Одно из ведущих преимуществ контекстной рекламы – возможность рассчитать эффективность каждого клика, каждой фразы, вплоть до размера полученного дохода. Любителям математики статистическая обработка результатов приносит настоящее удовольствие, поскольку показателей и формул для их расчёта – предостаточно.
Грамотная настройка рекламной кампании – это полдела, необходимо проводить регулярные тесты и работать над её улучшением. Ведение кампании позволяет добиться четырёхкратного увеличения прибыли. Но прежде чем начинать этот процесс, следует чётко представлять, что анализировать и какие статистические данные для этого понадобятся. В противном случае вместо движения по путеводным маячкам получатся неуклюжие попытки попасть «пальцем в небо».
Разбор каждого из показателей будет достаточно подробным, с выводом и объяснением формул, поэтому те, кто не любит и не понимает математику, могут в каждом разделе знакомиться с определением показателя и формулой для расчёта, пропуская все доказательства и аргументы.
Первых два параметра необходимо рассчитывать в первую очередь, поскольку именно они отражают общую эффективность рекламной кампании и помогают рассчитать стоимость клика. Формулы для их расчёта напоминают школьную математику, а CTR и вовсе считается автоматически в интерфейсе Яндекс.Директа.
CTR
Это количество кликов относительно числа показов, выраженное в процентах:
Расчёт этого показателя происходит автоматически в интерфейсе личного кабинета. Зайдя во вкладку «Мастер отчётов» раздела «Статистика», можно получить данные для любого параметра: по площадкам, по регионам, по дням недели, по UTM-меткам, по ключевым фразам, по позициям показа, по устройствам пользователей и т.д. Для снижения стоимости входа в каждом блоке демонстрации Яндекс учитывает CTR по данному блоку, однако во время проведения тестов важно будет сравнивать величину этого параметра по как можно большему числу показателей.
CTR отражает привлекательность объявления для потенциальных клиентов, но оценивать только по его величине работу директолога неверно. Не существует и каких-либо определённых границ, позволяющих отнести полученный результат к какому-либо уровню эффективности. При этом следует помнить, что достоверные результаты получаются при наличии не менее 1000 показов.
CV
CV – показатель конверсии сайта, который рассчитывается как отношение количества посетителей, оставивших заявку, к общему числу посещений:
Этот показатель отражает способность сайта продавать товар либо услугу. Рекомендуем считать не общую конверсию, а отдельно по каждому источнику трафика, ключевому запросу, дню недели и времени суток. Выполнить эту задачу будет гораздо проще, если до запуска рекламной кампании настроить аналитические инструменты – выставить цели в Яндекс.Метрике и прикрепить к ключевикам UTM-метки. В этом случае все онлайн обращения можно будет обработать и вычислить конверсию. Если предусмотрена возможность прямого обращения посетителей по телефону, то используют сервисы коллтрекинга, позволяющие получить подробную статистику по каждому звонку.
Количество обращений – это хорошо, но превалирующее значение имеет качество заявок и звонков. Если конверсия высока, но клиенты приходят неинтересные, то необходимо тестировать объявления и корректировать содержание сайта (посадочных страниц). Как и в случае с CTR, дать конкретные рекомендации и показатели, к которым стоит стремиться – невозможно. На конверсию влияет качество трафика, сезонность, бизнес-ниша и десятки других параметров. Но, безусловно, если горячие ключевики не дают даже 1% конверсии, то тут следует проводить полномасштабные коррекционные работы. Зная конверсию, всегда можно рассчитать оптимальную стоимость клика по каждому ключевику.
Эффективность взаимодействия привлечённых посетителей с веб-ресурсом помогают проанализировать следующих четыре показателя. Их изменения отслеживают во время проведения А/Б-тестов, но математических формул здесь не применяется. Все данные оценивают в разрезе кампаний, отдельных групп объявлений, ключевиков, по дням недели и времени суток. Достоверные результаты получаются при наличии не менее 100 кликов, а статистку получают в конструкторе, сводя информацию по источникам трафика.
Время на сайте
Этот показатель отражает проведённое человеком время на сайте. По нему можно судить о степени заинтересованности данного посетителя в содержимом и самом предложении. Здесь уже появляются нижние границы нормы: для одностраничников – от 40 секунд, для обычных сайтов – от 1,5 минут. Как правило, среди всех посещений появляются единичные визиты, длящиеся по несколько часов, что влияет на общий показатель среднего времени. Однако реальная статистика учитывает время, характерное для большинства переходов.
Показатель отказов
С одной стороны, для этого показателя также важно время, проведённое посетителем на сайте, с другой стороны, он отражает долю тех посетителей, которые закрыли страницу, не пробыв на ней и 15 секунд. Соответственно, это были случайные визитёры или они не нашли то, что искали. Чем ниже этот показатель, тем качественнее трафик. По горячим ключевикам он не должен превышать отметку в 20%.
Глубина просмотра
Эти данные актуальны для многостраничных сайтов: чем больше просмотренных страниц, тем выше заинтересованность аудитории. Но при этом среднее количество просмотренных страниц необходимо соотносить с количеством заказов. Так, если в среднем визитёры посещают 4-5 страниц, но при этом лишь малая часть из них оставляет заявку, то возможно, структура сайта непродуманна и человеку приходится «метаться», разыскивая нужную информацию.
Количество вернувшихся
Этот показатель указывает на высокую заинтересованность аудитории, точное попадание в цель рекламным объявлением и содержанием посадочной страницы. При этом источник повторного перехода не важен: новое объявление, закладка в браузере и пр., важен сам факт повторного визита. Минимальная величина для целевого трафика определяется на уровне 10%. Его можно вычислить самостоятельно, перейдя в Метрике по следующему пути «источники/сводка/рекламные системы». Здесь будет отражено общее количество переходов с Директа и число повторных визитов. Разделив второе число на первое и умножив результат на 100%, можно будет оценить уровень заинтересованности потенциальных клиентов.