Алексей Филатов, 11 Марта 2017

Рассчитываем ставки

Продолжаем цикл статей на тему автоматизации разработки рекламных кампаний для интернет-магазина: рассчитываем ставки!


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, парсили и агрегировали данные, а в это статье поговорим о том, как управлять ставками в Директе используя все эти данные.

В каждом кейсе для назначения ставок в директе используются разные данные, но принципы одни и те же. Как мы говорили ранее, в основе лежит простая формула:

	Ставка = Средний чек * Доля маржи в чеке * Конверсия сайта

То есть, для того чтобы рассчитать оптимальную ставку в директе по ключевому слову, нам нужно взять его конверсию и средний чек, но что если у нас по слову всего 10 кликов и ни одной продажи? Тогда берем показатели среднего чека и конверсии от категории.

Например, возьмем сегмент слов игрушек Лего, мы знаем, что в среднем по категории конверсия составляет 2% и средний чек 3600 рублей, однако, если взять конкретные ключевые слова, например «купить лего дупло», то средний чек будет 9000 рублей, а конверсия 4%. Давайте попробуем рассчитать эти два случая по нашей формуле при условии, что наша маржа в среднем чеке составляет 30%:

	0,02 * 3600 * 0,3 = 21,5 руб

	0,04 * 9000 * 0,3 = 108 руб

Возникли трудности?

Закажите настройку контекстной рекламы, оставьте заявку или напишите в чат.

Разница в 5 раз! Так вот вся эта погрешность будет съедать вашу прибыль. Укажите ставку больше - уйдете в минус, меньше - недополучите прибыль. Как быть если по категории у нас 1000 кликов, а по ключевому слову всего 10 кликов. Нам нужен какой-то механизм, который будет уравновешивать значение данных. Этот механизм называется пуллинг и его формула:

	Количество конверсий у слова + 1 / Количество кликов у слова + (1/ Прогнозное значение конверсии) = Конверсия слова

1, это k пуллинга, он регулирует влияние прогнозной величины на итоговую конверсию, возьмем единицу по умолчанию.

Продолжим пример выше, в качестве прогнозного значения категории мы ставим конверсию категории Лего

	(10 * 0,04) + 1 / 10 + (1 / 0,02) = 1,4 / 60 = 0,023 

Так уже лучше! А что, если бы у ключевого слова было 80 кликов?

	(80 * 0,04) + 1 / 80 + (1 / 0,02) = 4,2 / 130 = 0,032
	

То есть чем больше кликов получает ключевое слово, тем оно менее зависимо от конверсии категории.

Окей, с конверсией разобрались, а что делать со средним чеком? Используем аналогичную формулу пуллинга.

	(Средний чек слова * Количество транзакций слова + 0,5 * Средний чек категории) / Количество транзакций слова + 0,5

Пример с Лего при 80-ти кликах.

	(9000 * (80 * 0,02) + 0,5 * 3600) / (80 * 0,02) + 0,5 = 16 200 / 2,1 = 7 700 руб

Как вы видите средний чек тоже начал сглаживаться с ростом кликов. Теперь нам нужно как-то все наши новые знания применить на деле с помощью формул Excel. Каждый проект требует разных расчетов, так как данные могут отличаться, рассмотрим кейс с нашими данными.


В более сложных кейсах данных может быть больше, например, уровень цен конкурентов, так как, если у нас цена ниже, то вероятность получить конверсию выше. Или присутствие тех или иных конкурентов в рекламной выдаче, так как это тоже влияет на конверсию, и таким образом данные можно добавлять до бесконечности.

Рассчитаем оценочную конверсию

Начинаем конструкцию с того, что известно всегда - средняя конверсия сайта и средняя конверсия по категории/URL

	=(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта))

Добавляем сценарий, когда данных URL нет используя функцию IFNA(значение; значение если нет данных)

	=IFNA(

		(Количество конверсий по URL + 1 ) / (Количество кликов по URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

		Средняя конверсия сайта

	)
	

Добавляем сценарий наличия данных прогнозной конверсии

	=IFNA(

		(Прогнозная конверсия + 1 ) / (Прогнозное количество кликов + (1/ 

			IFNA(

				(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

				Средняя конверсия сайта

			)
		));

		IFNA(

			(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

			Средняя конверсия сайта

		)

	)
	

Страшно? Да, ну а что поделать, зато все это работает и работает в простом Excel! Добавляем еще 2 этажа, когда имеются данные из Яндекс Директа и органического поиска.

