Контекстная реклама

Примерно с начала декабря провожу эксперимент по продвижению (если угодно - хайпу) в Твиттере своего бота. Результаты мне нравятся. Возможно кому будет интересно как почти при нулевом бюджете сделать эффективную рекламную кампанию в сети. Скриншоты, статистика, части кода и рассказы ниже.

Теория

По моему мнению реклама в сети скоро будет активно осваивать короткие звуковые споты. Всё чаще люди начинают слушать интернет, а не только его смотреть. Интернет-радио,Spotify,iTunesи множество других служб для "прослушки" сети очень быстро внедряются в массовое употреблением. Даже Твиттер вывел на рынок звуковые твитты.Росту значения звука способствует и рост числа индивидуальных устройств для прослушивания - наушники стали обыденным явлением и значит звуковая реклама можетбыть индивидуализированна и подана отдельному человеку в зависимости от его предпочтений как и традиционная контекстная реклама.

Практика

О своём боте для звукодзи я уже писал в статье на Хабр

В начале декабря я добавил к нему функцию озвучки гифок и картинок. То есть нужно послать боту изображение в виде файла, а потом голосовое сообщение. Бот вернёт короткий спот видео, который можно уже вставить куда угодно. Мы проводили эксперименты с размещением готовых видео роликов в Твиттере чтобы оценить реакцию пользователей и их "вовлечённость".

Чтобы бот работал корректно в социальной сети во время тестирования были обнаружены и устранены некоторые проблемы. В частности:

• Обрезка по времени.

Пользователи чаще всего не попадают точно в начало гифок. Тем более, что и при отсылке голосовых сообщений запись начинается не сразу - есть задержка физическая, то есть буквально зависание пальца на кнопке, и есть задержка логическая, то есть мессенджер вставляет небольшую паузу от начала записи. Для устранения задержек я "сдвинул" начало записи к началу видео. Вот таким образом:

def connect_photo_audio(self,imagepath, audiopath, name=urandom(30).hex()):      targetvideotype = "mp4"      cmd(f'ffmpeg -y -loop 1 -i "{imagepath}" -i "{audiopath}" -c:v libx264 -tune stillimage -c:a aac -b:a 192k -pixfmt yuv420p -shortest -vf "scale=trunc(iw/2)2:trunc(ih/2)2" "{self.PWF}/{targetvideotype}/{name}.{targetvideotype}"')      return f'{self.PWF}{targetvideotype}/{name}.{targetvideo_type}'

def connect_video_voice(self,videopath, audiopath, name=urandom(30).hex(),):  sourcevideotype = "mp4"  cmd(f'ffmpeg -streamloop -1 -i "{videopath}" -i "{audiopath}" -shortest -c:v copy -c:a aac -strict experimental -map 0:v:0 -map 1:a:0 -y "{self.PWF}/{sourcevideotype}/{name}.{sourcevideotype}"')      return f'{self.PWF}/{sourcevideotype}/{name}.{sourcevideo_type}'

f"ffmpeg -stream_loop -1 -i "{video_path}" -i "{audio_path}" -shortest -c:v copy -c:a aac -strict experimental -map 0:v:0 -map 1:a:0 -y "{self.PWF}/{source_video_type}/{name}.{source_video_type}"

• Ограничение по времени

Чтобы пользователь не записывал слишком длинные видео, не перегружал систему ради своих приколов да и для того чтобы избежать случайных нажатий я предусмотрел ограничение по времени в одну минуту кодом:

if message.voice.duration > 60:  self.BOT.send_message(message.fromuser.id, "Your message too long. Max size of message: 1 minute")      return

Внедрение

Бот был активно использован для одного свежего "чистого" аккаунта в сети Твиттер без фоловеров. На скриншотах видны два читателя - это те, которые сами присоединились по своей инициативе. Никаких "раскруток" или подобных действий для статистики не предпринималось. Мне было самому интересно сможет ли такая своеобразная реклама без бюджета бота в сети обеспечить рост его известности.

Ежедневно мы публиковали несколько твиттов с внедрённым видео. Вот статистика просмотров

Для измерения переходов к самому боту я написал дополнительный код, собирающий статистику обращений к боту и манипуляций с ним.

def get_users_graphic__activity__(self):    if self.MESSAGE.chat.id in HELPERS or self.MESSAGE.chat.id == ADMIN_USER_ID:        graphic = create_graphic_activity()        if graphic:            try:                limit = int(re.sub('\D', '', self.MESSAGE.text))            except Exception:                limit = 7            self.BOT.send_photo(self.MESSAGE.chat.id, photo=create_graphic_activity(limit=limit))        else:            self.BOT.send_message(self.MESSAGE.chat.id, LANGUAGES["commands"]["server_crashed"])    else:        self.BOT.send_message(self.MESSAGE.chat.id,LANGUAGES["commands"]["you_not_have_permissions"])

При использовании бота я заметил рост обращений к нему. При том что в самих Твиттах ссылка на бот не содержится - она есть только в профиле пользователя. Это значит что в бот перешли самые активные участники, не ограничивающие себя просмотром.

В планах

Возможно некоторым рекламодателям уже можно использовать моего бота для продвижения своих товаров и услуг. Можно включать свой логотип или изображение товара в картинку или дополнять слоганом звуковое сообщение. Я пока продолжу совершенствовать функционал программы. В ближайшее время я планирую дополнить бота функциями выравнивания по силе звука и перезаписью дублей. Если для перезаписей дублей код не трудно дописать, то выравнивание силы звука - нетривиальная задача, поскольку для рекламных целей как раз изменение силы звука может быть "цепляющим" внимание фактором.

Тестировать рекламные механики не так просто, как может показаться. Главные действующие лица здесь сторонние SDK, которые не особо подконтрольны команде разработки. А так как рекламные интеграции важная часть наших мобильных приложений, то ниже вместе с @maiscourt и @santypa расскажем, как мы это делаем.

Далее список инструментов с описаниями, задачи тестирования и некоторые внутренние гайдлайны.

Для тестирования в основном используется тестовая реклама, которую партнёры готовят заранее. Это делается, потому что разные характеристики рекламы на продакшене не позволяют быть уверенным, что новый функционал или фикс бага не задели основные параметры и работу рекламного креатива.

Но получение тестовой рекламы требует изменения определённых параметров в наших экспериментах, обращения к тестовой админке медиатора, добавления тест-мода (специальные параметры, чтобы партнёр понимал, что запрашивается именно тестовый креатив), использования своей дебаг-панели, а также VPN по странам, а в отдельных кейсах по городам.

И тут нам понадобятся некоторые инструменты.

Инструменты

Ниже список инструментов, которые мы используем при тестировании рекламы, а потом перейдём к задачам.

1. Сниффер для анализа трафика (у нас Charles).

2. Админка у медиатора, где можно настроить получение рекламы от конкретного партнёра на свой тестовый юнит (специальный id, используя который, паблишер запрашивает рекламу у медиатора).

3. Своя админка с фича-тогглами, где можно включить/отключить, или изменить наши эксперименты.

4. Наша дебаг-панель.

5. VPN.

6. Внешние гайдлайны.

7. Внутренняя база знаний и Confluence для её хранения.

8. Чек-листы.

9. Zephyr для хранения тест-кейсов.

Пройдёмся по каждому.

Инструмент 1. Charles. Активно используется не только тестировщиками, но и разработчиками. Практически все задачи требуют замены продакшн параметров на тестовые. Например, часто возникает необходимость добавить в конфиг эксперимент или обращаться к тестовым юнитам медиатора.

К тому же для тестирования при запросе рекламы необходимо добавлять дополнительные параметры тест-мода. Также довольно часто требуется имитировать проблемы с загрузкой креативов и проверять их с нужными параметрами, например, во время регрессионного тестирования.

Инструмент 2. Тестовая админка медиатора. Медиатор это специальная платформа, которая позволяет подключать приложение сразу к нескольким рекламным сетям, а также управлять показом рекламы (например, Google AdMob, Fyber и другие). Ещё во время онбординга мы проводим обучающие курсы по рекламе, где сотрудники в тестовой админке медиатора создают свой тестовый юнит для настройки параметров рекламы под себя.

Инструмент 3. Админка с фича-тогглами. Практически все рекламные (и не только) механики в приложении iFunny закрыты под фича-тогглы (механизм реализации, при котором часть кода прячется за флаг, контролирующий его включение или выключение). Это нужно, чтобы сделать более надёжным и безопасным выпуск той или иной функциональности.

Чтобы получить нужный для тестирования конфиг, мы используем нашу админку с фича-тогглами или подменяем параметры, используя Charles. А эксперименты помогают понять, какая из запущенных гипотез является наиболее оптимальной. Всё это есть в нашей админке, которая хранит данные и управляет ими по всем фичам и экспериментам.

Документацию обновляем и дополняем по мере необходимости: если после обновления SDK изменилась описанная логика работы, или если вышли нормативы/регламенты, требующие внесения обязательных правок.

Инструмент 4. Дебаг-панель. Для удобства разработали свою рекламную дебаг-панель, которая представляет собой отдельный интерфейс и в большинстве случаев позволяет локально на клиенте настроить необходимые параметры, заменяя собой практически все инструменты, описанные выше.

Инструмент 5. VPN. В основном используется для проверки задач, связанных с GDPR и CCPA. Для тестирования GDPR подходит VPN с возможностью получения IP европейской страны. Для тестирования CCPA необходим VPN с возможностью получения калифорнийского IP.

Инструмент 6. Внешние гайдлайны. В работе с рекламными SDK часто используем их официальную документацию, где можно получить:

• рекламные креативы и их идентификаторы, которые используются для настройки и получения тестовой рекламы;

• форматы запросов и ответов рекламной SDK, а также параметры, из описания которых понимаем, за что они отвечают, и какие возможные значения для них допустимы;

• changelog изменений рекламных SDK чтобы понять, на какие изменения при обновлении SDK нужно обратить внимание во время тестирования.

Инструмент 7. Внутренняя документация. Внешние гайды не всегда являются достаточно подробными. Кроме того, проверка одной и той же функциональности от разных SDK требует переключения между разными источниками для поиска необходимой информации. Поэтому оказалось удобным агрегировать информацию из разных гайдлайнов SDK и делать сборную внутреннюю документацию в нашем Confluence, дополняя её своими комментариями.

Инструмент 8. Чек-листы. Наравне с внешней и внутренней документацией для проверок различных задач используем чек-листы (пример можно посмотреть ниже в разделе про обновление SDK). Для такого типа задач, как проверка обновлений SDK, обновлений медиатора или адаптеров, мы используем уже составленный чек-лист, который изменяется по мере необходимости.

Для остальных задач составляем чек-листы либо в процессе разработки задачи, либо непосредственно перед тестированием, в зависимости от сложности задач.

Инструмент 9. Тест-кейсы. Тест-кейсы неотъемлемая часть тестирования любого проекта/функциональности, в том числе рекламы. Тест-кейсы разделены по приоритетам, что позволяет использовать risk-based testing, о котором будет рассказано подробнее ниже. В тест-кейсах фигурируют такие проверки, как загрузка и показ рекламы, запросы на рекламу, работа разных механик (например: водопад, аукцион), а также запрос и отображение рекламы от партнёрских рекламных сетей. Данные проверки в полной мере позволяют убедиться, что рекламный функционал работает без сбоев/корректно.

Задачи

Тестирование рекламных интеграций, чтобы все механики работали как часы довольно трудоёмкий процесс. Среди всех задач есть много рутинных, но они компенсируются интересными и технически сложными исследованиями по ходу проработки других задач.

Разберём, с чем приходится сталкиваться на постоянной основе:

1. Обновление SDK.

2. Тестирование форматов.

3. Безопасность.

4. Регрессионное тестирование.

5. Смоук тестирование.

6. Другие задачи (юридические вопросы, локализации, эксперименты, аналитика, рефакторинг и так далее).

Задача 1. Обновление SDK. Можно сказать, что обновление SDK наиболее популярная задача в рамках тестирования рекламы. Из-за частого проведения тестирования обновлений SDK (а также медиатора или адаптеров) составили чек-лист проверок:

• Вёрстка. Проверяем всё: центрирование, размер, отображение на устройствах с разными разрешениями экранов.

• Пользовательские сценарии. Тап по контенту/кнопке и по privacy icon, возврат в приложение, воспроизведение и остановка видеорекламы.

• Репорт (отправка жалоб, связанных с рекламой). Пользователь может пожаловаться на рекламный контент или сообщить о технических проблемах.

• Соответствие стандартам GDPR и CCPA.

• Отправка аналитики. Внутренняя и внешняя (партнёру и медиатору).

• Технические проверки. Например, уход в фон во время загрузки рекламы.

Задача 2. Тестирование форматов. Баннерная и нативная рекламы у нас закрепились и работают стабильно, но мы пробуем интегрировать и другие виды, в частности, fullscreen-рекламу. В целом, тестирование Rewarded Video и Interstitial во многом схоже с тестированием других видов: проверяется корректная загрузка и отображение рекламы, а также отправка аналитики.

Ключевым в проверке fullscreen-рекламы является её отображение на разных по диагонали экранах, например, на смартфоне и планшете. Важно, чтобы появившаяся на экране реклама не перекрывалась другими элементами, и по завершению таймера скрывалась автоматически или тапом по крестику, возвращая пользователя в исходную точку приложения:

Отдельно нужно сказать про механику Rewarded Video после окончания просмотра рекламы (или просмотра до определённой временной метки) пользователь должен получить вознаграждение. Поэтому очень важно хорошо протестировать этот функционал.

Подробно про разные форматы мобильной рекламы мы уже писали в отдельной статье.

Задача 3. Безопасность. Чтобы следить за качеством трафика, интегрировали в iFunny внешнее антифрод-решение. В него для дополнительной проверки атрибуции показов и кликов на каждое событие генерируется новое. На стороне системы с помощью технологий машинного обучения и большого объёма накопленных данных происходит дальнейший анализ. Со своей стороны мы проверяем отправку и разметку событий для разных сетей и разных типов рекламы.

Задача 4. Регрессионное тестирование. Раз в две недели iFunny релизится на iOS и Android. Независимо от количества рекламных задач, попавших в релизную ветку, мы проводим регрессионное тестирование рекламного функционала/блока. В регрессионных паках собраны следующего рода проверки:

• Основные проверки, что реклама запрашивается и отображается на нужных экранах приложения.

• Работа нативной и баннерной рекламы, а также рекламных сетей, с которыми сотрудничаем по сути, это упрощённый чек-лист, используемый для тестирования SDK (добавления, обновления).

• Работа разных механик: водопад и биддинг (что это такое, можно ознакомиться здесь).

• Проверка на соответствие юридическим нормам.

• Проверки каких-то наших внутренних разработок (например, эксперименты с дизайном).

Если встречаем проблемы в процессе тестирования (не проходят какие-то кейсы регресса), то чиним в текущей релизной ветке не катимся с рекламой, которая не работает.

Проведение полного ручного прогона регресса занимает порядка 2-3 дней. Поэтому, чтобы сократить время прохождения регресса, используется практика проведения Risk-based testing (вид тестирования, основанный на вероятности риска). Суть такого тестирования исключить некоторое количество тест-кейсов из прогона, проведение которых не может выявить потенциальных ошибок на текущем релизном билде. Иными словами, кейс не имеет смысла включать в регрессионное тестирование, если при разработке не был затронут функционал, проверяющийся в кейсе.

Задача 5. Смоук тестирование. Перед тем, как выкладывать сборку в сторы, а также при тестировании хотфиксов, мы прогоняем смоук тесты. В рамках смоук тестирования реклама проверяется, но не так детально, как при регрессе. Мы тестируем основные моменты, связанные с рекламой, а именно её загрузку и отображение.

Задача 6. Другое. К тестированию других задач можно отнести:

• юридические задачи, например, связанные с GDPR и CCPA;

• задачи локализации (для пользователей iFunny из Бразилии);

• эксперименты, связанные с дизайном рекламы;

• задачи аналитики;

• рефакторинг, оптимизации. Например, оцениваем доступный нам для анализа контент на предмет валидности.

Бонус. Онбординг новых сотрудников

От рекламы напрямую зависит доход приложения, но на рынке не так много людей, досконально разбирающихся в вопросе. Поэтому, помимо чеклистов и гайдлайнов, мы подготовили целый обучающий курс из лекций и семинаров.

Всё обучение делится на два блока. Первый блок состоит из лекций о базовых знаниях, что такое водопад и аукцион; каким образом приложение получает рекламу и какие действия происходят при её обработке; какая бывает аналитика и по каким триггерам собираются события. Краткое содержание этих лекций можно найти здесь.

Во втором блоке рассказывается о том, какие рекламные механики работают в iFunny. Здесь теоретический материал подкрепляется практикой каждый участник семинара учится получать определённый вид рекламы от наших партнёров и работать с необходимыми инструментами. Практические задания курса образуют своего рода задачник. Прорешав его, можно с уверенностью приступать к реальным задачам из бэклога.

Записанный на видео цикл встреч хранится вместе со всеми сопутствующими материалами в базе знаний компании и обновляется по мере необходимости. В адаптационном чек-листе каждого сотрудника отдела тестирования мобильных приложений есть специальный пункт изучение рекламных тематик. В зависимости от задач сотрудника определяется необходимый минимум знаний, но при желании любой в команде может пройти полный курс на это будет специально выделено время. По окончании онбординга каждый сотрудник отдела тестирования мобильных приложений способен самостоятельно закрыть рекламные тест-кейсы на этапе смоук тестирования.

Вместо заключения

К сожалению, подавляющее большинство задач при тестировании рекламы так или иначе связаны с внешними интеграциями, поэтому автоматизировать такое тестирование проблематично. Но это направление можно рассматривать как точку роста для технической команды это уже следующий шаг в оптимизации, над которым планируем работать.

Я 5 лет в интернет-маркетинге, и львиную долю своего времени трачу на сбор отчетов по рекламным размещениям. По моим наблюдениям, маркетологи не часто задаются вопросом, как облегчить сбор данных по рекламным кампаниям для аналитика или (сейчас скажу страшную вещь), как можно собирать данные самостоятельно и анализировать собственный трафик самому.

Хочу поделиться best-practices и дать несколько готовых наработок, которые пригодятся и маркетологам, и состоявшимся маркетинговым аналитикам.

Этот лонгрид целиком и полностью посвящён вопросам, которыми занимается web-маркетинг и основан на моем личном опыте работы с ребятами из маркетинга Лиги Ставок. (Про мобильную рекламу, mobile-marketing, как мы строили Buying Dashboard и клиентскую аналитику еще в mobio.ru я могу говорить бесконечно и, может быть, напишу отдельно.)

1) Важность разметки.

Краеугольный камень всей аналитики, который может увеличивать время сбора отчета с 15 минут до 15 часов и больше разметка рекламных кампаний.

Интернет-маркетинг работает по разным моделям (CPM, CPC для медийки, комиссия, RevShare и CPA для перформанс-маркетинга). Выделяю два основных момента: источник трафика и трекер размещения. Дьявол, как известно, кроется в деталях - очень много маленьких и важных моментов, которые бы хотелось обсудить. Но обо всем по порядку:

1. Стоимость рекламного размещения.

   В качестве источника трафика могут быть как рекламные площадки (MyTarget, Google Ads, Google DV360, Facebook, разные DSPшки), так и рекламные серверы, которые трекают размещения баннерной рекламы у партнеров (показы и клики). В данной статье мы рассмотрим сбор костов с рекламного сервера Adfox side проекта Яндекса. Можно выстроить аналогичные решения для абсолютно любого источника, но для некоторых, например, MyTarget и Facebook, вам не обойтись без вашей разработки. Из источников трафика вы сможете вытаскивать на ежедневной основе данные по показам / кликам, а также по стоимости размещения.

2. Выручка с рекламы.

   В парадигме 2021 года рынок ушел от бездумного размещения рекламы, где мы просто тратим маркетинговый бюджет направо и налево, придя к прямому (CPA, RevShare) или косвенному (различные hard- и soft- KPI) оцениванию рекламных размещений. В качестве основного мерила в вебе используется Google Analytics. Там можно достаточно просто настраивать цели как на различные события, происходящие на веб-сайте (регистрация, добавление в корзину, совершение целевого события), так и на различные бихевиористические характеристики (длительность сеанса, показатель отказа, время пребывания на отдельной странице продукта). Основной задачей в построении отчетов здесь является выгрузка достижения одной или нескольких целей, на которые таргетируется закупка рекламы в разбивке по источникам трафика.

3. Нейминг наше все.

   Главная задача, которая решается с помощью аналитики сведение данных по стоимости и выручке в одном месте таблице или визуализированном дашборде. Несмотря на всю простоту и наглядность второго, многим людям чисто по восприятию удобнее пользоваться именно табличным видом отчета. Но вернемся к неймингу.

   Для получения данных о выполнении целей в рекламной кампании в Google Analytics можно использовать несколько параметров, записываемых после знака ? в ссылке.
   Это параметры:

   Источник рекламного размещения (utm_source)

   Название кампании (utm_campaign)

   Тип трафика (utm_medium)

   Размещаемый баннер (utm_content)

   Ключевое слово (utm_term)

   Последний не особо используется в Лиге из-за запрета на рекламу букмекерских организаций в сети Гугла и Яндекса, так что в нашей компании мы остановились на первых четырех.

   Основные ошибки, которые совершаются при заведении рекламных кампаний:

   - Название источника / рекламной кампании не должно содержать пробелов, иначе URL-ссылка обрезается, и все параметры справа от нее пропадают в неизвестность.

   - Название рекламной кампании указывается по-разному для разных ссылок (например, в нашей крутейшей акции с кэшбеком) при создании кампаний можно было встретить различное написание слова кэшбек, использование или нет цифр: (cashback, kashback, cashback10, cash10)

   - Тип баннера указывался по-разному, а его размер указывался не всегда, и иногда ставился перед / после названия типа баннера (mobile_640x480, 640x480_mobile).

