Согласитесь, 12 рублей за 1000 показов и 2 рубля за те же 1000 показов — вовсе не одно и то же. При одинаковом CTR 0,1 % и затратах на объявление (предположим, 100 рублей) ставка 12 рублей даст нам восемь кликов, а ставка 2 рубля — 50 кликов. Разница, как говорится, налицо.
Поэтому, если вас не устраивает стоимость целевого действия в кабинете, вариантов всего три:
• поменять сегмент аудитории, с которым вы работаете;
• поменять тизеры, которые на него откручиваются;
• поменять ставку оплат (поменять — не значит исключительно снизить; как вы помните, увеличение ставки оплат провоцирует увеличение охвата; а новые люди в охватах могут кликать куда активнее тех, кто видит рекламу по…дцатому кругу).
Охват и коэффициент охвата. Этот показатель нужен нам для оценки статистической значимости полученных данных и для управления процессом «выгорания» (рис. 6.3).
Как вы помните, 100 %-ный охват невозможен, а «выгорание» начинается по достижении отметки примерно 70 %. Какие решения стоит принимать на основании такого рода информации:
• поменять сегмент аудитории, с которым вы работаете;
• поменять тизеры, которые на него откручиваются;
• поднять ставку оплат (если перед этим вы опускали ее руками и наблюдаете в отчетности кабинета, что цифра охватов растет только за счет пользователей, уже видевших рекламу);
• подождать (особенно касается узких рыночных ниш; если аудитории стала надоедать ваша реклама, иногда лучше затаиться на 3–4 недели, визуально ребрендировать тизеры и попытаться снова, чем банально упираться и не замечать очевидного; что делать с «выгоревшим» рынком, я подробно рассказываю в главе 4).
Разумеется, две последние рекомендации работают только до определенной степени и тоже имеют «срок жизни».
Рис. 6.3
Промежуточные данные, касающиеся формата рекламы
Здесь нет и не может быть конкретной рекомендации хотя бы потому, что соцсети предлагают слишком много рекламных форматов. Поэтому покажу на примере.
Если перед вами стоит задача «получать просмотры видео», помимо уже перечисленных критериев, вам нужны данные о длительности просмотра. И если, допустим, 74 % пользователей прекращают просмотр ролика после первых десяти секунд, стоит принимать решение либо о полной замене рекламного видеоролика, либо о замене этих десяти секунд (иначе каков смысл такой рекламы). Эти данные есть в рекламных кабинетах всех социальных сетей, которые мы обсуждаем в рамках книги. Кстати, применительно к Facebook не забудьте в разделе меню «Аудитории» собрать отдельно сегмент посмотревших ваше видео и настроить на них дополнительный рекламный запуск.
Другой пример из практики. На самой первой «Битве таргетологов» я запустил в работу два поста: один на русском языке плюс изображение; второй — на украинском плюс видео. Посмотрите на цифры и скажите, какой из них эффективнее: тот, что на рис. 6.4, или тот, который на рис. 6.5.
«Тоже мне, задачка, — скажете вы, — разница в стоимости вовлечения — в девять раз. Конечно, второй эффективнее». Но если мы посмотрим данные по количеству кликов (не вовлечения, а именно кликов по ссылке в посте) (рис. 6.6), то увидим следующее. В первом случае 117 кликов (рис. 6.7). Во втором — четыре клика (рис. 6.8).
Что скажете теперь? Разница в количестве кликов — в 29 раз!
Какие выводы здесь нужно сделать? Во-первых, вывод о том, что для платного продвижения нужно обязательно добавлять в структуру тестов тот формат рекламы, который позволяет получать целевые действия максимально коротким путем (если это клики на сайт — значит, формат «Клики на сайт»; если просмотры видео — значит, «Просмотры видео»). Обратите внимание, я не говорю, что нужно использовать исключительно наиболее очевидные форматы, я говорю, что они обязательно должны быть в структуре тестов. А во-вторых, поверхностная аналитика может быть не только бесполезной, но и вредной. Думайте, какие промежуточные данные о рекламном запуске вам нужны, чтобы получить наиболее корректную информацию об эффективности своего запуска.
Рис. 6.4
Рис. 6.5
Рис. 6.6
Когда мы говорим о контентных проектах или выводе на рынок новых продуктов, скорее всего, ключевым параметром эффективности (не только на уровне рекламного кабинета) будет охватность. В экзотических случаях — плюс вовлечение (вовлечением считается любое действие по отношению к посту — клик на изображении, клик на кнопке «еще», «читать далее», лайк, коммент…), хотя у вовлечения все же есть CTR. Один из таких примеров я тоже разберу подробно в разделе с кейсами.
Задание для самостоятельной проработки № 9:подумайте, что нужно отслеживать на уровне исходящего трафика, если цель рекламной кампании — привести людей в конкретные места офлайн?
_________________________________________________
Рис. 6.7
Рис. 6.8
Аналитика входящего трафика
Малоопытные таргетологи часто принимают решение о продлении или остановке работы того или иного объявления на основании исходящей аналитики. И это самое печальное, что можно сделать. Ведь далеко не факт, что именно объявление с наиболее высоким CTR принесет максимум продаж (в реальности такой корреляции просто не существует; особенно если учитывать ретаргетинговые аудитории, здесь кликают мало, но если кликают, то покупают чаще).
Итак, на что стоит обращать внимание в структуре входящей аналитики и какие выводы делать?
• Процент отказов (один из ключевых факторов во входящей аналитике, потому что показывает, как много дошедших до сайта пользователей успели хоть как-то с ним проконтактировать) (рис. 6.9). По умолчанию отказом в «Яндекс. Метрике» считается событие, когда пользователь покинул сайт, проведя на нем менее 15 секунд; а вот в Google Analytics отказом считается уход с той же страницы, на которую пользователь «приземлился». Таким образом, «нормальный» процент отказов, при условии, что вы не лазили в настройки руками, для «Яндекс. Метрики» — 15–30 % (если выше — надо начинать переживать и закапываться в поведенческую аналитику) и 85–95 % — для Google Analytics.
