Любой, кто когда-либо запускал медийные или контекстные рекламные кампании, сталкивался с вопросами: какие площадки выбрать и как оценить их эффективность, чтобы после тестовой кампании провести реорганизацию? Как правило, перед началом кампании рекламодатель собирает массу данных о сайте, а после окончания кампании у него остается еще тонна статистики.
И тут начинается самое интересное – что с этим делать? Конечно, можно на глазок оценить, какой сайт лучше, но как реально посчитать, насколько он лучше? 2 раза или 3,5? На самом деле, это можно легко оценить, проведя рейтинг сайтов с помощью прикладной методики, основанной на простой математической модели.
Итак, изначально, чтобы правильно оценить эффективность рекламной кампании, определяются ее цели.
Они могут звучать по-разному:
- Познакомьте потенциальных покупателей с новой акцией/продуктом.
- Повышение узнаваемости компании в Интернете.
- Увеличивать объем продаж.
- Увеличение трафика на сайт в целом.
- И так далее и тому подобное.
Разумеется, для разных целей рекламной компании вес (ценность) критериев выбора площадок будет разным.
Критериями отбора для составления рейтинга могут быть только те показатели, которые можно измерить.
Причем для первоначального отбора сайтов список таких критериев короче, и данные для них предоставляют сами рекламные площадки.
Обычно это:
- Количество показов.
- Цена за показ или цена за клик.
- CTR.
- Количество кликов.
После проведения тестовой рекламной кампании у нас будет гораздо больше критериев эффективности сайтов для их последующей реорганизации:
- Фактическое количество показов рекламы.
- Количество кликов по объявлению.
- Общие затраты на рекламную кампанию.
- Количество желаемых нами действий (просмотры целевых страниц, покупки, количество посетителей с необходимым нам временем, проведенным на сайте) и есть количество конверсий.
- CTR конкретного объявления или баннера.
- Процент конверсий (обратите внимание, что целей может быть несколько, а значит и конверсий может быть несколько).
Этап 1. Нормализация показателей.
На первом этапе все данные (количество показов в единицах, стоимость в рублях, CTR в процентах и т.д.) необходимо привести к какому-то единому значению, которое в дальнейшем можно суммировать.
Складывать рубли, проценты и тысячи показов, скорее всего, будет плохой идеей.
:) Их необходимо привести к единому значению путем нормализации каждого параметра на каждом объекте.
Будем нормализовать либо к максимуму, либо к минимуму, в зависимости от параметра.
Если параметр «чем больше, тем лучше» (например, это количество показов рекламы), то нормализуем его на максимум.
В противоположном случае (чаще всего это стоимостные показатели: чем ниже стоимость клика, тем лучше в 99% случаев) нормируем к минимуму.
Нормализация до максимума , например, по количеству показов.
Изначально у нас есть следующие данные: 
По этому параметру лучше всех себя показала площадка №3. Мы принимаем это за основу для нормализации.
Далее разделим все данные по базису: смета для участка №1 - 10 000/12 500 = 0,8, участка № 2 - 5 000/12 500 = 0,4, участка № 3 - 12 500/12 500 = 1. В ячейку с база нормализации всегда оказывается равной 1. Таким образом, мы имеем формулу нормировки на максимум: ИндиНорм = Индид/МаксИнд , Где
- IndNorm – нормализованное значение критерия
- Ind – начальное значение критерия
- MaxInd – максимальное значение критерия для всех сайтов.
Нормализация до минимума идет одинаково.
По стоимости клика самым прибыльным оказался сайт №2. Возьмем его за основу.
Важно отметить, что при нормировании по минимуму мы делим основу на значения показателя для каждого сайта по формуле ИндиНорм = МинИнд/Инд , где MinInd — минимальное значение критерия для всех сайтов.
Оценка для сайта №1 — 7/10 = 0,7, сайта №2 — 7/7 = 1, сайта №3 — 7/8 = 0,875. В ячейке с базой – снова 1.
