6 заметок с тегом

контекст

Фантастические медиапланы и где они обитают

Хороший медиаплан с грамотно посчитанными прогнозами по контекстной рекламе — фантастическая тварь: встречается редко, впечатляет сильно, исчезает быстро. Сегодня я расскажу, как обычный медиаплан превратить в фантастический. Упражняться будем в гугл-табличках.

Если кратко, действуем так:

  1. Собираем данные прошлого периода.
  2. Для них рассчитываем статистические метрики: цену клика, звонка и конверсию в звонок.
  3. На основе статистических показателей строим модель на следующий месяц.
  4. На основе модели составляем прогноз.

1. Собираем данные прошлого периода

Что понадобится:

  • гугл-таблица (вот бросьте эти свои эксели, уже 21 век, все прогрессивные пацаны и пацанессы пользуются облачными документами, почему — напишу отдельно),
  • бюджет, клики и звонки с контекстной рекламы за прошлый месяц или два.

Как я уже рассказывала в предыдущих постах, если мы считаем брендовый трафик отдельно от небрендового, то в бренд для расчётов берём только трафик по бренду в поиске — без всяких РСЯ. Итак, собираем табличку. Я обычно беру данные по бюджету и клики из Директа, а звонки — из колтрекинга:

2. Считаем статистические метрики

Дальше посчитаем конверсию, стоимость клика и стоимость звонка. Маркетологи используют аббревиатуры вместо русских слов, в табличке их и запишем:

  • конверсия — conversion rate — CR,
  • стоимость клика — cost per click — CPC,
  • стоимость звонка (действия) — cost per action — CPA.

Конверсия показывает, какая доля вашего трафика позвонила. Соответственно, делим звонки на клики и выражаем частное в процентах.
Чтобы посчитать стоимость одного клика, разделим бюджет на количество кликов.
Чтобы посчитать стоимость звонка, разделим бюджет на количество звонков.

Добавим расчёты в ту же табличку:

Это данные, на которые мы будем опираться при построении прогноза на декабрь.

3. Строим модель на следующий период

Модель нам нужна, чтобы понять, сколько денег заложить в бюджет на следующий месяц и сколько звонков за эти деньги мы получим.

Контекстники курильщика делают обычно так: смотрят, сколько было звонков за прошлый период, немножко убавляют или добавляют их количество (в зависимости от сезона) и на основе цены звонка прошлого периода считают бюджет. Я иду немного иначе.

Я переписываю в новую декабрьскую табличку CPC. Поскольку им управляем мы, а не клиент, то мы можем сохранить его таким же — как минимум, не выше. Далее, я предполагаю, что не станут хуже ни объявления, ни сайт застройщика, не будет повышения цен, если они есть на сайте, — то есть пока не учитываю факторы, которые могут повлиять на конверсию (CR). Перепишем конверсию из ноября в декабрь.

Контекстник курильщика по сезонности меняет прогноз звонков. Я не спешу с этим, но могу поменять прогноз кликов — вот как раз от сезонности, объявлений и так далее. Допустим, в декабре у нас будет меньше кликов — все будут готовиться к праздникам. Поставим на 10% меньше кликов, чем было в ноябре. Теперь, когда у нас есть CPC и количество кликов, посчитаем бюджет:

В этой табличке мы заодно посчитали сразу и среднее число появления звонка — просто умножили клики на конверсию:

Среднее число появления звонка — это количество звонков, которое вероятнее всего получится из этого трафика при такой конверсии в звонок. Но вероятнее всего — не значит 100%. Это просто больше шансов, чем у другого количества звонков.

А как думаете, если у нас в прогнозе 45 звонков на месяц, может ли так случиться, что вдруг нам позвонят не 45, а 44? А 46? Да, просто вероятность получить именно 44 или 46 звонков ниже, чем вероятность того, что у нас будет 45 звонков. На эти звонки влияет огромное количество факторов, которые учесть в модели почти невозможно, да и незачем. Совокупность этих факторов относят на роль случайности, поэтому для прогнозов мы снова используем теорию вероятности.

Так же с помощью формулы Пуассона построим таблицу вероятностей для звонков в декабре — по брендовому, небрендовому трафику в поиске и по трафику в РСЯ. Подробнее об этих расчётах — в посте «Целевые звоночки и как их оценивать».

