Сегодня очередной пост-подарок конкурентам! 🙂 Может, правда, показаться довольно нудным. 🙁
Итак. Как мы делаем оптимизацию рекламных кампаний своих клиентов с помощью математической статистики. Вскользь об этом я уже упоминал в этом моем посте, но сейчас расскажу все прям по пунктам. Записывайте! 🙂
Погнали!
В Директ (и Adwords) мы обязательно пробрасываем все конверсионные (транзакционные) цели, как-то продажа, получение онлайн заявки или контактов потенциального клиента. Затем, после накопления достаточной статы по результативности рекламных кампаний, начинаем регулярно (раз в неделю) проводить оптимизацию.
Что она включает [по пунктам, как и обещал 😉 ]:
- Оптимизация ключевых слов (запросов) по CTR.
Мы рассчитываем средний CTR по каждой рекламной кампании, а затем сравниваем его с CTR по каждому ключевому слову по методу сравнения выборочных средних на основе стандартного т-Критерия Стьюдента [с обязательным учетом степеней свободы, то есть в данном случае числа кликов по каждому ключу! о_О ]. Все расчеты проводятся автоматически нашим скриптом на основе API.
Те запросы, по которым значение t-Критерия меньше порогового (минус 2 сигмы), мы отключаем. Они показали себя статистически значимо хуже средних показателей рекламной кампании. Одновременно запросы выводятся в файл протокола работы скрипта для ручного контроля человеком.
Период, за который происходит расчет статистики, мы выбираем от 3 месяцев до 1 года, в зависимости от ниши и бюджета РК. После того, как этот период пройдет, стата по ключевому слову станет пустой, и слово в рекламной кампании снова автоматически включится скриптом, чтобы проверить результативность в новых условиях. Но иногда этот пункт мы не включаем, и неэффективные слова отключаются раз и навсегда!
Также принимается во внимание наличие лидов по запросу. Если была хотя бы одна конверсия за период, то ключевое слово в любом случае НЕ отключается, его анализ конверсионности проводится согласно п.3. - Оптимизация площадок для показа в РСЯ по CTR.
Тут все происходит аналогично ключевым словам. То есть считаем средний CTR по РК и сравниваем с CTR по каждой площадке показов с учетом т-Критерия Стьюдента и числа степеней свободы (отлично работает при получении буквально от 2-3 кликов!).
Но по рекламным площадкам мы дополнительно выводим еще и те площадки, по которым CTR статистически значимо ВЫШЕ среднего! Зачем? А вот подумайте! 🙂 😉
Да, верно! Для того, чтобы отфильтровать скликивание. Такие площадки просматриваются в ручном режиме и подозрительные блокируются. Сколько мы выявили таким образом склика сложно даже передать словами (по крайней мере цензурными 😉 )! - Оптимизация ключевых слов по конверсии и/или стоимости лида/заявки/продажи/ROI.
Аналогично п.1 мы рассчитываем среднюю конверсию (или стоимость лида/заявки, или ROI) по рекламной кампании, а потом по каждому запросу. И снова сравниваем по т-Критерию Стьюдента.
И снова те запросы, которые показали себя статистически значимо хуже средних отключаются с отправкой на ручной контроль.
На самом деле этот пункт оптимизации подстраивается под каждого клиента индивидуально. Например, некоторым подходит любая стоимость лида вообще, некоторым ниже определенной планки, а у некоторых по каждой РК своя планка конверсии, цены лида или ROI. Все это забивается в логику работы скрипта-оптимизатора и контролируется в ручном режиме человеком. - Оптимизация площадок для показа в РСЯ по конверсии и/или стоимости лида/заявки/продажи/ROI.
Тут все полностью аналогично п.3, только в разрезе рекламных площадок.
Площадки, которые показали себя статистически значимо лучше средних по этому показателю, мы, по понятным причинам, дополнительно никак не анализируем. 🙂 - Ключевые запросы и площадки для показов в РСЯ с большим процентом отказов.
Да, в новой версии API можно получать данные по проценту отказов из Метрики в разрезе запросов и площадок показа.
Тут мы уже не используем т-Критерий, а просто отбираем запросы и площадки с процентом отказов выше заданного (как правило, в районе 70, но это сильно зависит от ниши!) и выводим их для ручного контроля оптимизатором.
Таким образом дополнительно фильтруются площадки от склика, а также выявляются нецелевые запросы или запросы со смешанным интентом.
Вот такой получился кратенький мануал. Пользуйтесь! 😉 🙂
А у меня на этом все, обращайтесь, как всегда, за качественной настройкой и ведением рекламных кампаний в Интернет!