На дворе 2016 год: Big Data, большие объёмы информации, развитые рекламные технологии… Но, к большому сожалению, немалая часть рекламодателей и, что более характерно, агентств живет старыми методиками анализа и малым пулом измеряемых метрик.
Какие метрики, как правило, считаются ключевыми при анализе РК в, так называемом, «стандартном подходе» к оценке эффективности кампании?
Давайте обозначим:
- медийные показатели (показы, клики, частота, CTR, попадание в ЦА, охват в ЦА, etc.);
- показатели перехода (% доходов, % TrueCTR)
- показатели на посадочной странице (% отказов, % новых сеансов, к-во и время действий, etc.)
Это уже не самый бедный набор показателей, но в случае медийной рекламы он не раскрывает тот желаемый спектр анализа, который действительно помог бы оценить эффективность размещения.
Важно понимать, что медийная реклама – это не реклама прямого действия. В отличии от той же контекстной рекламы, в медийной мы контактируем с «холодным пользователем», который в момент показа возможно и не заинтересован в рекламируемом товаре и задача как раз создать этот спрос. При этом, нужно осознавать, что этот спрос возникает не сразу после показа и даже не после клика, а спустя время. К сожалению, вышеописанные метрики, которые применяются в стандартном подходе не дают возможности этого пощупать и проанализировать.
Тем не менее, методика Post-view анализа позволяет это сделать.
Что такое Post-view и с чем его едят
1 этап – мы метим зеропикселем рекламные показы
2 этап – ставим коды на посадочную страницу
3 этап - система фиксирует все посещения сайта после контакта с рекламой (как после клика, так и без него).
Анализ можно проводить с помощью исследователей-аудиторов, работающих на украинском рынке интернет-рекламы: Gemius Ukraine, TNS CMeter, InMind AdOpinion.
Важный нюанс, который нужно учитывать: система отдает преимущество Post-click действиям. Разберем на примере: если пользователь кликнул по креативу после его показа, а затем спустя время опять увидел креатив, но зашел, не кликая по баннеру – в такой ситуации он все равно войдет в массив данных Post-click.
Итак, что позволяет оценивать, анализировать и видеть (Post-click+Post-view) анализ
Количество пользователей, которые после показа контактируют с сайтом без клика по креативу
По данным newage. в измеряемых кампаниях часть данных post-view составляет не менее 28% от всех пользователей, которые контактировали с креативом, а потом с сайтом клиента. Было бы неразумно не учитывать эти данные и не пытаться анализировать.
В сухом остатке, нужно смотреть не только на верхушку айсберга, но и оценивать, что происходит с пользователем без клика. Как видим, часть таких пользователей, часто является критичной и c точки зрения анализа данных их было бы верно анализировать.
Анализ данных в нескольких плоскостях
Мы можем видеть не только общие данные, но и в разбивке по различным вариантам креатива, по площадкам, а также по действиям на сайте, которые совершают пользователи.
Остановимся поподробнее на каждой из плоскостей.
Разбивка по креативам позволяет выделить те креативы, которые лучше всего работают как в целом, так и раздельно: напрямую через клик (Post-click) и не кликая по баннеру (Post-view). Это помогает определить какой именно креатив действительно работает и в какую сторону.
Также можно анализировать данные по площадкам – это безусловно помогает более комплексно оценить, что привносит каждая отдельная площадка в итоговые результаты.
Помимо всего прочего, система позволяет ставить коды на определенные страницы целевого сайта. Это могут быть абсолютно все страницы вплоть до конверсионной (Thank you page). Данное сегментирование помогает определить какие площадки работают хорошо, а какие хуже и в каких аспектах.
И как вишенка на торте – можно пересекать все эти плоскости. На каких площадках какие креативы работают хорошо? Какой креатив работает лучше для просмотра прайс-листа, а какой на конверсию? Благодатная почва для глубокого анализа и посиделок с большой-большой таблицей :)
Таким образом можно считать СPA в медийной рекламе!
