+7 (915) 573-59-20 info@xn----7sbggftcagghwjeghpl3bh8p.xn--p1ai

Яндекс внес изменения в Группы объявлений (События)

Около полугода назад Яндекс предложил пользователям протестировать группы объявлений — инструмент, позволяющий размещать по общим ключевым словам несколько баннеров и автоматически выбирать из них наиболее кликабельный.

Это инструмент еще находится на стадии открытого тестирования. На данный момент создано более полутора миллиона групп.

Яндекс следит за функционированием Групп объявлений и добавляет полезные мелочи.

Что изменилось

Статистика по группам в «Мастере отчетов». Она позволит вам получать различные срезы данных как в целом по группе, так и по отдельным объявлениям.

Архивация неэффективных объявлений через интерфейс. Эта функция пригодится пользователям, которые получили все необходимые результаты и хотят избавиться от лишнего. Помимо этого, из группы можно удалять объявления, по которым еще не было показов.

Фильтр по названиям групп. Ускорит поиск на странице кампании.

Пример работы групп объявлений

Поговорим о принципе показов группы объявлений.

На графиках показана динамика CTR и доли показов двух объявлений в группе, находившейся в течение месяца в спецразмещении. Более кликабельное объявление со временем показывается чаще и способствует росту общего CTR группы.  

Важно помнить, что это не единственно возможный вариант развития событий, так как на каждый случай влияет множество факторов.   

Владислав Флакс об интеграции Google Analytics Premium с BigQuery

Сегодня, 29 апреля 2014 года, в Москве прошла «Go Analytics!» — профессиональная конференция по веб-аналитике, организованная компанией OWOX.

В рамках мероприятия выступил Владислав Флакс, основатель и директор компании OWOX, с рассказом о методах сбора и объединения данных о покупательском опыте на основе Google Analytics Premium и BigQuery.

Google BigQuery – это инструмент, при помощи которого Google Analytics Premium решает проблемы сбора данных, обработки и визуализации. Это инструмент, способный производить интерактивный анализ больших массивов данных, а также предоставляющий простой доступ к данным через SQL запросы.

Об интеграции функционала BigQuery c Google Analytics Premium было объявлено еще на конференции Google I/O в мае 2013 года. По заявлению разработчиков, функционал BigQuery призван производить комплексный анализ терабайтов разнородных данных, так называемых Big Data. Он способен находить и осуществлять выборку данных по тысячам баз данных, осуществлять обработку и анализ полученной информации, предоставляя пользователю готовый аналитический материал.

Принцип работы сводится к следующему: Google Analytics осуществляет экспорт необработанного массива данных о сессии в таблицу BigQuery. Одна строка таблицы соответствует одному посещению сайта. В каждой строке присутствуют детальные сведения о посещении: источник перехода, информация о посетителе, просмотренные страницы, платформы и устройства и т.п.

Важно понимать, что все данные указываются в разрезе одной сессии. Так, например, можно выполнить анализ данных всех посетителей, которые совершили переход на страницу с конкретным товаром. Возможности BigQuery позволяют анализировать большие массивы разнородных данных без предварительной выборки.

Говоря о ритейле, можно утверждать, что главная задача – объединение информации по определенным каналам, позволяющим установить и просмотреть персонализированные цепочки, приводящие к конверсии.

Важно определить существующие точки взаимодействия пользователя с сайтом и понять, каким образом происходило это взаимодействие с различных платформ и устройств. Понятно, что мобильный телефон чаще всего используют, чтобы почитать отзывы, а делают покупку чаще с ноутбуков, стационарных ПК и планшетов. Сегодня более 60% пользователей можно связать с несколькими точками касания. Иными словами, для взаимодействия с сайтом продавца один и тот же человек в разные промежутки времени может использовать несколько различных каналов.

Нередко требуется оценить эффект от рекламы в долгосрочном периоде, отложенные или оффлайн конверсии, и здесь уже не всегда достаточно имеющихся у маркетолога инструментов.

Когда с помощью визуализации делается запрос к обработке данных, мы ограничены не только мощностями, но и интерфейсом.

