Контекстная реклама
Редакция Yagla
Прогноз трафика, бюджета и заявок в Яндекс.Директ
Статья
158920
В этой статье – методика прогнозирования от Ильи Исерсона, владельца агентства контекстной рекламы MOAB. Он дает рекомендации, как прикинуть объем трафика, бюджета и заявок в рекламе на поиске Яндекса, и на основе этого решить, стоит ли запускать кампанию.
Ситуации, когда прогнозировать сложно
Типичный пример – сезонный спрос.
Есть относительно стабильные вещи, как Новый год. Это повторяющееся событие, которое можно примерно прикидывать, но это повторение условно. Все сезоны разные, и часто прогнозы отличаются от реальности.
Еще труднее определить будущий бюджет и трафик рекламы сложного продукта – например, следующей модели айфона. Ошибочно полагаться на прошлые статистические данные. Во-первых, товар изменился. Во-вторых, никто не знает, насколько он «выстрелит» и покорит ли ту же аудиторию. Аналогично – для непрямых продаж.
Выход один – нужен опыт, без него не сделать адекватной оценки.
В стабильных тематиках прогнозировать можно точнее – с вероятностью плюс-минус 10-15%. Для бизнес-планирования этого более чем достаточно.
Что такое базисы (маркерные запросы)
Для интернет-магазинов это чаще брендовая семантика: запросы в русском и английском написании, синонимы, названия серий и иногда моделей. Собрать ее просто, хотя занимает время.
Алгоритм следующий:
1) Ищем все расширенные запросы из WordStat. Не просто просматриваем 40 страниц, а парсим в глубину – по каждому запросу. В итоге получаем n-ное количество фраз.
Покажем на примере.
Для справки. Это антикейс: подсчеты показали неокупаемость идеи, и от нее отказались в пользу других проектов.
Агентство MOAB составило семантическое ядро для интернет-магазина туристического оборудования и товаров «Моя планета».
Каждый товар содержит много разных базисов. Так выглядят базисы из Вордстата для товара термокружка stanley:
- Набор туриста stanley
- Набор туристический stanley
- Термокружка stanley
- Термос stanley
- Термобутылка stanley
- Фляга stanley
- Термостакан stanley
- Набор туриста стенли
- Набор туристический стенли
- Термокружка стенли
- Термос стенли
2) Применяем двухуровневый парсинг с подсказками. Например, по запросу «термос стенли купить» получаем при поиске первую подсказку «термос стенли купить недорого». Затем – аналогично, уже для фразы «термос стенли купить недорого». И так далее. В результате примерно из 200 базисов получаем 700-800 словосочетаний.
3) Объединяем полученные списки, удаляем точные дубли и проверяем частотность. Внимание: отбираем только фразы с ненулевой частотой! После этого их остается около 350-450. Примеры:
Во втором столбце – количество уникальных запросов, которые получили из всех источников по каждому базису.
4) Повторяем шаги 2-3 для каждого базиса.
Это единственный метод сбора базисов, который позволяет получить 100% охват. Вы анализируете всех пользователей, кто что-либо искал по данной тематике. Это нужно, с одной стороны, чтобы показать им объявление. С другой – оградить себя от показов по нецелевым запросам: как установить палатку, как зашить палатку и т.д. Из них вы формируете минус-файл.
Базисы помогают систематизировать подход к кампаниям: один базис – одна кампания.
Баланс «трудозатратность – охват»
Базис тащит за собой огромный «хвост» низкочастотных и не всегда целевых запросов. Подробная его проработка – гарантия 100% охвата, но трудозатратность этого процесса высокая. На зачистку уходит 70% времени.
Пример – вы продаете пластиковые окна. В базисе найдете много «мусора» типа «пластиковые окна своими руками», «ремонт пластиковых окон».
Если отказаться от базиса «пластиковые окна» и сразу парсить «пластиковые окна купить», «пластиковые окна цены», «пластиковые окна заказать», вы получите меньший массив – скажем, не 10 тысяч, а только тысячу. Так вы быстрее настроите рекламную кампанию, но потеряете охват.
Важно найти сочетание приемлемой трудозатратности и достаточного охвата.
