Алексей Филатов, 17 Февраля 2017

Агрегирование данных

Продолжаем цикл статей на тему автоматизации разработки рекламных кампаний для интернет-магазина: агрегируем данные!


После прочтения статей вы научитесь: оптимизировать кампании в Excel методами, которые используются в оптимизаторах конверсий; автоматически собирать семантику, сегментировать и создавать объявления; прогнозировать конверсию на базе истории и многое другое.

Темы статей:

  1. Выгрузка данных из Google Analytics и Яндекс Метрики по API
  2. Парсинг ключевых слов в Key Collector
  3. Кластеризация запросов
  4. Агрегирование данных
  5. Прогнозирование конверсии для ключевых слов
  6. Расчет ставок
  7. Разработка заголовков
  8. Разработка рекламных кампаний
  9. Анализ эффективности

Материал сложный и раскрывает только базовые подходы к автоматизации, чтобы задать вам вектор развития.

В прошлых статьях мы собирали, выгружали и кластеризовали данные, теперь нам нужно их свести в одной таблице.

Итак, нам нужно собрать все данные в одном месте, мы делаем это через Pandas или через Excel, рассмотрим последний вариант. Сначала нам нужно извлечь ключевые слова из общего массива после кластеризации. Суть следующая, у нас есть общий массив, который кластеризован на группы, и есть запросы с конверсиями. Нам нужно взять запросы с конверсиями и посмотреть, в какие группы они входят.

Для этого переносим запросы с конверсиями на другую вкладку в файл с группами и функцией vlookup (впр) ищем совпадения.


Фильтруем #N/A (данные не найдены) и получаем группы слов, в которые входят слова с конверсиями - копируем на другую вкладку.


Удаляем дубли


Теперь во вкладке Группы отключаем фильтры и аналогичным ранее способом используем VLOOKUP для определения фраз, которые входят в группы, в которые входят запросы с конверсиями :) Можно фильтровать с помощью диапазонов, но мы решили не усложнять.


В итоге мы получили 2 столбика с группой и фразой. Давайте с помощью VLOOKUP отметим фразы, которые ранее были с конверсиями, а которые были «притянуты» в результате кластеризации. Сделаем это по аналогии с перым шагом (это необязательно).


Хотел бы заострить ваше внимание на том, что у нас есть 2 вида ссылок: от запросов с конверсиями и подобранные релевантные страницы из Кей Коллектора. Мы проводили исследование, эти ссылки пересекаются в 70% случаев, мы используем те, которые были у запросов с конверсиями. То есть, на весь кластер ставим ссылку, котороя имеется у запроса с конверсией, который входит в этот кластер.

Но это не совсем хорошо, так как бывает, что в один кластер входят два запроса с конверсиями с разными ссылками и конверсией, или 10 высокочастотных запросов без конверсии с другими ссылками, этот вопрос мы снимаем выбором ссылки скриптом, который учитывает частоту в точном соответствии, конверсию, клики и т.д. Статью решили не усложнять этим скриптом.


Создаем файл, в котором будем разрабатывать рекламные кампании и агрегировать другие данные, назовем All.xlsx . Сразу переносим туда данные по данные из последнего шага.

Аналогичным выше методом подтягиваем ссылки из таблицы запросов с конверсиями, подтягиваем их по лемме. То есть сначала подтягиваем к запросам, потом удаляем столбик запросов, удаляем дубли групп и получаем таблицу Группа-URL, подтягиваем ее к общему массиву.


Ссылки

Обратите внимание, что при парсинге позиций обновляются релевантные ссылки на страницы.

Теперь нам нужно для каждой фразы спарсить позицию и базовую частоту - копируем все слова в КейКоллектор и собираем данные. Частоту мы собирали ранее, а вот позиции можно собрать аналогичным способом, как мы собирали поисковую выдачу - через xmlproxy. Снова пополняем бюджет на 14 000 * 0,005 = 70 рублей и запускаем сбор позиций.


Ждем..

Тем временем переносим данные, которые мы выгружали из Google Analytics, а именно средние чеки и конверсия по URL.


Для удобства переименовываем столбики во вкладке All и создаем новые под средние чеки и конверсии по URL, подставляем их с помощью функции VLOOKUP


Если для каких-то строк данных нет #N/A , то не стоит переживать, это нормально - оставляем как есть.


Ранее мы выгружали данные по кликам Яндекс Директ из Google Analytics - подтягиваем данные по кликам и конверсиям в главную таблицу аналогичным образом.


На текущий момент уже спарсилась частотность и позиции - экспортируем их из Кей Коллектора и копируем в общий файл. И аналогично подтягиваем данные в общую таблицу.


Все готово! Почти.

Пишите вопросы в комментариях, какие темы было бы интересно раскрыть подробнее? Если у вас есть идеи или советы, то делитесь!

Подпишитесь на Facebook или Телеграмм, чтобы не пропустить новые статьи
Другие материалы по теме
Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT HOWTO
Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT
У нас поток проектов и всем нужно сводить расходы на рекламу с выручкой, у нас есть основных 5 решений, о которых я расскажу ниже.
Cквозная аналитика: AmoCRM с Google Analytics за пару часов HOWTO
Cквозная аналитика: AmoCRM с Google Analytics за пару часов
Как интегрировать AmoCRM с Google Analytics бесплатно без помощи программисто за пару часов, пошаговая инструкция. Как посчитать LTV каналов.
Сквозная аналитика: вручную за 15 минут HOWTO
Сквозная аналитика: вручную за 15 минут
Как вручную свести данные о продажах по источникам трафика.
Как настроить автоматическую отчетность по РСЯ-площадкам в разрезе конверсий и CPA HOWTO
Как настроить автоматическую отчетность по РСЯ-площадкам в разрезе конверсий и CPA
Как сводить конверсии и расходы по РСЯ-площадкам в Google Analytics.
Как вручную свести конверсии и их стоимость по площадками РСЯ в Google Analytics HOWTO
Как вручную свести конверсии и их стоимость по площадками РСЯ в Google Analytics
Как вручную свести расходы и конверсии в разрезе РСЯ площадок. Для этих целей рекомендуем работать в Google Analytics.
Сквозная аналитика бесплатно за 20 минут: Google Sheets + Google Analytics + Zapier HOWTO
Сквозная аналитика бесплатно за 20 минут: Google Sheets + Google Analytics + Zapier
В своем агентстве контекстной рекламы мы научились решать вопрос со сквозной аналитики для небольших кампаний. Наверняка наш опыт будет актуален для всех интернет-маркетологов.
читать наш блог

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течении 2-х дней → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через 2-3 дня.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — info@1jam.ru , звоните в скайпе — jam.agency , или по телефону — 8 (800) 551-85-03