   - Если баннер делался под конкретное событие (финал Лиги Чемпионов УЕФА), то название события писалось в разных местах тега utm_content, а иногда кочевало в utm_campaign.

   В результате долгой работы мы пришли к выводу, что самый оптимальный способ нейминга рекламных кампаний должен выглядеть следующим образом:

   Utm_source источник трафика/партнер/паблишер, который должен выбираться из выпадающего списка для единообразности написания

   Utm_campaign название кампании, которое мы выбираем перед ее началом и далее оно выбирается из выпадающего списка

   Utm_medium тут все просто, мы обычно используем форматы cpm/cpc

   Utm_content тут мы решили, что самым простым будет использовать нейминг типа

   {тип баннера}_{размер баннера}|{используемый макет}. Так мы довольно просто смогли разбивать трафик и смотреть конверсии по каналам в разбивке до баннера.

   Следующий немаловажный шаг настроить запись меток из трекинговой ссылки так, чтобы она соответствовала параметрам создаваемой рекламной кампании. Здесь для рекламного сервера Adfox мы можем управлять только двумя сущностями: название рекламной кампании и название баннера. Упросить задачу в некоторых случаях может создание в рекламном сервере баннеров разного размера, но ввиду особенностей работы с партнерами в Лиге Ставок и передачи им трек-ссылки в виде пикселя мы обычно делаем баннеры стандартного типа, так что пришлось креативить. Оптимально в имени кампании указывать название партнера, а в названии баннера указывать {utm_campaign} - {тип баннера из utm_content} - {размер баннера} | {спортивное событие}.

   Использование правильной разметки позволило сильно сократить время создания отчетов (до 15 минут), а маркетологам быстро и эффективно оценивать размещения на партнерских сайтах с самой максимальной разбивкой и оперативно тестировать и отключать неработающие каналы.

   В качестве лучших практик здесь отдельно отмечаю важность автоматизации нейминга. Все мы люди, все мы ошибаемся (в отличие от умных машин). Мы можем не заметить и пропустить орфографическую ошибку / опечатку, добавить лишний пробел или знак. Во вложении я добавлю шаблон файла с описанием, который можно скопировать себе и создавать трекинговые ссылки для ваших рекламных кампаний.

2) Автоматизация сбора костов.

Рекламный сервер Яндекса Adfox является удобным способом работы с партнерами. Он позволяет собирать данные по показам и кликам по рекламным объявлениям на основе генерируемых ссылок. При работе с партнерами и рассчёте эффективности наших медийных размещений в вебе мы обычно ориентируемся именно на данные нашего Adfox в разбивке по кампании, баннеру и дате. Сначала с аккаунта с уровнем рекламодатель необходимо авторизоваться в кабинете разработчика Яндекса. Далее нажать подключить API, выбрать из выпадающего списка Adfox. В результате вы получите токен, по которому можно обращаться к API адфокса и выгружать статистику.

Дальнейшая логика предельно простая. Вся ее работа описана и реализована в документе.

1. Вытаскиваем список кампаний для рекламного кабинета:

function getCampaignList(key) {

var key = '' // INSERT YOUR API TOKEN HERE

var url = 'https://adfox.yandex.ru/api/v1?object=account&action=list&actionObject=campaign&show=common&limit=200'

var table = []

var option = { headers : {'X-Yandex-API-Key' : key}

var request = UrlFetchApp.fetch(url, option);

//decode data

var text = request.getContentText("windows-1251");

var cdata = text.split('<ID>')

//parse data

// Adfox отдает нам данные, которые можно распарсить по открывающим и закрывающим

//тегам <ID>

for(var i in cdata)if(i!=0){

var id = cdatat[i].split('</ID>')[0]

var cname = test[i].split('<name>')[1].split('</name>')[0]

var row = [id,cname]

table.push(row)

}

2. Вытаскиваем по полученным кампаниям списки баннеров по каждой рекламной кампании, затем по этим баннерам берём статистику за конкретные даты. В дальнейшем, используя предыдущие ухищрения, мы парсим название баннера на UTM метки и получаем нужную разбивку. Общий скрипт выглядит примерно так:

function getBannersList(){

//get campaign info

var key = '' // INSERT YOUR API TOKEN HERE

var campdata = getCampaignList(key)

var table = [];

table.push(['Campaign ID','Campaign Name','Banner ID','Banner Name'])

//get paginated list of banners. Пагинация тут добавлена, потому что нередко по кампании //может быть больше 100 баннеров и URL будет слишком большим

for(var a in campdata){

var campbanners = []

var campid = campdata[a][0];

var cname = campdata[a][1];

var url =

'https://adfox.yandex.ru/api/v1?object=campaign&action=list&actionObject=banner&show=common&limit=1000&objectID='+campid

var option = {

headers : { 'X-Yandex-API-Key' : key } }

var request = UrlFetchApp.fetch(url, option);

//decode

var text = request.getContentText("windows-1251");

var test = text.split('<ID>')

// parse

for(var i in test)if(i!=0){

var bid = test[i].split('</ID>')[0];

var bname = test[i].split('<name>')[1].split('</name>');

campbanners.push(bid);

table.push([campid,cname,bid,bname])

}

//pagination

var a = campbanners.length

for(var x=0; x<a; x = x + 100){

var start = x;

var end = x + 100;

if(a>end)var banners = campbanners.slice(start, end);

else{banners = campbanners.slice(x,a)};

var banners = campbanners.slice(start, end)

banners = '['+banners.toString()+']'

//get taskid for the data batch

var taskid = orderData(banners,key) //эта функция будет изложена дальше

// Logger.log(taskid); //For testing Purposes

Utilities.sleep(5000) //its better to have a 5 sec delay

var data = getData(taskid,cname,bname,key); // SEE the code in utilities.gs

}

}

SpreadsheetApp.getActive().getSheetByName('banner list').getRange(1,1,table.length,table[0].length).setValues(table);

return;

addCorectBname()

return test;

}

3. Сама функция получения статистики по баннерам выглядит примерно так:

function orderData(banners,key,date){ //gets taskId for the batch

// По умолчанию вытаскивает данные за "вчера"

// Можно также прописать конкретные даты заменив ниже date на конкретные даты.

var date = new Date();

date.setHours(-20);

date = date.toISOString().substr(0,10)

var datefrom = date //'2020-08-01';

var dateto = date //'2020-09-27'

var url =

"https://adfox.yandex.ru/api/report/banner?name=days&bannerId="+banners+"&dateFrom="+datefrom+"&dateTo="+dateto+"&precision=high";

var option = { headers : { 'X-Yandex-API-Key' : key } }

var request = UrlFetchApp.fetch(url, option);

var text = request.getContentText();

var json = JSON.parse(text);

var taskid = json['result']['taskId'];

return taskid;

}

// Дальше по каждому таск id получаем данные

function getData(taskId,campname,banname,key){ //gets Report via task ID

var url = 'https://adfox.yandex.ru/api/report/result?taskId='+taskId;

var option = { headers : { 'X-Yandex-API-Key' : key } }

var request = UrlFetchApp.fetch(url, option);

var text = request.getContentText();

var json = JSON.parse(text);

var table = []

var title = json['result']['fields'];

var tab = json['result']['table'];

for(var i in tab){

var row = tab[i]

row.push(campname,banname);

table.push(row)

}

if(table.length > 0){var t =

SpreadsheetApp.getActive().getSheetByName('data').getDataRange().getValues();

SpreadsheetApp.getActive().getSheetByName('data').getRange(t.length+1,1,table.length,table[0].length).setValues(table);

}

return json;

}

Данный скрипт позволяет вытащить данные по всем рекламным размещениям Adfox. Для получения дополнительных кастомных данных можно обратиться к API документации Яндекса.

3) Автоматизация расчета прибыли.

Для автоматизации расчета прибыли нужно создать на нужное событие цель в Google Analytics и назначить ему ценность (а также можно прокидывать в содержание события реальную цену события). После этого довольно удобно через API Google Analytics получить данные в нужной разбивке. Рабочий скрипт также указан в файле во вкладке GA.

Выглядит он примерно так:

function nextDay(date,loop){

// var loop = 0 // 0 - сегодня, положительное число - дни +, отрицательное - дни-

// var date = new Date()

var day = 1000 * 60 * 60 * 24;

var b = new Date(date.getTime()+loop*day)

b = b.toISOString().substr(0,10); // - если надо выводить в формате для отчета

return b;

}

function runDemo() {

var date = new Date();

date.setHours(12);

for(var i=1;i<=1;i++){

var datefrom = nextDay(date,-1*i)

var dateto=datefrom;

try {

var firstProfile = getFirstProfile();

var results = getReportDataForProfile(firstProfile,datefrom,dateto);

outputToSpreadsheet(results);

}

catch(error) {

Browser.msgBox(error.message);

}

}

}

function getFirstProfile() {

var accounts = Analytics.Management.Accounts.list();

if (accounts.getItems()) {

var firstAccountId = accounts.getItems()[0].getId();

Logger.log(firstAccountId)

var webProperties = Analytics.Management.Webproperties.list(firstAccountId);

if (webProperties.getItems()) {

var firstWebPropertyId = webProperties.getItems()[0].getId();

Logger.log(firstWebPropertyId)

var profiles = Analytics.Management.Profiles.list(firstAccountId, firstWebPropertyId);

if (profiles.getItems()) {

var firstProfile = profiles.getItems()[0];

var tolog = firstProfile.getId()

Logger.log(tolog)

return firstProfile;

}

else {

throw new Error('No views (profiles) found.');

}

}

else {

throw new Error('No webproperties found.');

}

}

else {

throw new Error('No accounts found.');

}

return;

}

function getReportDataForProfile(firstProfile,datefrom,dateto) {

var profileId = firstProfile.getId();

var tableId = 'ga:' + profileId;

var startDate = datefrom

var endDate = dateto

var optArgs = {

'dimensions':'ga:source,ga:campaign,ga:medium,ga:adContent,ga:date', // Comma separated list of dimensions.

'metrics': 'ga:users,ga:sessions,ga:newUsers,ga:bounces,ga:goal10Completions',

'segment': 'gaid::-1', //

'samplingLevel': 'HIGHER_PRECISION',

'start-index': '1',

'max-results': '1000000'

};

// Make a request to the API.

var results = Analytics.Data.Ga.get(

tableId, // Table id (format ga:xxxxxx).

startDate, // Start-date (format yyyy-MM-dd).

endDate, // End-date (format yyyy-MM-dd).

'ga:sessions',//,ga:pageviews', // Comma seperated list of metrics.

optArgs);

if (results.getRows()) {

return results;

}

else {

throw new Error('No views (profiles) found');

}

}

function outputToSpreadsheet(results) {

var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("GA");

var indexFrom = sheet.getDataRange().getValues().length

var headerNames = ['ga:source','ga:campaign','ga:medium','ga:adContent','date','ga:users','ga:sessions','ga:newUsers','ga:bounces','1 цель']

sheet.getRange(1, 1, 1, headerNames.length).setValues([headerNames]);

sheet.getRange(indexFrom+1, 1, results.getRows().length, headerNames.length).setValues(results.getRows());

}

Далее можно немного обработать и свести данные. Воспользуйтесь бесплатным и удобным для интеграции сервисом Google Data Studio. С помощью таких несложных ухищрений даже в небольших компаниях и стартапах можно без труда начать замерять эффективность работы с партнерами. В целом есть доработки и по другим рекламным сервисам, так что пишите в комментариях, делитесь своими болями, возможно, удастся вам помочь. :-)

Вы заметили, как термин маркетинг разросся до каких-то невообразимых масштабов, а сфера деятельности интернет-маркетолога стала абсолютно размытой? Компании ищут PPC-специалистов или таргетологов, но взваливают на них задачи интернет-маркетолога. Или, наоборот, размещают вакансии для маркетологов, хотя на деле им нужен PPC-специалист. В первом случае на одного человека сбрасывают целый пул задач, которые порой и вовсе не должны входить в его прямые обязанности. А во втором нанимают специалиста широкого спектра, но дают ему только один незначительный вектор работы. Почему так происходит?

Две ключевые проблемы современного рынка

Будем честными, проблем-то на самом деле куда больше. И тем не менее хочется акцентировать внимание на двух базовых ошибках всех, кто продвигается или только планирует продвигаться в интернете:

• ошибка 1. Отсутствие понимания разницы между интернет-маркетингом и рекламой;

• ошибка 2. Понимание разницы, но с убеждением, что рекламы достаточно.

О том, почему ситуация именно такая, где корень этого непонимания и что со всем этим делать, мы и будем сегодня говорить. И начнем, пожалуй, с терминологии.

PPC-специалист интернет-маркетолог

Итак, для начала закроем гештальт с профессиями.

PPC-специалист (Pay Per Click) это человек, который занимается в первую очередь контекстной рекламой ее настройкой, запуском и повышением эффективности. Его задача максимально точно определить, кому показать рекламу и как лучше всего упаковать предложение.

В список услуг PPC-специалиста обычно входят следующие задачи:

• составление текстов объявлений и (иногда) подготовка баннеров;

• настройка и запуск рекламных кампаний;

• анализ эффективности кампаний;

• тестирование разных видов и форматов объявлений;

• улучшение рекламы и повышение ее эффективности.

То есть PPC-специалист занимается созданием рекламы, которую вы ежедневно видите в интернете. Например, в поисковой сети Google и Яндекс.

Интернет-маркетолог это специалист, работающий в сфере продаж, который занимается аналитикой, продвижением и рекламой в интернете. У него более широкий список услуг:

• изучение сегмента рынка, в котором работает клиент;

• исследование спроса и составление дерева запросов;

• аудит сайта клиента и сайтов конкурентов;

• разработка индивидуальной стратегии интернет-маркетинга;

• реализация этой стратегии и работа с веб-аналитикой.

То есть PPC-специалист в большинстве случаев не является интернет-маркетологом, а интернет-маркетолог может брать на себя задачи PPC-специалиста. Но это тоже не всегда так.

PPC и интернет-маркетинг не взаимозаменяемые вещи

Главная задача PPC обеспечить поисковый трафик. И он его успешно обеспечивает. Вот только сам по себе трафик бизнесу ничего не дает. Нужны продажи, а они это уже не совсем прерогатива PPC. Здесь на первое место как раз и выходит интернет-маркетинг.

Объясним на более понятном примере!

Ситуация:

Допустим, есть интернет-магазин, продающий новые iPhone. Владелец площадки решил не вкладываться в интернет-маркетинг, а направить все средства в рекламу. И вот пользователь вводит в поиске купить iPhone, видит рекламу и переходит по ссылке. Казалось бы, дело сделано клиент пришел. Но!

Помните, что средства в интернет-маркетинг направлены не были? То есть сайт, вероятнее всего, наполнен некачественными материалами, у него совершенно непродуманная структура, нет триггеров, которые бы цепляли потенциального покупателя и вели его по воронке продаж непосредственно к целевому действию покупке того самого iPhone.

Картина следующая:

1. PPC-специалист все сделал правильно, реклама работает и приводит клиентов на сайт в этом плане все отлично.

2. Отсутствие маркетинговой стратегии на корню нивелирует все старания PPC-специалиста и попросту отталкивает потенциального покупателя.

Человек не просто должен прийти на сайт. Здесь он должен получить ответы на возникшие вопросы, увидеть конкурентные преимущества вашего предложения, почувствовать выгоду здесь и сейчас.

Более того, нужно держать в памяти тот факт, что лишь единицы посетителей сайтов делают заказы при первом посещении. В подавляющем большинстве случаев они уходят, смотрят альтернативы и затем возвращаются. Или не возвращаются. Ваша задача сделать этот возврат проще. Допустим, человек не запомнил название (и уж тем более URL) вашего интернет-магазина и не может найти его в поиске. Вы потеряли покупателя. Но если использовать проработанную маркетинговую стратегию и комплексно заниматься продвижением, он будет видеть ваш сайт по большинству релевантных запросов в поисковике. А это, в свою очередь, повышает доверие к вам и вашему предложению. Плюс не забываем о ремаркетинге технологии Google Ads, позволяющей возвращать пользователей на сайт, который они уже посетили. Соответствующая реклама демонстрируется им на сайтах контекстно-медийной сети Google и напоминает о том, что они искали.

PPC без комплексного интернет-маркетинга пустая трата денег и времени?

Не совсем. В некоторых случаях бывает и так, что контекстной рекламы оказывается достаточно для увеличения потока клиентов. Но это срабатывает только при определенных условиях:

• у вас действительно уникальное предложение, не имеющее аналогов на рынке;

• цена или в целом условия намного выгоднее, чем у конкурентов;

• ваш бренд, товар или услуга и так широко известны целевой аудитории (хотя это уже заслуга именно маркетинга).

В остальных случаях контекстная реклама всего лишь винтик в воронке продаж. Но далеко не его основа.

Так почему тогда все так стремятся использовать именно контекстную рекламу?

Все легко объясняется слишком громкими словами все тех же маркетологов и некоторых веб-студий о том, что контекстная реклама способна привести клиентов уже в день запуска рекламной кампании и обеспечить стабильный поток трафика без проседаний. Но это не так. На эффективность PPC влияет огромное количество факторов:

1. Средняя скорость покупки товара. Некоторые товары клиенты готовы купить здесь и сейчас. Для выбора и покупки других требуется время. Например, новый чехол для смартфона человек вполне может заказать сразу, увидев привлекательное предложение. А вот сам смартфон он вряд ли купит так же спонтанно.

2. Корректность работы сайта. Если сайт работает откровенно плохо, в нем непродуманный интерфейс и он выглядит устаревшим, никакая реклама не заставит потенциального клиента воспользоваться вашим предложением. Он придет с рекламы по ссылке, увидит плохой сайт и тут же уйдет. Веб-ресурс в глазах поисковиков получает еще один отказ, а вы, грубо говоря, сами же платите за ухудшение позиций в поисковой выдаче. Сомнительная перспектива, не правда ли?

3. Нехватка статистики для запуска эффективной рекламной кампании. Помните, что, не имея детальных статистических данных и результатов A/B-тестов, практически невозможно запустить эффективную РК. А это, опять же, работа интернет-маркетолога, но никак не PPC-специалиста.

4. Возраст и узнаваемость компании на рынке. Если фирма пока малоизвестна и она не у всех на слуху, не стоит рассчитывать на большие объемы продаж с той же контекстной рекламы. Повышение доверия и узнаваемости это тоже часть маркетинговой стратегии.

И это только базовые факторы. Есть много других, характерных для того или иного бизнеса или ниши.

Когда PPC-реклама вообще не работает, а когда она в приоритете

Да, такие ситуации тоже бывают. Например, когда нет спроса на определенный продукт или когда он минимален и априори не может быть выше. Приведем пример. Есть компания, которая строит ангары для авиации на заказ. Много ли человек в принципе интересуется такими услугами на всю страну? Пара десятков или максимум пара сотен, не более. Соответственно, запускать поисковую рекламу и заниматься поисковым продвижением на такую маленькую целевую аудиторию совершенно бессмысленно. А вот медийная PPC-реклама как раз и становится отличной альтернативой.

Прямо сейчас мы видим, что многие владельцы коммерческих проектов не видят разницы между PPC-специалистом и интернет-маркетологом. И это подтверждается как рынком вакансий, так и опытом наших клиентов. Или видят ее, но пытаются закрыть весь пул маркетинговых задач силами одного специалиста. В обоих случаях это ошибка. И хочется верить, что наша статья о современных маркетинговых реалиях поможет кому-то этой ошибки избежать.

С недавнего времени к нам начало поступать много ошибочных звонков. Люди звонили и хотели заказать такси, купить что-то в Озоне, спрашивали Почту России и прочие услуги, которые к нам отношения не имеют. Когда это точно началось сказать сложно, ведь ошибся человек и ошибся, или может не он ошибся, а на АТС что-то не так соединилось. Но потом поток звонков возрастал. И тут обнаружилось:

Телефон в Google нельзя отключить в рекламном объявлении. Нам по телефону редко звонят, обычно сбрасывают параметры заказа и вопросы, а мы уже рассчитываем заказ. Однако отключение телефона дало бы только прекращение звонков, а люди бы продолжали бы кликать на Маршрут или наверняка кнопку Вызов Google заменит на кнопку Заказать. Проблема в том, что эту кнопку добавляет сам Google, и она вне нашего контроля.

Ответ Google

Поддержка у Гугла так себе не устраивает что-то не пользуйся. Вообще, переводчик нужен с их бюрократического гугловского американского русского на наш московский русский. Могли бы значительно короче послать нас.

Игорь, добрый день!

Спасибо за обращение в службу поддержки. Меня зовут Уля и постараюсь Вам сегодня помочь. Спасибо за скриншот, я так понимаю, что Ваша реклама показалась в месте рядом с рекламой такси и Вы получили звонки по заказу такси, верно? Сожалею, что Вам пришлось столкнуться с таким затруднением. Надеюсь Вы были не сильно огорчены по этому поводу и это никак не отразилось на Вашем бизнесе в плохую сторону. Я постараюсь Вам помочь.

Я проверила Ваш аккаунт 849-158-5886, и кампанию Крупнейший Tier III дата-центр (как я заметила на скриншоте). Вижу, что это умная кампания, в ней много адаптивных объявлений, так графических, как и текстовых. Свойством умных кампаний и адаптивных объявлений является то, что они автоматически появляются в месте, где только это возможно. Умная кампания также автоматически подбирает также большинство настроек.

Я также заметила, что у Вас локальная кампания - Мы разработали локальные кампании для двух основных задач: сделать управление рекламой как можно проще для вас и повысить объемы ваших онлайн-продаж. Вам нужно лишь указать адреса филиалов, задать бюджет кампании и добавить рекламные материалы. Используя эти данные, алгоритмы машинного обучения Google будут автоматически оптимизировать ставки, места размещения и сочетания элементов объявлений. Конечная цель максимально повысить число посещений ваших магазинов, продвигая их в различных сервисах и рекламных сетях Google. К сожалению, и в данном случае система автоматически подтягивает все данные из Google My Business.

