Аналитика рекламы в Яндекс Директ. Советы и рекомендации

В последнее время у меня проходит много консультаций и аудитов, как клиентских, так и других специалистов. Все больше и больше я замечаю, что многие не анализируют такие важные параметры, о которых я расскажу, хотя для меня это очевидно, и я думал, что все так делают. Оказывается, это не так, и зачастую корректировки только по этим параметрам могут улучшить результат очень быстро и на достаточно высокий процент.

Анализ трафика по типу устройства/операционной системы

Прошло несколько лет с тех пор, как Яндекс дал нам возможность разделять аудитории на мобильные и десктопные, как только это произошло, этим стали активно пользоваться, и это правильно.  

Данные много раз подтверждались цифрами: есть очень большая разница в эффективности рекламы на мобильных и десктопных устройствах. Довольно простой пример: на десктопном устройстве у вас большой монитор, вы видите всю информацию, можете ее почитать, сравнить с конкурентами в комфортном для вас режиме; с мобильника вы смотрите на маленький экранчик, на котором информацию долго потреблять не получается, вам нужно как можно быстрее донести ценность продукта и чтобы к вам максимально удобно обратились. Клики на номер телефона идут всегда с мобильного, потому что клиенту очень удобно сделать одно действие – просто кликнуть по номеру и позвонить.  Иными словами, в этом случае очень важно удобство.

В итоге получается, что у нас есть один характер ознакомления с продуктом и другой. Они гораздо сильнее влияют на итоговой результат по сравнению с ключевыми фразами. Например «кухни на заказ» и «изготовление кухни по размерам». Если по запросам это более-менее схожая аудитория, то при разном характере ознакомления, конверсия может отличаться в разы.

Продемонстрирую на цифрах. Я сделал скрины из проектов, которые вел или консультировал, аудировал, и получились очень интересные цифры. Их вы можете увидеть в ваших проектах в том числе. Любой аудит начинается с поиска дисбаланса. И довольно простые действия, несколько корректировок приводят к тому, что результат улучшается.

Это тематика микрозаймов. По РСЯ не очень хорошая выборка по конверсиям, зато отлично видно дисбаланс. Здесь есть разделение на мобильные и дестопные устройства. Десткоп потратил почти 2 тысячи, мобильные более 41 000 рублей по одной конверсии. Разница в цене конверсии ужасающая. Что же делать? Либо убирать, либо сокращать мобильные, в идеале, вести в другой кампании, сделать корректировки, отключая десктопные показы и управлять отдельно, т.е. снижать ставки и бюджеты, повнимательнее следить.

Пример в поиске: та же самая тематика, но уже поисковая кампания. Здесь все совсем по-другому: десктоп работает хуже, чем мобильные практически в два раза. Не всегда десктопы работают лучше, чем мобильные. Важно понимать, что здесь не нужно отключать мобильный трафик, надо пользоваться этими знаниями, чтобы управлять этими потоками раздельно. Тогда у вас появится гибкость в получении результатов. Т.е. отделили мобильные и десктопные устройства, где-то понизили, а где-то повысили трафик, и они друг на друга не влияют. Вы исключаете взаимовлияние типов устройств, тем самым улучшая результат.

Вот еще один простой пример, особенно касательно РСЯ. У нас до сих пор работают ручные РСЯ. Что мы делаем: мы отключаем все мобильные, потому что мобильный трафик в РСЯ довольно сомнительного качества, и площадки не очень хорошие, иногда запредельные ставки, идут дорогие клики и отсутствие конверсии.

Мы оставляем только десктоп, но Яндекс десктопом считает и планшеты. Вот довольно простой пример по выкупу золота в Москве: РСЯ с разделением на десктоп и планшеты. Планшеты работают отвратительно, отказы почти в два раза выше, стоимость заявки – почти в 10 раз.

В Ростове-на-Дону тоже все плохо. Вроде как сделали все правильно, т.е. убрали мобильные устройства вообще, оставили только десктопные, но планшеты в итоге подъедали бюджет, и их тоже нужно отключать, и это можно сделать в Яндексе.

