Оценка и анализ эффективности работы контекстной рекламы (на примере интернет-магазина)

Рис.13 - Диаграмма просмотра популярных категорий товаров на сайте с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Метрика

Так, проанализировав данный отчет, модно сделать вывод о том, что наиболее популярной категорией товаров являются категория «ботинки» - 29,1 %, а также категория - «сапоги на каблуках» - 14,5%. Данная информация позволяет сделать вывод о том, что с категорийными кампаниями упомянутых выше товаров необходимо провести оптимизационные работы, а также пересмотреть рекламный бюджет.

Рис.14 - Таблица географии посещения пользователей с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Метрика

Более того, было проанализировано географическое положение пользователей, переходящих на сайт с рекламных объявлений, посредством чего было выявлено что наиболее активными городами в пределах РФ являются Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург и Краснодар.

Проанализировав поведенческие метрики и выявив необходимые данные для понимания целевого портрета аудитории и совершения в дальнейшей оптимизации точных корректировок ставок, необходимо детальнее проанализировать работу рекламных кампаний. Для этого этапа необходимо выявить следующие проблемные точки и аспекты в анализируемом периоде, с помощью статистических отчетов Яндекс.Директа и анализа количественных метрик эффективности

Рассмотрим для анализа представленную таблицу со статистикой по поисковым и сетевым кампаниям за 4 месяца, а также графики по представленным данным:

Таблица 4

Отчет по рекламным кампаниям Яндекс.Директ с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ



Рис.15 - График конверсий на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ

Рис.16 - График дохода на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ



Рис.17 - Гистограмма ДРР на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ

На основании представленных выше таблицы и графиков, можно сделать вывод о том, что CTR рекламных кампаний на поиске отличается высоким уровнем (среднее значение CTR = 11,67%), однако к концу периода прослеживается тенденция спада показателя кликабельности до 10,8 %. Что касается CTR рекламных кампаний в сети, то здесь также прослеживается отрицательная динамика, что доказывает спад показателя в декабре до 0,44%. Стоит также отметить тот факт, что рекламные кампании в сети приносят примерно на 63% ((46418-6383)/ 6383= 62,7%) больше конверсий, чем поисковые кампании. Более того, можно сделать вывод о том, что к концу анализируемого периода произошел резкий подъем уровня конверсий в сетях до 31694. Также стоит отметить, что сетевые кампании приносят на 53% ((7757240-5057600)/5057600= 53,37%) больше дохода, чем поисковые кампании, а ноябрь в анализируемом периоде принес больше всего дохода, как с поиска, так и с сетевых кампаний.

Говоря об окупаемости вложенных инвестиций в рекламные кампании, на основе данных о доходах и расходах был посчитан показатель ROI= ((доход - расход)/ расход) * 100%. Из данных, представленных в таблице 4, можно сделать вывод о том ROI как на поиске, так и в сети - высокий (в поисковых кампания средний ROI за анализируемых период= 1516% >100%; в сетевых кампаниях ROI = 490% >100 %). Известно, что показатель окупаемости инвестиций является одним из основных при оценки эффективности продвижения в e-Commerce. Высокий показатель ROI анализируемых рекламных кампаний доказывает тот факт, что кампании на поиске и в сети в целом работают эффективно, однако к концу анализируемого периода можно заметить спад показателя на поиске примерно в 1,5 раза, в сети в 2,5 раза. Что касается следующего, немаловажного показателя эффективности, дающего максимально объективную оценку эффективности рекламных кампаний - ДРР, стоит отметить, что доля рекламных расходов рекламных кампаний на поиске за анализируемый период примерно в 3 раза ниже чем доля расходов в сети, что подтверждает эффективность поисковых рекламных кампаний. Однако необходимо отметить то факт, что ДРР как на поиске, так и в сети, в среднем, демонстрируют низкий уровень ДРР, что подтверждает мысль о том, что уровень расходов от общей прибыли рекламодателя на поиске составляет только 6,66%, а в сети 18,43%.

Для того, чтобы проанализировать эффективность работы рекламных кампаний детальнее, поисковые кампании были сгруппированы на брендовые, категорийные и общие, а кампании в сети на ретаргетинговые, кампании на конкурентов и смарт баннеры.

Рассмотрим изученные раннее метрики эффективности работы рекламных кампаний в динамике за анализируемый период в различных поисковых кампаниях и кампаниях в сети.

Проанализировав представленный график CTR метрики, можно сделать вывод о том, что наиболее кликабельными объявлениями на поиске являются рекламные объявления брендовой кампании, что в ноябре составило 24,29% при позиции показа равной 1,8. Однако, стоит отметить, что с самым низким CTR являются кампании категорийные, по которым отслеживается отрицательная динамика, что доказывает значение 4,51% в декабре, а также позиция показа, равная в среднем 5,92. Анализируя CTR сетевых рекламных кампаний, можно отметить общую тенденцию спада уровня данного показателя к концу анализируемого периода, однако высокий уровень кликабельности показали кампании по конкурентам, а самый наименьший ретаргетинговые кампании.

