Средняя позиция показа в директе: Средняя позиция объявления в Мастере отчётов Директа — Новости рекламных технологий Яндекса

Содержание

Смотрим позиции рекламных объявлений в Яндекс.Директе

При ведении рекламных кампаний в Яндекс.Директе на поиске важно знать, а на каких позициях показываются сами рекламные объявления. Так как от этого зависит и объем получаемого трафика, и СТР объявлений и сама конечная цена рекламы.

Так если рекламные объявления показываются внизу выдачи Яндекса, то с вероятностью 99%, вы будите иметь минимум трафика, низкий СТР и цена клика не будет для вас со временем снижаться. Так как все сливки будут собирать те, кто показывается на более выходных позициях.

Рабочими позициями считается позиция №2 и №3.

Давайте на примере  я покажу, как отслеживать такие позиции и для этого нужен внутренний инструмент Яндекс.Директа — «Мастер отчетов».

Заходим в аккаунт Яндекс.Директа и выбираем все либо одну поисковую рекламную кампанию и кликаем на «Показать статистику». Я выберу три рекламные кампании на поиске.

На следующей страничке переходим в «Мастер отчетов». Выставляем группировку — за выбранный период, выбираем нужный период (я выбрал 30 дней), в срезах выбираю только кампании (что бы увидеть позиции по каждой кампании), и выбираю в столбцах «Ср. позиция показа»:

После этого вы увидите, какова средняя позиция в каждой рекламной кампании. Как видите по одной кампании позиция ровна 3,87, что означает что рекламные объявления показываются практически на 4 месте, по остальным кампаниям позиция меньше 4.

Это слабые показатели, так как большая часть рекламных объявлений показывается внизу страницы, а это означает, что мы не получаем трафика и наш СТР маленький.

Для того, чтобы увеличить объем трафика, СТР и сами позиции объявлений, нужно просто поднять ставку и тогда Яндекс поднимет объявления выше.

Кроме этого, можно просмотреть позиции еще и  по отдельным ключевым словам. Это даст нам то, что вы можете повысить ставку только по тем ключам, которые получают низкие позиции. Для этого нужно в «Срезах» выбрать «Условия показа»:

Главное правило по позициям показам

Если средняя позиция показов менее 4 — это означает, что ваши рекламные объявления в большей степени показываются внизу выдачи Яндекса, что делает их менее заметными, вы получаете меньше трафика, а СТР будет сильно проседать.

Это видно из моего скрина. Там где объявление болтается между 3 и 4 местом, т.е. вверху выдачи, то там СТР равен 13,81%, а там где позиция менее 4, то и СТР 1,02%.

Самая хорошая позиция, это позиция между 2-3. если вы хотите быть лидером по трафику, то это позиция 1, которая обеспечит вас большим трафиком.

Хотите повысить позицию? Повышайте ставки!

Взвешенный CTR в Яндекс.Директе | Блог YAGLA

 

Оба объявления для ПК, ни одно из них не является мобильным.

 

Запросим в Мастере отчетов Яндекс.Директа данные в разрезе объявлений:

 

 

Получаем:

 

 

У первого объявления CTR выше, у второго ниже. Тексты объявлений и остальные данные (быстрые ссылки, уточнения) одинаковые, из чего можно сделать вывод, что заголовок первого объявления более привлекателен.

 

Но, что если этот вывод ошибочный? Может ли быть такое, что объявления показывались на разных позициях, из-за этого они имеют разный CTR? Чтобы это проверить, добавим столбец «Средняя позиция показа».

 

 

Чем больше значение в столбце, тем ниже показывалось объявление.

 

Из отчёта видно, что второе объявление в среднем показывалось чуть ниже, чем первое. Могло ли это обстоятельство привести к разнице в CTR, которую мы видели выше?

 

Чтобы выяснить это окончательно и достоверно, нужно добавить в отчёт ещё один столбец, который называется wCTR, или «Взвешенный CTR». 

 

Взвешенный CTR – значение кликабельности объявления с учётом объёма выкупаемого трафика, т.е. позиции показа.

 

 

Для наглядности я добавил ещё столбец «Средний объем трафика». Только теперь мы можем видеть, что второе объявление объективно проигрывает в поиске т.к. wCTR у него ниже.

 

Показатель идеально подходит для оценки эффективности при тестировании объявлений, но применить его для групп тоже не составит труда.

 

Добавим показатель в статистику рекламной кампании, где находится 7 групп объявлений:

 

 

Без показателя wCTR группа объявлений «Новый год» была бы третьей на очереди для изменения.

Сейчас же видно, что она имеет лучшую привлекательность среди всех групп. А вот зацепить темой запрета рыбалки объективно не получилось.

