За нами следят. Или «все» об интернет-рекламе. Часть 2

Вторая часть чуть подзадержалась, но, все же, мне удалось собрать мысли в кучку и написать ее. Итак. В первой части материала я рассказал о том, какая вообще бывает интернет-реклама, и как она развивалась. Я намеренно пропустил всевозможные мега-агрессивные способы вроде вирусов, попандеров и пр., если хватит сил — расскажу об этом позже. А пока — обязательно прочитайте первую часть материала «Все об интернет рекламе» перед тем, как продолжать.

Не стоит волноваться, это для вашего же блага (отсюда)Во второй части я расскажу вам, как анализируются данные, и как на их основе принимается решение, что именно вам показать. Сразу хочу предупредить еще раз, что я не раскрываю каких бы то ни было ноу хау, а в некоторых местах и вовсе намеренно упрощаю алгоритмы принятия решений. К тому же, они и вовсе могут быть разработками какой-нибудь определенной компании, и я о них могу банально не знать. А часть слишком сложна для того, чтобы их разъяснить без применения многоэтажных формул. Я стараюсь дать общее представление о мире рекламы в интернете. А дальше при желании можете копать самостоятельно.

Как сделать рекламную кампанию?

Об этом мы уже говорили в прошлый раз, но повторюсь — самый простой способ — это «произвол» (или усилие ума) рекламного менеджера. Менеджер обычно размышляет так: вот есть люди, которые ходили на мой сайт, но почему-то ушли. Может, они пошли искать в другой магазин, но будет здорово, если я напомню им, что у меня этот товар есть. Здесь, конечно же, есть некоторое противоречие. Менеджер никак не может понять, почему именно клиент ушел с сайта — потому что ему не нравится цена, или потому что решил еще поискать, а может потому, что случайно закрыл вкладку и не может найти товар опять. Подобных «рекламных кейсов» можно придумать великое множество. Например — показать баннер по запросу на товар, или на товар-аналог. А может, забить себе место по названию конкурента? Или, группы товаров, которые мы рекламируем. Или сопутствующих товаров (стиральный порошок к стиральным машинам, детские кресла к автомобилям для публики от 20 до 40 лет, итп).

Типичный товар из магазина с вязанными слонами (найдено в ЖЖ)И это нормально работает до тех пор, пока вам маленький магазинчик с вязанными слонами, в котором пять товаров. Как только позиций становится сильно больше, их уже очень сложно охватить. А если их становится на два порядка больше, то держать в голове это не сможет уже никто.

Факторы выгодности рекламной кампании

Здесь есть еще один все сильно усложняющий фактор. Дело в том, что реклама на каждой позиции может стоить разных денег. Например, стоимость запроса «пластиковые окна» может превышать 300 рублей за переход, потому что большая конкуренция. А вот «вязанные слоны Магадан» обойдется не так дорого. При этом, реклама по марке автомобиля для сегмента 20-40 лет стоит гораздо дороже, чем реклама по той же марке, но для сегмента 14-20. В первом случае вы продаете настоящие автомобили, а во втором — модельки (игрушки). Итак, давайте попробуем перечислить факторы, которые надо учесть. Неточно заданные факторы:

• Интересы пользователя. По каким сайтам он вообще ходит?
• Возрастная, социальная группа пользователя
• На странице с каким содержимым мы сейчас находимся?

Более точно определяемые факторы:

• Ключевые слова пользователя. Что он ищет?
• Страницы, по которым он ходил на вашем сайте (если ходил), и действия, которые он совершал.

Каждый фактор имеет определенный вес, динамически изменяющийся в зависимости от цены перехода, а также от вероятности покупки (или другого целевого действия, которое принесет нам прибыль — например, заполнения профиля в онлайн-игре, или платной подписки на порно-сайт).

