Корректировки ставок в Яндекс Директ

Корректировки ставок в Яндекс Директ

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:

Корректировки ставок в Яндекс Директ

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:

Корректировки ставок в Яндекс Директ

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:

Корректировки ставок в Яндекс Директ

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.

admin administrator

Оставить ответ