4. Строим прогноз звонков на основе нашей модели

Обычно специалисты по контексту умножают конверсию на трафик и получают примерное прогнозное количество звонков. Мне кажется, так неправильно, потому что среднее число появления звонков — а именно оно получается, если умножить конверсию на прогноз трафика, — это самая вероятная история относительно другого количества звонков. Однако сумма вероятностей получить меньшее количество звонков слишком велика, чтобы так рисковать:

В нашей модели в гугл-таблице так и есть: если сложить все вероятности для всех случаев, когда количество звонков меньше среднего числа, получится 45,3%. Если вы коммититесь на звоночки, то вам важно выполнение плана по звонкам. Как вам 45-процентный шанс не выполнить план? Мне так не нравится, поэтому я предлагаю строить пессимистичные прогнозы на основе вероятностей.

Сложим, например, все вероятности, начиная с минимального количества звонков по порядку до тех пор, пока не получим сумму около 5%:

В нашем примере — это все вероятности получить по брендовому трафику 34 звонка и меньше. Значит, у нас вероятность получить больше 34 звонков равна 95%. И если мы в план поставим 35 звонков по бренду, то шанс не выполнить план как раз и равен сумме вероятностей получить 34 звонка и меньше — около 5%. С такими рисками коммититься на звонки как-то уже полегче, да? Запишем 35 звонков в прогноз и рассчитаем CPA:

Конечно, меньшее число звонков в прогнозе даст вам относительно высокую прогнозную стоимость целевого звонка. Однако это уже вопрос переговоров с клиентом. Математика теперь на вашей стороне, перевыполняйте план, снижайте фактическую стоимость звонка, и да пребудет с вами Пуассон.

См. также:


Подписывайтесь в Телеграме на канал «Биодинамическая редакция», чтобы не пропустить статьи о недвижке и маркетинге в ней.

Почему правильно разделять брендовый трафик на поиске и в РСЯ

Некоторые менеджеры по контекстной рекламе пытаются складывать данные по бренду на поиске и в РСЯ (ну или КМС, если речь о гугле). Это неправильно, и вот, почему: у поиска и РСЯ разный принцип, по которому объявление показывается пользователю. Объявления в поиске по бренду отображаются тогда, когда пользователь сам пришёл в поиск и написал название. В РСЯ же они показываются не тем, кто в моменте ищет бренд, а тем, кто просто был на сайте бренда или что-то такое искал.


Подписывайтесь в Телеграме на канал «Биодинамическая редакция», чтобы не пропустить статьи о недвижке и маркетинге в ней.

Целевые звоночки и как их оценивать

Нормально делай — нормально зазвонит (народная примета — прим. ред.).

Если вы московский или питерский застройщик, то наверняка размещаете рекламу на тематических площадках, в Яндекс-недвижимости и на Циане, закупаете имиджевую рекламу в медиа, покупаете лидгены, размещаете контекстную рекламу и рекламу в соцсетях. Почти все эти каналы приводят вам на сайт трафик, которому вы как продвинутый застройщик показываете с помощью колтрекинга разные номера телефонов. И каждую неделю считаете звоночки по каждой рекламе. А ЕСЛИ ОНИ НЕ ЗВОНЯТ?!?!

Я расскажу о методе, который поможет вам оценить глубину ужаса, в который вы должны впадать при оценке динамики звонков. Метод подходит для контекстной рекламы, потому что это канал с достаточно чистым трафиком, который легко оценивать. В отдельном посте я расскажу, как применить похожую математику для агрегаторов: Циана и Яндекс-недвижимости. Статья большая, потому что тема сложная.

Собираем данные по своему ЖК

Что понадобится:

  • гугл-таблица,
  • хотя бы четыре недели данных,
  • визиты из Яндекс-метрики по брендовой рекламе,
  • визиты по небрендовой рекламе,
  • звонки из колтрекинга по брендовой рекламе,
  • звонки по небрендовой.

Сразу предупрежу, пока вы там считаете. Если у вас реклама в Директе, Эдвордсе и Майтаргете, то можно складывать небрендовый трафик вместе. Можно и по отдельности, но у вас данных наверняка мало, если вы не ПИК и не Самолёт. Единственное что — посчитайте отдельно от контекста брендовый трафик, причём не добавляйте в него брендовый трафик с РСЯ и КМС. Бренд должен быть чистенький: только из поиска. Поиск по бренду в Гугле и поиск по бренду в Яндексе можете сложить. Для звонков — та же логика.

