Методика отслеживания эффективности контекстных рекламных кампаний с помощью Google Analytics и Яндекс Метрики. - презентация

1 Методика отслеживания эффективности контекстных рекламных кампаний с помощью Google Analytics и Яндекс Метрики

2 Сегментирование в веб-аналитике

3 Анализ потока кликов Стратегия сегментирования

4 Анализ поведения клиента Портрет целевого посетителя Медицинской Клиники Просмотрел более 3 страниц; Провел на сайте более 1,5 минуты; Перешел на страницу «Контакты»; Просмотрел цены на услуги. ШАГ 1 Отслеживание источников телефонных звонков через ID ШАГ 2 Анализ поведения посетителей, совершивших целевой звонок ШАГ 3 Формирование паттерна целевого посетителя Кампания Посещения Страниц/ посещение Ср.продолж. посещ. Новые посещения Показатель отказов Дерматология ,9900:01:1173,29%70,39% Проктология 16452,4600:01:5671,85%63,04% Хирургия 12842,2600:01:1875,96%53,81%

5 Анализ поведения клиента Создание пользовательского сегмента Целевой посетитель: Просмотрел более 3 страниц; Пробыл на сайте более 90 секунд; Посетил одну из целевых страниц.

6 Анализ поведения клиента Применение пользовательского сегмента Кампания Посещения Страниц/ посещение Ср.продолж. посещ. Новые посещения Показатель отказов Целевая аудитория Доля ЦА Стоимость Привлечения ЦА, руб. Дерматология ,9900:01:1173,29%70,39%3279,08%182,35 Проктология 16452,4600:01:5671,85%63,04%20012,15%232,27 Хирургия 12842,2600:01:1875,96%53,81%13410,43%135,92 Проводим анализ на всех уровнях рекламной кампании, ориентируясь на конкретный показатель – количество целевых посетителей ЦА

7 История одной конверсии

8 Мыслим шире! Сегментируем группы посетителей на основе поведения на сайте Трансформация целевого посетителя в совершение конверсии! Иерархия групп формирует своеобразную воронку

9 Мыслим глобальнее Строим воронку продаж на основе всего цикла работы с трафиком Внимание Интерес Желание Действие Модель AIDA – Awareness, Interest, Desire, Action

10 Выделение аудитории Для каждой категории аудитории создаем свой сегмент в GA Просмотрели более 5 страниц и были на странице «Где купить?»

11 AIDA для e-commerce Просмотр более 2, но менее 5 страниц Просмотр более 5 страниц, использование формы подбора по параметрам, осуществление поиска на сайте Сравнение товаров, просмотр вкладок с карточками товаров, добавление товара в корзину Переход в корзину, оформление заказа A I D A

12 Источники трафика Анализируем входящий трафик в контексте модели AIDA Источник 1 – хорошо работает с точки зрения первичной заинтересованности Источник 2 – хорошо работает с точки зрения конечной конверсии Источник 3 - наименее эффективен из-за высокой доли нецелевой аудитории Источник трафика Посещения AIDA Не ЦА Баннерная кампания ,40%27617,72%342,18%181,15%47,53% Брендовые запросы ,73%292,41%17514,57%13010,82%54,46% Одежда ,46%4567,29%3135,00%1923,07%69,72%

13 Уровни AIDA - воздействие На уровни AIDA можно и нужно воздействовать На глобальном уровне воздействие осуществляется за счёт постклик анализа ! На локальном уровне воздействие осуществляется за счёт анализа сайта ! Приведем простые, но эффективные рекомендации по оптимизации контекстной рекламы с помощью модели AIDA

14 Уровни AIDA - воздействие 1.Определяем этапы жизненного цикла приобретения и применяем подход AIDA к списку ключевых слов 2. Сопоставляем используемый список ключевых слов с каждым этапом цикла AIDA 3. Составляем портфель из ключевых слов для определенного этапа. Получаем следующее представление…

15 Уровни AIDA - воздействие «Хвост» AI «Голова» DA Посещения Ключевые слова …типичная кластеризация запросов Вы получаете инструмент, который помогает оценивать эффективность низкочастотных запросов «хвоста».

16 Уровни AIDA - воздействие Оптимизация ключевых слов из списка AI: Использовать меньшую ставку за клик для большего охвата аудитории при экономии бюджета; Исключить ключевые слова с высоким показателем отказа; Улучшить качество целевых страниц. Оптимизация ключевых слов из списка DA: Более высокая позиция в блоке контекстной рекламы; Использование точного или фразового соответствия для ключевых запросов; Четко сформулированное предложение или выгода от покупки в данный момент.

17 Кейс – создание портфеля непопулярных и редких запросов Проект: Интернет магазин Hi-End акустики Кампания содержит: Формирование кампании, содержащей запросы по редким и снятым с производства товарам Результат: Количество посещений: , количество транзакций – 18. Средняя ставка за клик - 5 рублей, это позволило даже при крайне низком уровне конверсии привлечь заказы по приемлемой стоимости. Кроме этого, кампания принесла 51 ассоциированных конверсий.

18 Кейс – Магазин одежды Интернет магазин Одежды Кампания с низкочастотными запросами Аксессуары (ID) Гипотеза: Отказ от модели посещение – конверсия Чем чаще пользователь возвращается на сайт, тем больше его заинтересованность в товаре и тем выше вероятность покупки.

19 Кейс – Магазин одежды Для увеличения посещаемости в рамках бюджета, таргетируем объявления на средние позиции в блоке контекстной рекламы. Получаем больше посещений в рамках бюджета по меньшей цене за клик. Итог за месяц: посещаемость увеличилась на 35,48%; количество конверсий возросло на 19,77% и составило 24 единицы; кампания принесла 98 ассоциированных конверсий. Интернет магазин Одежды 21 стр./посещ.

20 Кейс – суточная активность Повышение ставок для слов с высоким уровнем Action Тенденция к совершению заказа +9,85% к количеству транзакций

21 Выводы Мыслим шире, не ограничивая поле данных Сегментируем аудиторию по степени заинтересованности – модель AIDA Анализируем источники трафика в разрезе сегментов заинтересованной аудитории Оптимизируем каждый из уровней иерархии модели AIDA

22 Пишите! Звоните! доб.780 Спасибо! Вопросы? Бобылев Дмитрий Веб-аналитик AdLabs, подразделение KeyVision