 

Но не увлекайтесь аналитикой только этого показателя при анализе качества объявлений и групп. Иногда он может подвести.

 

Пример:

 

 

В рассматриваемой группе есть две пары объявлений, обычное + мобильное (отмечены буквой М). Мобильное объявление с самым высоким wCTR показывает самую низкую конверсию, как следствие, самую высокую цену цели.

 

При одинаковом обычном CTR и даже одинаковом количестве показов, wCTR может иметь разные значения.

 

Например:

 

 

Это происходит из-за того, что взвешенный CTR основывается на взвешенных показах, а для этого параметра показ на разных позициях имеет разный вес. Чтобы в этом убедиться, давайте добавим в таблицу столбцы «Взвешенные показы», «Средняя позиция показа» и «Средний объем трафика»:

 

Теперь мы можем рассчитать wCTR самостоятельно.

 

Для этого используем формулу:

 

wCTR = CTR / Средний объем трафика * 100%

 

Пример:

 

100 / 5,19 * 100 = 1 926,78

 

Разница в дробной части может возникать из-за того, что во внутренних расчетах система использует более точные значения.

 

Для РСЯ показатели взвешенные показы и взвешенный CTR не применимы. Поэтому, запросив эти данные, например, для разных форматов баннеров, мы получим данные, идентичные показам и CTR:

 

На этом всё.

Успешных вам кампаний!

Автор материала – эксперт по интернет-маркетингу Дмитрий Дарт

«Решаю сложные вопросы в контекстной рекламе. Приходите за аудитом своих кампаний»

Опубликовано редакцией Yagla

Сколько людей на самом деле видят ваше объявление: новые метрики Яндекс и Google | Click.ru

Показатель средней позиции показов в Яндекс.Директ и Google Ads перестал быть актуальным. Click.ru выясняет, почему и на что его заменили, как считаются новые метрики и как их интерпретировать.

На что смотреть вместо средней позиции объявления

Совсем недавно средняя позиция объявления была одним из основных показателей эффективности контекстной рекламы. Она заняла прочное место в отчетах и привычках многих маркетологов. Однако в этом году и Яндекс, и Google пересмотрели свой подход к оценке видимости в поисковой выдаче, а это значит, что пришло время меняться всем.

Обе платформы ввели новые метрики, заменяющие и уточняющие устаревшую среднюю позицию. Какие причины за этим стояли, как рассчитываются новые показатели, чем они могут быть полезны.

Отметим, что Google не отказался от средней позиции полностью. В списке доступных столбцов в статистике объявлений она по-прежнему присутствует:

Обратите внимание на категорию, в которой она находится – «Показатели конкуренции». Это критически важно для понимания смысла метрики. Часто ошибочно полагают, что ее значение соответствует месту объявления на странице. На самом деле, оно

характеризует его положение относительно других участников аукциона.

Рассмотрим простой пример. По запросу пользователя в выдаче появилось всего одно рекламное место – внизу страницы. Ваше объявление победило в аукционе, получив позицию показа равную 1. Отобразится оно при этом под результатами поиска и едва ли будет замечено. Такой показ повысит значение средней позиции, хотя понизит реальную видимость рекламы.

Чтобы избежать подобных заблуждений, в ноябре Google ввел четыре новых показателя, оценивающих положение объявления в выдаче без привязки к его конкурентам:

  • процент показов на самой верхней позиции,
  • процент показов на верхних позициях,
  • процент полученных показов на самой верхней позиции в поисковой сети,
  • процент полученных показов на верхних позициях в поисковой сети.

Обновление совсем свежее, и Google только начал выкатывать метрики в аккаунты пользователей. Поэтому, если в своем кабинете вы не видите некоторых из них или даже всех, не волнуйтесь, скоро они появятся.

Остановимся на каждом показателе подробнее.

1. Процент показов на самой верхней позиции

Эта метрика означает ровно то, что указано в ее названии. Если ваше объявление отображается в поисковой выдаче первым, это показ на самой верхней позиции. Следите за этим показателем, чтобы понимать, сколько раз вы побывали в топе платной выдачи. Формула расчета выглядит так:

2. Процент показов на верхних позициях

Верхние позиции – это позиции над результатами поиска. Эта метрика подскажет, сколько раз ваше объявление оказалось над органической выдачей. Формула расчета:

3. Процент полученных показов на самой верхней позиции в поисковой сети

Это доля фактических показов на 1-й позиции в примерном количестве потенциально доступных показов на 1-й позиции. Если вы хотите, чтобы ваша реклама всегда была в топе выдачи, метрика покажет, насколько эффективными были ваши усилия. Формула расчета:

Допустим, ее значение составляет 50%. Это означает, что вы занимали 1-ю строку только в половине возможных случаев. Так вы сможете узнать, какой потенциал есть у объявления, и насколько целесообразно повышать для него ставки.