ЖК «Дизлайково». Иллюстрация: Миша Голев

Вот, допустим, у нас есть ЖК «Дизлайково». А вот данные по визитам из Яндекс-метрики за последние 4 недели:

Визиты на сайт, за 22.10 — 18.11

Канал Тип трафика Количество
Поиск в Яндексе Брендовый 2 318
Поиск в Яндексе Небрендовый 4 000
РСЯ Небрендовый 16 000
Поиск в Гугле Брендовый 1 720
Поиск в Гугле Небрендовый 2 000
КМС Гугла Небрендовый 5 000
Майтаргет Небрендовый 2 000

Считаем отдельно бренд и небренд:

Визиты на сайт за 4 недели

Бренд Небренд
4 038 29 000

Посчитаем среднее количество визитов в неделю:

Среднее количество визитов за 1 неделю

Бренд Небренд
1 009,5 7 250,0

Аналогично разберёмся со звонками из колтрекинга, сложим звонки за 4 недели:

Количество звонков

Бренд Небренд
91 133

Считаем конверсии

Если у нас есть звонки и есть трафик, ничто не мешает посчитать конверсию визитов в звонки. Для этого разделим звонки за 4 недели на визиты за 4 недели и выразим частное в процентах:

Конверсия визитов в звонки

Бренд Небренд
2,25% 0,46%

А теперь самое интересное. С точки зрения теории вероятности наша конверсия — это вероятность события. То есть — ответ на вопрос «С какой вероятностью у нас визит превратится в звонок?». Зная эту вероятность, мы можем посчитать среднее число появления звонка — то есть сколько в среднем получится звонков из этого трафика. Для этого умножим конверсию на количество звонков в неделю:

Среднее число появления звонка

Бренд Небренд
22,75 33,25

Это знаете, как с монеткой: если у неё орёл и решка — то есть 2 стороны, — то у нас для каждой стороны вероятность — 50%. Если мы 10 раз подбросим монетку, то по идее 5 раз должен выпасть орёл: потому что мы 10 умножили на 50% и получили 5. Но на деле так не бывает. И так же не всегда ваши 7250 визитов по небренду превратятся в 33 звонка. Как быть?

Оцениваем звонки правильно

Существует сложная многоэтажная формула Пуассона, которую можно применить для оценки звонков. К счастью, в экселе и гугл-таблицах она есть, и с её помощью я строю таблицу вероятности. Это я как будто бы говорю:

«Эй, сложная автоформула, вот тебе моя конверсия, мои средние числа звонка и мой мотоцикл трафик. А ну-ка посчитай, какова вероятность, что я из этого трафика получу 5 звонков? а 6? а 7? А посчитай для всех вариантов от 0 до 100».

И вот она считает для каждого случая вероятность. Получается таблица вероятности.

Эту таблицу я использую так: во-первых, оцениваю итоги недели. Вот у меня за неделю было 16 звонков по бренду, а на прошлой неделе — 23. Это падение на 30% или нормальное отклонение?

По таблице получается, что вероятность получить именно 16 звонков — 3%. Вероятности можно складывать — от самых больших в сторону уменьшения. С вероятностью 95% (это сумма отдельных вероятностей) при такой конверсии и таком недельном трафике я должна получать от 14 до 32 звонков по бренду.

Во-вторых, показываю данные клиенту, когда он переживает за падение в 30%. Математика помогает посчитать, нормально или нет наше количество звонков с нашими конверсиями и при нашем трафике.

Применяем у себя

График, который получился из таблицы вероятностей, показывает нормальное распределение вероятностей. Нормальное — не потому что такое чёткое и вообще свой пацан, а это просто математический термин (не гуглите его, если вы гуманитарий). По графику удобно смотреть, какое количество звонков у нас наиболее вероятно, и сколько их может быть плюс-минус.

Чтобы посчитать так свою таблицу вероятностей, сделайте для себя копию моей гугл-таблицы и впишите в неё свои данные: звонки и визиты. Если график уедет вправо, поменяйте диапазон, по которому строится график.

Подписывайтесь в Телеграме на канал «Биодинамическая редакция», чтобы не пропустить статьи о недвижке и маркетинге в ней.

См. также:

Почему застройщики не вправе доверять собственной статистике

 

Если вы застройщик, у вас наверняка есть интернет-маркетолог. Он размещает рекламу в интернете, тестирует новые рекламные каналы, отключает неэффективную рекламу. Чтобы понять, правильно ли работает реклама, маркетолог измеряет конверсию. Часто это конверсия трафика в лиды: сколько из всех, кто пришёл на сайт, позвонили или отправили заявку. Всякий эксперимент или увеличит конверсию, или нет. Чем выше конверсия, чем дешевле обходится каждый клиент.

Маркетологу важно понимать, насколько можно доверять собранной статистике и связям между числами. Хороший маркетолог использует две взаимосвязанных переменных: размер выборки и размер эффекта.