Если Вас не устраивает такое решение и такой режим работы кампании, предлагаю создать стандартную кампанию. В случае стандартных текстовых и КМС кампаний сможем добавить места размещения, на которых хотим, чтобы наша реклама показывалась, исключить их, или посмотреть отчет в каких именно местах показывалась наша реклама. В данном случае у нас больше настроек, но и больше контроля над рекламой.

Мне действительно жаль, что у Вас возникли проблемы с объявлениями Вашего аккаунта, понимаю, что эта ситуация может приносить определенные неудобства, в подобной ситуации, я бы, наверное, чувствовала себя также. Большое спасибо за подробное разъяснение Вашего вопроса. Мы ценим оперативность и точность обратной связи, ведь это позволяет нам качественно выполнять нашу работу. Гугл Реклама - не самый легкий продукт, но я вижу что у Вас все отлично получается, так держать. Хочу также заметить, что у Вас очень удобный и приятный сайт https://itsoft.ru/, контент также на высоте. Я уверена, что пользователи смогут оценить их по достоинству.

Если что-то осталось неясным, либо возникнут дополнительные вопросы, ответьте на данное письмо и я буду рада Вам помочь.

Желаю успешного развития Вашему бизнесу!

С уважением,

Уля

Что может сделать Google

Если бы Гугл хотел, то он бы мигом прекратил подобные фокусы. Это элементарно на уровне анализа кода страницы сайта видно, что кнопка Вызов из рекламного объявления находится рядом с чужим телефоном. Плюс могли бы финансово штрафовать тех партнёров сети, кто размещает рекламные блоки рядом с телефонами.

Но Google гонится за деньгами. Он монополист. Ну и что, что люди вместо такси в дата-центр попадают. Дата-центр платит, а люди и перенабрать могут.

Если бы звонки были исключительно по вызову такси, то можно было бы перепродать их таксопарку. Что с этим делать непонятно

Что написано в законе

38-ФЗ О Рекламе Статья 5. Общие требования к рекламе:

1. Реклама должна быть добросовестной и достоверной. Недобросовестная реклама и недостоверная реклама не допускаются.

2. Недобросовестной признается реклама, которая:

3) представляет собой рекламу товара, , а также под видом рекламы изготовителя или продавца такого товара;

Тут правда о товарах, а не об услугах. Но суд вполне может и к услугам это применить. Это следует из статьи 1 закона О рекламе.

Статья 5, пункт 7: Не допускается реклама, в которой отсутствует часть существенной информации о рекламируемом товаре, об условиях его приобретения или использования, если при этом искажается смысл информации и вводятся в заблуждение потребители рекламы.

Это по сути наш случай, отсутствует информация, что кнопка Вызов относится не к Такси, а к дата-центру.

Статья 5, пункт 9: Не допускаются использование в радио-, или в другой продукции и распространение скрытой рекламы, то есть рекламы, которая оказывает не осознаваемое потребителями рекламы воздействие на их сознание, в том числе такое воздействие путем использования специальных видеовставок (двойной звукозаписи) и иными способами.

Что можно потребовать в суде и в ФАС

В теории можно было бы потребовать возмещение наших затрат. Однако, тут огромная проблема с доказыванием. Мы не можем собрать все снимки нашей рекламы в интернет, которая вводила пользователей в заблуждение и доказать, что ошибочные звонки поступили именно из-за такой рекламы. Суд, конечно, может принять некоторую приблизительную оценку.

ФАС (Федеральная антимонопольная служба РФ) может оштрафовать Google за такие фокусы. На жалобу в ФАС тоже нужно потратиться на юриста ещё. Только права нарушены наши, деньги украли по сути у нас, расходы на юриста с подачей жалобой нужно понести нам, а штраф пойдёт не нам, и где он материализуется ещё неизвестно.

В суде можно потребовать от Google всё же прекратить давать рекламу вводящую в заблуждение. Google скорее всего не исполнит это решение суда или возможно попытается переложить ответственность на своих партнёров.

В общем, такие дела. Если кто-то теряет совесть, то исправить это бывает очень затратно.

Основной способ монетизации наших приложений это реклама, и её рынок растёт с каждым годом. В этой статье рассмотрим четыре основных вида рекламы, каждый из которых делится ещё на несколько типов. И поговорим об особенностях каждого как с технической, так и с пользовательской стороны что такое баннерная слепота, сколько видов нативной рекламы существует, какие размеры выбрать для разных экранов и как работает видео с вознаграждением. А также немного о нашем опыте эффективности разной рекламы.

Но сначала небольшой рекламный глоссарий.

• Плейсмент. Место для размещения рекламы, его нужно выбирать в зависимости от типа рекламы, контента и креатива.

• Инвентарь. Совокупность всех плейсментов паблишера или рекламное пространство, которое предоставляется площадкой (паблишером) рекламодателю для размещения рекламных креативов.

• Паблишер. Рекламная площадка (сайт, мобильное приложение), предоставляющее свой инвентарь под размещение рекламы.

• Рекламная сеть. Система управления и размещения рекламных объявлений на рекламных площадках.

А теперь пройдёмся по общепринятым видам рекламы.

Баннерная реклама

Баннер один из наиболее распространённых видов рекламы в приложениях. Они располагаются в определённой части экрана: блоки фиксируются в верхней или нижней зоне или встраиваются в контент. Также баннеры могут автоматически обновляться через заданное время, то есть ротироваться.

Привлекательность баннерной рекламы в её простоте и дешевизне: несложная интеграция в приложение и легкость в подготовке рекламного креатива делают баннеры наиболее выгодным решением для краткосрочной рекламной кампании.

Механика работы очень проста баннер отображается в определённом блоке, который не перекрывает основной контент. Поэтому пользователь может спокойно пользоваться приложением, находясь на экране с баннером.

Но фиксированное расположение баннера может приводить к тому, что пользователь запоминает позицию рекламы на экране и просто игнорирует. Эффект получил название баннерная слепота, иными словами склонность пользователей игнорировать элементы веб-страницы, которые они воспринимают (часто ошибочно) как рекламу.

В зависимости от размеров и расположения рекламного блока можно выделить следующие типы баннерной рекламы:

1. Standard banner (скрин 1). Это прямоугольный рекламный блок одного из стандартных размеров: 320x50 Banner, 320x250 Medium rectangle, 320x100 Large banner и других. Типы Banner и Large banner располагают снизу или сверху на экране приложения, а тип Medium rectangle встраивают в контент данный формат уже больше относится к нативной рекламе, о которой речь пойдёт далее.

2. Smart banner. Баннер с фиксированной высотой и адаптивной шириной, которая подстраивается под размер устройства. Это означает, что рекламный креатив заполнит всю ширину на любом экране в любой ориентации. Для того, чтобы на большом экране, например, планшете, смарт-баннер не казался слишком узким, для него реализованы следующие значения высот:

• при высоте экрана устройства менее 400 dp, высота смарт-баннера будет равна 32 dp (актуально и для landscape-ориентации);

• если высота экрана не превышает 720 dp, высота баннера будет 50 dp (обычная portrait-ориентация);

• когда высота экрана составляет более 720 dp, высота рекламного блока равна 90 dp (для планшета данная высота баннера будет распространяться и на landscape, и на portrait). Так баннер будет смотреться органично для любого экрана.

3. Adaptive banner. Самый современный из всех типов баннеров, механизм работы которого основывается на вычислении наиболее оптимального размера рекламного блока через заданную разработчиком ширину, то есть для указанной ширины блока определяется подходящая высота.

На скрине 2 видно, чем описанные баннеры отличаются друг от друга. Выбирая тот или иной тип баннера, нужно обращать внимание на возможности рекламного SDK, так как не каждая рекламная сеть позволяет использовать все типы. Поэтому наиболее частый выбор стандартного баннера обусловлен не только простотой его внедрения, но и распространённостью среди рекламных сетей.

Баннер может состоять из:

1. Рекламного креатива (обязательный элемент) как правило, он приходит в html-файле, в котором содержится ссылка на ресурс, например, картинку, либо js-файл для анимированного контента.

2. Privacy information icon/Ad choices обязательный для некоторых рекламных сетей (например, AdMob) элемент, который содержит информацию о конфиденциальности, а также даёт возможность пользователю отказаться от просмотра той или иной рекламы;

3. URL адрес, на который происходит переход при клике на баннер (в магазин или на сайт);

4. Трекеры событий (показа и нажатия) это urlы, которые вызываются при выполнении определённых действий: отображения баннера на экране и клики по нему.

Независимо от того, какой баннер будет отображаться в приложении, стоит помнить в первую очередь о его небольших размерах он не способен вместить в себя много контента. Но многие рекламодатели всё равно загромождают баннер большим количеством информации, делая его трудночитаемым.

Плюсы:

• известный рекламный формат, по работе с которым накоплено много опыта;

• несложные интеграция в приложение и подготовка рекламного контента;

• считается наиболее выгодным решением для краткосрочной рекламной кампании.

Недостатки:

• на небольших баннерах нельзя поместить много информации;

• большое количество информации делает баннер трудновоспринимаемым для пользователей;

• эффект баннерной слепоты явление, когда пользователи не замечают или игнорируют баннеры.

Нативная реклама

Нативная реклама вид, при котором рекламный контент органично вписывается в приложение, подстраиваясь под его дизайн и контекст. Благодаря формату и контентной составляющей она выглядит как часть приложения, подстраиваясь под его дизайн и контекст, поэтому считается более информативной и удобочитаемой. В социальной сети такая реклама будет похожа на обычный пост, в онлайн-магазине на ещё один товар. Часто пользователи даже не сразу понимают, что перед ними реклама.

Объём нативной рекламы в приложениях становится всё больше, а форматы такой рекламы разнообразнее. Основной причиной этого являются хорошие показатели рекламных метрик.

Среди основных преимуществ нативной рекламы для рекламодателя возможность кастомизации рекламных блоков и гибкость их исполнения. Размер, внешний вид и местоположение полей подбирается максимально близко к дизайну приложения. Нативная реклама конфигурируется из полей составных частей, из которых разработчик собирает рекламный блок в соответствии с дизайном приложения, а также гайдлайнов рекламных сетей (например, AdMob, Facebook). Среди полей есть обязательные и необязательные.

Основные элементы нативной рекламы (скрин 4):

1. Title заголовок рекламы.

2. Icon иконка приложения или логотип компании размером от 80х80 до 512х512 пикселей.

3. Main image/Media content основной рекламный контент, в качестве которого может выступать статичная картинка или видео.

4. Call To Action (CTA) кнопка или текст с призывом к действию: переходу в магазин или на сайт.

5. URL адрес, по которому происходит переход при клике на Call To Action.

6. Ad Label/Sponsored элемент, показывающий пользователю, что перед ним реклама (возможны различные варианты меток, например, Ads, Sponsored, Реклама, Promoted, Recommended).

К дополнительным элементам можно отнести:

7. Description основной текст рекламного блока.

8. Content rating элемент, указывающий допустимый возраст потребителя рекламного контента.

9. Star rating элемент, показывающий рейтинг рекламируемого приложения или товара.

10. Privacy information icon/Ad choices обязательный для некоторых рекламных сетей (MoPub, AdMob) элемент, который содержит информацию о конфиденциальности, а также позволяет пользователю отказаться от просмотра той или иной рекламы.

11. Warning/Disclaimer предупреждения об особенностях рекламирующихся продукта или услуги.

Все поля должны располагаться внутри рекламного блока, а элементы не перекрывать друг друга.

Перечисленные элементы одинаковы для любых типов нативной рекламы (статичная реклама или нативное видео). Но стоит учесть, что нативная видеореклама требует наличия кнопок для воспроизведения и остановки видео Play/Pause, а также возможности включать и выключать звук Mute/Unmute. Для некоторых рекламных SDK также предполагается возможность перейти в фуллскрин-плеер.

Есть несколько типов нативной рекламы, отличающихся по размеру и расположению рекламного блока, а также по способу отображения контента.

• In-Feed Native Ads формат, когда реклама встраивается в ленту приложения, имитируя при этом дизайн основного контента. При просмотре ленты/контента нативная реклама смешивается с общим контентом, обеспечивая непрерывность.

• In-Feed Social (скрин 5) представляет собой социальный контент (статьи, видео, музыка, изображения), встречающийся в таких социальных сетях, как Facebook, Twitter и других.

  Скрин 5: In-Feed Social реклама

• In-Feed Content (скрин 6) рекламные блоки со статьями, видео, подкастами, изображениями, размещаемые в новостных агрегаторах, например, CNN.

  Скрин 6: In-Feed Content реклама

• In-Feed Product (скрин 7) как правило, это реклама о товарах, услугах, приложениях, которые можно встретить в Amazon, App Store, ASOS.

  Скрин 7: In-Feed Product реклама

In-Feed Native является наиболее используемым в мобильных приложениях. Существует ещё несколько форматов, но их основные места расположения веб-сайты, в мобильных приложениях они используются реже:

• In-Content Native Ads реклама, размещаемая на страницах статей между абзацами контента и разработанная таким образом, чтобы соответствовать дизайну редакторского контента.

• Content recommendation ads блоки с рекомендательными виджетами.

В зависимости от формата можно выделить следующие типы нативной рекламы:

1. MREC (medium rectangle) по сути, данный тип нативной рекламы представляет собой баннер размера 320х250. Мы уже знакомились с ним выше. MREC не содержит всех обязательных для нативной рекламы полей: нет Title, CTA, что также роднит этот тип с баннером.

2. Native тип нативной рекламы, загрузка и постобработка которого зависит от рекламной сети. Используя средства и методы интегрируемых SDK, приложение запрашивает и отображает рекламу. В качестве контента может быть загружено как статичное изображение, так и видео. При загрузке видеорекламы также используется видеоплеер от SDK. Для Native характерно отображение всех обязательных для нативной рекламы элементов и возможно добавление дополнительных. В качестве примера можно привести MoPub, AdMob, Facebook.

3. VAST (Video Ad Serving Template) это нативная видеореклама, отображаемая по VAST-спецификации. В полученном VAST-скрипте содержится информация по рекламе: urlы, которые будут вызваны в случае наступления определённых событий (например, показ, пауза), местоположение видео, форматы и его размер и т.д. Иными словами, VAST-скрипт представляет собой xml-файл, в котором хранится нужная информация для загрузки и показа рекламы.

Безусловно, интеграция и поддержание разных типов нативной рекламы требует от паблишеров больше времени и усилий, в отличие, например, от баннеров. Но также пользователи чаще будут обращать внимание на такую рекламу.

Ещё стоит отметить, что, несмотря на внешнюю схожесть нативной рекламы с контентом, через определённое время пользователи начнут её узнавать. Поэтому для рекламного блока необходимо создавать действительно ценный и полезный контент, чтобы объявление не раздражало читателя.

Rewarded Video

Rewarded Video (видео с вознаграждением) это fullscreen-видеореклама, в основе которой лежит механика вознаграждения за просмотр. Наибольшую популярность данный формат рекламы нашёл в мобильной игровой индустрии. Если обычно паблишеры стараются максимально замаскировать рекламу от пользователя, то в играх её можно выносить на видное место, подкрепляя внутриигровой наградой. Rewarded Video нативно встраивается в контент и награждает пользователя за просмотр рекламы какой-либо ценностью, например, дополнительной жизнью, подсказкой и другими бонусами. При этом некоторые пользователи готовы повторно просматривать рекламу, чтобы получить награду.

Это совсем не означает, что использование Rewarded video в неигровых приложениях недопустимо. На самом деле, данный тип рекламы хорошо ложится в стратегию монетизации любого приложения, благодаря высокой вовлечённости пользователя.

Чтобы Rewarded video приносила доход и при этом не раздражала, важно выбрать правильную награду, которая будет интересна пользователям, и за которую они будут готовы посмотреть рекламу. Например, для обучающих приложений такой функцией может быть возможность получить подсказку или открыть следующее задание, для медиа доступ к эксклюзивному контенту.

Также не стоит забывать про положительный пользовательский опыт при взаимодействие с данным форматом рекламы. Всё дело в награде, которая является своего рода мотиватором для просмотра.

Получение вознаграждения основное отличие данного типа рекламы от остальных, поэтому при реализации Rewarded Video важно учесть обработку события получения этого вознаграждения. Ниже приводится примитивная механика работы Rewarded Video (скрин 8):

1. Реклама открыта пользователем и отображается на экране в fullscreen-режиме.

2. Если пользователь закрыл рекламу, не дождавшись конца воспроизведения, то отправится событие onClose, означающее, что пользователь закрыл объявление. В таком случае вознаграждения он не получит.

3. Если пользователь просмотрел рекламу целиком (или до определённого рекламодателем временного маркера), то отправится событие onRewarded, означающее, что пользователь получит награду.

   Скрин 8: пример работы Rewarded Video

Что нужно учесть при интеграции Rewarded Video:

1. Не стоит злоупотреблять и внедрять этот тип рекламы сразу во много функций/мест в приложении, чтобы не раздражать пользователей.

2. Вознаграждение за просмотр устанавливается паблишером, однако в качестве награды не могут использоваться материальные средства.

3. При выполнении пользователем условий (а именно просмотра рекламы) паблишер обязан выдать ему вознаграждение.

4. Необходимо подробно описывать условия получения награды. При этом для описания необходимого действия могут использоваться значки, внешний вид которых чётко указывает на рекламный характер объявления. Рекомендуется использовать слово Реклама рядом со значком.

5. Не нужно забывать про максимально возможное время воспроизведения видео. Посмотрев рекламу на протяжении 30 секунд, пользователь вряд ли будет рад увидеть ещё один рекламный ролик.

6. Необходимо учитывать, что видеореклама может запускаться со звуком, поэтому в этот момент само приложение не должно издавать никаких звуков.

7. Нет смысла внедрять рекламу в самом начале приложения это может отпугнуть новых пользователей.

8. Rewarded Video это реклама продолжительностью до 30 секунд, поэтому креатив (само видео) может загружаться долго. Из-за этого также не рекомендуется вставлять видео в начале сессии (сессия сеанс взаимодействия пользователя с приложением). Либо реализовывать предзагрузку видео.

9. Расположение рекламы не в начале сессии является наилучшим вариантом для поиска и показа рекламы с более высоким CPM (Cost Per Mille цена за тысячу показов).

Interstitial

Еще один формат fullscreen-рекламы. Как правило, запуск такой рекламы инициируется триггерами, и сама реклама появляется между действиями или экранами приложения.

Например, после того, как пользователь прошёл первый уровень игры, а второй ещё не загрузился, может отобразиться Interstitial-реклама. В зависимости от реализации данной рекламы, пользователь может сразу же её закрыть, нажав на крестик, или ему придётся досмотреть рекламу до конца, либо до определённого маркера (обычно это 5 секунд). После чего пользователь снова возвращается к основному контенту приложения (скрин 9).

Interstitial-реклама, по сути, является баннером большего размера, перекрывающим экран приложения (так называемый, Interstitial Banner Ads). Такой формат удобен для рекламодателей тем, что позволяет разместить больше информационного контента различного типа. Это может быть:

• статичное изображение;

• видеоконтент (в таком случае реклама ещё называется Videostitial Ads);

• анимированный контент.

Последний тип считается более интерактивным и интересным для пользователя, являясь механизмом привлечения и даже запоминания рекламируемого бренда. Именно возможность размещения большого количества рекламного контента делает данный тип рекламы привлекательным и эффективным.

Одновременно такой формат рекламы является и наиболее навязчивым для пользователей. Ведь они не только не знают момента, когда Interstitial может появиться вновь, но и не могут игнорировать её, как, например, баннерную или нативную рекламы. Поэтому, внедряя в приложение Interstitial-рекламу, нужно понимать, какой должна быть частота её показа. На практике эту проблему решает запуск Interstitial через A/B-эксперимент. Таким образом, можно проверить несколько гипотез о частоте показа, проанализировать их и выбрать наиболее оптимальную.

Вывод

Мобильная реклама рабочий и эффективный способ монетизации, особенно когда формат, размер и место размещения рекламных объявлений подобраны так, чтобы меньше всего раздражать пользователей. Но стоит помнить, что выбор формата рекламы для мобильных устройств это лишь часть уравнения эффективности рекламной кампании в приложении. Многое будет зависеть от настроек таргетинга, правильно выбранной рекламной платформы, рекламной сети и других факторов.

В наших приложениях в качестве основных видов выбраны нативная и баннерная реклама, они дают следующее распределение по доходам:

1. Баннер 41%

2. Нативная реклама:

• VAST 24%

• MREC 18%

• Native 17%

Также проводились эксперименты с внедрением Rewarded Video и Interstitial-рекламы. В результате проведённых тестов данные оказались следующими:

1. Интеграция Rewarded Video показала в 20 раз больший CPM, чем у баннерной рекламы, но при этом почти в два раза меньший филлрейт (процент запросов на показ рекламы).

2. CPM Interstitial-рекламы, по сравнению с баннерами, тоже в среднем больше в 20 раз.

Но оба эти формата негативно повлияли на продуктовые метрики, поэтому в наших приложениях они пока не используются.

Очевидно, баннерная реклама раздражает пользователей. Но насколько сильно? Возможно, она настолько всех бесит, что доход от рекламы не стоит потерь в трафике. А возможно, и нет. Если коротко даже единственный небольшой баннер снижает трафик примерно на 10%. Подробный анализ под катом.

Что мне особенно нравится в gwern.net, особенно по сравнению с остальным Интернетом, так это скорость загрузки и отрисовки страницы. Поэтому в моих прежних A/B-тестах я в основном проверял всякие изменения в CSS, не влияющие на скорость работы. А что на неё влияет? Как выяснилось, тормозят преимущественно Google AdSense (над заголовком раньше висел баннер средних размеров) и комментарии Disqus.

Комментарии я удалять не хочу. Заменить Disqus тоже особо не на что: хоть мне и не нравится тот объём некешируемого JS, который он подтягивает, я не знаю другой системы для комментов с нормальным антиспамом и сравнимым числом пользователей. К тому же он нормально работал пять с лишним лет, так что не вижу большой необходимости что-то менять.

