• Главная

Яндекс.Директ — новый подход к расчету конверсий и модели атрибуций. Конверсии в статистике директа


новый подход к расчету конверсий и модели атрибуций

Здравствуйте, уважаемые читатели сайта Uspei.com. Готовясь к покупке, пользователи часто посещают сайт больше одного раза и приходят из разных источников.

Многим рекламодателям важно понять, какое именно объявление первым подтолкнуло пользователя к визиту или, наоборот, стало финальным аргументом для заказа.

Сеодня Яндекс добавил в статистику Яндекс.Директа и Метрики дополнительные модели атрибуции конверсий, которые помогут прояснить ситуацию, и немного изменится подход к расчету данных. Все подробности о запуске собраны в этом посте.

Яндекс.Директ - новый подход к расчету конверсий

К оглавлению ↑

Большие новости в статистике Директа

Теперь эффективность кампаний можно будет оценивать в статистике Директа несколькими способами — по первому, последнему или последнему значимому переходу.

Кроме того, процент конверсии в Директе теперь будет рассчитываться немного иначе: это отношение целевых визитов к кликам по объявлениям, а не к визитам, источником которых стал Директ.

Наконец, третье важное отличие Директа и Метрики — дата конверсии. В Метрике достижение цели фиксируется в отчётах в тот день, когда оно произошло. В Директе же важно отразить не поведение посетителей на сайте, а отдачу от размещения — поэтому конверсия будет привязана к клику, который её обеспечил.

По модели атрибуции «первый переход» это будет первый клик по объявлению Директа, который привёл человека на сайт, по модели «последний значимый» — последний клик из Директа, если после него не было других важных источников трафика (например, перехода из органических результатов поиска или другой рекламной системы). А по модели «последний переход» — последний клик из Директа, если он непосредственно предшествовал конверсии.

Таким образом, в Яндекс.Директе вы будете получать максимально подробную информацию о том, какие кампании и объявления вносят значимый вклад в продажи и насколько в целом результативны платные клики по вашей рекламе.

А Яндекс.Метрика, позволит вам, как и раньше, делать более глобальные выводы о поведении пользователей на сайте и общей эффективности разных источников трафика.

Запуск всех новшеств в статистике Директа запланирован на ближайшие дни. Когда изменения вступят в силу, Яндекс опубликует отдельные новости.

К оглавлению ↑

Что такое модели атрибуции?

Итак, сегодня в Мастере отчётов Директа появились модели атрибуции — по первому, последнему и последнему значимому переходу. Они отличаются от моделей атрибуции в Метрике. Рассказываю, как в Метрике работает подсчёт статистики с учётом моделей атрибуции, чем отличается логика в Директе и как отличия будут влиять на данные в отчётах.

Что такое модели атрибуции? Перед тем, как совершить целевое действие, посетители могут приходить на сайт из разных источников. Например, люди могут впервые узнать о сайте из рекламы, затем вернуться, найдя сайт в поисковике, а потом набрать адрес в браузере и совершить покупку. Модели атрибуции — это способы распределить вклад разных источников трафика в конверсию, а также в последующие визиты на сайт.

С помощью моделей атрибуции можно понять, какие каналы изначально приводили посетителей, которые в конечном итоге конвертировались, а какие источники подтолкнули к покупке посетителей, уже знакомых с сайтом. Узнать больше о том, как использовать модели атрибуции в Метрике, можно из видео в конце поста.

Давайте еще раз закрепим. Каждому контакту пользователя с рекламой или другим источником трафика на сайт можно присваивать свою ценность. Разные способы распределения конверсий между источниками трафика называются моделями атрибуции.

Например, если вы выбрали атрибуцию по последнему переходу, то конверсии приписываются к тому источнику, который привел посетителя непосредственно перед целевым действием. Атрибуция по первому переходу, наоборот, позволяет найти источник, который с самого начала запустил цепочку контактов с пользователем.

Теперь представим ситуацию, в которой человек увидел рекламу и принял решение о покупке, но оформил заказ не сразу и на длительное время оставил вкладку с сайтом открытой. Позже он вернулся и завершил целевое действие. Рекламный контакт в этом случае был очень важен, но формально он не является последним источником трафика — конверсионный визит в Метрике будет приписан к «внутренним переходам».

