Как самый неоднозначный селектор параметров аналитики Яндекса помогает разработать стратегию рекламы в сфере недвижимости, объясняет Глеб Карпов, контекстолог цифрового агентства для девелоперов AGM.
Содержание
Проблема
Часто в рекламных размещениях Яндекс Директ на рынке жилой недвижимости мы можем увидеть следующую картину:
Таблица 1. Размещение в канале Яндекс Директ с оценкой эффективности
Этот результат может привести к решению отключить неэффективные кампании и сосредоточить бюджет и усилия только на наиболее прибыльных местах размещения. В этом случае на большом расстоянии получаем следующее изображение:
Диаграмма 2. График брендовых запросов во времени
Хотя эффективнее было бы проследить путь клиента и оценить канальную и внутриканальную атрибуцию.
При чем здесь атрибуция?
Модель атрибуции — Этот линейкана основе чего система анализа и компания атрибуты конверсии маркетинговый канал или рекламная кампания.
Какие существуют типы моделей атрибуции?
1. Последний клик – последний клик или последнее взаимодействие.
Лид закрепляется за переходом из Поиска Яндекса — последнего канала взаимодействия перед совершением покупки. Последний канал удаляет всю ценность конверсии.
Приложение:
- проекты с быстрым циклом транзакций, например интернет-магазины;
- оценка вклада каналов «давления»: ретаргетинг, рассылки;
- оценить баланс между первым касанием и ремаркетингом в алгоритмических кампаниях Яндекс Директ: МК, ТК, ЭПК в комплексе атрибуции по первому/последнему/последнему косвенному клику;
- оценка эффективности алгоритмов «давления» Яндекс Директа при постановке пересекающихся целей, например, корзины.
Ошибки использования/интерпретации:
- неверная интерпретация в проектах с длинным транзакционным циклом;
- оценка размещения в СМИ;
- интерпретация результатов не является частью комплекса атрибуций первая/последняя/последняя и не является прямым кликом.
- Первый клик – первый клик или первое взаимодействие.
Лид присваивается переходу с рекламы ВКонтакте — первого канала взаимодействия канала. Первый канал удаляет всю ценность конверсии.
Приложение:
- проекты с длительным циклом сделки, например b2b, покупка автомобиля или недвижимости;
- при запуске рекламы в СМИ;
- оценить использование автоматического таргетинга в Яндекс Директ;
- оценить производительность сети или сложных инструментов в Яндекс Директ по неявно генерируемому значению.
Ошибки использования/интерпретации:
- использование данных первого клика без оценки всех непрямых атрибуций первого/последнего/последнего перехода;
- Оценка SAS при первом обращении, независимо от качества трафика и последующей квалификации запросов.
- Последний клик не прямой – последний значительный/косвенный переход.
Лид присваивается переходу канала, совершенному за шаг до последнего касания, записанному как прямой переход — в данном случае Яндекс/cpc.
Приложение:
- для более точной оценки влияния каналов в том же пуле задач, что и Last Click;
- оценить косвенное влияние каналов на повышение узнаваемости бренда или сдерживаемый спрос.
Ошибки использования/интерпретации:
- неверная интерпретация в проектах с длинным транзакционным циклом;
- оценка размещения в СМИ;
- интерпретация результатов не является частью комплекса атрибуций первая/последняя/последняя и не является прямым кликом.
- Последний клик из Яндекс Директ — последний переход с Яндекс Директ.
Лид всегда закрепляется за переходом из Яндекс Директ (если этот канал присутствовал в контакте), независимо от фактического канала транзакции.
Приложение:
- для более точной оценки влияния Яндекс Директа на цепочку взаимодействия.
Ошибки использования/интерпретации:
- интерпретация результатов не является частью комплекса атрибуций первая/последняя/последняя и не является прямым кликом.
