«Академия интернет-рекламы»: Веб-аналитика и оценка результатов кампании»

21 и 22 марта 2013 года в московском центре Digital October прошла главная российская конференция по интернет-рекламе eTarget-2013: «Управление аудиторией и маркетингом в интернете».

В рамках второго дня мероприятия прошла Секция 15: «Академия интернет-рекламы»: Веб-аналитика и оценка результатов кампании».

В качестве модератора секции выступил Алексей Иванов, ведущий эксперт компании ISEE Marketing. В ходе обсуждения были рассмотрены вопросы использования популярных метрик, таких как: Google Analytics и Яндекс.Метрика – для получения данных и анализа результатов интернет-рекламы. Изучалась сегментация трафика, оценка эффективности различных источников. В рамках секции прозвучало 4 доклада.

Первым выступил Егор Кожевников, руководитель проектов департамента интегрированных маркетинговых коммуникаций, компании «Ашманов и партнеры». В своем докладе он раскрыл понятие веб-аналитики; объяснил, зачем нужно анализировать трафик; представил основные метрики аналитики; перечислил типичные ошибки в веб-аналитике.

Чтобы понять, куда уходят деньги на рекламу и маркетинг важно использовать инструменты веб-аналитики. Не стоит смотреть только на статистику посещаемости, важно понимать, что делают посетители на сайте.

Далее докладчик перечислил 10 причин, свидетельствующих в пользу анализа трафика:

1. Оценивать насколько эффективно работает сайт, SEO или реклама ресурса на каждом этапе работы;

2. Понимать, что конкретно привело к подобному результату, и как исправлять или устранять причины неэффективной работы рекламной компании;

3. Отслеживать динамику по всем значимым показателям, причем, не раз в месяц, а постоянно;

4. Реагировать на проблемы, вовремя замечать и исправлять их, пока не нанесен ущерб финансам;

5. Прогнозировать затраты, доходы, трафик;

6. Экспериментировать – находить новые каналы и стратегии продвижения;

7. Контролировать любые изменения, вносимые в текущие кампании;

8. Управлять, прежде всего, рекламными бюджетами;

9. Развиваться;

10. Зарабатывать.

Однако перед тем, как начать анализировать важно вспомнить, какие цели поставлены перед рекламодателем. Это может быть увеличение продаж или увеличение количества конверсий. Для разных типов сайтов задачи разные. Так, если сайт продающий – для него важна конверсия. Если сайт имеет банковскую тематику – тут важнее заполнение заявки, звонки. Если это развлекательный портал – важно посмотреть, есть ли приток людей на сайт, и что эти люди там делают.

Причина плохой статистики может быть в том, что одна неправильно работающая кампания портит общую картину.

Далее целесообразно обратить внимание на ключевые слова: если их несколько сотен и ключевые слова подобраны неверно – надо пересматривать все семантическое ядро рекламной кампании. Также важно мониторить связки с посадочной страницей. (слайд конверсии)

В следующей части своего доклада Егор Кожевников привел наиболее распространенные среди рекламодателей мифы, касающиеся веб-аналитики:

1. «Чем больше кликов – тем лучше». Основная задача контекста -посещаемость. К примеру, если один интернет-магазин приносит 1000 посетителей, а его ROI- 0,8; а другой – всего 500 посетителей, но при этом его конверсия равна 5 – то гораздо эффективнее работает именно второй сайт;

2. «Чем дольше посетитель на сайте – тем лучше». Это не всегда так. Если взять, к примеру, страницу сайта мгновенных платежей – то она должна быть предельно простой и понятной. Таким образом, если пользователь мгновенно проведет платеж и уйдет – конверсия будет хорошая.

3. «Чем больше глубина просмотра – тем лучше». Пример: пользователь долго ходит по сайту заказа такси в поисках номера телефона. При таком подходе глубина просмотра является отрицательным фактором.

4. «Высокий процент отказов – это плохо». Если пользователь приходит на сайт, видит номер телефона, звонит и делает заказ, но страницу при этом закрывает – его поведение с точки зрения веб-аналитики можно интерпретировать как отказ. На самом же деле – в данном случае такая стратегия работает на продажи.

5. «У показателей конверсии есть нормы». Количество этих «норм» для каждого случая строго индивидуально. Конверсию надо отслеживать по каждому сайту в отдельности. Так, например, можно завышать показатели в отчетах, а компания при этом будет терпеть убытки.

В заключение докладчик перечислил типичные ошибки, совершаемые рекламодателями в процессе проведения веб-аналитики:

1. Неактивный мониторинг – пассивность. Если разработчики поставили счетчики, но не отслеживают ситуации – это очень опасно для ресурса.

2. Злоупотребление данными. Крайне неэффективны, так называемые, «простыни статистики», которые невозможно интерпретировать однозначно и грамотно.

3. Злоупотребление счетчиками и формальные отчеты по счетчикам. Иногда специалисты по интернет-маркетингу придерживаются мнения: «Что заказчики хотели, то и покажем им в отчете». Это в корне неправильно и вредит рекламным бюджетам.