А вот AdSense другое дело. Я им пользуюсь только потому, что он приносит мне немного денег (~30$ в месяц, ~360$ в год; могло бы быть больше, но примерно 60% моих читателей пользуются AdBlock). Так что поэкспериментировать с рекламой будет довольно интересно: это и один из самых тяжеловесных элементов страницы, и повод поиграться с теорией принятия решений (посчитать пороги и EVSI), и приложение для Байесовского анализа временных серий в JAGS/Stan, и вообще проверка того, насколько A/B-тесты хороши для таких серьёзных вопросов.

Эффекты рекламы: глобальные и локальные

Прежде всего, доход от рекламы довольно невелик значительно меньше, чем мне приносит Patreon. Если я теряю, скажем, 10% трафика и влияния из-за лагов или раздражающего баннера, то тридцать баксов в месяц явно того не стоят.

Классические A/B-тесты с разделением пользователей на подгруппы часто критикуют за то, что они не позволяют увидеть лес за деревьями и дают абсолютно точный ответ на бесполезный вопрос. Да, изменение увеличивает рассматриваемые метрики типа времени на странице или числа кликов, но не причиняет ли оно сайту или сообществу вред, заметный только в макромасштабе? Не получится ли так, что ущерб от каждого конкретного изменения будет копеечным или вообще статистически незначимым, но все вместе они превратят сайт не пойми во что?

Поэтому в качестве метрики я буду использовать общий суточный трафик. Он описывает скорее привлекательность сайта в целом, чем качество конкретной страницы, и зависит в том числе и от того, сколько ссылок на мой сайт было выложено в данный день в социальных сетях. Известно, что для A/B-тестирования в контексте социальных сетей нельзя просто показать половине пользователей одну версию страницы, a второй половине другую. Поскольку люди в социальных сетях взаимодействуют друг с другом, их активность не является независимой и не подлежит простому статистическому анализу типа t-тестов. Надо сперва выделять крупные группы пользователей (например, связные подграфы), которые будут приблизительно независимыми друг от друга, и гонять тесты уже на них. Поскольку я не могу выделять такие группы среди посетителей сайта, остаётся менять версии каждый день (или неделю) и смотреть, как это повлияет на трафик.

Менять страницы вручную, конечно, не хочется. Даже не столько потому, что это мартышкин труд кеширование может привести к тому, что исследуемые группы пользователей перемешаются. Так что временной A/B-тест делается вот как: перед вызовом AdSense JS надо вставить какое-нибудь условие типа если номер дня в году (1-366) mod 2 равно нулю, то не показывать рекламу, а через несколько месяцев вытащить трафик за каждый день из Google Analytics. Так как логика тестирования находится на клиенте, кеширование ни на что не влияет. Использование JS тоже не проблема, так как люди с отключенным JavaScript в любом случае не видят рекламу. Ну и поскольку распространение ссылок в социальных сетях дело достаточно медленное, то нужно менять сайт не раз в сутки, а раз в пару дней.

Имплементация

Всё просто: я скопипастил откуда-то код для получения номера дня, сгенерировал 366 нулей и единиц (группами по два) и показываю рекламу, если для дня с соответствующим номером в моём массиве единица:

<!-- Medium Header --><ins class="adsbygoogle"     style="display:inline-block;width:468px;height:60px"     data-ad-client="ca-pub-3962790353015211"     data-ad-slot="2936413286"></ins><!-- A/B test of ad effects on site traffic: randomize 2-days based on day-of-year & pre-generated randomness; offset by 8 because started on 2016-01-08 --><script>    var now = new Date(); var start = new Date(now.getFullYear(), 0, 0); var diff = now - start;    var oneDay = 1000 * 60 * 60 * 24; var day = Math.floor(diff / oneDay);    randomness = [1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1, 1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0, 0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1, 1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1, 1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0];    if (randomness[day - 8])        {       (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});       }

Этот код прост, статичен и не страдает от проблем с кешами, но один подводный камень я всё-таки пропустил. Судя по отчёту AdSense, число показов рекламы растёт и падает по расписанию, но не падает до нуля. Это вообще-то странно: код A/B-теста исполняется до рекламного кода, а браузеры с отключенным JS в любом случае не видят рекламу. Как так получилось, что код AdSense исполнился, а мой код нет? В конце концов до меня дошло: реклама показывается в зависимости от даты, да, но от чьей даты? От той, которая стоит на компьютере пользователя. В один и тот же момент браузер с одной стороны линии перемены дат смотрит в список, видит там единицу и показывает рекламу, а браузер с другой стороны видит ноль и не показывает. По-хорошему надо было бы переписать тест с учётом часовых поясов, но к тому времени, как я разобрался, было уже поздно перезапускать эксперимент. К тому же на основании отчёта AdSense можно посчитать процент некорректно учтённых просмотров и сделать поправку.

Баннеры и теория принятия решений

Теория принятия решений позволяет оценить стоимость эксперимента и результаты, при которых мне нужно будет удалить (или оставить) баннеры. Цена самого эксперимента считается довольно просто: каждый день без рекламы обходится мне в 1$, её нет в 50% дней, так что эксперимент длиной в 200 дней будет стоить ~100$. В качестве общего дохода можно принять дисконтированную стоимость рекламы. Если считать, что доход с трафика не будет сильно меняться, и принять коэффициент дисконтирования в 5%, она составляет 360/log(1.05)=7378$. Вроде бы немало.

С другой стороны, реклама может причинять значительный ущерб трафику. ~40% посетителей видят рекламу; если она отпугнёт хотя бы 5% тех, кто её увидел, то при посещаемости в 635123 человека (за 2016 год) это означает потерю 6351230.400.05=12702 посетителей, что эквивалентно примерно неделе трафика. Это, конечно, неприятно, но насколько неприятно? Доллары надо сравнивать с долларами, а не с моими эмоциями.

Если бы у меня был коммерческий сайт, то я бы использовал средний доход с одного посетителя (через вероятность продажи или количество показанной рекламы) и умножил его на объём потерянного трафика. Вот только в отсутствие рекламы прямой доход с одного посетителя буквально равен нулю. Остаётся только перевести эмоции в деньги: готов ли я пожертвовать 1 неделей трафика ради 360$? Или, что то же самое, соглашусь ли я на предложение удалить свой сайт за >$18720 в год? Может, удалю, может, нет. Или, что то же самое, готов ли я платить 0.02$ за одно посещение? Я не могу позволить себе выбрасывать сотни тысяч долларов на трафик, но пара центов за читателя звучит разумно.

Перечисленные цифры не кажутся мне ни слишком большой, ни слишком маленькой ценой за трафик, так что я буду пользоваться ими. Если вдруг окажется, что мои потери от рекламы близки к выбранным пороговым значениям, то я всегда могу вернуться и оценить свои предпочтения с большей точностью (спойлер: это не понадобилось).

Общий доход выглядит вот так:

t это уменьшение трафика в процентах. Так что долгосрочный эффект при разных t составит: 1% = +$4775; 5% = +$2171; 10% = -$3035; 20% = -$13449 и т.д. Получается, проблема сводится к простому вопросу: теряю ли я больше 2.8% трафика за счёт рекламы? Если да, то я её удалю; если нет то 360 баксов в год всё-таки не лишние.

Обзор литературы

Очевидно, что реклама снижает трафик, но насколько сильно?

К сожалению, до начала первого эксперимента в 2017 году мне не удалось найти хороших статей по поводу влияния рекламы на общий трафик. На доход или per-page engagement да, а вот на трафик увы. Такие исследования проводились (см. таблицу ниже), но они либо вышли после моей работы, либо я их просто не нашёл.

Есть немного литературы насчёт избегания рекламы, по большей части основанной на опросах пользователей и экономических моделях. Основные результаты такие: люди утверждают, что им сильно не нравится реклама в интернете и на ТВ; они не любят персонализацию, но персонализированная реклама их раздражает несколько меньше, чем обычная; заметная часть пользователей активно избегает рекламы на ТВ (5%-23% в зависимости от метода оценки); реклама особенно сильно раздражает людей, когда они ищут что-то конкретное; в рабочем контексте (Amazon Mechanical Turk) люди готовы терпеть немного рекламы и не требовать повышенной оплаты (Goldstein et al 2013/Goldstein et al 2014).

Эти результаты подтверждают, что часть пользователей иногда готова прилагать некоторое количество усилий, чтобы не смотреть на рекламу (о том же свидетельствует высокое количество пользователей адблока), но они ничего не говорят о том, побуждает ли реклама уйти с данного сайта или телеканала на какой-нибудь другой, где рекламы не будет. Исследователи фокусируются на чём угодно, кроме идеи убрать рекламу вовсе; её присутствие принимается как данность (Abernethy 1991, Bayles 2000, Edwards et al 2002, Brajnik & Gabrielli 2008 и Wilbur 2016, Michelon et al 2020). Это отмечается и в исследовании от Google за 2015 год Focusing on the Long-term: Its Good for Users and Business: Самая простая и очевидная идея оптимизировать то, какую именно рекламу показывать, на основании краткосрочной доходности. Но этот подход может навредить в долгосрочной перспективе, если окажется, что мы пожертвовали комфортом пользователя. Поскольку у нас нет методов оценки долгосрочного эффекта, остаётся только использовать метрики довольства пользователей и считать их косвенным показателем долгосрочной успешности. По итогам исследования они решили снизить рекламную нагрузку в мобильном интерфейсе поиска на 50%, и активность пользователей действительно увеличилась.

В целом, негативные последствия рекламы не должны быть особенно велики. Во-первых, в противном случае адблок стоял бы вообще у всех пользователей. Если людям лень потратить полчаса на то, чтоб избавиться от почти всей рекламы на годы вперёд то не так уж она и плоха. Это касается и меня самого: любые манипуляции с рекламой на моём сайте коснутся только тех 40% посетителей, у которых нет адблока.

Во-вторых, сайты сильно различаются по качеству дизайна, и даже безумно успешные проекты могут быть полным шлаком с точки зрения UI/UX (Amazon тому пример). Возможно, пользователям вообще плевать на то, как сайт выглядит и удобен ли он в использовании. A/B-тестирование любых правок на сайте обычно показывает изменения в единицы процентов не в десятки процентов и уж тем более не в разы (см.What works in e-commercea meta-analysis of 6700 online experiments, Brown & Jones 2017; p-Hacking and False Discovery in A/B Testing, Berman et al 2018).

В-третьих, рекламные системы хорошо оптимизированы: AdSense подгружает рекламу асинхронно и не тормозит рендеринг страницы (а лаги точно отпугивают пользователей куда сильней, чем плохой дизайн). Google вкладывает миллиарды долларов в то, чтобы подбирать для пользователя максимально подходящую и, соответственно, минимально раздражающую рекламу. Баннеры не влияют на SEO и ранжирование в PageRank и его аналогах. Есть масса исследований про то, как оптимизировать доставку рекламы. Так что если реклама плоха то она плоха в принципе, а не потому что сделана криво.

Ну и наконец, если реклама такое уж большое зло с точки зрения владельца сайта, то как так вышло, что никто про это не пишет? Можно ожидать, что в таком случае все бы давно уже знали, что рекламу надо ставить, только если вам очень сильно нужны деньги.

Ещё несколько работ вышло уже после того, как я закончил эксперимент (или я нашёл статьи, которые мне раньше не попадались). Результаты в таблице ниже.

Исследования в разных областях жизни (Интернет в целом, новости, музыка, рабочие сайты), на разных платформах (мобильные и десктопные), с разными метриками и разными типами рекламы дают примерно одинаковые результаты. Всё, что измеряется, становится на 10-15% хуже при появлении рекламы. Посмотрим, так ли это для gwern.net.

Результаты A/B-теста

Для начала взглянем на общий трафик до начала тестов в логарифмических координатах:

На практике это означает, что нельзя просто посчитать t-тест и на этом закончить: дни с рекламой и без не являются независимыми друг от друга. Существуют специализированные методы для исследования таких временных серий, но даже с ними мне понадобятся данные за несколько месяцев. (Прим. пер.: Напоминаю, что подробности выбора метода, сам анализ и код на R представлены в оригинале. Здесь я привожу только результаты.)

Посмотрим на сырые данные. Вот общий дневной трафик:

Поэтому я провёл байесовский анализ в Stan с использованием временной серии ARIMA(4,0,1). Эффект рекламы анализировался как множитель трафика; в качестве априорной модели принят слабый отрицательный эффект. Апостериорные оценки того, каким бы был трафик в дни с рекламой, если бы рекламы не было, сохранялись для дальнейшего анализа.

В результатах мы наблюдаем немаленький (и достоверный!) вред: в среднем трафик падает на 14.5% (95% доверительный интервал от -0.16 до -0.13, p-значение согласно тесту перестановок 0.01). Если использовать упомянутые выше апостериорные оценки и посчитать средние то трафик падает на 9.8%.

Как ни считай, получается явно больше выбранного порога в 2.8%, так что 11 сентября 2017 года я остановил эксперимент и навсегда удалил баннеры с gwern.net.

Обсуждение

Результаты меня удивили. Я, конечно, ожидал, что реклама снижает трафик, но не на десять же процентов!

Точность оценки довольно велика, так что это почти наверняка не какой-то выброс в данных (если уж на то пошло, я собрал их даже больше, чем было необходимо). Больших пиков или провалов трафика в исследуемый период не было. Это почти наверняка не артефакт математической модели: во-первых, даже самые грубые методы дают тот же результат (хотя и с низкой достоверностью); во-вторых, разница видна на графике невооружённым глазом. В-третьих, я долго ковырялся в своей модели в Stan (должен признаться, я им до того почти не пользовался) и мне не удалось ни найти багов, ни изменить модель так, чтобы она перестала показывать тот же результат. Так что по крайней мере для моего сайта реклама действительно снижает трафик на ~10%.

Верно ли это для других сайтов? Gwern.net штука довольно узкоспециализированная. Он предназначен для показа лонгридов на технические темы безо всякого динамического контента; дизайн очень минималистичный и оптимизирован под быструю загрузку и рендеринг; целевая аудитория англоговорящие айтишники и учёные, преимущественно американцы. Вполне возможно, что для всех остальных эффект рекламы будет ниже. Если, например, сайт и так тормозной, то время загрузки рекламы будет незаметно на фоне его собственных лагов. Если на странице и так есть куча кричащих элементов то реклама будет одним из многих источников раздражения, а не единственным. Возможно, чья-то аудитория более терпима к рекламе или получает более релевантные баннеры, чем моя. В конце концов, у меня есть Patreon, так что реклама не является единственным источником дохода. Не могу говорить наверняка результаты могут отличаться от одного сайта к другому и вам лучше провести тестирование самим. С другой стороны, остальные исследования (см. табл.) показывают очень похожие результаты.

Если потери порядка 10% (даже больше, потому что моя аудитория использует адблок чаще среднего) есть и на всех остальных сайтах, то из этого следуют интересные выводы. С точки зрения пользователей реклама создаёт чистые издержки; с точки зрения владельцев сайтов она может приносить больше вреда, чем пользы. Мягко говоря, маловероятно, что каждый сайт на свете содержит ровно столько рекламы, сколько необходимо для максимальной эффективности. Но даже если им и стоило бы убрать рекламу, полностью или частично, они могут никогда об этом не узнать. Стандартное A/B-тестирование с разделением пользователей на подгруппы может не показать достоверного результата, потому что в данных много шума, или потому что реклама влияет скорее на популярность сайта в целом, чем на метрики данной конкретной страницы, или потому что вместо подобающего анализа временных серий используются простые статистические тесты. Изменение в 10% трафика это явно не копейки, но при этом трафик может меняться куда сильнее из-за внешних причин, так что даже такие драматические изменения остаются незамеченными.

Привет, читатель! Меня зовут Артём Сайгин, я веду проектGrowth Lab, в котором рассказываю о digital-маркетинге и росте IT-продуктов.

Каждый день компании теряют значимую часть бюджета на пользователей, которых получили бы и так, бесплатно. Представьте, что вы могли бы знать, какая часть маркетингового бюджета расходуется впустую, и сэкономить его. В этой статье мы научимся это делать.

О чем поговорим в статье:

• Что такое инкрементальность.

• Как её рассчитать.

• Инкрементальность и атрибуция.

• Где чаще всего встречается инкрементальность.

Приступим.

Дисклеймер:в статье я намеренно упростил большинство факторов влияющих на ход экспериментов и расчёт инкрементальности: оптимизацию каналов, сезонность, конкуренцию и т.д. (факторов может быть очень много). Всё для того, чтобы сконцентрировать внимание только на фундаментальных понятиях и расчётах инкрементальнсоти. По той же причине в материале нет углубления в детали, такие как настройка в конкретных источниках или каналах, полагая, что читатель поймет куда копать, т.к. базовые формулы будут даны.

Что такое инкрементальность

Инкрементальность показывает, сколько в действительности новых пользователей (продаж, дохода) вы получили, показатель измеряется в процентах; чем процент инкременетальности выше, тем чище результат вы получите.

Для большего понимания давайте представим себя на месте Product Owner.
У нас есть продукт (приложение или веб-сайт не важно), и этот продукт имеет постоянный поток продаж из органики. Далее мы решаемся увеличить число продаж и подключить платные каналы.

Отдел маркетинга предложил запустить в первую очередь контекстную рекламу, как по брендовым, так и по транзакционным запросам так и сделали.

Спустя 6 месяцев после запуска платного канала пришло время подвести итоги. Маркетологи показывают позитивный отчет: продажи растут, CAC (Customer Acquisition Cost) в пределах плана, придраться не к чему хорошая работа.

Но так ли всё хорошо, как кажется на первый взгляд?Давайте посмотрим на отчёт детальнее. Взглянув на продажи со всех каналов, понимаем, что общие продажи драматически не растут.

Продажи не растут, а расходы заметно увеличились, т.к с каждым месяцем все больше бюджета выделялось на маркетинг.После объединения графиков платного канала и органики картина начинает проясняться:

Мы закупаем собственную органику, т.е пользователи и так бы пришли к нам, даже если бы мы за них не заплатили. И тут нужно выяснить, а какая часть из привлечённых нами с помощью рекламы пользователей не пришла бы по органике. Это и есть основное понятие инкрементальности (Incrementality).

На графике ниже мы видим, как в действительности распределялись продажи.

Incrementality показывает, сколько реально новых продаж мы смогли получить из платного канала.Cannibalization продажи, которые мы перекупили у нашей органики.

Такая ситуация, как в примере, происходит часто, и в большинстве случаев на неё закрывают глаза во вред органике.

Чтобы избежать рост каннибализации для каждого нового канала, нужно проводить инкрементальное тестирование фундаментальный способ исследования, показывающий реальную рентабельность инвестиций в вашу рекламу. С помощью этих данных, вы сможете понять, что будет, если не запускать рекламную кампанию.

Закрепим. Чем чище трафик, тем он инкрементальнее, т.е лучше.
И это нужно понимать и считать при запуске нового канала, источника.

Думаю, с понятием инкрементальности разобрались, теперь перейдём к более сложной части расчёту.

Как рассчитать инкрементальность

Инкрементальность (Incrementality) рассчитывается по формуле:

Incremental в нашем случае число инкрементальных продаж.
Paid число продаж из платного канала.

Эта формула подойдёт для расчёта инкрементальности любого нужного вам показателя: трафик, лиды, продажи и т.д. В нашем случае рассчитаем инкрементальность продаж.

Вернёмся к примеру, мы запустили контекстную рекламу и теперь хотим узнать, какой процент инкрементальности имеют продажи из этого канала. До запуска рекламы у нас было ~ 2600 продаж из органики, это число и будем считать за постоянную величину на протяжении 6 месяцев эксперимента.
На практике нужно учитывать больше параметров: сезонность, работа над SEO и т.д. факторов много, в этом примере я сильно упростил, чтобы максимально донести суть, не углубляясь в детали.

Прежде чем рассчитать процент инкрементальности, нужно найти переменную Incremental т.е число инкрементальных продаж.

Формула расчета Incremental выглядит так:

Чтобы найти инкрементальные продажи, из платных продаж отнимем продажи, которые были каннибализированны из органики, назовем эту переменную cannibalization.

Cannibalization = число, на которое уменьшился ваш постоянный поток продаж из органики.

В нашем примере cannibalization выглядит так:

Получив значение Cannibalization, легко рассчитать Incremental продажи с платного канала (переменная Paid) минус cannibalization.

Получив все нужные нам переменные, можем перейти к финальной стадии расчёта, и вычислить % Incrementality (по формуле: Incremental / Paid):

Рассчитав Incrementality, можем сделать вывод, что с увеличением продаж из платного канала падает процент инкрементальности этих продаж.

В примере всё просто и понятно, но на деле много подводных камней. Инкрементальность может разниться в зависимости от канала и источника, сегмента аудитории, бюджетов и т.д.

Основная сложность расчёта это найти Incremental (число инкрементальных продаж), так как получив это число, мы сможем рассчитать % инкрементальности. Давайте посмотрим на разные способы расчета Incremental.

1. Выявляем incremental через A/B-тест

Такой формат хорошо подходит для выявления инкрементальности платного трафика в соц.сетях, медийных и ремаркетинговых кампаниях.

В ремаркетинге особенно важно считать инкрементальность чем более горячая аудитория (ремаркетинг на продление продукта, брошенная корзина и т.д.), тем менее она инкрементальна. По моему опыту, редко когда инкрементальность ремаркетинговых кампаний достигала > 35%.

Как выглядит эксперимент:

Создаются две идентичные аудитории А и B.
Обе группы одинаковы во всех отношениях, за исключением того, что группе A мы показывали рекламу, а группе B нет.
Далее, измерив конверсии в обеих группах, мы сможем стат. значимо посчитать, как влияет и влияет ли вообще маркетинговая кампания на продажи.