Размер выборки — количество событий, которые маркетолог анализирует. Чем больше размер выборки, тем больше доверия к статистике, которую получает маркетолог в эксперименте. Если вы смотрите конверсию посетителей в лиды, то количество посетителей, которых вы получите, и будет выборкой.

  • Вот размещаете вы контекстную рекламу в Яндекс.Директе. Приходит по рекламе 30 000 посетителей — это и есть выборка.

Размер эффекта показывает, на сколько процентов изменилась метрика — например, выросла конверсия в лиды. Если вам важно увидеть малейшее изменение в конверсии, например, на 0,1%, — это маленький эффект. Маркетолог обязан убедиться, что конверсия изменилась именно из-за эксперимента и что это не случайное совпадение. Для этого ему придётся собрать большую выборку.

Люди покупают квартиры куда реже, чем смартфоны или одежду в интернет-магазинах, поэтому за месяц в интернет-магазин приходит 10 000 000 посетителей, а на ваш сайт — 30 000. При конверсии в лиды в 2% интернет-магазин получит 200 000 лидов, а вы — 600.

  • Привёл маркетолог на сайт 30 000 посетителей, причём уже тёплых, конверсия в лиды — 2%, как у хорошего интернет-магазина. Берём специальный калькулятор для статистики и считаем, как должна меняться конверсия при такой выборке, чтобы результат не был случайным совпадением.
  • Выборки хватит, чтобы увидеть статистически достоверный результат, только если конверсия в лиды вырастет на 31,9%. Была 2% — должна стать 2,638%. В результате эксперимента вы должны получать с 30 000 посетителей не 600 лидов, а 791.

Проверьте, на каких данных ваш маркетолог принимает решения. Одна из самых частых ошибок маркетологов — нехватка выборки.

  • Пришёл к вам маркетолог и говорит: «Раньше мы получали по рекламе 50 000 посетителей и конверсию в 2%. Я изменил кампанию так, что за те же деньги увеличил конверсию этих 50 000 на 10%. Я молодец, потому что мы приросли в лидах: на 100 лидов больше благодаря новой рекламе».
  • На самом деле не факт: чтобы утверждать статистически достоверно, что новая реклама сработала, при конверсии в 2% и её изменении на 10% маркетологу нужна выборка в 90 000, а не 50 000.

Нехватка выборки не означает, что ваш маркетолог плохо сработал. Вам просто не хватает данных, чтобы верить взаимосвязи между изменением рекламы и увеличением трафика. Может, и правда реклама повлияла на трафик, а может, это только совпадение. ¯\_(ツ)_/¯ Подождите и соберите больше статистики.

Не принимайте решения на малых числах. Это как ставить почку на красное после того, как оно выпало трижды подряд.

Пятая «Вебмастерская» Яндекса: анонсы, хитрости, советы. Конспект с конференции

20 мая Биодинамическая редакция была на «Вебмастерской». Это конференция Яндекса для вебмастеров, интернет-маркетологов, веб-аналитиков и владельцев сайтов. Мы устроили трансляцию в канале Биодинамической редакции в телеграме и в твитере @n_troitskaya. Телеграм удобнее для таких трансляций, потому что нет ограничения в 140 символов, но о нём сложнее узнать тем, кто ещё не читает канал. Твитер проще для продвижения, потому что к сообщению добавляют хэштеги, но беспонтовее из-за ограничения в 140 символов. В середине «Вебмастерской» мы перестали твитить и оставили только телеграм. Вот трансляция.

Прим. ред. Биодинамическая редакция приводит тезисы «как есть», хотя с некоторыми подходами не согласна.


Интернет-маркетологам: о Яндекс.Метрике

Евгений Куршев из Яндекса рассказал, что в Метрике могут появиться новые модели атрибуции, кроме фёст/ласт клик. Какие и когда — пока неизвестно.

Метрика отображает пользователя как нового, если он не посещал сайт 90 дней, но и после этих 90 дней не удаляет данные о нём.

Команда Метрики планирует по юзер айди связывать сеансы и визиты пользователя на разных устройствах.

Карта путей переходов по сайту — «взрыв на макаронной фабрике», считают парни из Яндекса. Старая карта была полезной только для маленьких сайтов. В команде Метрики пока не знают, как должна выглядеть карта путей, чтобы быть полезной, поэтому зафлексили — «убрали в гаражик».

Презентация Евгения Куршева «Взгляд глазами посетителя. Новые возможности», 1,2 Мб, ПДФ

Сеошникам: о robots.txt

Рассказывал Михаил Сливинский из Яндекса.