Ровно для таких ситуаций придумана модель атрибуции по последнему значимому переходу. В ней конверсии из вторичных источников (переходы на сайт из закладок, по набранному адресу, внутренние переходы и переходы с локально сохранённых файлов) приписываются предыдущему значимому источнику трафика на сайт. В случае Директа — к клику по рекламе. Эта модель атрибуции выбрана в статистике по умолчанию.

К оглавлению ↑

Зачем нужны модели атрибуции и в Директе, и в Метрике

У статистики в Директе и в Метрике разные задачи. Отчёты Директа позволяют во всех подробностях отлеживать, как изменения в настройках кампании сказываются на эффективности размещения.

А в Метрике можно изучать поведение посетителей, пришедших по рекламе, и сравнивать отдачу от разных каналов привлечения трафика. Поэтому в Директе модели атрибуции нужны, чтобы детально изучать отдачу от кампаний Директа, а в Метрике — чтобы сравнивать эффективность разных источников и анализировать, как посетители сайта продвигаются к конверсии.

К оглавлению ↑

Как устроены модели атрибуции в Метрике

Для начала давайте разберёмся, как именно Метрика строит отчёты с разными моделями атрибуции. Когда мы выбираем в отчёте модель атрибуции «последний значимый переход», мы даём системе команду взять все визиты за указанный период отчёта, найти последний значимый источник каждого визита (рекламную или поисковую систему, переходы по ссылкам и пр.), а затем показать, в скольких визитах каждый из источников был последним значимым. Аналогичным образом это работает и для двух других моделей атрибуции.

Пример. 5 июня посетитель кликнул по объявлению в Директе, потом вернулся на сайт из поиска и что-то купил, 7 июня ещё раз перешёл по объявлению Директа, а 10 июня вернулся на сайт из закладок и снова совершил конверсию. Метрика засчитает 4 визита:

5 июня, 1-й визит, источник → Директ

5 июня, 2-й визит, целевой, источник → Поиск

7 июня, 3-й визит, источник → Директ

10 июня, 4-й визит, целевой, источник → Прямой (визиты из закладок учитываются как прямые переходы

Вот как информация об источнике каждого визита будет записана в базу данных Метрики:

Таб. 1: Информация об источниках визитов в базе данных Метрики

Чтобы построить отчёт по источникам с заданной моделью атрибуции, мы просто подсчитываем по первой таблице количество визитов, в которых каждый источник был последним, последним значимым или первым.

Вот какие данные будут показаны в отчёте по источникам трафика для каждой модели атрибуции:Таб. 2: Данные, которые будут показаны в отчете по источникам с учетом разных моделей атрибуции

К оглавлению ↑

Первое отличие от Директа: клики и визиты

В Директе модели атрибуции работают похожим образом с поправкой на то, что отчёты Директа строятся не по визитам, а по кликам. Ведь это в Метрике фиксируются визиты, а Директ «знает» только о кликах по объявлениям.

Исключение из этого правила — показатель «процент конверсии» в отчётах Директа. Для него используются данные о целевых визитах из Метрики. С запуском моделей атрибуции в Директе процент конверсии в Директе начал рассчитываться иначе. Теперь это не отношение целевых визитов ко всем визитам, а отношение целевых визитов к кликам.

Посмотрим, как разница в «учётных единицах» каждой системы будет сказываться на данных в статистике. Возьмем тот же пример:

5 июня, 1-й визит, источник → Директ5 июня, 2-й визит, целевой, источник → Поиск7 июня, 3-й визит, источник → Директ10 июня, 4-й визит, целевой, источник → ПрямойВ Метрике будет 4 визита, а Директ зафиксирует 2 клика — 5 и 7 июня.

