Контекстная реклама Евдокимов Николай
• 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 измеренияхВеб-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).
4.3.3. Разметка рекламных кампаний
Google Analytics позволяет добавить новые типы трафика и идентифицировать рекламные переходы так, как вам этого хочется. Для этого к ссылкам на ваши страницы, которые используются в рекламных кампаниях, нужно добавлять «хвост» из переменных, так называемых utm-меток, которые сообщают Analytics, из какого источника пришел пользователь.
UTM (от Urchin Tracking Module) – один из методов отслеживания перемещений по сайту по технологии Urchin Traffic Monitor, запатентованной компанией Urchin Software. В 2005 г. фирму Urchin Software купила компания Google, и на основе этой технологии, как мы уже отмечали, выпустила собственный продукт Google Analytics. Об этой истории сегодня напоминает лишь название метки – UTM-метка.
Всего можно задать пять переменных:
1) utm_source – имя источника, обычно это название рекламной площадки. Для Яндекс.Директа это может быть, например, yandex;
2) utm_medium – канал. Можно использовать и стандартные, и любые другие обозначения каналов;
3) utm_campaign – название рекламной кампании;
4) utm_term – ключевое слово, на которое таргетировано данное объявление;
5) utm_content – содержание рекламного объявления.
Для формирования нужных ссылок в Google Analytics предусмотрен удобный инструмент «Компоновщик URL». Вы можете найти его, введя название в Google или Яндекс либо набрав адрес, который есть в «Полезных ссылках» к данной главе. Введя в инструмент адрес посадочной страницы и переменные, можно сразу получить итоговый адрес, который и надо будет указать в качестве целевого для рекламного объявления.
Например, мы проводим для интернет-магазина две кампании на Яндекс.Директе: «велосипеды» и «роликовые коньки». Чтобы различать посетителей по каждой кампании, нужно: а) задать имя источника – yandex; б) задать имя канала – cpc; в) задать названия кампаний – velo и roller. Если наше объявление называется «Велосипеды со скидкой», а ключевая фраза, по которой оно показывается, «купить велосипед» и адрес посадочной страницы www.velomagazin.ru/bikes, то итоговая ссылка после использования компоновщика URL будет выглядеть так: http://www.velomagazin.ru/bikes?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_term=kupit%20velosiped&utm_content=velosipedy%2Bso%2Bskidkoy&utm_campaign=velo.
После запуска кампании Google Analytics обнаружит новый источник трафика, новые кампании, и вы сможете увидеть детализированные отчеты по кампаниям и ключевым словам (рис. 109).
Рис 109. Корректная маркировка источников трафика позволяет увидеть конверсию по каждому каналу отдельно
К сожалению, точная разметка с помощью utm-меток сложна по двум причинам: во-первых, ошибка в браузере Mozilla Firefox приводит к проблемам, если значения переменных содержат символы кириллицы, безопасно использовать только латинские буквы, цифры и знак подчеркивания. Во-вторых, адреса целевых страниц в Яндекс.Директе и «Бегуне» можно задать только для объявлений. Это значит, что при желании отслеживать переходы по каждому ключевому слову отдельно придется создавать для каждого слова отдельное объявление. По этим причинам для больших кампаний приходится использовать специализированные инструменты (это могут быть таблицы Excel с прописанными формулами установки переменных) и возможность загрузки кампаний из Excel-файлов, чтобы не выставлять ссылки вручную.
Для рекламы в Google AdWords можно и не создавать utm-меток. Google позволяет автоматически передавать данные из AdWords в Analytics, включая стоимость кликов и позиции рекламных объявлений. Для этого используется метка с названием gclid, содержащая закодированную информацию о переходе.
Чтобы включить интеграцию AdWords и Analytics, рекомендуем следующее.
1. Добавить учетную запись AdWords в качестве администратора учетной записи Analytics. Для этого вспомните электронный адрес, который вы вводите для входа в AdWords, зайдите в раздел «Управление доступом» Analytics и добавьте этот адрес с правами доступа «Администратор аккаунтов». Если вы используете одну и ту же учетную запись Google для входа в обе системы, этот шаг не требуется.
2. В AdWords зайдите в раздел меню «Отчеты и инструменты – Google Analytics», выберите «У меня уже есть учетная запись Google Analytics» и установите связь между аккаунтами.
В Analytics есть отдельная группа отчетов, отображающая данные AdWords. Среди них есть уникальные. Например, можно исследовать эффективность различных позиций объявления каждого из сайтов, на которых отображалось объявление, и получить полные данные по ROI с учетом стоимости клика и прибыли с каждой конверсии (рис. 110).
Рис. 110. Статистика по Google AdWords позволяет увидеть ROI каждой кампании
4.3.4. Цели и конверсия в Google Analytics
Отслеживание переходов практически не имеет смысла, если в аналитическом инструменте не настроено отслеживание целей – действий, достижение которых означает покупку или хотя бы интерес к предложению. Задав цели, вы позволите вашей аналитической системе рассчитать конверсию и получите отчеты с конверсией каждого источника трафика, каждого ключевого слова, каждого региона и т. д. Именно эти отчеты помогут судить о том, выгодны ли для вас те или иные посетители, и принимать решения о коррекции рекламных кампаний.
