PrintАртем Акулов

Оценка эффективности контекстной рекламы. Корреляционный анализ

Артем Акулов

Запустить контекстную (да и любую другую рекламу), это только первый шаг. Следующий шаг — ее анализ и планомерная работа по повышению эффективности контекстной рекламы.

Еще до запуска контекстной рекламы должны быть настроены цели в веб-аналитике и подключено отслеживание телефонных звонков (через Целевой звонок Яндекс Директа или альтернативными способами).

Через некоторое время у нас на руках появляется примерно такой отчет и график.

Типичный отчет по контекстной рекламе

Данные по рекламному трафику и целям в веб-аналитике выгружены из Яндекс Метрики (можно использовать данные из Google Analytics). Только если в дальнейшем будете сравнивать эффективность работы за разные временные промежутки, то нужно использовать какую-то одну систему аналитики.

В сводный отчет были добавлены данные по количеству звонков и уникальных звонков из контекстной рекламы. Данные есть, но какой показатель использовать в качестве основного для оценки эффективности контекстной рекламы и ее дальнейшей оптимизации?

Чаще всего рекламодатели (особенно если не настроены цели в веб-аналитике), используют просто количество кликов по контекстной рекламе.

Также распространенные показатели:

  • Просмотр страницы «Контакты»
  • Просмотр страницы с отзывами
  • Просмотр больше 3 страниц за 1 сессию

Это только самые очевидные и простые показатели.

Выбор показателя для анализа эффективности контекстной рекламы

Для выбора основного показателя используем корреляционный анализ: рассчитаем коэффициент корреляции между настроенными целями и количеством звонков (уникальных звонков). Дополнительно в отчет мы добавили данные по достижению цели «Активность».

Цель «Активность» — это специальный скрипт, который отслеживает поведение пользователей на сайте рекламодателя. Активным считается поведение, когда пользователь не просто находится на странице, а проявляет на ней активность (прокручивает мышкой, нажимает кнопки, водит курсором, переходит по ссылкам на сайте).

Что показывает коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции показывает существует ли статистическая зависимость между 2 наборами данных. Коэффициент корреляции лежит в диапазоне от -1 до 1. Если он имеет положительный знак, значит наборы данных имеют прямую зависимость, если отрицательный — обратную.

Если один показатель изменяется, положим, количество кликов, и одновременно с этим прямо пропорционально изменяется другой показатель (например, количество просмотров страницы «Контакты»), то коэффициент корреляции для этих показателей будет положительным.

Степень зависимости (сила корреляционной связи) между двумя показателями показывает величина коэффициента корреляции. Чем ближе значение коэффициента корреляции к 1, тем показатели более зависимы между собой.

 

Значение коэффициента корреляцииСила корреляционной связи (корреляция)
[0;0,2]Очень слабая корреляция
(0,2;0,5]Слабая корреляция
(0,5;0,7]Средняя корреляция
(0,7;0,9]Сильная корреляция
(0,9;1]Очень сильная корреляция

Расчет коэффициента корреляции

Используем Excel и встроенную в него функцию «=КОРРЕЛ(массив1;массив2)». Массив1 и массив2 — это столбцы с данными за определенный временной период. Например, данные по количеству кликов по рекламе и количеству уникальных звонков за это же время.

Данные для примера

Для примера рассчитаем коэффициенты корреляции для следующих пар наборов данных (целевые конечные показатели, это количество звонков по контекстной рекламе и количество уникальных звонков по контекстной рекламе):

1) Количество переходов по контекстной рекламе — количество зарегистрированных звонков по контекстной рекламе

2) Количество просмотров страницы «Контакты» — количество звонков по контекстной рекламе

3) Количество просмотров страницы с отзывами — количество звонков по контекстной рекламе

4) Количество просмотров больше 3 страниц за 1 сессию — количество звонков по контекстной рекламе.

5) Количество достижений цели «Активность» — количество зарегистрированных звонков по контекстной рекламе.

Аналогичные пары возьмем и для конечной цели «Количество уникальных звонков по контекстной рекламе». Получаем следующую таблицу (для наглядности используем цветовые шкалы).

Расчет коэффициентов корреляции

Явный победитель в примере — цель «Активность». Коэффициент корреляции между этим показатели и количеством (уникальных) звонков, оказался наибольшим, а его абсолютное значение существенно больше 0,7.