Рис.18 - График CTR, % на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Рис.19 - График конверсий на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

На основе представленных данных по конверсиям можно выявить, что наиболее конверсионными рекламными кампаниями на поиске являются брендовые рекламные кампании, так в конце анализируемого периода данные кампании принесли 1357 конверсий, однако самыми неэффективными являются категорийные рк, которые в декабре показали всего 48 конверсий. Что касается рекламных кампаний в сетях, конверсионными являются кампании со смарт баннерами, благодаря которым в октябре пришел самый высокий уровень конверсий - 3723. Однако также стоит отметить положительную динамику кампаний по конкурентам, которые к концу анализируемого периода принесли 2708 конверсий.

Рис.20 - График CPC, руб. на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Проанализировав стоимость клика, можно выявить, что наименьшую стоимость клика приносят брендовые кампании, в то время как общие поисковые кампании получили наиболее высокую стоимость клика в декабре и составили 7,42 рубля. Более того, можно заметить положительную динамику снижения цены клика в два раза у категорийных рекламных кампаний. Говоря о кампаниях в РСЯ, то самой низкой ценой клика обладают кампании по конкурентам, в среднем цена не превышает 5 рублей. Однако самую высокую цену клика имеют кампании со смарт баннерами в конце анализируемого периода и составляют 20,06 рублей.



Рис. 21 - График CPO, руб на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Для того чтобы проанализировать, уровень рекламных расходов на совершение одного заказа за анализируемый период, с помощью отчетов Яндекс.Метрики были выявлено количество достижений цели - совершение покупки в соответствии с рекламными кампаниям. Так, рассмотрев рисунок 21, было выявлено, что уровень CPO, брендовых кампаний на поиске примерно в 32 раза меньше уровня СРО категорийных рекламных кампаний и в 24 раза меньше общих поисковых кампаний. Стоит отметить тот факт, что значение СРО категорийной кампании на поиске в сентябре, составляющее 10376,93 превышает значение среднего чека (8242,50 руб.) на 2134,43 руб., что говорит о неэффективном использовании рекламного бюджета на категорийную поисковую кампанию в начале анализируемого периода [рис. 22]. Однако можно заметить тенденцию снижения уровня СРО по данной кампании в 3 раза к концу периода. Говоря о рекламных кампаниях в сети, можно заметить тенденцию роста уровня СРО ремаркетинговой кампании. Более того, необходимо отметить, что наименьшее значение СРО имеют кампании со смарт баннерами, значение которых в среднем составляет 1926 рублей.



Рис. 22 - График AOV, руб на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Рис. 23 - График CPA, руб на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Рассмотрев стоимость целевого действия на основе полученных данных, можно сделать вывод о том, что CPA брендовых кампаний на поиске примерно в 40 раз меньше, чем CPA категорийных кампаний и составляет в среднем 9,63 рубля. Говоря о стоимости целевого действия кампаний в РСЯ, стоит отметить, что самым дорогими являются конверсии ремаркеттинговых кампаний, в декабре значение CPA составило 261,42 рубля. Однако наименьшим значением CPA обладают рекламные кампании на конкурентов и составляют в среднем 40 рулей.

Рис. 24 - График CTB, % на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Анализируя следующий показатель - CTB, можно отметить, что наибольшим коэффициентом конверсии обладают вновь брендовые кампании на поиске, в среднем составляя 31,82 %, имея наивысшее значение в ноябре. Наименьшее значение CTB принадлежит категорийным кампаниям, в среднем составляя 2,41%, что примерно в 15 раз меньше значений брендовых кампаний. Что касается кампаний в РСЯ, то самыми эффективными по данному показателю являются ретаргетинговые кампании, коэффициент конверсии которых составляет в среднем 7,68%, однако в декабре наблюдается спад данного значения. Рекламные объявления со смарт баннерами имеют наименьший коэффициент конверсии, в декабре значение составило 4,95 %.

Анализируя метрику стоимости привлечения клиента - CAC, стоит отметить, что самыми дорогими привлеченными клиентами являются клиенты, пришедшие с категорийных поисковых кампаний, в среднем составляющие 1019 рублей, где максимальное значение в сентябре достигло 1396,76 рублей. Поисковые брендовые кампании показали наименьшее значение стоимости привлечения клиента и к концу периода составили 45,41 рубль. Говоря о кампаниях в РСЯ кампании на конкурентов имеют наименьшее значение стоимости привлечения клиента и в среднем составляют 103 рубля, в то время как рермаркетинговые кампании превышают данные значения более чем в 4 раза и в конце анализируемого периода составили значение CAC в 735 рублей.