Большинство систем аналитики, в том числе Google Analytics и Яндекс.Метрика, позволяют задать в качестве целей переход на определенную страницу сайта (рис. 111), а также достижение определенной глубины просмотра (просмотр более 3 страниц за визит, к примеру) или проведение определенного количества времени на сайте.
Рис. 111. Настройка цели в Google Analytics. В данном случае в качестве цели определено достижение пользователем страницы thankyou.aspx – она показывается только тем, кто успешно заполнил форму и завершил регистрацию на сайте рекламодателя
Обычно целью задают посещение страницы с подтверждением заказа (на ней интернет-магазины размещают сообщение «спасибо за заказ»). Если цель – заполнение формы, прописывается адрес страницы с подтверждением успешного заполнения. В крайнем случае на простых сайтах это может быть адрес страницы «Контакты». После настройки целей обязательно надо проверить корректность подсчета: сравнить данные аналитики с собственно данными сайта: например, совпадет ли количество по-настоящему заполненных форм заказа товара с количеством «достигнутых целей» в системе веб-анализа.
Google Analytics позволяет задать стоимость цели: это средняя прибыль от пользователей, совершивших целевое действие (рис. 112). Рекомендуем просчитать и заполнить это поле для ваших целей: это упростит подсчет ROI, так как отчеты дополнятся информацией о доходах.
Рис. 112. Google Analytics считает прибыль от каждого посещения по источникам
Для электронных магазинов есть возможность подключить группу отчетов «Электронная торговля» Google Analytics. После этого система начнет получать подробные данные о покупках: стоимость, содержание корзины. В этом случае данные по ROI будут собираться автоматически.
Нужно помнить, что стандартные метрики вовлеченности – глубина просмотра, время на сайте, показатель отказов (процент пользователей, просмотревших только одну страницу и покинувших сайт) – имеют свои особенности, поэтому зачастую установка их в качестве целей может ввести в заблуждение. Эти метрики, безусловно, сигнализируют об интересе пользователя к сайту: чем важнее информация для человека, тем больше внимания он ей уделит. Однако очень многое зависит от архитектуры сайта и страницы, на которую заходит пользователь.
Например, переходящие из Яндекс.Маркета пользователи сразу видят страницу конкретного товара. До этого на Маркете они уже ознакомились с характеристиками товара и ценой: по сути, им осталось всего лишь узнать телефон магазина. Они увидят его в шапке сайта (там обязательно должен находиться номер телефона), после чего могут закрыть его, то есть, по статистике, это будет типичный «отказ». Но конверсия таких пользователей может быть выше, чем среди зашедших в каталог товаров из поисковых машин и совершивших несколько кликов в поисках нужного товара. Если не отслеживать конверсию, а ориентироваться на метрики вовлеченности, можно совершить ошибку и закрыть наиболее успешную рекламную кампанию как убыточную.
Вывод простой: в отличие от показателя конверсии метрики вовлеченности нельзя трактовать однозначно. Требуется сегментировать данные по целевым страницам, строить гипотезы и проверять их, поэтому мы не рекомендуем использовать эти метрики для оценки эффективности рекламы коммерческих, продающих сайтов.
Показатель конверсии универсален, сравнивая разные характеристики аудитории с данными конверсии, можно находить даже не совсем обычные ошибки. Так, на рис. 113 показана ситуация, когда конверсия посетителей, использующих браузер Opera, на порядок ниже, чем пользователей с другими браузерами. Причиной, скорее всего, является ошибка в коде, которая не дает пользователям завершить покупку.
Рис. 113. Низкая конверсия одного из браузеров – признак проблем с кодом сайта
4.3.5. Важные особенности Google Analytics
При работе с отчетами Google Analytics необходимо помнить о следующих особенностях системы.
• Практически во всех отчетах Analytics мы видим не количество уникальных посетителей, а количество посещений. Это значит, что пользователь, возвращавшийся на сайт несколько раз, будет посчитан тоже несколько раз. Из-за этого, например, может оказаться, что число посещений по рекламной кампании в Analytics больше, чем число кликов, посчитанное рекламной площадкой. Но это не сильно влияет на статистику.
• По умолчанию Google Analytics не настроен на отслеживание русскоязычных поисковых систем (кроме Яндекса). Чтобы засчитывать переходы с различных поисковых систем правильно (присваивать тип трафика organic и запоминать ключевое слово, введенное в поисковик), нужно добавить несколько строк в код Google Analytics, размещаемый на страницах сайта. Пример такого кода можно скачать со страницы, адрес которой есть в «Полезных ссылках» к данной главе.
Отчеты и метрики Analytics могут дать очень много информации, но для этого необходимо тщательно изучить работу системы. Рекомендуем прочитать книгу об использовании системы Google Analytics или посетить семинар, посвященный ее возможностям, чтобы в полной мере уметь интерпретировать полученные данные для повышения эффективности работы сайта.
Когда вы получите первый практический опыт использования этого мощного инструмента, вспомните о списке категорий средств веб-аналитики и двигайтесь вперед, изучая новые возможности получения информации о нуждах ваших посетителей.4.4. Методы повышения эффективности контекстных рекламных кампаний
Повторение – мать учения. В главе «Как делать контекстную рекламу» мы рассказали о принципах составления объявлений. Теперь, когда читатель уже представляет, как можно на практике проверить ценность того или иного совета, снова дадим несколько рекомендаций, которые могут помочь повысить эффективность (читай – конверсию) рекламной кампании.
