В этой статье мы проведем анализ контекстной рекламы при помощи Google Analytics. Для этого мы будем использовать демо аккаунт Google Analytics. Если вы еще не использовали ранее демо аккаунт, то переходим Google. В поисковой строке указываем «Google analytics Demo» переходим по первой ссылке (https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=ru) и здесь нажимаем «ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП К СВОЕМУ АККАУНТУ».
В демо аккаунте уже есть рекламные кампании по различным каналам. И также есть реальные исторические данные. Поэтому тут можно смело анализировать контекстную рекламу и смотреть, как можно что-либо улучшить.
1. Создаем специальные отчеты. Анализируем эффективность кампаний.
Для начала создадим пользовательский отчет. Заходим в «СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОТЧЕТЫ» и далее выбираем «МОИ ОТЧЕТЫ». Нажимаем «ДОБАВИТЬ ОТЧЕТ».
Вводим название отчета «Google CPC». Показатели выбираем «СЕАНСЫ». Добавляем показатель «ТРАНЗАКЦИИ». Гугл также дает возможность отслеживать электронную торговлю, поэтому тоже можно посмотреть как она работает. Добавляем также «КОЭФФИЦИЕНТ ТРАНЗАКЦИИ». В графе «АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ» добавим «ИСТОЧНИК ИЛИ КАНАЛ». Добавляем параметр «КАМПАНИЯ» и «КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО».
В качестве основного показателя CPI для анализа контекстной рекламы примем количество транзакций и будем рассматривать это в рамках источника Google CPC. Поэтому в разделе ФИЛЬТР выберем «ИСТОЧНИК ТРАФИКА», далее «ИСТОЧНИК ИЛИ КАНАЛ» и напротив «ТОЧНОЕ СООТВЕТСТВИЕ» указываем «GOOGLE/CPC». Нажимаем «СОХРАНИТЬ».
Теперь мы видим динамику сеансов по google cpc. Увеличим немного временной диапазон. Возьмем для рассмотрения период за последние 3 мес.
Пользовательский отчет мы создали. В нем мы видим динамику сеансов, транзакции, коэффициент транзакций. Возьмем например, и посмотрим динамику коэффициента транзакции.
Видим, что динамика коэффициента транзакция была приблизительно на одном уровне, но за последний месяц резко пошла вверх. Теперь давайте проанализируем немного глубже. Например по рекламным кампаниям. Переходим по источнику google/cpc и видим уже статистику по рекламным кампаниям. Можем отсортировать их по коэффициенту транзакций. Теперь мы видим, что кампания с помощью которой мы рекламируем товары на Youtube у нас имеет самый высок коэффициент конверсии.
Чтобы данные у нас были более достоверны, давайте сделаем фильтр и исключим кампании у которых менее 50 сеансов. После того как мы настроили расширенный фильтр мы исключили те компании у которых менее 50 сеансов. Потому что анализ контекстной рекламы в кампаниях на основании 2-х или 3-х сеансов не правильно. То есть мы можем принять неправильное решение.
Давайте перейдем в компанию, по которой у нас самый высокий коэффициент транзакций и проанализируем ее на уровне ключевых слов. Итак мы перешли с вами в статистику по ключевым словам. Давайте тоже исключим те ключевые слова где у нас например менее 10 сеансов. Отсортируем теперь по самому низкому коэффициенту транзакции. Сверху у нас находятся наименее конверсионные ключевые слова. Мы например видим ключевое слово Official YouTube Merchandise, YouTube Merchandise Store, youtube store. Вероятнее всего, что эти ключевые слова не соответствуют конечным целям пользователей. Поэтому использовать их скорее всего не нужно. В то же время мы видим что YouTube Hat имеет у нас самый высокий коэффициент транзакций, потому что это целевое слова и переходя по нему они находят то, что ищут.
Вернёмся в отчет по рекламной кампании и посмотрим, что еще мы здесь можем обнаружить. К примеру, мы видим рекламную компанию AW — Google Brand (California). Эта кампания приводит достаточно большое количество сеансов, но при этом конверсий практически нет. Соответственно мы можем посмотреть, какие ключевые запросы есть внутри этой кампании и принять решение: либо отключить эту кампанию, либо оптимизировать поисковые запросы и подобрать наиболее релевантные.
2. Анализируем интересы аудитории
Теперь проанализируем, какие интересы у аудитории, которую мы приводим с помощью Google Ads. Давайте зададим сегмент.
Нажимаем «СОЗДАТЬ СЕГМЕНТ».