Менеджер рассчитывает эффективность рекламной кампании (источник) Фактор вероятности покупки, о котором мы впервые здесь заговорили называется конверсия. Это ключевое понятие современной интернет-рекламы. Если 10 000 человек пришло на сайт, и 100 купили — значит, конверсия 1%. Обратите внимание, если 100 человек пришло на сайт, и один купил — конверсия неясна. Она не равняется одному проценту. Она непонятна, потому как выборка слишком малая. Далее, в зависимости от процента конверсии и нашего выгодоприобретения мы высчитываем показатель стоимость конверсии. Например, если на сайт пришло 10 000 человек, из них 100 купили товары, и за каждый переход магазин оплатил 15 рублей, то стоимость конверсии получилась 1500 рублей. Получается, если магазин, например, продает кухни, то этот показатель его устраивает, а если китайские аксессуары для телефонов — то не очень. Но, надо понимать, что люди неохотно расстаются с деньгами, и дешевые товары покупают охотнее, чем дорогие. Если это те люди, которые готовы совершить покупку.Итак, давайте подведем итог задачи, стоящей перед рекламным менеджером. У него есть факторы фильтрации трафика, по которым он отбирает заинтересованную аудиторию. Эти факторы бывают точными и неточными. На основе этой аудитории он дробит трафик на сегменты. В зависимости от аудитории, трафик стоит ему по-разному, и имеет разную эффективность. В зависимости от стоимость конверсии и максимальной стоимости конверсии менеджер принимает решение о том, какой трафик ему нужен, а какой нет. Получается, что необязательно самый очевидный трафик самый выгодный. Возможно, в каком-то непрощупанном сегменте трафика выгодность будет больше. Необязательно рекламировать платья женщинам от 18 до 30, ищущих «летнее платье». Там дорого и много конкурентов. Конверсия будет высокой, но такой же окажется и стоимость конверсии. Невыгодно. Именно поэтому часто вам и показывают рекламу, по которой «вы никогда не кликнете». Если все еще непонятно — читаем дальше.

Как вообще получают эту конверсию и ее стоимость

Для каждой интернет-кампании (платного трафика) формируется некая уникальная ссылка, которая соответствующим образом размечается. Стандарт разметки трафика — UTM метка. Вы наверняка видели ссылки вроде &utm_source=google&utm_medium=cpc, и так далее. Впрочем, как именно называются переменные неважно, хоть &kampania=1. Важно то, что при переходе на сайт, сервер запоминает — это вот так-то помеченный пользователь. После этого пользователь совершает на сайте какие-то действия. Например, ходит в разделы, кладет товары в корзину, совершает покупку. Эта информация тоже записывается. В конце какого-то периода работы магазин получает, что пользователи с utm_source=google&hobby=housing совершили на сайте n покупок, на определенную общую стоимость. Если у магазина есть дополнительные данные, сколько прибыли мы получили с каждой покупки, он может посчитать, выгоден этот трафик, или нет.

Рекламный менеджер и его бонусы после успешной настройки рекламной кампанииКстати, сам по себе трафик может и не стоить ничего (например, размещение рекламных постов в дружественных группах вконтакте). Однако, есть зарплата работника, который рисует котиков в фотошопе и выкладывает их в группы, сопровождая бодрыми текстами. И если за месяц (грубо говоря) магазин получает с этого трафика 100 продаж — это хорошо. А если 10 — плохо, потому как не окупает зарплату. Впрочем, если он растит свою группу, и есть прогноз по выходу на прибыльность… Ладно, расскажу об этом в какой-нибудь другой части «Все» об интернет-рекламе.. Итого, магазин сформировал N рекламных кампаний с разными типами трафика. При этом, он не может делать эти группы слишком маленькими по трафику — помните, если в месяц по ключевому слову «стиральная машинка» пришло 100 человек и купило 1 стиральную машинку, это не говорит нам о том, что конверсия 1%. Собственно, задача рекламного менеджера (ну и приставленного к нему программиста, статистика или математика) — это кластеризация наших рекламных кампаний. Например, существует рекламная кампания со всеми ключевыми словами — названиями стиральных машинок. Мы массово установили максимальную стоимость клика в 15 рублей. Суммарно ее конверсия составляет 1%, и этого мало, потому как с покупки мы получаем прибыль в 1000 рублей, а тратим 1500. Есть несколько очевидных способов увеличить при этом конверсию. Например, разбить стиральные машинки по раздельным кампаниям для каждой марки. Окажется, что по стиральным машинкам Indesit у магазина вал посещений, которые ничего не покупают, но портят всю картину. При этом, стоимость конверсии по остальным группам оказывается хорошей. Значит, магазин динамически снижает стоимость клика для машинок Indesit, и (если нам позволяют границы прибыльности) добавляем стоимость клика для других стиральных машинок. Надо понимать, что «динамически снижает» может включать в себя сложный алгоритм, который учитывает множество факторов. Именно поэтому большие рекламные агентства (по крайней мере, за рубежом) имеют в своем штате не только трафик-менеджеров, но и программистов, математиков, социологов. У нас зачастую все эти должности может занимать один выпускник МГУ с мехмата или бауманец с ИУ. Есть еще несколько очевидных способов увеличения прибыльности. Например, работа с ключевыми словами. Если трафика мало, а денег нет — находятся дополнительные словари: опечатки в названиях тех же стиральных машин, или марки, написанные русскими буквами. Или ищутся другие релевантные группы слов. И эти рекламные слова, опять же, могут быть вовсе не теми, которые вы искали. Еще один вариант — работа с объявлениями. Если они текстовые (direct, adwords), магазин может формировать их лучше. Например, не писать везде одно и то же «Стиральные машинки дешево здесь», а сразу выдавать человеку информацию «Стиральная машина Indesit IF-410, цена 12300, доставка 500». В зависимости от географии писать разную цену доставки, вычистить объявления из тех городов, куда вы даже теоретически не возите технику. С другой стороны, если магазин платите не за переход (по текстовой рекламе), а за показ баннера, у вас добавляется еще одно измерения — CTR баннера. Конечно, в конце-концов, все снова сведется к стоимости конверсии — но вам же нужно еще сделать так, чтобы пользователю было интересно кликнуть. А если баннер будет статичным, с указанием «стиральные машинки дешево», то перехода может и не случится — может, он ищет ту самую, единственную, которую почти нигде нет, а вот у вас она есть, но пользователь об этом не знает, так как баннер статически нарисован в JPG или Flash. Так мы и подходим к еще одному важному звену современной интернет-рекламы — динамическому составлению объявлений (или, как модно говорить, креативов).