Рис.25 - График CAC, руб на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс Метрика

Проанализировав детально качественные и количественные метрики рекламных кампаний на поиске и в сети в системе Яндекс.Директ, стоит перейти к подсчету и анализу следующего важного для оценки эффективности рекламных кампаний показателя - LTV клиента. LTV позволит спрогнозировать какой доход компания получает с одного клиента за все время взаимодействия и выстроить дальнейшую стратегию оптимизации по регулированию длительности цикла совершения сделки и увеличить вероятность повторной покупки. Так, для того чтобы спрогнозировать значение LTV клиента с помощью сервиса веб-аналитики Яндекс Метрика была применена сегментация пользователей на отчете «Заказы», а именно добавлен сегмент пользователей, совершивших количество визитов >1 за отчетный период, более того, добавлен сегмент пользователей совершивших достижение цели - «Заказ оформлен» > 1, также добавлен сегмент пользователей, пришедших по рекламе Яндекс.Директ, дата последнего визита которых состоялась в январе. Таким образом, данная сегментация в отчете позволит отследить пользователей, совершивших повторные покупки за определенный промежуток времени. Стоит отметить, что для отображения данных была осуществлена группировка по месяцу первого визита, для того чтобы определить длительность цикла совершения сделки.

Рис. 26 - Таблица электронной коммерции «Заказы» с сегментацией

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс Метрика

Так, на основе представленных данных было выявлено, что количество покупателей с временем жизни 1 месяц составляет 20 человек, которые приносят доход 177 430 рублей, так можно сделать вывод о том, что LTV клиента с временем жизни 1 месяц = 177430/20 = 8871,50 рублей. Более того, наглядно можно сравнить значение LTV за 1 месяц, со значение LTV пользователя со временем жизни 3 месяца, равное 36800/4 = 9200 рублей. Таким образом, на основании полученных результатов, можно сделать вывод о том, что пользователь со временем жизни 3 месяца приносит больше дохода, чем клиент со продолжительностью жизни 1 месяц, однако количество посетителей в первом случае, составляет всего 4 человека, что доказывает мысль о том, что необходимо оптимизировать данный показатель как для первой группы пользователей, так и для второй.

Проанализировав рекламные кампании в Яндекс.Директ, необходимо перейти к анализу кампаний в Google Ads. Так, рассмотрев рекламный кабинет компании и активные рекламные кампании за анализируемый период, было выявлено, что запущены поисковые брендовые кампании и ремаркетинговые кампании в КМС, а также запущена умная категорийная кампания в сети, преимуществом которой является автоматизированные процессы: автоматизированное назначение ставок, создание объявлений, а также автоматический выбор таргетингов. Для того чтобы оценить эффективность их работы необходимо перейти к анализу показателей за рассматриваемый период. Рассмотрим для анализа представленную таблицу со статистикой и рассчитанными показателями эффективности по поисковым и сетевым кампаниям за 4 месяца, основанных на отчетах Google Ads и Google Analytics.

Таблица 5

Отчет по рекламным кампаниям Google Ads с 1.09.2019 - 01.01.2020

	Показы	Клики	CTR %	Расход, руб	Конверсии	Доход, руб	ROI,%	ДРР,%
Поиск	4396425	73684	1,7%	210248,17	1237	2179970	937%	9,64
КМС	13189275	221052	1,90%	630744,51	3925	6539910	982%	11,45

Так, на основе представленных данных в таблице, можно сделать вывод о том, что кампании, функционирующие в контекстно-медийной сети, демонстрируют незначительно большую эффективность, чем поисковые брендовые кампании. Несмотря на уровень показов и кликов, который можно увидеть у сетевых кампаний, в целом, у показателя кликабельности - CTR примерно одинаковый уровень значений в двух типах кампаний: поисковые кампании - 1,7%, кампании в сети - 1,9%. Более того, стоит отметить, что несмотря на разный уровень конверсий, уровень дохода и расходов, в целом, показатель рентабельности так же имеет примерно одинаковый уровень значений. Так ROI поисковых кампаний составляет 937%, а ROI кампаний в КМС составляет - 982%, что доказывает мысль об эффективности работы рекламных кампаний (ROI поисковых и сетевых кампаний > 100%). Что касается метрики, отражающей долю реальных рекламных расходов -ДРР, то данный показатель в КМС примерно на 2% больше, чем у поисковых кампаний. Стоит отметить, что для более детального анализа рекламных кампаний, необходимо рассмотреть эффективность работы каждой категории кампаний за анализируемый период. Рассмотрим для анализа представленные гистограммы с рассчитанными показателями эффективности по отдельным поисковым и сетевым кампаниям за 4 месяца, основанных на отчетах Google Ads и Google Analytics.

Рис.27 - Гистограмма конверсий на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

На основе данных по конверсиям, представленных на графике, можно сделать вывод о том, что наибольший уровень конверсий приносят смарт кампании, значения которых превышают значения брендовых и ремаркетинговых кампаний более чем в 1,5 раза.

