×
Россия +7 (909) 261-97-71

Прогноз конверсии для ключевых слов, по которым мало данных. Инструкция по расчету в Power BI

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 22026
Подпишитесь на нас в Telegram

Прогноз коэффициента конверсии можно рассчитать даже в том случае, если у вас не хватает статистики. В предыдущей статье мы на наглядных примерах показали, как получить прогнозные значения для ключевых слов, которые набрали совсем мало кликов и конверсий. Сегодня мы расскажем, как с помощью тех же формул получить прогноз конверсии в Power BI.

Методика и формула расчета

Прогнозные значения CR (коэффициента конверсии) мы получаем с помощью многоуровневого пулинга. Благодаря этому методу можно не переживать из-за недостатка статистики: если данных по какой-то сущности (ключевому слову, объявлению, кампании, аккаунту) не хватает, то в расчет берутся показатели для сущности уровнем выше. Например, когда недостаточно статистики по ключевым словам при расчете используются данные соответствующей группы объявлений.

Напомним формулу расчета прогнозируемого CR для сущностей, по которым нет достаточного объема данных. В нее включаются клики и конверсии для текущей сущности, CR для сущности уровнем выше и степень пулинга, которая в нашем случае приравнивается к единице.

Формула расчета прогнозируемой конверсии

Еноты снова в деле

Как и в первой статье, мы будем рассчитывать прогноз CR на примере интернет-магазина мягких игрушек. В нашем воображаемом магазине продаются только плюшевые слоны и еноты, поэтому семантическое ядро включает 16 ключевых фраз, распределенных по кампаниям «Слоны» и «Еноты». Чтобы рассчитать прогноз для каждого ключевого слова, нам придется сначала определить CR для более высоких сущностей: аккаунта, кампаний и групп признаков.

Статистика ключевых слов онлайн-магазина

Основные функции Power Query

Предполагается, что читатель хотя бы поверхностно знаком с интерфейсом Power BI, языком M для Power Query и языком Dax. Для тех, кто пока не может похвастаться такими знаниями, мы подготовили описание функций Power Query, необходимых для обработки данных и расчета прогноза. Остальные могут смело пропустить эту часть.

Прежде всего отметим, что в Power Query нельзя редактировать отдельные ячейки по координатам (X,Y), как в Excel. Преобразование происходит на уровне столбцов. А вот опции, которые нам пригодятся:

1. Use first row as headers. Первая строка загруженной таблицы будет использоваться в качестве источника заголовков.

Основные функции Power Query

2. Выбор типа данных в столбцах.

Power Query_Выбор типа данных в столбцах

Вот основные типы данных (про остальные можно узнать в официальной справке Power BI):

  • Decimal Number (числовые данные с «плавающей» запятой).
  • Fixed Decimal Number (числовые данные с фиксированной запятой). Обычно этот формат используется в столбцах, которые содержат значения в какой-либо валюте (CPC, CPA, расход, доход и т.д.).
  • Whole Number (целое число). Этот тип данных предназначен для столбцов с показателями, которые могут выражаться только целыми числами (клики, конверсии, показы).
  • Text (текстовые данные). Формат подходит для столбцов с названиями кампаний, ключевыми словами, различными статусами, признаками, значениями геотаргетинга и т. п.

Тип данных можно задавать и для нескольких столбцов сразу. При нажатой клавише CTRL выделите нужные столбцы, затем нажмите правую кнопку мыши и выберите в меню Change Type.

Иногда при смене типа данных в столбце появляются ошибки. Чаще всего это происходит при работе с показателями из Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа, связанными с денежными единицами (расходом, доходом и другими). В этом случае нужно открыть список с типами данных и выбрать пункт Using Locale. Во всплывающем окне задайте тип данных, в нижнем списке English (United States).

3. Переименование столбцов. Опция доступна после двойного клика по заголовку столбца. Задавайте короткие и простые заголовки, которые ясно описывают данные в столбце.

Power Query: Переименование столбцов

4. Округление числовых данных с «плавающей» запятой до нужного разряда. Наведите курсор на столбец, нажмите правую кнопку мыши и выберите Transform — Round — Round. После этого задайте нужное число знаков после запятой.

