В этой небольшой заметке я хочу обратить внимание специалистов по контекстной рекламе на то, что для анализа статистики ключевых слов исключительно удобна визуализация — Диаграмма рассеяния (Scatterplot).
(как построить см. например здесь)
Давайте рассмотрим участок Performace воронки. Она будет выглядеть у всех немножко по разному, но примерно так:
Подобное представление обычно порождает относительные показатели процентного перехода между этапами воронки, а так же показатели по отношению к затраченному бюджету (conversion rates и стоимость за что-нибудь).
Они являются отношением двух абсолютных величин и таким образом дают нам относительное представление «вытянутое» в одно измерение, без наглядного представления объемов этих абсолютных величин.
Но что если для каждой такой относительной величины не вычислять CR%, а строить Диаграмму рассеяния? Картина получится существенно более наглядной. Она сохраняет представление как об объемах так и о самих относительных величинах типа ctr, cpc, и т.д.
Для упрощения далее будем строить примеры лишь с показателями ctr%, cpc
Вот пример для CTR, за некоторый период
Каждая точка на картинке это ключевое слово. Вполне возможно что на вашем графике более четко будут выделяться кластеры запросов, например названия моделей товаров.
Такая картинка хорошо отражает распределение, на ней видны скученности в тех или иных областях, а так же если вы храните в таблице с данными про каждое ключевое слово еще и дополнительные теги, то та или иная группа слов м.б. отображена группой точек другого цвета и вы увидите ее расположение относительно других.
Аналогичный график для CPC
На этой картинке довольно легко выделить какие слова стоят дороже других, а какие генерируют больше всего кликов.
Подобная визуализация хороша для описанных выше показателей воронки, но не ограничивается ими. Так можно например рассмотреть полезные графики средней позиции показа ключевого слова к цене клика или придумать что-нибудь свое.
Замечу так же, что после того как вы построили например график impressions-clicks и увидели распределение, вы можете начать задавать вопросы по тем ключевым словам, которые достаточно сильно отклоняются от средних величин. Например, можно посмотреть почему у слов с умеренно небольшим количеством показов низкий CTR и, может быть, добавить минус слова или переписать текст объявления, или посмотреть выдающиеся слова с высоким CTR и большим объемом показов и попробовать найти еще подобные слова или закрепить успех другим источником трафика.
Может кому-нибудь идея окажется полезной. Пользуйтесь на здоровье.
(как построить см. например здесь)
Давайте рассмотрим участок Performace воронки. Она будет выглядеть у всех немножко по разному, но примерно так:
- показ рекламы
- клик по рекламе
- сеанс
- количество просмотренных страниц
- промежуточные конверсии
- целевое действие
Подобное представление обычно порождает относительные показатели процентного перехода между этапами воронки, а так же показатели по отношению к затраченному бюджету (conversion rates и стоимость за что-нибудь).
Они являются отношением двух абсолютных величин и таким образом дают нам относительное представление «вытянутое» в одно измерение, без наглядного представления объемов этих абсолютных величин.
Но что если для каждой такой относительной величины не вычислять CR%, а строить Диаграмму рассеяния? Картина получится существенно более наглядной. Она сохраняет представление как об объемах так и о самих относительных величинах типа ctr, cpc, и т.д.
Для упрощения далее будем строить примеры лишь с показателями ctr%, cpc
Вот пример для CTR, за некоторый период
Каждая точка на картинке это ключевое слово. Вполне возможно что на вашем графике более четко будут выделяться кластеры запросов, например названия моделей товаров.
Такая картинка хорошо отражает распределение, на ней видны скученности в тех или иных областях, а так же если вы храните в таблице с данными про каждое ключевое слово еще и дополнительные теги, то та или иная группа слов м.б. отображена группой точек другого цвета и вы увидите ее расположение относительно других.
Аналогичный график для CPC
На этой картинке довольно легко выделить какие слова стоят дороже других, а какие генерируют больше всего кликов.
Подобная визуализация хороша для описанных выше показателей воронки, но не ограничивается ими. Так можно например рассмотреть полезные графики средней позиции показа ключевого слова к цене клика или придумать что-нибудь свое.
Замечу так же, что после того как вы построили например график impressions-clicks и увидели распределение, вы можете начать задавать вопросы по тем ключевым словам, которые достаточно сильно отклоняются от средних величин. Например, можно посмотреть почему у слов с умеренно небольшим количеством показов низкий CTR и, может быть, добавить минус слова или переписать текст объявления, или посмотреть выдающиеся слова с высоким CTR и большим объемом показов и попробовать найти еще подобные слова или закрепить успех другим источником трафика.
Может кому-нибудь идея окажется полезной. Пользуйтесь на здоровье.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Используете ли вы Scatterplot диаграммы для анализа статистики ключевых слов и других критериев таргетинга?
0% Да использую, идея капитан очевидность0
50% Нет, но идея интересная, попробую2
25% Нет и не планирую1
25% Не определился1
Проголосовали 4 пользователя. Воздержались 3 пользователя.