Схема обмена данными выглядит следующим образом: допустим, есть четыре точки касания – веб-сайт, мобильный сайт, мобильное приложение, сенсорные киоски. Далее используем Data Layer или Google Tag Manager, затем идем в Google Analytics.

Коммерческие предприятия постоянно получают огромные объемы данных от сетевых приложений, совершающих множество транзакций, обслуживающих миллионы людей и постоянно растущее число подключенных устройств. Важнейшее условие сохранения конкурентоспособности – способность быстро реагировать на изменения в этих данных. В то же время, компании занимаются сбором, хранением и анализом больших объемов информации, иногда сотен гигабайт в день, используя системы, которые просто не способны справиться с подобным темпом работы. BigQuery просто создан для того, чтобы помогать коммерческим предприятиям справляться с этой проблемой без необходимости инвестировать в сложное дорогостоящее оборудование. У больших интернет-проектов также существует проблема отслеживания данных по колл-центрам и POS-терминалам.

Пример: есть определенный покупатель, сделавший покупку. Большинство транзакций делают те, кто совершил несколько касаний. CPO – доходы на дату, а LTV – доходы за период времени.

Интерфейсы доступа к BigQuery:

1. Веб-интерфейс. Данные хранятся в колонках, а не в строках. Возможность обработки терабайтов данных за десятки секунд. Это не табличная структура.

2. REST API

3 JDBS Driver

4.ODBS Driver

5. Экспорт в CVV/JSON

Преимущество BigQuery состоит в том, что он не требует вложений в дорогостоящее оборудование, расходов на покупку ПО или лицензий, а также обучения новых специалистов. Он позволяет быстро начать работу, гарантирует высочайшую надежность и доступность данных, а также дает возможность гибко конфигурировать и изменять структуру отчетов.

Результат:

Также BigQuery позволяет гораздо более эффективно управлять рекламой. Все данные можно сгруппировать по категориям, построить график корреляций и проследить за продажами. В результате будет получен ответ на вопрос: как долго крутить рекламную кампанию в интернете, и какие рекламные каналы нужно задействовать.

Заблуждения, связанные с BigQuery:

1. Google BigQuery можно заменить MySQL или Excel.

2. Достаточно просто активировать BigQuery.

3. Все данные из GA есть в BigQuery.

4. Внедрение дорогое и продолжительное.

5. То же самое можно легко сделать OLAP, Oracle.

Как получить все это счастье?

Если у вас Google Analytics Premium, то обратитесь к менеджеру.

Если у вас:

  • eCommerce-проект;
  • установлен Google Tag Manager;
  • установлен Google Universal Analytics;
  • до 100 000 посещений в день.

Пишите на bigquery@owox.ru

Напоминаем, компания OWOX является первым Google Analytics Premium Authorized Reseller в СНГ. В феврале этого года еще два российских агентства iConText и i-Media также получили этот статус от Google.

Universal Analytics: Measurement Protocol — просто о несложном (Аналитика)

Universal Analytics вышел из статуса беты и теперь становится основной версией Google Analytics. Это событие позволяет использовать его без ряда ограничений, имевших место ранее. Новая версия несет также ряд новых возможностей для отслеживания посетителей сайта и дает возможность сопоставить действия пользователя на сайте и последующее совершение целевых действие в офлайне.

Для этих целей используется Measurement Protocol или Протокол передачи данных. В каких случаях вы можете использовать эту возможность? Приведу пару примеров.

Первый вариант — посетитель приобретает у вас на сайте товар или услугу, при этом выбирая вариант оплаты «безналичный расчет». Мы можем предположить, что процесс покупки по ряду причин может быть и не завершен, поэтому передача в Google Analytics сведений о транзакции после завершения процесса оформления заказа/покупки некорректна. Данные должны быть переданы после фактического поступления оплаты.

Второй вариант — оплата наличными курьеру при доставке товара. Покупка считается завершенной после получения оплаты курьером.

В обоих ситуациях, если мы будем передавать данные о покупке (транзакции) после завершения процесса оформления заказа, мы исказим статистику, т.к. у нас пока нет фактической оплаты. Для исправления ситуации с лишними учтенными платежами придется использовать отрицательные транзакции, что не всегда удобно и не совсем правильно.