В Интернете можно найти упоминания о статистических данных, например, что включение в рекламное объявление слова «скидки» повышает отклик на 5 %, «большие скидки» – на 7 %, а «очень большие скидки» – на все 10 %. Чтобы не впасть в искушение продолжить ряд «самыми большими-пребольшими скидками», не принимайте на веру чужие цифры. Если способ улучшения рекламы кажется заманчивым, обязательно проверьте его с помощью собственной статистики.
Как и все советы, приведенные ниже.
4.4.1. Оптимизация объявлений
Цели оптимизации объявлений в контекстной рекламе – улучшение кликабельности (CTR) для снижения стоимости клика, а также создание у пользователей правильных ожиданий от сайта. Несколько полезных советов по составлению текстов объявлений приведены в справке системы Яндекс.Директ (адрес в «Полезных ссылках» к данной главе).
1. Пишите правильные заголовки. Дайте пользователю понять, что он нашел имен – но то, что искал, сразу в заголовке объявления. Если посетитель спросил про «ремонт холодильников», то лучше сразу укажите, что вы предлагаете именно эту услугу.
2. Включите в текст объявления ключевые слова. Если в вашем объявлении содержатся слова, которые используются в пользовательском запросе, то при показе на странице результатов поиска в тексте объявления эти слова будут выделены жирным шрифтом. Это увеличит отклик на ваше рекламное предложение. Также в объявлениях могут выделяться синонимы слов, используемых в пользовательских запросах.
3. Включите в текст объявления информацию о цене и рекламных акциях. Если пользователь будет заранее знать цену, то клик по объявлению будет означать его заинтересованность в приобретении товара по этой стоимости. Если цена не устраивает пользователя, он не станет кликать по объявлению, а вы сэкономите свои деньги.
4. Не забудьте и тех пользователей, которые добавляют название региона к ключевому слову. Например, запрос «квартира в Москве» придет от пользователей, которые хотят приобрести квартиру в Москве (причем совсем не обязательно, что эти пользователи москвичи).
5. Создавайте отдельное объявление под каждую группу однотипных ключевых слов и словосочетаний. Мы уверены, что это существенно повысит эффективность рекламной кампании.
6. Указывайте ссылку на страницу, содержащую сведения о товарах и услугах, о которых идет речь в объявлении. Если пользователи не смогут сразу найти то, о чем говорилось в объявлении, они покинут ваш сайт. Удостоверьтесь, что на странице, на которую придут посетители, содержится информация о рекламируемых товарах или услугах.
7. Не указывайте название компании или доменного имени в заголовке или тексте объявления. Это обычно не является привлекающим фактором, если только вы не используете известные и узнаваемые бренды. Нужно понять, что пользователям, которые видят вашу рекламу, в первую очередь важно то, что они нашли искомый товар, а не то, кем именно он продается, ведь об этом они смогут узнать на вашем сайте.
Эти советы справедливы для всех рекламных сетей. Хотим обратить внимание, что добавление названия региона полезно во всех региональных объявлениях: многие пользователи привыкли, что заметная часть рекламы ориентирована на Москву, и охотнее кликнут на объявление, заведомо предназначенное для них. Если ведется кампания на несколько регионов, рекомендуем создать отдельные объявления для каждого и добавить название региона в текст.
Площадка AdWords позволяет упростить подбор грамотных текстов объявлений. Вы можете добавить в одну группу сразу несколько объявлений, а AdWords сама выберет из них наиболее кликабельные и будет показывать именно их.
При оптимизации текстов важно не забывать, что конечная цель кампании все же не CTR и не стоимость клика, а ROI. Чаще смотрите аналитику – только так можно увидеть объявления, приносящие низкую конверсию.
4.4.2. Оптимизация ключевых слов и мест размещения
Имея возможность считать конверсию посетителей по каждому ключевому слову и каждому сайту из контекстной сети, мы получаем критерий оценки, исходя из которого можем принимать решение о повышении/понижении ставок или исключении их из кампании. Периодически в ходе кампании необходимо просматривать конверсионные показатели для ключевых слов и сайтов, чтобы выделять те, по которым можно поднять ставки или, наоборот, понизить их (вплоть до выключения). Яндекс и Google позволяют подключить свои аналитические системы к интерфейсам управления рекламой и увидеть конверсию по каждому слову прямо в статистике кампании.
После получения первых данных об эффективности кампании рассчитывается приблизительная стоимость конверсии и становится понятно текущее значение ROI. В этот момент следует выбрать стратегию дальнейшей оптимизации кампании: если возврат вложений отрицательный, следует сокращать неэффективные объявления и ключевые слова; если кампания показывает прибыльность, можно задуматься о расширении и сборе данных для тестирования.
Настроив Яндекс.Метрику и Google Analytics, можно получать информацию об эффективности рекламы в результатах поиска и на партнерских сайтах отдельно. Часто эти два варианта размещения значительно отличаются по эффективности; более того, такие же различия могут наблюдаться между разными сайтами внутри одной партнерской сети. Посчитав стоимость конверсий отдельно для поиска и сети и обнаружив, к примеру, что стоимость конверсии из сети в 3 раза выше поисковой, разумно снизить ставку при размещении в партнерской сети до 30 % от поисковой.