2. Отключение канала

Простой, но при больших объёмах платного трафика рискованный способ расчёта инкрементальности. Методология заключается в том, что мы останавливаем все маркетинговые активности и находим базовое значение органики (константу органики, как в нашем примере). Потом один за другим включаем каналы и считаем их инкрементальность.

Этот вариант не подойдет, если у вас нестабильный трафик из органики или вовсе его нет.

Подойдите к этому варианту с максимальной осторожностью.

3. Корреляция каналов

Хороший, но не во всех ситуациях применимый способ. Берем органику и платный канал и смотрим, как они коррелируют, чем выше корреляция тем выше вероятность каннибализации. Часто корреляцию можно увидеть в контекстной рекламе на бренд и мобильных (UAC) кампаниях.

С расчётом разобрались, идём дальше.
Разберём ещё один подводный камень инкрементальности атрибуцию.

Инкрементальность и атрибуция

В этом блоке мы кратко посмотрим, как атрибуция может влиять на инкрементальность.
Не будем рассматривать все модели атрибуции и углубляться в теорию, остановимся лишь на некоторых моментах, этого будет достаточно для понимания.

Прежде чем приступить к основной информации, напомню, что такое атрибуция.

Атрибуция это присвоение ценности конверсии различным событиям, происходящим на пути к этой конверсии, например показам объявлений и кликам

Модель атрибуции это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности. Бывает много моделей атрибуции, на иллюстрации ниже представлены основные из них.

Post-view часто модель атрибуции по показам искусственно завышает показатели источника.

Представим, что мы закупаем трафик в источниках A и B.
Один пользователь увидел рекламу каждого из источников с одинаковой частотой (всего один раз за выбранный период) и, кликнув по объявлению B, совершил покупку. При post-view аналитике источник A может засчитать себе продажу, т.к пользователь взаимодействовал с рекламой.

Посчитав инкрементальность с учетом атрибуции, мы бы поняли, что источник A неинкрементален (можно его отключить без потерь для компании).

First Touch источник присваивает себе конверсию, хотя канал может не являться в действительности важным на пути к ключевому действию.
Тут есть аналогия с примером выше, только ценность распределятся не по показам, а по кликам, действие отдается первому источнику в цепочке до конверсии.

Окно атрибуции в разных продуктах и типах бизнеса влияет по разному, в B2B/SMB окно атрибуции может учитывать больший период времени и при этом сильно не влиять на инкрементальность, но увеличение окна атрибуции в b2c продуктах может заметно влиять на инкрементальность.

Атрибуция и инкрементальность могут негативно взаимодействовать между собой, и в некоторых примерах мешают в прозрачной оценки ценности канала, но нужно учесть, что атрибуция и инкрементальность независимые концепции, дополняющие друг друга в достижении эффективного результата.

Теперь поговорим о разных ситуациях, где подсчёт инкрементальности важен, но на первый взгляд таковым не кажется.

Где встречается инкрементальность

В этом блоке мы посмотрим на каналы из разных областей бизнеса, для того, чтобы зафиксировать пройденный материал.

1. Акции

Первое, с чего хочется начать стимулирование продаж акционными кампаниями, т.к в них часто забывают просчитать инкрементальный доход.

Представим, что у нас интернет-магазин электроники.
Чтобы привлечь новых клиентов, мы подготовили скидку в 30% к Black Friday. Как и большинство кампаний, мы начали анонсировать акцию за определенной период до её старта (в нашем примере за 2 месяца). В день акции мы видим всплеск продаж и засчитываем всё в успех акции, но давайте посмотрим подробнее на график:

За месяц до акции и месяц после видим отчетливое падение, и акционный всплеск не смог компенсировать это. Тот же график, но более наглядно.

Из полученных данных можем сделать вывод акция не повлияла на продажи. Проведя расчет инкременатальности, как в примерах выше, мы могли бы увидеть, что продажи неинкрементальны.

Постоянные пользователи, которые и так бы купили товар по полной цене, увидев анонс акции, решили подождать месяц и купить дешевле (на графике видим падение продаж за месяц до акции).

Акцией мы не привлекли новых клиентов, показатели остались те же, как если бы мы не запустили кампанию, но из-за скидки мы потеряли 30% revenue.

2. Контекстная реклама по брендовым запросам

Часто контекстная реклама по брендовым запросам в веб-продуктах имеет низкую инкрементальность (при условии, что у продукта хорошо проработана брендовая семантика в SEO), в среднем, % Incrementality ~ 10-30%.

Чем ниже конкурентность в поисковой выдаче по брендовым запросам, тем ниже инкрементальность. Но учитывайте, что даже при низкой инкрементальности не стоит спешить с отключением рекламных кампаний на бренд, т.к. вы оставляете первый экран в поисковой выдаче конкурентам.

3. Ремаркетинговые кампании.

Я уже затрагивал ремаркетиновые кампании в статье, но выделю еще раз.
Чем более горячая аудитория в ремаркетинге (кампании на продление продукта, брошенная корзина и т.д.), тем менее она инкрементальна.

Приведу пример горячей аудитории для понимания.
Давайте представим, что у нас продукт по подписке с ежемесячной оплатой и низким Churn Rate ~ 10%. Мы решили запустить ремаркетинговую кампанию на всех пользователей у которых истекает подписка осталось 5 дней.

Пользователь видит рекламное объявление и кликнув по нему, продлевает подписку. В таком примере процент инкрементальности будет низким, т.к. имея Churn Rate 10% большая часть пользователей (90%) продлит подписку и без ремаркетинговой кампании, т.е. инкрементальность равняется 10%.

4. OEM канал.

К OEM каналу я отношу предустановку софта (как app, так и web) на девайсы производителей и дальнейшую работу по разным моделям CPI, CPA и т.д. В таких каналах чем узнаваемее бренд (продукт), тем ниже инкрементальность.

Представим, что мы занимаемся дистрибуцией мессенджера WeChat в Китае и договорились с Meizu о предустановке приложения на 1 млн. новых смартфонов. За каждую установку на заводе (CPI) мы будем платить N-сумму.

Не зная про инкрементальность, мы засчитаем все устройства, как абсолютно новую привлеченную нами аудиторию пользователей, но это не так. Знание о WeChat в Китае огромное, и с вероятностью в 70-80% (цифры выдуманные, их нужно считать для каждого конкретного случая) пользователей этих девайсов и так бы установили мессенджер из стора бесплатно.

От процента инкрементальности будет зависеть дальнейшая стратегия в дистрибуции и назначение цены.

Получается, мы привлечем от сотрудничества с Meizu только 20-30% новой аудитории, при таком проценте инкрементальности мы не сможем (экономически невыгодно) платить производителю стоимость, как за 100% инкрементальных пользователей.

Если за 10 пользователей с 100% инкрементальностью мы можем заплатить $1000 (CPI - $100), то при инкрементальности в 20% CPI должен быть равен $20. При тех же затратах в $1000 мы получим 20 пользователей, но из них только 10 будут инкременатльными, т.е CPI на нового пользователя останется тем же $100.

В этом блоке я привёл четыре примера каналов, где инкрементальность может быть низкой, в действительности их куда больше.

На этом всё. Надеюсь, статья была полезной, и полученные знания помогут вам сделать маркетинговую стратегию эффективнее. Больше подобных статей можно читать на моём telegram-каналеGrowth Labили насайте.

Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому может быть интересна статья.

Инкрементальных вам продаж!

Обзор составлен в первую очередь для владельцев интернет-магазинов. Цель обзора - предоставить объективную оценку (насколько это возможно) проверенных способов продвижения, без приукрашивания положительных сторон и сокрытия недостатков, чтобы предприниматель мог принимать более взвешенные решения в вопросах интернет-маркетинга, опираясь на данные обзора.

В обзоре приведены относительные значения бизнес-метрик в связи с тем, что:

• Рекламный бюджет и объем трафика будет отличаться при продвижении на всю Россию, отдельно по Москве, городу миллионнику или небольшому городу.

• Стоимость услуг специалистов будет зависеть от того, кто будет выполнять работу агентство, фрилансер, сотрудник в штате или вы будете заниматься этим самостоятельно

• Качество трафика будет зависеть от качества работы, опыта и экспертности специалистов

• Время на запуск будет зависеть в большинстве случаев от размера товарной матрицы и регионов продвижения чем больше товаров и больше целевых регионов, тем больше времени нужно на подготовку запуска

Под стоимостью трафика я буду иметь ввиду сумму рекламного бюджета (там где он требуется)и стоимости услуг специалистов, по настройке рекламного инструмента.

Сначала будет рассматриваться рекламный канал в целом, далее - отдельно рекламный инструменты данного канала.

Справочники

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: мало

• Качество трафика: высокое

• Стоимость трафика: низкая

• Время на запуск: быстро

• Рентабельность: высокая

Плюсы:

• Горячая аудитория (высокая вероятность совершения заказа)

• Не требуется спец.знаний для настройки

Минусы:

• Большая конкуренция при бесплатном размещении (в виду простоты добавления организации в справочник и прохождения модерации)

• Жесткая привязка показов к региону присутствия

1) Справочники / Яндекс Справочник

Преимущества:

• Быстрый запуск (1-7 дней с учетом модерации)

• Большая часть возможностей доступна при бесплатном размещении

• Можно загружать прайс-лист каталог товаров с фото, описаниями и ценами

• Можно добавить без физического адреса как онлайн-компанию, выбрав целевой регион работы

• Возможность показываться в поисковой выдаче по целевым запросам в специальных блоках организаций и карт

• Скидкипри заказе платного размещения 12,5% на 180 дней, 25% на 360 дней

• Рост позиций сайта в органической поисковой выдаче в целевом регионе (положительное влияние на SEO-продвижение)

Недостатки:

• В конкурентных нишах не обойтись без платного размещения, т.к. попасть в первые 10 карточек новой компании не представляется возможным

• Минимальный срок заказа платного размещения 90 дней

Особенности:

Стоимость платного размещения определяется автоматически с использованием технологий машинного интеллекта в соответствии с данными статистики Яндекса.
Стоимость зависит от нескольких параметров: географии, рубрики, периода, на который вы заказываете размещение, количества потенциальных целевых клиентов организации или филиала, прогнозируемого Яндексом.

Поданным Яндекспервые десять позиций в списке получают 86% кликов.
Как следствие, платное размещение:

• не даст ощутимого прироста в продажах и скорее всего не окупится, если по основной тематике ваш интернет-магазин попадает в тройку лидеров

• возможно даст прирост заказов, но рентабельность будет в лучшем случае на пороге окупаемости, если карточка вашего магазина занимает 4-10 позиции

• даст рост заказов и скорее всего будет работать в плюс если карточка вашей компании ниже 10-го места в списке

Естьсписок запрещенных тематик, поэтому перед размещением убедитесь что ваши товары разрешены к дистанционной продаже и не запрещены к рекламе в Яндекс.Справочнике.

В картографических сервисах люди, как правило, хотят совершить покупку офлайн, поэтому в большинстве случаев платное размещение будет актуально для интернет-магазинов с розницей или собственной точкой самовывоза (т.к. указать ПВЗ курьерских служб не получится). Для чистых интернет-магазинов точно будет полезно бесплатное размещение.

2) Справочники / Google Мой бизнес

Преимущества:

• Можно добавить без физического адреса как онлайн-компанию, выбрав целевой регион работы

• Возможность показываться в поисковой выдаче по целевым запросам в специальном блоке карт

• Рост позиций сайта в органической поисковой выдаче в целевом регионе (положительное влияние на SEO-продвижение)

Недостатки:

• При добавлении адреса розничного магазина или склада подтверждение письмом через Почту России (в среднем письмо идет до 30 дней, часто теряется или почтальон не доносит до магазина).

3) Справочники / 2ГИС

Преимущества:

• Быстрый запуск (5-7 дней с учетом модерации)

• Большая часть возможностей доступна при бесплатном размещении

Недостатки:

• Обязательно наличие физического адреса (не подойдет чистым интернет-магазинам, без розницы или собственной точки самовывоза)

• Жесткая привязка показов карточки магазина к месту его расположения

• В конкурентных нишах не обойтись без платного размещения

Особенности:

Стоимость платного размещения определяетсяв зависимости от города.Для принятия решения опирайтесь на рекомендации по платному размещению в Яндекс Справочнике.

4) Справочники / Zoon

Преимущества:

• Основные возможности доступы при бесплатной регистрации

• Быстрый запуск (до 7 дней с учетом модерации)

• Небольшой плюс для регионального SEO-продвижения

Недостатки:

• Нельзя добавить компанию без физического адреса (не подойдет чистым интернет-магазинам)

Особенности:

Есть платное размещение. Но:

1. Минимальный срок заказа 6 месяцев (от 11 351 руб. в месяц)

2. Большое кол-во негативных отзывов в интернете о неэффективности премиум-аккаунта на Зуне (почитать можноздесьиздесь). Если коротко то вы перекупаете трафик в картах Яндекс и Google через посредника в виде Zoon с солидной переплатой. Проще и выгоднее заказать рекламу напрямую в Яндексе и Гугле.

Сервис предоставляетскидки 12,5% при заказе на год и 25% при заказе на 2 года. Однако эффективность платного размещения в данном справочнике весьма сомнительна.

Контекстная реклама

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: много

• Качество трафика: среднее

• Стоимость трафика: средняя

• Время на запуск: среднее

• Рентабельность: средняя

Плюсы:

• Возможность показывать рекламу в любом регионе (наличие розничных магазинов или точек самовывоза в целевых регионах не имеет значения)

• Обязательная только разовая настройка, ведение (оптимизация) по желанию и необходимости (по мере накопления данных и выполнения плана)

• Большой выбор инструментов показы рекламы в режиме реального времени по определенным запросам, либо догоняющая реклама по этим же запросам и интересам пользователя

Минусы:

• Если отключить рекламу трафик и заказы перестанут поступать

• При увеличении объема трафика увеличивается рекламный бюджет, себестоимость клика/заказа

• Помимо рекламного бюджета требуется оплата услуг по настройке и оптимизации контекстной рекламы

• Для самостоятельной настройки потребуются спец.знания

• Для вывода на порог рентабельности необходимо время обычно от 2-4 недель (чтобы накопить статистику и провести оптимизацию)

Минимальная сумма пополнения рекламного бюджета в Яндекс.Директ 360 руб. с НДС, в Google Ads 1200 руб. с НДС

Отличия контекстной рекламы Яндекс.Директ и Google Ads:

• В Google более жесткие требования к рекламодателям и продаваемым товарам чем в Яндекс, модерация в тематиках связанных со здоровьем долгая, сложная и не всегда заканчивается успехом

• В Google сложный интерфейс на самостоятельную настройку уйдет больше времени по сравнению с Яндекс.Директом

• В Google Ads нет возможности показывать рекламу в Крыму, т.к. Googleобязан соблюдать санкции,веденные Управлением по контролю за иностранными активами Министерства финансов США

• Яндекс хорошо подходит для продвижения только в России. В странах СНГ с него еще можно получать какой-либо трафик, однако во всех остальных, где аудитория не говорит по-русски Google бесспорный лидер

5) Контекстная реклама / Яндекс.Директ / Поиск

Преимущества:

• Горячая аудитория (высокая вероятность совершения заказа)

• Быстрый запуск (3-7 дней с учетом модерации)

• Возможность фильтровать нецелевые запросы

Недостатки:

• Не подойдет, если на ваши товары нет сформированного спроса

• Более высокая конкуренция по сравнению с поисковой рекламой в Google

• По многим популярным запросам аукцион перегрет стоимость за пределами рентабельности

• Скликивание части показов конкурентами в ручном и автоматическом режиме, а также различными сервисами

6) Контекстная реклама / Яндекс.Директ / РСЯ (Рекламная сеть Яндекса)

Преимущества:

• Большой охват целевой аудитории

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Более низкая стоимость клика по сравнению с поиском

• Большое кол-во рекламных форматов текстовые объявления, изображения, видео, адаптивные, смарт-баннеры (генерируются автоматически на основе данных о ваших товарах)

• Есть конструктор креативов (не нужно использовать дополнительное ПО для генерации баннеров)

• Можно отключать неэффективные площадкиБольшой выбор способов таргетинга по ключевым фразам, посетителя своего сайта, по геолокации, по загруженным контактам, похожим аудиториям и краткосрочным интересам пользователей

• Быстрый запуск (3-7 дней с учетом модерации)

• Гораздо более качественные площадки по сравнению с рекламной сетью Google

Недостатки:

• Более холодная аудитория по сравнению с поиском, как следствие вероятность совершения покупки ниже

7) Контекстная реклама / Яндекс.Директ / Ретаргетинг

Преимущества:

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Быстрый запуск (1-3 дня с учетом модерации)

Недостатки:

• Небольшой объем аудитории (обычно 3-5% от общего кол-ва посетителей сайта, привлекать больше можно, но как правило нерентабельно, из-за возрастающих ставок за клик)

8) Контекстная реклама / Google Ads / Поиск

Преимущества:

• Горячая аудитория (высокая вероятность совершения заказа)

• Возможность фильтровать нецелевые запросы

• Более низкая конкуренция по сравнению с поисковой рекламой в Яндекс

Недостатки:

• Не подойдет, если на ваши товары нет сформированного спроса

• По многим популярным запросам аукцион перегрет стоимость за пределами рентабельности

• Скликивание части показов конкурентами в ручном и автоматическом режиме, а также различными сервисами

9) Контекстная реклама / Google Ads / КМС (Контекстно-медийная сеть)

Преимущества:

• Большой охват целевой аудитории

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Более низкая стоимость клика по сравнению с поиском

• Большое кол-во рекламных форматов текстовые объявления, изображения, видео, адаптивные

• Есть конструктор креативов (не нужно использовать дополнительное ПО для генерации баннеров)

• Можно отключать неэффективные площадкиБольшой выбор способов таргетинга по ключевым фразам, посетителя своего сайта, по геолокации, по загруженным контактам, похожим аудиториям и интересам пользователей

Недостатки:

• Более долгая модерация по сравнению с рекламой в Яндекс

• Огромное кол-во мусорных, некачественных площадок (при самостоятельной настройке отдельно изучите статьи о том как фильтровать трафик в КМС и не слить там бюджет)

• Более холодная аудитория по сравнению с поиском, как следствие вероятность совершения покупки ниже

10) Контекстная реклама / Google Ads / Ремаркетинг

Преимущества:

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

Недостатки:

• Небольшой объем аудитории (обычно 3-5% от общего кол-ва посетителей сайта, привлекать больше можно, но как правило нерентабельно, из-за возрастающих ставок за клик)

11) Контекстная реклама / Google Ads / YouTube

Преимущества:

• Большой охват целевой аудитории

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Более низкая стоимость клика по сравнению с поиском

• Большое кол-во рекламных форматов

• Есть готовые шаблоны для видео-объявлений

Недостатки:

• Холодная аудитория

• Много холостых показов и кликов от пользователей, не желающих смотреть вашу рекламу

• Нужно много ресурсов на создание качественных роликов

12) SEO (поисковая оптимизация сайта)

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: много

• Качество трафика: высокое

• Стоимость трафика: средняя

• Время на запуск: много

• Рентабельность: высокая

Плюсы:

• Горячая аудитория (высокая вероятность совершения заказа)

• Если прекратить оплачивать услуги по продвижению трафик и заказы не обвалятся. Результат сохранится на долгие месяцы, часто на годы

• При увеличении объема трафика себестоимость клика/заказа понижается (при условии фиксированного абонентского платежа)

• Большой охват целевой аудитории

• Более низкая стоимость клика/заказа по сравнению с контекстной и таргетированной рекламой (в среднем с 6 месяца и далее)

• Можно получать трафик по низкочастотным запросам, по которым невозможно показываться в контекстной рекламе (из-за технических ограничений платформ и нерентабельности настройки под неизвестные или непопулярные товары)

• Возможность продвигать товары в любом регионе без наличия розничных точек (у каждой поисковой системы есть свои технически особенности в реализации)

• Не требуется рекламный бюджет по сравнению с контекстной и таргетированной рекламой

Минусы:

• Не подойдет, если на ваши товары нет сформированного спроса

• Первые месяцы результаты могут быть не видны. Выход на порог рентабельности, стабильный рост трафика и продаж начинается обычно с 3-6 месяца в зависимости от ниши, конкуренции, состояния на момент старта работ и бюджета на продвижение

• Конкуренция с агрегаторами и маркетплейсами во многих нишах

• Для самостоятельного продвижения требуется много времени(среднее время обучения около 6 месяцев) + нужно постоянно обновлять знания, т.к. поисковые алгоритмы и требования к сайтам постоянно меняются

• Продвинуть сайт полностью самостоятельно в большинстве случаев не представляется возможным необходимы компетенции в seo-продвижении, копирайтинге, верстке, программировании и аналитике.

• Сложно прогнозировать и гарантировать результат в виду зависимости от постоянно меняющихся алгоритмов поисковых систем, продвижения конкурентов, несогласованных изменений на сайте и других причин.

• Монополизация топа поисковой выдачи сервисами самих поисковых систем по высоко и средне частотным запросам (Карты Яндекс и Google, Яндекс.Маркет и Google Покупки, Яндекс.Дзен и пр.).

SEO-продвижение интернет-магазина самый сложный и долгий в реализации, дорогой на старте, но один из самых эффективных рекламных каналов, если речь идет о больших объемах трафика. ROI (показатель возврата инвестиций) после первого года продвижения в большинстве случаев один из самых лучших по сравнению с другими каналами привлечения покупателей.

Поисковое продвижение в Яндекс

Преимущества:

• Достаточно легко продвигаться в любом городе за счет выделения поддомена с программной адаптацией текстового контента под город

Недостатки:

• В высоко-конкурентных нишах первый экран забит контекстной рекламой, блоком Яндекс.Маркета, Яндекс.Карт, Яндекс.Дзена. Как правило топ-3 отдается крупным гигантам типа Ozon, Wildberries, DNS, Мвидео и т.п. Как следствие в ряде ниш продвигаться по высокочастотным запросам не имеет смысла, т.е. около 15-20% потенциального трафика не собрать при всем желании.