Можно прописать очевидные минус-слова, но на практике для их выявления лучше просмотреть весь массив вручную. Большинство важных минус-слов невозможно угадать сразу.
Прогнозирование избавляет от ненужной работы по минусовке фраз (при неудовлетворительных результатах прогноза) на этапе, когда вы собрали только базисы и еще не настроили кампании.
Прогноз бюджета
Рассмотрим на примере готовой семантики агентства MOAB по запросам, связанным с подарками.
Заходим в Директ. Вкладка «Прогноз бюджета»:
Задаем регион:
Выбираем период:
Внимание: точность данных падает на прошлых периодах за счет погрешностей Вордстата и разницы сезонов. К примеру, в этом мае кондиционеры пользуются спросом, так как жарко, а в следующем будет холодно. Учитывайте это.
Вбиваем базисы:
Лайфхак для новичков: если вы хорошо собрали базисы, Директ вам не показывает подсказки. Если что-то упустили – предложит дополнительные варианты.
Кнопка «Посчитать».
На практике некоторые объявления будут и в первом спецразмещении, и в гарантии. Для простоты используем «2-е спецразмещение» – усредненное значение между максимумом и минимумом трафика.
Само по себе понятие «позиция» устаревает. Торг идет не за место, а за допуск к аудитории.
Теперь экспортируем данные в xls:
Для дальнейших расчетов создаем таблицу в Excel (скриншот ниже).
Средняя цена клика
Директ дает среднюю установленную и среднюю списываемую цену. На практике они слишком высокая и слишком низкая соответственно. Нужна более точная оценка.
Для этого мы среднюю установленную цену делим на 3,5 для каждой фразы:
3,5 – это эмпирическое число, которое автор получил на опыте кампаний с высоким трафиком.
Затем вычисляем среднюю по столбцу I для всего массива. Также – частотность как сумму по столбцу D «Количество показов в месяц (прогноз)».
Трафик
Рассчитываем прогнозируемое количество посетителей в день по формуле Частотность / 3 / 30 * 0,1, где:
- 30 – количество дней в месяце;
- 0,1 – CTR.
Кликабельность получена при исследовании кампаний, которые включают большой объем низкочастотной семантики и не используют ограничивающие операторы (типа кавычек). Для запросов с широким охватом вы вряд ли получите CTR выше 10-14%.
Причина – большой объем уникальных запросов, которые сложно спарсить, даже если модифицировать объявления и минусовать слова. Для этих запросов ваши объявления недостаточно точные, поэтому они генерируют нецелевые показы.
- 3 – это коэффициент очистки. Он показывает, как сожмется охват за счет минусовки определенных запросов.
Величина 3 применима для большинства интернет-магазинов, которые работают с прямым спросом. Допустим, вы рекламируете бензопилы Husquarna и рекламируетесь по всем запросам, которые содержат бензопилы Husquarna и расширения.
Коэффициент очистки зависит от количества «мусора» в массиве, количества слов в базисе, сезонных и рыночных колебаний и т.д. Уточнить его величину помогает только опыт.
В результате получаем:
Прогнозируемый бюджет
Умножаем трафик на среднюю цену клика.
Что получаем:
Лиды
Это любая форма контакта.
Проще посчитать, если вы раньше работали в этой тематике, и у вас есть данные по конверсии, или вы можете узнать показатели конкурентов.
Однако если нет предыдущего опыта и невозможно подглядеть информацию, можно рассчитать прогнозы по нескольким значениям: 1,5%, 3% и 4%. Это негативный, оптимальный и позитивный сценарий.
Пример расчета количества лидов для оптимального сценария.
Формула: Трафик * 30 * 0,03, где
- 30 – количество дней в месяце;
- 0,03 (3%) – конверсия для оптимального сценария:
Рассчитываем стоимость лида по формуле Прогнозируемый бюджет * 30 / Количество лидов:
Исходя из этого определяем маржинальность и принимаем решение.
Если какие-то сегменты трафика окупаются во всех случаях, с ними начинайте работать в первую очередь.
Если при оптимальном и позитивном – с ними осторожнее, внимательнее изучайте конверсию.
Насчет трафика, который окупается только при позитивном сценарии, подумайте дважды, стоит ли создавать для него рекламную кампанию.