Рис.28 - Гистограмма CPC на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Что касается данных по стоимости клика, представленных на гистограмме, можно сделать вывод о том, что данное значение во всех трех типах рекламных кампаний достигает примерно одинакового уровня близкое значению в 3 рубля. Это выдвигает мысль о том, что кампании Google Ads, в целом, приносят значительно недорогие клики в сравнении с Яндексом, где наименьшим значением CPC является значение поисковых брендовых кампаний, среднее значение которых равно 3,08 рубля, а наибольшим значение в ретаргетинговые кампании - 16,26 рублей.

Рис.29 - Гистограмма CPA на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Рис.30 - Гистограмма CАС на поиске и в сети с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Говоря о стоимости целевого действия, можно сделать вывод о том, что уровень показателя CPA как в поисковых кампаниях, так и в кампаниях КМС вновь имеет примерно одинаковый уровень, однако можно заметить тенденцию небольшого роста стоимости во всех трех типах кампаний.

Анализируя стоимость привлечения клиента, можно сделать вывод о том, что менее дорогими привлеченными клиентами, являются клиенты пришедшие со смарт кампаний, что касается брендовых кампаний на поиске, а также ремаркетинговой кампании, то в данном случае прослеживается положительная динамика роста показателя к концу анализируемого периода, однако в целом их значения CАС находятся примерно на одном уровне и достигают среднего значения в 423,5 рублей и 411,9 рублей соответственно.

Рис. 31 - Гистограмма CTB на поиске и в сети

с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Анализируя коэффициент конверсии, стоит отметить, что данный показатель имеет наибольшее значение в сравнении с другими рекламными кампаниями в смарт кампаниях, однако значения показателя СTB у поисковых и ремаркетинговых кампаний вновь имеет примерно одинаковый уровень: 1,69% и 1,67% соответственно. Сравнивая данный показатель с CTB кампаний в Яндекс.Директ, то можно сделать вывод о том, что данная метрика в Google Ads намного ниже, что выдвигает мысль о том, что коэффициент продуктивности кампаний в Google ниже коэффициента продуктивности рк в Яндекс.



Рис.32 - Гистограмма CPO на поиске и в сети

с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Анализируя стоимость оформленного заказа, можно сделать вывод о том, что в связи со значительным снижением количества достижения цели «оформление заказа», к концу анализируемого периода у брендовых и ремаркетинговых кампаний, CPO у данных кампаний составило 27746 рублей и 66590 рублей соответственно. Данные значения превышают показатель AOV [рис. 22] примерно в 3 раза и 6 раз соответственно, что выдвигают мысль о неэффективном использовании рекламного бюджета, а также высокой вероятности некачественном рекламном объявлении.

Рис.33 - Гистограмма AOV на поиске и в сети

с 1.09.2019 - 01.01.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Так, проведя детальный анализ количественных показателей эффективности рекламных объявлений на поиске и в сети, как в рекламных системах Яндекс. Директ, так и в Google Ads, был выявлен ряд как положительных и эффективных аспектов в работе рекламных кампаний, так и отрицательных аспектов, которые снижают эффективность работы рекламных объявлений, тем самым снижая экономические показатели дохода для компании.

Таким образом, на основе проведенного анализа можно сделать вывод о том, что необходимо произвести оптимизацию категорийных и общих рекламных кампаний на поиске в системе Яндекс. Директ, более того, необходимо снизить уровень значений CPO ретаргетинговых кампаний. Говоря о рекламных кампаниях в системе Google Ads, то стоит отметить, что кампании нуждаются в увеличении уровня показателя CTB, а также снижении уровня стоимости оформленного заказа CPO как на поиске, так и в сети, где уровень значений превышал к концу анализируемого периода в 3 и 6 раз значение среднего чека - AOV.

2.2 Разработка рекомендаций для проведения оптимизационных работ в рекламных кампаниях

Таким образом, на основе проведенного анализа активных рекламных кампаний на поиске и в сети Яндекс Директ, и выявленных проблемных аспектов, можно сделать вывод о том, что необходимо оптимизировать категорийную поисковую кампанию, а именно:

1) Необходимо увеличить значение кликабельности (CTR) объявлений, посредством анализа соответствия поисковых запросов ключевым запросов, добавления новых минус слов в кампании и увеличения уровня релевантности объявлений.

2) Необходимо увеличить уровень конверсии объявлений за счет стратегии оптимизации конверсий, которая позволит получить максимальное количество целевых визитов на сайт, удерживая среднюю цену конверсии. В декабре количество конверсий в категорийной кампании составило всего 48.

3) Более того, несмотря на низкое количество конверсий у категорийных кампаний, они имеют самое высокое значение показателя CPA в сравнении с другими поисковыми кампаниями. Этот вывод так же подтверждает необходимость в оптимизации стратегии данной кампании, а также в проведении бюджетирования.

4) Необходимо увеличение коэффициента конверсии CTB в данной кампании, что подтверждает рекомендации об увеличении качества рекламного объявления, качества получаемого трафика и изменении стратегии оптимизации.

