Быстрый анализ рекламы по социально-демографическим признакам Быстрый анализ рекламы по социально-демографическим признакам Быстрый анализ рекламы по социально-демографическим признакам

Сегодня хочу показать, как можно быстро сделать корректировки ставок по социально-демографическим признакам для ваших рекламных кампаний.

Строить какую-то сложную отчётность на Power Query мы не будем. Она здесь не нужна. Достаточно сделать Сводный Отчёт на основе массива данных.

Когда нужен быстрый анализ рекламы?

Если на старте проекта по какой-то причине не были заданы корректировки. Кстати, это нормальная ситуация, например, для нового бизнеса или сферы, с которой раньше не работали. Нормальная, если реклама раньше не тестировалась, нет данных или опыта для корректировок.

Но вот не задавать корректировки совсем – это не ок. Они обязательно должны быть в кампании, чтобы не сливать бюджет на те сегменты, которые не работают.

Как сделать быстрый анализ рекламы?

Заходим в рекламный кабинет Яндекс Директ и переходим в Мастер Отчётов. 

Ставим за выбранный период. 

Выбираем ключевую цель — в данном случае у нас клик по кнопке, но лучше выбирать конкретную заявку, форму или CRM данные. 

7 дней нам хватит, потому что реклама стартовала буквально вчера. 

Обязательно выбираем с учётом НДС.

В левом столбце выбираем:

1. кампании, 
2. группы, 
3. условия показа, 
4. пол, 
5. тип устройства, 
6. возраст, 
7. заголовок и текст.

Географию не ставлю, потому что у нас гео сужены в данном проекте. Но вы ориентируйтесь на свои данные.

По показателям выбираем: 

1. показы, 
2. клики, 
3. расход,
4. конверсии. 

Экспортируем данные.

Открываем полученный отчёт в Excel

Убираем тире, чтобы потом получить красивые таблицы.

Нажимаем ctr+A -> ctr+T, чтобы преобразовать данные в таблицу.

Сделаем сводную таблицу

Делаем сводную таблицу на основе этой таблицы на новый лист. 

Выводим показатели по строкам:

1. кампания, 
2. группа, 
3. условия показа.

По значениям:

1. расход, 
2. показы, 
3. клики, 
4. конверсии.

Обратите внимание: ведь у нас таблица разъехалась!

Это из-за того, что есть кросс-минусовка, которая раздвигает всю эту таблицу. 

Чтобы этого не было, переходим в параметры сводной таблицы и убираем здесь галочку, а заодно ставим для ошибок отображать пустые места. 

Теперь мы можем эту таблицу сдвигать, и она не будет раздвигаться автоматически.

Наводим красоту 

У нас есть данные уже до кампаний, до условий показа, до групп объявлений. Свернём их и чуть-чуть обработаем показатели, переименуем столбцы. Это такая гигиена, которую я призываю свою команду всегда делать и делаю сам. Она влияет на скорость изучения данных, на качество изучения. 

Когда данных много, особенно миллионные цифры, то изучать цифры очень сложно. Поэтому мы им делаем конкретный формат. Там, где деньги — это денежные с разделением до 1000, там, где количественно — обычные показатели, просто делаем числовой без запятых, тоже до 1000. 

Ну и здесь не так сейчас актуально, но клики в основном тоже, да и конверсии, если их много.

Добавляем дополнительные вычисления

Мы получили информацию о показах, кликах и конверсиях. Нужно ещё вывести стоимость конверсии и конверсию из кликов. 

Переходим в анализ и добавляем эти вычисляемые поля. 

Назовём их там “CPL”, хоть у нас и не лиды, а клик по кнопкам. Формула: Расход / конверсии. Нажимаем “Добавить”.

Аналогично выведем конверсию из кликов в целевое действие (CR). Формула: Конверсии / переходы. Тоже “Добавить”.

Приведём данные к нужному виду, чтобы получить красивую таблицу.