Заключение
Прогнозирование – это не факты, а некая вероятность значений для будущей кампании. Сам процесс и последующая настройка рекламы довольно трудоемки, поэтому оценивайте заранее любую идею на окупаемость, чтобы потом не было мучительно больно за потерянное время.
Высоких вам конверсий!
158920
4 Читайте ещё статьи по этой теме
Всё о чат-ботах для бизнеса Статья
Чат-бот – виртуальный собеседник, который помогает работать с большим потоком клиентов. Он умеет отвечать на популярные вопросы и решать шаблонные задачи.3
Как не облажаться при выборе удаленной работы в интернете Статья
Работать из дома хочет практически каждый второй, кто раньше этого не пробовал. На первый взгляд это просто мечта: работать откуда и когда угодно, забыть про будильники и совещания.2
Секреты потребительской психологии в онлайне Статья
Как залезть в голову к вашей целевой аудитории? Чтобы выстраивать эффективное взаимодействие, надо знать, что посетителям сайта сразу бросается в глаза, что может испортить их впечатление, наконец, почему они уходят без заявок. Это можно выяснить только на практике: подглядеть их действия в Вебвизоре, напрямую спросить в опросе, что не так с сайтом, иными способами изучить их поведение и мотивы.
Написать комментарий
АлексейApril 5, 2018 в 9:34 PM
Вот эту фразу не понял "Затем вычисляем среднюю по столбцу I для всего массива. Также – частотность как сумму по столбцу D «Количество показов в месяц (прогноз)»". О какой частотности идет речь? Я понял, что надо вычислить среднюю частотность по столбцу D, те по "примерному количеству показов". Так? Откуда берется частотность и о какой частотности идет речь? о базовой для каждого ключа? Но: "Также – частотность как сумму по столбцу D «Количество показов в месяц (прогноз)»". Вот эту фразу расшифруйте пожалуйста. А то никак не пойму, что из чего считать..
Александр ЯглаApril 11, 2018 в 12:13 PM
Алексей, тут небольшая путаница из-за понятий. Под частотностью по столбцу D имеется ввиду прогнозная сумма показов в месяц. То есть, частотность как общее количество показов по всем фразам. Собственно говоря, в столбце D и отображается кол-во показов по фразам. Просто считаем общую цифру. Это и есть «частотность», что вас смутила)
Андрей СахабаевOctober 29, 2017 в 8:57 PM
Почему при прогнозе берем CTR 0,1, а не, напрример, 7-10?
Александр ЯглаOctober 30, 2017 в 7:33 AM
Андрей, авторская методика такая. Илья сам так поясняет: «Кликабельность получена при исследовании кампаний, которые включают большой объем низкочастотной семантики и не используют ограничивающие операторы (типа кавычек)».
Обсуждаемое
Как мы увеличили посещаемость ТЦ с товарами для стройки и ремонта: SEO и РК в конкурентной нише Статья
Рассказываем, как использовали SEO и интернет-рекламу, чтобы увеличить посещаемость стройцентра на 3-5% в месяц. Ситуация усложнялась падающим спросом на рынке в категории ремонта и строительства.2
Как снизить стоимость лида при помощи маркет-платформы ВКонтакте: на примере одного проекта Статья
Продукт – защитная пленка на стол, который защищает поверхность от царапин. Замена старой дедовской скатерти.1
Как открыть свое digital-агентство: пошаговый алгоритм действий Статья
Мое видение. Для того чтобы прийти к открытию своего digital-агентства, нужно пройти определенное количество шагов.
Свежее
Преодоление баннерной слепоты как способ увеличить конверсию лендинга Статья
Ежесекундно в наш мозг через органы чувств залетает большой объем информации – через слух, зрение, осязание, обоняние и вкус. И до самого мозга доходит только крупица информации.
Как использовать технологии лендингов в интернет-магазинах Статья
Никто не будет спорить, что основная цель любого магазина – превращение посетителей в клиентов. .
Контекстная реклама для малого бизнеса: советы и лайфхаки Статья
Я специализируюсь на Москве и Санкт-Петербурге, так что это стоит учесть, если захотите опираться на мои выводы и слова. .