Важная и необходимая работа – подбор минус-слов. Вдобавок к минус-словам, введенным при планировании кампании, следует регулярно отсматривать запросы и добавлять минус-слова, которые вы не учли в начале. Это повысит CTR кампании и позволит сэкономить на бесполезных кликах. Расширение набора слов, наоборот, помогает получить больше трафика. Google AdWords предлагает свои варианты новых запросов во вкладке «Оптимизация»: это хороший источник идей для расширения кампании.
Часто в ходе анализа обнаруживаются полезные закономерности: например, конверсия по запросам, содержащим слово «купить», может быть в несколько раз выше, чем по остальным. Правильным решением в данном случае будет поднять ставку по таким запросам в разумных пределах, стараясь продвинуть объявления в спецразмещение.
4.4.3. Оптимизация посадочных страниц и сайта
Выбирая целевую страницу, многие до сих пор останавливаются на самом простом варианте – вести пользователей со всех объявлений на главную страницу сайта или в соответствующий раздел. Как улучшить конверсию, повысить ценность таких визитов? Нужно обратить внимание на задачи, которые должна решить целевая страница. Таких задач очень много.
• Пользователь должен за 5–7 секунд понять, что ему предлагают.
• Предложение должно оправдать его ожидания: соответствовать тексту рекламы, по которой он пришел на сайт.
• Сайт должен убедить посетителя в том, что предложение выгодно и интересно.
• Сайт должен внушить доверие к продавцу.
• Пользователь должен понять, как купить продукт, или иметь возможность сделать это на сайте без препятствий.
Стремление к решению этих задач чаще всего требует создания специальных, выделенных целевых страниц для разных кампаний (посадочных страниц, landing pages). Потраченные усилия окупятся сторицей, однако уже при проектировании сайта необходимо принять во внимание необходимость в будущем создавать новые посадочные страницы под конкретные кампании без больших затрат.
Заголовок и подзаголовок страницы
Именно эти элементы помогают пользователю быстро определить, что ему предлагается на сайте и интересно ли предложение. Отлично, если в заголовке содержатся слова из запроса пользователя, введенного им ранее в поисковую систему.
В любом случае необходимо вкратце, в одну фразу, сформулировать суть предлагаемого продукта, торговое предложение (рис. 114). Часто на странице можно увидеть лишь логотип и название компании, название товара, за которыми следует длинная простыня текста (рис. 115). Следует обязательно выделить в подзаголовке, что и для кого предлагается (оно не обязательно должно быть уникальным, но обязательно привлекательным).
Рис. 114. Заголовок уточняет суть работы, выполняемой компанией, а подзаголовки предлагают продолжить навигацию
Рис. 115. Не слишком удачный пример посадочной страницы: ни один из заголовков на странице не содержит важной для потребителя информации
Если страница предназначена для нескольких категорий потребителей одновременно (хотя этого стоит избегать, увеличивая количество посадочных страниц с точным таргетингом на ключевые слова и фразы поискового запроса), на ней располагают блоки с заголовками, соответствующими каждому запросу (рис. 116).
Рис. 116. Пользователям, пришедшим по запросу «кондиционеры», предлагают уточнить свои потребности, нажав на один из блоков
Текст на странице
Задачи текста – убедить в интересности предложения, устранить сомнения и внушить доверие. Существуют типичные распространенные ошибки, снижающие качество текстов и ухудшающие конверсию на сайте.
Не так давно поисковые системы лучше ранжировали страницы с длинными текстами, переполненными ключевыми словами, составление таких текстов было неотъемлемой частью работы многих оптимизаторов. Сегодня подобные игры с поисковым роботом уже не являются важным условием улучшения поисковых позиций, но до сих пор на некоторых страницах, располагающихся на первых позициях выдачи в ответ на популярные запросы, можно встретить тексты-определения, похожие на классическое «веревка есть вервие простое». Например: «Светильники – это осветительные приборы, в которых световой поток источников света распределяется внутри больших телесных углов. Как правило, светильники освещают поверхности или предметы, находящиеся от них на достаточно близких расстояниях, соизмеримых с размерами самих светильников» и т. п.
Есть и противоположная точка зрения. Согласно некоторым исследованиям, пользователи в Интернете не склонны читать, поэтому тексты делаются максимально короткими.
На самом деле ситуация далеко не однозначна. Иногда может быть необходим максимально краткий и сжатый текст: обычно он выигрывает, если пользователь готов к покупке, многое знает о продукте или не придает покупке большого значения. А в другом случае требуется более подробное, структурное описание предложения, включающее в себя ответы на часто возникающие вопросы, четко сформулированные преимущества, отзывы пользователей. Так, компания Amazon.com, известная любовью к оптимизации продающих страниц, сделала страницу своей электронной книги Kindle невероятно длинной (рис. 117).
Рис. 117. Посадочная страница Amazon Kindle: на экране умещается лишь малая часть
Самый разумный подход – встать на место потребителя, подумать, какие вопросы могут у него возникнуть, и постараться ответить на них кратко, но полно. В любом случае:
• текст должен быть хорошо структурирован и снабжен подзаголовками, чтобы можно было «просканировать» содержание, не читая текст целиком;
• размер шрифта должен быть достаточно большим для удобного чтения. Идеально читается текст на белом фоне;
• не должно быть орфографических и пунктуационных ошибок. Они подрывают доверие к авторам сайта.
