Эффективные подходы к анализу контекстного размещения.

Не тратьте время на догадки.

Авторы:

Сергей Волчков, Руководитель отдела рекламы на поисковых площадках, Lamoda

Елена Науменко, Старший менеджер по контекстной рекламе, Lamoda

Обсуждение / Презентация / видео

Больше данных, больше возможностей

С ростом рекламного рынка и конкуренции внутри сегментов, рекламодатели сталкиваются с увеличением количества обрабатываемой информации, усложнением структуры и, как следствие, методов анализа. С ростом знаний и возможностей, компании вводят новые метрики, позволяющие более точно отразить бизнес-задачи компании и рекламного размещения. В связи с данными тенденциями возрастает количество вопросов, требующих точных и своевременных ответов, дающих понимание, оценку текущего состояния рекламного размещения и позволяющих принимать правильные, взвешенные решения. Для решения этих вопросов вводятся процессы исследования и анализа отдельных элементов структуры.

Прежде чем приступить к анализу, необходимо создать последовательность процессов, отражающую основные этапы. Данный подход позволит заранее спланировать порядок работы, поставить задачи, определить промежуточные цели и применить полученные результаты.

Процесс исследования является, пожалуй, одним из основных двигателей по улучшению эффективности рекламных размещений. На данном этапе выдвинутые ранее теории и предположения подвергаются рассмотрению и оцениваются на практике. В данном случае рассматривается распределение показов, кликов и дохода по общему объему ключевых слов. Этот анализ позволяет выявить истинное распределение трафика, получить данные о количестве высоко-, средне-, низкочастотных ключевых слов. Понять, распределение дохода и в итоге сосредоточить основные усилия по оптимизации на главных сегментах. Какие же сегменты являются основными? Высокочастотные ключевые слова, генерирующие огромную долю трафика и дохода? Среднечастотные – не менее дорогие, но менее объемные? Низкочастотные – в зависимости от размещения генерирующие основной объем кликов и очень дешевые конверсии? Так как же оценить весь объем ключевых слов и не упустить ничего важного? Ответом на данные вопросы являются два подхода:

1. Поиск данных на различных уровнях агрегации, а если уровней нет в стандартной структуре, то их создание с помощью сегментации и кластеризации;

2. Введение дополнительных метрик и/или промежуточных целей.

Рассмотрим первый пункт. Сегментация представляет собой метод для нахождения частей и определения объектов, на которые стоит направить основную маркетинговую деятельность.

Сегментация – основа для выбора правильного сочетания элементов комплекса маркетинга, она проводится с целью максимального удовлетворения запросов покупателей (CTR, CR), а также рационализации затрат (CPO, CRR, CLV).

Таким образом, мы выделяем наиболее важные сегменты данных, на уровне которых возможно получить дополнительную информацию и учесть её при дальнейшем анализе.

Критериями для сегментов являются:

• Емкость сегмента (сколько товаров (услуг), какой стоимостью может быть продано на данном сегменте);

• Достаточность сегмента (достаточно ли данных для оценки эффективности сегмента);

• Стабильность сегмента (как изменяется в течение сезона/периода размещения)

• Эффективность сегмента;

• Важность/Влиятельность сегмента (влияние на эффективность размещения).

Сегментация позволяет взглянуть на данные с различных срезов, а визуализация – проанализировать.

В качестве примера можно привести следующие виды сегментаций:

• Распределение показов по количеству ключевых слов;

• Распределение кликов по количеству ключевых слов;

• Распределение заказов/дохода по количеству ключевых слов;

• Распределение CRR (CIR) по высокочастотным, среднечастотным, низкочастотным запросам;

• Распределение количества ключевых слов по типу соответствия;

• Распределение по показателю эффективности.

Правильная структура - доступ к данным

Для получения достоверных данных по сегментам, необходимо построить правильную структуру кампаний и обратить внимание на следующие пункты:

1. Структура должна быть максимально дискретной, иметь четкие правила именования и разделять типы трафика;

2. Трафик должен распределяться максимально корректно:

• трафик должен верно распределяться между типами соответствий;

• трафик должен верно распределяться между long tail и generic ключевыми словами.

Иначе это может стать причиной ошибочного суждения и привести к неверному решению.

Ниже приведем пример, как можно проверить корректность распределения трафика между типами соответствия:

Высокий процент показа объявлений по точному и фразовому типу соответствия свидетельствует о:

• Достаточном количестве структур в точном и фразовом соответствии;

• Корректном распределении траффика;

Зависит от:

• Целей размещения – собрать поисковые запросы и уточнить семантическое ядро;

• Этапа размещения – обычно большое число широкого соответствия используют на начальном этапе работы кампаний.

Данный вид анализа возможно применять при регулярной работе с размещением, для проверки достаточности структуры и распределении трафика. На диаграмме, представленной ниже, видно, что сегменты кампаний 2 и 3 имеют достаточно хорошее распределение показов 70% к 30%, а сегмент 1, можно дополнительно проверить. Сравнивать можно либо со средним распределением по кампаниям, либо по рыночным показателям.