Решить обозначенную проблему нам поможет новая возможность, появившаяся в Google Analytics с выходом Universal Analytics, под названием Measurement Protocol.

В чем заключается принцип работы протокола? Все достаточно просто: необходимо отправить специальным образом сформированный запрос на определенный URL.

Пример запроса:

http://www.google-analytics.com/collect?v=1&tid=UA-47xxxx-1&cid=12xx916x95.13x6127xx4&t=pageview

Разберем подробнее параметры подлежащие передаче.

Первое — это URL, на который должен быть отправлен запрос, должен принимать значение

http://www.google-analytics.com/collect

для незащищенного соединения, и

https://ssl.google-analytics.com/collect

для протокола SSL.

Второе — обязательный набор из 4 параметров:

1. v — версия протокола, в настоящей момент используется значение равное 1;

2. tid — идентификатор кода отслеживания (ресурса) Google Analytics в виде UA-XXXX-Y;

3. cid — анонимный Client-ID;

4. t — тип хита.

Если первый и второй параметр не должны вызвать сложностей, то третий и четвертый требуют уточнений.

Параметр cid — это анонимный client-id или идентификатор клиента. Если посетитель просматривает ваш сайт с помощью браузера, Universal Analytics сохранит значение client-id в cookie, если вам неизвестно значение, используйте любое свое.

Обратите внимание, если вы используете client-id, который получен из cookie файла, переданные данные будут сопоставлены с другими действиями посетителя, если передаете свое значение, то будет просто зафиксирован некоторый хит нового посетителя (операции под одним client-id приписываются одному посетителю). Для иллюстрации сказанного посмотрите на изображение:

(кликните для увеличения)

Просмотр страницы под номером 1 — это первое посещение сайта, просмотр 2 сгенерирован с помощью Measurement Protocol по клику на кнопке, при этом использовался cid из cookie установленного в посещении номер 1. У нас по отчету на сайте будет 1 посетитель.

Просмотр 3, также как и просмотр 2, сгенерирован при клике на кнопку, при этом в качестве cid передано значение 12345, что приводит к появлению на сайте второго посетителя. У нас по отчету уже 2 посетителя. Просмотр 4 полностью аналогичен просмотру 2. Т.е. действие посетителя номер 1, который ранее осуществил просмотры 1 и 2.

Вернемся к параметрам, следующий параметр t — это тип хита. Он может принимать ограниченный круг значений — ‘pageview’, ‘appview’, ‘event’, ‘transaction’, ‘item’, ‘social’, ‘exception’, ‘timing’. Наиболее часто используемые значения:

pageview — просмотр страницы;

event — событие;

transaction — транзакция;

item — элемент транзакции.

Уже сейчас у вас есть возможность передачи в Universal Analytics данных с помощью Measurement Protocol. Но для того чтобы нам получить в отчетах достоверную и полную информацию, необходимо выполнить еще два действия.

1. Получить client-id посетителя сайта и сохранить его в CRM вместе с данными о заказе (сопоставить активность пользователя на сайте и его офлайн действия).

2. Добавить к запросу дополнительные параметры, позволяющие работать нам с передаваемыми данными в отчетах.

Получить client-id можно из cookie Universal Analytics:

(кликните для увеличения)

Вы можете самостоятельно, либо с помощью разработчиков получить нужное значение. Я в своей деятельности пользуюсь следующим кодом на языке PHP (автор Matt Clarke):

Что касается дополнительных параметров, их достаточно много. Некоторые из них с описанием на русском языке вы найдете здесь, полный список доступен в официальной документации Google Analytics.

Рассмотрим некоторые из параметров, которые относятся к ранее обозначенным типам хитов.

dh — доменное имя сайта;

dp — адрес страницы относительно доменного имени сайта;

dt — заголовок страницы;

ec — категория события;

ea — действие по событию;

el — ярлык события;

ti — идентификатор транзакции;

ta — название филиала или магазина;

tr — общая сумма транзакции;

in — название товара;

ip — стоимость товара;

iv — категория товара.

Теперь, когда мы имеем все необходимое для использования Measurement Protocol (протокола передачи данных), можно попробовать применить на практике приобретенные знания. Мы с вами воспользуемся всеми типами хитов, которые были названы ранее. Я буду демонстрировать передачу данных, отправляя запросы с помощью JQuery.