Не забудьте: если вы хотите что-то продать, надо убедить посетителя в качестве вашего продукта и развеять его сомнения, а не писать эссе о продукте, рынке и истории компании.
Иногда в качестве замены структурированного текста предлагают набор страниц в меню. Хотя это и оставляет пользователю больше свободы, многие посетители не станут читать все страницы сайта. Рекомендуем оставить эти пункты меню, но обязательно сделать краткую выжимку важной информации на целевых страницах.
Призыв к действиюЕсть один элемент хорошей целевой страницы, который значительно влияет на конверсию, – четкий, краткий и убедительный призыв к действию: «Купи сейчас», «Нажми на картинку», «Выбери свой нетбук», «Отметь лучшую фотографию», «Начни регистрацию, нажав на кнопку» и т. д.
Важно, чтобы предложение не просто присутствовало на странице в явном виде, но и было привлекательным: для этого используют скидки, сообщают об ограничении времени действия акции, бесплатных подарках и применяют иные приемы для привлечения внимания и повышения интереса пользователя.
4.4.4. Особенности тестирования веб-страниц
Часто предложенный макет страницы становится предметом спора среди сотрудников компании: у многих возникают идеи изменений на сайте, и это заметно тормозит работу над улучшением конверсии. Даже если противоречий нет, нельзя быть уверенным, что принятый вариант страницы будет работать лучше остальных. Тем не менее рекламодатели Рунета сравнивают эффективность разных макетов страниц намного реже, чем это стоило бы делать. В западных странах сплит-тестирование вариантов сайта уже стало стандартным этапом оптимизации.
Задача сравнительного тестирования сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Попытки проведения экспериментов «на коленке» приводят к неадекватности результатов, ведь для их статистической значимости необходимо соблюдать определенные условия.
• Равномерное распределение трафика. Необходимо, чтобы на каждый из вариантов страниц попадали посетители из одинаковых источников в естественных пропорциях. Простым решением кажется создание нескольких рекламных кампаний и использование в них разных вариантов страниц. Однако в таком случае будут измеряться совокупные свойства аудитории и предложения: результаты не покажут, как страницы будут конвертировать естественный трафик вашего сайта.
• Равномерное распределение по времени. На многих сайтах конверсия плавает сама по себе: на нее влияют и выходные, и праздники, и колебания спроса, и множество других факторов. Если по очереди показывать различные варианты целевых страниц, естественные колебания конверсии нивелируют разницу в их эффективности, и результаты не будут статистически значимыми.
• Сохранение вариантов страницы для пользователя. Пользователь, повторно приходящий на ваш сайт, должен видеть один и тот же вариант страницы при каждом посещении, иначе измерение конверсии будет затруднено, а сами результаты будут низкими: посетитель с большой долей вероятности испугается постоянных изменений и уйдет с сайта.
Выделяют два вида экспериментов: первый называют A/B-тестированием (оно же сплит-тестирование). Для его проведения создаются два или несколько вариантов целевой страницы, которые затем демонстрируются различным пользователям.
Второй чуть сложнее: страница разбивается на функциональные блоки, содержащие часть предложения (изображение, текст, кнопку и т. д.), и для каждого блока подготавливаются варианты. Все пользователи, заходящие на сайт, получают разные комбинации вариантов блоков, вместе составляющих целевую страницу. В итоге эксперимента выявляется лидирующий «рецепт», который и становится победителем.4.5. Исследование поведения пользователей до конверсии
Как упоминалось раньше, в измерении эффективности любого объявления есть заметная погрешность: не учитывается то, что пользователь часто возвращается на сайт по несколько раз до того, как сделает покупку. Среди этих посещений могут быть и клики по рекламным объявлениям, и переходы из результатов поиска, и прямые заходы. Каждый из таких приходов важен: более того, на выбор пользователя влияют и баннеры, которые он просмотрел, но не кликал.
Каждая система аналитики использует какую-либо модель атрибуции трафика – соглашение о том, как именно считать эффективность объявлений. Нет единственно правильной модели. Ведь и первый переход пользователя на сайт, и последний перед конверсией играют важную роль в цикле продаж. Какую именно роль, сказать сложно, поэтому любая используемая модель атрибуции будет содержать погрешность.
Модель, используемая Google Analytics, всегда присваивает визиту источник, с которого посетитель пришел в последний раз. Исключение – прямой трафик: если пользователь совершил визит по рекламе, ссылке или из поиска, а следующее посещение у него прямое, то для него установится предыдущий тип трафика. Например, если пользователь нашел ваш сайт в контекстной рекламе, исследовал его, добавил в избранное и вернулся через два дня, нажав на закладку в браузере, второй визит также засчитается как рекламный по той же кампании, что и первый.
