Главное Свежее Вакансии Образование
😼
Выбор
редакции
3 632 2 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Прогноз стоимости и количества лидов в Яндекс Директ

Рассказываем об одном из способов медиапланирования - получения прогнозной стоимости и количества лидов.

Видео с инструкцией по применению метода


Входные данные


Шаблон медиаплана

На входе понадобятся ключевые слова, которые характеризуют вашу семантику. Мы предпочитаем брать не более 10-20 ключевых слов. Обратите внимание, что фразы должны быть однородными по охвату, то есть не должно быть как слишком общих фраз с частотой в десятки и сотни тысяч, так и слишком узких. Если частота по фразе в десятки раз больше средней, то лучше распарсить и взять какие-либо из вложенных фраз. Список фраз из нашего примера:


Далее нам понадобится стоимость клика в спецразмещении и гарантии. Для этого идем в прогнозатор Яндекс.

  1. Обязательно указываем регион
  2. Загружаем список запросов, проверяем, что включена кросс-минусация и нажимаем «посчитать»
  3. Из полученной таблицы экспортируем в Excel прогнозы для объема трафика 85% и 9%:
  4. Из файла Excel переносим в шаблон примерное количество запросов для каждой фразы, и примерную списываемую цену клика для охвата 85% и 9%:

В итоге имеем заполненный шаблон такого формата:


Можно переходить на вкладку «Прогноз».

Составляем прогноз бюджета Яндекс Директ


Расчет стоимости клика


Для начала, мы поясним, что за данные на этой вкладке, и откуда они появились. Сейчас нас интересует только таблица в верхней левой части.


В первой строке указываем CTR для показов в гарантии и спецразмещении. CTR — это соотношение кликов и показов, которое может сильно отличаться для спецразмещения и гарантии. Этот показатель не постоянный, в каждой нише он разный, мы взяли средние значения для примерного расчета.

В столбцах «Цена СП», «Цена ГР» и указана стоимость клика для спецразмещения и гарантии соответственно, но откуда они взялись? Как вы помните, мы выгрузили из прогнозатора «примерную списываемую стоимость клика», но по статистике реальная стоимость клика обычно в 1,5-2 раза больше «примерной». Поэтому мы умножаем примерную стоимость клика на 2 и вносим в таблицу.

И еще раз на конкретных цифрах. На вкладке «вводные данные» берем стоимость клика слова «nilfisk» — 20,9 руб.


Умножаем это значение на 2, получаем 41,8 руб — эта стоимость и будет учитываться в прогнозе


Еще один важный столбец — «Минимум», в нем мы указываем минимальную стоимость клика, опустившись ниже которой мы вообще не получим трафика по запросу. В данном случае проставим эти значения вручную, чтобы упростить материал и сэкономить ваше время.


Для каждого слова мы получили 3 варианта стоимости клика, при каждой из которых мы получим разное количество трафика — уже можно строить какой-то прогноз. Если попробовать вывести эти данные на график, то пока получится путаница, поэтому перейдем к следующему разделу «Перебор ставок».


Прогноз количества кликов


Простыми словами — это таблица, которая по каждому слову показывает прогнозное количество трафика, в зависимости от ставки.


В интерфейсе Директа, при выставлении ставки, вы видите как меняется охват. Поэтому если добавить в нашу таблицу шкалу с процентами, то результат можно будет назвать «зависимость количества трафика от выбранного охвата=ставки».


Для расчета используется длинная формула, думаем вам будет проще посмотреть ее в шаблоне, чем нам описывать вычисления словами.

Заметьте, что у нас уже есть стоимость и количество кликов, значит осталось их перемножить и почти все будет готово.

Прогноз количества лидов


Один из ключевых показателей, от которых зависит количество лидов — конверсия вашего сайта. Лучше всего, когда у вас уже накоплена какая-то статистика по сайту, тогда прогноз будет более точным.


В нашем примере прогноз рассчитывается для конверсии 3,5%. В шаблоне вы можете поиграть с этим параметром, чтобы понять как сильно он может влиять на результат. Изменение конверсии в любую из сторон всего на пол-процента (0,5%), меняет итоговое количество заявок на 15%.

Все просто:

  1. умножаем ставку на количество кликов — получаем расходы;
  2. количество кликов умножаем на % конверсии — получаем количество лидов;
  3. делим расходы на количество лидов — получаем стоимость заявки.

Повторяем операцию для каждой ставки и получаем такую таблицу:


Теперь можно построить графики, чтобы увидеть зависимости более наглядно:


Всем известно, что для увеличения количества заявок, нужно нарастить рекламный бюджет, а при увеличении ставки, растет средняя стоимость лида. По сути, мы с вами сейчас можем проверить эти утверждения на конкретных цифрах.

Прогноз прибыли


Если вы предлагаете один товар, или маржинальность всех предлагаемых товаров примерно одинаковая, то аналогичным образом вы можете спрогнозировать прибыль. В шаблоне маржинальность указана рядом с конверсией.


Это позволит вам посчитать оптимальное для вас количество заявок, при текущем уровне конкуренции в аукционе. В нашем примере наиболее выгодно было бы получать 100 лидов в месяц и прибыль в размере 80 тыс. руб.


Сейчас вы, наверное, подумали: «почему может быть невыгодно получать максимально возможное количество лидов?» Так как количество лидов зависит от их стоимости, то наступает момент, когда покупка каждого дополнительного лида «съедает» прибыль, которую он принес бы. Таким образом вы можете определить, при каком бюджете реклама даст наибольшую выгоду.

Конечно, такой способ не позволит предсказать все «до копейки», но для большинства проектов получается достаточно точно понять, чего можно ожидать от рекламы. Это поможет принять решение запуске новых рекламных кампаний или увеличении бюджета текущих. Кроме того, для многих такой отчет доказывает необходимость работы над сайтом, с целью повышения его конверсии. Мы например, в одной из статей даем бесплатный способ подмены заголовка под ключевое слово, проверьте как это сработает на вашем сайте.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
EveryStraus
Cистема автоматизации рекламных кампаний
everystraus 113297
Все-таки прогноз построен на многих "допущениях", связанных с ошибками "прогнозатора". На наш взгляд, гораздо проще просто спросить у коллег по отрасли и чаще всего получить честный ответ.
Ответить
Jam Agency
eCommerce marketing engineering
Pavel 20128
Попадание процентов на 70, чего вполне достаточно.

Мы сделали сервис smartdirect1.ru, там прогнозирование удобное на базе похожей модели.
Ответить
Выбрать файл
Не пропустите публикацию!
Jam Agency
eCommerce marketing engineering
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

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.