	=IFNA(
		
		(Количество конверсий с Директа + 1 ) / (Количество кликов с Директа + (1/ 

			IFNA(

				(Количество конверсий с поиска + 1 ) / (Количество кликов с поиска + (1/ 

					IFNA(

						(Прогнозная конверсия + 1 ) / (Прогнозное количество кликов + (1/ 

							IFNA(

								(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

								Средняя конверсия сайта

							)
						));

						IFNA(

							(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

							Средняя конверсия сайта

						)

					)
				));

				IFNA(

					(Прогнозная конверсия + 1 ) / (Прогнозное количество кликов + (1/ 

						IFNA(

							(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

							Средняя конверсия сайта

						)
					));

					IFNA(

						(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

						Средняя конверсия сайта

					)

				)

			)

		));

		IFNA(

			(Количество конверсий с поиска + 1 ) / (Количество кликов с поиска + (1/ 

				IFNA(

					(Прогнозная конверсия + 1 ) / (Прогнозное количество кликов + (1/ 

						IFNA(

							(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

							Средняя конверсия сайта

						)
					));

					IFNA(

						(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

						Средняя конверсия сайта

					)

				)

			));

			IFNA(

				(Прогнозная конверсия + 1 ) / (Прогнозное количество кликов + (1/ 

					IFNA(

						(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

						Средняя конверсия сайта

					)
				));

				IFNA(

					(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));

					Средняя конверсия сайта

				)

			)

		)

	)
	

Все! Данная формула рассматривает все сценарии с данными из 5-ти источников и высчитывает оценочную конверсию для слова.

Чтобы использовать формулу в нашем кейсе, копируем ее в текстовый редактор и подставляем индексы ячеек через поиск/замену.


Вставляем в Excel


Теперь посчитаем средний чек, здесь по-проще, всего 2 вариации

	=IFNA(

		(Средний чек URL * Количество транзакций URL + 0,5 * Средний чек сайта) / (Количество транзакций URL + 0,5);

		Средний чек сайта

	)
	

И в конце умножим все производные и рассчитаем ставку

			=Прогнозная конверсия * Прогнозный средний чек * Доля маржи в среднем чеке
			

Добавим условие, что, если сайт входит в поиске ТОП3, то показы отключаем из за каннибализации трафика. И условие максимальной ставки.

	=IF(

		IF(

			Позиция > 3;

			Прогнозная конверсия * Прогнозный средний чек * Доля маржи в среднем чеке;

			1
		) > Максимальная ставка;

		Максимальная ставка;

		IF(

			Позиция > 3;

			Прогнозная конверсия * Прогнозный средний чек * Доля маржи в среднем чеке;

			1
		)

	)
	

Все, ставки рассчитаны! О том, как настроить ставки в самом Директе поговорим, когда будем загружать кампании.

Стоит заметить, что мы везде использовали один и тот же уровень пуллинга - 1, что математически является неправильно. Уровень пуллинга вычисляется для каждого источника даннsх путем перебора до минимизации погрешности на 2-х периодах, но это более сложный подход, который в рамках статьи рассматриваться не будет.

Второй момент, это погрешность, у нас есть строки, где данных либо совсем нет или есть , но очень мало. Давайте создадим столбик Error и сложим в нем все клики из всех источников данных.


Чтобы наглядно представить картину, давайте отсортируем столбик по убыванию и построим график.


Как мы видим, у трети слов прогноз конверсии составлен из менее, чем 100 кликов Хотя мы брали только запросы с конверсиями, на первый запуск имеет смысла такие запросы отключить.


Напоследок стоит сказать, что с данными нужно работать, собирать их и анализировать влияние на конверсию, только так можно достичь максимальной прибыли кампании.

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