Читать онлайн «Контекстная реклама». Страница 34

Автор Андрей Иванов

Второй недостаток – случай, когда у компании есть «красивый» номер или бесплатная для абонентов линия с кодом 8-800, которую совершенно не хочется подменять на что-то менее привлекательное.

• Коды купонов и скидок

При таком способе оценки конверсии каждому посетителю предлагается уникальный код, который необходимо сообщить менеджеру, чтобы получить скидку на товары или услуги (рис. 106). Код содержит в зашифрованном виде информацию о рекламной кампании. Менеджер получает набор кодов от клиентов, успешно завершивших покупку, и по ним восстанавливает конверсию источников трафика на сайте. Технология тоже требует небольшой доработки сайта.

Рис. 106. Промокод как способ связать звонок с посещением сайта

Есть два технических метода работы с кодами: в одном случае код сам содержит информацию о посетителе, а в другом он является лишь ключом, уникальным номером сессии, хранящемся в базе данных аналитической системы. Второй метод позволяет получить больше данных, связав достижение цели с предыдущими действиями на сайте. Так, к примеру, работает система OpenStat. Аналогичная функциональность разработана в компании iConText и интегрирована со счетчиком Google Analytics.

• Измерение промежуточных шагов

Даже если пользователь не может приобрести продукт на сайте, по определенным действиям можно судить, заинтересовался ли он предложением.

Например, банки и автодилеры отслеживают конверсию посетителей, считая количество заполненных форм заявки на кредит или тест-драйв. Средний процент конверсии таких заявок в покупки обычно известен, поэтому можно вычислить среднюю прибыль от каждой и оценить ROI, не отслеживая судьбу каждой заявки.

Если и такого механизма нет, считают посещения страницы «Контакты» или общие метрики вовлечения: глубину просмотра или время, проведенное посетителем на сайте рекламодателя.

4.2.5. Три составляющие конверсии (правило «трех П»)

Конверсия – не просто свойство сайта. Желание посетителей покупать зависит от нескольких параметров. Перефразируя классическое правило «четырех P» для маркетинга (это мнемоническое правило для быстрого запоминания, что такое маркетинг: маркетинг – это рroduct [продукт], рrice [цена], рlace [распределение], рromotion [продвижение] – четыре P), можно перечислить три главные составляющие, от которых зависит величина конверсии:

1) продукт;

2) посетители;

3) предложение.

Такое вот мнемоническое правило «трех П» для запоминания ключевых факторов, от которых зависит конверсия.

Продукт – это то, что предлагает сайт. Товар, услуга или, например, онлайн-приложение – все это продукты. Состав и цена продукта обычно заранее заданы, формирование продуктовой линейки является отдельной большой задачей, которую мы не будем рассматривать в этой книге. Но и без специальных доказательств понятно, что разные продукты надо продавать по-разному.

Посетители – те люди, кому сайт продает. Посетители отличаются друг от друга регионом проживания, достатком и иными социально-демографическими параметрами. Даже соседи и соседки одного возраста могут иметь совершенно разные ожидания и желания.

В поисках товаров и услуг люди формулируют свои желания в форме поисковых запросов. Например, «купить ford focus в кредит». А текст рекламных объявлений позволяет разделять аудиторию по ожиданиям. Кто кликнет по объявлению «Самые выгодные условия по кредиту на автомобили Ford», ожидает увидеть интересные кредитные предложения. А кто откликнется на объявление «Последняя модель Ford Focus в максимальной комплектации, возможен кредит», скорее всего, больше интересуется именно характеристиками машины.

Предложение – это то, как продается продукт. Один и тот же продукт можно подать разными способами. Так, на базаре удачливее всех самый красноречивый и горластый продавец, убеждающий проходящих мимо покупателей в преимуществах своего товара. Интернет тоже своего рода базар, на котором каждый владелец сайта может разместить свое предложение. Обычно в распоряжении владельца сайта всего несколько секунд, чтобы завлечь, «остановить» зашедшего посетителя и получить шанс подробно рассказать о продукте.

Предложение в Интернете – это то, что пользователь видит на странице сайта, кликнув по рекламному объявлению.

Три составляющие работают не поодиночке. Содержание предложения полностью определяется продуктом, а стиль – аудиторией. Рекламные объявления должны отражать предложение: если пользователь заинтересовался текстом рекламы, он должен увидеть на сайте похожий заголовок, подтверждающий, что у владельца есть интересующий его продукт.