Кто наблюдает за критическими событиями на сайте, тот молодец.

А вот кто-то не позаботился о правильной индексации

Проблема — из-за одной строки в robots.txt. Если у вас в роботсе «User-agent: Yandex Disallow: /», то жопа и будет. Следите за тем, какие страницы отдаёте роботам для индексации.


Сеошникам и маркетологам: о новой фиче вебмастера

Новая фича: «приоритетный обход» — только что зарелизили. Приоритетный обход помогает сказать роботу: «Эй, робот, иди сюда, посмотри заново страницу». Пока лимит в 10 страниц в день. Если вы используете приоритетный обход, Яндекс обещает, что робот придёт и переиндексирует страницы. Но когда отдаст инфу в выдачу, вебмастер не гарантирует. Это разные процессы.

Доклад Михаила Сливинского «Поисковая оптимизация: ошибки, инструменты, возможности», 1007 Кб, ПДФ


Маркетологам: о когортном анализе

Татьяна Попова из Яндекса на примере «Конструктора карт» рассказывала, что современный маркетинг обязан быть основан на измерении.

Есть набор стандартных метрик, которые принято смотреть, например, daily active users и monthly active users. Но в процессе жизни сайта нельзя делать выводы о его развитии только по стандартным метрикам. Смотрите не только MAU.

Чтобы нормально анализировать, делите юзеров на когорты — группы. Каждую когорту затегайте УТМ-меткой, а одну — оставьте в качестве контрольной, например, без УТМа. (Прим. ред.: здесь побывал Капитан Очевидность)

Оказывается, в Яндексе используют «пиратскую метрику»

Возьмите типовую воронку «Привлечение — Активация —Удержание — Доход — Рекомендации» и адаптируйте под свой продукт. Если у вас какого-то этапа нет, ничего страшного.

Доклад Татьяны Поповой «Карты и конверсии», 7 Мб, ПДФ


Коле Товеровскому и сочувствующим: о хлебе

Пример про хлеб: «Вот покупаю я вечером хлеб, который просто остался в магазине. Я не хочу его, я его не люблю, но другого нет, поэтому приходится брать, что есть. А маркетолог такой: о, продажи растут!»

Анализируйте нормально, кароч.


Маркетологам: о поисковом маркетинге

Стас Поломарь из «Вебита» рассказывал, как оценивать поисковый маркетинг.

Хотелки бизнеса: чтобы росли трафик, продажи, маржа. Ограничения: спрос, конверсия, цены, ассортимент. Сервис «СимиларВеб» (SimilarWeb) помогает оценивать сайты относительно друг друга по трафику.

Промостраницы обычно не удовлетворяют требованиям поисковых систем.

Делайте крутые снипеты. Если делаете снипет с иконками, то проверяйте, как иконки выглядят на разных браузерах. Бывает, что сафари показывает нормально, а на фаерфоксе в винде — говно какое-то.

Правильные маркетологи работают с тремя типами метрик: техническими, поведенческими и контентными.

Презентация Стаса Поломаря «Мониторинг „поискового здоровья“ бизнеса в интернете», 1,9 Мб, ПДФ


Маркетологам и аналитикам: об экселе

Сейчас будет про цифры, потому что спикер — Максим Уваров — монстр экселя. Максим рассказывал про Пауэрбиай — приложение для аналитики на базе экселя.

Экселевская функция «ВПР» — прошлый век. Самый сок — Power BI (Пауэрбиай), аналитикам полезно его изучить.

Пауэрбиай — приложение для виндоуса и веб-версия на сайте, есть ещё приложение на айфон и виндоусфон, и к ним всякие адоны. И ВСЁ ЭТО БЕСПЛААААТНО.

Пауэрбиай ежемесячно обновляется, есть опенсурсная библиотека визуализаций. Он собирает цифры из кучи мест и форматов и отдаёт тоже в кучу мест.

Аналог Пауэрбиая — Пауэр квери — есть и просто в экселе

Макс говорит, что некокошно использовать Пауэрбиай на русском языке, надо английскую версию. В адобовских приложениях, кстати, то же самое (прим. ред.).

Все преобразования исходных данных в Пауэр квери (и биае) сохраняются в скрипт — как запись макроса, только лучше

Пауэрбиай полезный, если вы регулярно составляете и визуализируете отчёты. Помогает всем, кто работает с семантикой.
Прим. ред. Биодинамическая редакция считает, что типы визуализации в Пауэрбиае выглядят богомерзко.