Замечание 1

Стоит отметить в данном конкретном примере высокий коэффициент корреляции между количеством кликов и количеством (уникальных) звонков. Это говорит в первую очередь о том, что над рекламными кампаниями уже ведется довольно качественная работа по повышению их эффективности.

В общем случае коэффициент корреляции именно между кликами и звонками может существенно отличаться от рекламодателя к рекламодателю и от одной рекламной кампании к другой.

Практическое применение корреляционного анализа

Оценка эффективности действующих рекламных кампаний

В примере выше мы нашли показатель, который максимально близко отражает динамику изменения конечных показателей эффективности контекстной рекламы (в примере это звонки и уникальные звонки). А т.к. телефонная аналитика не всегда интегрирована с веб-аналитикой, то для оценки эффективности будет полезно использовать показатель «Количество достижений цели “Активность”».

Оптимизация рекламных кампаний

Есть классическая воронка продаж. На самом верху ее находятся клики по контекстной рекламе, а в самом низу в нашем случае звонки. Соответственно, цель рекламных кампаний может ставиться как «получать максимальное количество звонков по контекстной рекламе по цене не выше ХХХ рублей».

Как оптимизировать в таком случае контекстную рекламу? Хороший вариант, если телефонная аналитика интегрирована с веб-аналитикой, тогда можно назначить конверсиями именно звонки. Но чаще всего телефонная аналитика не интернирована.

Причем, не обязательно по вине рекламодателя, например тот же «Целевой звонок» Яндекс Директа работает в очень ограниченном количестве городов. Поэтому рекламодатель может использовать физическое разделение номеров, просто купив несколько отдельных номеров телефонов.

И даже в случае если телефонная аналитика интегрирована с веб-аналитикой, возникает другая проблема — ограниченный объем данных. Самих по себе конверсий-звонков может быть не много (они находятся в самом низу воронки).

В тех же встроенных стратегиях в Яндекс Директе и в Google AdWords, Facebook используются оптимизаторы, но у них есть ограничения на минимальное количество конверсий. Иначе им просто не на чем оптимизировать рекламу.

Тогда задача оптимизации контекстной рекламы по звонкам трансформируется в поиск такого показателя в веб-аналитике (цели), чтобы он удовлетворял двум условиям:

1) Самих по себе конверсий по этому показателю должно быть больше, чем звонков (желательно сильно больше). Чем больше данных у систем контекстной рекламы — тем эффективнее инструменты автоматизации и автоматические стратегии/правила

2) Между конечным целевым показателем (звонки) и искомым показателем должна быть сильная корреляционная связь (коэффициент корреляции >0,7).

И уже используя найденный показатель, мы можем оптимизировать контекстную рекламу, повышая ее эффективность.

Замечание 2

Чтобы корреляционный анализ в контекстной рекламе использовать эффективно, а коэффициент корреляции был показательным, нужно проводить анализ на достаточно большой выборке. Минимально рекомендуемый временной отрезок — 30 дней.

Если взять слишком малую временную выборку, это может дать очень большую погрешность в рассчитанном коэффициенте корреляции. В таком случае все дальнейшие действия по анализу и оптимизации контекстной рекламы будут строиться на «грязных» данных и скорее нанесут больше вреда, чем пользы.

  • Спасибо!

  • Андрей

    Высший пилотаж! Большое спасибо! А я всё голову ломал как разобраться с этими звонками! Теперь гора с плеч!!!

    У вас получилось разница в коэффициенте корреляции для целей “Смотрели 3 стр” и “Активность” всего в 1 сотую (0,01). Насколько это существенное отличие?

    Стоит ли заморачиваться с “активными” скриптами или не париться и использовать легко настраиваемую цель “Смотрели 3 стр”. Понятно, что от проекта к проекту это может меняться, поэтому что бы вы посоветовали?

    • Андрей, данные могут меняться не только от проекта к проекту, но и от рекламной кампании к рекламной кампании внутри одного проекта. В статье мы взяли данные по всему трафику с источником «Рекламные системы», но можно было бы взять и отдельные рекламные системы (Яндекс Директ, Google AdWords) или отдельные кампании.

      По данному конкретному проекту использование цели «Активность» показало лучшую отдачу, т.к. когда стали оптимизировать рекламные кампании под нее, то целевые показатели рекламной пошли вверх.

