Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Вопросы Проекты Вакансии
Jam +12
Контекстная реклама
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
Лучшие проекты за неделю
30
Эбиа

Эбиа

www.ebia.ru

21
YAGLA

YAGLA

yagla.ru

16
Cookiezz

Cookiezz

cookiezz.com.ua

15
Enlite

Enlite

enlited.ru

15
likearea

likearea

smm.li

15
SE Ranking

SE Ranking

seranking.ru

11
Relap

Relap

relap.io

11
Perezvoni.com

Perezvoni.com

perezvoni.com

11
E-Commerce and Venture projects

E-Commerce and Venture projects

Продажа товаров от производителей оптом и в розницу

Показать следующие
Рейтинг проектов
Подписывайтесь на Спарк во ВКонтакте

Руководство по контекстной рекламе на примере реального кейса

1 354 4 В избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Полный цикл разработки и оптимизации рекламной кампании. Как проверить дает ли контекстная реклама рост? Как максимизировать прибыль?

Контекстная реклама на реальном кейсе

Дано: интернет-магазин запчастей для айфонов и макбуков youroptibay.ru, в котором 1500 страниц.

Цель статьи? Рассказать заказчикам о внутренней кухне. Поделиться опытом с коллегами. Найти клиентов.

Хронология событий

  1. Вникаем в рынок
  2. Устанавливаем аналитику
  3. Запускаем первую рекламную кампанию
  4. Анализируем
  5. Масштабируем

Изучаем рынок

Смотрим выдачу рекламных объявлений, делаем выводы:

  • Конкуренты ленятся глубоко прорабатывать семантическое ядро и не используют низкочастотные ключевые слова, такие как «аккумулятор macbook pro 13». — Можно заработать на их халатности.b_5701ceeba9ee8.jpgНа скрине присутствуют наши объявления, так как он делался уже после запуска рекламной кампании.
  • Нас вытесняют сервисные центры, так как они готовы платить за клиента больше чем, мы. — Нужно отминусовать слова «замена», «ремонт» и т.д., чтобы не пересекаться с ними.
  • Селлеры айфонов «сливают» бюджет на запросы, которые им не релевантны. — Судя по скрину, нам еще и целесообразно с ними конкурировать, так как они занижают ставки из за низкой окупаемости - не удивительно.b_5701ceebe5311.jpg

Частично сравниваем цены с конкурентами. Бывает, что заказчик не способен конкурировать - мы ему так и говорим. В данном кейсе наши цены были выше среднего, но уровень сервиса восполнял этот пробел.

В нашей практике были интернет-магазины, которые автоматически проверяли цены своих конкурентов и в зависимости от них понижали/повышали свои.

Почитав отзывы на Яндекс Маркете и otzovik.com, это кладис информации, мы поняли, что многие из нашей целевой аудитории боятся заказать не ту деталь или боятся самостоятельно заменить ее — мы сделали на этом акцент в объявлениях «Поможем подобрать» и «Инструкция по замене».

Также рекомендуем посмотреть сайты конкурентов с помощью similarweb.com, чтобы понять, откуда они берут трафик и какая у них аудитория. Будет не лишним изучить и свои данные об аудитории в Google Analytics: посмотрите конверсию в разрезе устройств, возраста, пола, интересов, в разрезе времени и географии, чтобы корректировать ставки соответственно.

Устанавливаем аналитику

Стандартный комплект:

Google Analytics

Не будем повторяться, вот дельная статья по базовой настройке.

Метрика

Метрика нужна, чтобы смотреть вебвизор, установить сегменты для ретаргетинга и электронную торговлю. Учтите, электронную торговлю в Метрике и Google Analytics нужно ставить первым делом, это сложно, вам понадобится помощь программистов, но это одна из лучших инвестиций в аналитику.

Google Tag Manager

Пример хорошего тона, GTM помогает устанавливать коды счетчиков на сайт, чтобы не нагружать его, устанавливать цели, забирать данные без вмешательства в код сайта, также GTM необходим для установки ретаргетинга во Вконтаке и Facebook.

K50 Статистика

В отличии от Google Analitycs, K50 позволяет сразу в интерфейсе отключать/включать объявления и корректировать ставки, но со ростом GA, сервис K50 теряет актуальность, сейчас мы стараемся все данные выгружать в Analytics и далее работать в нем.

Вопросы, на которые отвечает аналитика:

Реклама окупается?

Если контекстная реклама в среднем приносит вам клиента за 500 рублей вместе со всеми затратами на его последующее удержание (CAC), а прибыль которую он вам принесет за всю свою жизнь составит 400 рублей (LTV), то такой канал можно считать невыгодным ( LTV < CAC )

Реклама дает рост постоянных клиентов?

