С чего начинать правку активной рекламной кампании

Ошибки в рекламных кампаниях находить легко. Мы уже знаем, как это делать: ставим в Диагностике сортировку по убыванию количества показов с нулевым или минимальным количеством кликов. Находим слова, которые часто показываются в объявлениях, по которым люди не кликают, и смотрим соответствия Запрос+Реклама. Вспомним пример такой сортировки: анализируемый сайт — otto.ru, самое "некликабельное" слово при количестве показов = 1 — это "дикс".

Причина отсутствия кликов очевидна: Отто Дикс — это не магазин одежды, а музыкальная группа, поэтому реклама каталога "Отто" в ответ на запросы об Отто Диксе выглядит немножко дико.

Вот еще одна ошибка на том же сайте — показы рекламы той же одежки в ответ на запросы о немецком канцлере Отто Бисмарке.

Можно найти и третью, и пятую, и двадцатую, но наша задача сегодня не поиск ошибок, а их оценка. Понятно, что исправлять надо все, только с какой начинать? Представьте, что в спальню залетел комар, а на кухне прорвало водопроводную трубу — что будете делать в первую очередь, пытаться прихлопнуть насекомое или перекрыть воду?

Когда выбор невелик или столь очевиден как с комаром и трубой, долго думать об очередности действий не стоит. Но при анализе больших рекламных кампаний счет разных объявлений, запросов и кликов идет на сотни и тысячи, поэтому вопрос, какую проблему решать первой, а что отложить на потом, во-первых, важен, а, во-вторых, не так уж и прост.

Критерием выбора приоритетов служит правило — изменения рекламной кампании нужно проводить так, чтобы эффект от каждой правки был максимальным.

• Diff — difference, разница (англ.);
• newCTR — новый CTR рекламной кампании после внесения изменений;
• CTR ± исходный CTR рекламной кампании, до внесения изменений.

Взгляните на скриншот. Две колонки справа — те самые newCTR и Diff. Текущий CTR рекламной кампании — это отношение Кликов к Показам в колонке "Всего". Необходимо пояснить, каким образом можно подсчитать новый CTR еще до того, как вы что-то поправили.

Делается это так. В каждой строке таблицы (см. выше) вы видите слово — "одежды", "магазин", "платья", "интернет", "вязаные", "купить" и т.д. Цифра в колонке "Запросов" показывает количество уникальных запросов, в ответ на которые была показана реклама анализируемого сайта. Запрос считается уникальным, если хотя бы на один символ отличается от любого другого запроса.

Цифра в колонке "Показов" — количество показов рекламы анализируемого сайта в ответ на все уникальные запросы с данным словом. "Кликов" — сумма кликов, обеспеченных этими показами.

Теперь представьте, что мы будем изменять кампанию так, что все правки коснутся только показов рекламы в ответ на запросы с интересующим нас словом. Например, "одежда". Самое простое изменение — внести данное слово в список стоп-слов, т.е. полностью блокировать показы в ответ на запросы с словом "одежда". Естественно, при таком изменении исчезнут и все клики, обеспеченные этими показами. Подсчитать newCTR для такой правки несложно, надо всего лишь вычесть из значений показов и кликов, на основании которых рассчитывается исходный CTR, блокированные показы и клики.

Для "одежды" newCTR = {(2270-411)/(46010-13830)}*100 = 5,7768.
Исходный CTR = (2270/46010)*100 = 4,9337,
а Diff = newCTR - CTR = 5,77

Строки в таблице отсортированы по убыванию показателя Diff, т.е. наверху слово, для которого исключение показов по запросам с ним приводит к максимальному росту CTR всей рекламной кампании.

Задумайтесь! Otto.ru — интернет-магазин одежды. Его реклама по определению адресована тем, кто интересуется одеждой. Но — парадокс! — исключение показов в ответ на запросы со словом "одежда" приводит не к снижению, а к повышению CTR кампании. Какой из этого можно сделать вывод?

Только один: настройки рекламы в ответ на запросы со словом "одежда" сделаны не самым лучшим образом. Причины низкого CTR могут быть разные:

• "мусорные показы" — объявления показываются в ответ на запросы, не соответствующие рекламному предложению;
• неудачные тексты рекламных объявлений;
• плохая позиция рекламных объявлений;
• предложения конкурентов в ответ на анализируемые запросы более удачны.

Каждая из этих проблем поддается анализу. В одной статье подробно разобрать все возможные причины снижения эффективности не получится. Но самый быстрый способ проверки рассмотрим.

Нажмем на стрелку слева от самого неэффективного слова "одежда". Откроется вложенный список.

Цветом фона выделены словосочетания, в ответ на запросы с которыми нет кликов: "одежды китая" и "одежды беременных". Кликнем по ним и посмотрим на пары Запрос+Реклама.

Как видим, это примеры неудачных текстов. Предлагается одежда, но на интерес пользователя к "из Китая" и "для беременных" реклама не отвечает. Кликов нет, и эти показы без кликов снижают эффективность анализируемой нами группы — всех запросов со словом "одежда".

Идем дальше. Для группы запросов со словом "одежда" самое неэффективное словосочетание — "одежды магазин". Расчет выполнен по вышеописанному алгоритму. Кликнем по стрелке слева от этого словосочетания и увидим еще один раскрывшийся список, это анализ рекламы по запросам со словами "одежда" и "магазин". В этом списке снова видим подсвеченные строки: "одежды магазин молодежной", "одежды магазин турции", "одежды магазин спортивной" и др. Выполним ту же проверку, посмотрим на соответствия рекламы запросам.

То же самое — ОТТО предлагает одежду, но совсем не ту, которую спрашивают пользователи. И эти показы тоже снижают CTR рекламы по всем запросам со словом "одежда".

Можем пойти еще дальше в анализе словосочетаний и взглянуть, почему пользователи так мало кликают по рекламе ОТТО в ответ на запросы со словосочетанием "интернет магазин модной одежды".

И снова увидим, что текст рекламных объявлений не очень хорошо соответствует букве поискового запроса.

Как видим, причину низкого отклика рекламы ОТТО в ответ на запросы со словом "одежда" удалось найти, не прибегая к анализу позиций и конкурентов. Она — в слабой проработке т.н. "семантики", в ответ на устойчивые популярные типы запросов не были созданы отдельные идеально соответствующие запросам объявления.

ДЛЯ ЧЕГО МОЖЕТ ПРИГОДИТЬСЯ ТАКОЙ АНАЛИЗ.

Анализ неэффективных слов и словосочетаний может быть полезен, во-первых, рекламистам, ведущим большие кампании. Он быстро указывает направление, следуя которому вы можете быстро получить максимальный эффект в улучшении показателей рекламной кампании.

И, во-вторых, аналитикам, в чьи задачи входит аудит рекламных кампаний. Пропущенные при заказе стоп-слова, вроде "бисмарка" и "дикса" — это всего лишь мелкие ошибки. Объективно доказанный низкий отклик в ответ на запросы, в точности соответствующие сфере интересов рекламодателя - серьезный повод задуматься о необходимости что-то менять в рекламной кампании.