Степан Мишин , 4 Апреля 2018

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.


Чаще всего данные собираются в Google Analytics, но названия площадок РСЯ при импорте не передаются, так что мы не можем посмотреть, сколько конверсий принесла та или иная площадка. Аналогично не передаются и расходы, то есть сколько денег было потрачено на каждую площадку.

Аналитика

Например, мы получаем конверсии по 9500 руб.по площадке pogoda.yandex.ru, ее точно нужно отключить

Зачем Google Analytics, если можно в Яндекс Директе или Метрике?

  • Большинство сервисов коллтрекинга не умеют импортировать данные о конверсиях в Метрику.
  • Большинство онлайн-чатов и сервисов обратных звонков не умеют импортировать данные о конверсиях в Метрику.
  • Популярные AmoCRM и RetailCRM не умеют импортировать данные об отложенных конверсиях в Метрику.
  • В Метрике нет когортного анализа, нет инструментов исследования атрибуции конверсий и прочих полезных отчетов.
  • Если вы используете Adwords, то данные о рекламных кампаниях вы не сможете импортировать в Метрику.
  • Метрика плохо интегрируется с Google Tag Manager, вам будет неудобно настраивать передачу целей и конверсий с фронтенда.
  • Из Метрики неудобно выгружать данные в инструменты визуализации данных Power BI или Google Data Studio.
  • Метрика была и остается «деревянным» инструментом, вы будете встречать сопротивление на каждом шагу, профессионалы работают в Google Analytics.

Мы используем ручные, а порой и примитивные методы, автоматизация будет рассмотрена в следующих статьях, если у аудитории будет интерес.

Импорт площадок из UTM-меток в Google Analytics

Нам нужно в Analytics видеть название площадки и конверсии. Яндекс Директ во время клика по объявлениям умеет передавать названия РСЯ площадки в UTM-метку через динамический параметр {source}, мы можем использовать эту возможность.

Вставлять {source} в utm_content ссылок объявлений

Стандартные UTM-метки имеют следующую структуру:

site.ru?utm_medium=тип трафика: платный|не платный

utm_source=сайт, на котором размещается ссылка

utm_campaign=название рекламной кампании

utm_term=ключевое слово|тема поста

utm_content=дополнительная информация

Для полноценной передачи данных из Яндекс Директа мы у себя в агентстве используем вот такой шаблон UTM-меток с динамическими параметрами для ссылок объявлений:

Вас может заинтересовать

В рамках настройки контекстной рекламы мы структурируем UTM-разметку, оставьте заявку или напишите в чат.

site.ru?utm_medium=cpcutm_source=yandexutm_campaign=nazvanie_kampanii|{campaign_id}utm_term={keyword}utm_content=id|01000000{phrase_id}_{retargeting_id}|cid|{campaign_id}|gid|{gbid}|aid|{ad_id}|adp|{addphrases}|pos|{position_type}{position}|src|{source_type}_{source}|dvc|{device_type}

Внутри utm_content в одном из параметров мы поместили src|{source_type}_{source}.

На выходе мы получим вот такую структуру отчета (рассмотрим на примере из Яндекс Метрики, так как в ней структура нагляднее).

Аналитика

То есть сначала идет название источника трафика (utm_source=yandex), затем тип канала трафика (utm_medium=cpc), название рекламной кампании (utm_campaign=название|{campaign_id}), ключевое слово (utm_term={keyword}) и содержание объявления (utm_content=…).

Как вы могли заметить, в utm_content мы добавляем все, что не уместилось в остальные метки — просто для того, чтобы это сохранилось в Google Analytics и при необходимости мы могли этим воспользоваться.

В Google Analytics мы можем построить аналогичного вида Custom Report (Специальный отчет):

Аналитика

Вместо KPI вы можете указывать цели, в нашем случае KPI — это вычисляемая метрика (calculated metric). И получить следующие значения на уровне Ad Content (utm_content=…)

Аналитика

Вы можете заметить, что вместо src|{source_type}_{source} в utm_content подставляются тип площадки (context в случае РСЯ или search в случае поиска) и домен площадки — отлично, теперь они у нас есть в Google Analytics, как их использовать?

Здесь небольшое разочарование — нам придется выгрузить площадки в Google Sheets и свести их вручную. Далее мы рассмотрим автоматический способ, чтобы смотреть все данные в интерфейсе, но часто бывает, что они есть только в utm_content и с этим тоже нужно что-то делать.

Выгружаем отчет в Google Sheets

В настройках ранее созданного отчета меняем тип на Flat Table (Плоская таблица):

Аналитика

Получаем все параметры по строкам:

Аналитика

Выгружаем отчет прямо в Google Sheets, но перед выгрузкой выбираем, сколько строк хотим выгрузить, так как он выгружает только то, что видно в интерфейсе. Если у вас >5000 строк, то придется выгружать по отдельности и потом соединять, можно и через API, но эта история сложнее — легче вручную.

Аналитика

И экспортируем:

Аналитика

Получаем вот такой отчет:

Аналитика

Теперь нам нужно сделать новый столбик с названием РСЯ. В него извлекаем домен площадки с помощью функции REGEXEXTRACT из столбика Ad Content (utm_content):

=REGEXEXTRACT(ячейка, регулярное выражение)

Аналитика

В качестве регулярного выражения используем .*src\|([^\|]*).* — как вы могли заметить, вы ;можете менять src, тем самым доставая необходимые параметры из строки вида:

название|параметр|название|параметр|название|параметр|

pos|{position_type}{position}|src|{source_type}_{source}.

Теперь выделяем всю таблицу и создаем на основе нее сводную таблицу (pivot table):

Аналитика

Используем вот такие настройки сводной таблицы:

Аналитика

Внутри настроек Value (Значения) мы создали новую колонки Calculated Field 1, в котором вывели конверсию, поделив KPI на Sessions. Для наглядности добавляем форматирование по градиенту (Формат > Условное форматирование):

Аналитика

Теперь вы видим конверсию по площадкам РСЯ, можно добавить названия рекламных кампаний в блок Rows, чтобы посмотреть, как ведет себя площадка в разрезе рекламных кампаний:

Аналитика

Все вроде бы круто, но мы не видим стоимость конверсий, это важно, так как мы можем иметь конверсию 1%, но получать ее за 100 рублей и это будет выгодно, а можем иметь конверсию 10%, но ее стоимость будет 5000 рублей, это невыгодно.

Выгрузка расходов по площадкам РСЯ

Рассмотрим самый простой способ — выгрузим расходы прямо из интерфейса Яндекс Директ в Excel. Для этого в мастере отчетов Яндекс Директ настроим отчет за тот же период, что мы выгружали площадки из Google Analytics.

Аналитика

Если у вас очень много строк, например 100 тысяч, можете ограничить выгрузку следующими условиями, чтобы браузер не подвисал:

Аналитика

Выгрузим отчет в Excel и загрузим его в Google Sheets на отдельную вкладку:

Аналитика

Теперь нам нужно подтянуть данные о расходах в таблицу с площадками Google Analytics, сделаем это с помощью функции VLOOKUP (ВПР), но сначала форматируем значения.

Google Sheets не может прочесть наши числа (в английской версии, которую я использую), так как они с запятой, — нужно удалить запятую и знаки после нее. Нажимаем CTRL+F (CMD+F), нажимаем на галочку «Search using regular expression» (Искать, используя регулярное выражение) и вводим \,.* , далее нажимаем Replace all (Заменить все):

Аналитика

Еще момент, площадки имеют разный формат названий в Google Analytics и Яндекс Директ, для этого удалим «www.» из обеих таблиц и приставки context_ и search_.

