А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
0-9 A B C D I F G H IJ K L M N O P Q R S TU V WX Y Z #


Чтение книги "Контекстная реклама" (страница 20)

   4.2.5. Три составляющие конверсии (правило «трех П»)

   Конверсия – не просто свойство сайта. Желание посетителей покупать зависит от нескольких параметров. Перефразируя классическое правило «четырех P» для маркетинга (это мнемоническое правило для быстрого запоминания, что такое маркетинг: маркетинг – это рroduct [продукт], рrice [цена], рlace [распределение], рromotion [продвижение] – четыре P), можно перечислить три главные составляющие, от которых зависит величина конверсии:
   1) продукт;
   2) посетители;
   3) предложение.
   Такое вот мнемоническое правило «трех П» для запоминания ключевых факторов, от которых зависит конверсия.
   Продукт – это то, что предлагает сайт. Товар, услуга или, например, онлайн-приложение – все это продукты. Состав и цена продукта обычно заранее заданы, формирование продуктовой линейки является отдельной большой задачей, которую мы не будем рассматривать в этой книге. Но и без специальных доказательств понятно, что разные продукты надо продавать по-разному.
   Посетители – те люди, кому сайт продает. Посетители отличаются друг от друга регионом проживания, достатком и иными социально-демографическими параметрами. Даже соседи и соседки одного возраста могут иметь совершенно разные ожидания и желания.
   В поисках товаров и услуг люди формулируют свои желания в форме поисковых запросов. Например, «купить ford focus в кредит». А текст рекламных объявлений позволяет разделять аудиторию по ожиданиям. Кто кликнет по объявлению «Самые выгодные условия по кредиту на автомобили Ford», ожидает увидеть интересные кредитные предложения. А кто откликнется на объявление «Последняя модель Ford Focus в максимальной комплектации, возможен кредит», скорее всего, больше интересуется именно характеристиками машины.
   Предложение – это то, как продается продукт. Один и тот же продукт можно подать разными способами. Так, на базаре удачливее всех самый красноречивый и горластый продавец, убеждающий проходящих мимо покупателей в преимуществах своего товара. Интернет тоже своего рода базар, на котором каждый владелец сайта может разместить свое предложение. Обычно в распоряжении владельца сайта всего несколько секунд, чтобы завлечь, «остановить» зашедшего посетителя и получить шанс подробно рассказать о продукте.
   Предложение в Интернете – это то, что пользователь видит на странице сайта, кликнув по рекламному объявлению.
   Три составляющие работают не поодиночке. Содержание предложения полностью определяется продуктом, а стиль – аудиторией. Рекламные объявления должны отражать предложение: если пользователь заинтересовался текстом рекламы, он должен увидеть на сайте похожий заголовок, подтверждающий, что у владельца есть интересующий его продукт.
   Чем лучше предложение подходит конкретному посетителю, тем выше вероятность конверсии. Именно поэтому рекомендуют увеличивать число рекламных объявлений и целевых страниц: так выше меткость попадания в аудиторию. Сегментируйте аудиторию и выбирайте для каждого сегмента самое привлекательное предложение. Не бойтесь увеличивать число целевых страниц на сайте, тщательно подбирая правильные соответствия с рекламными текстами. Это не лишние затраты, а инвестиции в эффективность рекламы.
   К сожалению, не все следуют этому правилу. Например, до сих пор можно встретить рекламные объявления крупных операторов связи с предложениями выгодных тарифов, но ведущие на страницы новостей. Конечно, конверсия таких кампаний будет низкая; растерявшемуся пользователю придется вспоминать, что ему пообещали в рекламе, и терпеливо искать такое предложение на огромном сайте федерального оператора.

   4.3. Инструменты веб-аналитики

   Теперь, когда мы познакомились со всеми нужными метриками, можно сформулировать, что необходимо для качественной оценки эффективности контекстной рекламы.
   Необходимо уметь:
   • подсчитывать конверсию для каждого источника трафика;
   • следить за поведением пользователей;
   • сегментировать аудиторию сайта.
   Для решения этих задач требуются специализированные инструменты. К счастью, удачные решения для веб-аналитики просты в настройке и совершенно бесплатны.
   Инструментарий для анализа поведения пользователей в Интернете можно разделить на пять основных категорий.
   • Инструменты для анализа потока кликов. Такие счетчики записывают всю доступную им информацию о посетителях, составляют список просмотренных ими страниц на сайтах, а также подсчитывают достижения целей. На основе этих данных получается сводка эффективности источников трафика, предоставляется анализ посещаемости страниц и другие отчеты по посетителям сайта. Google Analytics, Яндекс.Метрика и счетчик LiveInternet – примеры систем анализа потоков кликов.
   • Инструменты для анализа поведения пользователей на странице. Наиболее популярными являются ClickTale и отечественный аналог WebVisor. С помощью этих инструментов можно узнать, куда смотрел пользователь на каждой странице сайта, каким элементам дизайна уделял внимание, прокручивал ли страницы и на что нажимал.
   • Системы сбора отзывов пользователя. Лучший способ узнать, о чем думают пользователи сайта, – спросить у них самих. Причем необходимо опросить не только покупателей, но и тех, кто ушел с сайта несолоно хлебавши. Для решения этой задачи применяются специализированные опросники – программные решения для проведения опросов на сайте несложно найти в каталогах софта.
   • Инструменты для тестирования вариантов страниц. Если вы не знаете, какой дизайн, текст или заголовок обеспечат наилучшую конверсию, – протестируйте все варианты. Провести эксперимент по выявлению самого эффективного можно с помощью Google Website Optimizer.
   • Инструменты для сбора и анализа данных из социальных медиа. Это новое направление в веб-аналитике. Общение в социальных сетях стало привычным занятием многих интернет-пользователей. В разговорах с друзьями они непредвзято дают оценки товарам, услугам, компаниям, событиям, известным людям. Это поток данных, значение которых для бизнеса и политики невозможно переоценить. Успешных апробированных решений для выявления и оценки данных из социальных сетей еще нет, но, без сомнения, они появятся в ближайшем будущем.
   Наиболее популярными являются инструменты для анализа потока кликов. Их вполне достаточно для решения большинства задач по оценке конверсии.