Что касается операционных систем. Типы устройств тоже делятся два больших пласта: Андроид и iOS, у которых достаточно крупная разница в трафике. С Андроидов обычно около 80%, iOS – процентов 20, зачастую и меньше. И эта аудитория тоже очень сильно отличается, но не по характеру ознакомления, а скорее по той же самой платежеспособности. Т.е. средняя стоимость Айфона выше чем стоимость любого Андроида. Получается, за счет того, что очень много трафика с Андроида, с него достаточно часто идет мусорный трафик, а с Айфонов хороший, у которого высокая конверсия и весьма радующий дальнейший ход по воронке.

Вот пример дисбаланса. Небольшая предыстория – к нам пришел клиент «Кухни на заказ в Москве» с бюджетом до 3 миллионов рублей в месяц. В пятницу я провел аудит, сказал, что в понедельник сделаю предложение. Но клиенту так зашел аудит, где я просто показал дисбаланс, что он сказал начинать прямо сейчас, потому что они тратят деньги.  И в субботу в 12 ночи я начал работать над этим проектом.

Иногда неплохо посмотреть на типы операционных систем и возраст, совместить эти два сегмента, посмотреть, как они работают. Что у нас получается: Андроид на возраст старше 55 лет потратил огромное количество бюджета, самая низкая конверсия, самая дорогая заявка, и, естественно, такую аудиторию лучше всего просто убрать или сильно сократить. Для показательности тот же возраст старше 55 лет, но на Айфоне, расход более чем в 10 раз меньше, конверсия гораздо выше, стоимость заявки в 7 раз ниже.

Вот такой дисбаланс. И если от него избавиться, то реклама уже работает гораздо лучше.

Еще один пример дисбаланса в РСЯ. Первая тематика – микрозаймы. У нас получается 30 000 расхода, из которых 27 000 потратили Андроиды с ужасной стоимостью заявки и самой низкой конверсией. IOS и ПК показали нормальную конверсию и стоимость заявки, у айфонов заявка стоит в 2 раза дороже, и они потратили 90% трафика.

Вторая тематика – кухни на заказ. Здесь почти то же самое: Андроиды потратили больше половины бюджета, заявка стоит очень дорого. С iOS заявка в 4 раза дешевле и расход трафика гораздо ниже.

Везде могут быть такие дисбалансы. Если вы их отследите и скорректируете, то вы сразу улучшите результат.

Следующий пример тоже очень показателен. Он как напутствие того, что нужно анализировать дальше по воронке. У каждого бизнеса есть свой ход лида по воронке. Этапы конверсии можно подгрузить в метрику, это так называемая офлайн-конверсия. И если отслеживать эффективность рекламы по этому параметру, то это станет отличным решением, потому что вы будете понимать, куда направлять трафик.

Если анализировать на уровень «лид», то у вас может родиться такой же дисбаланс. Это очень хороший пример: тематика микрозаймов, это поиск, брендовая семантика, т.е. люди знают этот бренд и на него приходят.

Верхний скрин – это первый этап воронки – регистрация: человеку быстро нужны деньги, он должен зарегистрироваться, соответственно, он оставляет свои контактные данные. Здесь у нас больше половины трафика с Андроида, но нужно обратить внимание на стоимость заявки. Они примерно равные, отличия около 30%.

Но если мы смотрим на окончательный этап воронки, т.е. выдача, это 8 шаг, когда человек проходит через все этапы, чтобы получить деньги. Т.е. он после регистрации загружает свои паспортные данные, фотографию с паспортом, проходит скоринг, одобрение, выбирает сумму, потом получает деньги. Смотрите, какая разница по 8 этапу: все то же самое, все те же самые расходы, клики, отказы, но с Андроида заявка стоит в 2 раза больше, чем с десктопа, и, соответственно, конверсия почти в два раза ниже.

То есть если у нас есть инструментарий для отслеживания следующих этапов воронки, то это просто отличное решение. Рекомендация звучит довольно лаконично: подгружайте метрику офлайн-конверсий и анализируйте по ним, в том числе по типам операционной системы.

Анализ трафика по категории платежеспособности

Наверное, самое важное, что хотел рассказать, это про категорию платежеспособности. Это что-то новенькое.

