Анализ эффективности и оптимизация контекстной рекламы на примере
Бывает, что рекламная кампания в контекстно-медийных сетях выдает неплохие результаты по показам, кликам, CTR — но посетители, перешедшие по объявлениям на сайт, не конвертируются в покупателей. Почему?
Тому может быть много причин:
1. Ключевой запрос или текст объявления не соответствуют информации на посадочной странице.
2. Конкуренты выставили более низкую цену, и их объявления показываются рядом с вашими.
3. Благодаря рекламным кампаниям увеличился трафик на ваш сайт, но сервера его не выдерживают. Загрузка становится долгой. Пользователи уходят, не дожидаясь, когда сайт загрузится.
Прежде чем настраивать контекстную рекламу, специалисты Комплето проводят аудит прошлых рекламных кампаний. Такая аналитика позволяет сделать выводы о том, куда утекают деньги клиента, и какие неэффективные рекламные каналы нужно отключить.
В результате проведенных аудитов нам удалось выявить не приносящие клиентов кампании (которые съедали деньги впустую) и переключить средства на конверсионные направления. Как мы это сделали?
6 простых шагов: оптимизация контекстной рекламы, которая увеличит прибыльность вашего бизнеса
1. Основа контекстной рекламы — визуальная представленность объявлений
Анализ поисковой выдачи рекламных объявлений — наиболее простой способ понять, в чем вы проигрываете конкурентам. Так, в ходе анализа контекстной рекламы клиента стало понятно, что ряд объявлений требовал улучшений. Для повышения эффективности объявлений контекстной рекламы мы сделали следующее:
1. Добавили быстрые ссылки.
2. Указали цены на товары.
3. Добавили изображения.
4. Указали информацию о гарантии и доставке.
2. Анализ ключевых слов
Для проведения этих работ мы выгрузили данные по ключевым словам и провели анализ по достижению целей на сайте. Это позволило нам выделить наиболее конверсионные слова. Анализ показал, что при поиске продукции наиболее эффективными являются слова, содержащие упоминание бренда компании-производителя. А вот при поиске услуг бренд уже не имел значения, и заказы чаще всего приходили по словам, связанным непосредственно с видом предоставляемой услуги.
Эти данные позволили нам отключить слова с нулевым показателем конверсии и не тратить на них рекламный бюджет. Высвободившиеся деньги мы использовали для того, чтобы поднять ставки по наиболее конверсионным словам и увеличить поток целевого трафика на сайт.
3. Где разместить контекстную рекламу? Отчет по местам размещения
На следующем этапе работ мы провели анализ тематических площадок для размещения контекстной рекламы. В результате фильтрации по конверсиям было выявлено более 1700 (!) неэффективных площадок, на которые приходилось около 15% бюджета.
Рекламная кампания работала уже 7 месяцев, и все это время почти 15% всех денег расходовалось неэффективно (надо отметить, что при больших бюджетах эта цифра становится не такой незначительной). Благодаря аналитике, нам удалось сэкономить эти средства и снизить расходы на контекстную рекламу, повысив ее эффективность.
4. Анализ эффективности контекстной рекламы по дням
Далее наши специалисты по контекстной рекламе обратили внимание на тот факт, что количество посещений в рекламной кампании растет с воскресенья, в понедельник наступает пиковая точка, а затем количество переходов постепенно снижается в течение недели. При этом наиболее высокий показатель конверсии зафиксирован в середине недели. На основе этой информации можно было сделать вывод о том, что необходимо поднимать ставки именно в этот период. Но на самом деле это не так. Процент конверсии в среду и четверг был выше, чем в остальные дни только лишь за счет падения количества посетителей.
Чтобы сделать правильные выводы при анализе эффективности контекстной рекламы, нам понадобилось сравнить не только процентные, но и числовые показатели. В воскресенье и понедельник росло количество посетителей, а вместе с ним и число целевых действий, но из-за большого количества переходов на сайт процент конверсии снижался.
По итогам анализа рекламных кампаний по дням было принято решение о снижении ставок в дни, когда пользователи совершали наименьшее количество целевых действий на сайте. Сэкономленные деньги мы перераспределили на воскресенье и понедельник — именно на эти дни приходился пик покупательской активности. Это позволило привлечь больше посетителей, заинтересованных именно в заказе продукции и услуг компании.
5. Анализ посещаемости сайта по часам
Этот показатель позволил нам выявить время, в которое на сайт приходят клиенты, настроенные на покупку. Так, в ходе анализа мы выяснили, что максимальное число конверсий контекстной рекламы совершается в период с 7 до 14 часов.
По итогам аналитики было принято решение о разделении рекламных кампаний на ночную и дневную. Это позволило эффективнее управлять ставками и экономить бюджет в зависимости от времени суток.
На горизонтальной оси — часы в сутках
6. Анализ конверсий контекстной рекламы по городам
Следующим шагом на пути оптимизации контекстной рекламы клиента стал анализ конверсий в каждом отдельном городе. Мы выявили целый ряд городов с нулевыми конверсиями или с их минимальным количеством. Отключить показы в этих городах мы не могли, так как компания клиента работает на территории всей России и для нее принципиально важно присутствовать в поисковой выдаче каждого из крупных городов. Но нам необходимо было снизить влияние низкоконверсионных городов на показатели рекламы в городах с высокими показателями конверсии. Для решения этой задачи мы разделили рекламную кампанию на две группы. В первой осуществлялись показы в городах с низким показателем конверсий, а во второй — с высоким.
Эффективность контекстной рекламы: результаты
Раньше бюджеты клиента на контекст сливались в никуда. Команда Комплето исправила это. Вот что сделали наши специалисты:
1. Отключили 1700 неэффективных площадок.
2. Переключили около 15% бюджета на продающие форматы.
3. Перераспределили бюджет на показы в наиболее выгодные часы.
4. Увеличены ставки для городов с высокой конверсией.
5. Вынесли наиболее конверсионные ключевые слова в отдельную рекламную кампанию.
Показатели улучшились:
— Стоимость клика снизилась с 0,37 у. е. до 0,18 у. е.
— CTR — с 5% вырос до 10,8%
Зачем нужен анализ эффективности контекстной рекламы
Российские интернет-маркетологи ориентируются на CTR и процент конверсии (почему это путь в никуда — читайте здесь). Но при ближайшем рассмотрении эти показатели могут оказаться не совсем достоверными. Данные процентные показатели нужно сопоставлять с абсолютными значениями. Цена клика может снизиться не только из-за роста CTR, но и благодаря грамотному разделению рекламных кампаний — на основе веб-аналитики показателей сайта.
Аналитику контекстной рекламы необходимо делать на постоянной основе и отслеживать динамику изменений на больших временных срезах
Об основных инструментах аналитики — здесь
Время и деньги, затраченные на аналитику, впоследствии окупаются с лихвой. Ведь именно она позволяет принять меры, которые приведут вам клиентов.