Поисковое продвижение в Google

Преимущества:

• Первый экран меньше забит собственными сервисами по сравнению с Яндексом. Можно собирать чуть больше трафика с высокочастотных запросов (до тех пор пока Google также как и Яндекс не станет монополизировать первый экран выдачи)

Недостатки:

• Гораздо сложнее чем в Яндексе продвигаться в регионах без наличия физического адреса магазина. Google неплохо воспринимает структуру папок-городов на сайте, однако если идет продвижения поддоменами под Яндекс то дополнительные папки под Google нивелируют эффект в Яндексе. Продвижение одновременно под обе поисковые системы без физических точек под разные регионы технически очень сложная задача.

Прайс-агрегаторы

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: мало

• Качество трафика: высокое

• Стоимость трафика: средняя

• Время на запуск: мало

• Рентабельность: высокая

Плюсы:

• Горячая аудитория (высокая вероятность совершения заказа)

• Возможность показывать рекламу в любом регионе (наличие розничных магазинов или точек самовывоза в целевых регионах не имеет значения)

• В большинстве случаев прайс-агрегаторы находятся в топ-10 по SEO (можно дополнительно напоминать о себе посетителям из поисковой выдачи за счет данного канала)

• Быстрый запуск (с учетом модерации примерно 3-7 дней)

Минусы:

• Не подойдет, если на ваши товары нет сформированного спроса

• Площадки стимулируют магазины к демпингу, как правило заказы получают те у кого цены одни из самых низких с учетом доставки

• Если отключить рекламу трафик и заказы перестанут поступать

• При увеличении объема трафика увеличивается рекламный бюджет

• Помимо рекламного бюджета требуется оплата услуг по настройке рекламного канала

• Для самостоятельной настройки потребуются спец.знания

Прайс-агрегаторы и Маркетплейсы это разные сервисы. Размещение на прайс-агрегаторах дает переходы на собственный сайт, обработкой заказа занимаетесь вы. При размещении на маркетплейсах вы не получаете переходов на свой сайт, обработкой заказов занимается площадка. Т.к. наш обзор посвящен способам продвижения собственного интернет-магазина в нем не освящаются маркетплейсы типа OZON, WildBerries, Goods и др.

13) Прайс-агрегаторы / Яндекс.Маркет

Преимущества:

• Дополнительный показ ваших товаров в товарном блоке на поисковой выдаче Яндекса по тематичным запросам

• Дополнительных показ ваших товаров в рекламной сети Яндекса на тех площадках, которые используют рекламные блоки Маркета

• Дополнительный показ ваших товаров по коммерческим запросам Яндекс.Картинках с ценой и ссылкой на карточку товара

Недостатки:

• Жесткий контроль качества. Нужно всегда оперативно проверять заказы, прозванивать клиентов, все данные на сайте (стоимость отдельных товаров, их кол-во, наличие, условия доставки в конкретный регион), в Маркете и по факту должны сходиться. Если где-то не сошлись модераторы могут приостановить размещение до исправления ошибок. А после 5 приостановок заблокировать размещение.

• Обязательно ИП или ООО для заключения договора (не подойдет для тестирования спроса без юр.лица)

• Не подойдет потребованиям, если у вас минимальная сумма заказа в интернет-магазине от 2000 руб. или вы продаете запрещенные к рекламе на площадке товары

14) Прайс-агрегаторы / Regmarkets

Преимущества:

• 14 днейбесплатного тестового периодана 1000 товаров (модерация в течении 7 дней)

Недостатки:

• Обязательно ИП или ООО для заключения договора (не подойдет для тестирования спроса без юр.лица)

15) Прайс-агрегаторы / price.ru

Преимущества и недостатки: не найдены

Бизнес-страницы в соц.сетях

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: мало

• Качество трафика: среднее

• Стоимость трафика: низкая

• Время на запуск: мало

• Рентабельность: средняя

Плюсы:

• Быстрый запуск (1-2 дня на запуск)

• Условно-бесплатно (если делать самостоятельно)

• Не требуется спец.знаний

• Может давать дополнительный трафик из поисковых систем по целевым запросам в нишах с низкой конкуренцией (если провести SEO-оптимизацию страниц)

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Нет привязки к региону

• Повышения охвата и эффективности при размещении одного поста сразу в нескольких соц.сетях

• Чем больше база подписчиков тем больше продаж с каждым следующим постом

• Заплатив один раз за подписчика можно продавать ему товары повторно, не платя снова за его привлечение

• Возможность получать подписчиков и увеличивать охват целевой аудитории за счет репостов

• Положительное влияние на SEO-продвижение интернет-магазина, за счет ссылок и переходов по ним из соц.сетей

Минусы:

• На старте не дает продаж. Для того чтобы получать продажи необходимо регулярно публиковать новости/акции, полезные материалы чтобы наращивать базу подписчиков

• Требуется много времени для органического роста подписчиков без дополнительных вливаний в рекламу страницы

• Не имеет смысла без качественного контент-маркетинга. Канал эффективен только в связке с полезными регулярными постами.

• Для удержания внимание подписчиков требуется делать уникальный, экспертный контент, что требует много ресурсов (либо время владельца, либо деньги для оплаты работы наемного эксперта).

16) Бизнес-страница во Вконтакте

Преимущества:

• Возможность добавлять/обновлять товары (в т.ч. через плагины интернет-магазинов)

• Возможность использовать виджеты, расширяющие базовый функционал страницы (рассылки по базе подписчиков, отзывы покупателей, акции и др.)

Недостатки: не найдены

17) Бизнес-страница в Instagram

Преимущества:

• Возможность сохранять stories как отдельные пункты навигационного меню

Недостатки: не найдены

18) Бизнес-страница в Одноклассниках

Преимущества и недостатки: не найдены

19) Бизнес-страница в Facebook

Преимущества и недостатки: не найдены

Блог

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: много

• Качество трафика: низкое

• Стоимость трафика: низкая

• Время на запуск: много

• Рентабельность: средняя

Плюсы:

• Можно продвигать товары, которые попадают под запрет в контекстной и таргетированной рекламе

• Большой охват целевой аудитории

• Нет привязки к региону. Можно собирать трафик со всей России и других русско-говорящих стран

• При увеличении объема трафика себестоимость заказа понижается

• Более низкая стоимость клика/заказа по сравнению с контекстной и таргетированной рекламой (в среднем с 12 месяца и далее)

• Не требуется рекламный бюджет по сравнению с контекстной и таргетированной рекламой

Минусы:

• Холодная аудитория низкая вероятность покупки

• Для вывода на порог рентабельности необходимо время обычно от 6-12 месяцев

• Первые 2-3 месяца результаты могут быть не видны. Стабильный рост трафика и продаж обычно с 6 месяца

20) Блог на своем сайте

Преимущества:

• Если прекратить оплачивать услуги по продвижению трафик и заказы не обвалятся. Результат сохранится на долгие месяцы, часто на годы

• При увеличении объема трафика себестоимость клика/заказа понижается (при условии фиксированного абонентского платежа)

• Нет конкуренции с прайс-агрегаторами и маркетплейсами

• Рост позиций блога при грамотной внутренней перелинковке (ссылки со страниц блога на категории и карточки товаров) повышает позиции страниц интернет-магазина в поисковой выдаче

• Идеально подходит для моно-брендовых интернет-магазинов, а также магазинов при продвижении в высоко-конкурентных нишах, где топ-10 занимают федеральные сети, маркетплейсы и агрегаторы, например электроника, бытовая техника, одежда, обувь и т.п.

• Нет конкуренции с агрегаторами и маркетплейсами по сравнению с SEO-продвижением по коммерческим запросам

Недостатки:

• Для развития требуется уникальный экспертный контент. Не уникальный (по техническим критериям) не выйдет в топ -> не соберет трафик. Не экспертный не будет формировать доверие и конвертировать посетителей в продажи. Как следствие нужно много ресурсов либо время собственника бизнеса, либо финансовые затраты на сторонних экспертов.

• Нужно привлекать seo-специалистов для оптимизации статей, либо самому изучить уроки (и заложить дополнительный расход личного времени на каждую статью).

• Для выхода в ТОП Google в большинстве случаев потребуется ссылочный бюджет (зависит от ниши и от конкуренции)

21) Видео-блог на Youtube

Преимущества:

• Если видео-ролик попадет в рекомендации можно получать и трафик и подписчиков бесплатно в большом количестве

• Возможность использовать видео с ютуб-канала в карточках товаров для повышения конверсии в заказ. За счет качественных видео-обзоров можно лучше донести ценность товаров до покупателей по сравнению с обычным текстовым и фото описанием. Хорошо подойдет для интернет-магазинов с небольшой товарной матрицей уникальных товаров, особенно товаров собственного производства или производства в Китае под своим брендом.

• При указании в описании к видео-роликам ссылок на карточки товаров дает дополнительный авторитет сайту для SEO-продвижения

Недостатки:

• Требуется большое кол-во ресурсов время, экспертный, интересный и уникальный контент, качественная видео-съемка и профессиональная обработка

• Не дает отдачи первые 6-12 месяцев при больших затратах

Реклама в соц.сетях

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: много

• Качество трафика: среднее

• Стоимость трафика: средняя

• Время на запуск: мало

• Рентабельность: средняя

Плюсы:

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Быстрый запуск от 2 дней

• Возможность показывать рекламу в любом регионе (наличие розничных магазинов или точек самовывоза в целевых регионах не имеет значения)

• Большой выбор параметров для таргетирования персональные данные пользователей, интересы, вхождение в целевые сообщества и группы конкурентов

• Огромный охват целевой аудитории за короткий срок

Минусы:

• Холодная аудитория низкая вероятность покупки

• Если отключить рекламу трафик и заказы перестанут поступать

• Для самостоятельной настройки потребуются спец.знания

• Помимо разовой настройки требует постоянного ведения рекламы обновления выгорающих креативов, тестирование, оптимизация.

• Помимо оплаты услуг специалистов требуется оплата рекламного бюджета

• При увеличении объема трафика увеличивается рекламный бюджет

• Для вывода на порог рентабельности необходимо время обычно от 1-2 недель

22) Реклама в Instagram / Таргетинг

Преимущества:

• Экономия времени на постоянном поиске новых баз для таргетинга и обновлении креативов за счет работу искусственного интеллекта и машинного обучения.

Недостатки:

• Объявления быстро выгорают (приедаются пользователям и они их не замечают) чтобы оставаться в рамках рентабельности нужно постоянно их обновлять

23) Реклама в Instagram / Ретаргетинг

Преимущества:

• Более медленного выгорание объявлений по сравнению с обычным таргетингом нет необходимости частого обновления креативов

Недостатки:

• Небольшой объем аудитории (обычно 3-5% от общего кол-ва посетителей сайта, привлекать больше можно, но как правило нерентабельно, из-за возрастающих ставок за клик)

24) Реклама в Вконтакте / Таргетинг

Преимущества:

• Большой выбор форматов и мест размещения рекламных объявлений

Недостатки:

• Объявления быстро выгорают (приедаются пользователям и они их не замечают) чтобы оставаться в рамках рентабельности нужно постоянно их обновлять

25) Реклама в Вконтакте / Ретаргетинг

Преимущества:

• В отличие от динамического ретаргетинга можно настроить самостоятельно

• Большой выбор форматов объявлений по сравнению с динамическим ретаргетингом

• Отлично подходит для быстрого оповещение посетителей сайта о предстоящей акции

• Более медленного выгорание объявлений по сравнению с обычным таргетингом нет необходимости частого обновления креативов

Недостатки:

• Небольшой объем аудитории (обычно 3-5% от общего кол-ва посетителей сайта, привлекать больше можно, но как правило нерентабельно, из-за возрастающих ставок за клик)

26) Реклама в Вконтакте / Динамический ретаргетинг

Преимущества:

• Более высокие показатели CTR (кликабельности объявлений) за счет точной персонализации предложений. Стоимость заказа обычно ниже по сравнению с обычным ретаргетингом.

• Объявлений не выгорают нет необходимости постоянно создавать новые

Недостатки:

• Небольшой объем аудитории (обычно 3-5% от общего кол-ва посетителей сайта, привлекать больше можно, но как правило нерентабельно, из-за возрастающих ставок за клик)

• Ограниченный формат объявлений только товарная лента

• Для настройки потребуется привлекать программиста

• Не подходит для анонсов глобальных акций

27) Реклама в Одноклассники / Таргетинг

Преимущества:

• Большой выбор форматов и мест размещения рекламных объявлений

Недостатки:

• Объявления быстро выгорают (приедаются пользователям и они их не замечают) чтобы оставаться в рамках рентабельности нужно постоянно их обновлять

28) Реклама в Facebook / Таргетинг

Преимущества:

• Большой выбор форматов и мест размещения рекламных объявлений

Недостатки:

• Объявления быстро выгорают (приедаются пользователям и они их не замечают) чтобы оставаться в рамках рентабельности нужно постоянно их обновлять

Рассылки по своей базе

Бизнес-метрики:

• Объем трафика: мало

• Качество трафика: высокое

• Стоимость трафика: низкая

• Время на запуск: мало

• Рентабельность: высокая

Плюсы:

• Горячая аудитория (высокая вероятность совершения заказа)

• Подойдет всем, включая ниши без сформированного спроса

• Можно продвигать товары, которые попадают под запрет в контекстной и таргетированной рекламе

• При росте базы подписчиков себестоимость каждого заказа снижается

• Нет привязки к гео, можно отправлять письма подписчикам из любого города

• Обязательна только разовая настройка. Не нужно платить за оптимизацию как в контекстной и таргетированной рекламе

• Чем больше база подписчиков тем больше продаж с каждым следующим постом

• Отлично подходит для проведения акций

• Заплатив один раз за подписчика можно продавать ему товары повторно, не платя снова за его привлечение

• Возможность делать автоматические серии писем, чтобы регулярно напоминать о магазине

Минусы:

• На старте не приносит продаж, пока собирается база подписчиков

• Требуется ежемесячная оплата сервиса рассылок

• Для самостоятельной настройки потребуются спец.знания

29) Email-рассылка

Преимущества:

• Конструктор писем

• Адаптивные шаблоны писем (не нужно заморачиваться с версткой)

• Возможность сегментировать базу по городу, полу, возрасту, интересам и др. критериям и отправлять письма отдельным сегментам

• Возможность проводить A/B-тестирования для повышения эффективности открываемости писем и переходов на сайт

• Интеграции с CMS через готовые плагины или API для реализации триггерных рассылок (отправка напоминаний тем кто положил товар в корзину, но не оформил заказ, тем кто оформил отдельно письмо с допродажей сопутствующих товаров и т.п.)

• Многие сервисы предоставляют возможность пользоваться базовым функционалом бесплатно до определенного кол-ва подписчиков

Недостатки:

• Низкая открываемость писем по сравнению с рассылками во Вконтакте

• Сообщения могут попадать в спам

30) Рассылка во Вконтакте

Преимущества:

• Открываемость сообщений выше по сравнению с емайл-рассылкой

• Возможность строить вариативные цепочки писем (разные серии писем в зависимости от действий подписчиков)

• Есть сервисы предоставляющие возможность пользоваться базовым функционалам бесплатно при условии не превышения установленных лимитов по кол-ву сообщений в сутки

Недостатки:

• Нет возможности настроить триггерные рассылки через плагины CMS или API

Хорошо, когда бюджет на рекламу практически не ограничен и можно позволить себе выкупать первые позиции по всему пулу запросов. Но чаще всего ситуация обратная: есть 100 тысяч и с каждого рубля нужно выжать максимум. В статье собрали рекомендации, которые помогут сэкономить бюджет, не потеряв позиции в выдаче, и получать больше целевого трафика.

1. Уточняйте таргетинг с помощью операторов и типов соответствия

Показ по запросам в широком соответствии однозначно позволяет расширить охват и в нишах, где не так много трафика по основным ключевикам, может быть единственным решением. Но там, где трафика достаточно, широкое соответствие будет размывать точность таргетинга и приводить к показам по нерелевантным запросам.

С помощью операторов в Яндекс.Директе и типов соответствия в Google Ads можно добиться показа по целевым запросам и минимизировать расход бюджета на запросы, которые не конвертят или вовсе не подходят для кампании.

Операторы соответствия в Яндекс.Директе

• ! фиксатор формы слова. Позволяет зафиксировать слово в указанном числе, падеже и времени. Например, при запросе вида купить !самокаты детские показы будут по запросам, в которых слово самокаты указано именно в множественном числе.

• + фиксирует стоп-слова (предлоги, местоимения, слова, не несущие смысла). Запрос лампа +для рабочего стола обеспечит показы по схожим запросам, в которых содержится предлог для. По запросу лампа на рабочий стол показов не будет.

• [ ] фиксирует порядок слов в фразе. Особенно актуален при рекламе туристических услуг, путевок, перевозчиков, авиабилетов везде, где от порядка слов во фразе напрямую зависит релевантность показа.

• " " (оператор кавычки) фиксирует количество слов во фразе. Позволяет добиться показов по фразам, не содержащим дополнительных слов.

• () и | используются совместно, нужны для группировки слов в сложных запросах. Например, можно объединить запросы купить самокат двухколесный и купить самокат трехколесный в один купить самокат (двухколесный | трехколесный).

Типы соответствия в Google Ads

• Широкое соответствие тут все ясно, показы возможны по любым запросам, связанным с ключевым словом. Разброс может быть большим, поэтому при широком соответствии важно мониторить отчет по ключевым словам и оперативно минусовать нерелевантные.

• Фразовое соответствие объявления могут показываться по поисковым запросам, которые включают значение ключевого слова. Это позволяет задать более точный таргетинг, в отличие от широкого соответствия, куда могут попадать совсем неподходящие запросы.

• Точное соответствие обеспечивает максимальную точность таргетинга. Объявления будут показаны по запросам, значение или намерение которых совпадает с ключевым словом. Тут есть небольшой нюанс: точное соответствие не гарантирует показ исключительно по заданному запросу. Показы будут по всем запросам, которые Google посчитает идентичными по значению. Но все же так можно исключить массу нерелевантных показов.

2. Работайте с минус-словами

Это далеко не новый совет, но важный. Работа с минус-словами должна быть регулярной. Сразу после запуска кампании отслеживать запросы и минусовать нерелевантные желательно ежедневно. Спустя пару недель количество нерелевантного трафика должно быть существенно меньше и минусовку можно проводить не так часто.

В кампаниях с несколькими группами объявлений обязательно делайте кросс-минусовку: это поможет исключить конкуренцию между ключевыми запросами в рамках одной кампании.

3. Не конкурируйте ставкой

От позиции объявления в результатах поиска зависит объем трафика. Естественное желание всегда показываться на первых позициях оправдано: больше трафика больше конверсий. Однако это не всегда рентабельно. Если аукцион перегрет, то для попадания на первые позиции придется заплатить слишком дорогую ставку. Такой трафик может не окупиться.

Первым делом считайте рентабельность трафика

Если показ на первой позиции обходится дороже прибыли, которую приносит этот трафик, платить за попадание в топ не имеет смысла.

Для расчетов соберите следующие данные:

• стоимость клика на первой позиции;

• % конверсии сайта (можно брать средний по сайту, но если коэффициент конверсии существенно различается в зависимости от категории или товара, лучше считать по категориям или потоварно);

• маржинальность товара.

Например, у нас есть такие данные:

Чтобы получить 1 конверсию, необходимо потратить: 1/0,03 * 30 = 1000 рублей. При такой конверсии и маржинальности показ на первых позициях однозначно нецелесообразен. Разумнее показываться ниже, получать меньше трафика, но зато работать в плюс.

Повышайте позицию за счет других факторов (кроме ставки)

Повысить ставку самый простой и прямолинейный способ показываться выше. Но добиться этого можно не только ставкой. Позиция объявления в выдаче зависит нескольких факторов:

• качество самого объявления;

• релевантность и качество целевой страницы;

• условия, в которых выполняется поиск;

• ожидаемый эффект от расширений, которые используются в объявлении.

Не на все факторы получится повлиять, но объявления и посадочную страницу можно проработать. При прочих равных, если ваше объявление более информативное, полезное и имеет хорошую кликабельность, то есть шансы, что вы сможете показываться выше конкурентов, у которых с качеством объявлений похуже.

При снижении ставки детально прорабатывайте семантику

Если снижаете ставку для экономии бюджета, полезно более детально проработать семантику и собрать как можно больше релевантных СЧ и НЧ запросов. Так вы сможете показываться по запросам, по которым не так много трафика, но более целевые пользователи. Плюс есть шанс, что конкуренты не настолько детально прорабатывают семантику и по таким ключам у вас будет меньше конкуренции.

Автоматизировать подбор запросов можно с помощью специальных инструментов. Для примера покажем, как это сделать с помощью инструмента Подбор слов и медиапланирование от Click.ru.

В сервисе можно собрать семантику тремя способами:

• автоматически на основе контента сайта. Нужно указать URL своего сайта, и система подберет запросы, основываясь на содержимом страниц;

• на основе сайтов конкурентов;

• из счетчиков статистики. Можно собрать запросы, зафиксированные счетчиками Яндекс.Метрики и Google Analytics (по которым люди уже заходили на ваш сайт).

Чтобы расширить список запросов, можно добавить базовые запросы в ручной подборщик, раскрыть список вложенных запросов и отобрать подходящие:

После подбора добавим все подходящие фразы в медиаплан. Отобразится таблица с прогнозными данными для каждого запроса по следующим метрикам:

• CTR;

• частотность;

• средняя стоимость клика;

• количество кликов в месяц;

• бюджет.

В Click.ru можно также подключить рекламные аккаунты Google Ads и Яндекс.Директа и управлять ими с одного интерфейса. А при подключении к партнерской программе можно получать до 12% от суммарного расхода на рекламу по всем аккаунтам. Подробнее здесь.

