Глеб Карпов, контекстуалист Digital Agency Developers AGM, говорит, что Яндекс анализирует, как самые неоднозначные селекторы в настройках могут помочь сформировать стратегии рекламы в сфере недвижимости.
Проблематика
В рекламе Яндекс Директ на рынке жилой недвижимости мы часто видим следующее изображение:
Таблица 1. Ситуация с доставкой и оценка эффекта в канале Яндекс Директ
Этот результат может привести к решению закрыть неэффективные кампании и сосредоточить бюджет и усилия только на наиболее прибыльных местах размещения. В этом случае после большого расстояния вы получите следующую картину:
Рисунок 2. График брендовых запросов с течением времени
Хотя эффективнее было бы отслеживать путь клиента и оценивать атрибуцию по каналам и внутри каналов.
При чем тут атрибуция?
Модели атрибуции — это правила, по которым аналитические системы и компании распределяют конверсии по маркетинговым каналам или рекламным кампаниям.
Какими бывают модели атрибуции
1. Последний клик – последний клик или взаимодействие.
Лидам присваиваются конверсии из поиска Яндекса (последний канал взаимодействия перед покупкой). Последний проход забирает всю ценность конверсии.
приложение:
- Проекты с быстрым циклом транзакций, например интернет-магазины;
- Оцените вклад каналов «давления»: редиректов, электронных писем;
- Оценить баланс между первым касанием и ремаркетингом в алгоритмических маркетинговых кампаниях Яндекс Директ: МК, ТК, ЭПК в комплексе атрибуции непрямого клика по первому/последнему/последнему клику;
- Оцените эффективность алгоритма «Давление» Яндекс Директа при настройке перекрестных целей (например, корзины покупок.
Ошибки использования/интерпретации:
- Неправильная интерпретация проектов с длинными транзакционными циклами;
- Оценка размещения в СМИ;
- Интерпретация результатов не является сложной атрибуцией первых/последних/последних непрямых кликов.
- Первый клик – первый клик или первое взаимодействие.
Лиды присваиваются конверсиям из рекламы ВКонтакте, которая является первым каналом взаимодействия в цепочке. Первый канал забирает всю ценность конверсии.
приложение:
- Проекты с длительными транзакционными циклами, такие как B2B, покупка автомобилей, недвижимости и т д;
- При размещении рекламы в СМИ;
- Оценить использование автоматического таргетинга в Яндекс Директ;
- Оценивайте работу сетей или сложных инструментов в Яндекс Директ по неявно генерируемым значениям.
Ошибки использования/интерпретации:
- Использование данных о первом клике без оценки сложности атрибуции первой/последней/последней непрямой конверсии;
- SAS оценивает при первом контакте независимо от качества трафика и приемлемости последующих запросов.
- Последний непрямой клик – последняя значимая/косвенная конверсия.
Лиды присваиваются переходам с канала последнего касания предыдущего шага, записанным как прямые переходы — в данном случае Яндекс/cpc.
приложение:
- Более точная оценка влияния каналов в том же пуле задач, что и Last Click;
- Оцените косвенное влияние канала на повышение узнаваемости бренда или сдерживаемый спрос.
Ошибки использования/интерпретации:
- Неправильная интерпретация проектов с длинными транзакционными циклами;
- Оценка размещения в СМИ;
- Интерпретация результатов не является сложной атрибуцией первых/последних/последних непрямых кликов.
- Последний клик из Яндекс Директ – Последний клик из Яндекс Директ.
Независимо от фактического канала транзакции, лиды всегда закрепляются за конверсиями из Яндекс Директ (если этот канал существует в контакте.
приложение:
- Более точная оценка влияния Яндекс Директа на ссылки взаимодействия.
Ошибки использования/интерпретации:
- Интерпретация результатов не является сложной атрибуцией первых/последних/последних непрямых кликов.
