PrintАртем Акулов

Корректировка ставок по времени суток и дню недели

Артем Акулов

День недели и время суток влияют на конверсию пользователей в целевое действие. Поэтому необходимо корректировать ставки согласно активности пользователей: выкупать больше показов, когда активность максимальная, снижать ставки, когда конверсия в целевое действие низка.

Разберем на практическом примере корректировку ставок по времени суток и дню недели.

Дано: компания работает с понедельника по пятницу с 8:00 до 20:00, в субботу с 10:00 до 15:00. Рекламные кампании работают по времени работы офиса + 1 час утром до открытия.

Задача: оптимизировать ставки по контекстной рекламе Яндекс Директ, чтобы получать максимум трафика в наиболее конверсионные часы и дни недели, и одновременно сократить расходы на неэффективные временные отрезки.

Решение: ниже.

Подготавливаем отчет в Google Analytics/Яндекс Метрике

Для начала необходимо получить базовые данные, как меняется конверсия в целевое действие в зависимости от дня недели и времени суток.

Строим пользовательский отчет в Google Analytics (аналогичный отчет есть и в Конструкторе отчетов Яндекс Метрики, но в нашем примере мы анализируем конверсию по колтрекингу, а он связан с Google Analytics).

Переходим в раздел «Настройка» Google Analytics, создаем новый отчет. Данные отфильтрованы по каналу «Яндекс Директ».

Новый отчет по конверсии от времени суток

Новый отчет по конверсии от времени суток

Выгружаем отчет в Excel

Экспортировать ? Excel (XLSX).

Экспорт отчета в файл

Экспорт отчета в файл

Создаем сводную таблицу в Excel

В столбцах дни недели, в колонках время суток, значения — % конверсии в целевое действие (в нашем примере звонок из CallTouch). Добавим для наглядности к значениям таблицы условное форматирование.

Сводная таблица Excel по времени суток

Сводная таблица Excel по времени суток

Однозначно видны как эффективные, так и неэффективные часы и дни недели. Уже достаточно информации для корректировки ставок. Скорректируем представление в таблице, чтобы потом удобнее было вносить изменения в Яндекс Директ.

Преобразуем данные в таблице

Копируем значения сводной таблицы на новый лист Excel. Внизу создаем копию этой таблицы, но в значения таблицы копируем не % конверсии в звонок, а процент отклонения конверсии в конкретный временной отрезок от средней конверсии за неделю, значения округляем до одного знака. Изменим также формат условного форматирования в таблице (позже будет понятно для чего).

В нашем примере средняя конверсия за неделю 5,17%.

Итоговый отчет по времени суток

Итоговый отчет по времени суток

Данные в таблице умножены на 100.

Теперь несколько пояснений:100% в последней таблице означают, что в данный временной отрезок корректировать ставку не требуется. Если значение меньше 100% (например, среда с 13:00 до 14:00), то ставка в этот отрезок будет уменьшена до уровня 80% от базовой ставки. Аналогично с корректировкой ставки вверх.

Результат в Яндекс Директ

Перенесем результаты из Excel в Яндекс Директ. Настройка временного таргетинга.

Результат корректировки ставок по времени в Яндекс Директ

Результат корректировки ставок по времени в Яндекс Директ

Заключение

Аналогичным способом результаты анализа применяются в Google AdWords (отчет по эффективности работы допустимо выгрузить напрямую из AdWords).

В примере мы анализировали агрегированные данные по каналу Яндекс Директ, но вполне может быть в вашем случае, что «эффективные часы» отличаются от одной рекламной кампании к другой. В этом случае нужно сделать аналогичный анализ для каждой рекламной кампании отдельно.

  • Александр

    Артём, здравствуйте!

    Во-первых, хотел бы поблагодарить Вас за отличный блог, один из лучших по контексту в России. Всегда жду Ваши статьи с нетерпением!