  • По модели «последний переход» в отчётах Директа будет 2 клика — ведь для каждого клика последним источником был Директ. А в отчёте «Директ-Сводка» в Метрике будет 2 визита — так как всего для двух визитов последним источником был Директ (см. столбец «Последний переход» в Таблице 1).
  • По модели «последний значимый переход» в Директе будет 2 клика и 1 конверсия (та, что произошла 10 июня). Конверсия за 5 июня по этой модели атрибуции в Директе не засчитается, потому что последний значимый источник целевого визита 5 июня — поиск. В Метрике в отчёте Директ-Сводка будет 3 визита, для которых последним значимым источником был Директ. При этом один из этих визитов, за 10 июня, будет целевым. Процент конверсии в Директе составит 1 целевой визит/2 клика*100%=50%, а конверсия в Метрике — 1 целевой визит / 3 визита всего*100%=33%.
  • По модели «первый переход» в Директе получим 2 клика и 2 конверсии. А Метрика засчитает Директу 4 визита (потому что в каждом из четырех визитов первым источником был Директ) и 2 целевых визита. В Директе процент конверсии будет равен 2 целевых визита/2 клика*100%=100%, а конверсия в Метрике составит 2 целевых визита / 4 визита всего*100%=50%.

Вот как будут выглядеть отличия в статистике Директа и в отчёте Метрики «Директ-Сводка»:

В таблице сравниваются данные отчёта «Директ-Сводка», так как в него не попадают переходы и конверсии, которые система защиты от скликивания в Директе посчитала недействительными — поэтому данные в нём ближе к цифрам в статистике Директа.

К оглавлению ↑

Второе отличие от Директа: дата совершения конверсии

В Метрике достижение цели будет зафиксировано в отчётах в тот же день, когда оно реально произошло. А в Директе важно отразить не поведение посетителей на сайте, а отдачу от рекламы — поэтому конверсия будет «привязана» к дате того клика, который её обеспечил.

По модели атрибуции «первый переход» это будет первый клик по объявлению Директа, который привёл человека на сайт, по модели «последний значимый» — последний клик из Директа, если после него не было других значимых источников трафика (например, переходов из результатов поиска, по ссылкам на сайтах или из другой рекламной системы), а по модели «последний переход» — последний клик из Директа, если с него начался целевой визит.

Возьмем два последних визита из нашего примера:

7 июня, 3 визит, источник → Директ10 июня, 4 визит, целевой, источник → Прямой

Вот так будут записаны в базу данных Метрики все типы источников этих двух визитов:

В отчете «Источники, Сводка» в Метрике выберем период 7–10 июня, который захватит оба визита, и модель атрибуции «последний переход». В строке «Директ» увидим 1 визит и 0 целевых визитов. А по модели «последний значимый» и «первый» Директу будет засчитано 2 визита и 1 целевой визит. Если мы укажем период отчета с 8 по 10 июня, без перехода из Директа 7 июня, и выберем модель атрибуции «первый переход» или «последний значимый переход», мы увидим 1 визит из Директа и 1 целевой визит. А по модели «последний переход» — 1 целевой визит с источником «прямые заходы».

В Директе у нас зафиксирован один клик, а не два визита. За период с 7 по 10 июня мы увидим одну конверсию по моделям «последний значимый» и «первый переход». А за период с 8 по 10 июня мы не увидим кликов и конверсий — потому что клик из Директа был 7 июня. А значит, конверсию не к чему привязать, и она не будет показана в отчёте. Поэтому при оценке отдачи от рекламной кампании стоит проверять наличие конверсий в том числе и за период, который захватывает дату старта размещения.

К оглавлению ↑

Когда какую модель применять

Модели атрибуции в Директе нужны, чтобы подробно анализировать отдачу от размещения. Атрибуция по первому переходу позволит узнать, какие кампании и объявления приводили на сайт посетителей, которые конвертировались позже. Модель «последний значимый переход» покажет, какие рекламные материалы послужили решающим стимулом к покупке. А модель «последний переход» позволит увидеть конверсии, которые происходили практически сразу после перехода по объявлению.

А в Метрике модели атрибуции помогут сравнить отдачу от разных источников привлечения трафика на сайт — рекламных и поисковых систем, рассылок, соцсетей и ссылок на других сайтах.

К оглавлению ↑

Почему в Директе и Метрике отличаются подсчеты

Многие давно используют модели атрибуции в Яндекс.Метрике. Зачем повторять эту функциональность в Директе, да ещё и с другим способом расчетов?

Дело в том, Директ и Метрика помогают пользователям решать разные задачи и потому немного по-разному подходят к атрибуции конверсий и расчету конверсионности.