Power Query: Округление числовых данных

5. Добавление нового столбца по заданному правилу. Откройте вкладку Add Column и нажмите на кнопку Custom Column.

Power Query: Добавление нового столбца

В загрузившемся окне задайте название столбца и правило, в соответствии с которым будут формироваться значения в новом столбце. В поле Available Columns отображается список уже имеющихся столбцов. Двойной клик по столбцу добавляет его правило.

Задайте название столбца и правило

В нашем примере новый столбец «Кампания-Ключ» будет содержать данные из столбцов «Кампания» и «Ключевое слово», разделенные дефисом.

Новый столбец «Кампания-Ключ»

6. Разбивка данных в столбце по делителю. Опция используется повсеместно, например, при отделении минус-слов от ключевой фразы. Давайте для примера разделим столбец «Кампания-Ключ», который мы только что создали, на два новых. Наводим курсор на столбец, нажимаем правую кнопку мыши и выбираем Split Column — By Delimiter.

Разбивка данных в столбце по делителю

В загрузившемся окне выбираем Custom и прописываем делитель (в нашем случае — дефис). Затем выбираем Left-most delimiter («Делить по самому левому делителю», то есть по первому дефису, который обнаружится в столбце при чтении слева направо). Раскрываем список Advanced Options и задаем None в поле Quote Character. В противном случае кавычки (например, вокруг ключевых слов) просто исчезнут после разделения. Обратите внимание, что сам делитель при разбивке на столбцы пропадает.

В загрузившемся окне выбираем Custom

7. Удаление столбца. Наводим курсор на столбец, нажимаем правую кнопку мыши и выбираем Remove.

8. Дублирование столбца со всеми его значениями. Наводим курсор на столбец, нажимаем правую кнопку мыши и выбираем Duplicate.

9. Добавление условного столбца. Опция позволяет добавлять столбцы, значения в которых определяются на основе значений из других столбцов. Например, можно добавить столбец со значениями «еноты-пилоты» (для ключей, содержащих слово «енот») и «слоники-электроники» (для всех остальных). Открываем вкладку Add Column и нажимаем кнопку Conditional Column. В загрузившемся окне:

  • задаем название нового столбца;
  • в поле Column Name выбираем столбец, данные которого станут основой для правил;
  • в поле Operator выбираем Contains («Содержит»);
  • в поле Value задаем правило для отбора («енот»);
  • в поле Output задаем значение, которое будет отображаться в новом столбце при соблюдении правила («еноты-пилоты»);
  • в поле Otherwise задаем значение, которое будет отображаться в новом столбце при несоблюдении правила («слоники-электроники»).

Добавление условного столбца

Добавление условного столбца-1

Добавление условного столбца-2

10. Добавление столбца с одновременным выполнением арифметических операций со значениями из других столбцов. К примеру, мы можем создать столбец, в котором будут суммироваться значения столбцов «Клики» и «Конверсии» (на практике такой столбец, конечно, никому не понадобится, но нас интересует, как работает функция). При нажатой клавише CTRL выделите нужные столбцы. Затем откройте вкладку Add Column, нажмите кнопку Standard и выберите нужную операцию. Обратите внимание, что при делении и вычитании важен порядок выделения столбцов. Тип данных во всех столбцах должен быть числовым.

Добавление столбца с одновременным выполнением арифметических операций

Создание основной таблицы данных в Power Query

Для начала нам нужно импортировать статистику по запросам из Excel:

1. Открываем Power BI, создаем новый файл в формате pbix и нажимаем в загрузившемся на кнопку Get Data.

Power BI_создаем новый файл в формате pbix

2. Затем выбираем нужный источник данных (Excel) и загружаем файл в формате .xlsx или .csv (в Power BI можно импортировать данные из множества разных источников, но начинают все обычно с этого).

Выбираем нужный источник данных Exel

3. В окне Navigator отмечаем лист, на котором находятся данные, и нажимаем кнопку Edit.