Зал: Как правильно посчитать коэффициент конверсии сравнить аналитику в Google и в Яндексе?

Егор Кожевников: Не обязательно брать 100% данных о трафике и 100% данных о конверсии – достаточно посчитать примерное соотношение.

Следующий доклад представил Олег Рудаков, веб-аналитик компании AdLabs. Его выступление было озаглавлено: «Google Analytics против Яндекс Метрики».

Суть доклада сводилась к подбору оптимального инструмента веб-аналитики и отвечал на следующие вопросы: «Стоит ли специалистам остановить свой выбор на каком-либо одном инструмента, или использовать их в совокупности? Как правильно оценивать эффективность каналов обращений и снижать стоимость контакта с «продающей» рекламы?»

Обе системы рассматривались в сравнении с точки зрения решения повседневных задач аналитики.

По словам докладчика, Google Analytics и Яндекс.Метрика – это 2 зеркальные системы: обе они очень популярны в России, и каждая имеет свои преимущества и недостатки. Остановиться на чем-то одном или использовать обе системы?

Что касается анализа трафика по каналам, то его предоставляют обе системы.

В целом же, для упрощения анализа большого массива данных можно разделить посещения по различным фильтрам. Главное – выявить целевые визиты.

Если анализировать поведение посетителей на сайте, то здесь Google Analytics позволяет установить пользовательские переменные и смотреть как они взаимодействует с сайтом. В свою очередь, Яндекс.Метрика предоставляет возможности анализа по поло- возрастной структуре пользователей.

С точки зрения полезности для ресурсов, занимающихся электронной торговлей Яндекс.Метрика предоставляет статистику по параметрам интернет-магазина.

Если говорить об анализе контекстной рекламы – то здесь важно понимать процент окупаемости инвестиций, знать стоимость заказа, CTR. В этом отношении Google Analytics позволяет отслеживать все данные из Google AdWords. В свою очередь, Яндекс.Метрика показывает только общие данные по посещениям.

С точки зрения анализа поисковых запросов – рекламодателю важно знать параметры, показывающие степень вовлеченности посетителей. Здесь Яндекс.Метрика показывает, с какой по счету страницы пользователь совершил переход.

Параметр «Популярные страницы» – показывает интерес пользователей к разным страницам сайта. Относительно этого параметра Яндекс.Метрика показывает только просмотры по заголовкам.

В отношении аспекта поведения посетителей на страницах – в случаях, когда рекламодателю необходимо проанализировать, куда кликали посетители – то Google Analytics есть подробная статистика, рассчитывается также и процент кликов по каждой ссылке. В свою очередь, Яндекс.Метрика предоставляет не только карту ссылок, но и карту кликов – тепловая карта. Кроме того, в метрике, в отличие от Google Analytics, есть Вебвизор.

Если же говорить о дополнительных уникальных возможностях, предоставляемых обеими системами веб-аналитики, то можно отметить, что в Google Analytics есть режим реального времени, а Яндекс.Метрика позволяет производить мониторинг доступности ресурса.

Приведенные аспекты позволили докладчику сделать вывод о том ,что обе системы имеют свои дополнительные плюсы, и, что еще более интересно, – зачастую эти плюсы не пересекаются. Таким образом, можно сделать однозначный вывод о том, что обе эти системы веб-аналитики целесообразно использовать в совокупности. Кроме того, функционал каждой из них постоянно обновляется.

Зал: Если в статистике по Google Analytics мне выдается результат: «not provided» – что следует делать?

Олег Рудаков : Поставить ЯндексМетрику.

Зал: Как изменится загрузка страницы в зависимости от количества счетчиков на сайте.

Олег Рудаков : Для внешней статистики надо ставить асинхронные счетчики, тогда – даже если чужой сайт «упадет»- сайт, на котором стоит кнопка не перестанет загружаться.

Третьим выступил Андрей Борисов, проект-менеджер компании «Текарт». Он представил доклад на тему: «Веб-аналитика- от цифр к пониманию аудитории.

Прежде всего, участник секции задался вопросом: как при ограниченных бюджетов увеличить количество обращений?

Если сайт позволяет, то хорошо бы встроить внутреннюю систему отслеживания поведения пользователе, однако, есть и другие весьма бюджетные способы аналитики. Хотя уточнение ответа у позвонившего не позволяет достоверно выяснить, откуда пришел пользователь, можно использовать сервисы с заменой номера. Это будет гораздо эффективнее, однако здесь есть один серьезный недостаток – данным образом невозможно отслеживать ключевые слова по множеству кампаний. Это очень дорого, кроме того, такой способ отслеживания не показывает пути вхождения пользователя на сайт компании. Использование промо-кода позволяет в некоторой степени решить данную проблему:

Кроме того, важно отслеживать фразы, с которых был сделан переход.

