Сегодня продолжение темы про оптимизацию рекламных кампаний Яндекс.Директ с помощью скрипта на базе API и математической статистики.
Предыдущий пост по этому же кейсу тут. Там описан результат на начало июня. Сегодня разберем на конец июля.
Подробный пост по пунктам о том, что именно и как мы оптимизируем в рекламных кампаниях, можно почитать тут.
К нашему алгоритму оптимизации появилось небольшое дополнение. Теперь мы анализируем запросы и площадки показа еще по одному параметру: среднему проценту отказов.
Дело в том, что в каждой нише могут быть запросы с так называемым смешанным интентом. В этом случае процент отказов по ним может быть даже больше 50%. И в то же время рекламная кампания с таким средним процентом отказов будет нормально конвертить и приносить лиды по приемлемой цене.
И вот для таких случаев мы ввели отбор запросов и площадок по отличию от среднего процента отказов по рекламной кампании с помощью математической статистики. Работает очень неплохо. 🙂
Теперь непосредственно по кейсу. Смотрим график средней цены заказа за 90 дней.
Видим, что после прошлого моего кейса все вдруг стало как-то не очень. 🙁 Заказов вдруг стало меньше. Но в итоге мы все-таки вырулили и справились. 🙂
Что же мы делали?
Во-первых, как и прежде, еженедельно запускали скрипт оптимизации и правили рекламные кампании с помощь математической статистики с ручным контролем человеком.
А еще для более экстренного и радикального улучшения ситуации пришлось очень скурпулёзно проанализировать эффективность каждой РК [вот тут вручную, без скрипта, но тоже с привлечением мат.статы — куда ж без неё 😉 🙂 ] и перераспределить рекламный бюджет от менее эффективных к более эффективным. Именно это дало такой заметный эффект. Теперь средняя стоимость заказа меньше 8 т.р.! о_О
Что еще? Есть еще скрины из Метрики по переходам и лидам из Директа. Обратите внимание, что тут не заказы, а именно лиды.
А у меня на этом всё. Обращайтесь, как всегда за качественным ведением рекламных кампаний в Интернет.