Например, в месяц мы привлекаем на сайт 100 новых посетителей, 1 из 100 в течении 6 месяцев купит у нас товаров на сумму 100 тыс.р. Итого 100 посетителей, 1 из них принесет нам 100 тыс.р., в течении 6-ти месяцев. Следовательно, наш коэффициент удержания 1% ( 1 покупатель / 100 посетителей ). При таких показателях 1000 посетителей в год принесут нам 1 млн р., но после отключения рекламы, уже через 6 месяцев у нас не останется ни одного клиента. Следовательно, мы делаем оборот, но не растем, а рост будет, если посетители остаются с вами на более долгий период (зеленая кривая). То есть, если у вас плохой показатель удержания, то любая маркетинговая активность сходит на нет.

b_5701ceec0c70f.jpg

Как все это посчитать на практике?

К сожалению, все на 100% посчитать невозможно, это факт, так как часть заказов идет через звонки, сарафан, повторные продажи и сложные многоканальные последовательности, особенно в сфере услуг. Поэтому для каждого кейса актуальны свои показатели, которые наиболее приближены к прибыли: лиды, выручка, сама прибыль, посещения страницы контактов. Руководствуйтесь здравым смыслом.

Есть много способов посчитать LTV и CAC, начиная с блокнота и заканчивая инструментами BigData. Не пытайтесь сразу строить сложные отчеты, внедрять расширенную электронную торговлю, USER-ID, внедряйте аналитику небольшими итерациями и замеряйте экономическую пользу от каждой. Cпециалисты цепляются за сложные задачи, потому что цепляться за простые задачи неинтересно.

Запускаем первую рекламную кампанию

Есть 2 основных подхода:

  1. От предложения. Генерировать объявления из YML, основные инструменты для этого: K50 генератор или Ракета от Wikimart.
  2. От спроса. Собирать ключевые слова и подбирать для них ссылки с помощью KeyKollector (~30% не релевантных ссылок) или JustMagic (~10% не релевантных ссылок, но дорогой)

На деле используется комбинированный подход. У нас не было YML, поэтому нам пришлось делать все в полуручном режиме в Excel:

  1. Методом перемножения сгенерировали 20 тысяч ключевых слов (пример ниже)b_5701ceec2bbd2.jpg
  2. Собрали частотности в сервисе topvisor.ru (рекомендую!) для каждого ключевого слова и удалили слова с частотности 0
  3. Для оставшегося массива добрали ключевые слова до частотности 50 (стандарт в ecommerce)
  4. Дополнили массив ключевыми словами из Метрики, GA, Similarweb.com и Just Magic
  5. Ссылки подбирали вручную от основных категорий к частным, лучше, нечего не придумали.

Структруировать рекламную кампанию решили по категориям, так как каждая категория товаров, например, аккумуляторы, имеет свою маржинальность и спрос. Так будет удобно смотреть статистику, выключать/включать.

b_5701ceec42a8b.jpg

Стандарт UTM-метки:

?utm_medium=cpc&utm_source=yandex&utm_campaign=%Nazvanie_campanii%|{campaign_id}&utm_term={keyword}&utm_content={retargeting_id}|cid|{campaign_id}|gid|{gbid}|aid|{ad_id}|adp|{addphrases}|pos|{position_type}{position}|src|{source_type}_{source}|dvc|{device_type}

Ретаргетинг

Обычно, настраивается на старте, чтобы сразу собирать аудиторию. На данный момент самыми популярными площадками являются Google c динамическими товарными объявлениями, когда вы показываете посетителю товар, в карточке товара которого он находился, Вконтакте, Facebook, Яндекс Директ и Target.Mail, последний тоже с динамическими показами. Хорошая статья на эту тему от Петра Аброськина, но без использования динамических товарных объявлений.

b_5701ceec5c0e9.jpgb_5701ceec743c0.jpgb_5701ceec88a90.jpg

Анализируем

Когда вы только запускаете кампанию, то первым делом смотрите веб-визор, чтобы вкратце понять, по каким запросам переходят пользователи, и как они себя ведут, так как еще недостаточно других статистически значимых данных.

b_5701ceeca0c76.jpg

Когда набралось уже несколько тысяч кликов, то анализируем CTR, отказы, глубину, конверсии и прибыль.

Учтите, что Google Analytics по всех отчетах показывает прибыль по атрибуции «Последний непрямой клик», что значит, если посетитель перешел на ваш сайт с контекстной рекламы, а потом через 4 дня зашел на него из социальной сети и купил, то такая конверсия присвоена контекстной рекламе не будет. Однако, в екомерс используется именно этот тип атрибуции, так как он наиболее точно отражает эффективностть контекстной рекламы.

