Корректировки ставок в Яндекс Директ

Яндекс Директ дает возможность задавать корректировки ставок по времени суток, полу, возрасту, типу устройств и аудитории. В данной статье расскажу, какую логику я использую для определения корректирующих коэффициентов. Хотя в статье я рассказываю о корректировках ставок для Яндекс Директ, для Google AdWords логика будет абсолютно такой же.

 

Корректировка ставок по дням недели и времени суток

Так как у меня уже накоплена статистика по достижению цели «Форма заявки отправлена», то я беру фактические данные из Метрики. Если вы отслеживаете телефонные звонки, то необходимо учитывать, как заявки с сайта, так и звонки.

В Метрике захожу в стандартный отчет посещаемость, ставлю период 1 квартал и фильтры: источник Яндекс Директ и только те визиты, в которых была достигнута цель «Форма отправлена». Выгружаю полученные данные в Excel таблицу.

Затем захожу в отчет «посещаемость по времени суток» и строю таблицу с теми же параметрами: последний квартал, источник Яндекс Директ и фильтр на тех, кто оставил заявку. Также выгружаю данные в Excel.

В первой таблице, полученной из графика посещаемости расставляю для каждой даты день недели и делаю сводную таблицу. Таким образом я получаю количество обращений по дням недели.

Дальше я нахожу среднее значение и относительно него получаю коэффициенты для каждого дня недели. Затем округляю полученное число до одного знака после запятой. Пример выглядит так:

Формулы: =B2/C9 и =ОКРУГЛ(C2,1)

 

По времени суток я делаю тоже самое. Нахожу среднее и задаю коэффициенты в зависимости от среднего значения. Пример:

Формулы: =B2/C26 и =ОКРУГЛ(C2,1)

 

После получения отдельных коэффициентов, я их свожу в одну таблицу, перемножив коэффициент времени суток на коэффициент дня недели и округлив до одного знака после запятой. Таким образом получаю матрицу для корректировки ставок:

Формула — =ОКРУГЛ($B$3*C2,1)

В Директ Коммандере я выбираю нужные кампании, для которых хочу применить корректировки ставок и задаю их в соответствии с таблицей.

 

Корректировки ставок по полу и возрасту для Яндекс Директ

При наличии достаточного количества конверсий, например, больше 100 в месяц, в Яндекс Метрике я выбираю отчет Посетители -> Демография  -> Пол. Выбираю диапазон дат последний квартал и задаю фильтры. Источник данных «Последний источник: Яндекс Директ» и сегмент для сравнения с такими же параметрами, но добавила фильтр для тех, кто отправил заявку.

Выгружаю данные таблицы в Excel.

Проверяю конверсию в среднем и отдельно для мужчин и женщин и процент женщин и мужчин в общем трафике. В моем примере, я получила следующие данные.

67% женщин принесли 61% от общего количества заявок, а 33% мужчин 39% от всех заявок. Мужчины на 30% охотнее оставляют заявки, чем женщины. И, если бы, весь объем трафика пришелся бы на мужчин, то компания бы получила на 19% больше заявок при том же объеме трафика. А если бы все посетители были бы женщинами, то компания бы получила на 9% заявок меньше.

После этого проверяю пользователи какого возраста с наибольшей вероятностью оставляют заявки. Выгружаю информацию из Яндекс Метрики таким же способом, как и по полу и дальше работаю с Excel.

Смотрю конверсию для каждой возрастной группы и сравниваю со средней конверсией. Дальше нахожу процент каждой возрастной группы в общем объеме трафика и процент каждой возрастной группы для тех, кто оставил заявку в общем объеме трафика тех, кто оставил заявку. Звучит сложно, выглядит так:

Возраст	Визиты		Доля тех, кто отправил заявку	% от общего трафика	% от тех, кто отправил заявку
Итого и средние	15543	239	1.54%	100%	100%
младше 18 лет	607	6	6/607*100%=0.99%	607/15543*100%=4%	6/239*100%=3%
18‑24 года	2269	20	0.88%	15%	8%
25‑34 года	4500	86	1.91%	29%	36%
35‑44 года	1921	35	1.82%	12%	15%
45 лет и старше	6246	92	1.47%	40%	38%

 

После этого я применяю коэффициент конверсии каждой возрастной группы к общему объему трафика. И сравниваю количество потенциально возможных обращений при данном уровне конверсии. Получаю такие данные:

Возраст	Визиты		Доля тех, кто отправил заявку	Если все как <18	Если все как 18-24	Если все как 25-34	Если все как 35-44	Если все как >45	Корректировки	Округ
Итого и средние	15543	239	1.54%	154	137	297	283	229	1.00	1.00
младше 18 лет	607	6	0.99%	6	5	12	11	9	0.64	0.60
18‑24 года	2269	20	0.88%	22	20	43	41	33	0.57	0.60
25‑34 года	4500	86	1.91%	44	40	86	82	66	1.24	1.20
35‑44 года	1921	35	1.82%	19	17	37	35	28	1.18	1.20
45 лет и старше	6246	92	1.47%	62	55	119	114	92	0.96	1.00

 

В моем случае, я знаю, что мне совершенно не нужна студенческая аудитория, поэтому возраст до 18 и 18-24 я предпочитаю отключить совсем.

Дальше я соединяю корректировки ставок по полу и возрасту вместе и получаю итоговые корректировки ставок.

Возраст		Пол
		женский	мужской
		0.9	1.2
младше 18 лет	0.60	-1.00	-1
18‑24 года	0.60	-1.00	-1
25‑34 года	1.20	1.10	1.4
35‑44 года	1.20	1.10	1.4
45 лет и старше	1.00	0.90	1.2

 

То есть, для возраста до 24 лет показы рекламы отключаю. Для Женщин 25-34 добавляю корректировку ставок +10%, для мужчин того же возраста +40% и так далее. Эти данные я заношу в нужные кампании через Директ Коммандер.