При корректной структуре с каждого уровня агрегации данных можно получить всю необходимую информацию. В случае стандартной структуры контекстного размещения мы имеем три уровня:

1. Уровень кампаний;

2. Уровень групп объявлений;

3. Уровень объявлений и ключевых слов.

Каждый из уровней характеризуется определенным набором данных, которые можно оценить как в качественном, так и в количественном отношении. Наиболее дискретные и точные данные присутствуют на уровне ключевых слов, но зачастую их не достаточно для принятия решения, поэтому переходим к вышележащему уровню – группам объявлений. На уровне группы объявления – данные по эффективности нескольких ключевых слов, групп товаров или модификаторов. Если и тут нет данных, то переходим к уровню кампаний. На уровне кампании – данные по эффективности типов товаров и услуг. Отдельно оцениваются объявления, на их уровне присутствуют данные по эффективности креативов для определенных пользовательских запросов. В качестве промежуточных уровней для получения дополнительной информации можно включать:

• Уровень кластеров групп объявлений;

• Уровень кластеров кампаний.

Данные, полученные с этих уровней, должны использоваться в качестве дополнительной информации для анализа, оценки и принятия решения. При этом всегда следует помнить, что наиболее значимые данные будут присутствовать на самом дискретном уровне.

Оценка эффективности размещения

Так как все же оценить, достаточно ли данных для анализа или нет на самом дискретном уровне?

Например, можно использовать следующий подход:

Для размещения ориентированного на объем трафика, это:

Количество показов для одного клика Impressions/Clicks

Для размещения, ориентированного на целевое действие, это:

Количество кликов/сессий для одного целевого действия Clicks or Sessions/Actions

Далее происходит сравнение рассчитанной величины с кликами определенного объекта, ключевого слова, группы объявления, кластера и делается вывод.

Более подробно данный процесс отображен на диаграмме процессов:

Каждый уровень агрегации данных просматривается последовательно, в случае, если данных достаточно на самом дискретном уровне, процесс просмотра останавливается и данные передаются в блок анализа, а затем в оптимизацию. Если же данных недостаточно, то используется более высокий уровень, с большей степенью агрегации. При рассмотрении ситуации с наличием данных на различных уровнях и оценкой размещения, приходится проводить анализ данных об эффективности на уровне ключевых слов, групп объявлений, кампаний, кластеров групп объявлений. Результатом данного анализа является цепочка оценок каждого элемента, например, последовательность:

No data – No data – Great – Great – позволяет понять, что данное ключевое слово работает эффективно и/или имеет потенциал. Как рекомендуемое действие может быть представлен следующий вариант: повысить ставку, если средняя позиция выше 1.4, и попробовать собрать дополнительный трафик. На следующем раунде анализа проверить изменение эффективности.

Универсальная метрика или на чем остановить выбор?

Другой возможный подход к анализу текущих размещений, это создание универсальной оценочной метрики, которая бы отвечала бизнес-целям кампании, поскольку цели могут быть комплексными, т.е. учитывать не одну метрику, а несколько различных показателей.

Данная оценка проводится на уровне кампаний. Для её создания необходимо пройти следующие шаги:

1. Оценивается необходимое количество данных на уровне кампаний (полнота данных)

2. Кампании сегментируются по количественному показателю (важность данных)

3. Индивидуальный анализ каждой группы кампаний В качестве входных данных можно взять основные метрики и их производные, и уменьшить их количество в процессе анализа, выделив основные группы.

4. С помощью метода k-средних кампании кластеризуются внутри сегментов (на четыре кластера, как в примере).

5. Рассчитывается средняя компонента для каждого кластера.

6. Финальным этапом анализа будет расчет нормированной оценки

На основе нормированной оценки происходит расчет показателя качества размещения:

Для реализации данного подхода требуется применить комплексные методы расчетов и специальные функции. Как же обработать большой объем данных и произвести множество вычислений?

Самый простой способ - обрабатывать вручную или с помощью микрокалькулятора. Так и поступали до наступления эпохи компьютеров. Способ посложнее - воспользоваться программами общего назначения, например, Excel. Однако реализация статистических функций в таких пакетах оставляет желать лучшего. Самый сложный способ - научиться пользоваться специализированными статистическими программами.

Таковых существует два вида:

1. программы с интерфейсом меню и кнопок (SPSS, STATISTICA, MiniTab, StatGraphics)

2. программы, общающиеся с пользователем в режиме команд (SAS, S-PLUS и R).

Основные инструменты SEA

Подводя итог, рассмотрим инструментарий, необходимый для эффективной работы и анализа контекстного размещения:

Базу инструментов составляют четыре элемента:

1. Скрипты для работы с Яндекс.Директ API

2. Скрипты для работы c Google AdWords API и AdWords Scripts

3. Инструменты внутренней разработки:

   • Модуль рекомендаций

   • Модуль внутренней аналитики

   • Модуль регулярных отчетов

4. Внешние инструменты:

   • SPSS

   • STATISTICS

   • R

   • SAS

   • ADLENS

   • KENSHOO

   • MARIN

   • MATLAB

Данные инструменты не являются критически важными для любого контекстного размещения, но позволяют оптимизировать многие аналитические задачи, в том числе те, которые были рассмотрены в данной статье.

Обсуждение / Презентация