Рычаги управления эффективностью РК в Яндекс.Директе

Партнерский факты

Наталия Неелова

Директор производства,
Cubo.ru

Все равно кто бизнес, как онлайн, так и офлайн, быть ответе на вопрос, как понизить свою эффективность начнет строить воронку продаж. Любая пьяница представляет собой несколько этапов: до) какой степени людей знают о бизнесе, сколько заинтересовались, (в изъявили желание покупки и сколько ведь купили. Если мы говорим о контекстной рекламе, так, к сожалению, прямое влияние оно может показать только на первый этап воронки. За всем тем правильно выбирая целевую аудиторию, держи которую нужно показывать контекстную рекламу, по-человечески подбирая посылы в объявлениях, а главное работая с нужными словами, разрешено влиять и на другие этапы воронки продаж.

В системах контекстной рекламы существует что песку морского настроек, которые можно использовать угоду кому) увеличения эффективности рекламных кампаний. В этой статье да мы с тобой рассмотрим, как можно управлять различными настройками в Яндекс.Директе, (для того увеличить отдачу вашей рекламной кампании.

1. Делание со ставками

Один из самых быстрых способов возыметь на целевую аудиторию, ключевые трепотня, время показа – голосовать ставками. Предвидя, по каким запросам совершаются конверсии и какую ставку пропереть, чтобы занять высокие места, разрешено подобрать ставки, которые позволят получить максимальное цифра конверсий за выделенный бюджет. Автор этих строк автоматизировали этот процесс и разработали оптимизатор пруд.

Алгоритм подбора оптимальных ставок состоит изо нескольких шагов:

1) Происходит построение функциональных зависимостей до каждому параметру, определяющему конверсию через выставленной ставки:

Для поисковых кампаний:

Интересах контекстно-медийных кампаний:

2) На втором шаге вычисляются коэффициенты в (видах каждой ключевой фразы с учетом устаревания данных (бери слайде представлена зависимость ценности информации с ее возраста):

3) На основе данных 1-ого и 2-ого шага и с учетом ограничений соответственно выделенному бюджету и желаемому объему трафика происходит отыскивание ставок для каждого запроса (с через алгоритма GRG2): 

Работа оптимизатора была испытана получи тестовой выборке. Результат оказался положительным, усредненные информация представлены на графиках ниже:

Такие результаты только и можно получить и при ручном управлении РК, во всяком случае даже специалисту потребуется немало времени получи настройку и регулярный мониторинг эффективности. Оптимизаторы став берут всю сложную работу получи себя и качественно с ней справляются единовластно от объемов. Отметим, что завитушки слова идет не о биддерах, которые позволяют воплотить в жизнь только самые простые стратегии, а об оптимизаторах – профессиональных инструментах, предмет (сладчайших грез) которых давать не клики, а конверсии.

Без лишних разговоров оптимизатор ставок полноценно работает нате всех наших клиентских кампаниях и в среднем увеличивает плата конверсий на 20–30%, а это не предел. Cubo.Оптимизатор находится в статусе бесплатной бета-версии, и какой угодно желающий может оценить его результативность.

Далее рассмотрим инструментарий Яндекса, что мы добавили в работу оптимизатора Cubo и протестировали получи ряде проектов. Описание представим в формате выдвинутых гипотез и результатов, полученных нами в ходе тестирования.

2. Таксация поведенческих факторов

Гипотеза: Если для сайте нет много конверсий, в таком случае можно ориентироваться на поведенческие факторы сообразно каждой ключевой фразе. Со временем сие будет увеличивать конверсию сайта.

Факт: На большом объеме данных нами было запомнено, что чем выше конверсия, тем поведенческие границы (показатель отказов, глубина просмотра, продолжительность пребывания на сайте) лучше. К сожалению, напротив (хорошие показатели ведут всегда к высоким конверсиям) далеко не всегда верно, что логично, т.к. секьюритизация связана не только с лояльностью к сайту, однако еще и с условиями покупки, манерой обслуживания и т.д.

Ты да я предположили, что распределение бюджета бери ключевые запросы, которые приводят особо лояльный трафик, увеличит конверсии с сайта. Чтобы проверки этого предположения в рамках Оптимизатора став был разработан алгоритм учета поведенческих параметров:

• Ключевым запросам, числом которым за историю не было завершенно ни одной конверсии, присваивается перевод 0,01%. По всем остальным запросам присваивается настоящий показатель конверсии.
• Производится корректировка коэффициента конверсий через умножения на расчетный коэффициент числом каждому ключевому запросу по формуле:

• По мнению алгоритму ОПГ (GRG2) решается задача нелинейной оптимизации множества переменных, обозначающих ставки во (избежание каждого слова, при условии ограниченного бюджета и максимизации конверсий с учетом корректировочного коэффициента конверсий.

В результате эксперимента бери тестовых проектах общее число отказов с Яндекс.Директа сократилось получай 18%, а количество конверсий увеличилось на 43%.

Консультирование: Таким образом, даже выставляя ручной ставки по ключам, можно отводить. Ant. сливать больший бюджет (чтобы ключ попадал в спецразмещение) просто тем ключевым словам, которые получают конверсию аль приводят наиболее лояльный трафик.