Выбираем «ИСТОЧНИК ТРАФИКА», в графе КАНАЛ указываем CPC, а для источника указываем «GOOGLE». И вводим название сегмента «GOOGLE/CPC».
Теперь мы видим категории интересов по той аудитории которую мы привлекаем с помощью Google Ads на наш сайт. Здесь мы увидим интересы нашего аудитории. Скорее всего будет более правильно ориентироваться на людей которые любят покупать различные вещи в интернете и также которые увлекаются технологиями.
Итак мы с вами посмотрели статистику по источнику Google Ads, потом перешли компаниям и затем ключевым словам. Определили, что ключевые слова которые сейчас используются, не совсем целевые, и их можно и нужно добавить в список минус-слов. Что ещё можно сделать для эффективного анализа контекстной рекламы — это расширить список ключевых слов под конкретные запросы с кампании AW-Youtube, например под запрос Youtube Hat. Еще мы заметили, что у у нас есть кампании которые приводят большое количество пользователей, но при этом совсем не дают конверсий. Соответственно здесь мы можем поработать с ключевыми запросами. Найти ключевые слова которые будут более релевантны чем те, что есть сейчас.
Мы перешли от анализа ключевых слов к одному из видов таргетинга, то есть таргетинг по интересам. Давайте теперь посмотрим, какие еще типы таргетинга мы можем проанализировать и повысить эффективность рекламных кампаний.
3. Анализ демографических показателей.
Давайте проведем анализ демографических показателей. Для этого выберем «ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ», «ОБЗОР». Тут мы видим пол и возраст аудитории, которую мы привлекаем с помощью Google Ads. Давайте создадим еще один сегмент, где выберем аудиторию, которая совершила одну или больше транзакций и сравним с текущей нашей аудиторией.
Выбираем ДОБАВИТЬ СЕГМЕНТ, далее «УСЛОВИЯ». В графе «СЕАНСЫ» выбираем «ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ», далее «ТРАНЗАКЦИИ» указываем фильтрацию по транзакциям и ставим больше 0.
Назовем наш сегмент как CONVERSION. Сохраняем изменения и видим здесь, что аудитория, которая чаще всего у нас покупает, точнее которая вообще совершила хотя бы одну транзакцию, это люди в возрасте от 25 до 34 лет.
Тогда как мы проводим рекламную кампанию, в том числе на людей которые старшие 34 и младше 25. Соответственно мы можем скорректировать наши настройки и таргетироваться на тех кто с большей вероятностью у нас купит. По полу в целом всё совпадает, то-есть можно настройки не корректировать.
4. Анализ ГЕО таргетинга
Следующий из таргетингов, которые мы можем посмотреть при анализе контекстной рекламы — это таргет по ГЕО.
Выбираем ГЕОГРАФИЯ и далее МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ. Для начала можем посмотреть на какие стран мы рекламируем и имеет ли это смысл. Перейдём в статистику.
Мы видим сравнение двух сегментов. Первый сегмент — это аудитория, которую мы привлекли с помощью Google Ads, а другая аудитория это та аудитория, которая совершила как минимум одну транзакцию. Смотрим, что у нас здесь получается. Здесь мы видим, что люди из Соединенных Штатов, Канады, Австралии, Аргентины в целом у нас покупают. Но при этом по рекламе Google Ads из этих стран конверсий нет. Поэтому нужно посмотрел подробно настройки объявлений с помощью которых мы рекламируем на эти страны. Возможно, внести какие-то корректировки.
Давайте создадим следующий пользовательский отчет по ГЕО.
Проверим наши таргетинги по ГЕО. Для этого создадим специальной пользовательский отчет. Нажимаем ДОБАВИТЬ ОТЧЕТ. Вводим название – ГЕО ТАРГЕТ США. В разделе СТРУКТУРА ОТЧЕТА выбираем тип отчета НАЛОЖЕНИЕ ДАННЫХ НА КАРТУ. Уровень масштабирования ставим СТРАНА, параметр – РЕГИОН. Показатели выбираем СЕАНСЫ. Добавляем показатель ТРАНЗАКЦИИ и КОЭФФИЦИЕНТ ТРАНЗАКЦИЙ. Нажимаем СОХРАНИТЬ
В результате мы видим из какого региона у нас больше всего сеансов. Как мы видим это Калифорния.
Теперь давайте наложим на эту карту сегмент нашего трафика Google cpc и сегмент тех людей, которые покупают.
Выбираем сегмент пользователей, которые покупают, и сегмент Google cpc. Нажимаем «применить» и убираем сегмент со всеми пользователями.