Прошло около двух лет с внедрения этого параметра, и, на самом деле, с ним нужно довольно внимательно работать. Что же это за категория? Это настройка Яндекса, которая помогает определить, насколько аудитория платежеспособна.

Около 90% со средним или ближе к низкому доходу, и остальные аудитории – это те, которые Яндекс считает платежеспособными. Это определяется последу в Интернете, по платежам, интересам, другим своим таргетингам, и Яндекс делает вывод, что у этих людей есть деньги.

Он готов даже поделить эту аудиторию на какие-то пласты. Получается следующее: у нас теперь любая аудитория делится на остальные 90% и топ 1%, 2%-5%, 6%-10%. Причем при работе с ней мы в какой-то момент поняли, что для того чтобы набрать статистику по каждому из этих  элементов, нужно слишком много времени, и их удобнее объединять в общую аудиторию 1%-10%. Таким образом делить аудиторию и анализировать ее эффективность.

Здесь есть важный нюанс – отличие одной аудитории от другой. Мне видится, что эти аудитории сильно отличаются друг от друга интересами, мировоззрением, целями, задачами и т.д., и это намного более важное отличие нежели тот самый ключ «кухни на заказ» и «изготовление кухни по размерам». Этот срез отслеживать крайне важно для того чтобы улучшать результат за очень короткое время.

Приведу пример – тот самый клиент с кухнями. Сразу проговорю, что у него нормальная стоимость заявки составляет около 10 000 рублей, потому что они очень хорошо конвертируются в итоговую продажу.

Первая неделя: здесь весь расход, который был – остальные и платежеспособные. Стоимость заявки составила 14 тысяч рублей, конверсия – около 0,32%. И не сказать, что стоимость конверсии сильно отличается, Андроид и iOs.

Вторая неделя после внесенных нами изменений. Заявка уже стоит 8 тысяч, улучшения где-то в полтора раза за 1 неделю при схожем бюджете 720 и 740 тысяч. Конверсия выросла в 2,5 раза.

Здесь нет никакого волшебства, если правильно смотреть на эту аудиторию. Если ее поделить на тех, кто платежеспособен и тех, кто неплатежеспособен, то получается следующая картина. 1 неделя – платежеспособные 1%-10%. С iOS ни одной заявки, половина бюджета потрачена. В остальных 90% iOS потратил совсем немного бюджета, и с него получилась самая дешевая заявка.

Понятно, что если мы объединяем эту аудиторию, как было ранее, то у нас получается, что iOS и Андроид работают достаточно одинаково, т.е. конверсии не сильно отличаются. Но если их разделить по параметру платежеспособности, то у нас получается очень четкая и понятная картина: iOs работает ужасно у платежеспособной аудитории и отлично в «остальных».

На 2 неделе после внесенных корректировок iOS в платежеспособных уже меньше тратит и приносит конверсии, хотя они и дороже всех, но они уже идут. В «остальных» Айфоны подняли расход и стоимость заявки, но и, соответственно, улучшилась эффективность по количеству.

Здесь просто провели анализ по платежеспособности и по типу ОС. Дальше уже дробление по кампаниям, внесение корректировок именно по этим параметрам. За одну неделю улучшения в 1,5 раза, причем корректировки совсем небольшие: это ни ключи, ни площадки, ни возраст, ни время показов, просто эти параметры.

Еще один пример по платежеспособности – кредитный брокер, РСЯ. Здесь очень большое различие в эффективности. Платежеспособники дают заявки по 2 200, iOS работает просто ужасно, потратили больше половины бюджета, средняя стоимость заявки в 5 раз больше. «Остальные» работают следующим образом: здесь тоже сильный дисбаланс в сторону Андроида, он потратил около 80% бюджета, но стоимость заявки составила 680 рублей. Т.е. различия в 3,5 раза только по разному срезу.

Тут довольно просто предположить, почему так получилось, потому что кредитный брокер более интересен менее платежеспособной аудитории, но платежеспособная аудитория тоже может запрашивать, например, «кредит без отказа», но другие характеристики продукта ей могут быть интересны, и поэтому конверсия с этой аудитории ниже. И здесь есть довольно простое решение – это убрать эту аудиторию или сократить, более сложный способ – именно на эту аудиторию запустить кампанию и сделать посадку именно под нее. Но там нужен анализ аудитории, исследование того, что именно должно быть на лендинге.  