5) Необходимо пересмотреть бюджет на категорийные кампании по ботинкам и сапогам, так как именно эти категории товаров являются наиболее популярными по просмотрам среди пользователей, согласно сервису веб-аналитики Яндекс. Метрика.

Говоря о следующей поисковой кампании, которая относится к категории «общие», стоит отметить, что данная кампания также нуждается в работах по оптимизации:

1) Необходимо снизить значение CPO (в декабре значение достигло 5333,89), посредством анализа рекламных объявлений, поисковых запросов и аудитории, выявления эффективных аспектов и повышения на них уровня ставки.

2) Необходимо также увеличение коэффициента конверсии CTB, что вновь выдвигает рекомендации об увеличении качества рекламного объявления, качества получаемого трафика и изменении стратегии оптимизации.

3) Необходимо произвести анализ поисковых запросов, с выявлением наиболее конверсионных ключевых запросов в рекламных объявлениях и повышение на них целевой ставки.

4) После анализа поисковых запросов необходимо произвести чистку минус-фраз, для того чтобы увеличить качество рекламных объявлений и исключить их показ по нерелевантным запросам.

5) Необходимо проанализировать наполнение рекламного объявления, добавив релевантные уникальные торговые преимущества продукта и CTA.

Переходя к рекомендациям по оптимизации рекламных кампаний в сети, стоит отметить, что необходимо:

1) Для увеличения конверсий ретаргетинговой кампаниии и снижения CPO ретаргетинговых кампаний и кампаний на конкурентов создать релевантные объявления под каждый сегмент пользователей, на которых направлена эта рекламная кампания. Более того, необходимо произвести мониторинг площадок размещения и удалить нецелевые площадки.

2) Оптимизировать данные кампании по стратегии средняя цена за конверсию, которая будет нацелена на пользователей, выполняющих указанные конверсии, что позволит повысить для них ставки.

3) Необходимо настроить ретаргетинговые рекламные кампании в соответствии с долгосрочными интересами пользователей [рис. 5,6], а также исключить рекламные площадки с такими тематиками, по которым возможные интересы пользователей сайта по аффинити-индексу стремятся к нулю.

Более того, помимо рекламных кампаний в системе Яндекс. Директ, в оптимизационных работах также нуждаются рекламные кампании Google Ads:

1) Необходимо увеличить количество конверсий брендовых кампаний на поиске посредством включения стратегии максимизации конверсии для данных кампаний.

2) Необходимо увеличить уровень CTB у кампаний как на поиске, так и в КМС, а также усовершенствовать качество рекламного объявления, проанализировать поисковые запросы, с выявлением наиболее конверсионных ключевых запросов в рекламных объявлениях и повышение на них ставки, произвести добавление минус-фраз, посредством чистки поисковых запросов, а также усовершенствовать наполнение рекламных объявлений.

3) Необходимо снизить уровень CPO у брендовых и ремаркетинговых кампаний, увеличив качество рекламного объявления, а также воспользоваться оптимизатором конверсии, который позволит корректировать целевую цену необходимой конверсии.

Более того, необходимо учесть данные по портрету целевой аудитории, а именно долгосрочные интересы для настройки ремаркетинговых кампаний, данные по демографии - пол и возраст, а также данные по типу и моделям устройств, для того чтобы сделать необходимые корректировки ставок в рекламных кампаниях.

Выводы по главе 2

Таким образом, в данной главе были детально проанализированы качественные и количественные показатели эффективности работы рекламных кампаний в системе Яндекс. Директ и Google Ads с помощью сервисов веб-аналитики Яндекс.Метрика и Google Analytics. Посредством данного анализа за 4 месяца: с 1.09.2019 - 01.01.2020, было выявлено, что более высокий уровень трафика на сайт интернет-магазина поступает с такого источника, как Яндекс.Директ, что превышает уровень трафика с Google Ads более, чем в 2 раза. Более того, было выявлено, что такой качественный показатель, как глубина просмотра достигает наивысшего значения от перехода с почтовых рассылок. Однако значение глубины просмотра сайта с рекламных объявлений Яндекс.Директ и Google Ads составляет 2,6 и 2,1 соответственно, что является достаточно низким значением, так как оптимальным значением глубины просмотра для интернет-магазина является значение 4,6. Для увеличения данного показателя необходимо усовершенствовать навигацию на сайте, а также вести на релевантные страницы в рекламных объявлениях, с помощью корректных и релевантных ссылок. Также с помощью анализа выявлен портрет целевой аудитории интернет-магазина, а именно долгосрочные интересы пользователей и их демографические признаки, что станет полезным при настройке ретаргетинговых кампаний, а также при создании корректировок ставок.