В результате мы видим, что большая часть конверсий совершается из Калифорнии. А мы рекламируемся на все регионы.
При анализе контекстной рекламы, очень важно понимать на какие именно регионы стоит делать таргет. Если вы, например, локальный бизнес, который находится в определенном районе Киева. Например у вас кафе. Маловероятно, что люди будут ехать через весь город, чтобы выпить у вас кофе. И соответственно рекламироваться на весь Киев не имеет смысла. Тем более не имеет смысла это делать, если вы будете рекламироваться на всю Украину. Естественно ехать из Белой Церкви в Киев, чтобы выпить кофе именно у вас в кафе тоже никто не будет.
5. Анализ вернувшихся и новых пользователей
Следующий отчёт, который мы можем посмотреть – это новые и вернувшиеся пользователи. Для этого нужно перейти в АУДИТОРИИ, ПОВЕДЕНИЕ и далее выбираем НОВЫЕ И ВЕРНУВШИЕСЯ. Этот отчете показывает статистику по тем пользователям, которые купили – это сегмент Conversion, а другой те посетители которых мы провели с помощью Google Ads. И теперь мы можем их сравнивать.
Как мы видим, чаще всего совершают конверсии те пользователи которые пришли на сайт первый раз. То есть они с большей вероятностью покупают. Для них коэффициент транзакций целых 75%. Те пользователи, которые возвращаются — коэффициент транзакций ниже, всего 25%. При этом они покупают на меньшую сумму и количество транзакций тоже меньше. Если посмотреть статистику по google cpc, то мы видим, что картина у нас также повторяется. То есть новые пользователи больше покупают и с большей вероятностью. Скорее всего ремаркетинг здесь настроен не очень хорошо и стоит обратить на них особое внимание.
6. Анализ таргетинга по устройствам
Следующее что мы можем проверить при анализе контекстной рекламы — это таргетинг по устройствам.
Для этого переходим в АУДИТОРИИ, МОБИЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА и ОБЗОР. В отчете по устройствам мы можем заметить, что 60% всех транзакций совершаются с планшетных устройство, 52% с десктопов и около 43% с мобильных телефонов. При этом наибольшее количество транзакция и с большей суммой происходит именно с мобильных устройств. А вот с планшетов чаще всего совершают конверсии, но на меньшие суммы. Мы же в своей рекламе таргетируемся на десктопные устройства больше, чем на мобильные. И при этом практически не рекламируемся на планшеты. Поэтому можно как минимум снизить повышающие коэффициенты для десктопных устройств и увеличить на мобильные. И также возможно стоит посмотреть на кампании с таргетом на планшеты, с целью поработать над увеличением чека продаж и возможно над системой кросс продаж. Скорее всего, такие активности могут поднять средний чек для посетителей с планшетов.
7. Анализ таргетинга по времени суток.
При анализе контекстной рекламы также не стоит забывать смотреть и время суток, в которое пользователи более склонны покупать. И в зависимости от этого корректировать нашу рекламу.
Для этого давайте создадим пользовательский отчет.
Введем название для отчета в графе НАЗВАНИЕ — ТРАНЗАКЦИИ ПО ВРЕМЕНИ СУТОК.
Для группы пользователей выберем КОЭФФИЦИЕНТ ТРАНЗАКЦИЙ, ТРАНЗАКЦИИ, СЕАНСЫ. Для поля АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ укажем ЧАС. Сохраняем отчет.
И давайте скорректируем наши сегменты. Для начала убираем сегмент с теми пользователями, которые уже совершили конверсии и выберем сегмент со всеми пользователями. И теперь можем посмотреть в какое время посетители нашего сайта более склонны совершать конверсии. Можно увидеть, что это время где-то ориентировочно с 01:00 и до 03:00 ночи. Также активный период это с 05:00 – 07:00 утра и с 17:00 – 24:00 вечера.
Посмотрим на сеансы и узнаем, в какое время мы привлекаем пользователей с помощью Google Ads. Удалим сегмент ВСЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ.
Видим, что мы активно привлекаем пользователей начиная с 05:00 и до 15:00, а после снижаем активность. Но при этом наибольшее количество конверсий у нас происходит как раз в те моменты, когда мы не особо активно привлекаем клиентов. Поэтому стоит пересмотреть свой график рекламных кампаний и задать повышающие коэффициенты для временных диапазонов, когда совершается наибольшее число конверсий.