Еще один пример – кредит под залог недвижимости, и это не лид, а этап воронки «встреча».

Платежеспособники: заявка по 18 тысяч рублей, остальные – по 11 000 рублей, разница в 1,5 раза. А целевая стоимость составляла около 7 тысяч рублей. IOS среди платежеспособных также потратили половину бюджета, дали дорогие заявки. В «остальных» Андроид сработал хуже всего, потратил больше половины бюджета и дал самые дорогие заявки.

Очень простые временные решения – можно отключать платежеспособников вообще, на Андроид снижайте или отключайте, на «остальных» повышайте.

Анализ по следующему этапу воронки

Хорошо было бы добавлять в метрику этапы воронки для анализа трафика:

• Встреча, Замер, Переговоры, Аудит (3 000-20 000 рублей).

• Заказ, Продажа, Клиент (4 000-50 000 рублей).

Это можно сделать, если у вас есть CRM и она нормально ведется, и технический специалист может пробрасывать конверсии в метрику. Вы по ней можете создавать автоматические стратегии с оплатой за заявку или просто оптимизацию конверсии. Это все может работать, если знать, как корректировать эти срезы: по ОС, по устройствам, по платежеспособности.

Создание МК по Аффинити-индексу и по 3-ей, 4-ой ступени Лестницы Ханта

Также на консультациях и аудитах я не вижу, чтобы кто-то создавал Мастера Кампаний по Аффинити-Индексу.

Аффинити-Индекс – это коэффициент, который предусматривает интерес пользователей на вашем сайте по сравнению с интересом пользователей во всем Интернете.

Т.е. если вы торгуете мотоциклами, то, скорее всего, вашей аудитории интересны мотоциклы или, например, запчасти для мотоциклов.

Что можно сделать. Можно по этой аудитории, которая проявляет свой интерес, показывать рекламу с оплатой за заявку и получать благодаря этому трафик.

Аффинити-индекс можно найти здесь:

Тут будет большая таблица с интересами под интересами. Например, в нашей тематике мотоциклов: мотоциклы, квадроциклы, снегоходы, скутеры и т.д.

Тот самый Аффинити-Индекс, коэффициент очень высокий – 1 000, 2 000, 3 000. По сути дела, вы можете просто пройтись по всей этой таблице и взять все интересы выше 200-300%. Не берите интересы менее 100%, потому что это как раз те тематики, которые неинтересны вашей аудитории.

Далее загружайте эти интересы в Мастер Кампаний, выбирайте ручную настройку и запускайте.

Это дает результат. Второе, что можно сделать, это запустить МК по 3-ей и 4-ой ступени Лестницы Ханта. Когда у нас есть целевая семантика, менее целевая – теплая, а есть вообще холодная по одному слову.

У нас есть клиент, который продает мотоциклы, и мы создаем МК по одному слову: спортбайк, мотобайк, мотоцикл, питбайк. Если бы мы это делали вручную, это было бы очень тяжело, потому что конверсия с этой холодной аудитории довольно низкая. Когда мы это делаем в Мастере Кампаний, эти кампании нам дают трафик, а мы при этом платим только за заявки. Да, они могут быть холоднее, но это уже нужно отслеживать на следующих этапах.

Вот примеры результатов за 2 месяца.

Общие результаты – 500 000 рублей потрачено, получено 707 конверсий стоимостью 669 рублей. По Аффинити-Индексу 114 лидов по 883 рубля. Они подороже, но это весомый вклад  – 20%.

По мотоциклу, питбайку и т.д. 50 конверсий по 309 рублей.

Все это дает около 25-30% заявок, за которые вы просто платите, как за заявку.

Рекомендации

• Анализировать кампании по типам устройств/ОС.

• По категории платежеспособности, чтобы исключать взаимовлияния этих аудиторий друг на друга и более гибко управлять рекламой.

• Обеспечивать передачу офлайн-конверсий в Яндекс.Метрику.

• Запускать в качества теста МК по Аффинити-Индексу и 3,4 ЛХ с оплатой за офлайн-конверсию.