4. Процент полученных показов на верхних позициях в поисковой сети

Аналог предыдущего показателя, учитывающие показы на всех строках выше органики. Интерпретация и применение такие же, с той разницей, что вам неважно, на какой из верхних строк было ваше объявление. Формула расчета:

Таким образом, если вы хотите оценить среднее положение объявления на странице, используйте первые два показателя. Если же вы назначаете ставки с целью удерживать конкретную позицию в выдаче, руководствуйтесь последними двумя. Кстати, Google планирует создать на основе последних двух метрик интеллектуальные стратегии – не забывайте следить за обновлениями.

Яндекс.Директ

В Директе изменения имеют более глубокие корни. Как мы помним, с весны этого года Яндекс назначает цену клика не за позиции объявлений, а за привлекаемый ими трафик. Это связано в том числе с изменением структуры поисковой выдачи. Когда количество, конфигурация и расположение рекламных блоков меняются в зависимости от запроса пользователя, рассчитать среднюю позицию просто не представляется возможным.

Вместо нее в Мастере отчетов Директа появилось три новых показателя:

  • средний объем трафика,
  • взвешенные показы,
  • взвешенный CTR (wCTR).

1. Средний объем трафика

Как и средняя позиция в Google Ads, этот показатель может поначалу ввести в заблуждение.

Средний объем трафика – это совсем не тот объем трафика, который вы видите при назначении ставок.

У них даже разные единицы измерения. Объем трафика на скриншоте – некие условные единицы, введенные Яндексом при обновлении биддера, в то время как средний объем трафика – проценты от этих условных единиц.

Поясним на примере.

Вы назначили ставку за клик, соответствующую 75 единицам. Объявление принесло трафик, оценивающийся в 70 единиц. Тогда средний объем трафика составит:

В личном кабинете вы увидите значение метрики, равное 93,3. Оно будет говорить о том, что 6,7% доступного трафика вы упустили.

Для наглядности сравним два объявления с такими показателями:

Доступный трафик

Фактический трафик

Средний объем трафика

Объявление X

100

72

72,0

Объявление Y

75

70

93,3

Таким образом, средний объем трафика позволяет оценить потенциал роста каждого из объявлений. X принесло кликов больше, чем Y, но значение показателя у него ниже. Это значит, что его возможности еще не исчерпаны – корректировкой ставок от него можно добиться большего.

2. Взвешенные показы

Взвешенные показы корректируют показатель показов так, чтобы он отражал реальное количество пользователей, увидевших объявление. Прежняя метрика «Показы» включала в себя все поисковые запросы, по которым оно теоретически могло появиться. Полному числу запросов теперь соответствует объем трафика в 100 единиц, поэтому, если вы платите за меньший объем трафика, пользователей, которые смогут увидеть вашу рекламу, будет меньше.

Взвешенные показы учитывают это – в их формуле от максимально возможного количества запросов берется только доля оплаченного трафика:

Например, для объявления, появившегося по ставке за 85 единиц трафика, показатель примет такое значение:

Объем трафика

Показы

Взвешенные показы

Объявление Z

85

850

723

Взвешенные показы помогают более адекватно оценивать фактический охват ваших объявлений.

3. Взвешенный CTR

Считается как обычный CTR, только вместо общего количества показов берется взвешенное. wCTR позволяет сравнивать кликабельность объявлений с разным объемом трафика. Формула расчета:

Рассмотрим пример:

Объявление A

Объявление B

Показы

1 000

1 000

Клики

210

200

Объем трафика

100

75

CTR

21 %

20 %

wCTR

21 %

26,7 %

Объявление A принесло больше переходов и по обычному CTR выглядит эффективнее. Однако, если учесть, что со ставкой за 75 единиц трафика фактических показов у объявления B было меньше, картина изменится на противоположную. Взвешенный CTR у объявления B выше, чем у A, значит реально оно кликабельнее.

Заключение

Новые метрики требуют времени, чтобы к ним привыкнуть, но в конечном итоге значительно упрощают работу с кампаниями. Теперь в Google Ads вы можете анализировать позиции своих объявлений в выдаче и даже назначать ставки, чтобы занимать только необходимые из них.

Если оплата за трафик, введенная Яндексом, по-прежнему вам непривычна, вы все еще можете устанавливать цену клика для входа в нужные рекламные блоки. Для этого воспользуйтесь системой автоматизации рекламы Click.ru, в которой эта опция сохранилась.

Встроенный бид-менеджер умеет удерживать ставки для заданной позиции объявления, при этом указывая соответствующий ей объем трафика:

Оставайтесь в курсе обновлений площадок, не меняя сложившихся привычек.

