Как эффективно использовать исследования «Яндекса» в таргетинге
Можно взглянуть на целевую аудиторию более масштабно. В этом помогут исследования «Яндекса», основанные на анализе трафика рунета. Специалисты «Яндекса» проводят статистические исследования на различные тематики, сопровождая их инфографикой.
Рассмотрим исследования о поисковом трафике и то, как они помогут в запуске контекстной рекламы.
Первое исследование о динамике интересов пользователей в течение дня. Специалисты «Яндекса» выделили топ-5 тем, которые наиболее часто вводят в поисковую строку пользователи в то или иное время, и оформили данные в виде схемы.
Такого рода информация помогает понять, когда определённая тема наиболее актуальна пользователям, чтобы построить стратегию изменения ставок.
В периоды повышенного спроса на интересующую нас категорию товаров эффективно сработает повышение коэффициента ставки за клик. В период низкого спроса нет смысла увеличивать ставку.
Ориентируясь на это исследование, можно так настроить коэффициенты ставок, чтобы в любое время суток занимать выбранную позицию в рекламной выдаче без потери бюджета. Данные о временном спросе в поиске «Яндекса» допускается ретранслировать и на Google, пусть и со статистической погрешностью, и применять их для настройки временного коэффициента ставок в Google AdWords.
Следующее исследование иллюстрирует интересы пользователей в разных районах Москвы. Картина интересов пользователей выглядит так:
Также можно оценить интерес к десяти наиболее крупным категориям:
Автотематика.
Активный отдых.
Досуг в Москве.
Здоровье.
ИТ-тематика.
Мебельная тематика и вопросы о ремонте.
Одежда.
Транспорт.
Образование.
Электроника и бытовая техника.
На схемах видим, что Москва делится на три зоны. Первая — центр города, где основными интересами пользователей являются работа, образование и досуг; вторая — промышленные зоны и крупные транспортные развязки, тут пользователи больше интересуются автомобилями, строительством, электроникой и музыкой; третья — спальные районы Москвы, здесь пользователи чаще всего делают запросы, связанные с семьёй, детьми, домашними делами, а также просмотром кино и компьютерными играми.
Эти данные можно использовать в рекламе РСЯ и медийной рекламе. Здесь идёт речь о кампаниях на заранее созданную аудиторию. Для этого есть сервис «Яндекс Аудитории», который позволяет создавать сегменты аудиторий, в том числе — по геолокации. Мы можем отметить на карте интересные точки или указать адреса объектов, где регулярно бывают потенциальные клиенты.
Например, возьмём данные об автотематике. Мы знаем точки на карте Москвы с повышенным интересом аудитории. По точкам или по адресам на карте мы можем создать аудиторию, куда включить пользователей, которые:
часто бывают возле данных объектов;
в данный момент находятся в районе объекта;
были хотя бы раз на одном из объектов в период до 90 дней.
Также при создании аудитории мы можем регулировать радиус её учёта относительно указанной точки. Максимальный радиус — 10 км.
Охват аудитории можно расширить с помощью look-alike. В данном случае look-alike будет основана на геолокации.
Здесь мы можем регулировать точность и охват при подборе похожей аудитории. Соответственно, чем выше точность, тем ниже охват. Здесь объективных истин нет, лучше всего создать несколько аудиторий разной степени схожести с исходной. После — запустить кампанию в РСЯ, где utm-метками выделить каждую аудиторию. Так вы сможете определить наиболее эффективный сегмент.
Для создания рекламы в РСЯ на аудиторию нам не нужно указывать ключевые слова. Требуется всего лишь заполнить пункт «Условия подбора аудитории», выбрав свой сегмент из списка.
Для эффективной настройки рекламной кампании можно использовать не только собственную аналитику, но и статистические данные глобальных ресурсов, таких как «Яндекс».
Отметим, что в этой статье рассмотрели только два исследования. При этом специалисты «Яндекса» обрабатывают множество узконаправленной информации, которая может быть полезна для бизнеса любой специфики. Попробовать настроить таргетинг можно с помощью бесплатного сервиса автоматизации контекстной GetDirect.