Интересная задача исследования поведения пользователей до совершения покупки связана с настройкой временного таргетинга. Как упоминалось выше, есть два подхода к ограничению времени показа рекламных объявлений. Одни рекламодатели уверены, что пользователям необходимо показывать рекламу только в те часы, когда они могут дозвониться в офис, а вечером и ночью рекламу нужно отключать, потому что все равно клиентам придется повторять поиск в рабочее время. Другие думают, что, даже если вечерние кампании не приносят конверсий, они влияют на принятие решений: пользователи могут выбрать поставщика вечером, а позвонить уже на следующий день. Единственный способ узнать, как на самом деле ведут себя пользователи, – измерять участие всех кликов по рекламе до покупки. А еще лучше учитывать и показы рекламы – баннеры зачастую размещаются в имиджевых целях, формируя узнаваемость бренда, повышающую в итоге вероятность покупки.
Инструменты по отслеживанию цепочки посещений до конверсии (так называемая модель multitouch-атрибуции) разрабатываются рекламными агентствами и поставщиками систем веб-аналитики. Сейчас комплексное решение проблемы отслеживания участия кампаний предлагает только Google для своей рекламной системы AdWords. Интерфейс AdWords содержит группу отчетов «Поисковые последовательности», ссылка на которые находится на странице «Отчеты и инструменты – Конверсии». Из этих отчетов можно увидеть, какие рекламные кампании и ключевые слова участвовали в разных этапах процесса покупки, и по этим данным исследовать их ценность и результативность для продаж в целом (рис. 118).
Рис. 118. Помимо цепочек просмотров и кликов отчет «Поисковые последовательности» дает интересную статистику по времени, прошедшем с первого клика до конверсии
4.6. Кликфрод: причины, распознавание и борьба с ним
Анализируя конверсию рекламной кампании, необходимо помнить о таком явлении, как кликфрод. Кликфрод (от англ. dick – «клик», fraud – «мошенничество») – неотъемлемый спутник контекстной рекламы, практика накрутки фальшивых кликов по рекламному объявлению. Накрутку кликов также называют скликиванием рекламного объявления. Выполняется как вручную, так и с помощью программных средств. По определению кликфроды не приводят на сайт целевых посетителей, но рекламодателям приходится их оплачивать.
Существует несколько причин кликфрода.
• Конкурентная борьба . Для высокотемпературных запросов (см. раздел «Температура запроса – зависимость конверсии от позиции рекламного объявления») конкуренция за лучшие рекламные позиции настолько высока, что некоторые компании приходят к идее пустить в трубу бюджет конкурента и заставить его либо отказаться от контекстной рекламы вообще, либо уйти из области интересующих запросов.
Альтернативным вариантом разорения конкурента является не скликивание его объявлений, а накрутка их показов. CTR объявления с накрученными показами падает, что приводит либо к снижению его позиции, либо к автоматическому повышению ставки и росту цены естественного клика.
• Желание заработать . Владельцы рекламных площадок, на которых размещаются объявления контекстно-зависимой рекламы, получают партнерские комиссионные, размер которых доходит до половины стоимости клика по рекламному объявлению. Возможность за одну секунду «заработать» доллар, а то и больше провоцирует веб-мастеров-партнеров делать ложные клики на своем сайте. Рекламные сервисы отслеживают такую активность, и за эти действия сайт может быть исключен из рекламной сети, на чем, собственно, весь «бизнес» и закончится. Но надежда на «авось» и «вдруг не поймают» бессмертна.
• Желание поднять CTR рекламного объявления . Как мы знаем, позиция рекламного объявления зависит от ставки и показателя качества, который, в свою очередь, прямо зависит от того, как часто пользователи кликают по данному объявлению. Улучшить позицию можно двумя способами: а) повысить ставку; б) повысить отклик по объявлению. Последнее правильно делать, изменяя содержание объявления, – предлагать лучшие условия продажи, более точно настраивать показы, искать правильное обращение к аудитории и т. п. Или можно… просто покликать по своему же объявлению и попросить друзей сделать то же самое. Это не так правильно, зато намного быстрее.
Казалось бы, такой вариант кликфрода безвредный: рекламодатель сам свою рекламу накликивает, сам ее и оплачивает. Но мы помним, что в аукционной войне изменение показателя качества объявления влияет на стоимость конкурентных объявлений, величину расходов конкурирующих рекламодателей. Поэтому самонакликивание далеко не так безопасно, каким кажется на первый взгляд.
Масштабы кликфрода велики. По разным данным, доля мошеннических кликов в некоторых системах контекстной рекламы достигает 30 %. Существуют и противоположные мнения, что доля липовых переходов хотя и достаточно стабильна, но не превышает 5 % (см. статью Даниила Вязова и Ксении Болецкой «Клики на ветер», адрес в «Полезных ссылках» к данной главе).
Признаками кликфрода являются необоснованные всплески количества кликов по данным статистики рекламной кампании. Например, обычно в вашей рекламной кампании 100–120 кликов в день, и вдруг их стало в разы больше – 200–300, хотя вы ничего не меняли в настройках и нет никаких сезонных всплесков спроса на продукцию или других известных внешних факторов.
Есть и другие признаки скликивания, но их нахождение требует более глубокого анализа, чем обычный просмотр статистики рекламной кампании. Как правило, скликивание можно распознать, проведя анализ поведения посетителей, пришедших по объявлениям контекстной рекламы, с помощью систем веб-аналитики.