4. Тестируйте оплату за конверсии

Если у вас есть товары, которые пользуются спросом и стабильно приносят конверсии, протестируйте модель оплаты за конверсии. Выгоды такой модели можно даже не расписывать, но вкратце:

• вы платите только за целевые действия (заказ/заявка);

• плата за клики и показы, которые не приводят к конверсии, не списывается;

• можно задавать цену за конверсию с учетом маржинальности. Это позволит всегда быть в плюсе.

Такие модели доступны в Google Ads и Яндекс.Директе (правда, не во всех типах кампаний).

Оплата за конверсии в Google Ads

Оплата за конверсии при рекламе в Google доступна для умных и стандартных кампаний в КМС. Чтобы воспользоваться оплатой за конверсии, необходимо выбрать стратегию с целевой ценой за конверсию при настройке ставок в кампании:

В некоторых аккаунтах опция оплаты за конверсии может быть недоступной. Это возможно по таким причинам:

• в качестве цели кампании выбрана офлайн-конверсия (для них модель оплаты за конверсии недоступна);

• в аккаунте получено менее 100 конверсий за последние 30 дней;

• данные о конверсиях поступают в аккаунт с задержкой более 7 дней;

• аккаунт не соответствует требованиям (достаточно неопределенная формулировка, но фактически с этим ничего нельзя поделать и остается только ждать, пока опция станет доступна).

Оплата за конверсии в Яндекс.Директе

В Директе оплату за конверсии можно подключить в динамических объявлениях, текстово-графических кампаниях и смарт-баннерах.

У Яндекса менее строгие требования для доступа к оплате за конверсии:

• на сайте должен быть установлен счетчик Метрики и настроены цели;

• по выбранной цели (за достижение которой хотите платить) счетчик должен фиксировать хотя бы 10 конверсий еженедельно.

Чтобы подключить оплату за конверсии, при создании кампании выберите стратегию Оптимизация конверсии и включите опцию Оплата за конверсии.

5. Работайте с качеством объявлений

Ранее мы уже упоминали, что достичь более высоких позиций в выдаче можно не только за счет повышения ставки. Вот факторы, которые учитывают рекламные системы при ранжировании объявлений:

Качественная проработка объявления позволяет не переплачивать на аукционе и занимать хорошие позиции. Вот, что можно сделать для достижения этой цели:

• использовать все доступные поля при создании объявлений (например, Google постоянно напоминает о том, что нужно добавить больше заголовков или вариантов описаний). Важно заполнять их не просто для галочки, а качественно прописывать с учетом потребностей целевой аудитории: это поможет повысить CTR;

• добавлять все расширения, которые уместны;

• использовать в заголовках ключевые слова (опять же, эта рекомендация постоянно отображается при создании объявлений в Google Ads);

• прописывать в тексте объявлений емкую и полезную информацию для клиентов. Ориентируйтесь на то, что важно клиенту для принятия решения о покупке.

Если у вас есть активные кампании, которые стабильно приносят хорошие результаты, проанализируйте их и определите, какие именно объявления показывают максимальную эффективность. В новых кампаниях используйте эти наработки при составлении объявлений.

6. Запускайте несколько объявлений в группе

Эта рекомендация не связана напрямую с расходом бюджета, она больше про общий подход к ведению рекламных кампаний. При первичном запуске кампании не всегда получается с первого раза найти рабочую комбинацию таргетингов и объявлений. Все нужно тестировать, в том числе и объявления.

Оптимально создавать 2-3 варианта объявлений на группу и тестировать их на протяжении нескольких недель, чтобы накопить более-менее значимый объем данных. Затем вы сможете выявить варианты, которые приносят более дешевые конверсии (или конверсии с большей ценностью) и отключить неэффективные объявления.

7. Помните про временной таргетинг

Если вы рекламируете товары или услуги, которые имеют четкую привязку к определенному времени суток (например, доставка завтраков), настроить временной таргетинг ваша обязанность. В остальных случаях нужно смотреть по ситуации.

Если есть накопленная статистика за длительный период (оптимально, за несколько месяцев), проанализируйте отчет по времени показа объявлений и посмотрите, есть ли там временные отрезки, в которые бюджет расходуется, а трафик совсем не конвертит. Если такие периоды есть, можно задать понижающие корректировки ставок на это время или вовсе отключить показы. А сэкономленный бюджет перераспределить на время, когда трафик более конверсионный.

8. Корректируйте ставки по сегментам: отключайте показы там, где нет конверсий

Кроме анализа эффективности рекламы в зависимости от дня и времени суток, целесообразно отслеживать, какие сегменты аудитории показывают хорошую конверсию, а какие просто съедают бюджет. Для этого полезно анализировать сегменты по следующим параметрам:

• по геолокации;

• устройству показа;

• аудитории;

• полу и возрасту.

Например, в некоторых нишах с десктопа практически нет заказов, а все конверсии приходят именно с мобильных. Тратить бюджет на показы для десктопов в этом случае имеет смысл, если у бюджета нет жестких ограничений и вы можете позволить себе работать в долгую и на охват. Если же каждый рубль должен приносить максимум возврата инвестиций как можно быстрее, то лучше сосредоточиться на мобильном трафике и перераспределить на него бюджет.

В кампании с рекламой домашнего декора ситуация обратная:

• с мобильных нет конверсий при расходе почти 50 евро;

• с десктопов 10 конверсий по 1 евро.

Очевидно, что мобильный трафик экономически невыгоден. Его можно не отключать сразу, а для начала задать понижающую корректировку на 4050%. Если после этого с мобильных по прежнему не будет конверсий (или конверсии будут нерентабельными), можно будет отключить полностью.

9. Не показывайтесь по запросам с неопределенным интентом

В зависимости от того, на какой стадии воронки продаж находятся потенциальные клиенты, их запросы будут отличаться. Например, рассмотрим продажу детских самокатов. Вот как запрос, который вводит пользователь, может идентифицировать его текущее намерение:

Чем точнее запрос, тем ниже его частотность и тем больше он привлекателен (конверсия по последнему запросу будет намного выше, чем по первому). Также есть запросы с невыраженным намерением. Например, по запросу детские самокаты непонятно, что интересует пользователя: он хочет выбрать и купить или ему просто захотелось посмотреть, какие самокаты для детей существуют.

Выгоднее всего фокусироваться на запросах, которые идентифицируют людей, находящихся на нижних стадиях воронки: они знают, что именно хотят и готовы к покупке.

Чтобы расходовать бюджет более эффективно:

• показывайтесь по СЧ и НЧ запросам с ярко выраженным интентом (намерением);

• минусуйте общие фразы и фразы, по которым много показов и кликов, но нет конверсий.

На примере ниже две группы ключевых слов. На первый взгляд, между ними нет существенных различий. Однако в первой группе содержатся слова, обозначающие технические детали и более явное намерение. Во второй общие фразы, обозначающие категорию товаров, но без детализации. По коэффициенту и стоимости конверсий однозначно понятно, что в первой группе более теплый трафик.

Пользуйтесь этими рекомендациями и тратьте бюджет на рекламу эффективно. Успешных продаж!

Цифровизация бизнеса

Сегодня даже малый бизнес имеет возможность быстро запустить рекламу для любого сегмента аудитории, настроить несколько рекламных каналов иоценить их реальную эффективность впродажах продукта.

Сквозная бизнес-аналитика позволяет оценить рентабельность вложений в те или иные рекламные каналы. С ее помощью можно отследить путь клиента отпервого рекламного касания идосовершения сделки, атакже повторных сделок.

Сосквозной аналитикой повышается эффективность digital-рекламы. Компании, которые отслеживают всё ипринимают решения наоснове данных выигрывают конкурентную гонку. Поэтому можно сказать что сквозная аналитика жизненно необходима.

Компании тратят деньги нарекламу, привлекают клиентов, получают прибыль спродаж своих товаров иуслуг. Логично будет применить кинтернет-маркетингу показатель возврата инвестиций ROI, аточнее, ROMI.

Return on Marketing Investment или сокращенноROMI это показатель рентабельности рекламных кампаний и в целом инвестиций в маркетинговую деятельность. Рентабельность оперирует такими метриками, как окупаемость, прибыль, возврат вложений.

Посчитать ROMI нетак просто, как кажется. Посмотрим напростом примере.

• Отчётность компании ООО Ромашка заянварь 2019года:

• Затраты нарекламу: 120000рублей

• Продажи 700000рублей

• Маржинальный доход (без рекламных вложений) 210000рублей

ROMI равен75%. Коэффициент выше 0, т.е. вроде бы всё хорошо. Новсёли правильно мы посчитали?

Представим, что застройщик построил новый ЖК, создал для него сайт изапустил рекламную кампанию. Вот статистика запервые полгода:

Впервые 3месяца продаж нет. Если считать ROMI помесяцам, кажется, что реклама неработает. Нопотом появляются первые продажи. Делаем вывод, что люди, пришедшие порекламе впервые месяцы, покупают несразу. Соответственно, если построить управленческий отчёт за определённыйпериод, указывая все затраты ивсе продажи, он будет некорректным сточки зрения возврата инвестиций врекламу. Только вбизнесах смоментальным спросом такой отчёт будет приближённо отражать реальную ситуацию.

Сквозной принцип в аналитике

При использовании обычной управленческой отчётности, в которой зафиксированы расходы на рекламу и продажи за тот или иной период, более-менее корректно ROMI посчитать можно только при определенных условиях:

• Моментальный цикл сделки

• Отсутствие органического (не рекламного) трафика

В остальных случаях подсчёт будет некорректен. И главное, с такими данными мы можем посчитать только общий ROMI, но мы не узнаем ROMI отдельных рекламных каналов. Причина проста: мы знаем, сколько денег потратили на каждый рекламный канал, но не знаем, с каких именно пришли клиенты.

В связи с этим, необходимо отслеживать каждую заявку и заказ, сохраняя информацию о рекламном источнике. В этом и смысл сквозной аналитики. Без этого анализировать более чем 1 рекламный канал с не моментальными продажами не получится никак.

Логическая ошибка высокого ROMI

Основная логическая ошибка, которую сознательно, либо неосознанно, допускают многие маркетологи, это стремление к высокому ROMI. Кажется, что чем выше возврат инвестиций, тем лучше. Так ли это?

С одной стороны да, высокий ROMI является прекрасным достижением.

С другой, следует учитывать 2 вещи:

• ROMI показатель относительный, он не говорит напрямую о прибыли или обороте, т.е. тех вещах, которые на самом деле интересуют бизнес. Высокий ROMI вполне может быть из-за эффекта низкой базы, и динамика его снижения при увеличении инвестиций заранее непредсказуема.

• Сам по себе высокий ROMI это не конечная цель, а лишь промежуточная. Поэтому кейсы маркетологов, где они гордятся высокими показателями ROMI, вызывают вопросы, если не описано, что дальше с этим делать.

Как считать? Пример:

• Средний чек: 10 000

• Маржинальность:30% (3000)

• Конверсия (впродажу): 2,00%

• 100 кликов мы можем получать по 10 рублей за клик

Зеленым выделены лучше показатели, рыжим худшие.

Как видим, при небольшом количестве трафика у нас максимальный ROMI, но минимальная выручка. Далее, при увеличении бюджета ROMI падает, стоимость привлечений 1 клиента растёт. До какого-то момента растёт общая прибыль, потом она начинает также падать. И наоборот, при большом трафике максимизируется ROMI уменьшается и становится отрицательным.

Зато валовая прибыль растёт имаксимизируется лишь при ROI ~200%. Если же учитывать повторные заказы (LTV), картина меняется. Допустим, число повторных заказов равное 50% от числа новых заказов. Тогда прибыль максимизируется при ROI равном ~140%. Если же повторных заказов больше, выгодней удерживать еще меньший ROI.

Аесли повторных заказов больше? Тогда вполне возможно, что ROI ниже 100% даст максимальную долгосрочную прибыль. Понятно, что вреальных условиях даже максимизация прибыли невсегда является приоритетом: часто бывают риски, проблемы роста имногое другое. Ноона явно намного важнее, чем максимизация ROI, которая является ложной целью.

Сквозная аналитика как жизненная необходимость

Неболее 30% клиентов делают заказ при первомже посещении сайта. Конкретное количество зависит оттеплоты рынка ицикла принятия сделки, которая обычно невелика. Прежде чем что-то купить (совершить конверсию), человек, привлечённый разными рекламными источниками, заходит насайт несколько раз. Мультиканальные конверсии появились вGoogle Analytics несколько лет назад, номногие досих пор используют принцип LastClickWins, т.е. считают конверсии попоследнему заходу.

Правильнее будет учитывать все касания (заходы) посетителя ииспользовать более продвинутые модели атрибуции.

Проблема1:

Посетитель заходит насайт изразных источников. Конверсия зачастую мультиканальна. Нужно применять некие модели атрибуции.

Проблема2:

Покупатель совершает не1покупку. Повторные покупки могут быть намного больше, чем размер первого заказа. Значит, нужно считать LTV, а для этого не обойтись без внедрения CRM.

Проблема3:

Каналы общения. Нужно отслеживать все каналы. В противном случае мы получим аналитику, не точно отражающую реальность, с необоснованными выводами, писанными вилами по воде.

Нельзя при этом считать заявки только через сайт или даже заявки + звонки. Вот поэтому необходимо выстраивать сквозную аналитику.

Сквозная аналитика в маркетинге метод анализа эффективности маркетинговых инвестиций (ROMI) на основе данных, отслеживающих полный путь клиента, начиная от просмотра рекламного объявления, посещения сайта и заканчивая продажей и повторными заказами (LTV).

Для реальной оценки эффективности маркетинга стоит поставить конкретную задачу:

• Определить KPI для оценки;

• Определиться с тем, какими должны быть дашборды, отчеты;

• Выяснить, кто отвечает за проведение оценки эффективности РК в организации;

• Проанализировать пути пользователей;

• Учесть данные как онлайн, так и офлайн, убедиться в их качестве;

• Провести анализ ряда моделей атрибуции, что даст возможность подобрать решение, наиболее подходящее для конкретного бизнеса.

Обычно для сквозной аналитики требуется объединить информацию изрекламных каналов (например, Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook), каналов коммуникации (телефонный звонок, онлайн-заказ через корзину насайте, электронная почта идр.) иCRM-системы, где находится информация опродажах (Wikipedia).

Ни показы, ни клики, ни даже звонки нескажут ничего. Мы точно знаем, сколько затратили нарекламу, инам нужно также точно знать, сколько мы сэтого заработали. Ксчастью, сейчас это стало реальностью.

Кому нужна сквозная аналитика

Рассмотрим необходимые и желательные условия для того чтобы внедрение сквозной аналитики было полезным.

1. Компания должна продавать товары или услуги в онлайн. Например, к ритейлу она мало применима, а к ecommerce более чем.

2. Чтобы внедрение было целесообразно экономически, рекламный бюджет рекомендуется не менее 1-2 тысяч $ в месяц.

3. Чем больше рекламных каналов, тем выше эффективность аналитики. Сравнение внутри 1 канала тоже полезно, но на 3-5 каналах эффективность наверняка будет выше. Вы сможете сравнивать и каналы друг с другом и кампании, запросы, настройки внутри каналов.

4. У вас есть повторные продажи и есть % отвала (т.е. конверсия лидов в продажу далека от 100%). Иначе можно обойтись просто веб-аналитикой.

Кому не обязательна сквозная аналитика

Компании с очень длительным циклом сделки. Они будут ждать, пока система аналитики начнет приносить реальную пользу, потратив заэто время существенную сумму насам сервис.

Бизнесу свысокой маржинальностью (высокая маржа нивелирует управленческие имаркетинговые ошибки инеэффективность, обеспечивая больший потенциал для масштабирования и роста).

Компаниям сLTV меньше нескольких средних чеков: отчет обисточниках первой покупки дает представление обэффективности канала вцелом.

Проблемы внедрения сквозной аналитики

Внедрение сквозной аналитики напрактике является непростой задачей, ивпроцессе появляется немало ошибок или сознательных компромиссов, которые существенно искажают результат.

Первой задачей является убеждение руководства в необходимости сквозной аналитики как таковой. Требуется показать что обычный управленческий отчёт, в котором есть расходы на рекламу по каналам и доходы с продаж это далеко не сквозная аналитика, по многим причинам:

• Разделение на каналы возможно только в расходах, но не в доходах. Это хорошо, когда рекламный канал один.

• Без связки рекламного источника с продажей, при долгом цикле сделки даже интуитивного понимания, какая реклама сработала и сработала ли вообще, например, реклама запущена зимой, а заявки и продажи начались летом. Без сквозной аналитики мы не узнаем, были ли эти клиенты прогреты рекламой с самого начала или же они обратились по другим источникам.

Внедрение сквозной аналитики позволяет понимать, какие рекламные каналы, кампании и ключевые слова участвовали в привлечении клиента. Такая детализация позволяет эффективно управлять рекламными кампаниями и экономить существенный % рекламного бюджета. Система Roistat заявляет об экономии до 56%, но даже более пессимистичные 30% при бюджете в 200. тыс в месяц составляют сумму ощутимые 60 тыс. рублей.

Проблема 1: отдел продаж

Именно отдел продаж, анемаркетинга, является основной точкой взаимодействия склиентом, точкой получения данных отнего иточкой занесения этой информации внекую систему, изкоторой она потом попадает ваналитику.

Т.е. без грамотного построения отдела продаж небудет сквозной аналитики. При этом нужно, чтобы отдел продаж использовал вработе CRM-систему. Всего лишь!

Проблема втом, что CRM сама посебе отделу продаж ненужна отслова совсем. Чтобы она стала ему нужна иневоспринималась вштыки, нужно соблюдение множества условий:

Для менеджера:

• Система должна сразу облегчать какие-то привычные действия, которые раньше делались менее удобно;

• Она недолжна дублировать другие системы идействия только замещатьих;

• Обращения всех клиентов должны попадать всистему автоматически;

• Общение склиентами (отправка писем, звонки ит.д.) проходит внутри системы.

Для руководителя (РОП`а):

• Прозрачная информация покаждому менеджеру иего действиям;

• Настройки распределения лидов взависимости отэффективности работы сотрудников;

• Гибкая система выстраивания KPI менеджеров иотчётности.

Проблема 2: техническая

Популярные облачные сервисы (в том числе системы сквозной аналитики) обычно интегрируются друг с другом в пару кликов. Однако в реальности всё не так просто, как кажется. Рассмотрим некоторые проблемы, которые могут возникнуть:

Для облачных систем аналитики.

• Ограниченная функциональность. Вы не можете настроить всё так, как нужно именно вам. С некоторыми системами нет стандартной интеграции, и приходится интегрироваться при помощи API и вебхуков.

• Облачная система аналитики обычно является для вас закрытым чёрным ящиком. Вы не знаете, что и как она считает, и приходится просто верить. Точность подсчёта может вызывать много вопросов: данные в системе аналитики часто не совпадают с данными CRM, а сделки не идентифицируются с источником.

• Работая с облачной системой аналитики, вы доверяете свои данные третьей стороне. В крупных компаниях отдел маркетинга может просто не получить разрешения от службы безопасности на подобные интеграции с CRM.

• Еще одно следствие прошлого пункта: не всегда можно выгрузить данные в удобном формате. Вряд ли вы сможете сменить систему аналитики с переносом всех ваших данных.

Для кастомных систем аналитики.

Здесь дела обстоят ещё сложнее. Спроектировать и построить собственную систему аналитики непросто, так как может не хватить сил 1-2 штатных разработчиков, а надеяться получить такой результата от фрилансеров ещё более опрометчиво. В любом случае, прежде чем приступать к разработке, стоит чётко определить:

• Источники данных чем их меньше, тем проще;

• Какие данные потребуются и как их объединять;

• Выбрать систему визуализации и продумать форматы отчётов.

Наибольшие проблемы обычно возникают с выгрузкой и объединением данных. Не все системы позволяют выгружать не агрегированные данные. У многих систем есть ограничения по числу запросов по API.

Если не говорить о крупных компаниях (в штате которых есть и разработчики, и аналитики, у которых уже построен корпоративный DWH), для выгрузки данных лучше воспользоваться готовыми коннекторами, а для визуализации популярными на рынке решениями, такими как Microsoft Power BI или Google Data Studio.

Модели атрибуции

Зачем нужна атрибуция

Стандартно воронка продаж имеет четыре этапа:

• Человек знакомится сторговой маркой;

• Он знает окомпании, норазмышляет, совершатьли покупку, и поэтому проводит сравнение стоимости ианализирует характеристики предлагаемого товара;

• Этап конверсии покупка совершается;

• Этап удержания покупатель повторяет покупку.

Как известно, удержать тех, кто уже совершил покупку, намного дешевле для компании, чем искать новых покупателей. Привлечение используют не персонализированные кампании, которые нацелены наширокий охват итрудно поддаются оценке.

Удержание подразумевает применение более целевых кампаний, для которых значительно проще проводить анализ и рассчитывать эффективность. Конкретный пользователь известен и теперь его действия ипокупки можно отследить.

Чтобы разобраться, какие используемые рекламные каналы икампании срабатывают наэтапах имеющейся воронки, необходимо воспользоваться атрибуцией.

Атрибуция это распределение ценности от конверсии между кампаниями, которые продвигали пользователя по воронке. Она помогает ответить на вопрос, в какой мере каждый из каналов повлиял на ту прибыль, которую вы получили в итоге.

Выбрав модель атрибуции, которая подходит для конкретного бизнес-проекта, можно распределить рекламный бюджет эффективно, что, всвою очередь, поможет сократить затраты иувеличить прибыль.

Доступные модели атрибуции

Моделей атрибуции много, иони поддаются определенной классификации. Опираться нужно нато, какая именно логика применяется вовремя расчета:

• Если вся ценность отдана единственному каналу, участвовавшему вворонке, то это одноканальная модель атрибуции;

• Если обратить внимание наместо канала вцепочке непосредственно перед покупкой, то применяется атрибуция наоснове позиции;

• Если распределение происходит между всеми участвовавшими вцепочке каналами, то это многоканальная модель;

• Если врасчет берутся прочие факторы нетолько позиция, то алгоритмическая.