Прогнозируем эффективность рекламы, используя данные аукциона Яндекс.Директа

В апреле прошлого года в аукционе Директа произошли изменения. Я хочу рассказать о том, к чему привели эти изменения и как можно использовать новые данные с пользой.

Кратко напомню об изменениях, чтобы ввести в курс дела. Вместо стоимости позиций в интерфейсе теперь мы видим стоимости объемов трафика. Эти объемы трафика выражают, по сути, клики, которые мы можем получить, если будем участвовать в аукционе с указанными ставками, но клики эти выражены в условных единицах.

Читайте также:

Обратим внимание, что в Мастере отчетов появилась новая метрика — средний объем трафика. Чтобы понять, как она рассчитывается и что означает, вспомним другую привычную метрику — средняя позиция показа. Она считается так: суммируем все позиции, на которых показывалось ваше объявление, и делим на количество показов.

Чтобы понять, как считать средний объем трафика, давайте вспомним его физический смысл. По факту объемы трафика — это те же позиции, но обозначенные не номерами (1, 2, 3, 4), а кликабельностью. При этом кликабельность позиции зависит от трафарета, в котором эта позиция находится (для этого они, в общем-то, и были введены). То есть первая позиция в каких-то трафаретах принесет вам больше трафика, чем в других. Вот примеры:

Итак, объем трафика — это некоторая величина, характеризующая каждую позицию, на которой показывается объявление. Тогда средний объем трафика — это сумма объемов трафика для каждой позиции показа, разделенная на число показов.

Чтобы проверить это, можно сделать следующее:

  1. Взять любую ключевую фразу.
  2. Взять за некоторый период ее статистику, разбитую по дням.
  3. Разделить сумму объемов трафика по дням на сумму показов и сверить со средним объемом трафика за этот период. Они должны совпасть.

Вот пример таких расчетов:

Как строить прогноз результатов кампании, используя данные аукциона и статистику

Разобравшись с тем, что значит понятие объема трафика, попробуем понять, как можно его использовать.

Мы знаем, что объем трафика учитывает кликабельность различных позиций. Причем эта зависимость, как утверждает Яндекс, линейная. Это означает, что позиция с объемом трафика 100 принесет вам в два раза больше кликов, чем позиция с объемом трафика 50.

На языке формул это записывается так:

где TV (Traffic Volume) — объем трафика.

Здесь интересен коэффициент k, его можно вычислить так:

Получается, что k — это количество кликов в одной единице объема трафика. Давайте так и назовем этот коэффициент для дальнейших расчетов.

Как посчитать CpTV? Это можно сделать по историческим данным. В Мастере отчетов по каждой ключевой фразе мы можем получить число кликов и средний объем трафика за некоторый период.

Для этого примера CpTV = 97 / 73,11 = 1,32.

Что еще важно знать о CpTV:

  1. Эта величина своя для каждой ключевой фразы.
  2. Это абсолютная величина, а не относительная. Она выражает число кликов в единице объема трафика за выбранный нами период. Понятно, что число кликов за месяц будет больше, чем число кликов за неделю. Это важно для дальнейших расчетов в статье.

Итак, мы посчитали CpTV для некоторой фразы. Тогда, используя предположение о линейной зависимости между объемом трафика и числом кликов, можно найти и количество кликов для любого объема трафика.

Возьмем некоторую ключевую фразу и информацию о ее аукционах. Добавим в таблицу с данными столбец «Число кликов для каждого объема трафика», рассчитанный по нашей формуле.

Так мы обогатили информацию об аукционе — теперь можно оценить, какое число кликов получит фраза с выбранной ставкой и какую цену мы фактически заплатим за каждый клик. Помним, что это число кликов соответствует периоду, за который мы считали CpTV (неделя в этом примере).

Но не будем останавливаться на этом. Во-первых, уже по этим данным можно посчитать, сколько мы потратим денег в каждом случае. Для этого умножим списываемую цену на число кликов в каждой строке этой таблицы.

Во-вторых, зная конверсию ключевой фразы, можем посчитать число конверсий за период для каждого объема трафика. А зная расход — и CPA.

При этом в интерфейсе мы видим ограниченную информацию об аукционе: всего лишь пять отсечек. А вот по API можно получить более полные данные, например:

Таким образом, рассчитав такую табличку для всех ключевых фраз и зная ставки по ним, мы можем рассчитать суммарный прогноз результатов кампании для этого набора ставок.

Важно понимать, что если мы хотим получить прогноз, то и для расчетов нам нужно использовать прогнозные значения величин, в частности CpTV и CR. Причем прогноз CpTV нужно получить на такой период, на который нам нужен этот прогноз (так как эта величина абсолютная).

