоне 0,1%. Тогда нам необходимо примерно 7777 сеансов (основываясь на тимлидовской интуиции).

То есть коэффициент конверсии в этом диапазоне мы определим примерно за месяц. Но, если собирать статистику на уровне ключевых слов для их оптимизации, то сбор завершится примерно через 77 месяцев. Думаю, столько времени у вас нет, поэтому переходим ко второму шагу по получению расширенных данных для оптимизации кампаний.

Шаг 2. Ориентируемся на промежуточные цели

Разберем как изменится ситуация, если ориентироваться не на транзакции, а, к примеру, на добавление товара в корзину.

Добавим к выгрузке данные по цели «Товар добавлен в корзину». Корреляция между транзакциями и выполнением цели очень высокая — 0,91. Т.е. увеличивая количество добавлений товаров в корзину мы с высокой вероятностью увеличиваем количество транзакций. Это очевидный пример.

Менее очевидные связки промежуточных целей с основной конверсией вы можете найти с помощью инструмента Goal Correlator.

Даже изменив цель, нам по все равно нужно около 2-х месяцев, чтобы получить достоверную статистику. Достигнутых целей существенно больше, но данных для оптимизации кампаний по прежнему мало.

Посмотрим связь коэффициента конверсии цели «Товар добавлен в корзину» и транзакции. Для этого округлим коэффициент конверсии цели, чтобы сгруппировать показатели и построим сводную таблицу (в документе «Сводная таблица 1» ).

Практически все транзакции совершены по трафику, у которого коэффициент конверсии цели «Добавления в корзину» находится в пределах 0,4% — 1,2%. Рассчитав необходимое количество сеансов для диапазона 0,1%, получаем 1348 сеансов. Делаем вывод: из 1350 сеансов мы получили 0 добавлений в корзину, поэтому понимаем, что трафик явно не эффективный.

Мы уже снизили количество сеансов с 9909 до 1348, но последняя цифра по прежнему достаточно большая. Поэтому переходим к следующему шагу по анализу поведенческих показателей, чтобы получить дополнительные данные оттуда и уменьшить кол-во необходимых сеансов.

Шаг 3. Зачем нам в отчетах поведенческие показатели?

Добавим в отчет «Показатель отказов» и сделаем расчет аналогично предыдущему пункту (в документе «Сводная таблица 2»).

Практически все, 26 из 27-ми, транзакции были совершены с трафика, у которого показатель отказов ниже 50%. В итоге мы пришли к тому, что нам нужно всего 36 сеансов, чтобы определить что показатель отказов находится в диапазоне +/- 10%.

К примеру, по группе объявлений получено 40 сеансов со средним показателем отказа 65%. Значит его истинное значение находится в диапазоне 55%-75%. И этот трафик скорее всего не эффективный.

Выводы

  • По нашему опыту оптимизируя аккаунты с небольшими бюджетами ориентируясь на промежуточные цели либо поведенческие показатели удается существенно увеличивать результаты.
  • Для принятия эффективных решений на основе статистики нужно делать выводы не только находя корреляции, но и причинно-следственные связи. Наличие корреляции не всегда говорит о наличии причинно-следственной связи. К примеру, коэффициент транзакции может коррелировать с количеством просмотренных страниц. Но, в некоторых случаях, большое количество страниц просматривают не потому что заинтересованы, а потому что не могут найти нужный товар.
  • Общие тенденции не всегда работают в частных случаях. Корреляция не говорит о наличии причинно-следственной связи. Чем ниже показатель отказов у трафика, тем обычно выше коэффициент конверсии. Но не всегда привлекая трафик с хорошим показателем отказов он будет давать конверсии.

P.S.

Будем рады, если статья вам понравится и вы подпишетесь на вот этот наш корпоративный блог на vc, или на блог Netpeak на нашем сайте, или на наш Телеграм-канал. Это очень мотивирует писать новые статьи.

{ "author_name": "Виктор Фомин", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 3, "likes": 13, "favorites": 10, "is_advertisement": false, "subsite_label": "netpeak", "id": 123601, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 28 Apr 2020 13:10:18 +0300", "is_special": false }
Вебинар «Инвестиции в доходную жилую и коммерческую недвижимость Германии без поездки»
20 мая Онлайн Бесплатно
Объявление на vc.ru
0
3 комментария
Популярные
По порядку
0

Можете, пожалуйста, расшифровать формулу по которой Вы пришли к выводу о 36 сеансах? И почему в группе из 40 сеансов с показателем отказа 65% истинное значение будет 75-85%?

Ответить
0

Добрый день.
36 сеансов вычисляется по формуле в начале статьи https://bit.ly/2SBOH3k
75-85% - тут опечатка, спасибо что обратили внимание. При среднем показателе 65% мы знаем, что истинное значение находится в диапазоне 55-75%, и если структура трафика не будем изменяться кардинально то и показатель отказов останется примерно в этом диапазоне.

Ответить
0

Спасибо за разъяснение.

Ответить

Прямой эфир