В окне Navigator отмечаем лист

4. Наша таблица откроется в Power Query — инструменте для загрузки и преобразования данных. Теперь нужно задать правильный тип данных для каждого из столбцов. После этого нажимаем кнопку Close and Apply и переходим из Power Query в Power Pivot.

Нажимаем кнопку Close and Apply

Расчет фактического CR в Power Pivot

Начнем с небольших пояснений для тех, кто не знаком с интерфейсом Power BI. На скриншоте ниже отмечены:

  1. Загруженные данные с указанием столбцов.
  2. Список доступных визуализаций.
  3. Значения, которые используются в выбранной визуализации.
  4. Кнопка форматирования визуализаций.
  5. Кнопка перехода в интерфейс Power Query.

В левой части интефейса находятся кнопки Report, Data и Model. Report — это и есть наш отчет, в котором мы выводим и визуализируем данные. Data — данные, загруженные из Power Query. Model — вкладка, на которой можно связывать таблицы друг с другом (в нашем случае она не понадобится).

Интерфейс Power BI

Теперь подготовим таблицу для дальнейшей работы:

1. Выбираем визуализацию Table и перетаскиваем нужные столбцы в Values (либо отмечаем соответствующие чек-боксы).

Выбираем визуализацию Table

2. Расставляем столбцы в таблице в правильном порядке, перемещая их названия внутри Values.

Расставляем столбцы в таблице

3. Чтобы добавить в таблицу фактический CR, открываем вкладку Modeling и нажимаем кнопку New Measure.

Вкладка Modeling

4. Загрузится строка для ввода формулы. Это поле лучше развернуть, поскольку чаще всего формула состоит из нескольких строчек.

Вкладка Modeling

5. Задаем формулу для расчета CR:

Задаем формулу для расчета CR

6. Результаты расчетов появятся в списке загруженных данных (на первом месте, поскольку название меры мы прописали с нижнего подчеркивания). Чтобы добавить столбец с фактическим CR в таблицу, перетащим его в Values.

Список загруженных данных

7. Чтобы фактический CR отображался в процентном формате, выделим меру (вокруг нее должна появиться желтая рамка), откроем вкладку Modeling и нажмем кнопку %.

Выделяем меру, открываем вкладку Modeling, нажмаем %

Загрузка данных о признаках ключевых слов в Power Query

Чтобы получить прогноз CR для отдельных ключевых слов, нам нужно рассчитать этот показатель для групп, включающих фразы с определенным набором признаков. Напомню, что мы разделили все ключевые слова по двум признакам: указанию на цвет («Цвет») и интересу к покупке («Коммерц»). Теперь нам нужно:

1. Нажать на кнопку Edit Queries, чтобы вернуться в Power Query, и загрузить файл с разбивкой ключевых фраз по признакам.

Нажимаем на кнопку Edit Queries

2. В меню Queries отобразятся две таблицы: одна с данными по кликам и конверсиям для каждой из фраз («data») и вторая, содержащая признаки ключевых слов («Priznaki»).

Две таблицы в меню Queries

3. Чтобы добавить признаки в «data», выберем эту таблицу в меню Queries, откроем вкладку Home и нажмем кнопку Merge queries.

Нажимаем кнопку Merge queries

4. В окне Merge выбираем связуемые столбцы в обеих таблицах («Ключевое слово») и нажимаем кнопку ОК.

Выбираем связуемые столбцы

5. В таблице с данными о кликах и конверсиях появился новый столбец «Priznaki». Нажимаем кнопку рядом с его названием и выбираем столбцы, которые нужно добавить из таблицы «Priznaki» в таблицу «data».

Появился новый столбец «Priznaki»

6. В «data» появились столбцы «Цвет» и «Коммерц», которые теперь нужно объединить в столбец «Все признаки». Открываем вкладку Add Column и нажимаем кнопку Custom Column. Затем задаем название нового столбца и правило, по которому в нем будут формироваться значения. Чтобы задать правило, выбираем в поле Available columns столбец «Коммерц», прописываем &” “&, выбираем столбец «Цвет» и нажимаем ОК.

