Суточная динамика расходов на PPC

Джордж Мичи

Сооснователь Rimm-Kaufman Group

Перевод текста сделан при поддержке
онлайн-сервиса переводов — PerevodBy\.ru.
Келембетова Ю.

Чтобы добиться максимальной эффективности расходов на рекламу PPC (pay-per-click или оплата за клик), немаловажно уметь использовать суточные колебания объема трафика. Во многих интернет-магазинах колебания объема трафика достигают статистически значимых показателей в 5-25%, что гораздо больше, чем у большинства других сайтов.

Однако оценка и практическое использование динамики трафика требуют тщательного обдумывания и соответствующего выполнения.

Стоимость, а не объем: по мере проведения исследования убедитесь, что вы рассматриваете скорее качество, чем количество трафика. Тот факт, что в определенные периоды недели трафик вырастает, еще не означает, что вы можете себе позволить больше за него платить. В идеале следует проанализировать конкретную прибыль за каждый клик в зависимости от дня недели и времени суток. Объем продаж на один клик или уровень конверсии (число заказов на клик) могут быть приемлемыми показателями для оценки.

Анализ целевого трафика: изучите объем PPC-трафика, поступающего на ваш сайт по небрендовым запросам, отдельно от всего остального трафика. Прямые загрузки и брендовый трафик могут вести себя совершенно иначе, чем конкурентный трафик PPC и поскольку с недавних пор все это контролируется программой для PPC, именно ее вам необходимо изучать. Кроме того, убедитесь, что время нажатий и время заказов фиксируются в одном часовом поясе!

Правильно регистрируйте продажи: используйте cookie! Значительная часть конверсии и, соответственно, большой объем прибыли, реализуется намного позже посещения сайта. Неправильно относить прибыль от продаж PPC, которая поступает, допустим, с 9 до 10 утра в понедельник, на счет заходов на сайт, произошедших в это же время. У большинства интернет-продавцов половина заказов, размещенных в этот период, были связаны с посещениями, состоявшимися день назад и ранее. Лучше всего в таком случае отнести прибыль на то время, когда произошло посещение сайта, приведшее к продаже.

Соотношение объема данных и их актуальности: понадобится исследовать данные за период в несколько недель, чтобы отбросить «статистический шум» и получить достаточно полезной информации для анализа. Какой период? Решить непросто, поскольку это зависит от типа бизнеса. Обычно есть резон исследовать период от 6 до 12 недель, но чем дальше вы углубляетесь в прошлое, тем меньше полученные данные имеют значение для сегодняшнего дня, особенно если вы предлагаете сезонный товар иили ваша клиентура зависит от времени года. Углубляясь далеко в прошлое, мы создаем проблему, но если совсем не углубляться, то мы не получим достаточного объема данных для рациональных выводов.

Исключайте отклонения: нужно понимайть, что распродажи и праздники способны полностью размыть нормальную зависимость трафика от времени суток и дня недели. Исключите данные об этих периодах из анализа, чтобы результат «черной пятницы» не повилял на статистику по пятницам в среднем. Кроме того, по мере приближения этих событий подумайте о приостановлении действия правил для трафика в разные периоды времени, чтобы избежать взлетов там, где должны быть падения, и наоборот.

Не режьте слишком тонко: очень заманчиво попытаться приукрасить ситуацию, анализируя данные более детально, чем это реально возможно. В каждом временном срезе должнор содержаться не менее 100 конверсий для того чтобы оценить истинный смысл объема трафика. Конечно, это прозвучит круто — когда вы скажете, что ваша система меняет ставки 24 часа в сутки 7 дней в неделю в соответствии с динамикой колебания трафика. Но очень немногие рекламщики обладают достаточным объемом данных для точной оценки объема трафика по 168 временным срезам без углубления в далекое прошлое, что может сделать данные бесполезными.

Креативное сегментирование: одна из стратегий работы с рассеянными данными — оценивать независимо суточную и недельную динамику. Это не самое лучшее допущение, но оно дает довольно правдивый результат. Это означает, что можно рассчитать влияние дня недели, разделив данные на 7 сегментов, и отдельно оценить влияние времени суток, разделив данные на 24, или 12, или 8 сегментов, а затем объединить эффекты влияния. Это допущение позволит получить значительно более правдивый результат при значительно меньшем объеме информации, чем понадобилось бы при рассмотрении переменных как взаимозависимых. Кроме того, бессмысленно делать все сегменты одинакового размера. Вы можете, допустим, изучить по часам трафик в час пик, но утренние, предрассветные часы оценить в общем.

Исполнение: убедитесь, что изменение ставок осуществляется в поисковых механизмах именно тогда, когда нужно. Это немаловажно. У большинства систем существует задержка между расчетом ставок и «введением» их. Убедитесь, что осознаете эту задержку и учитываете в качестве фактора, влияющего на процесс.

Ищите брод, а не ныряйте: имейте в виду, мы не всегда видим, куда мы едем. Люди производят поиск вечером из дома, а покупки совершают днем, используя выделенную линию Т1 на работе. Таким образом, заходы с домашних компьютеров фиксируются как не приведшие к совершению заказа и исследование суточной динамики может показать, что ночное время менее продуктивно, чем это есть на самом деле. Эта же закономерность распространяется на выходные дни. Существуют определенные периоды времени в течение недели, когда люди охотней берутся за телефон и звонят по бесплатному номеру с кодом 800 после посещения сайта, что опять же может искусственно занизить активность в вечернее время иили выходные дни. Мы рекомендуем расширять факторы суточной динамики постепенно и наблюдать за «неожиданными» эффектами.

Суточная динамика не должна быть на первом и главном месте в мыслях менеджеров по маркетингу. Создание обширных и остроумных списков ключевых слов, связанных с правильными целевыми страницами, и надежная, продуманная система ставок гораздо более важны для общей схемы. Но когда ваша программа готова лавировать между полным бездействием и активной работой, использование этих советов поможет обеспечить постоянно растущую прибыль в рамках требований к эффективности.