Разумеется, две последние рекомендации работают только до определенной степени и тоже имеют «срок жизни».
Рис. 6.3
Промежуточные данные, касающиеся формата рекламы
Здесь нет и не может быть конкретной рекомендации хотя бы потому, что соцсети предлагают слишком много рекламных форматов. Поэтому покажу на примере.
Если перед вами стоит задача «получать просмотры видео», помимо уже перечисленных критериев, вам нужны данные о длительности просмотра. И если, допустим, 74 % пользователей прекращают просмотр ролика после первых десяти секунд, стоит принимать решение либо о полной замене рекламного видеоролика, либо о замене этих десяти секунд (иначе каков смысл такой рекламы). Эти данные есть в рекламных кабинетах всех социальных сетей, которые мы обсуждаем в рамках книги. Кстати, применительно к Facebook не забудьте в разделе меню «Аудитории» собрать отдельно сегмент посмотревших ваше видео и настроить на них дополнительный рекламный запуск.
Другой пример из практики. На самой первой «Битве таргетологов» я запустил в работу два поста: один на русском языке плюс изображение; второй — на украинском плюс видео. Посмотрите на цифры и скажите, какой из них эффективнее: тот, что на рис. 6.4, или тот, который на рис. 6.5.
«Тоже мне, задачка, — скажете вы, — разница в стоимости вовлечения — в девять раз. Конечно, второй эффективнее». Но если мы посмотрим данные по количеству кликов (не вовлечения, а именно кликов по ссылке в посте) (рис. 6.6), то увидим следующее. В первом случае 117 кликов (рис. 6.7). Во втором — четыре клика (рис. 6.8).
Что скажете теперь? Разница в количестве кликов — в 29 раз!
Какие выводы здесь нужно сделать? Во-первых, вывод о том, что для платного продвижения нужно обязательно добавлять в структуру тестов тот формат рекламы, который позволяет получать целевые действия максимально коротким путем (если это клики на сайт — значит, формат «Клики на сайт»; если просмотры видео — значит, «Просмотры видео»). Обратите внимание, я не говорю, что нужно использовать исключительно наиболее очевидные форматы, я говорю, что они обязательно должны быть в структуре тестов. А во-вторых, поверхностная аналитика может быть не только бесполезной, но и вредной. Думайте, какие промежуточные данные о рекламном запуске вам нужны, чтобы получить наиболее корректную информацию об эффективности своего запуска.
Рис. 6.4
Рис. 6.5
Рис. 6.6
Когда мы говорим о контентных проектах или выводе на рынок новых продуктов, скорее всего, ключевым параметром эффективности (не только на уровне рекламного кабинета) будет охватность. В экзотических случаях — плюс вовлечение (вовлечением считается любое действие по отношению к посту — клик на изображении, клик на кнопке «еще», «читать далее», лайк, коммент…), хотя у вовлечения все же есть CTR. Один из таких примеров я тоже разберу подробно в разделе с кейсами.
Задание для самостоятельной проработки № 9:подумайте, что нужно отслеживать на уровне исходящего трафика, если цель рекламной кампании — привести людей в конкретные места офлайн?
_________________________________________________
Рис. 6.7
Рис. 6.8
Аналитика входящего трафика
Малоопытные таргетологи часто принимают решение о продлении или остановке работы того или иного объявления на основании исходящей аналитики. И это самое печальное, что можно сделать. Ведь далеко не факт, что именно объявление с наиболее высоким CTR принесет максимум продаж (в реальности такой корреляции просто не существует; особенно если учитывать ретаргетинговые аудитории, здесь кликают мало, но если кликают, то покупают чаще).
Итак, на что стоит обращать внимание в структуре входящей аналитики и какие выводы делать?
• Процент отказов (один из ключевых факторов во входящей аналитике, потому что показывает, как много дошедших до сайта пользователей успели хоть как-то с ним проконтактировать) (рис. 6.9). По умолчанию отказом в «Яндекс. Метрике» считается событие, когда пользователь покинул сайт, проведя на нем менее 15 секунд; а вот в Google Analytics отказом считается уход с той же страницы, на которую пользователь «приземлился». Таким образом, «нормальный» процент отказов, при условии, что вы не лазили в настройки руками, для «Яндекс. Метрики» — 15–30 % (если выше — надо начинать переживать и закапываться в поведенческую аналитику) и 85–95 % — для Google Analytics.
Высокий процент отказов должен помогать вам принимать решения типа:
• поменять сегмент аудитории, с которым вы работаете;
• поменять тизеры, которые на него откручиваются;
• поменять что-то на посадочной странице (добавить мобильную адаптивность, поменять верстку, переоформить «первый экран» и т. д.).
Рис. 6.9
• Пул данных, касающийся поведения пользователей на сайте (рис. 6.10). Сюда стоит отнести:
• глубину просмотров;
• время на сайте;
• скорость перемещения по «воронке конверсий»;
• карты (кликов, ссылок, скроллов);
• вебвизор;
• и так далее (в зависимости от ваших целей).