Главное отличие — в самом принципе сбора статистики: Метрика фиксирует визиты на сайт, а Директ — клики по объявлениям. И модели атрибуции будут применяться к визитам и кликам соответственно.Почему в Директе и Метрике отличаются подсчеты

Почему в Директе и Метрике отличаются подсчеты

Метрика отлично работает в паре с Директом, помогая не только с оценкой эффективности, но и с настройками рекламных кампаний. Например, с ретаргетингом.

Яндекс уже готовит инструкции о полезных функциях Метрики, которые вы могли упустить из виду. А пока можно посмотреть вот этот вебинар, в нём сотрудники Яндекса подробно разобрали особенности работы с моделями атрибуции и анализом рекламной статистики в Метрике.

Источник

До встречи! Успевайте всё и всегда на страницах блога Uspei.com

Теги: Яндекс.ДиректЯндекс.Метрика

Твитнуть

Поделиться

Плюсануть

Поделиться

Класснуть

Линкануть

Запинить

Буду благодарен, если поделитесь новостью в соцсетях

uspei.com

в статистике Директа появился прогноз вероятности конверсий

Чтобы реклама хорошо работала, важно следить за статистикой и вовремя оптимизировать кампании. Мы дополнили Мастер отчётов Директа тремя экспериментальными показателями для оценки качества привлекаемого трафика и настроек рекламы: это сумма, цена и доля вовлечённых сессий (ВС). На днях вы увидите их в интерфейсе.

Все они отражают прогноз вероятности полезных действий на сайте (покупки, заявки, подтверждение регистрации и так далее). Если коротко, чем выше значение суммы вовлечённых сессий, тем лучше реклама отрабатывает задачи бизнеса, которые видит Яндекс.Директ.

В Директе много показателей эффективности и продуктивности. На какие ориентироваться?

Да, показателей стало многовато, поэтому мы решили убрать из интерфейса продуктивность фраз — сейчас её часто принимают за важный фактор качества рекламы, но по факту это набор базовых советов, которые можно транслировать в другой, более удобной и понятной форме. Мы вообще хотим сделать интерфейс более персонализированным, но это тема, требующая отдельного разговора — непременно к ней ещё вернёмся.

Оптимизируя кампании, лучше сразу сосредоточиться на реальной статистике и отдаче от объявлений. В этом смысле ВС дают полезный сигнал о конверсионности. Надеемся, новые метрики помогут вам эффективнее работать с Директом. А советы о том, как правильно подобрать ключевые фразы к объявлениям, собраны в помощи.

Как работают показатели вовлечённых сессий?

Директ автоматически ищет цели на любом сайте, где есть Метрика. Он отделяет ключевые действия от рядовых, ориентируясь на наш собственный классификатор конверсий.

Дальше, благодаря машинному обучению, система может изучать данные о сессии каждого пользователя, который перешёл по рекламе, и предсказывать вероятность конверсии. Среди прочего она принимает во внимание глубину и время просмотра, а также URL посещаемых страниц.

Чем полезны вовлечённые сессии?

  1. У вас есть счётчик Метрики, но вы ещё не собираете данные о конверсиях. В этой ситуации вовлечённые сессии послужат индикатором эффективности ваших кампаний — а значит, и использования рекламного бюджета.
  2. У вас много своих целей, но данные по ним мало что говорят об эффективности кампании. Скажем, цели «чугунные ванны» и «акриловые ванны», скорее всего, помогут вам сравнить между собой спрос на два типа товаров, но мало что скажут об общем качестве настройки рекламной кампании магазина сантехники. Новые показатели пригодятся вам, чтобы оценить всю кампанию целиком.
  3. Наконец, если вы уже отслеживаете полезные действия пользователей (например, посещение определённой страницы, нажатие кнопки, заполнение формы) на сайте с помощью целей в Метрике, сравните данные по ним и показателям ВС. Если по цели трафик в срезе конверсионный, а по показателям ВС нет (или наоборот) — это сигнал, что реклама или сайт могут работать лучше. Проверьте настройки кампании, структуру сайта, цель, по которой измеряется эффективность.

Ещё одна новая полезная метрика — цена ВС. Она даёт ориентир стоимости привлечения пользователей, когда у вас нет данных о конверсиях по собственным целям. А в перспективе появится возможность оптимизировать кампании по вовлечённым сессиям. Конечно, об этом мы вам тоже обязательно расскажем.