3. Корректировка пруд с учетом таргетинга

Гипотеза: с помощью стандартных инструментов Яндекс.Директа по части корректировке ставок – а) мобильный/не нестационарный трафик, б) таргетинг по полу и возрасту, в) временной таргетинг только и остается увеличить конверсию за счет как положено сформированного сегмента.

Результат:

А) Функционал Директа позволяет проводить эксперименты с корректировками ставок, чтобы получать нужное добыча переходов со смартфонов. Например, в случае большого количества конверсий с мобильных устройств умножать ставку по ключу. Или наизворот, занижать ставку в случае, если тематика неважный (=маловажный) соответствует интересам мобильной аудитории.

Тестируя корректировку пруд по мобильности, мы столкнулись со сложностью выбора проектов держи тест – большинство сайтов не адаптированы подина мобильные системы. Но на тех сайтах, идеже конверсия с мобильных устройств есть и симпатия не хуже немобильного трафика, есть ждать положительные результаты.

На графиках продемонстрированы средние значения в соответствии с всем сайтам, участвующим в эксперименте.

Согласно нашей статистике, данный инструмент корректировки закругляйтесь полезен лишь 10% сайтов. Не больше и не меньше столько сайтов оказались адаптированными перед мобильные устройства в нашей выборке. В такого порядка ситуации остальным ресурсам было бы правильным отключить стабильный трафик и перераспределить бюджет на десктопные РК. Одначе в настоящий момент Яндекс не позволяет сие сделать. Однако, по неофициальным данным, сия доработка стоит в приоритет у команды Директа, и ее реализации не запрещается ждать со дня на будень.

Рекомендация: Если ваш сайт неважный (=маловажный) адаптирован под мобильные устройства река конверсий с данного сегмента нет, хоть тресни проверьте, выставлено ли у вас ограничение 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 помещение — пользователи определенного пола и возраста, годится. Ant. нельзя 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.

После результатам наших исследований данный внешность таргетинга подходит для сайтов с с выражением выраженной сегментацией аудитории по данным параметрам. В противном случае впечатление не наблюдается.

На графиках внизу представлены усредненные значения по экспериментальной выборке.

В) Самый великий эффект на всех сайтах обеспечивает корректировка пруд по временному таргетингу, но близ правильной настройке. Временной таргетинг позволяет настроить сеанс объявлений по расписанию (конкретные пора/часы) и таким образом сократить часть неэффективных показов. Корректировка осуществляется вдоль следующему алгоритму (отметим, что таковой же алгоритм легко адаптировать в целях работы таргетингов, описанных выше):

1) Собираются талант по каждому дню недели и часу по мнению визитам и лидам. Рассчитывается % конверсий.

2) Вследствие Z-критерий Фишера для каждого часа и дня недели рассчитывается, елико необходимо повысить или понизить ставку:

Идеже:

• CR – коэффициент конверсии
• TotalCR – сумма всех целевых визитов
• σ – стандартное отказ
• Visits – сумма всех визитов

3) Помощью интерфейс Яндекс.Директа происходит совмещение корректировки

Результаты оказались достаточно хорошими и представлены нате графиках ниже. Данный вид таргетинга годится для всех типов сайтов.

Со временем успешного эксперимента мы внедрили корректировку став по временному таргетингу в Cubo.Оптимизатор.

Консультация: Автоматизированный вариант корректировки доступен в качестве бесплатного инструмента «Cubo.Корректировщик». Симпатия позволяет по введенным вами данным детерминировать, какие коэффициенты временного таргетинга ничего не попишешь выставить. Перейдя по ссылке, загрузите обложка из Яндекс.Метрики, и вы получите и распишитесь таблицу с корректировочными коэффициентами, которую нужно забросить в настройки вашей рекламной кампании Директа.

4. Подсчет 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 плетение словес. Это позволит не упустить конверсионные требования.

Результат: Учет ассоциированных конверсий одного канала безвыгодный дал значительного роста показателей (см. графики). Сие связано с тем, что количество таких пересечений что-то (вкоротке – порядка 10–15%, а между каналами снова меньше – порядка 2–5%.

Рекомендация: На оперативность. Ant. неэффективность сильно влияет количество данных вдоль достижению цели. Поэтому если сайт приносит лиды безлюдный (=малолюдный) только через цели, но и сверх звонки, важно подключать динамический коллтрекинг и исследовать его данные при управлении ставками. В рамках наших экспериментов конверсию получилось приумножить в среднем на 21%, а CPA снизить получи и распишись 46%.

Наша цель – разработать комплекс инструментов для того работы с контекстными каналами, которые будут полезны рынку. Еще сейчас доступны для бесплатного тестирования такие инструменты, (языко Cubo.Оптимизатор и Cubo.Минусовка. Придать значение эффективность этих инструментов вы можете воспользовавшись ими в соответствии с адресу tools.cubo.ru. Любые вопросы сообразно работе инструментов вы можете дать, написав нам по адресу tools@cubo.ru. Нам важна ваша оборотная связь!

Источник