4.6.1. Рекламные сервисы о защите от кликфрода
Проблема кликфрода известна давно, и поисковые системы постоянно пытаются ее решить. Как правило, системы защиты распознают и блокируют большую часть фальшивых кликов. Остальные клики по возможности блокируются вручную.
Вот что говорят специалисты компании Яндекс о своей защите от скликивания.
Яндекс.Директ очень серьезно относится к безопасности размещенной рекламы, поэтому для защиты от недействительных (недобросовестных и ошибочных) кликов используется многоступенчатая технология, которая включает в себя как автоматические, так и ручные методы фильтрации.
Каждый клик по объявлению в режиме реального времени анализируется автоматическими фильтрами, которые учитывают более двух десятков параметров с разными коэффициентами влияния, пересчитывая заново все параметры при каждом новом клике. Клики, которые Яндекс.Директ определяет как недействительные, не учитываются в отчетах статистики, и средства за них не списываются со счета рекламодателя.
Кроме этого, используются методы комплексного мониторинга кликов, позволяющие не только отфильтровать потенциально недобросовестные клики, но и совершенствовать автоматическую систему защиты.
А вот комментарии специалистов компании Google о проблеме недействительных кликов.
Google придает большое значение безопасности рекламодателей AdWords, поэтому для защиты аккаунта от недействительной активности были выделены различные ресурсы.
Google учитывает многочисленные результаты проверки для каждого клика, включая IP-адрес, время выполнения клика, повторные клики и многие другие показатели. Затем система анализирует эти факторы, чтобы выявить и отфильтровать потенциально недействительные клики до того, как они попадут в отчеты по аккаунту.
Помимо автоматизированных методов защиты от недействительных кликов у нас также есть группа специалистов, использующих специализированные средства и методы для проверки отдельных случаев недействительных кликов. Когда система обнаруживает потенциально недействительные клики, наш специалист проверяет соответствующий аккаунт для сбора важных данных об их источнике.
Если мы обнаружим, что за последние два месяца с рекламодателя взималась плата за недействительные клики, на его аккаунт будет перечислен кредит.
4.6.2. Теория саморегуляции, или самозащиты, от кликфрода в контекстной рекламе
Существует забавная теория самозащиты от склика в контекстной рекламе. Согласно ее положениям, аукционная система торгов за стоимость клика – это саморегулирующаяся система. Рекламодатель сам назначает цену, которую готов платить. Даже если какой-то процент кликов оказывается фальшивым, но при этом общие затраты на рекламную кампанию окупаются, рекламодатель продолжает размещаться – реклама для него рентабельна.
Если при возросшем количестве фальшивых кликов затраты на рекламную кампанию перестают окупаться, рекламодатели уходят. Соответственно их количество резко уменьшается, и у недобросовестных конкурентов отпадает необходимость скликивать, вследствие чего стоимость размещения снижается и реклама снова становится рентабельной. Рекламодатели, естественно, возвращаются и снова начинают транслировать рекламные объявления.
Таким образом, есть некий предел доли фальшивых кликов и предел стоимости клика, при превышении которых происходит обвал рекламного рынка и падение цен. Это уже случалось неоднократно в особо конкурентных тематиках, например по пластиковым окнам или кондиционерам в сезон, когда даже крупные рекламодатели из-за неоправданно завышенной стоимости клика были вынуждены отказываться от размещения контекстной рекламы полностью либо по некоторым запросам.
К сожалению, такой «рыночный механизм» не является эффективным и управляемым инструментом защиты от кликфрода. Он действует только в реальных критических ситуациях.
4.6.3. Способы защиты от скликивания
Приведем основные правила размещения контекстной рекламы, следуя которым можно минимизировать скликивание своих рекламных объявлений и бесполезные траты средств.
• При настройке рекламной кампании нужно всегда использовать геотаргетинг. Как правило, программы скликивания работают через прокси-серверы, IP-адреса которых находятся не в России, а в Бразилии, Китае и других странах. При явном указании геотаргетинга рекламный сервис не будет показывать объявления для пользователей с нероссийскими IP-адресами.
• Необходимо регулярно следить за статистикой рекламной кампании. Если заметите ненормальные всплески количества кликов, нужно обязательно обратиться в службу поддержки системы размещения контекстной рекламы. Специалисты проанализируют ситуацию, и если факт скликивания будет подтвержден, вернут зря списанные деньги.
• Кроме всплесков количества кликов нужно обращать внимание и на резкие изменения количества показов, если они не обусловлены известными вам факторами (сезонность спроса, изменения в рекламной кампании и пр.). Накрутка показов приводит к уменьшению CTR и росту цены клика. В случае резкого роста количества показов также необходимо обратиться в службу поддержки.
• Все системы размещения контекстной рекламы имеют функцию отключения показов по заданным пользователем IP-адресам. Необходимо следить за логами своего сайта, изучать поведение посетителей, и если посетители с какого-то IP-адреса явно не являются качественными, отключать показы рекламы для этого IP.
• Необходимо также следить за контекстными показами рекламы на тематических площадках. Встречаются недобросовестные веб-мастера, которые с целью получения легкой прибыли скликивают размещенные на их сайтах контекстные объявления. Если рекламодатель заметил в статистике рекламной кампании ненормально большое количество кликов на какой-то тематической площадке, нужно внимательно изучить саму площадку – насколько она релевантна тематике рекламодателя, где расположены рекламные объявления и пр., – и сделать вывод о целесообразности размещения на ней. При необходимости можно отключить показы рекламы на этом сайте, такая возможность тоже есть в рекламных сервисах.