Более того, детальнее проанализировав рекламные кампании в системе Яндекс.Директ, было выявлено, что доход с кампаний в РСЯ приносит на 53% больше дохода, чем поисковые кампании. Также стоит отметить, что концу анализируемого периода был выявлен спад ROI - окупаемости рекламных кампаний, как на поиске, так и в РСЯ. Стоит также отметить, что выявлены наиболее эффективные кампании в системе Яндекс.Директ: на поиске - брендовые кампании, в сети наиболее эффективными показали себя кампании со смарт баннерами. Что касается кампаний в Google Ads, то наиболее конверсионными и эффективными стали «умные» кампании - смарт в КМС. Необходимо отметить, тот факт, что для тех рекламных кампаний, по которым были выявлены проблемные аспекты в эффективности работы на основе анализа и подсчета маркетинговых показателей, в данной главе были разработаны рекомендации для проведения оптимизационных работ. Таким образом, все разработанные рекомендации для оптимизации работы рекламных кампаний будут учтены и внедрены в следующей третьей главе данной работы, с целью увеличения эффективности их работы и увеличения уровня экономических показателей для компании.

3. Внедрение рекомендаций в рекламные кампании и оценка результатов эффективности проведенной оптимизации

3.1 Сравнительный анализ экономических показателей до и после оптимизации рекламных кампаний

На основе рекомендаций, которые были разработаны в предыдущей главе на основе оценки и анализа маркетинговых показателей рекламных кампаний в системе Яндекс.Директ и Google Ads в период с 1.09.2019 по 1.01.2020, были внедрены следующие изменения:

1) В категорийных рекламных кампаниях на поиске в системе Яндекс.Директ вместо стратегии «Оптимизация кликов» была выбрана стратегия ручного управления с оптимизацией, после чего были применены такие условия в корректировке ставок, как:

- понижение ставки на 50% для всех смартфонов, по причине того, что по ранее проведенному анализу по второй главе было выявлено, что большая часть пользователей совершает переходы на сайт с десктопных устройств.

- однако несмотря на то, что десктопные устройства лидируют по переходам на сайт, среди смартфонов большее количество переходов совершают пользователи с устройства Iphone, по этой причине была применена корректировка - плюс 20% на Iphone.

- более того, благодаря анализу пользователей по демографическому признаку, было выявлено, что наибольшее количество пользователей составляют пользователи женского пола, а пользователи младше 18 лет не являются целевой аудиторией интернет-магазина. По этой причине были применены следующие корректировки ставок: пользователи младше 18 лет - 100%, мужчины -100%, женщины +20%.

2) Проанализировав популярные категории товаров, было также выявлено, что самыми популярными категориями товаров являются ботинки и сапоги, по этой причине было утверждено увеличение дневного бюджет на данные категорийные кампании на 10%.

3) Более того, с помощью отчёта по поисковым запросам в Яндекс. Директе, были проанализированы 5 000 поисковых запросов, по которым показывались рекламные объявления, после чего был выявлен ряд новых минус фраз, содержащих названия интернет-магазинов конкурентов, нецелевые запросы и категории товаров, которых нет в продаже в рекламируемом интернет-магазине.

4) Помимо анализа поисковых запросов, с помощью мастера отчета были выявлены наиболее конверсионные и кликабельные ключевые фразы, на которые в категорийных кампаниях были повышены ставки на 10%.

Рис. 34 - Гистограмма сравнения значений CTR

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Стоит отметить тот факт, что после применения данных оптимизационных работ и корректировок в категорийных кампаниях была выявлена положительная динамика в изменениях таких показателей как CTR, CPA, CAC, СTB, а также произошел небольшой рост в уровне конверсий в период с 10.01.2020 - 31.04.2020. Данный период выбран для того, чтобы оценить изменения эффективности работы рекламных кампаний в рамках равных по длительности временных промежутков - 4 месяца. Изменения в рекламные кампании были внесены 2.01.2020, после чего кампаниям было дано время на переобучение, примерно 7 дней. Рассмотрим гистограмму для сравнения показателя кликабельности - CTR до и после оптимизационных работ.

На основе представленных данных можно сделать вывод о том, что уровень показателя CTR заметно улучшился, видна положительная динамика на протяжении всего анализируемого периода после внедрения оптимизационных работ. Среднее значение CTR с сентября по декабрь составило - 8%, а с января по апрель увеличилось на 2% до 10%.

Рис. 35 - Гистограмма сравнения значений CPA

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Что касается стоимости целевого действия - CPA, стоит отметить, что в данном случае показатель не значительно демонстрирует положительную динамику. Только к концу анализируемого периода после проведения оптимизации - в апреле, можно заметить снижение CPA примерно на 10 рублей в сравнении с декабрем.



Рис. 36 - Гистограмма сравнения значений CAC

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Рис. 37 - Гистограмма сравнения значений CTB

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Анализируя изменение стоимости привлечения одного клиента, можно заметить снижение данного показателя в сравнении с периодом до внедрения изменений. Так к концу анализируемых периодов можно увидеть разницу в 183 рубля, где наименьшим значением является значение в апреле. Так среднее значение CAC до проведения оптимизации составляло 1019 рублей, в то время как значение показателя после оптимизации составило примерно 981 рублей.

