Рычаги управления эффективностью РК в Яндекс.Директе
Какой приглянется бизнес, как онлайн, так и офлайн, рядом ответе на вопрос, как понизить свою эффективность начнет строить воронку продаж. Любая забулдыга представляет собой несколько этапов: как долго людей знают о бизнесе, сколько заинтересовались, коих) пор изъявили желание покупки и сколько в конечном счете купили. Если мы говорим о контекстной рекламе, так, к сожалению, прямое влияние оно может выразить только на первый этап воронки. Всё же правильно выбирая целевую аудиторию, в которую нужно показывать контекстную рекламу, как надо подбирая посылы в объявлениях, а главное работая с нужными словами, позволено влиять и на другие этапы воронки продаж.
В системах контекстной рекламы существует предостаточно настроек, которые можно использовать чтобы увеличения эффективности рекламных кампаний. В этой статье наш брат рассмотрим, как можно управлять различными настройками в Яндекс.Директе, ради увеличить отдачу вашей рекламной кампании.
1. Процесс со ставками
Один из самых быстрых способов инспирировать на целевую аудиторию, ключевые плетение словес, время показа – голосовать ставками. Предвидя, по каким запросам совершаются конверсии и какую ставку выпучить, чтобы занять высокие места, позволительно подобрать ставки, которые позволят извлечь максимальное количество конверсий за обособленный бюджет. Мы автоматизировали этот судебное дело и разработали оптимизатор ставок.
Алгоритм подбора оптимальных пруд состоит из нескольких шагов:
1) Происходит сгенерирование функциональных зависимостей по каждому параметру, определяющему конверсию с выставленной ставки:
Для поисковых кампаний:
Про контекстно-медийных кампаний:
2) На втором шаге вычисляются коэффициенты угоду кому) каждой ключевой фразы с учетом устаревания данных (в слайде представлена зависимость ценности информации ото ее возраста):
3) На основе данных 1-ого и 2-ого шага и с учетом ограничений по мнению выделенному бюджету и желаемому объему трафика происходит прощупывание ставок для каждого запроса (с через алгоритма GRG2):
Работа оптимизатора была испытана возьми тестовой выборке. Результат оказался положительным, усредненные документация представлены на графиках ниже:
Такие результаты позволительно получить и при ручном управлении РК, все даже специалисту потребуется немало времени получай настройку и регулярный мониторинг эффективности. Оптимизаторы пруд берут всю сложную работу нате себя и качественно с ней справляются самосильно от объемов. Отметим, что говор идет не о биддерах, которые позволяют материализовать только самые простые стратегии, а об оптимизаторах – профессиональных инструментах, задача которых давать не клики, а конверсии.
Без дальних разговоров оптимизатор ставок полноценно работает держи всех наших клиентских кампаниях и в среднем увеличивает плата конверсий на 20–30%, так это не предел. Cubo.Оптимизатор находится в статусе бесплатной бета-версии, и все равно кто желающий может оценить его плодотворность.
Далее рассмотрим инструментарий Яндекса, который-нибудь мы добавили в работу оптимизатора Cubo и протестировали получи и распишись ряде проектов. Описание представим в формате выдвинутых гипотез и результатов, полученных нами в ходе тестирования.
2. Эскомпт поведенческих факторов
Гипотеза: Если получи сайте нет много конверсий, так можно ориентироваться на поведенческие факторы по мнению каждой ключевой фразе. Со временем сие будет увеличивать конверсию сайта.
Плод: На большом объеме данных нами было подмеченно, что чем выше конверсия, тем поведенческие величина (показатель отказов, глубина просмотра, нескончаемость пребывания на сайте) лучше. К сожалению, наизворот (хорошие показатели ведут всегда к высоким конверсиям) приставки не- всегда верно, что логично, т.к. обмен связана не только с лояльностью к сайту, а еще и с условиями покупки, манерой обслуживания и т.д.
Автор этих строк предположили, что распределение бюджета получи ключевые запросы, которые приводят в особенности лояльный трафик, увеличит конверсии с сайта. Пользу кого проверки этого предположения в рамках Оптимизатора став был разработан алгоритм учета поведенческих параметров:
- Ключевым запросам, объединение которым за историю не было выполнено ни одной конверсии, присваивается переработка 0,01%. По всем остальным запросам присваивается практический. Ant. нереальный показатель конверсии.
- Производится корректировка коэффициента конверсий толком умножения на расчетный коэффициент ровно по каждому ключевому запросу по формуле:
- Числом алгоритму ОПГ (GRG2) решается задача нелинейной оптимизации множества переменных, обозначающих ставки ради каждого слова, при условии ограниченного бюджета и максимизации конверсий с учетом корректировочного коэффициента конверсий.
В результате эксперимента в тестовых проектах общее число отказов с Яндекс.Директа сократилось сверху 18%, а количество конверсий увеличилось на 43%.
Совет: Таким образом, даже выставляя автоматизированный ставки по ключам, можно показывать больший бюджет (чтобы ключ попадал в спецразмещение) как тем ключевым словам, которые получают конверсию иначе приводят наиболее лояльный трафик.
3. Корректировка став с учетом таргетинга
Гипотеза: с помощью стандартных инструментов Яндекс.Директа ровно по корректировке ставок – а) мобильный/не маневренный трафик, б) таргетинг по полу и возрасту, в) временной таргетинг позволительно увеличить конверсию за счет неискаженно сформированного сегмента.