Пауэрбиай работает так. Экспортируем из Директа файл формата ЦСВ, засовываем в Пауэрбиай, закрываем крышкой, трясём, открываем — всё разобралось по колоночкам и стало круто, понятно, с отчётом и взаимосвязями. Пауэрбиай крутой под капотом, но снаружи ужасен, потому что надо сравнивать цифры, которые визуально представлены совершенно кошмарно. Но учтите, что большинству руководителей большинства фирм такие отчёты понравятся. Выглядит солидно. Колоночки с накоплением, круговые диаграммы, вот это вот всё.

Из твитера @lumen02

Ещё Пауэрбиай подключается к бесполезному колтачу (прим. ред.: на колтач мы отдельно набросим в бложике, не переключайтесь).

Хипстеры, учтите: нельзя сделать отчёт на макбуке, надо идти на винду, настраивать отчёт, выгружать в веб-версию Пауэрбиая, а только потом смотреть цифры в веб-версии. Словом, нехипстерская штука.

Презентация Максима Уварова «Маркетинговая аналитика средствами Microsoft», 6,5 Мб, ПДФ


Технологам и сеошникам: о переездах сайтов

Александр Смирнов из Яндекса дал кучу советов, как правильно настраивать индексирование сайта.

Проверяйте, как роботс.тхт отображает страницы. Смотрите, чтобы важные страницы не попали в непоказываемые. Роботс — международный стандарт, поэтому он не употребляет кириллицу.

Вебмастер поможет обнаружить злые дубли, например, страницы со слэшем в конце и без. Дубли могут попасть в результаты поиска и конкурировать с основным сайтом. Это плохо. Используйте для них 301 редирект, например. Ну и запрещающие директивы роботса.

Если вы меняете домен, сделайте сайты, доступные для робота, и фиганите на них такой же контент. Потом го в вебмастер и сделайте это. Там несложно, если по инструкциям.

Если надо смёрджить сайты, по адресам старых сайтов надо сделать копии нового, потом натравить на них робота-зеркальщика, а только потом настраивать 301 редиректы. А ещё Яндекс не рекомендует закрывать индексацию ЦСС-файла.


Интернет-маркетологам: о кастомизации и сегментации в Метрике

Александра Кулачикова из Яндекса провела мастер-класс по Метрике: показала, как настроить отчёты и дашборды под свои нужды и как использовать сегментацию.

По статистике, Вебвизор — один из самых популярных инструментов в Метрике. В Метрике удобно настроить виджеты со своими занудными условиями. Например, смотреть, с каких источников больше всего отказов и как они распределяются.

Метрика помогает разделить ботов, которые таскаются на ваш сайт, и нормальных юзеров. Смотрите «роботность».

Кнопка «Скрывать статистически недостоверные данные» скрывает статистически недостоверные данные. Серьёзно, убирает пики, а ещё даёт выбрать статистическую достоверность, которая вас устроит.

На этой неделе предстоит большой апдейт Метрики. Будем сегментировать всё по пользователям. Сейчас сегментация только по визиту, а будет и по пользвателю тоже. С офлайном метрику подружат, но не скоро. Штука наподобие гугловского «Межермент протокола» у Яндекса в планах, но совсем не в ближайших.


Копирайтерам и маркетологам: о контенте

Тимофей Шиколенков из «Аудиомании» рассказывал, как создавать уникальный контент.

Спикер предлагает взять чужой офлайновый журнал, договориться с издательством и списать у них все буквы один-в-один (Биодинамическая редакция не одобряет). Ещё можно писать самому, но редко когда человек одновременно и умеет писать, и знает тему. Соберите отзывы у клиентов — просто вежливо попросите написать. Тогда у вас будет уникальный контент.

Аудиомания обновила сайт и добавила статьи. Говорят, что выросли продажи. Совпадение? Не думают.

Нам стало интересно, эта взаимосвязь на реальных цифрах? Выглядит, как совпадение или как будто притянули за уши. Мы докопались до спикера. Оказывается, в цифрах ничего не померили. Заказы действительно выросли с новым сайтом. Но там так-то ещё и интерфейс другой — поменяли всё. Не доказано, что буквы повлияли на продажи. Тимофей сказал, что они поменяли и сайт, и добавили статьи, но для него «очевидно, что повлияло всё вместе». Для нашей редакции вовсе не очевидно, но ок.

Презентация Тимофея Шиколенкова «5 способов делать честное SEO», 1,4 Мб, ПДФ


Маркетологам и дизайнерам: о переходе на новый сайт

Если вы поменяли дизайн на сайте, и у вас упали какие-то показатели поведения юзеров, вовсе не значит, что это плохо. Вот ребята переделали сайт, у них в 2,5 раза реже стали пользоваться поиском по сайту. Они решили, что это хорошо: сайт, кажется, стал понятнее.