Отправка данных о просмотре страницы:

$(‘#buttonId’).click(function(){

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘pageview’,

dh: ‘test.prometriki.ru’,

dp: ‘/my-test-page’,

dt: ‘Это проверка работы!’

},

onAjaxSuccess

)

});

Отправка данных о событии:

$(‘#buttonId’).click(function(){

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘event’,

ec: ‘Проверка события’,

ea: ‘Виртуальное’,

el: ‘Получилось’

},

onAjaxSuccess

)

});

Отправка данных о покупке:

$(‘#buttonId’).click(function(){

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘transaction’,

ti: ’44473′,

ta: ‘SITE’,

tr: ’19990.00′

},

onAjaxSuccess

)

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘item’,

ti: ’44473′,

‘in’: ‘Название товара’,

ip: ’19990.00′,

iv: ‘Категория товара’

},

onAjaxSuccess

)

});

Обратите внимание, что для отправки данных о покупке необходимо сначала передать данные о транзакции, а затем о каждом товаре.

В какой момент вам необходимо передавать данные с помощью Measurement Protocol? Для примеров, которые я привел в самом начале публикации, моментом передачи данных может быть перевод заявки в CRM из статуса «заказ доставляется» в «заказ оплачен». Разработчикам, при наличии необходимых данных, не составит особого труда отправить сформированный запрос по определенному действию или событию на сайте.

Как видите, нет ничего сложного в использовании этого функционала Universal Analytics. Используйте его для сбора достоверных данных и оптимизации вашего бизнеса.

Для получения полной и официальной информации обратитесь к документации.

В заключении приведу пример ролика, который демонстрирует фиксацию событий и передачу сведений в Universal Analytics для датчика движения:

Иван Иванов,

ведущий веб-аналитик WebProfiters,

автор блога о веб-аналитике prometriki.ru

Measurement Protocol — просто о несложном (Аналитика)

Universal Analytics вышел из статуса беты и теперь становится основной версией Google Analytics. Это событие позволяет использовать его без ряда ограничений, имевших место ранее. Новая версия несет также ряд новых возможностей для отслеживания посетителей сайта и дает возможность сопоставить действия пользователя на сайте и последующее совершение целевых действие в офлайне.

Для этих целей используется Measurement Protocol или Протокол передачи данных. В каких случаях вы можете использовать эту возможность? Приведу пару примеров.

Первый вариант — посетитель приобретает у вас на сайте товар или услугу, при этом выбирая вариант оплаты «безналичный расчет». Мы можем предположить, что процесс покупки по ряду причин может быть и не завершен, поэтому передача в Google Analytics сведений о транзакции после завершения процесса оформления заказа/покупки некорректна. Данные должны быть переданы после фактического поступления оплаты.

Второй вариант — оплата наличными курьеру при доставке товара. Покупка считается завершенной после получения оплаты курьером.

В обоих ситуациях, если мы будем передавать данные о покупке (транзакции) после завершения процесса оформления заказа, мы исказим статистику, т.к. у нас пока нет фактической оплаты. Для исправления ситуации с лишними учтенными платежами придется использовать отрицательные транзакции, что не всегда удобно и не совсем правильно.

Решить обозначенную проблему нам поможет новая возможность, появившаяся в Google Analytics с выходом Universal Analytics, под названием Measurement Protocol.

В чем заключается принцип работы протокола? Все достаточно просто: необходимо отправить специальным образом сформированный запрос на определенный URL.

Пример запроса:

http://www.google-analytics.com/collect?v=1&tid=UA-47xxxx-1&cid=12xx916x95.13x6127xx4&t=pageview

Разберем подробнее параметры подлежащие передаче.

Первое — это URL, на который должен быть отправлен запрос, должен принимать значение

http://www.google-analytics.com/collect

для незащищенного соединения, и

https://ssl.google-analytics.com/collect

для протокола SSL.

Второе — обязательный набор из 4 параметров:

1. v — версия протокола, в настоящей момент используется значение равное 1;

2. tid — идентификатор кода отслеживания (ресурса) Google Analytics в виде UA-XXXX-Y;

3. cid — анонимный Client-ID;

4. t — тип хита.