Третий показатель, доля ВС, рассчитывается как отношение оценки конверсионности визитов к общему количеству переходов по рекламе. Он позволяет судить об эффективности конверсии и вместе с ценой ВС показывает, какие форматы объявлений, аудитории, площадки, регионы показов приносят больше целевых визитов. Подробнее о том, как анализировать эти показатели, читайте в помощи.

Что делать, если показатели вовлечённых сессий выдают небольшое значение (или не показывают ничего)?

Во-первых, не паниковать. Сама по себе эта метрика не влияет ни на стоимость размещения, ни на возможный охват кампаний — она нужна только для информации.

Вот несколько возможных причин того, что данные по вовлечённым сессиям не сойдутся с вашими собственными представлениями об эффективности. При оптимизации рекламы стоит обратить внимание на первую из них:

  1. Сайт, на который ведёт реклама, позволяет выполнить несколько разных действий и достичь разных целей: купить и продать, сдать и снять в аренду. Создавая «универсальную» кампанию, вы всегда стреляете из пушки по воробьям — не только алгоритмам Директа, но и любой системе автоматизации будет сложно рассчитать ставки и строить прогнозы так, чтобы хорошо отработать несколько противоречивых задач. Для каждой ключевой цели стоит заводить отдельный лэндинг и отдельную рекламную кампанию.
  2. Нетипичный пользовательский сценарий. Ваши конкуренты в основном собирают заявки на тест-драйв, а вы уже создали интернет-магазин автомобилей? Это отлично! Но прогнозируя вероятность конверсии после клика, робот может искать привычные сигналы успешной сессии, тогда как у вас они будут совсем другие. В этой ситуации самое главное, чтобы сам рекламодатель хорошо понимал свою задачу и оптимизировал под неё показы.
  3. Если на сайте есть Метрика, а данные по вовлечённым сессиям не собираются, обратите внимание на период просмотра статистики и заданные фильтры. Возможно, в выбранном срезе просто недостаточно кликов, чтобы построить прогноз. Попробуйте взять период побольше или посмотреть на более крупный срез.

Это совсем не последняя наша новость о вовлечённых сессиях. Мы обязательно вернёмся с рассказом об обновлениях в статистике и будем рады вашей обратной связи и примерам.

www.yandex.ru

Яндекс добавил прогноз вероятности конверсий в статистику Директа

Яндекс дополнил Мастер отчетов Директа тремя экспериментальными показателями для оценки качества привлекаемого трафика и настроек рекламы: это сумма, цена и доля вовлечённых сессий (ВС). На днях они появятся в интерфейсе.

Все новые показатели отражают прогноз вероятности полезных действий на сайте (покупки, подтверждение регистрации и т.д.). Чем выше значение суммы вовлеченных сессий, тем лучше реклама отрабатывает задачи бизнеса, которые видит Яндекс.Директ.

Также команда Директа ответила на вопросы, которые могут возникнуть у пользователей в связи с появлением нового функционала.

В Директе много показателей эффективности и продуктивности. На какие ориентироваться?

Показателей действительно стало много. Поэтому из интерфейса решено было убрать продуктивность фраз. Этот показатель принимают за важный фактор качества рекламы, но фактически он является набором базовых советов, которые можно транслировать в более удобной и понятной форме.

А советы, о том, как правильно подобрать ключевые фразы к объявлениям, можно найти в помощи.

Как работают показатели вовлечённых сессий?

Директ автоматически ищет цели на любом сайте, где есть Метрика. Он отделяет ключевые действия от рядовых, ориентируясь на собственный классификатор конверсий Яндекса.

Затем, благодаря машинному обучению, система может изучать данные о сессии каждого юзера, перешедшего по рекламе, и предсказывать вероятность конверсии.

Чем полезны вовлеченные сессии?

  • У пользователя есть счетчик Метрики, но он еще не собирает данные о конверсиях. В подобной ситуации вовлеченные сессии станут индикатором эффективности кампаний – а значит, и использования рекламного бюджета.
  • У пользователя много своих целей, но данные по ним мало говорят об эффективности кампании. К примеру, цели «чугунные ванны» и «акриловые ванны», скорее всего, помогут сравнить между собой спрос на два типа товаров, но мало что скажут об общем качестве настройки кампании магазина сантехники. Новые показатели помогут оценить всю кампанию целиком.
  • Если полезные действия уже отслеживаются (посещение определенной страницы, нажатие кнопки и т.д.) при помощи целей в Метрике, можно сравнить данные по ним и показатели ВС. Если по цели трафик по цели в срезе конверсионный, а по показателям ВС нет (или наоборот), то это значит, что реклама или сайт могут работать лучше.