Сейчас рассказывает Юрий Батиевский из «Антопа», опирается на показатели из аналитики, к которым у нас мноооого вопросов. Возможно, для интернет-магазинов можно доверять таким цифрам.

Переделали сайт, кучу всего в сайте. Даже правильнее сказать, что переехали на новый сайт. Переезжали так:

  • На тот же домен с заменой всех урлов.
  • На страницы старого сайта поставили 301 редиректы на новые.
  • Ненужные конструкции получили либо 404, либо 301 редирект.
  • Добавили страницы нового сайта в несколько файлов сайтмэп.
  • Нормально написали robots.txt.
  • Удалили 30 тысяч товаров, на которые не приходили из поиска и которые не продавались, сделали 404 для них.

Вопрос к спикеру из зала: «А вы используете колбэкхантер?» Не используют. Спикер — из интернет-магазина бытовой техники. Бедолаги, если бы у них этот колбэк был, там был бы ад в колцентре.

Не страшно убить 30 тысяч ненужных товаров, потому что они всё равно не приносят деньги. Нафиг надо. Показатель отказов — это очень специфичная метрика. Не всегда отказы плохо. В общем, не надо бояться. Пиши, сокращай.

Презентация Юрия Батиевского «Переход на новый сайт без потери в поисковых сценариях», 2,3 Мб, ПДФ


Маркетологам в нужде: о настройках надоедливых виджетов

Яндекс не планирует пессимизировать в выдаче тех злодеев, которые злоупотребляют агрессивными настройками виджетов типа чата и колбэков.

Интернет-маркетологам: об аналитике

Следующий доклад называется «После привлечения: продуктовая аналитика», обещают такое:

  • Реальные критерии оценки эффективности сайта.
  • Какую задачу поставить аналитику, чтобы повысить прибыльность интернет-каналов, и что это должен быть за аналитик.
  • Несколько очень грустных истории про конверсию, электронную торговлю и кратный рост.

Спикер предупреждает, что готовых решений в докладе не будет. В чате на ютубе пишут, что спикер — няша. Редакция согласная, но, увы, кроме няшности — ни о чём.

Тут предлагают парсить irecommend, но мы пока не понимаем, как они парсили отзывы и как поняли, что накрутка. Задали вопрос — выяснились, что парсили через библиотеки под питон, а насчёт фейковых отзывов — ну просто почитали и не поверили, увидели фальшь в тексте.
Прим. ред. Читайте Максима Ильяхова «Как определить фальшь в рекламе и отзывах»

Чтобы понять проблемы сайта, смотрите, где отваливается ваша аудитория. Размечайте на сайте всё, что возможно. Это, конечно, аналитическая наркомания, но зато полезно.

О, следующий пример — Тинькофф Страхование. Спикер шутит: «Тинькофф — это мафин, Тинькофф — это смузи», — но полезного не рассказывает. Наша редакция рекомендует: чтобы делать A/B тесты без разработчиков, используйте сервис «Оптимайзли», и будет вам счастье. А то у вас будут грустные истории, как у спикера.

И последний доклад интернет-маркетологам: об аналитике

Аналитик здорового человека организует сбор данных, анализирует их, интерпретирует, готовит решения для бизнеса, прогнозирует, что получится, и следит за результатами.

Алексей Иванов из «Айси маркетинг» называет возможные причины низкой конверсии:

  • неконкурентоспособное предложение;
  • низкое качество посадочной страницы (несоответствие ожиданиям);
  • структура трафика (время, типы устройств);
  • специфика аудитории.

Презентация Алексея Иванова «Интерпретация данных веб-аналитики», 8,2 Мб, ПДФ


В продолжение темы, которую затронул последний по счёту спикер. В Биодинамической редакции убеждены, что если у застройщика нет продаж, тому четыре причины:

  • сайт говно;
  • реклама говно;
  • строит говно;
  • продажники мудаки.

Тема объёмная, поэтому об этой «мантре» расскажем отдельно. Кто дочитал — тот молодец.

Кейс: Конверсия Digital стратегии в контент-маркетинге в девелопменте

Сегодня все чаще высокая аффинитивность контент-маркетинга меняет концепции продакт-плейсмента и требований к креативу. Наши коллеги по программатик перфоманс маркетингу показали, как они по-новому концентрируют имидж продукта. Поэтому мы пришли к выводу, что партисипативное планирование РОИ достижимо в разумные сроки. Как запускать диджитал-кампании для девелопмента, которые активизируют институциональный имидж, — в сегодняшней статье.

