Рычаги управления эффективностью РК в Яндекс.Директе

Партнерский матерьяльчик

Наталия Неелова

Директор производства,
Cubo.ru

Каждый кому не лень бизнес, как онлайн, так и офлайн, рядом ответе на вопрос, как поднять свою эффективность начнет строить воронку продаж. Любая углубление представляет собой несколько этапов: как людей знают о бизнесе, сколько заинтересовались, как много изъявили желание покупки и сколько по сути купили. Если мы говорим о контекстной рекламе, так, к сожалению, прямое влияние оно может обнаружить только на первый этап воронки. Все же правильно выбирая целевую аудиторию, нате которую нужно показывать контекстную рекламу, по совести подбирая посылы в объявлениях, а главное работая с нужными словами, не возбраняется влиять и на другие этапы воронки продаж.

В системах контекстной рекламы существует мало ли настроек, которые можно использовать в целях увеличения эффективности рекламных кампаний. В этой статье я рассмотрим, как можно управлять различными настройками в Яндекс.Директе, для того чтобы увеличить отдачу вашей рекламной кампании.

1. Творение со ставками

Один из самых быстрых способов воздействовать на целевую аудиторию, ключевые пустозвонство, время показа – голосовать ставками. Предвидя, по каким запросам совершаются конверсии и какую ставку выставить, затем чтобы занять высокие места, можно подогнуть ставки, которые позволят получить максимальное часть конверсий за выделенный бюджет. Наш брат автоматизировали этот процесс и разработали оптимизатор став.

Алгоритм подбора оптимальных ставок состоит с нескольких шагов:

1) Происходит построение функциональных зависимостей вдоль каждому параметру, определяющему конверсию с выставленной ставки:

Для поисковых кампаний:

Интересах контекстно-медийных кампаний:

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

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

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

Такие результаты только и остается получить и при ручном управлении РК, обаче даже специалисту потребуется немало времени для настройку и регулярный мониторинг эффективности. Оптимизаторы став берут всю сложную работу получи и распишись себя и качественно с ней справляются беспричинно от объемов. Отметим, что стиль идет не о биддерах, которые позволяют сбыть только самые простые стратегии, а об оптимизаторах – профессиональных инструментах, умысел которых давать не клики, а конверсии.

Неотлагательно оптимизатор ставок полноценно работает получай всех наших клиентских кампаниях и в среднем увеличивает дивиденд конверсий на 20–30%, да это не предел. Cubo.Оптимизатор находится в статусе бесплатной бета-версии, и каждый кому не лень желающий может оценить его кпд.

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

2. Учитывание поведенческих факторов

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

Факт: На большом объеме данных нами было фиксировано, что чем выше конверсия, тем поведенческие объем (показатель отказов, глубина просмотра, протяжность пребывания на сайте) лучше. К сожалению, извращенно (хорошие показатели ведут всегда к высоким конверсиям) безлюдный (=малолюдный) всегда верно, что логично, т.к. превращение связана не только с лояльностью к сайту, только еще и с условиями покупки, манерой обслуживания и т.д.

Автор этих строк предположили, что распределение бюджета нате ключевые запросы, которые приводят особо лояльный трафик, увеличит конверсии с сайта. К проверки этого предположения в рамках Оптимизатора став был разработан алгоритм учета поведенческих параметров:

• Ключевым запросам, после которым за историю не было завершенно ни одной конверсии, присваивается переработка 0,01%. По всем остальным запросам присваивается фактичный показатель конверсии.
• Производится корректировка коэффициента конверсий через умножения на расчетный коэффициент согласно 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 получай тестовых проектах общее число отказов с Яндекс.Директа сократилось для 18%, а количество конверсий увеличилось на 43%.

Поучение: Таким образом, даже выставляя автоматизированный ставки по ключам, можно отводить. Ant. сливать больший бюджет (чтобы ключ попадал в спецразмещение) самый тем ключевым словам, которые получают конверсию может ли быть приводят наиболее лояльный трафик.

3. Корректировка став с учетом таргетинга

Гипотеза: с помощью стандартных инструментов Яндекс.Директа после корректировке ставок – а) мобильный/не стабильный трафик, б) таргетинг по полу и возрасту, в) временной таргетинг годится. Ant. нельзя увеличить конверсию за счет по чести сформированного сегмента.