В нашем случае пользователь переживает достаточно длинный путь до конверсии и 40% дохода приходится на следующие дни после посещения. Следовательно, для информации нам стоит посмотреть отчет по ассоциированным конверсиям, пример:

b_5701ceecba73e.jpg

Идем далее, чтобы посмотреть показатели в разрезе кампаний или фраз, используем K50 Статистику (Атрибуция по последнему непрямому клику)

b_5701ceecd2a1a.jpg

В К50 Статистика можно фильтровать сегменты ключевых слов, например, все ключевые слова, у которых показов более 100 и CTR менее 4, а затем корректировать их или отключить. А сервис К50 Правила позволяет установить автоматические правила, например, отключать все объявлении, у которых ROI менее 1 — удобно, но нужен опыт для настройки.

Интерпретируем цифры

Мы выгрузили все цифры с помощью Microsoft Pivot по API Analytics.

b_5701ceed00ba3.jpg

Если кампания показывает отрицательную прибыль, то отключаем в ней все ключевые слова, кроме тех, которые показывают положительный результат. А если результат кампании положительный, то пытаемся максимизировать прибыль.

b_5701ceed2acc7.jpg

В К50 Статистика мы должны проанализировать основные ключевые слова и кампании на показатели ДДР (расход на рекламу/прибыль с рекламы) и «Доля показов в спецразмещении». То есть мы смотрим, сколько зарабатываем с каждого ключевого слова, и смотрим, cможем ли мы увеличить охват.

Например, если ДДР 90%, то 90% прибыли мы тратим на рекламу (ДДР, это отношение расходов к прибыли), следовательно нужно снизить стоимость клиента, понизив ставку. И наоборот, если ДДР менее 40%, а для показов в спецразмещении меньше 30%, то можно уверенно повысить ставку на 20%. С точки зрения матиматики мы делаем это на глаз, так и есть, но на мылых рекламных бюджетах это допустимо.

Если у вас больше 200 конверсий в месяц, то нужно подключать оптимизатор конверсии, который будет делать прогнозы по более продвинутым математическим алгоритмам, но у большинства нет так много конверсий или они сосредоточены на маленьком количестве ключевых слов.

Масштабируем

Теперь у нас есть реальный опыт о том, какие категории товаров/услуги хорошо продаются - начинаем их масштабировать:

  • Увеличиваем семантическое ядро в ширину и глубину
  • Перенос на Google
  • Тестируем DSA Google
  • Ремаркетинг
  • РСЯ/КМС

Как организовать работу?

Мы работаем со средними и большими проектами, поэтому в первую очередь выполняем задачи, которые наименее затраты и точно принесут заказчику прибыль. Сами задачи выполняем мелкими итерациями, что бы сразу оценить результат. Используем asana.com. Оплату берем фикс + % от продаж или достижение KPI. Условно говоря, мы считаем, сколько стоит наше время и делим сумму на фикс и бонус.

b_5701ceed48541.jpg

Ставьте плюсы, если статья была полезна! Буду рад услышать, какие вопросы вам показались интересными, чтобы раскрыть их в следующих статьях.

Оригинал: http://1jam.ru/blog

+4
Первые Новые Популярные
Aberix
студия интернет-маркетинга
Александр Рубцов
Спасибо за развернутое описание подхода к работе.

Вопрос по перемножению: в вашем примере ключевое слово будет всегда результат комбинации 3-х столбцов, но почему не 2-х, например «macbook hdd» (не учитываем колонку «модель/год»)?

Попробовал просто вот эту утилитку http://kupitu.ru/
Ответить
Jam
Контекстная реклама
Pavel
Саша, все верно, 1 и 2-ой столбик тоже нужно перемножать, в статье об этом не говорится, просто, картинка для примера. Ваш вопрос происходит из раздела "Как правильно собирать семантическое ядро?", подпишитесь, в ближайшее время разместим статью на эту тему.
Ответить
Катя Ярикова
Митрики ?

Дополнили массив ключевыми словами из Митрики, GA, Similarweb.com и Just Magic

?
Если контекстная реклама в среднем приносит вам клиента за 500 рублей вместе со всеми затратами на его последующее удержание (CAC), а прибыль которую он вам принесет за всю свою жизнь составит 400 рублей (LTV), то такой канал можно считать невыгодным ( LTV > CAC )

LTV < CAC
Ответить
Jam
Контекстная реклама
Pavel
Спасибо, поправил!
Ответить
Выбрать файл
Читайте далее
Загружаем…
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать