Главное Свежее Вакансии Образование
Выбор редакции:
😼
Выбор
редакции
576 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Исследование: как медийная реклама влияет на другие кампании

Медийная реклама в Яндекс Директ повышает конверсию других кампаний на 18%. Исследовали, как запуск медийного баннера повлиял на конверсию, средний чек и прибыль остальных рекламных кампаний. Бюджета в 9480 руб. оказалось достаточно, чтобы получить заметный эффект.

Суть эксперимента


Измерить, как медийная реклама от Яндекс влияет на показатели других типов кампаний в Директе. Обычно она не приносит прямых продаж, но поможет ли такой формат увеличить прибыль?

Подготовка рекламных кампаний


Стратегия медийной рекламы


Задачи медийной рекламы отличаются от привычных нам поисковых или РСЯ-кампаний. «Медийку» принято использовать для взаимодействия с пользователями на самых верхних уровнях воронки.

Основные задачи медийной рекламы:


Скрин взят с сайта https://yandex.ru/adv/products/display

На этом этапе мы формируем осведомленность — знакомим потенциальную целевую аудиторию с интернет-магазином, показываем основные преимущества, текущие акции и новинки.

Пока неизвестно, какой именно товар привлечет пользователей, поэтому лучше использовать предложения для широкой аудитории, например: «В магазине Kinash самые низкие цены на оригинальные кроссовки Asics». Хорошо работает и один «товар-флагман», который вы предлагаете на самых выгодных на рынке условиях.

Для оценки результата рекомендуем показывать медийную рекламу не меньше двух недель. За это время баннер будет показан пользователю несколько раз — это важно для накопления доверия к бренду, которое происходит подсознательно. Кроме того, решение о покупке может приниматься несколько дней, в течение которых баннер будет дополнительным напоминанием.

Таргетинг медийной кампании


Для медийных кампаний доступны два варианта таргетинга: по профилю пользователя и по ключевым словам. Таргетинг по ключевым словам работает аналогично обычным РСЯ-кампаниям, поэтому предлагаем использовать только таргетинг по профилю пользователя. Такой вариант, к тому же, позволяет увидеть прогноз охвата.

В настройках целевой аудитории можно выбрать:

  1. социально-демографический профиль (пол, возраст, доход, семейное положение, наличие детей, профессия);
  2. поведенческие признаки (использование устройств, посещение организаций, тип транспорта);
  3. краткосрочные интересы (можно задать до трех наборов интересов);
  4. аудитории из Яндекс.Метрики или Яндекс.Аудиторий.

Примерный профиль пользователей, который использовался для таргетинга в медийной кампании.

Регион: Россия.
Пол: мужской.
Возраст: 25-34.
Доход: средний, высокий, премиум.
Интересы: волейбол, баскетбол, фитнес.


Креативы медийной кампании


Креативы можно сделать через встроенный конструктор, но их качество будет не лучшим, поэтому мы рекомендуем обратиться к дизайнеру. Технические требования для дизайнерских креативов:


Ниже примеры креативов, созданных в конструкторе:



Можно изменить параметры фона, кнопки, цвет шрифта и так далее, но результат будет примерно таким.

Оценка эффективности медийной кампании


Медийные кампании редко приносят прямые продажи, поэтому оценивать их по прибыли некорректно. Так как они используются для взаимодействия на верхнем уровне воронки, то смотреть будем на другие показатели.

Вспомогательные метрики для оценки эффективности медийной рекламы:

  1. увеличение доли брендового трафика. На данный момент его доля в Яндексе до 46%. Также можно оценить по количеству запросов в wordstat;
  2. изменение конверсии в продажу по всем источникам;
  3. как изменилась эффективность действующих рекламных кампаний по аудитории, которая видела баннер медийной рекламы.

Медиаплан и тестовый бюджет


Ниже представлен приблизительный медиаплан на 1 неделю, на основе показателей, рассчитанных Яндексом для выбранного таргетинга:


Как мы видим, бюджет вполне приемлемый.

Как был реализован эксперимент


Для оценки результатов использовался инструмент «Яндекс.Эксперименты». Он делит пользователей на группы в заданной пропорции и сравнивает их поведение. Важное отличие от обычного «А/Б-теста» — на сегменты делятся все пользователи интернета, не важно, посещали они сайт или еще нет, и далее эти сегменты не пересекаются между собой.

Мы разделили пользователей на две группы: одна видела медийную рекламу, а другая — нет. Инструмент учитывает, что у пользователя может быть несколько устройств.


При настройке использовали рекомендации для подобного эксперимента от Яндекса: .

Создали два сегмента с разделением всех пользователей в пропорции 50/50:

  1. «А.Контрольная группа»;
  2. «В.Видели медийку».

Оба сегмента пользователей видели всю контекстную рекламу, настроенную в аккаунте, но сегмент «В» дополнительно видел медийную рекламу. Пользователи из сегмента «А» видели только обычную контекстную рекламу, без «медийки».

Результаты и показатели только медийной кампании


Для оценки показателей медийной кампании используем «Яндекс Метрика для медийной рекламы». Счетчик показывает «post-view» конверсии, то есть конверсии, достигнутые после просмотра баннера, даже если клика по нему не было. Стандартная Метрика отслеживает конверсии только после клика.

Показатели



Было настроено условие присвоения конверсии: конверсия присваивается медийной кампании в течение 30 дней после клика по баннеру, или 60 дней, если был просмотр без клика. Данные искажены, чтобы не раскрывать коммерческую тайну, но соотношения показателей действительны.

Метрика для медийной рекламы не позволяет получать данные по покупкам для учета прибыли, но мы можем рассчитать примерное значение на основе других кампаний. Для этого возьмем средний доход, получаемый от достижения цели «Оформление заказа» в этот период — 6.008 рублей:


При таком способе оценки рекламной кампании она себя окупает и приносит прибыль. Мы погрузились дальше и рассчитали «Чистую прибыль», учитывая маржинальность и возможные «отказы» от покупки. На основании этих данных сделали вывод, что кампания полностью окупается. Эти расчеты показать не можем, чтобы не раскрывать коммерческую тайну. Важно отметить, что кампания не оптимизировалась. Например, если показываться только на ПК-устройствах, которые принесли 75% всех конверсий, то можно сэкономить половину бюджета:


Влияние на показатели других рекламных кампаний


Это основной вопрос, который мы задавали на старте теста. Как «медийка» повлияет на показатели остальных рекламных кампаний?

Ниже показатели «обычных» текстово-графических кампаний без учета расходов на медийную рекламу. Один сегмент медийную рекламу видел, второй — нет.

Данные за период с даты начала эксперимента до его окончания плюс две недели, чтобы учесть отложенные конверсии:


Расходы с НДС; Модель атрибуции «Последний значимый переход».

Использование «медийки» улучшило показатели основных кампаний: конверсию в покупку на 18%, средний чек с 6.084 до 6.989 рублей. Доход на 154.870 рублей.

Для оценки статистической достоверности теста использовали инструмент «Калькулятор достоверности A/B тестирования» от Яндекс, который учитывает возможные погрешности:


Примерная экономика, с учетом расходов по медийной кампании, маржинальности и коэффициента отказа (данные по выручке искажены, но соотношения между показателями действительны):


Таким образом, с учетом всех коэффициентов и бюджета на медийную рекламу, данная связка окупается и приводит дополнительные продажи.

Выводы


  1. Подтвердилась гипотеза о том, что медийная реклама улучшает показатели остальных рекламных кампаний: конверсию в продажу, средний чек, увеличивает доход.
  2. Для оценки влияния на другие источники трафика, необходимо сделать тест с большим сроком.
  3. Связка «контекст + медийка» работает в плюс и окупает себя. Можно оптимизировать и вывести на лучшие показатели.

Ссылка на оригинал статьи

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
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.