priglashennyiy-gost

О дивный новый мир: анализ конверсий в век большой семантики

Что такое анализ конверсий?

 

Если вы занимаетесь бизнесом, вам важно знать, куда идут ваши деньги. Причем, с каждым днем, это знание ценится все больше и больше. 10 лет назад деньги ничего не стоили – банки сами упрашивали взять кредит на развитие бизнеса. 5 лет назад они уже не упрашивали, но нормальный кредит еще можно было выбрать.

 

Сегодня даже кредитов практически не осталось, не говоря уже о платежеспособном спросе.

 

Рынок сжимается со скоростью выгоревшей звезды, превращающегося в белого карлика.

 

Это вовсе не означает, одновременно, что бизнес закончится совсем – просто спрос и предложение придут в соответствие, многие потеряют свой бизнес, закроются, а затем начнется новый цикл роста. Но спрос как таковой никогда не исчезнет совсем – будь то автосервис или натяжные потолки, люди все равно будут искать в интернете ваши услуги – и на сжимающемся рынке победит тот, кто сможет быстрее и точнее находить незаполненные конкурентами ниши.

 

Для этого нам и нужен анализ конверсий.

 

Анализ конверсий, говоря простым языком, представляет собой досье на каждого вашего клиента:

statya-grafik

Никогда ранее нам не был доступен столь огромный объем информации; никогда ранее бизнес не мог сравнивать эффективность и ценность клиентов с разными параметрами.

«Клиентов из Екатеринбурга в два раза больше, чем из Перми, но в Перми в 1,5 раза больше средний чек плюс в Екатеринбурге выше стоимость привлечения на 10%»

Еще 10-15 лет назад такой инструментарий был практически недоступен маркетологам. Сравнивая конверсию различных типов клиентов в чек, в итоговую прибыль, комбинируя отчеты по разным параметрам, можно находить те самые ниши, в которых вы будете сильнее – и эффективнее конкурентов.

 

Колл-трекинг: основной инструмент анализа конверсий в бизнесе

Чтобы анализировать конверсии, их необходимо отследить – связать человека, который оформляет заявку с теми параметрами рекламной кампании, объявления, его положения и пр., которые нам известны. С заявками, оформленными на сайте современные счетчики посещаемости научились справляться с легкостью, а вот что делать со звонками?

1-11

 

Отчет «Конверсии» в Яндекс.Метрике

 

Для этого придумали колл-трекинг: виртуальные номера динамически ротируются на сайте, т.о., каждый пользователь видит свой уникальный номер, что позволяет связать параметры визита и факт звонка, если таковой состоится. Впрочем, думаю, что большинству наших читателей известен этот механизм, почитать о нем более подробно можно в статье на Вики.

3-5 лет назад, когда в отрасли появились первые сервисы колл-трекинга, основная идея была проста: давайте запустим рекламу, поставим колл-трекинг и отследим те поисковые фразы, которые превращают посетителей в клиентов лучше других. Затем – постараемся привлечь по этим фразам максимальное количество посетителей из SEO и рекламной выдачи.  Однако, то, что работало 5 лет назад совершенно не работает сейчас.

В большинстве тематик, предприниматели, задавшиеся целью узнать эффективность каждого ключевого слова, потерпят неудачу по целому спектру причин.

Давайте разберемся в том, почему так происходит и что мы можем сделать для того, чтобы реально отслеживать эффективность рекламы, а не заниматься самообманом.

Почему колл-трекинг не работает так, как нужно?

Для начала – пару слов о том, как изменился поиск за последние несколько лет. Итак, вот отчет Яндекса:

2-15

В день Яндекс обрабатывает 280 млн запросов, из них 100 млн – уникальные и очень редкие.

Только вдумайтесь в эту цифру: треть всего трафика генерируют запросы, которые задают всего 1-2 раза. По ним невозможно собрать статистику – ее очень мало. Их невозможно найти в Wordstat и в подсказках, а значит – добавить в рекламную кампанию. С ними невозможно сделать практически ничего, но ведь мы не можем просто не обращать внимания на то, что наша реклама аналитика не работает для 30% трафика, верно?

Если так – давайте разбираться, как сделать так, чтобы все работало правильно.

Пример №1: ВЧ-семантика

Вы – большой автодилер. В вашей рекламной кампании 200-500 фраз, вроде таких:

[ford]

[toyota]

[lexus]

[bmw]

[mazda]

[авто в трейд ин]

По этим запросам вы пытаетесь продавать новые автомобили и отслеживать статистику, именно эти запросы добавлены в кампанию.

Предположим, что запросы добавлены без операторов «» (кавычки), то есть, с широким соответствием.  Опустим тот факт, что во времена безусловного доминирования огромных семантических ядер, семантическое ядро на 200 или 500 запросов смотрится, как минимум, несуразно: это частая практическая ситуация и именно ее мы рассмотрим.

В реальности, в таком случае вся аналитика, построенная на такой кампании, не стоит и ломаного гроша: ведь 80% трафика вы будете получать не по запросу [ford], а по его многословным расширениям – коих будут даже не сотни, а десятки тысяч, и большей частью – это будут низкочастотные многословные запросы.