Чем лучше предложение подходит конкретному посетителю, тем выше вероятность конверсии. Именно поэтому рекомендуют увеличивать число рекламных объявлений и целевых страниц: так выше меткость попадания в аудиторию. Сегментируйте аудиторию и выбирайте для каждого сегмента самое привлекательное предложение. Не бойтесь увеличивать число целевых страниц на сайте, тщательно подбирая правильные соответствия с рекламными текстами. Это не лишние затраты, а инвестиции в эффективность рекламы.

К сожалению, не все следуют этому правилу. Например, до сих пор можно встретить рекламные объявления крупных операторов связи с предложениями выгодных тарифов, но ведущие на страницы новостей. Конечно, конверсия таких кампаний будет низкая; растерявшемуся пользователю придется вспоминать, что ему пообещали в рекламе, и терпеливо искать такое предложение на огромном сайте федерального оператора.

4.3. Инструменты веб-аналитики

Теперь, когда мы познакомились со всеми нужными метриками, можно сформулировать, что необходимо для качественной оценки эффективности контекстной рекламы.

Необходимо уметь:

• подсчитывать конверсию для каждого источника трафика;

• следить за поведением пользователей;

• сегментировать аудиторию сайта.

Для решения этих задач требуются специализированные инструменты. К счастью, удачные решения для веб-аналитики просты в настройке и совершенно бесплатны.

Инструментарий для анализа поведения пользователей в Интернете можно разделить на пять основных категорий.

• Инструменты для анализа потока кликов . Такие счетчики записывают всю доступную им информацию о посетителях, составляют список просмотренных ими страниц на сайтах, а также подсчитывают достижения целей. На основе этих данных получается сводка эффективности источников трафика, предоставляется анализ посещаемости страниц и другие отчеты по посетителям сайта. Google Analytics, Яндекс.Метрика и счетчик LiveInternet – примеры систем анализа потоков кликов.

• Инструменты для анализа поведения пользователей на странице . Наиболее популярными являются ClickTale и отечественный аналог WebVisor. С помощью этих инструментов можно узнать, куда смотрел пользователь на каждой странице сайта, каким элементам дизайна уделял внимание, прокручивал ли страницы и на что нажимал.

• Системы сбора отзывов пользователя . Лучший способ узнать, о чем думают пользователи сайта, – спросить у них самих. Причем необходимо опросить не только покупателей, но и тех, кто ушел с сайта несолоно хлебавши. Для решения этой задачи применяются специализированные опросники – программные решения для проведения опросов на сайте несложно найти в каталогах софта.

• Инструменты для тестирования вариантов страниц . Если вы не знаете, какой дизайн, текст или заголовок обеспечат наилучшую конверсию, – протестируйте все варианты. Провести эксперимент по выявлению самого эффективного можно с помощью Google Website Optimizer.

• Инструменты для сбора и анализа данных из социальных медиа . Это новое направление в веб-аналитике. Общение в социальных сетях стало привычным занятием многих интернет-пользователей. В разговорах с друзьями они непредвзято дают оценки товарам, услугам, компаниям, событиям, известным людям. Это поток данных, значение которых для бизнеса и политики невозможно переоценить. Успешных апробированных решений для выявления и оценки данных из социальных сетей еще нет, но, без сомнения, они появятся в ближайшем будущем.

Наиболее популярными являются инструменты для анализа потока кликов. Их вполне достаточно для решения большинства задач по оценке конверсии.

4.3.1. Системы анализа потока кликов

В начале 2000-х гг. анализ действий посетителей сайта выполнялся при помощи примитивных счетчиков, собирающих общие показатели об аудитории сайтов. Эти системы не могли удовлетворить потребности профессиональных интернет-маркетологов, поэтому появились дорогостоящие коммерческие системы веб-аналитики для крупных компаний (например, Omniture SiteCatalyst, приобретенная впоследствии корпорацией Adobe Systems). В 2005 г. компания Google произвела революцию на этом рынке, купив поставщика одной из таких систем Urchin Software и выпустив на ее основе бесплатный и доступный всем инструмент Google Analytics (рис. 107), ставший стандартом среди подобных систем.