Если первый и второй параметр не должны вызвать сложностей, то третий и четвертый требуют уточнений.

Параметр cid — это анонимный client-id или идентификатор клиента. Если посетитель просматривает ваш сайт с помощью браузера, Universal Analytics сохранит значение client-id в cookie, если вам неизвестно значение, используйте любое свое.

Обратите внимание, если вы используете client-id, который получен из cookie файла, переданные данные будут сопоставлены с другими действиями посетителя, если передаете свое значение, то будет просто зафиксирован некоторый хит нового посетителя (операции под одним client-id приписываются одному посетителю). Для иллюстрации сказанного посмотрите на изображение:

(кликните для увеличения)

Просмотр страницы под номером 1 — это первое посещение сайта, просмотр 2 сгенерирован с помощью Measurement Protocol по клику на кнопке, при этом использовался cid из cookie установленного в посещении номер 1. У нас по отчету на сайте будет 1 посетитель.

Просмотр 3, также как и просмотр 2, сгенерирован при клике на кнопку, при этом в качестве cid передано значение 12345, что приводит к появлению на сайте второго посетителя. У нас по отчету уже 2 посетителя. Просмотр 4 полностью аналогичен просмотру 2. Т.е. действие посетителя номер 1, который ранее осуществил просмотры 1 и 2.

Вернемся к параметрам, следующий параметр t — это тип хита. Он может принимать ограниченный круг значений — ‘pageview’, ‘appview’, ‘event’, ‘transaction’, ‘item’, ‘social’, ‘exception’, ‘timing’. Наиболее часто используемые значения:

pageview — просмотр страницы;

event — событие;

transaction — транзакция;

item — элемент транзакции.

Уже сейчас у вас есть возможность передачи в Universal Analytics данных с помощью Measurement Protocol. Но для того чтобы нам получить в отчетах достоверную и полную информацию, необходимо выполнить еще два действия.

1. Получить client-id посетителя сайта и сохранить его в CRM вместе с данными о заказе (сопоставить активность пользователя на сайте и его офлайн действия).

2. Добавить к запросу дополнительные параметры, позволяющие работать нам с передаваемыми данными в отчетах.

Получить client-id можно из cookie Universal Analytics:

(кликните для увеличения)

Вы можете самостоятельно, либо с помощью разработчиков получить нужное значение. Я в своей деятельности пользуюсь следующим кодом на языке PHP (автор Matt Clarke):

Что касается дополнительных параметров, их достаточно много. Некоторые из них с описанием на русском языке вы найдете здесь, полный список доступен в официальной документации Google Analytics.

Рассмотрим некоторые из параметров, которые относятся к ранее обозначенным типам хитов.

dh — доменное имя сайта;

dp — адрес страницы относительно доменного имени сайта;

dt — заголовок страницы;

ec — категория события;

ea — действие по событию;

el — ярлык события;

ti — идентификатор транзакции;

ta — название филиала или магазина;

tr — общая сумма транзакции;

in — название товара;

ip — стоимость товара;

iv — категория товара.

Теперь, когда мы имеем все необходимое для использования Measurement Protocol (протокола передачи данных), можно попробовать применить на практике приобретенные знания. Мы с вами воспользуемся всеми типами хитов, которые были названы ранее. Я буду демонстрировать передачу данных, отправляя запросы с помощью JQuery.

Отправка данных о просмотре страницы:

$(‘#buttonId’).click(function(){

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘pageview’,

dh: ‘test.prometriki.ru’,

dp: ‘/my-test-page’,

dt: ‘Это проверка работы!’

},

onAjaxSuccess

)

});

Отправка данных о событии:

$(‘#buttonId’).click(function(){

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘event’,

ec: ‘Проверка события’,

ea: ‘Виртуальное’,

el: ‘Получилось’

},

onAjaxSuccess

)

});

Отправка данных о покупке:

$(‘#buttonId’).click(function(){

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘transaction’,

ti: ’44473′,

ta: ‘SITE’,

tr: ’19990.00′

},

onAjaxSuccess

)

$.post(

«http://www.google-analytics.com/collect»,

{

v: ’1′,

tid: ‘UA-xxxxx-1′,

cid: ’12xx916x95.13x6127xx4′,

t: ‘item’,

ti: ’44473′,

‘in’: ‘Название товара’,

ip: ’19990.00′,

iv: ‘Категория товара’

},

onAjaxSuccess

)

});

Обратите внимание, что для отправки данных о покупке необходимо сначала передать данные о транзакции, а затем о каждом товаре.