1. Определить желаемый ROMI

Селекция бренда на рынке недвижимости амбивалентна, поэтому в нашем случае медиапланирование одновременно допускало стиль менеджмента, не считаясь с затратами. Таким образом, управление брендом на основе результатов рекламной кампании искажало наш тактический имидж, а атрибуционное моделирование, напротив, ускоряло креативный баинг и селлинг. В итоге идеальный медиаплан транслирует только принцип восприятия, именно поэтому узнавание бренда поразительно коррелирует с контент- и инбаунд-маркетингом.

Рыночная информация стремительно консолидирует конверсию. Айдентити бренда определяет стратегический принцип восприятия пре-кампейнов и кампаний. Наряду с этим, CPC и CTR традиционно синхронизируют диджитал-маркетинговый медиаплан. Поэтому определение ROI и, соответственно, ROMI помогает сконцентрироваться на контенте и диджитал метриках.

Определение ROMI помогает сконцентрироваться на контенте и диджитал метриках

2. Придумать концепт креатива

Мы предположили, что сегментация рынка ускорит достижение KPI для нашего контента. Для этого решили использовать стимулирование коммьюнити без оглядки на авторитеты, чтобы экономить стратегический маркетинг. Оказалось, что привлечение кастомизированных аудиторий специфицирует популярный жизненный цикл в диджитале гораздо глубже, чем в офлайне. Мы сконцентрировались на концептах, которые никогда не транслировали в диджитале, но которые показывали высокие аффинити-индексы в офлайне у наших аудиторий.

3. Написать релевантный контент

Девелопмент очень специфичен, поэтому для создания релевантного контента для выбранных концептов мы привлекли команду девелопмент-райтеров. По мнению аналитиков отрасли концепция нашего контента транслирует креативный отраслевой стандарт, что позитивно сказывается на показателях вовлеченности. Пост-анализ контента показал идеальное отражение конвергентного рекламного брифа, что, как водится, никак не связано с продажами или каким-либо полезным действием.

Пост-анализ контента показал идеальное отражение рекламного брифа

По сути, тот стратегический контент-маркетинг, который мы предложили, поддерживает девелопмент в диджитале, и больше ничего.

4. Использовать Call-to-actions

Перед запуском пре-кампейна мы использовали колтуэкшены в контенте, который планировали использовать для SWOT-анализа и основной контекстно-маркетинговой кампании. Контентно-ориентированное издание экономит экспериментальный PR и CY, но по факту мы этого не увидели.

Почему?

Оказалось, что таргетирование помогло синхронизировать только CTR и CPC и получить по всем пре-кампейнам высокий кликрейт, конверсию и перевыполнить KPI — но это все никак не сказывалось на поставленной задаче. Однако одинаковые ключи в пре-кампейнах, которые отличались контентом, дали нам разные показатели конверсии, поэтому при запуске основной кампании мы сосредоточились на накопленном CTR наиболее эффективного пре-кампейна.

5. Переупаковать контент для других каналов

Многие диджитал-агентства считают этот этап пустой тратой времени, однако наши рисёрчи в контент-маркетинговых контекстных кампаниях показали, что именно в девелопменте переупаковка контента помогает повышать ROMI кампаний в разы.

Использование программатик-подходов для определения эффективных каналов коммуникаций однозначно показывает, что рейт-карта концентрирует анализ customer LTV, особенно если речь идёт о перформанс-контентном маркетинге. Исследование LTV в девелопменте многомерно, поэтому мы задействовали атрибуционно-когортное моделирование. Это нам помогло измерить LTV каждой когорты, что привело в итоге к накопленному эффекту бабочки в моделировании спроса на девелоперском рынке.

Привлечение аудитории с помощью продуманного перформанс-контентного маркетинга деятельно притягивает общественный медиамикс, при этом помогает снижать CPC и увеличивать коэффициенты вовлечённости. Создание приверженного покупателя уравновешивает product placement. Взаимодействие корпорации и клиента, суммируя приведенные примеры, деятельно изменяет институциональный рекламный контент.

Продуманный перформанс-контентный маркетинг помогает снижать CPC и увеличивать коэффициенты вовлечённости и LTV

Кейс: Студия креативного перформанс-контентного маркетинга, инбаунд- и контекстных стратегий «Биодинамическая редакция»
Медиадиректор проекта: Ника Троицкая
Senior менеджер девелопмент-райтинга: Вика Плотаненко
Директор по аналитике и атрибуционно-когортному моделированию: Виталий Бахвалов