Говоря о коэффициенте конверсии, можно сделать вывод о том, что благодаря проведенной оптимизации и оценке эффективности рекламных кампаний, произошел значительный рост CTB, в среднем в 3 раза.

Более того, на основе разработанных рекомендаций, в поисковые общие компании так же были внесены следующие изменения:

1) Все общие кампании были переведены на ручную стратегию с оптимизацией, более того, применены корректировки ставок аналогичные категорийным кампаниям корректировки ставок на мобильные устройства и на пользователей по демографическим признакам.

2) Помимо корректировок были созданы 2 дополнительные общие кампании с геотаргетингом на Екатеринбург и Краснодар, так как пользователи с данных городов активнее всего переходят на сайт с рекламных объявлений после Москвы и Санкт-Петербург.

3) С помощью отчетов по поисковым запросам и его анализу в кампании также были добавлены: новый набор минус фраз и обновлены рекламные тексты посредством согласования с клиентом.

Итогом применения данных оптимизационных работ и корректировок в общих кампаниях стало уменьшение уровня показателя CPО, а также рост уровня дохода в сравнении с периодом до оптимизационных работ.



Рис. 38 - Гистограмма сравнения значений CPO

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

На основе представленной гистограммы и представленных данных по показателю CPO, можно сделать вывод о том, что заметно значительное уменьшение стоимости оформленного заказа, что доказывает уменьшение среднего значения с 5082 рублей до 4072 рублей.

Рис. 39 - Гистограмма сравнения значений дохода

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Более того, на основе представленных данных можно сделать вывод о том, что произошло заметное увеличение дохода в сравнении с предыдущим анализируемым периодом. В среднем значение увеличилось на 2% с 81757 до 93391рублей.

После проведения оптимизационных работ в поисковых рекламных кампаниях, были внедрены изменения в ретаргетинговые кампании, а именно:

1) Помимо предыдущих корректировок ставок была добавлена корректировка на целевую аудиторию по базе клиентов +20 %.

2) Более того, добавлена корректировка на тот сегмент пользователей, которые были на сайте больше 1 сеанса +20%.

3) Помимо корректировок были добавлены интересы в ретаргетинг по интересам, которые были выявлены из отчета по долгосрочным интересам во второй главе, а именно «Финансы, «Красота и здоровье», «Подарки и цветы».

4) Более того, настроен ретаргетинг на сегменты тех пользователей, которые просматривали определенные карточки товаров на сайте более одного раза.

После применения данных изменений в структуре ретаргетинговых кампаний получилось снизить значение CPO, увеличить CTB, а также снизить значение показателя CPA.

На основе представленной гистограммы можно сделать вывод о том, что к концу анализируемых периодов значение стоимости оформления заказа снизилось примерно в 1,5 раза, что доказывает эффективность применимой оптимизации. В среднем значение CPO удалось снизить на 9%.



Рис. 40 - Гистограмма сравнения значений CPO

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Рис. 41 - Гистограмма сравнения значений CTB

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Говоря о значении CTB, стоит отметить, что значение коэффициента конверсии увеличилось в среднем на 12 % в сравнении с анализируемым периодом до применения оптимизации.

Помимо проведения оптимизационных работ для кампаний в системе Яндекс.Директ, были применены разработанные рекомендации и к кампаниям в Google Ads, а именно:

1) К брендовым поисковым кампаниям в качестве эксперимента применена стратегия максимизация конверсий.

2) С помощью отчета поисковых запросов произошло добавление новых минус- фраз в кампании.

Таким образом, частично получилось увеличить уровень конверсий, за счет чего снизить CPO и CPA показатели.

Рис. 42 - Гистограмма сравнения значений CPO

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

На основе представленной гистограммы можно сделать вывод о том, что посредством проведения оптимизационных работ поисковых брендовых кампаний, в среднем, значение стоимости оформленного заказа снизилось в 1,5 раза в сравнении с предыдущим периодом.



Рис. 43 - Гистограмма сравнения значений CPA

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Что касается динамики показателя CPA, то стоит отметить, что его значение так же снизилось в сравнении с предыдущим периодом, в среднем в 1,2 раза.

Разработанные рекомендации были также применены и к ремаркетинговым кампаниям, в которых были внедрены следующие изменения:

1) Все кампании переведены на стратегию ручного управления ставками с оптимизацией, после чего были применены ранее упомянутые корректировки ставок по демографии, по мобильным устройствам, а также применена корректировка по целевой аудитории и сегментам пользователей, посещавшие сайт более 1 сеанса.

2) Более того ремаркетинговые кампании были настроены на сегменты пользователей, которые просматривали карточки товаров более 1 раза, также на базу клиентов данного интернет-магазина и на пользователей, которые добавляли товар в корзину.

Посредством данных изменений была выявлена тенденция незначительно роста уровня конверсий, однако помимо этого, было выявлено значительное сокращение значений показателя CPO.