Рис. 6.10
Это промежуточные показатели, которые тем не менее косвенно отвечают на вопрос о релевантности трафика и посадочной. Очень важно понимать: не существует никакой прямой зависимости между временем, проведенным на сайте (а также глубиной просмотров, величиной CTR или любой другой промежуточной величиной), и итоговыми конверсиями. Это не причинно-следственная связь, это корреляция. Да, чем больше времени пользователь проводит на сайте, тем лучше, но во главу угла такие данные ставить нельзя.
Решения, которые можно принимать на уровне этих данных, полностью идентичны рекомендациям относительно процента отказов. Если с поведением на сайте у вас «не клеится», следует думать, что либо вы не тех людей сюда привели (нужно менять сегмент), либо наобещали лишнего (нужно менять тизеры), либо есть проблемы на уровне посадочной страницы (адаптивность, верстка, аргументы, «новизна» изображений, вплоть до возможных проблем с оффером).
P. S. Обратите внимание на количество переходов в своих аналитических системах. Цифра, которую вы видите у себя в рекламном кабинете, и цифра из Google Analytics или «Яндекс. Метрики» могут не совпадать. Если «разлет» данных — менее 20 %, переживать не стоит (причиной может быть, например, скорость срабатывания скрипта на посадочной странице). Если же разница в несколько раз (такое бывает, особенно в связке Facebook — Google Analytics), стоит писать в поддержку, но не гарантирую, что вы получите хоть сколь-нибудь вразумительный ответ. Возможные варианты, которые стоит проверить самому:
• корректность настройки «Яндекс. Метрики» или Google Analytics;
• скорость срабатывания «Яндекс. Метрики» и Google Analytics (если они установлены слишком «глубоко» в структуре сайта, могут не успевать фиксировать события);
• какая система что считает (например, клики, которые отслеживают соцсети, и визиты, которые отслеживают аналитические системы, не совсем одно и то же; кроме того, они по-разному подходят к процессу атрибуцирования кликов и конверсий).
Подчеркну еще раз: входящая аналитика будет обычными танцами с бубном, если у вас не установлены цели или трафик не размечается UTM-метками. Перепроверьте.
Аналитика конверсий в целевые действия
Это наиболее важный, значимый и ответственный этап аналитики (как вы помните из главы о факторах влияния, мы оцениваем эффективность, двигаясь от макроконверсий к микроконверсиям — от целевых действий к кликам). Здесь мы анализируем, насколько вообще достигаются цели, которые стояли перед таргетированной рекламой. И что их достижению помогает, а что — тормозит.
Количество и стоимость достигнутых целей. Сколько единиц товара было продано, сколько лидов (заполненных форм) получено, сколько человек подписались на обновления сообщества, как много входящих звонков вы получили… Легко догадаться, что объявления, которые дают результат в виде достижения целей, должны масштабироваться (в них стоит вкладывать больше денег). И именно это я вам уже третий раз настоятельно советую проверять, прежде чем выключить рекламное объявление: CTR может быть каким угодно низким, но если объявление дает продажи и окупается в итоге — оно должно крутиться.
По поводу стоимости целевого действия — ее нельзя считать по формуле «все, что заработали, минус все, что потратили». Для корректного просчета ROI нужно учитывать:
• стоимость настройщика кампании;
• суммарную стоимость набора подписчиков в ваше сообщество (если рекламная кампания была нацелена и на них тоже);
• суммарную стоимость администратора сообщества (опять же если эту аудиторию отрабатывали отдельно);
• остальные оперативные расходы (офис, электроэнергия, печенюшки и т. п.; разумеется, в пересчете на коэффициенты).
То есть, принимая решения, считайте ROI как добросовестный бизнесмен и умный аналитик — с учетом максимального количества факторов. А когда посчитаете, ответьте себе на вопросы: стоит ли продолжать вкладывать деньги в таргетированную рекламу с внешним настройщиком, с внутренним настройщиком, за исключением каких социальных сетей и т. д.?
Данные о характеристиках аудитории, которая совершает целевые действия. Здесь нам снова понадобятся «Яндекс. Метрика» и Google Analytics. Помните, когда мы рассматривали сегментацию аудиторий, я толковал о приоритете эмпирических данных? Это как раз оно. Раз уж вы видите в своих аналитических системах состоявшиеся конверсии — проанализируйте их (отфильтровав конкретно конверсии) на предмет:
• социально-демографических характеристик;
• предпочтений по устройствам и браузерам;
• устойчивых стереотипов поведения на сайте и т. п. (в зависимости от ситуации).
Полученные данные позволят вам принимать решение уровня «какие именно элементы своих настроек сегментов целевой аудитории стоит оставить в следующих запусках, а какие — поменять». Очень важно не забывать это делать, потому что состоявшиеся конверсии дают нам реальные данные (по сравнению с гипотезами).