«Не конверсией единой...» или советы по анализу больших контекстных кампаний

В последнее время мы достаточно часто сталкиваемся с анализом эффективности контекстной рекламы больших интернет-магазинов с множеством товарных категорий. Этот пост посвящен всего двум несложным советам, которые помогут более точно оценить эффективность каждой контекстной рекламной кампании для таких случаев.

1. Некоторым специалистам по контекстной рекламе свойственно сравнивать эффективность рекламы каждой товарной группы по ее общим показателям. Например, теперь уже любимый всеми показатель конверсии для этого применяется очень часто, чуть реже сравнение происходит по цене за достижение цели (или покупки). В этом случае в отчетах встречаются выводы такого типа: “Конверсия кампании А 0,5%, цена за достижение цели 100 рублей; конверсия кампании B 1%, цена за достижение цели 30 рублей. Мы рекомендуем понизить цены за клик в кампании А, а высвободившийся бюджет использовать в кампании B”. Вывод вполне понятный и, в общем случае, правильный. Вот только, что если кампания А рекламирует продажу яхт, а кампания B – весла для надувных лодок? Товары входят в совершенно различные ценовые категории и сравнивать их по показателям конверсии и цене за достижение цели ни в коем случае нельзя.

Пример, конечно, сильно утрирован, но это не меняет сути. Если рекламируется несколько товарных групп, необходимо для каждой из них подсчитать оптимальную цену, которую вы готовы тратить за привлечение одного покупателя в данной товарной категории. Для яхт эта цена будет, конечно, высокой, а для весел низкой. Далее эти цены необходимо рассматривать вместе с результатами работы кампании и, исходя из отклонения желаемой цены за клиента от реальной, делать выводы о перераспределении бюджетов между кампаниями и изменении цен за клик.

2. Второй совет также связан с особенностями самих товарных групп. Хорошо известно, что различные товары имеют различный цикл продажи. Поэтому, например, сотовые телефоны покупают достаточно быстро – если цена и способы доставки устраивают, а ювелирные украшения часто покупают после совета с женой, подругами жены или еще с кем-либо. В конечном итоге, для магазина нет никакой разницы сейчас произойдет покупка или днем позже, а вот для источника конверсии разница может быть существенной. Повторно посетитель может прийти на сайт для завершения покупки любым удобным ему способом – из закладки браузера, через поиск по названию магазина, через адресную строку браузера. При этом в реальности “заслугу” данной продажи можно отнести к первичному входу на сайт, который мог произойти в частности благодаря контекстной рекламе.

Таким образом, при сравнении конверсий и цен за достижение цели кампаний различных товаров (пусть даже из одной ценовой категории) необходимо учитывать товары с “отложенным спросом”, показатели которых могут быть существенно хуже остальных. Для этого прекрасно подходит инструмент мультиканальных последовательностей в Google Analytics, про который мы уже писали ранее.
Рассмотрим пример:

В отчете «Ассоциированные конверсии» мы рассмотрели показатели контекстной рекламы в разрезе кампаний. Хорошо видно, что для категории “Товары для детей” отношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему клику сильно отличается от среднего. Это значит, что именно для этой группы товаров более характерна покупка после повторного возвращения на сайт. Это может быть причиной низкого показателя конверсии данной кампании, хотя в реальности, помимо конверсий по последнему клику она привела значительно больше ассоциированных конверсий, чем другие кампании. А это значит, что эффективность данной кампании выше, чем то, что нам показывает ее показатель конверсии.