Читать онлайн «Интернет-маркетинг 3.0. Нет русской рулетке!». Страница 13

Директор по маркетингу фирмы «МИЭЛЬ» Михаил Лоскутов, перечисляя факторы, по которым компания выбирает ресурс для проведения рекламой кампании, в первую очередь называет направленность площадки, ее охват, а уж только затем цену размещения. Источники трафика при этом он называет в последнюю очередь. Болбас из «Атлант-М» еще более категорична: «Нас интересует имидж площадки, а не то, откуда приходят ее посетители».

Думается, комментарии здесь излишни. Хотя – так и слышится звук проворота барабана и щелчок взводимого курка. Но стоит ли класть палец на спусковой крючок?

Ладно, с «медийкой» разобрались. А что же в контекстной рекламе? Там дела тоже обстоят очень непросто. Но не будем голословны – в качестве примера расскажем об одной интересной контекстной рекламной кампании, проведенной нами не так давно. Для этого передаем слово Анне КАРАУЛОВОЙ, медиадиректору «Корпорации РБС».

Без преувеличения можно сказать, что за два с половиной года работы нашего агентства MediaGuru (рекламного агентства «Корпорации РБС») это был один из наиболее крупных, сложных и интересных клиентских проектов.

Что он представлял собой в 2009 году:

• размещение в «Яндекс. Директе» и «Бегуне»;

• 90 000 объявлений в семантическом ядре каждой системы;

• более 1 600 000 посетителей, перешедших в месяц на сайт клиента с двух систем контекстной рекламы (55 000 уникальных посетителей в сутки);

• средняя конверсия по трем показателям составляла около 6 %;

• средняя длительность пребывания на сайте – более 4 минут;

• средняя глубина просмотров за одну сессию – около 6 страниц;

• 2 176 494 349 показов рекламных объявлений только в «Яндекс. Директе».

Рис. 23. Динамика посещений

Впечатляет? Хотите узнать, как у нас это получилось?

Домен клиента был зарегистрирован в июле 2007 года. Сотрудничество с MediaGuru как с подрядчиком по проведению контекстных рекламных кампаний началось в марте 2009 года. Посещаемость сайта на март 2010 года составляла около 9 000 000 посетителей в месяц (данные LiveInternet).

Шло по стандартному для подобных сервисов сценарию: параллельно велись работы по наполнению сайта контентом и привлечение заинтересованной аудитории.

Основные каналы привлечения аудитории в 2009 году: поисковая оптимизация и контекстная реклама.

На сайте с самого начала стояли коды Google Analytics. В роли дополнительной системы статистики выступал LiveInternet.

• Количество переходов на сайт.

• Качество переходов: выполнение целей.

У нашего клиента был сервис, позволяющий посетителям интернета размещать бесплатные объявления. Таким сервисом пользуются или для того, чтобы самим разместить объявление, или для того, чтобы найти информацию, содержащуюся в размещенных объявлениях. Таким образом, основная целевая аудитория, на которую были направлены рекламные кампании, делилась на два больших сегмента:

• продавцы, размещающие объявления;

• покупатели, которые ищут информацию о товарах и услугах.

• 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.

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.

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.

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.