Марк Джеффри - Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

Вопросы поискового маркетинга и моделирования атрибуции могут показаться слишком сложными, но всегда можно начать с простого – у Google, Yahoo! и Microsoft есть бесплатная веб-аналитика. Вы сможете легко выделить компоненты вашей маркетинговой кампании и отслеживать поведение клиентов (что им нравится, на какие ссылки они жмут и т. д.) и собирать данные для следующих этапов.

Табл. 7.5: А – доля доходов от продаж в результате клика в ходе поиска для трех различных кампаний; Б – реальная история для клиента, ищущего «горящий тур», с учетом взвешенной по доходу атрибуции

Источник: Media Contacts

С помощью DoubleClick или другой аналогичной программы вы можете получить данные о поиске и истории кликов для конкретной маркетинговой кампании, а затем рассчитать важные показатели с помощью шаблона, приведенного в табл. 7.1. Поначалу анализ можно проводить в Excel, например создать матрицу 2 × 2 (см. рис. 7.2 и 7.3). Эти цифры позволяют произвести первичную оптимизацию, основанную на CPC, CTR и коэффициенте отклика (CTR × TCR). Оптимизация осуществляется сначала для поисковых машин, так как это гарантирует наилучшую отдачу на клик с определенной ценой, а затем для конкретной кампании в конкретной поисковой системе. И наконец, анализ ROA и чистой прибыли позволяет вам определить размер реальной ценности CPC.

Оптимизировать SEM можно и в Excel, однако опытный специалист предпочтет более быстрые программы. Инструменты вроде Omniture или Covaro могут анализировать крупные массивы данных, создавать карты и автоматически рассчитывать показатели. Они нужны для оптимизации крупных кампаний продолжительностью в несколько дней или случаев, когда вы хотите отслеживать состояние дел и быстро улучшать отдельные элементы.

Ограничения методик, показанных на рис. 7.2 и 7.3, состоит в том, что они присваивают основной вес последним поисковым запросам, ведущим к покупке, – и это верно лишь наполовину, так как последние несколько кликов вносят примерно 50 % вклада в реальную покупку. Чтобы получить однозначно верный ответ, необходимо моделирование атрибуции. Пока его невозможно провести с помощью бесплатных инструментов, и вначале вам понадобится помощь со стороны. Не сомневаюсь, что крупные поисковые системы начнут предлагать подобные услуги в недалеком будущем – более того, некоторые агентства уже их предлагают. Моделирование атрибуции переведет поисковый маркетинг на новый уровень: маркетеры будут покупать данные о конкретных пользователях и нацеливать на них рекламу на основе истории их кликов.

До сих пор я говорил только о контекстной рекламе – текстовых фрагментах, отображаемых в результатах поиска по ключевым словам. Согласно данным eMarketer, на нее тратится более 45 % от всего объема инвестиций в онлайн-маркетинг (более 24 миллиардов долларов). А что же можно сказать о других типах рекламы в интернете? Расходы на изобразительную рекламу составляют до 19 % всех маркетинговых расходов на работу в сети (видеореклама и rich media (мультимедийная реклама) составляют 2,5 и 8 % соответственно).

Однако CTR подобной рекламы сравнительно низок {44}. Согласно данным DoubleClick и eMarketer, кликабельность статичных рекламных изображений в последние годы резко снизилась. По данным на 2006 год, средняя величина показателя составляла лишь 0,2 %, а по данным comScore за 2008 год, она снизилась до 0,1 %. Согласно исследованиям DoubleClick, eMarketer, Eyeblaster и IAB, даже rich media не обеспечивает значительно более высоких результатов – по состоянию на 2006 год показатель CTR для нее составлял около 1 %. Из этого можно заключить, что у традиционной изобразительной рекламы в интернете нет будущего; однако на самом деле это совсем не так.

Исследовательская организация comScore изучила 139 кампаний в сети, использующих изобразительную рекламу, и пришла к интересным выводам. Компания провела ряд контролируемых экспериментов в области влияния на пользователей изобразительной рекламы, а затем сравнила результаты этой группы с контрольной (не подвергшейся воздействию рекламы). Результаты по первой группе выглядели следующим образом:

• Не менее 46 % прироста количества посещений сайта рекламодателя за 4-недельный период.

• Не менее 38 % прироста доли потребителей, производящих поиск с использованием брендированных рекламодателем слов и выражений.

• Средний 27 %-ный прирост онлайн-продаж, связанный с изобразительной рекламой бренда.

• Вероятность покупки в розничном магазине рекламодателя выросла в среднем на 17 %.

Иными словами, изобразительная реклама, несмотря на незначительные показатели кликабельности, может серьезно влиять на потребителей и в онлайн-среде.

В партнерстве с Yahoo! Media Contacts расширила свою модель атрибуции и включила в нее изобразительную рекламу. Она использует для отслеживания поведения индивидуальных потребителей cookie (обычно за последние 30 дней) и изучает три возможных сценария, возникающих после демонстрации изобразительной рекламы: потребитель делает покупку сразу же после нажатия на изображение; потребитель возвращается позже и совершает покупку; потребитель продолжает поиск, затем покупает.

Для сценариев 1 и 2 эффективность изобразительной рекламы может быть оптимизирована с помощью подходов, применяемых в отношении SEM. Особенно интересен сценарий 3: Media Contacts обнаружила, что оптимизация кампании за счет сочетания изобразительной и контекстной рекламы обеспечивает 83 % прироста в доле конверсии при поиске.

Рис. 7.5 показывает, как можно оптимизировать конверсию при поиске (этап 3) по показателям эффективности изобразительной рекламы и нормализованного дохода. Пузыри на графике отображают рекламные площадки, а их размер соответствует доле конверсии. На оси Y отложено количество сделок, сгенерированных поисковиком, а на оси X – нормализованная величина дохода от той или иной поисковой системы.

Нижний левый квадрант на рис. 7.5 соответствует изобразительной рекламе, которая приводит к низкому количеству сделок и низкому доходу. Кампании на этих сайтах лучше прекратить. В левом верхнем квадранте – реклама, обусловливающая большое количество сделок, которые, однако, приносят мало прибыли, – иными словами, расходы на рекламу могут оказаться выше, чем доход от нее. Финансирование кампаний из этого квадранта стоит частично урезать. «Лакомым куском» можно считать верхний правый квадрант – относящиеся к нему сайты обеспечивают и большое количество сделок, и значительные доходы. Маркетинговые бюджеты должны быть переключены с менее результативных рекламных площадок на более эффективные, то есть в правый верхний квадрант рис. 7.5.