На основании Целостного Анализа мы можем видеть сколько стоит целевое действие через полный контакт пользователя. При этом важно осознавать, что анализ не приписывает часть Post-view данных только медийной рекламе: естественно в «доходе» пользователей на сайт могут учувствовать и альтернативные источники трафика. Тем не менее, мы уже видим однозначный взнос медийной рекламы и это нужно учитывать.
У newage. есть уже несколько кейсов, когда клиенты после проведения нескольких успешных кампаний доверяли данной методике и в медиапланировании Post-click+Post-view CPA играл решающую роль.
Разделение итоговых KPI по площадкам и их взносу на различные действия
В нашей практике мы неоднократно сталкивались с тем, что различные площадки работают на различные целевые действия по разному.
Во-первых, есть возможность видеть, как комплексный анализ может менять приоритеты по площадкам. На первой диаграмме ниже мы видим, что с точки зрении дешевизны СРА при рассмотрении только Post-click данных, наиболее выгодными были бы площадки megogo.net и sinoptik.ua.
Хотя на самом деле, это мнение не совсем верно, так как если учитывать полный спектр данных – размещение именно на AdMixer и Pluses наиболее выгодны с точки зрения итоговой конверсии.
В итоге, на этапе подбора площадок и по ходу кампании есть возможность работать именно с теми площадками, которые дают наибольший эффект.
Также, может быть ситуация, когда одна и та же площадка идеально работает на рост регистраций, но на привлечение новых пользователей, которые делают первое конверсионное действие – более эффективно работают совсем другие площадки. Это видно и с этим можно работать.
В данном ракурсе важно в начале кампании верно оценить и определить именно те КРІ/ключевые действия, которые важны для клиента.
Также идет работа над тем, чтобы определить, что именно влияет на итоговый СРА среди множества показателей, которые могут повлиять на итоговую цену. Так, по одному из клиентов Karabas было определено, что наиболее конверсионной является более молодая аудитория и, следовательно, именно работа с ней может уменьшить итоговый СРА.
Возможность дифференцировать взнос Post-view данных
Для того чтобы убедиться, что Post-view работает и это не просто та органика, которую рекламодатель получает и так, важно отделить зерна от плевел и показать, что Post-view действительно работает.
Так, например, можно сравнить массив данных, которые имеем через post-view как со всем массивом данных на сайте, так и по отдельно взятым источникам трафика. При этом, мы можем сравнивать по множеству показателей: от количества действий, совершаемых пользователем, до итоговой конверсии.
По нашим данным, post-click+post-view пользователь (то есть, контактировавший с медийной рекламой) более качественный нежели среднестатистический по сайту.
Также есть техническая возможность отделить пользователя, который участвовал в другом платном источнике трафика.
Новые горизонты в анализе
Команда newage. Совместно с партнерами из Gemius продолжает развивать продукт. В частности, сейчас идет разработка отчета, который позволит понять сколько новых пользователей было привлечено с помощью медийной рекламы. В том числе в разбивке и на конверсионные действия.
При этом, мы не останавливаемся на достигнутом, а расширяем уже существующие методики, раскрывая все новые горизонты.
В целом, на выходе, мы имеем методику Целостного анализа, которая помогает более комплексно смотреть на эффективность медийной рекламы. Пересекая четыре области данных:
- медийные показатели
- показатели перехода
- показатели на посадочной странице
- post-click + post-view анализ
Это позволяет получить более полную картину, которая позволяет более широко и комплексно оценить рекламную кампанию. При этом, это помогает как на этапе, собственно анализа, так и на моменте планирования кампании и ее динамического размещения.
По убеждению newage, в анализе и медиапланировании уже давно не место консервативных подходов и задача как собственника бизнеса, так и digital-специалистов в свою очередь комплексно смотреть на рекламные кампании.
Материал подготовлен командой digital-агентства newage., которая уже два года работает над созданием и усовершенствованием системы Комплексного анализа и Post-view анализа.
