Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

Media Contacts разработала собственную уникальную систему для моделирования атрибуции, получившую название Artemis. Ее идея в том, чтобы проанализировать все ключевые слова, их вес в процентном отношении в поиске, связанном с кампанией, и их вклад в итоговую продажу. Словам, которые встречаются чаще (например, из рис. 7.4), присваивается больший вес; соответственно, можно отследить, какие конкретно слова приносят доход. Например, в табл. 7.5A показана атрибуция кликов для трех различных кампаний, рассчитанная с помощью Artemis. Последние из нажатых ключевых слов получают примерно 50 % атрибуции; это и есть те 20 % кликов, обеспечивающих 80 % успеха (см. выше). Другие «вспомогательные клики» получают определенный вес в зависимости от их роли в обеспечении продаж для каждой кампании.

Что это значит? Основная идея в том, что бюджет на интернет-маркетинг должен пропорционально распределяться по вспомогательным ключевым словам, а не направляться только на последнее брендированное ключевое слово. Анализ потока кликов позволяет точнее определить, какие слова в поиске действительно влияют на конечное действие. В частности, в табл. 7.5Б приведены данные по всем моментам поиска из табл. 7.4 с более тщательной атрибуцией ключевых слов. Их можно объединить по всем поисковым перемещениям, содержащим ключевые слова для определенной кампании, и средней атрибуции, рассчитанной для каждого из них. После этого можно более эффективно распределять свой бюджет на SEM: больше средств направлять на те слова, которые приносят доход, с учетом атрибуции.

Например, Media Contacts провела подобный анализ для крупной туристической компании. Их маркетинговая онлайн-кампания предполагала использование более 500 тысяч ключевых слов, а моделирование атрибуции позволило переместить 50 % бюджетов с последнего клика на наиболее важные из предыдущих этапов поиска. Компания изменила подход и начала тратить больше на покупку небрендированных ключевых слов. Результатом стало 24 %-ное повышение ROA, вызванное более грамотным использованием ключевых слов на первых этапах поиска.

Вопросы поискового маркетинга и моделирования атрибуции могут показаться слишком сложными, но всегда можно начать с простого – у Google, Yahoo! и Microsoft есть бесплатная веб-аналитика. Вы сможете легко выделить компоненты вашей маркетинговой кампании и отслеживать поведение клиентов (что им нравится, на какие ссылки они жмут и т. д.) и собирать данные для следующих этапов.

_{Табл. 7.5: А – доля доходов от продаж в результате клика в ходе поиска для трех различных кампаний; Б – реальная история для клиента, ищущего «горящий тур», с учетом взвешенной по доходу атрибуции}

^{Источник: Media Contacts}

С помощью DoubleClick или другой аналогичной программы вы можете получить данные о поиске и истории кликов для конкретной маркетинговой кампании, а затем рассчитать важные показатели с помощью шаблона, приведенного в табл. 7.1. Поначалу анализ можно проводить в Excel, например создать матрицу 2 x 2 (см. рис. 7.2 и 7.3). Эти цифры позволяют произвести первичную оптимизацию, основанную на CPC, CTR и коэффициенте отклика (CTR x TCR). Оптимизация осуществляется сначала для поисковых машин, так как это гарантирует наилучшую отдачу на клик с определенной ценой, а затем для конкретной кампании в конкретной поисковой системе. И наконец, анализ ROA и чистой прибыли позволяет вам определить размер реальной ценности CPC.

Оптимизировать SEM можно и в Excel, однако опытный специалист предпочтет более быстрые программы. Инструменты вроде Omniture или Covaro могут анализировать крупные массивы данных, создавать карты и автоматически рассчитывать показатели. Они нужны для оптимизации крупных кампаний продолжительностью в несколько дней или случаев, когда вы хотите отслеживать состояние дел и быстро улучшать отдельные элементы.

Ограничения методик, показанных на рис. 7.2 и 7.3, состоит в том, что они присваивают основной вес последним поисковым запросам, ведущим к покупке, – и это верно лишь наполовину, так как последние несколько кликов вносят примерно 50 % вклада в реальную покупку. Чтобы получить однозначно верный ответ, необходимо моделирование атрибуции. Пока его невозможно провести с помощью бесплатных инструментов, и вначале вам понадобится помощь со стороны. Не сомневаюсь, что крупные поисковые системы начнут предлагать подобные услуги в недалеком будущем – более того, некоторые агентства уже их предлагают. Моделирование атрибуции переведет поисковый маркетинг на новый уровень: маркетеры будут покупать данные о конкретных пользователях и нацеливать на них рекламу на основе истории их кликов.

За пределами поискового маркетинга: влияние изобразительной рекламы в интернете