Простое решение — использовать статистические данные. Для CR это не очень хороший подход, потому что по многим фразам статистических данных о конверсиях может просто не быть. Но способы прогнозирования CR неоднократно описывались в других статьях. Например, можно применять пулинг.

С CpTV же проще: для расчета этого показателя достаточно, чтобы по ключевой фразе были клики. Поэтому можно использовать и исторические данные как прогноз. Чтобы его улучшить, можно применять методы прогнозирования временных рядов.

Как использовать этот алгоритм на практике

Еще раз кратко о том, что нужно, чтобы спрогнозировать результаты кампании на некоторый период вперед:

  1. Взять набор ставок для всех ключевых фраз кампании.
  2. Спрогнозировать значения CR и CpTV на этот период, используя накопленную статистику.
  3. Посчитать для каждой ключевой фразы, какой объем трафика мы получим при выбранной ставке и сколько кликов, расходов и конверсий соответствует этому объему.
  4. Просуммировать результаты по всем фразам и получить результат кампании.

Что это нам дает? Вот пример вопросов, на которые можно ответить с помощью этого алгоритма:

  1. Что я получу через неделю при текущих ставках? — Просто реализуем описанный выше алгоритм и смотрим на результат.
  2. Что будет, если я повышу ставки на 20%? — Считаем прогноз для текущих ставок, затем считаем прогноз для новых ставок (умноженных на 1,2) и смотрим результат. Решаем, имеет ли смысл увеличивать ставки. Если вы повысили ставки и через неделю хотите сравнить фактический результат с прогнозом, то в течение недели ставки нельзя менять.
  3. Какой результат я получу от инструмента автоматизации? — Необходимо эмулировать алгоритм работы инструмента и реализовать описанный выше алгоритм. Например, для бид-менеджера eLama мы сделали инструмент, позволяющий оценить эффект от применения стратегии «Максимальный трафик» в своих кампаниях.

Подводные камни, которые нужно знать

1. Алгоритм основан на предположении:

Оно взято из объяснений Яндекса сути объемов трафика. Но по-хорошему, это необходимо подтвердить на практике.

Сделать это можно, проверив корреляцию величин Clicks и CpTV, поскольку мы хотим предсказывать количество кликов с помощью CpTV — количества кликов в одной единице объема трафика.

Количество кликов на одной и той же позиции зависит от спроса в целом на товар или услугу в этот день. Известно, что в дождливый день спрос на такси растет. И при этом кликабельность позиции с объемом трафика 100 всегда будет в два раза больше, чем у объема трафика 50. Если это условие выполняется, то наше предположение верно и алгоритм работает.

Рассмотрим на примере одной ключевой фразы. Возьмем исторические данные, разбитые по дням, посчитаем CpTV для каждого дня и посчитаем корреляцию с кликами. Графики для этих двух величин выглядят так:

Корреляция равна 0,93. Это довольно сильная линейная зависимость между двумя величинами.

Теперь возьмем больше ключевых фраз, посчитаем для каждой корреляцию между количеством кликов и CpTV и отобразим на графике зависимость между корреляцией и числом кликов по фразе.

Можно заметить, чем больше кликов по ключевой фразе, тем ближе значение корреляции к 1. Между тем именно фразы с большим числом кликов вносят самый весомый вклад в итоговый результат кампании.

Делаем вывод: CpTV и количество кликов действительно коррелируют между собой. Причем чем больше кликов, тем сильнее корреляция. Это значит, что наше предположение верно и объем трафика можно использовать в качестве коэффициента для расчетов (конечно же, надо учитывать, что есть некоторая погрешность).

2. Аукцион динамический. Ставки в аукционе постоянно меняются в зависимости от конкурентной ситуации в конкретный момент. Это означает, что в зависимости от времени, когда мы получаем информацию об аукционах, результат прогноза может меняться.

Например, зачастую ночью рекламодатели выключают свою рекламу, и в это время конкуренция в аукционе менее жесткая. И, запустив алгоритм ночью, мы можем получить более оптимистичный прогноз, чем сделав это днем, для одного и того же набора ставок, поскольку по тем же ставкам ночью мы, скорее всего, сможем получать больший объем трафика.

Мы провели эксперимент: в нескольких рекламных кампаниях каждые полчаса на текущих ставках запускали скрипт, реализующий описанный метод. График ниже отображает зависимость прогнозного числа кликов на неделю по некоторой кампании от времени запуска.

На этой кампании разница в прогнозном значении кликов в течение суток достигает практически 10 раз! Оранжевая линия — фактически полученное значение кликов через неделю после прогноза. Самые точные прогнозы для этой кампании всегда получались в районе 22 часов.

А вот график для другой кампании. На нем прогноз более стабильный, однако фактически полученное число кликов ни разу не добралось до прогнозных значений.