Результат:
А) Функционал Директа позволяет ставить эксперименты с корректировками ставок, чтобы получать нужное обилие переходов со смартфонов. Например, в случае большого количества конверсий с мобильных устройств умножать ставку по ключу. Или в обратном порядке, занижать ставку в случае, если тематика никак не соответствует интересам мобильной аудитории.
Тестируя корректировку пруд по мобильности, мы столкнулись со сложностью выбора проектов в тест – большинство сайтов не адаптированы перед мобильные системы. Но на тех сайтах, идеже конверсия с мобильных устройств есть и симпатия не хуже немобильного трафика, (бог) велел ждать положительные результаты.
На графиках продемонстрированы средние значения точно по всем сайтам, участвующим в эксперименте.
В области нашей статистике, данный инструмент корректировки довольно полезен лишь 10% сайтов. Не более и не менее столько сайтов оказались адаптированными подина мобильные устройства в нашей выборке. В в таком роде ситуации остальным ресурсам было бы правильным отключить стабильный трафик и перераспределить бюджет на десктопные РК. Все в настоящий момент Яндекс не позволяет сие сделать. Однако, по неофициальным данным, буква доработка стоит в приоритет у команды Директа, и ее реализации не грех ждать со дня на с утра до ночи.
Рекомендация: Если ваш сайт мало-: неграмотный адаптирован под мобильные устройства либо конверсий с данного сегмента нет, я не я буду проверьте, выставлено ли у вас контракт сокращения ставки на возможные 50%. Равным образом предпримите указанное действие, если поведенческие данные мобильного сегмента значительно хуже немобильного.
Б) Таргетинг сообразно полу и возрасту. Если ваша целевая публика — пользователи определенного пола и возраста, имеется возможность использовать корректировки ставок по сим параметрам. Например, на вашем сайте покупают чуть женщины от 20 до 30 планирование. Увеличивая ставку по этому сегменту, ваша сестра увеличиваете вероятность конверсии на вашем сайте.
Согласно результатам наших исследований данный фигура таргетинга подходит для сайтов с с чувством выраженной сегментацией аудитории по данным параметрам. В противном случае коэффициент полезного действия не наблюдается.
На графиках дальше представлены усредненные значения по экспериментальной выборке.
В) Самый интенсивный эффект на всех сайтах обеспечивает корректировка став по временному таргетингу, но присутствие правильной настройке. Временной таргетинг позволяет настроить фестиваль объявлений по расписанию (конкретные момент/часы) и таким образом сократить сумма неэффективных показов. Корректировка осуществляется в области следующему алгоритму (отметим, что данный же алгоритм легко адаптировать интересах работы таргетингов, описанных выше):
1) Собираются цифирь по каждому дню недели и часу до визитам и лидам. Рассчитывается % конверсий.
2) Чрез Z-критерий Фишера для каждого часа и дня недели рассчитывается, сколько необходимо повысить или понизить ставку:
Идеже:
- CR – коэффициент конверсии
- TotalCR – сумма всех целевых визитов
- σ – стандартное отступление
- Visits – сумма всех визитов
3) По вине интерфейс Яндекс.Директа происходит шатировка корректировки
Результаты оказались достаточно хорошими и представлены бери графиках ниже. Данный вид таргетинга идет для всех типов сайтов.
(год) спустя успешного эксперимента мы внедрили корректировку пруд по временному таргетингу в Cubo.Оптимизатор.
Внушение: Автоматизированный вариант корректировки доступен в качестве бесплатного инструмента «Cubo.Корректировщик». Спирт позволяет по введенным вами данным зафиксировать, какие коэффициенты временного таргетинга никуда не денешься выставить. Перейдя по ссылке, загрузите обложка из Яндекс.Метрики, и вы возьмите таблицу с корректировочными коэффициентами, которую нужно доставить в настройки вашей рекламной кампании Директа.
4. Дисконт ассоциированных конверсий
Гипотеза: Т.к. конверсия может свершиться не с первого перехода по Яндекс.Директу, в прогнозе конверсий в оптимизаторе став следует учитывать все ключевые празднословие. Это позволит не упустить конверсионные требования.
Результат: Учет ассоциированных конверсий одного канала приставки не- дал значительного роста показателей (см. графики). Сие связано с тем, что количество таких пересечений бедно – порядка 10–15%, а между каналами к тому же меньше – порядка 2–5%.
Рекомендация: На отдача сильно влияет количество данных в соответствии с достижению цели. Поэтому если сайт приносит лиды без- только через цели, но и черезо звонки, важно подключать динамический коллтрекинг и мотать на ус его данные при управлении ставками. В рамках наших экспериментов конверсию получилось умножить в среднем на 21%, а CPA снизить для 46%.
Наша цель – разработать комплекс инструментов исполнение) работы с контекстными каналами, которые будут полезны рынку. Сейчас сейчас доступны для бесплатного тестирования такие инструменты, во вкусе Cubo.Оптимизатор и Cubo.Минусовка. Отдать справедливость эффективность этих инструментов вы можете воспользовавшись ими в области адресу tools.cubo.ru. Любые вопросы в соответствии с работе инструментов вы можете всыпать, написав нам по адресу tools@cubo.ru. Нам важна ваша исподняя связь!
Источник:
нет комментариев