В следующей части своего выступления докладчик сосредоточился на том, какие отчеты по обращениям являются наиболее показательными. Чтобы подготовить качественную веб-аналитику важно:

Разработать общий сводный отчет абсолютно по всем источникам.
Выяснить, какая из выбранных рекламных площадок работает лучше
Выявить наиболее подходящую площадку для размещения ресурсом контекстной рекламы.
С точки зрения анализа поисковых запросов важно выяснять конверсию по каждому запросу и продвигаться только по тем, которые приносят высокий уровень конверсии.
Важен отчет по регионам.
Важно спровоцировать у людей интерес к акциям, поскольку, в большинстве своем, именно рекламные акции влияют на обращения.
Очень важно отследить, сколько времени, в среднем, уходит у потребителя на принятие решения.

После того как вся детальная информация собрана, составляется выборка по всем пользователям, которые обратились в компанию, данные изучаются и обрабатываются. Далее принимается решение о том, как повысить эффективность кампании.

С этой целью важно:

Cнижать стоимость обращения – это можно сделать, исключив из рекламной кампании малоэффективные ключевые слова, либо, снизив по ним по ним ставки.
Выяснить причины дороговизны кампании и уменьшить численность аудитории по ней.
Выделить минимальные по стоимости обращения и запросы, а также отключить запросы, о стоимости которых нет точной информации.
Важно усиливать рекламу по проводимым акциям. С этой целью можно даже поднять ставки на момент проведения акции.
Кроме того, многие системы контекстной рекламы определяют регион по настройкам пользователя, а не по IP-адресу. В то же время, Google Analytics определяет регион по IP-адресу, и здесь расхождение может составлять до 50%. Важно помнить это и перепроверять настройки.
Еще одна распространенная проблема вызвана кириллическими запросами.

Также докладчик заострил внимание слушателей на следующем вопросе: если используются различные рекламные площадки, то возникает проблема вклада конкретного канала в конверсию – происходит «пересечение» источников. Если оно составляет 10-20% – это не страшно.

В заключение, Андрей Борисов напомнил, что отчеты можно сделать полностью автоматическими, главное, чтобы системам аналитики хватало данных для правильного анализа.

Завершило секцию выступление Алексея Иванова на тему «Веб-аналитика – от цифр к пониманию аудитории» .

Ведущий эксперт компании ISEE Marketing подытожил все сказанное до него, напомнив слушателям и коллегам о том, что инструменты веб-аналитики позволяют получить множество различных цифр и графиков. Однако очень важно правильно интерпретировать эти результаты, понимая, что является причиной, а что – следствием. В ходе своего доклада

Алексей Иванов упомянул о наиболее распространенных ошибках, которые приводят к неверным выводам. В итоге, работа веб-аналитика становится абсолютно бесполезной и не нужной сайту.

«Чтобы не ошибиться в процессе проведения анализа и при сборе статитсики, важно понимать, что на сайт приходят не клики, а люди. Если мы начинаем думать об абстрактных показателях в виде кликов, то выясняется, что мы совершенно не понимаем пользователя», – поделился с аудиторией докладчик.

В доказательство своих слов, Алексей Иванов попытался взять под сомнение критерии оценки качества рекламы на сайте. В итоге выяснилось, что все они могут быть опровергнуты. Так, использование системы оплаты контекстной рекламы CPC – опасно из-за наличия в сети ботов. Большое количество кликов может стать нецелевым, а, как известно, нецелевые клики отпугивают целевую аудиторию. Глубина просмотра страницы также не всегда хороша – иногда лучше, чтобы человек позвонил и сделал заказ, а не блуждал по сайту. Не во всех случаях нужна и конверсия на сайте.

По мнению Алексея Иванова, отвлекаясь на измерение, ключевых метрик, рекламодатели часто забывают учесть реально количество заказов на их сайте и потенциал роста бизнеса; оценить долю новых клиентов по каждой кампании; средний чек и маржу для разной аудитории. Кроме того очень важно не упускать из внимания и внешние факторы, подчас, даже не связанные с бизнесом рекламодателя.

Занимаясь веб-аналитикой, важно помнить о погрешностях измерений. Еще очень важно не путать причину и следствие: проблема может быть не в самом инструменте рекламы, и даже не в конверсиях – маркетологу необходимо понимать, какой пользователь, откуда пришел на сайт, и по какой причине он это.

«Целесообразно отслеживать статистику, используя для этого несколько инструментов – только так можно избежать целого ряда ошибок. Важно думать о людях, а не о цифрах; искать разные объяснения произошедшему. Имеет смысл найти и проанализировать причины изменений на сайте. Наконец, важно постоянно повторять эксперименты, чтобы закрепить достигнутый эффект», – заключил докладчик.

В целом, сессия прошла очень активно, бодро и динамично. Все презентации сопровождались актуальными примерами из практики. Аудитория увлеченно слушала доклады, задавала вопросы, участвовала в обсуждениях и дискуссиях, даже не смотря на то, что секция проходила в конце второго дня конференции.

Источник: www.searchengines.ru