За такими результатами скрывается третий подводный камень этого метода.

3. Данные аукциона — это тоже прогноз. И он не всегда точный. Точность зависит от многих факторов, например, от проработки семантики, от геотаргетинга и разбивки кампаний по регионам, от частотности запросов.

В кампании с последнего графика данные аукциона были не очень точны. Разобравшись в ситуации, мы увидели, что прогноз аукциона всегда был более оптимистичен, чем полученный результат. Это означает, что для многих ключевых фраз прогнозируемый объем трафика по их ставке оказывался выше, чем фактически получаемый.

Все эти подводные камни не означают, что алгоритм непригоден для использования. Просто эти факторы важно учитывать и правильно интерпретировать результаты прогноза.

Как же все-таки применять алгоритм

Вот некоторые рекомендации для работы с этим алгоритмом:

  1. Чем больше кликов получает кампания, тем больше корреляция CpTV и количества кликов и тем точнее будет результат прогноза. При достаточном количестве кликов можно прогнозировать не на неделю, а на день вперед. С учетом того, что аукцион динамический, такие прогнозы должны быть точнее.
  2. Запускайте прогноз несколько раз в течение дня, смотрите время, когда его результаты наиболее близки к фактическим. И именно в это время пробуйте использовать этот метод для оценки изменения ставок.
  3. Используйте такой прогноз для сравнения двух наборов ставок в один и тот же момент времени. Даже если этот прогноз будет не совсем точный, он позволит вам оценить, какие ставки лучше поставить сейчас при текущей конкурентной ситуации.
  4. Относитесь к этому прогнозу не как к способу точно оценить результат кампании. Это скорее возможность получить информацию для принятия решения об изменении ставок или способа управления ими.

Например, при тестировании нашего инструмента мы видели прогноз увеличения числа кликов на 200% при той же цене клика. Фактически же мы получали прирост на 100%. Что, конечно, меньше прогнозного значения, но тоже неплохой результат. Поэтому с таким прогнозом точно стоит попробовать поменять ставки. А вот если прогноз покажет отсутствие прироста числа кликов, тогда уже стоит задуматься, нужно ли менять ставки или безопаснее оставить все как есть.

Прогнозируем эффективность рекламы, используя данные аукциона Яндекс.

Директа

В апреле прошлого года в аукционе Директа произошли изменения. Я хочу рассказать о том, к чему привели эти изменения и как можно использовать новые данные с пользой.

Кратко напомню об изменениях, чтобы ввести в курс дела. Вместо стоимости позиций в интерфейсе теперь мы видим стоимости объемов трафика. Эти объемы трафика выражают, по сути, клики, которые мы можем получить, если будем участвовать в аукционе с указанными ставками, но клики эти выражены в условных единицах.

Обратим внимание, что в Мастере отчетов появилась новая метрика — средний объем трафика.               Чтобы понять, как она рассчитывается и что означает, вспомним другую привычную метрику — средняя позиция показа. Она считается так: суммируем все позиции, на которых показывалось ваше объявление, и делим на количество показов.

Формула средняя позиция

Чтобы понять, как считать средний объем трафика, давайте вспомним его физический смысл. По факту объемы трафика — это те же позиции, но обозначенные не номерами (1, 2, 3, 4), а кликабельностью.          При этом кликабельность позиции зависит от трафарета, в котором эта позиция находится (для этого они, в общем-то, и были введены). То есть первая позиция в каких-то трафаретах принесет вам больше трафика, чем в других. Вот примеры:

Итак, объем трафика — это некоторая величина, характеризующая каждую позицию, на которой показывается объявление. Тогда средний объем трафика — это сумма объемов трафика для каждой позиции показа, разделенная на число показов.

Формула средний объем трафика

Чтобы проверить это, можно сделать следующее:

  1. Взять любую ключевую фразу.
  2. Взять за некоторый период ее статистику, разбитую по дням.
  3. Разделить сумму объемов трафика по дням на сумму показов и сверить со средним объемом трафика за этот период. Они должны совпасть.

Вот пример таких расчетов:

Как строить прогноз результатов кампании, используя данные аукциона и статистику

Разобравшись с тем, что значит понятие объема трафика, попробуем понять, как можно его использовать.

Мы знаем, что объем трафика учитывает кликабельность различных позиций. Причем эта зависимость,
как утверждает Яндекс, линейная. Это означает, что позиция с объемом трафика 100 принесет вам в два раза больше кликов, чем позиция с объемом трафика 50.

На языке формул это записывается так:

формула для количества кликов

где TV (Traffic Volume) — объем трафика.

Здесь интересен коэффициент k, его можно вычислить так:

Формула коэффициента

Получается, что k — это количество кликов в одной единице объема трафика. Давайте так и назовем этот коэффициент для дальнейших расчетов.