В «data» появились столбцы «Цвет» и «Коммерц»

7. В таблице появляется столбец «Все признаки». Столбцы «Цвет» и «Коммерц» можно удалить.

Столбец «Все признаки» в таблице

8. Теперь нужно сделать так, чтобы запрос «Priznaki» не подгружался, ведь данные по признакам мы уже подтянули и никакой необходимости во втором запросе нет (однако удалять его нельзя, поскольку данные из «Priznaki» используются в главной таблице «data»). Чтобы отключить загрузку, в списке Queries выберите «Priznaki», нажмите правую кнопку мыши и снимите галочку с Enable Load.

9. Наконец-то все готово! Нажимаем кнопку Close and Apply, выходим из Power Query и возвращаемся в Power Pivot.

Расчет прогнозных значений CR в Power Pivot

Итак, мы вышли на финишную прямую:

1. В списке загруженных данных теперь отображается столбец «Все признаки». Добавим его в нашу таблицу, а заодно удалим столбцы «Ключевое слово» и «Кампания». Таблица станет меньше, статистика кликов и конверсиям агрегируется для каждой группы признаков.

Расчет прогнозных значений CR в Power Pivot

2. Откроем меню Data и добавим в таблицу столбцы «@Клики (аккаунт)», «@Конверсии (аккаунт)», «@Клики (кампания)», «@Конверсии (кампания)», «@Клики (признаки)» и «@Конверсии (признаки)». Чтобы добавить новый столбец, открываем вкладку Modeling, нажимаем кнопку New Column и вводим нужную формулу.

Добавляем в таблицу новые столбцы

3. В таблице отобразится суммарное количество кликов и конверсий для каждой из сущностей (аккаунт, кампания, признаки), к которой принадлежит конкретное ключевое слово.

Суммарное количество кликов и конверсий

4. Чтобы рассчитать прогноз CR по схеме, которая описана в прошлой статье, добавляем в таблицу столбцы «@Прогн. CR (аккаунт → кампания)», «@Прогн. CR (кампания → признаки)», «@Прогн. CR (признаки → ключевое слово)» и задаем соответствующие формулы.

Добавляем в таблицу новые столбцы

5. Последняя формула позволяет нам получить заветные показатели — прогнозы коэффициента конверсии для каждого ключевого слова. Чтобы корректно оформить полученные результаты, вернемся в Reports и выберем среди вариантов визуализации таблицу.

Выбираем среди вариантов визуализации таблицу

6. Добавим в таблицу нужные нам столбцы: «Ключевое слово», «Клики», «Конверсии», «_CR» и «@Прогн. CR (признаки → ключевое слово)».

Добавляем в таблицу нужные нам столбцы

7. Чтобы прогноз CR отображался в процентном формате, выделим название столбца, откроем вкладку Modeling и нажмем кнопку %.

Открываем вкладку Modeling и нажмем %

8. Теперь уберем сумму значений из столбца «@Прогн. CR (признаки → ключевое слово)». 

Теперь уберем сумму значений

Вместо заключения

Мы получили таблицу с прогнозом CR для каждого ключевого слова в семантическом ядре. В том числе для фраз, у которых фактический CR нерепрезентативен из-за недостатка статистики или вообще отсутствует, поскольку нет ни одной конверсии. Теперь мы можем оптимизировать наши кампании: сократить расходы на запросы, у которых прогнозируется низкий CR, и увеличить ставки для фраз, сулящих хорошую конверсию.