Еще одной полезной новой метрикой является цена ВС. Она даёт ориентир стоимости привлечения пользователей, когда у рекламодателя нет данных о конверсиях по собственным целям. В перспективе появится возможность оптимизировать кампании по вовлечённым сессиям.

Третий показатель, доля ВС, рассчитывается как отношение оценки конверсионности визитов к общему количеству переходов по рекламе. Он дает возможность судить об эффективности конверсии и вместе с ценой ВС показывает, какие форматы объявлений, аудитории, площадки, регионы показов приносят больше целевых визитов.

Что делать, если показатели вовлечённых сессий выдают небольшое значение (или не показывают ничего)?

Паниковать не стоит. Сама по себе эта метрика нужна только для информации и ни на что не влияет.

Среди возможных причин того, почему данные по вовлечённым сессиям не сойдутся с представлениями об эффективности пользователя:

  • Сайт, на который ведет реклама, позволяет выполнить несколько разных действий и достичь разных целей: купить и продать, сдать в аренду и снять. Важно помнить, что любой системе будет сложно рассчитать ставки и строить прогнозы так, чтобы хорошо отработать несколько противоречивых задач. Поэтому для каждой ключевой цели стоит заводить отдельный лэндинг и отдельную рекламную кампанию.
  • Нетипичный пользовательский сценарий. Прогнозируя вероятность конверсии после клика, робот может искать привычные сигналы успешной сессии, в то время как у рекламодателя они будут совсем другими. В этой ситуации важно хорошо понимать задачу и оптимизировать под нее задачи.
  • Если на сайте есть Метрика, а данные по вовлечённым сессиям не собираются, нужно обратить внимание на период просмотра статистики и заданные фильтры. Возможно, в выбранном срезе просто недостаточно кликов, чтобы построить прогноз.

Источник: Блог Яндекса для рекламодателей

Источник: seonews.ru

Похожие статьи:

seo-inform.ru

Прогноз вероятности конверсий в статистике Директа

Для того, чтобы реклама могла решать поставленные перед ней задачи, рекламодателю необходимо контролировать статистику и успевать вовремя проводить оптимизацию существующих кампаний. Яндекс.Директ разработали три экспериментальных показателя, отображающихся в Мастере отчетов. Оценить полезность трафика, который вы привлекаете, и грамотно настроить рекламу теперь можно с помощью суммы, цены и доли вовлеченных сессий (ВС). Уже в ближайшее время с нововведениями можно будет ознакомиться в интерфейсе.

Каждый из вышеперечисленных показателей позволит вам построить прогноз вероятности полезных действий на сайте. Примерами таких действий могут быть подтверждения заказов или регистрации, совершение покупок, оформление заявок и тд. Сумма вовлеченных сессий сможет дать вам понять, насколько хорошо реклама справляется с задачами бизнеса, которые определяет Директ - чем выше показатель, тем лучше работает реклама.

При этом интерфейс содержит огромное количество показателей эффективности, что может создать неудобство для пользователей. В связи с этим компания приняла решение избавиться от продуктивности фраз. По словам разработчиков, пользователи придерживаются мнения, что это один из важнейших показателей качественной рекламы, но в действительности это типовые рекомендации, которые удобнее было бы транслировать в иной, более понятной пользователю форме. В планах Яндекс.Директ - персонализировать интерфейс, но детальные планы пока не раскрываются.

Запуская процесс оптимизации рекламных кампаний, в первую очередь стоит принимать во внимание реальную статистику и отдачу от объявлений. В этом плане вам существенно помогут доли вовлеченных сессий, давая вам сигнал о конверсионности. Нововведения должны помочь пользователям улучшить работу с Директом. Традиционно, Яндекс размещает советы по выбору ключевых фраз в разделе "Помощь".