Как посчитать CpTV? Это можно сделать по историческим данным. В Мастере отчетов по каждой ключевой фразе мы можем получить число кликов и средний объем трафика за некоторый период.

Пример из отчета

Для этого примера CpTV = 97 / 73,11 = 1,32.

Что еще важно знать о CpTV:

  1. Эта величина своя для каждой ключевой фразы.
  2. Это абсолютная величина, а не относительная. Она выражает число кликов в единице объема трафика за выбранный нами период. Понятно, что число кликов за месяц будет больше, чем число кликов за неделю. Это важно для дальнейших расчетов в статье.

Итак, мы посчитали CpTV для некоторой фразы. Тогда, используя предположение о линейной зависимости между объемом трафика и числом кликов, можно найти и количество кликов для любого объема трафика.

Возьмем некоторую ключевую фразу и информацию о ее аукционах. Добавим в таблицу с данными столбец «Число кликов для каждого объема трафика», рассчитанный по нашей формуле.

Таблица с данными 1

Так мы обогатили информацию об аукционе — теперь можно оценить, какое число кликов получит фраза с выбранной ставкой и какую цену мы фактически заплатим за каждый клик. Помним, что это число кликов соответствует периоду, за который мы считали CpTV (неделя в этом примере).

Но не будем останавливаться на этом. Во-первых, уже по этим данным можно посчитать,
сколько мы потратим денег в каждом случае. Для этого умножим списываемую цену на число кликов в каждой строке этой таблицы.

Таблица с данными 2

Во-вторых, зная конверсию ключевой фразы, можем посчитать число конверсий за период для каждого объема трафика. А зная расход — и CPA.

Таблица с данными 3

При этом в интерфейсе мы видим ограниченную информацию об аукционе: всего лишь пять отсечек.          А вот по API можно получить более полные данные, например:

Выгрузка данных из API

Таким образом, рассчитав такую табличку для всех ключевых фраз и зная ставки по ним, мы можем рассчитать суммарный прогноз результатов кампании для этого набора ставок.

Важно понимать, что если мы хотим получить прогноз, то и для расчетов нам нужно использовать прогнозные значения величин, в частности CpTV и CR. Причем прогноз CpTV нужно получить на такой период, на который нам нужен этот прогноз (так как эта величина абсолютная).

Простое решение — использовать статистические данные. Для CR это не очень хороший подход,          потому что по многим фразам статистических данных о конверсиях может просто не быть. Но способы прогнозирования CR неоднократно описывались в других статьях. Например, можно применять пулинг.

С CpTV же проще: для расчета этого показателя достаточно, чтобы по ключевой фразе были клики.          Поэтому можно использовать и исторические данные как прогноз. Чтобы его улучшить, можно применять методы прогнозирования временных рядов.

Как использовать этот алгоритм на практике

Еще раз кратко о том, что нужно, чтобы спрогнозировать результаты кампании на некоторый период вперед:

  1. Взять набор ставок для всех ключевых фраз кампании.
  2. Спрогнозировать значения CR и CpTV на этот период, используя накопленную статистику.
  3. Посчитать для каждой ключевой фразы, какой объем трафика мы получим при выбранной ставке и сколько кликов, расходов и конверсий соответствует этому объему.
  4. Просуммировать результаты по всем фразам и получить результат кампании.

Что это нам дает? Вот пример вопросов, на которые можно ответить с помощью этого алгоритма:

  1. Что я получу через неделю при текущих ставках? — Просто реализуем описанный выше алгоритм и смотрим на результат.
  2. Что будет, если я повышу ставки на 20%? — Считаем прогноз для текущих ставок, затем считаем прогноз для новых ставок (умноженных на 1,2) и смотрим результат. Решаем, имеет ли смысл увеличивать ставки. Если вы повысили ставки и через неделю хотите сравнить фактический результат с прогнозом, то в течение недели ставки нельзя менять.
  3. Какой результат я получу от инструмента автоматизации? — Необходимо эмулировать алгоритм работы инструмента и реализовать описанный выше алгоритм. Например, для бид-менеджера eLama мы сделали инструмент, позволяющий оценить эффект от применения стратегии «Максимальный трафик» в своих кампаниях.

Подводные камни, которые нужно знать

1. Алгоритм основан на предположении:

Формула предположение

Оно взято из объяснений Яндекса сути объемов трафика. Но по-хорошему, это необходимо подтвердить на практике.

Сделать это можно, проверив корреляцию величин Clicks и CpTV, поскольку мы хотим предсказывать количество кликов с помощью CpTV — количества кликов в одной единице объема трафика.

