Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
30 Октября 2018 в 12:17

5 ошибок при интерпретации контекстных метрик

1 1938

Значения многих показателей, используемых для оценки эффективности контекстной рекламы, сами по себе могут ввести в заблуждение. Разбираем частые ошибки при анализе метрик и предлагаем логичные решения для их сравнения.

Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика

Марк Твен

В нашем перегруженном информацией мире бывает непросто отличить правду от преувеличения и подтасовки фактов. Казалось бы, контекстная реклама – сфера, полностью основывающаяся на вычисляемых метриках, – должна быть защищена от этой проблемы.

Однако в реальности это оказывается не совсем так. Даже если показатели рассчитываются рекламной платформой правильно, при их анализе и интерпретации легко столкнуться с одним из распространенных заблуждений. Рассмотрим, какие ошибки часто совершают контекстологи, изучая значения метрик и как избежать их в своей работе.

1. Не использовать нейтральную аналитику

И Яндекс.Директ, и Google Ads поддерживают вычисление прибыли, полученной от рекламных кампаний. Значит ли это, что именно эти показатели нужно применять при анализе эффективности или добавлять в отчеты для клиентов? К сожалению, нет.

Например, при сборе данных по конверсиям Директ не учитывает клики, которые были отфильтрованы им как недействительные, а также визиты с источником «Яндекс: Не определено». Таким образом, полная информация о конверсиях представлена только в независимой от рекламной платформы системе – например, в Яндекс.Метрике или Google Analytics.

Google Ads, напротив, склонен завышать финансовые показатели, такие как ценность конверсии. В официальной Справке приводится целый ряд расхождений между Ads и Analytics, подтверждающий, что последняя лучше подходит для анализа эффективности рекламы в части продаж.

2. Ориентироваться на средний CTR

Вообще, средние показатели – лидеры по способности вводить в заблуждение. В первую очередь это касается CTR, высокое значение которого создает иллюзию успешного объявления, а невысокое – желание отключить неэффективный креатив.

О чем никогда нельзя забывать, анализируя CTR, так это о том, что метрика сильно варьируется для разных рекламных сетей, позиций в выдаче и устройств. К примеру, если сравнить CTR одного и того же ключевого слова в Google Поиске и среди Поисковых партнеров, легко заметить, насколько они различаются:

5 ошибок при интерпретации контекстных метрик

В состав Поисковых партнеров могут входить как популярные медийные порталы, так и сайты неизвестных вам бизнесов – то, как креатив поведет себя на той или иной площадке, зависит от его содержания и контекста. Обычно они менее эффективные, чем Google Поиск, но пример выше иллюстрирует обратное. Вот почему нельзя делать выводы из среднего CTR, взятого по ним всем.

То же можно сказать и про разные устройства или позиции объявлений:

5 ошибок при интерпретации контекстных метрик

5 ошибок при интерпретации контекстных метрик

CTR – чувствительная ко многим факторам метрика, и сравнивать по ней ключевые слова лучше на одних и тех же площадках, позициях и устройствах.

3. Сравнивать несравнимое

Предположим, магазин спортивной одежды, который вы продвигаете, увеличил выручку на 20%. Хороший ли это результат? Если это произошло в период временного затишья на рынке – конечно. Если же речь идет о сезоне отпусков, за который продажи конкурентов выросли на 40%, определенно нет.

Сравнивать эффект от рекламы в отрыве от результатов релевантных аналогов опасно: не видя полной картины, легко заразиться ложным оптимизмом. Вот несколько примеров, когда показатели могут завышаться из-за отсутствия правильной группировки в отчетах:

  • Брендированный и небрендированный трафик вместе. Запросы с указанием бренда товара обычно приводят гораздо более «горячую» аудиторию, чем нейтральные ключевики. Они почти всегда будут искажать общие CTR, клики и конверсии в лучшую сторону – вот почему очень важно разносить их если не в отдельные кампании (хотя это хорошее решение), то хотя бы в отдельные отчеты.
  • Отсутствие разбивки по рынкам. Эффективность маркетинга даже в близких друг от друга регионах часто различается. Следовательно, если вы продаете товары более чем в одном городе, статистику по всем локациям присутствия не стоит обобщать.
  • Существующие клиенты среди новых. Если у вашей компании имеется стабильная клиентская база, данные по ней ни в коем случае нельзя смешивать с данными по вновь приобретенным покупателям. Они могут занизить CPA и «приукрасить» ROI, но это вовсе не будет показателем роста эффективности рекламы.

4. Неподходящий период сравнения

Правильно выбрать период для логичного представления динамики показателя – отдельный навык, необходимый в работе контекстолога. Например, по сравнению с III кварталом за IV квартал выручка от рекламы значительно выросла, а CPA сократился. Это могло бы быть поводом для гордости, если бы не сезонный скачок спроса перед новогодними праздниками после затишья в летний период отпусков. Такое сравнение не показательно, т.к. не избавляет динамику от влияния внешних факторов.

При выборе временных рамок для сопоставления метрик важно помнить о двух моментах:

  1. Достаточность данных для расчета корректного значения.
  2. Сравнение аналогичных, при прочих равных, периодов.

Так, делать выводы на основе данных за первые несколько дней работы новой кампании некорректно. За такой малый срок не успеет набраться необходимого для точного расчета числа показов и кликов, не говоря уже о том, что влияние «скачков» спроса внутри недели никак не удастся устранить.

Если говорить о более долгих периодах, то эффективнее всего работает сравнение месяца или квартала одного года с месяцем или кварталом предыдущего. К примеру, внутри года вы можете наблюдать рост основных метрик, но если все они снизились по отношению к прошлому – это не повод для оптимизма.

5. Забыть об абсолютных значениях

Темпы прироста показателей могут выглядеть по-настоящему радужно, пока вы не задумаетесь об их абсолютных значениях. Скажем, прибыль от рекламы в одном направлении бизнеса вашего клиента увеличилась со 10 000 руб. до 13 000 руб., в то время как общая прибыль от продвижения – со 120 000 руб. до 130 000 руб.

Процентная динамика первой выглядит явно лучше, чем второй: 30% против 8%. Однако это еще не повод называть это направление драйвером роста и делать вывод, что в нем кампании оказались успешнее. Это могла быть всего одна продажа товара с маржой в 3000 руб. при CPA равном 1000 руб. – не самый лучший результат. Не говоря уже о том, что сам сегмент изначально имел небольшой объем – то, что в статистике называют эффектом низкой базы.

Готовя отчеты для себя или клиента, не забывайте указывать в них как абсолютные значения всех показателей, так и темпы их прироста. Только так вы сможете охарактеризовать всю картину эффективности рекламы и избежать неверных выводов.

Заключение

Часто причинами ошибок в интерпретации контекстных метрик являются либо нехватка опыта в этой сфере, либо нехватка времени для их внимательного изучения.

И в том, и в другом случае исправить ситуацию поможет автоматизация рекламы с помощью бесплатного сервиса Click.ru. Запуск и настройка кампаний станут гораздо быстрее и эффективнее со встроенными медиапланером, автоподбором ключевиков из разных источников, генерацией объявлений с проверкой посадочных страниц и бид-менеджером.

Вам не нужно будет тратить время на повторяющиеся рутинные операции – занимайтесь более важными и сложными задачами.

1 комментарий
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.

Отправьте отзыв!