Вот вам практический пример.

Вот объявление, сделанное на основе низкочастотной большой семантики, содержащее 14 уникальных ключевых слов (скрин из аккаунта Директа):

3-11

 

А вот фразы, трафик по которым реально получало это объявление (из Метрики):

4-11

5-6

 

6-3

То есть, с учетом всех возможны источников получилось найти лишь 14 фраз, но за полгода работы кампании накопилось более 50 фраз, из которых большая часть – с 1 или 2 переходами.

Таким образом, когда мы загружаем в кампанию ВЧ-запросы в широком соответствии и пытаемся по ним что-либо анализировать, мы занимаемся самообманом – большая часть конверсий происходит не по запросу [ford], а по запросам типа [ford купить по программе трейд ин автосалоны на севере москвы].

Если же снять широкое соответствие – то мы потеряем 80-90%  целевого трафика, на такой шаг в современных условиях решаться лишь очень смелые предприниматели.

Пример №1: НЧ-семантика

Как ни странно, но, если вы соберете хорошую и правильную кампанию на основе большого НЧ-ядра, вас ждут те же самые проблемы.  Пример выше это очень хорошо показывает. Те запросы, которые мы собираем в наше семантическое ядро, всегда будут являться лишь базой для более расширенных ключевых слов, по которым мы реально будем получать трафик.

Но тут у нас возникает еще одна проблема: мы уже осознали всю пагубность кампаний с высокочастотными запросами, собрали качественную низкочастотную кампанию – и получили множество недорогих переходов.

Однако, по большинству фраз в кампании у нас от 1 до 10 переходов – объем, совершенно недостаточный для расчета какой-то, хотя бы минимальной статистики. Как известно, для расчета конверсии по фразе, нужно, по самым минимальным оценкам, хотя бы 100-200 переходов в месяц.

Что же с этим делать?

При работе с рекламой мы не можем игнорировать обширное семантическое ядро, в условиях, когда 30% трафика ищет именно ультранизкочастотные запросы; одновременно, мы не можем работать с их аналитикой, так как статистики по каждой фраз просто ничтожно мало.

Как заставить колл-трекинг работать действительно эффективно?

 

А вот теперь начинается самое главное. Приготовьтесь слушать, мотать на ус (и переделывать кампании).

 

Представим, что вы продаете заборы двух типов: из профнастила и из бетона.

 

Как правильно собрать рекламные кампании на основе большей семантики, так, чтобы можно было эффективно использовать колл-трекинг?

 

Рассмотрим алгоритм действий по шагам.

 

  1. Подобрать все синонимы к запросам [заборы из профнастила] и [заборы из бетона]
  2. По каждому запросу собрать все расширенные запросы из Wordstat, Подсказок и Метрики
  3. Сформировать отдельный массив по каждому исходному запросу из п.1
  4. Каждый отдельный массив из п.3 внимательно очистить в ручном режиме – мусорные запросы уйдут в файл минус-слов, полезные – в рекламную кампанию.
  5. Таким образом, вы получите, к примеру 5000 полезных запросов, содержащих [заборы из бетона]
  6. Необходимо сгруппировать эти запросы в небольшие группы похожих запросов, чтобы избежать статуса «Мало показов» и блокировки объявлений: вот здесь можно почитать о том, что это такое, а тут – посмотреть видео о том, как группировать запросы.
  7. После этого вы получите рекламную кампанию на тему «заборы из бетона», внутри которой будет 500-700 объявлений, посвященных различным видам бетонных заборов и сопутствующим услугам.

Каждое объявление будет содержать в себе несколько (5-10) однотипных ключевых слов. Важно понимать, что все эти ключевые слова будут привязаны к одной реальной физической проблеме, очень узкой и специфичной.

Вот пример из реальной кампании:

7-2

 

Все ключевые слова привязаны к узкой конкретной группе товаров – «распылители Bosch на Камаз»

 

Каждое ключевое слово внутри объявления будет собирать немного трафика – 1,2 или 5 переходов. Но каждое объявление в сумме будет агрегировать в себе переходы по похожим ключевым словам, привязанным к одной и той же проблеме, в гораздо большем количестве.

 

То есть, в данной ситуации анализ эффективности трафика мы просто привяжем не к ключевому слову – ибо нам не хватает статистики и ключевых слов становится слишком много – а к объявлению. Но очень важно, чтобы объявление было составлено не из мешанины разных запросов, а привязано к группе похожих ключевых слов.

 

Если же нам мало трафика и по объявлению, можно перейти на уровень выше и привязаться к кампании – ведь все запросы внутри кампании вращаются вокруг «бетонных заборов», а значит, в какой-то мере однотипны. Мы можем сравнить эту кампанию с однотипными запросами с кампанией «заборы из профнастила», и выявить, хотя бы и столь грубо, суммарную эффективность каждой из кампаний.

 

Резюме: правильная семантика + правильная архитектура кампаний + привязка колл-трекинга к объявлению, а не к запросу – вот что поможет вам корректно отслеживать эффективность рекламы и полноценно анализировать данные.

 

Удачных вам продаж!

 

Илья Исерсон, CEO MOAB