Результат:

А) Функционал Директа позволяет работать с корректировками ставок, чтобы получать нужное величина переходов со смартфонов. Например, в случае большого количества конверсий с мобильных устройств поднимать ставку по ключу. Или комлем вперед, занижать ставку в случае, если тематика мало-: неграмотный соответствует интересам мобильной аудитории.

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

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

В области нашей статистике, данный инструмент корректировки довольно полезен лишь 10% сайтов. То есть столько сайтов оказались адаптированными подо мобильные устройства в нашей выборке. В этакий ситуации остальным ресурсам было бы правильным отключить нестационарный трафик и перераспределить бюджет на десктопные РК. Чай в настоящий момент Яндекс не позволяет сие сделать. Однако, по неофициальным данным, буква доработка стоит в приоритет у команды Директа, и ее реализации дозволительно ждать со дня на период.

Рекомендация: Если ваш сайт безграмотный адаптирован под мобильные устройства не то — не то конверсий с данного сегмента нет, неотменно проверьте, выставлено ли у вас требование сокращения ставки на возможные 50%. Опять же предпримите указанное действие, если поведенческие цифры мобильного сегмента значительно хуже немобильного.

Б) Таргетинг вдоль полу и возрасту. Если ваша целевая посетители — пользователи определенного пола и возраста, годится. Ant. нельзя использовать корректировки ставок по сим параметрам. Например, на вашем сайте покупают лишь женщины от 20 до 30 полет. Увеличивая ставку по этому сегменту, вам увеличиваете вероятность конверсии на вашем сайте.

Числом результатам наших исследований данный видимость таргетинга подходит для сайтов с великолепно выраженной сегментацией аудитории по данным параметрам. В противном случае впечатление не наблюдается.

На графиках вверху представлены усредненные значения по экспериментальной выборке.

В) Самый грандиозный эффект на всех сайтах обеспечивает корректировка пруд по временному таргетингу, но рядом правильной настройке. Временной таргетинг позволяет настроить премьера объявлений по расписанию (конкретные житье/часы) и таким образом сократить цифра неэффективных показов. Корректировка осуществляется согласно следующему алгоритму (отметим, что таковой же алгоритм легко адаптировать во (избежание работы таргетингов, описанных выше):

1) Собираются данное по каждому дню недели и часу в области визитам и лидам. Рассчитывается % конверсий.

2) Поверх 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 заскок
• Visits – сумма всех визитов

3) Сквозь интерфейс Яндекс.Директа происходит налегание корректировки

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

Немного погодя успешного эксперимента мы внедрили корректировку став по временному таргетингу в Cubo.Оптимизатор.

Референция: Автоматизированный вариант корректировки доступен в качестве бесплатного инструмента «Cubo.Корректировщик». Спирт позволяет по введенным вами данным предначертать, какие коэффициенты временного таргетинга ну что ж выставить. Перейдя по ссылке, загрузите обложка из Яндекс.Метрики, и вы возьмите таблицу с корректировочными коэффициентами, которую нужно закинуть в настройки вашей рекламной кампании Директа.

4. Протокол ассоциированных конверсий

Гипотеза: Т.к. конверсия может свершиться не с первого перехода по Яндекс.Директу, в прогнозе конверсий в оптимизаторе пруд следует учитывать все ключевые красивые слова. 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 скудно – порядка 10–15%, а между каналами а ещё меньше – порядка 2–5%.

Рекомендация: На непроизводительность сильно влияет количество данных числом достижению цели. Поэтому если сайт приносит лиды мало-: неграмотный только через цели, но и сквозь звонки, важно подключать динамический коллтрекинг и рассматривать его данные при управлении ставками. В рамках наших экспериментов конверсию получилось прибавить. Ant. уменьшить в среднем на 21%, а CPA снизить получай 46%.

Наша цель – разработать комплекс инструментов во (избежание работы с контекстными каналами, которые будут полезны рынку. Сделано сейчас доступны для бесплатного тестирования такие инструменты, на правах Cubo.Оптимизатор и Cubo.Минусовка. Расценить эффективность этих инструментов вы можете воспользовавшись ими соответственно адресу tools.cubo.ru. Любые вопросы в соответствии с работе инструментов вы можете дать прикурить, написав нам по адресу tools@cubo.ru. Нам важна ваша исподняя связь!

Источник