Работу нового показателя ВС вкратце можно объяснить следующим образом. Система самостоятельно ведет поиск целей на любых сайтах с Метрикой, после чего происходит отделение ключевых действий от стандартных, принимая во внимание классификатор конверсий, полностью разработанный Яндексом. Система самостоятельно обучается, исследуя информацию о сессии каждого посетителя, кликнувшего на рекламное объявление, а также имеет возможность предугадать вероятность конверсии. Помимо этого, система отличает глубину и длительность просмотров, а также адреса посещаемых пользователем страниц.

Кому и чем могут быть полезны вовлеченные сессии? В случае, если вы пользуетесь счетчиком Метрики, но не проводите анализа данных о конверсиях, ВС могут стать одним из ключевых показателей эффективности запущенных кампаний и, соответственно, рациональности использования рекламного бюджета.

Для оценки эффективности рекламных кампаний новые настройки также помогут вам при наличии большого количества целей и отсутствии данных об их эффективности. Предположим, такие цели как "чугунные ванны" и "акриловые ванны" вряд ли смогут помочь вам определиться с параметрами для настройки рекламной кампании магазина, специализирующегося на сантехнике, но, при этом дадут возможность сравнить спрос между этими типами товаров.

Для тех, кто уже занялся анализом полезных действий посетителей сайта, используя цели в интерфейсе, полезно будет сопоставить собранные данные и информацию по показателям вовлеченных сессий. В случае, если вы видите в срезе конверсионный трафик по ВС, в отличе от показателя по целям, или в обратной ситуации, у вашего ресурса или кампании есть возможность работать лучше. Яндекс советует более детально вникнуть в настройки кампании, сам сайт и его структуру, а также разобраться с целью, по которой вы измеряете эффективность.

В случае, если при анализе работы рекламной кампании, вы не располагаете информацией о конверсии по имеющимся у вас целям, такой показатель как цена вовлеченной сессии послужит вам ориентиром для понимания цены привлечения посетителей. В будущем, вы сможете проводить оптимизации рекламных кампаний, отталкиваясь на вовлеченные сессии.

Еще один показатель - это доля вовлеченных сессий. Для того, чтобы его оценить, нужно просчитать отношение оценки конверсионности посещений к конечному количеству переходов по рекламному объявлению.  Такой показатель дает вам возможность увидеть эффективность конверсии, а также совместно с показателем цены ВС демонстрирует вам форматы объявлений, аудитории, ресурсы, территориальное распределение показов, приносящие вам максимальное количество целевых посещений. Более подробно об этой функции также можно почитать в разделе "Помощь" Яндекса.

Существуют несколько причин, по которым показатели ВС могут не совпадать с вашим мнением об эффективности размещаемой рекламы - их значение может быть крайне невысоким или вообще ничего не показывать. В целом, данный показатель не сможет воздействовать как на цену публикации, так и на предполагаемый рекламный охват - он существует для вашего ознакомления. Тем не менее, при наличии желания увеличить эффективность рекламы, вот на что следовало бы обратить внимание.

Во-первых, ключевая цель у ресурса в глобальном плане должна быть одна - к примеру, купить или продать. Пытаясь решить множество проблем всего лишь одним ресурсом, вы стараетесь объять необъятное. Любой системе автоматизации, и алгоритмам Директа в том числе, будет крайне проблематично помочь вам в оптимизации - просчитать возможные ставки, спрогнозировать исход, поскольку разные задачи могут противоречить друг другу. Воспользуйтесь золотым правилом: одна задача - один ресурс - одна кампания.

Во-вторых, пользовательский сценарий, который вы себе представляете, может быть нестандартным, очень сильно отличаться от ваших основных конкурентов. Конечно же, эксклюзивное предложение, которое у вас есть - это прекрасно. Но робот, занимающийся прогнозом успешной конверсии, будет акцентировать свое внимание на стандартные случае высоких показателей отклика, в то время как они будут сильно разниться с вашими. В таком случае вам, как рекламодателю, крайне важно осознавать какую именно задачу вы преследуете и именно под нее запускать оптимизацию.

В-третьих, при отсутствии статистики по ВС, при анализе вы можете сделать акцент на период просмотра информации, а также на фильтры, которые вы установили. Возможно именно в том срезе, рамки которого вы установили, имеется слишком малый объем кликов для проработки прогноза. Для исправления ситуации вам стоит проанализировать более длительный период, или поработать с фильтрами, увеличивая срез информации.

woodytools.com


Смотрите также