Рис. 44 - Гистограмма сравнения значений CPO

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Так, на основе представленных данных можно сделать вывод о том, что благодаря проведенной оптимизации ремаркетинговой кампании, значение CPO снизилось примерно в 4 раза, что доказывает эффективность внесенных изменений в структуру кампаний.

Рис. 45 - Гистограмма сравнения значений CTB

с 1.09.2019 - 01.01.2020/ с 10.01.2020-31.04.2020

*Сост. на основе статистических отчетов Google Ads и Google Analytics

Однако, несмотря на значительное снижение стоимости оформленного заказа, посредством оптимизации не удалось увеличить значение коэффициента конверсии, значения в сравниваемых периодах остались на одинаковом уровне [рис.45].

Вывод по главе 3

Так, на основе представленных результатов оптимизации в данной главе, можно сделать вывод о том, что были внедрены следующие изменения в рекламные кампании: изменения стратегии оптимизации в поисковых кампаниях Яндекс. Директ и Google Ads, настройка корректировок ставок как в поисковых кампаниях, так и в сетевых, настройка ретаргетинговых кампаний по сегментам и долгосрочным интересам, внесение изменений в список минус-слов кампаний, усовершенствование рекламных текстов - описаний рекламных объявлений с помощью выявления уникальных УТП интернет-магазина, а также урегулирование бюджета поисковой категорийной кампании. Посредством проведения данных оптимизационных работ были выявлены следующие положительные изменения в маркетинговых показателях кампаний в период с 10.01.2020 по 31.04.2020: в поисковых категорийных кампаниях Яндекс.Директ был выявлен рост CTR на 2%, однако значение CPA снизилось всего на 10 рублей, CAC удалось снизить на 183 рубля, а CTB увеличить в 3 раза; что касается поисковых общих кампаний, то в данном случае был снижен CPO на 20%, а показатель дохода увеличен на 2%. В ретаргетинговых кампаниях удалось снизить CPO на 9%, а CTB увеличить на 12%. Говоря о рекламных кампаниях в Google Ads, то здесь так же удалось улучшить маркетинговые показатели, а именно: у брендовых поисковых кампаний снизить значение CPO в 1,5 раз, а CPA снизить в 1,2 раза; что касается ремарктеинговых кампаний, то в данном случае удалось снизить только значение CPO в 4 раза, однако уровень CTB остался на прежнем уровне.

Заключение

На сегодняшний день контекстная реклама, являясь одним из эффективных каналов для продвижения, занимает лидирующие позиции в отрасли-интернет маркетинга. Несомненным является тот факт, что развитие данного канала и регулярный анализ и оценка эффективности работы рекламных кампаний приносит выгоду рекламодателям в виде положительных изменений в экономических показателях. В целом, оценка эффективности работы рекламных кампаний помогает рекламодателям определить уровень рациональности вложенных ими инвестиций в данный канал продвижения, иными словами уровень рентабельности и окупаемости. Очевидным является факт того, что не все рекламодатели осознают важность анализа эффективности рекламных кампаний, при этом вкладывая большие денежные средства на продвижения своего продукта в данный канал.

Так, в ходе проделанной работы была теоретически и практически доказана необходимость проведения анализа эффективности работы контекстных рекламных кампаний. В теоретической части данной работы изучены типы рекламных кампаний в Яндекс.Директ и Google Adwards, а также этапы создания поисковых рекламных кампаний и кампаний в сети. Изученная информация подтвердила мысль о том, что разновидность рекламных кампаний позволяет охватывать большие объемы целевой аудитории, эффективно удовлетворять потребительский спрос, а также формировать новый спрос у потребителей. Более того, были изучены метрики оценки эффективности работы контекстной рекламы, которые являются ключевыми показателями для проведения оптимизационной работы и подробно изучены способы, стратегии и этапы оптимизации рекламных кампаний. В ходе работы были также детально проанализированы качественные и количественные показатели эффективности работы рекламных кампаний с помощью сервисов веб-аналитики Яндекс.Метрика и Google Analytics. Посредством анализа и подсчета таких маркетинговых метрик как, CTR, CPC, CPA, CPO, CTB, CAC, AOV, ROI, LTV, ДРР, были выявлены наиболее и наименее эффективные рекламные кампании. Более того, был произведен анализ поведенческих метрик пользователей интернет-магазина, выявлены интересы пользователей, исследован трафик, поступающий на сайт, в зависимости от геолокации и типов устройств. На основе полученных результатов был разработан ряд уникальных рекомендаций по оптимизации неэффективных рекламных кампаний, которые были успешно внедрены в их структуру. После внедрения изменений в рекламные кампании были выявлена положительная тенденция в изменениях проблемных аспектов кампаний с период с 10.01.2020-31.04.2020. На основе проанализированных данных был выявлен рост таких показателей как CTR, CTB, Revenue, а также снижение показателей CPA, CAC и CPO. Так, в ходе данной работы была полностью достигнута поставленная цель и осуществлены все как теоретические, так и практические задачи для ее реализации.



Размещено на Allbest.ru

...