    Во-вторых, хотел бы узнать Ваше мнение о системах автоматизации и потимизации стоимости кликов для Я.Директ, например такие как http://директ-автомат.рф/ или http://direct.seodroid.ru/

    Что думаете о таких сервисах/приложениях? Может с ними проще автоматизировать тот процесс, который указан здесь в статье?

    В-третьих, будет здорово, если Вы сможете разъяснить в одной из своих статей механизм автоматизации ставок и их управление в Google AdWords, уж больно он замудрёный там….

    • Александр, спасибо за обратную связь.

      Да, для корректировки по времени можно использовать и сторонние сервисы. Но в любом случае нужно понимать, логику их работы.

      Указанные системы мы не используем, поэтому ничего сказать не могу. Из сторонних систем сейчас в ежедневной работе К50.

      Очень часто бывает так, что даже встроенный функционал рекламных систем не используется на 100%, т.е. внедрение и использование сторонних систем должно происходить тогда, когда понимаете, что уперлись в потолок (это не касается различных генераторов объявлений и систем работы с товарным контекстом).

      По этой теме хороший доклад был на Осенней сессии по контекстной рекламе (оценивался результат внедрения сторонних систем по сравнению с работой встроенных систем оптимизации).
      http://book.sem-in-russia.ru/osnovnoi_potok/pabroskin.html

  • Сергей

    Артем, а известна конечная эффективность от всех этих действий? Встречал ситуации, когда после таких действий кол-во и конверсия в заявки падала… Это ж дело случая тоже

    • Сергей, любые изменения нужно проверять. Сделали корректировку, собрали данные, приняли решение оставлять/откатывать обратно.

      Это тоже самое, что автоматические стратегии Директа. У нас есть примеры, когда внутри одного рекламного аккаунта, одного рекламодателя, внедрение автоматических стратегий понизило CPO в 2 раза, при сохранении количества обращений, а в других кампаниях не дало ничего, либо даже ухудшило показатели.

      Тут еще вопрос к анализируемой выборке, если берутся данные за 7 дней, на которые пришлось 4 конверсии, то ни о каких корректировках по времени говорить не приходится.

      • Сергей

        да. Я это и хотел прояснить. И для себя, и для других читателей. А то могут принять как “бери и делай”.
        Спасибо за кейс

  • vabz

    Хороший материал, но есть одно но. Не всегда цена конверсии и цена клика прямо коррелирует. Если брать отдельный ключевик, то можно понизить ставку на 10%, выпасть с топа, и получать конверсии в 2 раза дешевле…

  • Алекс

    Артём, спасибо за полезную статью и отличный блог. В Директе я использую стратегию “Показ в блоке по минимальной цене”. В этом случае как я понимаю, корректировка не имеет смысла. Был ли у Вас опыт работы с этой стратегией?

    • Алекс, для ручных стратегий мы тоже используем эту стратегию. Корректировка ставок по времени не противоречит работе с показом в блоке по минимальной цене, потому что цель корректировки по времени — получать максимум показов в максимально конверсионное время (с сохранением целевого CPO), одновременно стратегия «показ в блоке по мин цене» позволяет не переплачивать в аукционе рекламодателей. Эти два подхода дополняют друг друга.

  • Иван Шибаев

    Я извиняюсь за нескормный вопрос, а у вас большая выборка ? просто странно что у вас как то скачет в течении дня значение конверсии. Я тут тоже как шальной начал ставки править а потом оказалось что выборка то вообще ничтожно мала да + колтач приколы периодически выдает(грузит конверсии в аналитикс уже после их совершения через день например)

    • Да, достаточная, не на одном проекте проверено.

      Для анализа мы брали не только звонки, но и другие виды макроконверсий (заявки, важные целевые действия и т.д.).

      Но это не исключает того, что на вашем конкретном проекте конверсия не так сильно меняется в течении дня (такие проекты у нас тоже есть). Поэтому прежде чем корректировать, надо убедиться, что данных достаточно для принятия решения.