      Еще момент, в статье есть замечание, что для примера мы взяли уже действующий проект, который мы ведем больше года. Может быть, именно по этому количество кликов, посещение больше 3 страниц и «Активность» имеют близкие значения коэффициента корреляции.

      Бывают проекты, где рекламируемый сайт сам по себе имеет немного страниц или, вообще, это лендинг, в таком случае цель «Больше 3 страниц» особого смысла не имеет, в то же время «Активность» будет работать.

      Но с другой стороны, если 2 показателя имеют очень близкие (высокие) показатели корреляции: например как в статье «>3 страниц» и «Активность», но вот количество событий (достижений цели) отличается существенно (в несколько раз, на порядок), т.е. событий «>3 страниц» было бы в 5 раз больше, чем событий «Активность». То для оптимизации рекламы и для инструментов автоматизации (автоматических стратеги/правил, оптимизаторов), лучше было бы использовать цель «>3 страниц», т.к. это позволит тем самым системам дать гораздо больше данных для своей работы. В статье это раздел про практическое применение и условия выбора целевого показателя.

      Поэтому основная рекомендация — ставьте больше целей в веб-аналитике, а уже потом анализируйте, что лучше будет работать. Может получиться так, что на разных этапах работы с проектом будут разные цели в приоритете.

      + Цели в той же Метрике (да и в Google Analytics) используются для работы не только для оптимизации и анализа, но и с ремаркетингом/ретаргетингом. Так что больше целей будет полезно и там.

    • Андрей, данные могут меняться не только от проекта к проекту, но и от рекламной кампании к рекламной кампании внутри одного проекта. В статье мы взяли данные по всему трафику с источником «Рекламные системы», но можно было бы взять и отдельные рекламные системы (Яндекс Директ, Google AdWords) или отдельные кампании.

      По данному конкретному проекту использование цели «Активность» показало лучшую отдачу, т.к. когда стали оптимизировать рекламные кампании под нее, то целевые показатели рекламной пошли вверх.

      Еще момент, в статье есть замечание, что для примера мы взяли уже действующий проект, который мы ведем больше года. Может быть, именно по этому количество кликов, посещение больше 3 страниц и «Активность» имеют близкие значения коэффициента корреляции.

      Бывают проекты, где рекламируемый сайт сам по себе имеет немного страниц или, вообще, это лендинг, в таком случае цель «Больше 3 страниц» особого смысла не имеет, в то же время «Активность» будет работать.

      Но с другой стороны, если 2 показателя имеют очень близкие (высокие) показатели корреляции: например как в статье «>3 страниц» и «Активность», но вот количество событий (достижений цели) отличается существенно (в несколько раз, на порядок), т.е. событий «>3 страниц» было бы в 5 раз больше, чем событий «Активность». То для оптимизации рекламы и для инструментов автоматизации (автоматических стратеги/правил, оптимизаторов), лучше было бы использовать цель «>3 страниц», т.к. это позволит тем самым системам дать гораздо больше данных для своей работы. В статье это раздел про практическое применение и условия выбора целевого показателя.

      Поэтому основная рекомендация — ставьте больше целей в веб-аналитике, а уже потом анализируйте, что лучше будет работать. Может получиться так, что на разных этапах работы с проектом будут разные цели в приоритете.

      + Цели в той же Метрике (да и в Google Analytics) используются для работы не только для оптимизации и анализа, но и с ремаркетингом/ретаргетингом. Так что больше целей будет полезно и там.

      • Андрей

        Артём, большое спасибо вам за ответ! Бегу настраивать цели… 🙂

  • Андрей

    Извините, пожалуйста, за фидбек, но вот если бы вы сделали возможность оставлять комменты без необходимости региться в Дискусе, а как в обычном блоге: имя, почта, капча, то комментов было бы больше.

    Вы пймите: чертовслки ломает необходимость регистрации где либо, и так столько сервисов, что голова кругом. Я зарегился в Дискусе когда очень хотел поддержать ваш бог – действительно море крайне полезной информации, а сейчас еле себя пересилил, чтобы таки найти пароль от какого то Дискуса, который я использую только для комментов на Лире.