В какой момент вам необходимо передавать данные с помощью Measurement Protocol? Для примеров, которые я привел в самом начале публикации, моментом передачи данных может быть перевод заявки в CRM из статуса «заказ доставляется» в «заказ оплачен». Разработчикам, при наличии необходимых данных, не составит особого труда отправить сформированный запрос по определенному действию или событию на сайте.

Как видите, нет ничего сложного в использовании этого функционала Universal Analytics. Используйте его для сбора достоверных данных и оптимизации вашего бизнеса.

Для получения полной и официальной информации обратитесь к документации.

В заключении приведу пример ролика, который демонстрирует фиксацию событий и передачу сведений в Universal Analytics для датчика движения:

Иван Иванов,

ведущий веб-аналитик WebProfiters,

автор блога о веб-аналитике prometriki.ru

РИФ+КИБ 2014: Стратегия и KPI в интернет-маркетинге (Обзоры)

Одна из секций второго дня конференции РИФ+КИБ была посвящена теме «Стратегия и KPI в интернет-маркетинге. Кейсы». Первым выступил Александр Чижиков (Articul Media).

По словам спикера, KPI является трендом сезона, сегодня клиентов не нужно убеждать и долго объяснять им смысл действий, чаще всего они приходят уже с определенным и заданным KPI. Он рассматривает тему с точки зрения стратега: как нужно подходить к работе с KPI, чтобы эта система не сработала во вред.

Задачи KPI:

Фокус коммуникации.

Ожидание и критерии оценки.

Контроль и управляемость коммуникации.

KPI работают не всегда. Существует несколько проблем, из-за которых это происходит.

Подмена понятий: задачи vs KPI. Зачастую клиенты неправильно определяют, что им нужно. Например: «каждый месяц 10 тысяч посетителей на нашем сайте», «+100% участников сообщества FB». Это никак не связано с бизнес-целями компании: 10 тысяч подписчиков могут не оказать абсолютно никакого релевантного влияния.

KPI не связаны с задачами клиента.

KPI недостижимы или сложно измеримы. 

2 примера из реальной жизни:

Ставится задача: обеспечить по итогам 6 месяцев коммуникации знание нового бренда кваса на уровне не менее 70% (аудитория 25-45 с доходом не ниже среднего)

Кампания должна обеспечить не менее 20% продаж дезодорантов Newspice в супермаркетах.

Как не попасть в ловушки и добиться результатов?

1. Определить реальные задачи клиента: бизнес, маркетинг, коммуникации.

Бизнес: увеличить оборот бренда в России на 20%.

Маркетинг: за счет запуска новой инновационной модели смартфона стимулировать желание поменять свой текущий смартфон на новую модель. 

2. Как мы ведем потребителя к нашей цели:

Какие сообщения должны донести?

Как выглядит механика коммуникации?

3. Используемые каналы и инструменты коммуникации: 

4. Иерархия KPI: 

5. Инструменты измерения KPI: 

Алексей Пилипенко из компании ADLABS продолжил тему и представил доклад под названием «SEO и бизнес-задачи: разработка KPI и построение стратегии».

Любая SEO-активность должна находить отражение в реализации задач, которые ставит перед собой клиент, иначе в ней нет смысла. Как следствие нужно ставить KPI, которые смогут показать эффективность SEO-канала как канала, который приводит посетителей на сайт, а также канала, который решает бизнес-задачи.

Каждый раз, когда маркетолог подходит к вопросу формирования KPI, первое, на что нужно обратить внимание — это как раз бизнес-задачи. Например: 

Так как речь идет о SEO, есть SEO-задачи:

В первую очередь позиции, ведь если не получить их – не получить ни трафика, ни конверсий, ни транзакций и т.д.

Вторая важная задача является следствием первой: нужно оптимизировать ресурс под запросы так, чтобы получить 1 позицию.