Таблица с прогнозом CR для каждого ключа

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Роскомнадзор начал требовать от владельцев сайтов уведомлять об использовании Google Analytics. Опыт SEOnews
Денис Добрынин
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Денис Добрынин - Что-то я как-то пропустил момент, с которого например госномер автомобиля или разрешение монитора и версия установленного на ПК ОС стала перс.данными... Но сегодня тоже получили бумажку с ай-яй-яем. Пойдем на прием в теруправление.
Топ-10 SEO-курсов на 2024-2025 год для вашего роста
Виталий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виталий - Вот тоже хороший курс для старта в сео -docs.google.com/document/d/1Qs7xVx4u3MZeuh8jf8s70NuIEYIuXVgtttaLMxADIsk/edit. Я много чего почерпнул для себя.
Россиянам могут запретить рекламу в Instagram* и Facebook*
Марина Ибушева
66
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Марина Ибушева - Окончательное как раз и означает третье. Любой законопроект перед тем, как отправиться в Совет Федерации и на подпись прзиденту, проходит в России три обязательные стадии рассмотрения в Государственной Думе: Первое чтение - обсуждается общая концепция законопроекта. Второе чтение - более детальное обсуждение проекта, поправки и дополнения. Третье чтение (окончательное) - голосование за проект. Так что ожидается 25 марта второе и третье, окончательное чтение.
Тренды SEO в 2025 году
Борис
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Борис - 50/50 Описанная тобой ситуация (надеюсь, не против, что сразу на "ты") — типичная и вообще не требует какого-то глубинного опыта. Достаточно немного логики и наблюдательности. Разобью на пункты для читабельности: 1) Каннибализацию очень просто распознать. Достаточно загрузить СЯ в систему съёма позиций и мониторить источники. Если происходит некое «мигание» — идём (повторно) в топ, смотрим, подтверждаем гипотезу — склеиваем. 2) Но чаще всего эту проблему можно решить на уровне качественной группировки СЯ. А некоторые кластеры со знаком вопроса, которые мы решили разделить на несколько, достаточно держать под контролем. И снова получается, что внимательность и логика здесь могут помочь. И никакого серьёзного опыта не требуется. 3) Соглашусь, что в Яндексе правило "Интент = одна страница" — очень важно, но не всегда. Например, есть кластер, связанный с установкой сантехники, который включает запросы: "установка сантехники", "цена на установку сантехники". Вот здесь, как раз, для многих может быть неочевидно, что кластер лучше разделить на два: "Установка сантехники" и "Цена на установку сантехники". 4) Продолжая мысль из п.3 — в такой ситуации в Яндексе (скорее всего) всё будет ок. И никакой каннибализации не произойдёт. 5) Если говорить про Google (тот же п.3), то здесь, вероятно, возникнут проблемы (всё зависит от оптимизации страниц). Эти два кластера могут не дотянуть до топа из-за своей релевантности. Мы все знаем, что Google может «съесть» страницу с несколькими интентами, и всё будет ок. (в этом предложении пасхалка, что нужно сделать ;)) А если ещё поработать над ссылочным — вообще сказка. Конечно, эту проблему можно решить, но если переборщить, то каннибализация может уже произойти в Яндексе. Вот как раз чтобы уловить эту тонкую грань, и нужен хоть какой-то опыт, которого часто нет у джунов.
Целевая аудитория: как найти и встроиться в ее вселенную
Александра
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Александра - Здравствуйте! Благодарю Вас за отличную статью! Много полезной информации, написано доступным языком.
Количество пользователей ИИ в сервисах Mail превысило 5 млн человек
Сергей Карененко
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей Карененко - Поздравление еще худо бедно написать можно. А когда в почте больше 10к писем, вот тут хорошо, что ии есть)
Яндекс представил масштабное обновление Алисы: она научилась рассуждать и работать с файлами
Гость 32310
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гость 32310 - #яндекс
Мастер-класс по использованию операторов Wordstat: повышаем эффективность сбора семантики
Старый сеошник
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Старый сеошник - Ну это же просто рекламная статья ради обратной ссылки)))) Куча воды по абсолютно базовой информации. Справка Яндекса описала все тоже самое, но в 8 раз короче yandex.ru/support2/wordstat/ru/content/operators Ок, про историю запроса там нет. Но это же просто в интерфейсе кнопка)
SEO-продвижение сайтов клиник
Дмитрий Севальнев
124
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Вау, мощно!
Более 2 млн пользователей перенесли почту на Xmail
Родион Морозов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Родион Морозов - Спасибо mail за сохранение писем. У меня на почте полжизни зафиксировано, много важного. Тоже перенес уже. Оперативно, мерси!
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
392
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
124
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!