Сводные данные: 
Этап 2. Выбор веса параметра.
Вес определяется исходя из целей рекламной кампании.
Чем важнее параметр, тем больше вес.
Сумма весов должна быть равна 1. Например, у нас есть цена за клик, количество кликов, количество показов и конверсий.
Цель кампании — повысить конверсию и минимизировать ее стоимость.
При этом наибольший вес присваивается количеству конверсий, например 0,4. Остальное распределяется по другим параметрам, например: стоимость клика – 0,3, количество переходов – 0,2, количество показов – 0,1. Всего 1.
Если цель кампании — привлечь трафик на сайт, то первостепенное значение будет иметь количество переходов, если узнаваемость и брендинг — количество показов и т. д.
Этап 3. Подведение итогов.
Умножаем нормализованные баллы по каждому критерию на вес этого критерия и суммируем баллы по всем критериям/показателям.
Если вес критерия «Количество показов за период» был 0,2, а вес критерия «Цена за клик» — 0,8, то в итоге мы получим следующий рейтинг: 
Для удобства можно умножить значения рейтинга на 100 (или 1000), чтобы получить «красивые» значения рейтинга: 
По результатам расчета рейтинга отчетливо видно, что Участок №3 оказался лучшим, Участок №2 – совсем немного хуже (всего 2 балла), Участок №1 – хуже на 20%.
В примере мы сравнивали сайты по двум параметрам, но на практике мы рекомендуем брать минимум четыре параметра.
Как это выглядит на практике?
Допустим, перед нами стоит задача увеличить количество обращений к офлайн-магазину.Мы провели тестовую рекламную кампанию и теперь нам предстоит сравнить рекламные площадки и, отсеяв неэффективные, продолжить кампанию на эффективных.
Мы собрали следующие данные: 
1. Из имеющихся данных выбираем критерии, наиболее соответствующие целям нашей рекламной кампании:
- Клики - кликает по рекламе.
Самый простой критерий: чем больше кликов с этого сайта, тем он для нас привлекательнее.
Данные предоставлены рекламными площадками.
- Стоимость за посетителя .
Бюджет рекламной кампании всегда является важным критерием.
- Необходимое нам количество действий посетителей (конверсии).
Все посещения мы суммировали с необходимыми действиями — от просмотра страницы с купоном до просмотра 3 и более страниц из каталога.
- Стоимость одного действия .
Критерий стоимости качественной аудитории.
2. Нормализовать данные:
3. Исходя из поставленной цели рекламной кампании, присваиваем веса имеющимся критериям:
4. Мы применяем веса критериев к нормализованным данным и получаем следующее:
5. Суммируем рейтинги по критериям для каждого сайта, умножаем на 100 и получаем итоговый рейтинг сайтов:
Таким образом, для решения поставленной перед рекламной кампанией задачи (привлечение клиентов в офлайн-магазин) лучше всего с существенным отрывом подходит площадка ВКонтакте, на втором месте баннер на женском портале, на третьем месте Одноклассники.
И именно на рекламу ВКонтакте должен быть направлен рекламный бюджет в первую очередь.
Конечно, даже приоритетный сайт может исчерпать свой ресурс по показам/кликам.
Поэтому остальную часть бюджета необходимо распределить в соответствии с другими задачами по охвату целевой аудитории с учетом ее социально-демографических факторов, платежеспособности и прочего.
Вы можете просто добавить необходимые критерии оценки (в зависимости от целей кампании) и создать новый рейтинг для второстепенных задач для выявления сайтов «второй волны».
Теги: #Контекстная реклама #Реклама в СМИ #рекламная кампания #эффективность интернет-рекламы #Интернет-маркетинг
-
Файнман, Ричард Филлипс
19 Oct, 24 -
Adslon - Биржа Рекламы На Youtube
19 Oct, 24 -
Как Стать Ит-Специалистом
19 Oct, 24