- Автоматическое распределение — расширенная модель атрибуции Last Click от Яндекс Директ, основанная как на привычных алгоритмах, так и на новых технологиях и принципах, например, учет домохозяйств на основе обезличенных данных.
Модель полезна для лучшей оценки влияния Live-рекламы на конверсии и ускорения формирования кампаний на этом канале.
- Нестандартные моделикоторые редко используются на практике обычными специалистами (например, линейная модель, временной распад, позиционная и управляемая данными атрибуция (цепи Маркова, вектор Шепли).
Как знание моделей атрибуции может помочь вам оптимизировать ваши кампании
Прежде всего, давайте определимся, к какому виду бизнеса относится наш проект. Недвижимость — это, как правило, бизнес с длительным циклом транзакций, составляющим 90–180 дней, с множеством рекламных материалов и интеграций. На основе этой информации мы строим карту контактов с клиентом в Метрике перед выполнением целевого действия. Отчеты -> Аудитория -> Всего посещений (период взаимодействия – от 90 (желательно), целевое действие – первичный звонок:
Отмечаем количество первичных запросов, поступающих от:
- 1-е касание – 296;
- 2-3 касание – 156;
- 4-7-я клавиша – 70 и т. д.
Далее включаем в группировку метрику «Дней с первого посещения»; Здесь вы можете разбить отчет более подробно, используя значения «Всего посещений» и «Дней с момента первого посещения (подробно)». Анализ полученного отчета показывает, что в первый день посткликовой рекламы совершается почти 64% целевых посещений с диапазоном от 1 до 7 посещений в день посещения. Далее по эффективности идет второй день знакомства с брендом, а третье место достается интервалу от 64 до 127 дней.
Что это говорит нам:
- мы подтвердили реальными данными длительный транзакционный цикл проекта;
- Нам важны как каналы оповещения и охвата, так и каналы привлечения нового трафика, поддержания интереса и ретаргетинга.
Вторым шагом будет анализ каналов и рекламных кампаний в совокупности. Прежде всего / Последний / Последний клик не прямой. Для этого используем отчеты Метрики «Источники, Сводка» (Отчеты -> Источники -> Источники, сводка) и «Прямое, краткое» (Отчет -> Источник -> Директ, сводка) за анализируемый период.
Параметры отчета «Источники, сводка» для оценки влияния рекламы на целевые действия в нерекламных каналах:
- период анализа – от 90 (предпочтительно);
- робототехника – только люди;
- атрибуция – последний значимый переход (мультиустройство);
- сегмент – для людей, у которых есть: Источники – Первый источник трафика – Рекламная система – Все системы;
- целевое действие – основной интересующий запрос (или их комбинация, например, отправка всех форм).
Заключение: за 90 дней потенциальные покупатели из поисковых систем, впервые столкнувшиеся с предложением проекта, коснувшись одного из рекламных каналов, представленных в метрике, совершили 17 первоначальных звонков с типом «Звонок».
Параметры отчета «Директ, сводный» для оценки влияния размещения РСЯ на последующие целевые действия в других рекламных кампаниях Яндекс Директ:
- период анализа – от 90 (предпочтительно);
- робототехника – только люди;
- атрибуция – последний значимый переход (мультиустройство);
- сегмент – для людей, у которых есть: Источники – Первый источник трафика (кроссдевайс) – Директ – Кампания – РСЯ…;
- целевое действие – основной интересующий запрос (или их комбинация, например, отправка всех форм).
Вывод: за 90 дней потенциальные покупатели из рекламной системы Яндекс Директ осуществили 79 целевых действий, 15 из которых были осуществлены после посещения сайта Brand Search RK и узнавания о предложении проекта благодаря кампании РСЯ.
Итак, собирая отчеты в различных комбинациях о первом и последнем касании рекламных каналов и контента в органических каналах продвижения, вы сможете более системно подойти к разработке стратегии продвижения и разработке медиаплана и избежать проблем, упомянутых в начале.