Динамическое создание креативов

Даже если магазин правильным образом подобрали человека, которому показываете рекламу, ему нужно еще и показать нужную рекламу. В случае с текстовыми объявлениями, в общем, понятно, что делать — составляются объявления по словарю, или, например, добавляются ключевые слова. Для оценки эффективности используются разными словарями и выясняете, какие фразы больше привлекают, с точкой, или с восклицательным знаком, ну, и так далее. Все это, как всегда, с допущениями, С баннерами все обстоит примерно также. Дело в том, что современная медийная реклама — это уже не JPG и не Flash с красивой картинкой, а просто маленький кусочек кода HTML, который генерируется на лету в зависимости от того, что именно вы смотрели (и как решил рекламодатель). Наверняка вы видели эти многопозиционные баннеры, которые составляются в зависимости от того, по каким разделам сайта вы ходили. Вот пример: если зайти на сайт Lamoda.ru и положить что-то в корзину, то, скорее всего, за вами будет гоняться подобный баннер.

Ну, конечно, если вы подходите под целевую аудиторию, живете в нужном месте, и так далее. Подобные же баннеры вам будут демонстрировать, если вы положите товар в корзину в каком-то интернет-магазине. Может, даже предложат скидку. То, какие баннеры, и с какими скидками/предложениями вам показывают, сильно зависит от эффективности того сегмента трафика, в который вы попадаете. Эти правила эффективности выбираются в зависимости от множества ранее перечисленных факторов, руками рекламных менеджеров, или с помощью алгоритмов. Поэтому, не удивляйтесь, если за вами почему-то до сих пор бегает стиральная машинка, или летнее платье. Все дело в том, что алгоритм составления/показа баннера считает, что именно в вашей группе показывать баннер выгодно. Конечно, перейдет по нему один из 100 человек (вы, например, не перейдете), но перешедший окупит затраты. А нарезать аудитории еще «тоньше» не получится — просто потому, что не будет хватать статистики для уверенного анализа. Мало того, для вас даже может не быть видимых причин, по которым вы попали в ту или иную группу. Возможно, вы посетили тот или иной сайт, совершенно не относящийся к объявлению, а алгоритмы создания объявлений решили, что именно такой сегмент трафика хорошо конвертируется. Вы просто попали в выборку.

Решение об эффективности рекламной кампании можно принять исходя из многих факторов. И, да, ложки нет. В следующей части (ну, если вам все еще интересно), я расскажу о том, как все это технически работает — как доставляются данные, собираются креативы, и так далее.