Анализируем полученную таблицу

Получившуюся таблицу отсортируем по расходу. Уже сейчас мы можем делать короткую аналитику для корректировки именно групп и условий показа. 

Анализ таблицы до кампаний

Мы видим, что Мастер Кампании работает лучше всего и приводит конверсий по 300 рублей. Есть поисковая кампания, которая приводит тоже дешёвые, но их мало, потому что это поиск. Есть Мастер Кампании, которая подороже, в ней используется автоподбор. А есть Мастер Кампании, которая с ключевыми словами — она подешевле.

И кампания на поиске, у которой 25% CR – это, конечно, круто. Она недорогая, но и недешёвая. Просто норм.

Мы можем провалиться вглубь. Например, посмотреть, что внутри кампании работало лучше. 

Провалимся в одну из кампаний. Мы видим, что есть группы семантики, которые отработали лучше всего. Есть, которые отработали так себе. Есть, которые совсем не привели ничего. 

Неэффективные группы можно зарезать ставкой. Но лучше провалиться глубже и посмотреть, что там дало такой результат. Т.е. какие ключи не сработали и почему. 

Анализ таблицы до устройств

Выведем новый отчёт до устройств. Для этого скопируем текущую страницу на новую вкладку. Назовём новую вкладку “Устройства”.

Выведем нужные показатели: 

1. тип устройства. 

Уберём:

1. группу, 
2. условия показов. 

Есть кампании, которые лучше отработали, есть хуже. 

Уже как гипотеза, можно протестировать корректировки на мобильный и десктоп, потому что на десктоп всего 88 рублей за конверсию, но самих конверсий мало. Можно здесь «втопить», т.е. добавить бюджета, чтобы масштабировать результат. 

Мастер Кампания на десктопе сработала хорошо. Поэтому десктоп можно попытаться выделить отдельной кампанией или корректировкой внутри действующей. 

Но планшет традиционно – шлак. Smart TV вообще не сработал.

Анализ по полу и возрасту

Копируем текущую страницу на новую вкладку. Переименуем как «Пол-возраст». Посмотрим, как можно ли сделать корректировки по этим срезам. 

Для этого убираем тип устройства. Добавляем ещё один отчёт, где убираем пол и добавляем возраст.

Видим, что основной расход на женщин. CPL по ним подороже, конверсия пониже. Но это не во всех кампаниях. 

Есть кампании, которые получше отработали. 

На мужчинах тоже есть кто похуже, кто получше. В этих кампаниях можно сделать корректировки, соответственно, повышающие и понижающие. 

Ещё один отчёт по возрасту. Основной расход — 25-54. В целом, до 25 тут вообще не приходят. Молодёжь как будто пока не очень охотно регистрируется.

Те, у кого есть дети, — была гипотеза изначальная такая, — они работают получше.

Кстати, вот те, кто старше 55-ти, пенсионеры, они тоже нормально отрабатывают, потому что, скорее всего, идут с внуками. 

Младше 18-ти — неопределённо, ну, пока тут какого-то расхода нет. Вот можно сделать корректировку уже вот на этот возраст. Посмотрим, по всем ли кампаниям. Но в целом, как будто да. То есть вот и сетевая, и поисковая. Ну, поисковая пока не набрала расход, медийка тоже.

Анализ по заголовкам и текстам

Ещё один отчёт: до заголовков и текстов объявлений. Если запускам в тест сразу несколько заголовков и описаний, важно смотреть, как они отработают. Например, какие-то могут попасть вот в этот возраст, какие-то попадают в этот, а какие-то вот в этот. 

Важно посмотреть, что лучше работает. И отключить те, которые не приносят результатов.

Заключение

Бывают ситуации, когда не обязательно строить сложный анализ, чтобы сделать качественные выводы. К тому же такие быстрые анализы позволяют увидеть картину изнутри и дают множество возможностей для оценки тех или иных параметров.