Существует довольно широкий спектр SEO KPI. Докладчик выделил наиболее интересные и построил следующую схему: 

Комбинированные KPI в частных случаях рассчитываются из остальных.

Затем спикер привел пример того, как его компания использует KPI на примере одного ресурса, который относится к сегменту ecommerce – интернет-магазина бытовой техники.

 Ключевые особенности ресурса:

• Продвижение с 2008 года,

• Смена алгоритмов, смена SEO-подходов,

• Политика постоянного расширения (физического, по охвату поиска),

• Запросов в продвижении:

   - Более 4000 ВЧ, СЧ и НЧ,

   - Более 14 000 сверх НЧ (товарных),

   - MAX охват тематики (физические ограничения),

• Ключевые задачи:

   - Рост целевого трафика,

   - Рост продаж,

   - Увеличение рентабельности (общей и SEO-канала).

Первый и главный базовый рабочий KPI, который отслеживался – это видимость. 

Как применяется на практике?

Отслеживание «видимости» по «частоте» дает понимание о том:

Запросы какой частоты вносят наибольший (наименьший) вклад в общую «видимость» (где мы недополучаем?)

Каких запросов коснулись последние обновления поисковых баз или алгоритма (где нужно работать?)

Отслеживание «видимости» по тематикам дает понимание о том:

Как отразились на позициях тематики внедренные рекомендации (позитивно/негативно/никак).

Как отразились на позициях тематики обновления баз или алгоритма (есть ли смена тенденции?)

KPI-видимость может быть существенно полезна для конкурентного анализа: 

Следующий базовый KPI — это трафик. Его особенность заключается в том, что он не сегментирован по брендовым запросам, в итоге мы получаем либо брендовый, либо небрендовый. В случае, который анализировал Алексей, его соотношение составило 25% к 75%: 

Сегментируя трафик по сезонности, получаем высокий контроль и понимание ситуации, особенно, на границе смены торговых сезонов. Сегментация трафика по тематикам помогает понять причины, по которым случился рост или падение трафика в том или ином тематическом сегменте.

Спикер акцентирует внимание на ключевом моменте данного KPI: сравнение показателей трафика и видимости:

 Следующие KPI – это транзакции.

Необходимо выделять продажи (транзакции) по брендовым запросам. Доля таких продаж составляет целых 60%. Брендовый трафик обладает высокий коэффициентом конверсии, но не отражает прямой результат продвижения.

Говоря про транзакции, необходимо не забывать про ассоциированные конвесии, когда SEO-трафик мотивирует продажи через иные каналы. Человек, пришедший через SEO-канал не совершает конверсии, но возвращается потом через другой канал. По данным, которыми владеет спикер, соотношение примерно следующее:

 

Большинство транзакций — ассоциированные: люди покупают при втором и последующих посещениях ресурса. В данном случае:

• 172 транзакции осуществлены при первом посещении,

• 579 транзакций мотивированы более ранними посещениями ресурса.

Некоторые замечания по коэффициэнтам конверсии. Не все зависит от SEO: некоторые вещи больше зависят от него, другие меньше:  

Без глубоких изменений (внешних или внутренних) «К» – это почти неизменная величина. Рост (падение) продаж — это, часто, следствие: либо изменения спроса (трафик), либо изменения видимости.

Алексей также затронул тему KPI второго порядка (показатели отказов, глубина просмотра, время пребывания на ресурсе):

 

Выводы и стратегия:

1. Любая SEO-стратегия начинается с выявления бизнес-задач (трафик, транзакции, лиды).

2. Любая SEO-стратегия базируется на физических возможностях SEO, как инструмента, решать эти задачи.

3. SEO — это позиции:

    • Подбор запросов (опираясь на бизнес-задачи)

    • Сегментация запросов (тематика, общие/целевые, частота-)

    • Постановка KPI («видимость» не менее 10%, целевая — 60%)

    • Оценка сроков (не менее года)

    • Прогноз трафика (конверсий)

4. Продвижение. Оптимизация под ПС. Отслеживание KPI «видимость».

5. Трафик и конверсии (анализ характерных KPI)

6. Комплексные выводы по KPI. Коррекция стратегии (например, обновление пула запросов). Повторение всех этапов.

