Интернет-маркетинг 3.0. Нет русской рулетке!

В роли целевых страниц выступали:

• страницы с информацией о том, что пользователь зарегистрировался на ресурсе;

• страница с благодарностью о размещении объявления без регистрации;

• страница с контактными данными, указанными в объявлении, – открывается при клике на ссылку, по умолчанию скрыта.

Подготовка к рекламной кампании

Наш клиент имел опыт разработки подобных проектов в Европе, потому сайт изначально разрабатывался с учетом дальнейшего продвижения с помощью контекстной рекламы и продвижения в поисковых системах (SEO – Search Engine Optimization). В частности, были созданы страницы с результатами поиска, имеющие псевдостатические URL.

Наполнение сайта контентом началось задолго до начала рекламной кампании. Также заранее были настроены и цели в Google Analytics.

Схема проведения рекламной кампании

Заказчик разделил ведение рекламных кампаний. Размещением в «Яндекс. Директе» и «Бегуне» занималось наше MediaGuru, а коммерческий отдел российского представительства Google занимался заведением и контролем качества размещения в Google AdWords.

Мы использовали стандартные схемы планирования проектов подобного масштаба. Составили график запуска рекламных кампаний, посвященных отдельным рубрикам сайта. Для каждой рубрики вручную составлялось семантическое ядро, запросы которого подразделялись на подтипы. Для каждого подтипа создавался свой шаблон текстов объявлений.

Кроме деления по рубрикам, кампании подразделялись в зависимости от возможности достижения той или иной целевой аудитории: отдельно объявления, рассчитанные на людей, размещающих информацию (продавцов), отдельно – на тех, кто ищет данные (покупателей). Кампании запускались последовательно: одна за другой. В результате получилась обширная матрица, которая охватывала весь контент сайта.

Параллельно запускам велась работа по оркестровке всего ансамбля: контролировались результаты всей совокупности рекламных кампаний вообще и добавляемых ключевых слов в частности.

В ссылке каждого объявления размещались рефереры Google Analytics, формат которых позволял определить:

• систему контекстной рекламы, с которой был совершен переход;

• название рекламной кампании;

• ключевое слово, содержащееся в объявлении, с которого пользователь перешел на сайт.

Однако я далека от мысли, что вам интересно описание вопросов, с которыми мы успешно справились во время этой рекламной кампании. Думаю, читателям этой главы не хуже меня известно, какие методы позволяют посчитать близкий к действительности медиаплан (заранее демонстрирующий, сколько будет стоить рекламная кампания в трех лидирующих системах контекстной рекламы Рунета), как составить шаблон для создания похожих текстов объявлений и какими методами четко контролировать ставки. Давайте лучше поговорим о другом.

Сложные ситуации, с которыми мы столкнулись в ходе проведения этой рекламной кампании

Системы статистики

Как было сказано выше, основой для анализа результативности действий по продвижению сайта являлись данные, предоставляемые Google Analytics. Не секрет, что цифры Google Analytics отличаются от показателей счетчиков Рунета. Соглашаясь на анализ рекламных кампаний по Google Analytics, мы даже не предполагали, что различие будет настолько существенным.

Если в оценке трафика с «Яндекс. Директа» погрешность Google Analytics укладывалась в среднестатистические 10 %, то данные по «Бегуну» иногда разнились более чем на 30 %.

Рис. 24. Соотношение количества переходов, регистрируемых интерфейсом «Бегуна», и количества переходов с «Бегуна», которые видел Google Analytics

Среднее значение потерь данных по трафику в «Бегуне» составило от 23 до 31 % в зависимости от месяца размещения.

Так же различалась и информация о стоимости клика:

Рис. 25. Отличия стоимости клика

Смотрите сами: оплата размещения объявлений идет на основании данных системы, то есть в приведенном примере – «Бегуна». А количество переходов анализируется по данным Google Analytics. В итоге получается, что средняя стоимость клика оказывается намного выше прогнозируемой (напомню, что потери трафика составляют от 23 до 31 %).

Получается очень интересный вывод:

Для того чтобы обеспечить необходимые условия, мы были вынуждены корректировать максимальную стоимость клика на «Бегуне», с помощью экспериментов определяя, какое значение будет соответствовать необходимому в Google Analytics.

Но мы решили добиться-таки правды и узнать, во-первых, в чем причины такого серьезного расхождения между показателями статистики «Бегуна» и Google Analytics, а во-вторых, понять, кто же из них прав: какая из двух систем показывает данные, наиболее приближенные к реальности?