Количество кликов на одной и той же позиции зависит от спроса в целом на товар или услугу в этот день. Известно, что в дождливый день спрос на такси растет. И при этом кликабельность позиции с объемом трафика 100 всегда будет в два раза больше, чем у объема трафика 50. Если это условие выполняется, то наше предположение верно и алгоритм работает.

Рассмотрим на примере одной ключевой фразы. Возьмем исторические данные, разбитые по дням, посчитаем CpTV для каждого дня и посчитаем корреляцию с кликами. Графики для этих двух величин выглядят так:

Корреляция величин

Корреляция равна 0,93. Это довольно сильная линейная зависимость между двумя величинами.

Теперь возьмем больше ключевых фраз, посчитаем для каждой корреляцию между количеством кликов и CpTV и отобразим на графике зависимость между корреляцией и числом кликов по фразе.

Зависимости величин

Можно заметить, чем больше кликов по ключевой фразе, тем ближе значение корреляции к 1. Между тем именно фразы с большим числом кликов вносят самый весомый вклад в итоговый результат кампании.

Делаем вывод: CpTV и количество кликов действительно коррелируют между собой. Причем чем больше кликов, тем сильнее корреляция. Это значит, что наше предположение верно и объем трафика можно использовать в качестве коэффициента для расчетов (конечно же, надо учитывать, что есть некоторая погрешность).

2. Аукцион динамический. Ставки в аукционе постоянно меняются в зависимости от конкурентной ситуации в конкретный момент. Это означает, что в зависимости от времени, когда мы получаем информацию об аукционах, результат прогноза может меняться.

Например, зачастую ночью рекламодатели выключают свою рекламу, и в это время конкуренция в аукционе менее жесткая. И, запустив алгоритм ночью, мы можем получить более оптимистичный прогноз, чем сделав это днем, для одного и того же набора ставок, поскольку по тем же ставкам ночью мы, скорее всего, сможем получать больший объем трафика.

Мы провели эксперимент: в нескольких рекламных кампаниях каждые полчаса на текущих ставках запускали скрипт, реализующий описанный метод. График ниже отображает зависимость прогнозного числа кликов на неделю по некоторой кампании от времени запуска.

Результаты первой кампании

На этой кампании разница в прогнозном значении кликов в течение суток достигает практически 10 раз! Оранжевая линия — фактически полученное значение кликов через неделю после прогноза. Самые точные прогнозы для этой кампании всегда получались в районе 22 часов.

А вот график для другой кампании. На нем прогноз более стабильный, однако фактически полученное число кликов ни разу не добралось до прогнозных значений.

Результаты второй кампании

За такими результатами скрывается третий подводный камень этого метода.

3. Данные аукциона — это тоже прогноз. И он не всегда точный. Точность зависит от многих факторов, например, от проработки семантики, от геотаргетинга и разбивки кампаний по регионам, от частотности запросов.

В кампании с последнего графика данные аукциона были не очень точны. Разобравшись в ситуации, мы увидели, что прогноз аукциона всегда был более оптимистичен, чем полученный результат.
Это означает, что для многих ключевых фраз прогнозируемый объем трафика по их ставке оказывался выше, чем фактически получаемый.

Все эти подводные камни не означают, что алгоритм непригоден для использования. Просто эти факторы важно учитывать и правильно интерпретировать результаты прогноза.

Как же все-таки применять алгоритм

Вот некоторые рекомендации для работы с этим алгоритмом:

  1. Чем больше кликов получает кампания, тем больше корреляция CpTV и количества кликов и тем точнее будет результат прогноза. При достаточном количестве кликов можно прогнозировать не на неделю, а на день вперед. С учетом того, что аукцион динамический, такие прогнозы должны быть точнее.
  2. Запускайте прогноз несколько раз в течение дня, смотрите время, когда его результаты наиболее близки к фактическим. И именно в это время пробуйте использовать этот метод для оценки изменения ставок.
  3. Используйте такой прогноз для сравнения двух наборов ставок в один и тот же момент времени. Даже если этот прогноз будет не совсем точный, он позволит вам оценить, какие ставки лучше поставить сейчас при текущей конкурентной ситуации.
  4. Относитесь к этому прогнозу не как к способу точно оценить результат кампании. Это скорее возможность получить информацию для принятия решения об изменении ставок или способа управления ими.

Например, при тестировании нашего инструмента мы видели прогноз увеличения числа кликов на 200% при той же цене клика. Фактически же мы получали прирост на 100%. Что, конечно, меньше прогнозного значения, но тоже неплохой результат. Поэтому с таким прогнозом точно стоит попробовать поменять ставки. А вот если прогноз покажет отсутствие прироста числа кликов, тогда уже стоит задуматься,  нужно ли менять ставки или безопаснее оставить все как есть.