4.6.4. Как определить скликивание с помощью инструментов веб-аналитики
Очень важно отслеживать поведение посетителей, пришедших на сайт по объявлениям контекстной рекламы, с помощью сервисов веб-аналитики – Google Analytics, Яндекс.Метрики, Openstat и др. Это называется постклик-анализ, анализ после клика.
На что нужно обращать внимание.
• На аномально высокое число кликов с одного IP-адреса. Этот признак может указывать на скликивание. В то же время много кликов с одного IP-адреса могут являться следствием того, что под этим IP находится большая подсеть с виртуальными IP-адресами. В таком случае необходимо проанализировать дополнительные параметры (совпадение браузеров, операционных систем и разрешений экранов, с которых пользователи кликают на рекламу).
• На время нахождения посетителя на сайте после перехода по рекламному объявлению. Если система веб-аналитики показывает, что время пребывания посетителя на сайте близко к нулю, такие переходы по рекламному объявлению являются подозрительными. Причиной подобной ситуации может быть не только скликивание, но и просто плохо настроенная рекламная кампания, когда по запросу посетитель приходит на страницу, где нет интересующей его информации.
• На высокий показатель отказов (посетители просмотрели не более одной страницы). В большинстве случаев, если посетители просматривают единственную страницу сайта, это повод задуматься. Одной из причин подобной статистики является скликивание. Но не всегда. Например, если реклама ведет на карточку товара, на которой есть телефон и вся информация о товаре, посетителю заведомо не нужно никуда переходить, он может позвонить и сделать заказ.
• На внезапное ухудшение конверсии кликов в полезные действия, настроенные в качестве целей в системе веб-аналитики (заявки, посещение страницы с контактами и пр.). Если конверсия в заявки внезапно без видимой причины ощутимо снизилась более чем в 1,5 раза, то это может быть признаком кликфрода.
При профессиональном ведении рекламной кампании все статистические показатели завязаны на конверсии – рекламодатель следит не за тем, сколько денег и как он тратит их на рекламу, а за уровнем своих ежедневных доходов. Любое падение прибыли служит поводом для детального выяснения причин.
4.7. Выводы
• Оптимизация, изменение рекламной кампании с целью повышения ее эффективности – необходимый процесс для любой рекламной кампании, и проводить его надо регулярно.
• В качестве метрик следует избрать конверсию и ROI, измерять их следует одним из инструментов веб-аналитики, поскольку данных рекламных площадок недостаточно.
• Необходимо обращать внимание и на рекламные объявления, и на целевые страницы сайта: вместе они составляют рекламное предложение, которое должно заинтересовать пользователя.
• Лучший способ выбрать из нескольких вариантов – провести сравнительный эксперимент. Контекстная реклама тем и хороша, что позволяет быстро вносить и проверять любые изменения.
• К сожалению, проблема скликивания объявлений не решена окончательно. Поэтому очень важно не только грамотно настраивать рекламную кампанию, но и активно следить за ее ходом, анализировать поведение посетителей на сайте и полученные результаты. Это позволит вовремя заметить подозрительные изменения в статистике и принять ответные меры.
Не бойтесь экспериментировать. Главный фактор успеха в веб-аналитике – опыт. Именно он постепенно станет вашим конкурентным преимуществом.
4.8. Полезные ссылки
• http://www.openstat.ru/ – Openstat – система интернет-статистики и веб-аналитики.
• http://www.google.ru/analytics/ – Google Analytics – средство веб-аналитики корпоративного уровня.
• http://metrika.yandex.ru/ – Яндекс.Метрика – бесплатный инструмент для оценки посещаемости сайта, анализа поведения пользователей и эффективности рекламных кампаний.
• http://www.liveinternet.ru/ – LiveIntemet – система интернет-статистики.
• http://www.clicktale.com/ – ClickTale – инструмент видеозаписи действий пользователя на сайте.
• http://webvisor.ru/ – WebVisor – программа визуального отображения поведения посетителей сайта.
• http://www.google.com/websiteoptimizer/tour.html – Google Website Optimizer – инструмент для тестирования сайта с целью повышения конверсии.
• http://www.seoschool.ru/roi/101-google-website-optimizer-tips.html – краткое руководство пользователя Google Website Optimizer. на русском языке.
• http://www.google.ru/support/analytics/bin/answer.py?answer=55578 – компоновщик URL системы Google Analytics.
• http://web-analytic.ru/kak-pravilno-ustanovit-google-analytics-i-nastroit-ego-pod-runet/ – пример кода настройки Google Analytics для корректного отслеживания переходов из русскоязычных поисковых систем.
• http://www.google.com/support/urchin45/bin/answer.py?hl=en&answer=28307 – Urchin Tracking Module (UTM).
• http://direct.yandex.ru/help/?id=990404 – Яндекс.Директ «Как составить правильное рекламное объявление».
• http://www.vedomosti.ru/smartmoney/article/2007/06/25/3196 – Д. Вязов, К. Болецкая «Клики на ветер».
Читать бесплатно другие книги:
