Работая над эффективностью инструментария для запуска и ведения рекламных кампаний, команда Cubo.ru постоянно проводит различные исследования. Некоторые из них легли в основу моего доклада. • Загадочные «продуктивность» и «показатель качества» ключевой фразы: от чего зависят и как влияют? • «Разделяй и властвуй»: стоит ли разделять разные типы РК в Яндекс.Директе и Google Adwords? • «Муки» прогнозирования: можно ли доверять прогнозам Яндекс.Директа и Google Adwords и какова их точность? • Как простые настройки в Яндекс.Директе по управлению ставками влияют на результативность? Сделав правильные выводы из представленной статистики, вы сможете использовать полученные знания для увеличения отдачи от своих РК!

1. ИССЛЕДОВАНИЯ В КР: ПОБЕДЫ
И ПОРАЖЕНИЯ КОНТЕКСТНЫХ СИСТЕМ

2. Наталия Неелова
Директор производства Ingate Development
Более 10 лет в интернет-маркетинге
Кандидат технических наук
Более 20 научных публикаций
Автор книги «Sembook.
Энциклопедия поискового продвижения»
АВТОР ДОКЛАДА

3. АНОНС
Нельзя теоретизировать, прежде чем
появятся факты, неизбежно начинаешь
подстраивать факты под свою теорию,
а не строить теории на основе фактов
«
«
Шерлок Холмс

4. ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
Продуктивность Яндекс.Директа
VS
Показатель качества Google Adwords

5. ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
Продуктивность в Яндекс.Директе

6. ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
Зарождение CuboNet
Выработка «фичей», влияющих на показатель продуктивности:
Выбор алгоритма для выработки рекомендаций по повышению продуктивности:
Разработка прототипа для выработки рекомендаций и его обучение
Оценка разработанного подхода и внедрение в процессы:
XGBoost
27 от частотности
до минус-слов
15 000 элементов

7. Формат эксперимента
-8,2%
ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
…37,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,5,62.5,271.6,0,10
…8,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,19,61,2287.10526315789,0,10
…8,0,1,0,1,0,0,3,3,3,7,1,2,0,15.5,0,0,10
…54,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,20,257,731.4,0,10
…19,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,20,76.5,2403.95,0,10
…
27 фич, размеченные по 15 тыс. элементам
Рекомендация по фичи
Принцип: изменение
какой фичи дает
максимальную
продуктивность?
…37,0,1,1,1,0,0,3,3,6,7,1,2,5,62.5,271.6,0,10
Фиксирование фичи и изменение элемента
*есть не изменяемые фичи
1
2
3

8. Результаты эксперимента Яндекс.Директ
ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
Расчетный показатель ошибки алгоритма:
• Ошибка на обучающей выборке 0,0004
• Ошибка на тестовой выборке 0,009
Не влияют на продуктивность:
• URL объявления
• Текст объявления
Основные фичи, значимо влияющие на продуктивность
 частотность в диапазоне [900, 1500],
 отсутствие пересечения минус-слов и слов ключевой фразы,
 соответствие заголовка ключевой фразе

9. ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
Показатель качества в Google Adwords

10. Наблюдения Google Adwords
ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА
Показатель качества Ожидаемый CTR Качество целевой страницы Релевантность объявления
1 Below average Below average Below average
2 Below average Below average Average
3 Below average Below average Above average
3 Below average Average Below average
4 Below average Average Average
5 Below average Average Above average
5 Below average Above average Below average
6 Below average Above average Average
7 Below average Above average Above average
3 Average Below average Below average
4 Average Below average Average
5 Average Below average Above average
5 Average Average Below average
6 Average Average Average
7 Average Average Above average
6 Average Above average Below average
7 Average Above average Average
8 Average Above average Above average
5 Above average Below average Below average
6 Above average Below average Average
7 Above average Below average Above average
6 Above average Average Below average
7 Above average Average Average
8 Above average Average Above average
8 Above average Above average Below average
9 Above average Above average Average
10 Above average Above average Above average

11. ТИПЫ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
Разделение VS Объединение рекламных кампаний

12. Разделение РК по типу в Яндекс.Директе
ТИПЫ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
CTRCPC

13. Разделение РК по типу Поиск и ОКМС в Google Adwords
ТИПЫ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
Поисковая часть РК КМС в РК
CTR % КОНВЕРСИЙCPC
ДО ПОСЛЕ ДО ПОСЛЕ ДО ПОСЛЕ

14. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование Яндекс.Директа
VS
Google Adwords

15. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование CPC для поисковых РК в Яндекс.Директе
48,5%
Корреляция

16. Прогнозирование CPC для поисковых РК в Яндекс.Директе
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Запросы частотностью: [2000; ∞) Запросы частотностью: [100; 2000) Запросы частотностью: [0; 100)

17. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование трафика в РСЯ
73,5%
Корреляция

18. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Инструмент прогнозирования в Google Adwords

19. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование трафика для поисковых РК в Google Adwords
«алюминиевые окна» (Россия)
Прогноз по максимальным точкам Прогноз по минимальным точкам Фактический трафик и CPC

20. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование трафика для поиска в Google Adwords
66,5%
Корреляция

21. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование трафика в КМС
Цена Первая РК Вторая РК
КЛИКИ (ДО ФИЛЬТРАЦИИ)

22. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Прогнозирование трафика в КМС
Цена Первая РК Вторая РК
КЛИКИ (ПОСЛЕ ФИЛЬТРАЦИИ)

23. НАСТРОЙКИ
НАСТРОЙКА РЕКЛАМНОЙ КАМПАНИИ В ЯНДЕКС.ДИРЕКТЕ

24. НАСТРОЙКИ
До корректировки После корректировки
Корректировка ставок по мобильности*
59,8% -34,1%
CPA% КОНВЕРСИИ
* Для сайтов с конверсиями из мобильных устройств

25. НАСТРОЙКИ
Без учета корректировки С учетом корректировки
Корректировка по полу и возрасту
+16,3% -16,0%
CPA% КОНВЕРСИИ

26. НАСТРОЙКИ
CPA% КОНВЕРСИИ
+30% -8%
Без учета временного таргетинга С учетом временного таргетинга
Временной таргетинг

27. НАБЛЮДЕНИЯ
Сбор данных по каждому дню недели и часу по визитам и лидам. Расчет % конверсий
Через Z-критерий Фишера для каждого часа и дня недели рассчитывается, на сколько
необходимо повысить или понизить ставку:
• Минимальная корректировка 0%
• Максимальная корректировка 200%
Через интерфейс Яндекс.Директа наложение корректировки
• CR – коэффициент конверсии
• TotalCR – сумма всех целевых визитов
• σ – стандартное отклонение
• Visits – сумма всех визитов
Описание алгоритма

28. НАСТРОЙКИ
Получение данных из Яндекс.Метрики
* Отчет с группировкой «Дата и время визита» и метриками «Визиты» и «Целевые визиты» и сегментация через UTM

29. НАСТРОЙКИ
* http://corrector.cubo.ru/

30. CUBOCLOUD.RU
CORRECTOR.CUBO.RU

31. Наталия Неелова
@
КОНТАКТЫ
Сервис многоканальной рекламы в Интернете
cubo.ru