Следующий доклад под названием «Работа с различными KPI в контекстной рекламе» представила Маргарита Паршукова, аналитик из i-Media.

Маргарита на примере кейсов рассказала, с какими сложностями можно столкнуться и как с ними бороться.

Кейс №1: Крупный ритейлер продает различные категории товаров и установил один CPO на все категории.  

Если мы хотим оптимизировать нашу контекстную рекламу по максимальному CPO, то мы должны отказаться от ключевых слов, которые связаны с данным продуктом. В коробках скрывались носки и стиральная машина.

Данная картинка выглядела бы по-другому, если бы в качестве KPI был установлен ROI:

 Что нужно делать в данном случае:

Выбираем новый KPI — ROI

Сводим данные по расходам и доходам

Оптимизируем по ROI

В результате увеличивается прибыль от контекстной рекламы.

Кейс №2: «Производитель дверей». Подавляющая часть взаимодействий и сделок осуществляется посредством приезда клиента в офис и доля интернет-заявок менее 10%.

Получаем данные по оффлайн конверсиям

Как использовать полученные данные? Ищем зависимости!

Используем корреляцию.

Нам повезло и мы нашли корреляцию между тем, что присылал клиент о своих офлайн конверсиях и между настроенной целью. Для данного клиента контекстная реклама является одним оплачиваемым источником рекламы.  

Теперь мы можем оптимизировать трафик по онлайн конверсиям.

Следующие шаги для улучшения:

Использование User ID Google Universal

Использование динамического коллтрекинга интегрированного с Google Analytics.

Кейс №3: «Магазин мебели». Клиент был доволен показателем ROAS = 6 по контекстной рекламе, пока не появился канал с ROAS = 20.

Что сделали:

Выяснили, что канал показавший такой ROAS – это ретагетер.

Без других каналов трафик с ретаргетера будет меньше.

Используем атрибуцию.

Что получили: 

Теперь у нас есть понимание, что KPI по разным каналам может отличаться. Следующие шаги:

- Построить модель атрибуции, в которой бы некий процент ценности по каналу «Ретаргетинг» распределялся на предыдущие не прямые каналы.

Мы привели 3 примера:

Неправильный KPI

Мало онлайн конверсий

Один KPI на все каналы

Итоги:

Выбирайте объективные метрики

Учитывайте все конверсии

Различайте рекламные каналы.

Следующий доклад назывался «О Стратегии рекламной кампании в электронной коммерции». Его представил Андрей Волков из компании iProspect.

Крайне важным параметром в стратегии является выбор инструментов, посредством которых достигаются поставленные задачи на практике. Какие-то инструменты дают дешевые конверсии, другие – больший охват. Очевидно, что все хотят покупать инструменты с максимальным охватом и минимальным CPA. Есть одно общее: важно понимать, насколько выбранные инструменты позволяют решать поставленные задачи.

Чтобы измерить эффективность, агентство обычно собирает с площадок по 5-6 отчетов, склеивает с данными Google Analytics и в итоге ничего не получает. Так как данные собирать сложно и долго, сегментация недостаточна, а любые изменения требуют детального контроля, формирование отчетности должно быть автоматизировано. Только тогда картина об эффективности данной стратегии будет полной.

Для того чтобы разрешить данные вопросы и получить должную информацию, Андрей предлагает использовать 2 способа, о которых рассказал в докладе.

Google Spreadsheets

Схема работы выглядит следующим образом: 

Google Spreadsheets позволяет практически моментально получать отчеты любой сложности. Спикер предупредил аудиторию: у инструмента есть и свои минусы:

2. IP Reporting App

Схема работы: 

Для пользователя может быть полезно, что инструмент позволяет формировать отчеты любой сложности, моментально выгружать в XLS с детализацией любого уровня, или в клиентском кабинете с доступом в режиме онлайн. Также доступно автоматическое обновление отчетов и работа с большими объемами данных.

В заключение Андрей подводит итоги и дает несколько советов по оптимизации стратегии для ecommerce:

Перед тем, как подбирать инструменты, нужно видеть полную картину эффективности в любой момент времени,

Прозрачность результатов экспериментов и вносимых изменений,

Масштабируе&#