Аналитика

Теперь подтягиваем данные по расходам площадок из текущей таблицы в таблицу Google Analytics. Сложность в том, что у нас есть еще и кампании, то есть у нас строки c площадкой Авито дублируются для каждой кампании и нам нужно подтянуть данные не только по площадке Авито, а по площадке Авито определенной кампании.

Аналитика

Для этого создаем новый столбик, который будет уникальным в двух таблицах, это ID кампании + название площадки.

Но сначала извлекаем номер кампании из utm_content, как делали ранее с названием площадки регулярным выражением .*cid\|([^\|]*).* .

Аналитика

Затем сцепляем столбик с кампанией и названием площадки в новой колонке.

Аналитика

Аналогично делаем в таблице Яндекс Директ, но обратите внимание, делать это нужно в первой колонке.

Аналитика

И теперь момент истины — подтягиваем расходы в таблицу Google Analytic с помощью функции VLOOKUP (ВПР):

Аналитика

Из чего состоит функция VLOOKUP:

=VLOOKUP(Какое значение искать в таблице, Таблица, в которой искать значение, Номер колонки, из которой подтягивать значение из строки, в которой было найдено значение, Просто ставим 0)

Проще говоря, мы берем наш уникальный key и ищем его в таблице Яндекс Директ в первой колонке, если нашли, то из этой строки забираем значение, которое нам нужно, с помощью указания номера колонки.

Аналогичным способом можем подтянуть количество кликов и показов, меняя индекс колонки:

Аналитика

Теперь модифицируем нашу сводную таблицу, добавляя в нее новые колонки:

Аналитика

Фильтруем строки, где данные не подтянулись, например, добавляем в сводную таблицу фильтр по кликам и убираем галочку #N/A (Не найдено):

Аналитика

В итоге получается аккуратная таблица:

Аналитика

Какие выводы можно сделать из этой таблицы

Глубоко разбирать не будем, так как оптимизация РСЯ — это отдельная тема, перечислим основное.

  • У площадок разная конверсия и CPO, но мы не можем назначать разные ставки на уровне площадок. Так что можно создать 2 отдельные кампании, с помощью запрещенных площадок отсечь их друг от друга и назначить разные ставки, при которых CPO будет оптимальным.
  • Явно отрицательные площадки добавляем в запрещенные площадки в настройках кампании.
  • Есть гипотеза, что если вместо ключевого слова указать titile РСЯ-площадки, то показов на ней будет в разы больше.
Подпишитесь на Facebook или Телеграмм, чтобы не пропустить новые статьи

Разделяешь наш подход? Вступай в команду!
Другие материалы по теме
Ошибка при внедрении автостратегий Яндекс ВИДЕО
Ошибка при внедрении автостратегий Яндекс
После успешного применения автоматической стратегии на небольшом проекте решили сделать то же на еще одном интернет-магазине, но допустили серьезную ошибку.
Перевод РСЯ на автоматические стратегии ВИДЕО
Перевод РСЯ на автоматические стратегии
Перевели РСЯ кампанию на автоматические стратегии. Рассказываем о нюансах настройки и даем свои рекомендации.
Как популярность бренда и уровень жизни влияют на конверсию интернет-магазина ВИДЕО
Как популярность бренда и уровень жизни влияют на конверсию интернет-магазина
На примере одного из наших клиентов показываем как популярность бренда и зарплаты в регионах влияют на конверсию сайта.
Визуализация данных Яндекс Директ в PBI HOWTO
Визуализация данных Яндекс Директ в PBI
В предыдущей статье мы рассказали как выгрузить данные из Яндекс Директ с помощью Python в CSV таблицу. Теперь построим на этих данных красивый и полезный отчет.
Интеграция клиента и агентства HOWTO
Интеграция клиента и агентства
В статье расскажем, как происходит интеграция клиента и агентства, и как выстраиваются коммуникации.
Выгрузка данных из API Яндекс Директ через Python HOWTO
Выгрузка данных из API Яндекс Директ через Python
Рассказываем как выгрузили 30 млн. строк данных для последующего анализа в Power BI.
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