   4.3.1. Системы анализа потока кликов

   В начале 2000-х гг. анализ действий посетителей сайта выполнялся при помощи примитивных счетчиков, собирающих общие показатели об аудитории сайтов. Эти системы не могли удовлетворить потребности профессиональных интернет-маркетологов, поэтому появились дорогостоящие коммерческие системы веб-аналитики для крупных компаний (например, Omniture SiteCatalyst, приобретенная впоследствии корпорацией Adobe Systems). В 2005 г. компания Google произвела революцию на этом рынке, купив поставщика одной из таких систем Urchin Software и выпустив на ее основе бесплатный и доступный всем инструмент Google Analytics (рис. 107), ставший стандартом среди подобных систем.
   Рис. 107. Интерфейс Google Analytics

   Google Analytics популярен и в Рунете, хотя имеются конкурирующие решения от отечественных производителей: Яндекс.Метрика и OpenStat (бывший SpyLog). Несмотря на незначительные отличия между ними (табл. 18), для отслеживания конверсий годятся все три системы.
Таблица 18. Сравнение основных систем анализа потока кликов


   Зачастую «для уверенности» на одном сайте используется сразу несколько систем веб-аналитики. Мы рекомендуем выбрать одну основную, а остальные применять только для решения специфических задач. Тогда вам достаточно будет изучить один интерфейс и все тонкости работы. Для большинства проектов в качестве основной системы хорошо подходит Google Analytics благодаря богатым возможностям по настройке и широкой функциональности. Для несложных проектов, рекламирующихся только в Яндекс.Директе, Яндекс.Метрика может быть предпочтительнее.
Неточности в измерениях
   Веб-мастера иногда расстраиваются, узнав, что системы статистики получают неполные данные. Например, Google Analytics показывает, что вчера на сайт пришло 100 посетителей, а Яндекс.Метрика насчитала 95. Однако это неотъемлемая черта всех систем подсчета статистики, отличаются лишь детали и причины погрешностей. С неточностями нужно смириться и воспринимать их как неизбежное. Погрешности в 5-10 % не повлияют на принятие решений, а относительные величины будут измеряться корректно.
   Если отличия количества посещений по данным Яндекс.Метрики и Google Analytics превышают 5 %, причину таких противоречий, скорее всего, можно найти и устранить.
   Сначала надо определить, является ли ошибка системной. Если данные за каждый день, за неделю и за месяц в одной из систем всегда меньше, чем в другой, то наиболее вероятная причина погрешности – отсутствие или неправильная работа одного из счетчиков на определенных страницах. Сравните отчеты по страницам: скорее всего, вы увидите, что один из счетчиков не учитывает посещения определенных страниц.
   Если ошибка плавающая, а суммарные данные за месяц почти не отличаются, можно обратить внимание на настройки Google Analytics: зайдя в свойства профиля, проверьте временную зону сайта. Велика вероятность того, что там будет стоять некорректная зона: Analytics часто выставляет «Тихоокеанское время» даже для профилей, при создании которых явно указана Москва (рис. 108). Понятно, что данные будут распределяться между днями некорректно.
   Рис. 108. Необходимо проверить и корректно установить часовой пояс для каждого профиля

   4.3.2. Анализ источников трафика в Google Analytics

   Для каждого попавшего на сайт пользователя Google Analytics запоминает, откуда он пришел. Отдельно сохраняется имя источника (source) – название сайта, на котором стояла ссылка, и канал (medium) – тип трафика, который Analytics присваивает этому источнику.
   Существуют следующие стандартные каналы, которые можно увидеть в отчетах.
   • direct. Прямой трафик – переходы без ссылающихся сайтов. Это могут быть визиты из закладок, вручную набранный адрес сайта. Большинство почтовых клиентов и ICQ также не передают источник, если нажимать ссылку в их окнах: этот трафик зачтется как прямой.
   • organic. Органический поиск – переходы из поисковых систем. Для таких переходов записывается и источник (поисковая система), и поисковый запрос, который пользователь ввел перед переходом на сайт. Визиты с контекстной рекламы, показывающейся рядом с результатами поиска, могут также быть ошибочно отнесены к органическому каналу, если ссылки не были промечены корректно.
   • referral. Ссылочный трафик – переходы по ссылкам. Сюда относятся все переходы по ссылкам, которые Google Analytics не смог отнести в другие категории. Размещенные на какой-либо площадке баннеры, например, могут давать трафик с типом referral.
   • cpc. Контекстная реклама. Такой тип имеет трафик Google AdWords по умолчанию. Для контекстной рекламы сохраняются дополнительные подробности: название кампании (campaign), ключевое слово (term), по которому показывается объявление, и версия объявления (content).
Чтение онлайн



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 [20] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

Навигация по сайту
Реклама


Читательские рекомендации

Информация