8. Анализ наиболее эффективных товаров
Следующее, что можем посмотреть при анализе контекстной рекламы — это эффективность определенных товаров. То есть выбрать тот товар, который чаще покупают, покупают с большей вероятностью и уже далее усилить рекламу именно этого товара.
Для этого переходим в КОНВЕРСИИ и далее в ЭЛЕКТРОННУЮ ТОРГОВЛЮ. Выбираем ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТОВАРА и отсортируем товары по количеству проданных товаров. Видим, что у нас популярностью пользуются MAZE PEN, а также GOOGLE PEN CITRON и YOUTUBE PEN 2-PACK. То есть мы можем, например выбрать именно эти товары и уже их рекламировать по этим ключевым запросам. Но при этом такие товары как GOOGLE SUMMER19 CREW GREY и GOOGLE UNISEX ECO TEE BLACK принесли нам наибольший доход. Понимание того, какие товары у нас чаще покупают, а какие товар приносят нам наибольшую прибыль поможет нам при анализе контекстной рекламы скорректировать свои рекламные кампании.
9. Анализ времени до принятия решения.
Следующее, что мы можем выяснить при анализе контекстной рекламы — это сколько времени требуется посетителям нашего сайта, чтобы принять решение о покупке. Для этого перейдем в раздел КОНВЕРСИИ, МНОГОКАНАЛЬНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ, и выбираем ВРЕМЯ ДО КОНВЕРСИИ. ПЕРИОД РЕТРОСПЕКТИВНОГО АНАЛИЗА установим на 90 дней. Видим что у нас 85% конверсии совершаются в тот же день, также около 8% пользователей совершают конверсию от 12-30 дней. Также у нас есть небольшое количество пользователей которые совершают конверсии от 31 до 90 дней с момента посещения сайта.
Здесь мы подтверждаем или нет, правила о том, что ремаркетинг можно использовать. Как мы уже видели с рекламы Google Ads, в нашем случае здесь очень мало пользователей, которые совершают конверсии. Но при этом есть сегмент аудитории, которые отложено совершают покупки. Поэтому в нашем случае нужно уделить внимание кампаниям ремаркетинга.
10. Анализ эффективного взаимодействия кампаний между собой.
Давайте посмотрим, как наши рекламные кампании Google Ads работают между собой, то есть посмотрим на те кампании, которые у нас являются более основными и также те, которые являются ассоциированными.
Заходим в раздел КОНВЕРСИИ, МНОГОКАНАЛЬНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ и АССОЦИИРОВАННЫЕ КОНВЕРСИИ. Итак в отчёте ассоциированные конверсии в графе ДРУГОЕ выбираем ИСТОЧНИК ИЛИ КАНАЛ и далее переходим в GOOGLE CPC.
Перед нами статистика по всем рекламным кампаниям. Отсортируем по коэффициенту ассоциированности. Здесь мы видим, что первая компания у нас является ассоциированной, то есть по ней больше ассоциированных конверсий чем по последнему непрямому клику. Видим что компании номер 4,5 и 6 являются более основными. Кампании 2 и3 чаще выступают как вспомогательные кампании. При этом кампания №1 – больше всего является вспомогательной кампанией и сама не конвертит. Кампании 7 и 8 у нас не несут особого результата. Таким образом мы можем оптимизировать рекламные кампании. То есть например отключить те кампании, по которому нас нет вообще никакого результата, оставить те, по которому у нас высокий показатель ассоциированных конверсий, то есть она будет хорошо работать с основными рекламными кампаниями и таким образом повысить общую эффективность.
11. Релевантность ключевых слов посадочным страницам.
При анализе контекстной рекламы крайне важно обращать внимание на то, чтобы ключевые слова были максимально релевантные той странице, на которую они ведут. От этого напрямую зависит результативность рекламных кампаний и цена, которую мы платим за клик.
Для того, чтобы это проанализировать перейдем в ПОВЕДЕНИЕ, КОНТЕНТ САЙТА и далее СТРАНИЦА ВХОДА. Выберем сегмент GOOGLE CPC. Отключим сегмент ВСЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ и выберем дополнительный параметр КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО.
Можем заметить, что большую часть трафика мы ведем на главную страницу. Также можно увидеть, что у нас есть запросы по которым мы ведем пользователей на другие страницы сайта. При анализе ключевых запросов важно смотреть, чтобы они максимально соответствовали посадочной странице. Иначе, если пользователь после ввода поискового запроса будет попадать, например на главную страницу, вместо страницы с тем товаром, который он ищет, то мы с больше вероятностью его потеряем.