- Автоматическая атрибуция является расширением модели атрибуции Яндекс Директ «Последний клик» и основана на привычных алгоритмах и новых технологиях и принципах, таких как домашний учет на основе анонимных данных.
Модель помогает лучше оценить влияние прямой рекламы на конверсии и ускоряет обучение маркетинговых кампаний в этом канале.
- Нестандартные модели, которые редко используются на практике обычными экспертами (например, линейные модели, модели временного распада, атрибуция на основе местоположения, атрибуция на основе данных (цепи Маркова, векторы Шепли).
Как знания о моделях атрибуции помогут в оптимизации кампаний
Для начала определимся, к какому виду бизнеса относится наш проект. Недвижимость, как правило, представляет собой долгосрочный бизнес (от 90 до 180 дней), требующий многократного использования рекламных материалов и интеграции. На основе этой информации мы строим в Метрике отчет-карту воздействия клиентов перед выполнением целевого действия -> Аудитория -> Всего посещений (Период взаимодействия — начиная с 90 (предпочтительно), Целевое действие — Первоначальный запрос:
Мы зафиксировали количество первичных запросов из следующих источников:
- Первое касание – 296;
- 2-3 касание – 156;
- Касания 4-7 – 70 и т.д.
Далее мы группируем показатель «Дни до первого посещения»; здесь вы можете разбить отчет более подробно, используя значения «Всего посещений» и «Дней до первого посещения (подробно). Анализ полученных отчетов показал, что почти 64% целевых посещений были совершены в первый день посткликовой рекламы, при этом количество посещений в день колебалось от 1 до 7. По эффективности второе место занимает второй день знакомства с брендом, третье место — интервал 64-127 дней.
О чем это нам говорит:
- Мы использовали фактические данные, чтобы подтвердить проблему длительного транзакционного цикла проекта;
- Мы заботимся о каналах уведомлений и охвата, а также о каналах, которые привлекают новый трафик, поддерживают интерес и перенаправляют.
Второй шаг — проанализировать каналы и кампании в комбинации первого/последнего/последнего непрямого клика. Для этого при анализе мы используем индикаторные отчеты «Источник,Сводка» (Отчет->Источник->Источник,Сводка) и «Прямой,Сводка» (Отчет->Источник->Прямой,Сводка.
Настройки отчета «Источник», «Сводка» для оценки влияния рекламы на целевое поведение в нерекламных каналах:
- Период анализа – начинается от 90 (лучше всего);
- Роботы – только люди;
- Атрибуция – последний большой сдвиг (кросс-девайс);
- Ниша – Подходит для людей со следующими характеристиками: Источник – Первый источник трафика – Рекламная система – Все системы;
- Целевое действие — основной интересующий запрос (или их комбинация, например отправить все формы).
Вывод: За 90 дней было совершено 17 первоначальных звонков типа «звонок» от потенциальных покупателей, впервые столкнувшихся с предложением проекта из поисковых систем и через любой из рекламных каналов, показанных в метриках контактов».
Настройки отчета «Директ, Сводка» для оценки влияния доставки РСЯ на последующие целевые действия в других кампаниях Яндекс Директ:
- Период анализа – начинается от 90 (лучше всего);
- Роботы – только люди;
- Атрибуция – последний большой сдвиг (кросс-девайс);
- Ниша – подходит для людей с: Источник – Первый источник трафика (кроссдевайс) – Директ – Кампания – РСЯ…;
- Целевое действие — основной интересующий запрос (или их комбинация, например отправить все формы).
Вывод: За 90 дней потенциальные покупатели из рекламной системы Яндекс Директ совершили 79 целевых действий, 15 из которых были осуществлены после посещения сайта через Brand Search RK и первоначального ознакомления с предложением проекта через кампанию РСЯ.
Поэтому, собирая отчеты о различных сочетаниях первых и последних касаний рекламных каналов и контента в цепочке органического продвижения, вы сможете более системно подойти к разработке стратегии продвижения и разработке медиапланов и избежать проблем на старте.