    Ну и обычный способ комментирования в блогах поддерживают браузеры. Они запоминают и сами подставляют твой Имя и Электропочту. Единственное Г – это капча, но это самое малое из всех зол 🙂

    Огромных успехов вашему коллективу!

    • В Дискусе можно войти/зарегистрироваться в 1 клик через соц сети или аккаунт Google. И он тоже запоминает пользователя. Можно оставлять комментарии на разных сайтах, где он стоит, без необходимости авторизовываться на каждом.

      Но в любом случае, Андрей, спасибо за обратную связь, и что читаете нас.

      • Андрей

        Артём, Дискус – отличная штука, тут нет сомнений. Зарегиться через 1 клик у меня почему то не получилось – надо было пароль то ли вводить, то ли придумывать – при виде поля “пароль” закрыл это моментом. Но в итоге я уже зарегился – мне уже по барабану )))

        Идея в том, что без этой штуки у Лиры было бы больше комментариев. И ваша подписная база может расти быстрее. В новом вордпрессе есть мега плагин от самих разработчиков движка, там улучшено взаимодействие с подписчиками (комментируешь и одновременно можешь на подписку подписаться)

        Извиняюсь за эти комменты не по теме статьи – если что просто удалите их, мне не будет обидно, они реально офф-топ.

        Вам большое спасибо за науку! Это для меня новая область и я очень много почерпнул в вашем блоге.

        • Андрей

          Артём и поиск. Совсем забыл. У вас уже куча полезнейших записей. И было бы удобно иметь в блоге поиск. Так проще и быстрее искать. Очень хорошо работает поиск для сайтов от Яндекса – одно удовольствие. Удачи!

    • В Дискусе можно войти/зарегистрироваться в 1 клик через соц сети или аккаунт Google. И он тоже запоминает пользователя. Можно оставлять комментарии на разных сайтах, где он стоит, без необходимости авторизовываться на каждом.

      Но в любом случае, Андрей, спасибо за обратную связь, и что читаете нас.

  • Dmitry Zakharchenko

    Из таблицы получается вывод: для звонков нет разницы между кликами и поведением на сайте.
    А вот то, что корреляция высокая действительно показывает, что кампания настроена нормально. И нужно просто увеличивать охват.

  • saiti-zdes

    Артем, а что собой представляет скрипт Активность?

    • В системах веб-аналитики есть цели по времени нахождения пользователя на сайте. Например, если пользователь провел на сайте больше 1 минуты, считаем такое посещение конверсией.

      Слабое место таких целей в том, что пользователь может за эту 1 минуту вообще ничего не делать на сайте. Например, открыл страницу, а через 5 минут закрыл. Вроде бы условие конверсии выполнено, а толку ноль.

      Цели активность — это та же цель про нахождение пользователя на сайте больше определенного времени. Но с помощью Javascript отслеживается поведение пользователя на сайте (движения мышкой, переход по страницам, прокрутка браузера, нажатия кнопок на клавиатуре и т.д.). Только если пользователь действительно что-то делал на сайте определенное время, то считаем конверсию.

      • Пончк

        Артем, возник вопрос. Какие веса вы раздаете различным точкам касания с сайтом внутри цепочки до конверсии? Пользуетесь ли моделями аттрибуции в GA?

        • Универсальных весов нет, коэффициенты у конверсий определяются непосредственно в ходе работы по проекту, когда накапливаются данные. Все зависит от конкретного сайта, компании, ниши и т.д.

          Да, используем, но часто данных мало, чтобы это давало весомый результат, но строить гипотезы для внедрения/проверки помогает.

  • Андрей

    Воспользовался вашей статьёй, подключил колл-трекинг, настроил цель Активность и другие. В результате оказалось, что лучше всего звонки и запросы обратных звонков коррелируют с целью Просмотр 2 страниц.

    Эту цель задал в настройках автоматической компании в Директе. В результате Директ стал действительно оптимизировать трафик, но он, зараза, стал его брать не с поиска, а с контекста. При этом цены клика и эффективность по сравнению с поисковой рекламой ухудшились. И конечно же пошёл “прохладный” клиент.

    Настроить автоматизацию именно по поисковому трафику в Директе у меня не получилось. Подскажите, пожалуйста, я не разобрался в настройках или в Директе действительно нет возможности оптимизировать чисто поисковых кампаний на достижение цели?