Позиции канала в цепочке

Данные варианты считаются наиболее простыми, они доступны пользователям бесплатной версии Google Analytics, а также Яндекс.Метрики и других систем. Рассмотрим 6 позиций канала в цепочке.

First Click (FCM)

Вцепочке изчетырех касаний ценность уходит первому каналу.

Преимущества:

Легко настраивается, нетребует вычислений или иных аргументов при распределении ценности среди использованных каналов. Помогает маркетологам сформировать узнаваемость торговой марки испрос.

Недостатки:

Недемонстрирует всей картины, заставляет переоценить каналы первого уровня. Пользователь обычно совершает несколько касаний, однако модель игнорирует данный момент.

Кому подходит:

Подойдет проектам, для которых имеет значение создание или повышение узнаваемости собственного бренда, увеличение охвата аудитории. Модель даст информацию отом, где лучше покупать трафик для последующей конвертации.

Last Click (LCM)

Одноканальная модель, где ценность конверсии передается последнему каналу, скоторым покупатель соприкасается непосредственно перед конверсией. Снова вклад предыдущих каналов полностью игнорируется.

Преимущества:

Используется многими маркетологами. Позволяет оценить кампании, цель которых быстро спровоцировать покупки, допустим, вовремя определенного сезона.

Недостатки:

Недемонстрирует всей картины, заставляя исключить прочие каналы цепочки.

Кому подходит:

Подходит бизнесам скоротким циклом продаж, которые обычно неиспользуют более трех каналов для рекламы.

Last Non-Direct Click (LN-DC)

Одноканальная модель, которая представлена вGoogle Analytics, применяется там поумолчанию. При этом ценность конверсии атрибутируется, как ивпредыдущем варианте, по последнему каналу.

Однако различие втом, что если это прямой заход, ценность будет атрибутирована предыдущему источнику.

Например, пользователь переходит изсобственных закладок илиже прямо вводит ссылку. Вероятно, он хорошо знает бренд, является уже привлеченным покупателем, которого нетребуется брать врасчет.

Преимущества:

Вэтом случае можно исключить каналы, которые незначительны сточки зрения расходов накампанию, полностью сосредоточившись наоплачиваемых источниках.

Может применяться вкачестве базы для сравнения.

Недостатки:

Недемонстрирует всей картины, неучитывает вклад прочих каналов вконверсию. Предпоследним каналом чаще всего является электронная почта, однако эта модель непозволяет отследить, где именно покупатель познакомился сторговой маркой ипочему оставил почту, чтобы витоге прийти кпокупке.

Кому подходит:

Модель подходит, если нужно оценить эффективность определенного платного канала, аузнаваемость бренда уже неявляется важным аспектом.

Position Based(PB)

Многоканальная модель, где наибольшую ценность получают первый канал то есть тот, который познакомил покупателя иторговую марку, ипоследний, что закрыл транзакцию. Каждому изних присваивается сорок процентов. Навсе средние каналы приходится двадцать процентов.

Преимущества:

Ценность передается каналам, которые привлекают имотивируют покупателей т.е. играют важнейшую роль.

Недостатки:

Случается, что именно средние каналы вцепочке больше продвигают покупателя, чем те, которые получают наибольшую ценность.

Кому подходит:

Этот вариант подойдет бизнесам, которые рассчитывают привлекать новых пользователей иподталкивать уже заинтересованных ксовершению покупок.

Time Decay(TD)

Вэтом случае ценность конверсии будет распределена между каналами, которые заняты вцепочке, попринципу нарастания. Первый источник получает наименьшую ценность, последний наибольшую.

Преимущества:

Рассматриваются все каналы. Наибольшая ценность отдается тому, который всеже сумеет подтолкнуть кпокупке.

Недостатки:

Недооценивается вклад отдельных каналов, которые могли повлиять нарешение покупателя.

Кому подходит:

Подходит тем, кто желает оценить эффективность рекламных кампаний, ограниченных повремени например, распродаж.

Linear model(LM)

Применяя данную модель, ценность конверсии принято разделять между всеми каналами цепочки.

Преимущества:

Более продвинутая, чем одноканальные модели. Позволяет учесть все каналы вцепочке, которые были задействованы перед покупкой.

Недостатки:

Непомогает перераспределять бюджет. Разделение его между всеми каналами поровну может оказаться неэффективным.

Кому подходит:

Подойдёт бизнесам с длительным циклом продаж. Вэтом случае важно поддержание контакта спокупателем навсех этапах прохождения воронки. Пример B2B-компании.

Насегодняшний день имеется ряд исследований, которые доказывают, что маркетологи вЕвропе, США или СНГ чаще всего обращаются кмодели LCM. LCM кажется наиболее понятной, хотя иобесценивает влияние всех каналов в цепочке, кроме последнего.

Причинами, почему наблюдается такая ситуация, можно считать следующее:

• Непонимание потенциального эффекта отмоделей атрибуции, использующих более сложный расчет. Если прямо объяснить, что алгоритмические модели могут принести увеличение прибыли наопределенный процент, врядли маркетологи откажутся отэтого.

• Заатрибуцию нет ответственного, т.е. разные маркетологи могут применять входе кампании различные варианты, что приводит ктому, что реальный доход оказывается меньше атрибутированного.

• Слишком разрозненная информация. Google Analytics позволяет использовать стандартные отчеты, вкоторых, ксожалению, нет места офлайн-данным, ROPO-эффекту ит.д.

Если эти причины устранить, то проблема атрибуции будет решаться намного проще.

Обзор сервисов иинструментов

Организовать сквозную аналитику можно различными способами, далее представлены наиболее популярные сервисы иинструменты для этого.

Рассмотрим, какие данные можно собрать вединый механизм врамках построения системы сквозной аналитики. Это будут как данные опродажах, так идругие показатели.

Втаблице приведены примеры типов систем, которые могут использоваться вкомпании, ипримеры наиболее популярных их представителей. Соответственно, укаждой компании свой набор источников, иполное совпадение является очень редким.

Типы сервисов иинструментов

Разделим представленные сервисы на3группы:

1. Недорогие сервисы всё в 1

Включают всебя базовую сквозную аналитику и другие инструменты для организации маркетинга и продаж, например:

• CRM-система

• Управление рекламой

• Лидогенерация

• Взаимодействия ссоцсетями

• Создание landingpage

• Виджеты настраницу, сайт (онлайн-консультант, обратный звонок ипр.)

• Автоворонки

Типичные представители:

• LPTracker.ru

• Expecto.me

• CarrotQuest.io

• PrimeGate.io

Подходит для микробизнеса. Оплата сервиса врайоне 1тыс. рублей вмесяц.

2. Сервисы сквозной аналитики

Специализированные сервисы, дающие более глубокую икачественную аналитику. Обычно интегрируются сCRM, системами веб-аналитики и колл-трекинга. Некоторые структуры выросли как раз изэтих систем.

Типичные представители:

• Roistat

• Alytics

• Comagic

• Calltouch

Подходит для малого и среднего бизнеса. Бюджет врайоне 5-20 тыс. рублей вмесяц.

3. Кастомные решения

Подходит для среднего икрупного бизнеса. Бюджет зависит отчисла интегрируемых систем, объёма данных, типов отчётов имногих других параметров.

Обычно аналитическая система состоитизтаких компонентов,как:

• Коннекторы сбора данных

• База для хранения иобработки данных (ETL, DWH)

• Аналитический модуль (отвечает залогику объединения данных на базе сквозных идентификаторов)

• Система визуализации данных (обычно, BI) снастроенными отчётами

Коннекторы собирают данные изтаких систем,как:

• Рекламные каналы

• Сайт

• CRM

• Телефония, почта, каналы коммуникаций (если эти данные неагрегированы вCRM)

Для внедрения сквозной аналитики необходимы следующие инструменты:

CRM

Для интеграции подходит любая система, имеющая API ивозможность настройки кастомных полей.

Наиболее популярные вРФ:

• Битрикс24

• AmoCRM

• RetailCRM

• Microsoft Dynamics (вкрупных компаниях)

Наиболее популярные вмире:

• SalesForce

• MicroSoft Dynamics

Сквозные идентификаторы:

Обычно используется ClientID (Google Analytics), ивдополнение кнему можно взять другие например, UserID Яндекс.Метрики, CoMagic, собственный идентификатор.

Базы хранения иобработки данных:

Это может быть как облачное решение:

• Google BigQuery

• Microsoft Azure CosmosDB

• Яндекс ClickHouse

• Amazon Redshift

Так и локальная база, развёрнутая насобственном сервере или тоже воблаке:

• MySQL

• MSSQL

• PostgreSQL

Коннекторы:

• Коннекторы собственной разработки;

• Публичные коннекторы систем исторонних разработчиков (например, для Google Analytics, Google Data Studio, Microsoft Power BI, существует множество бесплатных коннекторов кразличным системам);

• Сервисы коннекторов данных, например:

OWOX BI Pipeline

Albato.ru

apix-drive.com

supermetrics.com.

Системы визуализации:

• BI-системы, такиекак:

Google Data Studio

Microsoft PowerBI

Qlik Sense /View

Tableau

• Дашборды, построенные набазе публичных сервисов

• Кастомные дашборды например, наD3.js

Другие системы:

• Системы автоматизации контекстной рекламы иуправления ставками (например, Origami, Alytics, K50, Marilyn);

• ERP, системы управления складом.

Интересно, что ванглийском языке нет общего термина для сквозной аналитики. Среди зарубежных систем принципы используются теже самые, нонатермине никто незацикливается. Есть business analytics, business intelligence, ROMI analytics, LTV analytics. Существуют также end-to-end analytics иcross-cutting analytics, но упоминаются редко. Наверное, там всем понятно, что аналитика должна быть сквозной поопределению.

Рекомендации по внедрению сквозной аналитики

Подводя итог, если вы загорелись идеей внедрения сквозной аналитики, помните:

1. Самое сложное ненастроить BI-систему для отображения нужных графиков, авнедрить CRM так, чтобы все данные проходили через неё. Если CRM уже внедрена, построение сквозной аналитики сильно упрощается. Нотолько если это популярная облачная CRM изнебольшого списка, аненекая малоизвестная инеимеющая API. Если увас не популярное решение без API, сложность задачи становится равносильной оной при отсутствииCRM.

2. Чтобы отCRM была реальная польза, ей следует быть омниканальной, видеале все лиды совсех каналов должны попадать внеё автоматически. Нопри этом CRM может успешно работать без интеграции сERP. Если увас старая 1С, ипридётся выставлять счета вручную без синхронизации, то это проблема, которая несильно мешает внедрению CRM иработе вцелом.

3. Прежде чем начинать, нужно быть готовыми ксложностям иктому, что интеграции в1клик работают невсегда иневсегда дают полную интеграцию внужном виде, азначит только API, только хардкор. Готовых решений нет ни укого. Увсех своя специфика, нодаже набазе самых популярных CRM (Битрикс иАmo), самой популярной системы сквозной аналитики (Roistat), самого популярного движка сайта (Битрикс), самой популярной SIP-телефонии, самых популярных консультантов (Живосайт или Livetex) нет работающей интеграции всего ився изкоробки так, как этогобы хотелось.

4. Если вы владелец бизнеса, сначала оцените, сколько времени иденег уйдет, потом умножьте на3иподумайте, стоитли делать сейчас или позже. Стоитли делать всё сразу (внедрять CRM, запускать рекламу инастраивать сквозную аналитику) илиже можно поочереди (сначала CRM иреклама). Сквозная аналитика нужна, когда увас много каналов привлечения трафика. Если увас пока только Яндекс.Директ, то выгодней сначала подключить Google.Ads идобиться там схожей стоимости лида, ауже потом настраивать сложные системы.

5. Недумайте, что вбольших кампаниях дела обстоят лучше. Крупный бизнес вообще неотдаст данные изCRM стороннему сервису (защита персональных данных). Поэтому маркетологи вбрендах думают вкатегориях обезличенных сегментов, анеоuser_id. Даже вкрупном ритейле бывает так, что информация омаркетинговых акциях заносится в разное ПО(кассовое, CRM ит.д.), инет единой базы, ROI акций несчитается.

6. Последнее иглавное. Несмотря навсе сложности, сквозная аналитика всё-таки жизненно необходима для построения бизнеса вусловиях высокой конкуренции.

Куда движутся системы сквозной аналитики

Трудно сказать наверняка, но есть некоторые предположения:

• Упрощение истандартизация интеграций. Пока идёт этап интеграции всего совсем, носкоро насыщение будет достигнуто, иостанется только упрощать интеграцию до1клика идобавлять тонкие настройки винтерфейс вместо текущих скриптов ивебхуков.

• Замена маркетинговых метрик набизнес-метрики. Т.е. изинструмента маркетолога система превращается винструмент для всех маркетолога, аналитика, РОПа, генерального директора, собственника бизнеса. Дашборды должны гибко настраиваться под каждого сотрудника.

• Увеличение точности данных засчёт более сложных моделей атрибуции иразделения алгоритмов порыночным нишам/ портретам клиента. Модель атрибуции должна быть умной, наоснове воронки и всех имеющихся данных. Представьте, что мы оцениваем вклад рекламного источника, втом числе анализируя записи разговоров клиента сменеджером. После однойрекламы звонок был поделу ипривёл кпродаже. После другой звонок был, нокпродаже непривёл. Алгоритм могбы распознать голос ипроанализировать стой или иной степенью достоверности, виноватли менеджер, или, например, реклама обещала что-то несоответствующее действительности.

• Помимо имеющихся метрик, можно ввести коэффициент лояльности % влияния рекламы наповторную покупку. От0(повторную продажу делает только реклама) до100% (повторная продажа совершается независимо отрекламы). Коэффициент зависит ототрасли, известности бренда, его программ лояльности и,конечно, уникальности продукции.

• Незабываем добавлять k-factor, т.е. рекомендации банальный сарафан. Если средний ваш клиент приводит ещё 0,5клиента, неверно это игнорировать при подсчёте эффективности маркетинга. ROMI иLTV нужно считать сего учётом.

• Помимо предоставления набора дашбордов, BI-системы движутся всторону поиска наестественном языке. Т.е. системы должны двигаться всторону интеллектуальности иизмаркетингового инструмента превращаться вбизнес-инструмент.

  Что же, надеемся увидеть много интересного вбудущем!

Желаюудачиво внедрении сквозной аналитики!

Привет, меня зовут Олег, я аккаунт-менеджер. Сегодня я расскажу о медийных кампаниях. Вы узнаете, что такое медийные кампании в Директ, какие у этого инструмента особенности и чем отличаются от графический объявлений в РСЯ.

Специалисты работающие с Яндекс.Директ вплотную пользуются такими инструментами:

1. Поиск - реклама на поиске

2. РСЯ (рекламная сеть яндекса) - реклама на сайтах-партнёров Яндекса и его ресурсов;

3. Ретаргетинг - возвращение клиентов побывавших на сайте.

Так как это относительно простые и понятные инструменты, результаты которых легко можно предсказать и измерить.

Тогда как медийные кампании в этом вопросе сложнее и непонятнее, особенно для начинающих специалистов.

И всё же, разобравшись в этом инструменте вы поймёте, что с его помощью можно не только показаться как можно большему числу пользователей, но и значительно усилить свои рекламные кампании перебив конкурентов.

Особенности Медийных кампаний в Директ

По классификации Яндекса

Медийные кампании это имиджевая баннерная реклама, аукционный продукт в Директе с большим выбором настроек таргетинга для охвата нужной аудитории: с нацеливанием по ключевым фразам или профилю аудитории и оплатой за показы.

Из этого определения можно вывести ряд важных особенностей медийных кампаний в Яндексе, и его отличия от графических объявлений в РСЯ.

Очевидные особенности

Начнём с конца:

Оплата за показы.

Одно из самых важных особенностей и отличий от графических объявлений в РСЯ. Модель оплаты не за один клик (CPC), а за тысячу показов (CPM). Оплата идёт только за реальные показы.

Реальный показ по меркам яндекса это когда минимум 50% баннера находится в видимой зоне не менее 2 секунд. То есть, за тех, кто просто пролистал баннер, мы платить не будем.

Нацеливание по профилю аудитории.

Вы можете нацелить рекламу по интересам и поведению ваших клиентов.

Например, если вы точно знаете, что ваш клиент это:

• любитель экстремального спорта,

• с доходом выше среднего,

• возрастом от 25 до 45 лет,

то нацеливаясь по этому профилю будет показана реклама не только тем, с кем уже взаимодействовали, но и будущим потенциальным клиентам, которых вы ещё не охватили с помощью контекстной рекламы, так как они просто не вбивали соответствующие запросы.

Нацеливание по ключевым фразам.

Настройка, которая прямо противоречит задаче медийных кампаний, и всё же, она есть. Это знакомый формат нахождения аудитории с помощью ключевых фраз, как в контекстной рекламе.

Если кто-то подумал из охватного инструмента сделать контекстный инструмент с оплатой за показы, то заранее спешу вас огорчить. Будут низкие охваты и отсутствие конверсий - потому что у медийки другая задача.

Баннерная реклама.

Реклама показывается с помощью баннеров/картинок. Можно использовать как статичные, так и динамичные варианты.

Стоит дополнить, что медийные кампании это не только баннеры, но это ещё и видео/аудиореклама, а также форматы наружной рекламы Indoor и Outdoor.

Имиджевая реклама.

В инструменте заложено, что основная цель медийной кампании это воздействие на бренд бизнеса. То есть, с помощью медийных кампаний вы увеличиваете узнаваемость бренда и повышаете лояльность потенциальных клиентов.

Неочевидные особенности

В дополнение к тому, что мы узнали из определения медийных кампаний Яндексом, следует добавить два важных момента, о которых можно узнать поработав с инструментом или прочитав материалы по этой теме:

Медийная реклама это долгоиграющий инструмент.

Для того, чтобы увидеть конкретные результаты медийных кампаний нужно минимум 2-3 месяца беспрерывной работы, так как это работа с холодным-чуть тёплым трафиком. Есть и обратная сторона, если вы отключите этот инструмент после длительной работы ещё 2-3 месяца будет ощущаться воздействие медийки на вашу рекламу.

Пользователей увидевших рекламу можно собрать и продолжить с ними взаимодействовать в других инструментах.

Всех тех, кто увидел наш баннер, а значит познакомился с предложением и брендом, возможно собрать в один пиксель и продолжить взаимодействовать с ними с помощью знакомых инструментов - Поиск и/или РСЯ. То есть, это уже не просто показ рекламы ради повышения узнаваемости бренда, а выстраивание воронки клиента, где:

• Медийные кампании выступают в роли прогревающего инструмента и увеличения спроса на продукт;

• Контекстная реклама выступает в роли закрытия возникающего спроса;

• Ретаргетинговые кампании делают дополнительные продажи и возвращают тех, кто ещё не купил.

Когда следует запускать

Если вы узнаете себя хоть в одном из следующих пунктов, то вам пора запускать медийные кампании.

• Выработан Поиск. Получаете больше 80% трафика по всем возможным запросам. Больше некуда расти.

• Высокая конкурентная борьба на Поиске. Как следствие, не оправдано дорогие лиды.

• Сложный продукт с длительным принятием решения о покупке.

• Вывод нового продукта на рынок. Низкий уровень существующего спроса, как следствие мало трафика, который можно обработать.

• Низкий уровень брендового трафика. Как следствие, отсутствует узнаваемость бренда, качественный трафик и дешёвые лиды.

Заключение

Медийные кампании в Яндекс.Директ помогут быть на шаг впереди конкурентов и с помощью постоянного показа потенциальным клиентам, втереться к ним в доверие, ещё на этапе выбора продукта или услуги. В результате это поможет привести больше клиентов по меньшей цене.

На этом всё. Удачных запусков и лояльных клиентов!

Специалисты по контекстной рекламе для развития проекта обычно используют такие приемы, как изменение стратегий ставок, тестирование поисковой и товарных кампаний, обновление объявлений, чистка площадок и поисковых запросов и т.п. Это позволяет поддерживать проект на хорошем уровне и даже масштабировать его.

Но со временем наступает плато и для дальнейшего развития нужны новые подходы. речь о двух нестандартные рекламные кампании

Кампании Discovery в Google ADS

Кампания имеет широкие возможности охвата пользователей: в YouTube, Gmail на вкладках Промоакции и Соцсети.

В рекламном кабинете выберите цель продажи, тип рекламной кампании Discovery.

Далее самое интересное и самое главное. Добавьте таргеты, например, по интересам или ремаркетинг.

Например, у нас массажное оборудование и товары для фитнеса. Google на основе исторических данных аккаунта уже предлагает нам таргет на аудиторию "Заинтересованных покупателей", а именно Фитнес-товары и услуги

Конечно можно таргетировать и на Ремаркетинг (тех пользователей, которые посещали определенную группу товаров на сайте

После этого можно перейти к созданию объявления. Рекомендую карусель Discovery. Добавить компоненты - тексты и карточки товаров

После создания и запуска кампании важно оценивать эффективность рекламных кампаний Discovery ads по конверсиях или микроконверсиях.

Вторая кампания - Умная кампания

Цель такой кампании звонки и посещения офлайн-магазина. То есть больше подходит для локальных магазинов, или услуг. Важно перед настройкой связать аккаунты Google мой бизнес и Google Ads.

В рекламном кабинете выберите цель продажи, тип рекламной кампании Умная.

Далее указать адрес магазина

И указать, куда должен перейти пользователь после нажатия на объявление. Рекомендуем выбрать Профиль компании (оптимизирован для объявлений)

Далее можно посмотреть как будет выглядеть объявление и указать текст и телефон

Выбрать темы ключевых слов

Выбрать гео показов и указать бюджет

Проверить настройки на последнем шаге

Готово. Далее можно отслеживать результаты

Работа специалиста по контекстной рекламе это гипотезы, проверка, масштабирование удачных идей. Но даже успешный проект со временем может перестать развиваться. Если вы использовали все привычные варианты настройки рекламы, попробуйте новое, например, используйте эти идеи.