    • Андрей, насколько я понимаю, у вас кампании в Директе не разделены на поисковые и тематические (РСЯ). Первое, что вам необходимо сделать — разделить кампании: в поисковых отключить показы в РСЯ, в тематических — отключить показы на поиске. Тогда в каждой из кампаний вы сможете использовать оптимизаторы.

      По оптимизаторам еще одно замечание: рекомендую начинать использовать встроенные автоматические оптимизаторы при хотя бы 200-300 конверсиях в месяц. Сам по себе Яндекс Директ позволяет запускать оптимизатор и при меньшем числе конверсий, но чтобы он все-таки заработал ему необходимы данные, чем их больше, чем оптимизатор будет работать эффективнее.

      • Андрей

        Артём, большое спасибо за помощь!

  • Максим Воронов

    По поводу оптимизации рекламы для звонков. Сейчас активно рекламируется функция звонков прямо из контекста, особенно если речь клиентов, которые используют смартфоны. Есть ли какая-то особая стратегия (может исследования) для этой аудитории? Мы пользуемся системой управления контекстной рекламой Alytics и коллтрекингом Рингостат.

  • Алиса Бессеребряная

    Да, очень крутые статистические инструменты. Всегда считала, что лучше иметь надежные формулы подсчетов, чем пользоваться сервисами типа Ringostat, которые отслеживают звонки. Свои расчеты всегда надежнее.

  • Vladimir Gromozdin

    Артём, добрый день! Попробовал построить таблицу корреляций по одной из рекламных кампаний, получилось вот так.

    Меня смущает, что у кликов с рекламы такой высокий коэффицент корреляции, а у цели «60 секунд» — наоборот, низкий.

    Встречалось ли вам такое на практике или здесь большая вероятность ошибки? Строил таблицу по неделям, можно ли ожидать другой результат, если увеличить точность до дней?

    P.S. Здесь все источники трафика, без разделения. Только отсегментировал конкретную страницу, по которой меня эти данные волнуют.

    • Vladimir Gromozdin

      После построения таблицы по дням, а не по неделям данные стали точнее, коэффиценты снизились.

      Цель «60 секунд активности» проигрывает длине сеанса в Аналитиксе. У «60 сек» коэффицент корреляции с заявками — 0,67. А у «Длина сеанса >45 секунд» — 0,74.

      Как быть в такой ситуации? Метрике не позволяет в качестве цели задать длину сеанса. Есть ли способ передавать эту информацию в Директ для пересчёта ставок?

      • Вы можете написать свое событие на js, внедрить его в сайт и отправлять ивент в Метрику напрямую или через ГТМ. Затем создаете в Метрике конверсию по событию. Эта конверсия появляется в Директе, после накопления данных появляется возможность использовать конверсию там.

        • Vladimir Gromozdin

          Спасибо!

    • 1) Возможно, на данные повлияло, что отчет сегментирован по странице, т.к. цель 60 секунд работает межстранично. Попробуйте построить отчет без сегментации по странице.

      2) Но, в принципе такое может быть (сначала проверьте п.1), иногда встречается, это зависит от конкретного сайта, его удобства для пользователей и конверсионности.

  • eskendirr

    скажите, а макс. стоим. клика при для микроконверсий как то просчитываете?

    • Как пропорцию от релевантной ей макроцели.

      • eskendirr

        Артем, не совсем вас понял. А вас не затруднит на примере продемонстрировать?)

        • Тут логичнее отталкиваться от стоимости микроконверсии, а не стоимости клика, потому что стоимость клика дополнительно зависит от настроек рекламной кампании, конкуренции и других факторов.

          Например, рассчитали, что экономически обоснованная для маркоконверсии стоимость 10 рублей. При этом есть корреклирующая микроконверсия, которая в 5 раз частотней. Тогда для микроконверсии предельная стоимость конверсии будет 10/5 = 2 рубля. А дальше уже из это стоимости управляете ставками. (помним, что повышение ставок не всегда ведет к увеличению стоимости конверсии, и, наоборот, снижение ставки не всегда ведет к снижению стоимости конверсии).

          • eskendirr

            спасибо Артем, теперь все понятно)

          • eskendirr

            Приветствую, Артем. Опять решил к вам вернуться с этим вопросом) Подскажите, “частотней” вы имеете виду число конверсий по микроцели?