Учимся анализировать рекламную кампанию

25.12.2017

Друзья, доброго времени суток, мы Вам обещали этот пост ещё вчера, но решили дать более достоверную информацию и провели дополнительный анализ рекламы за декабрь, так сказать посвежее и поточнее.

Так, давайте по порядку, для тех кто не понял, кто мы такие, чем мы занимаемся, что это за данные, как они высчитываются и откуда мы берём значения и т.д.

Итак, мы SMM-агенство, которое занимается всякими телеграмными задачами, в первую очередь рекламой. Сегодня мы рассматриваем результаты наших закупов трафика для клиентов. После каждого размещения, мы собираем всю возможную статистику и начинаем насиловать Excel.

Немного цифр

  • Закуплено рекламы на 716 094 р за декабрь и ноябрь
  • Куплено 207 постов
  • Средняя стоимость поста 3500 р
  • Привлечено 30296 подп.
  • Средняя цена подписчика 23,63 р (36 постов еще ждут своей очереди)
Так получилось, что все каналы за эти два месяца это либо бизнес, либо криптовалюта, либо даркнет - три самых дорогих категории.

Начинаем считать

Изначально, при бронировании мест и планировании постинга, мы пользуемся таблицами-google, так проще контролировать работу команды, ничего нигде не пропадает, обновляется у всех одновременно в режиме реального времени. В таблицах у нас каждый канал находится на своей вкладке, каждая вкладка настроена так, чтоб импортировались все данные из неё в таблицу к заказчику, чтоб он мог видеть на каком этапе его проект, сколько подписчиков подписалось и пр. Заказчики не видят ход работы друг друга, а мы контролируем всех в одном месте. (Если кому интересно, импорт настроен с помощью функции ImportRange)

Вот так выглядит распределение по вкладкам:

А вот как выглядит наша заготовочка для таблиц контроля:

Думаю здесь объяснять ничего не нужно, всё доступно и понятно. Размещаем посты, следим за приходом, записываем все данные в табличку. Сразу скажу, это предварительная таблица. Единственный нюанс: если в один день выходит реклама в нескольких каналах сразу, то мы группируем их и считаем общий приход. Пример:

Далее мы расскажем как приблизительно высчитать сколько откуда пришло.

Рекламная кампания окончена, начинаем анализировать

Так, бывало такое, когда-то у нас выходило по 10 рекламных постов одновременно в разных каналах. И как при таком раскладе высчитать эффективность рекламы в том или ином канале? Вот на этом этапе придётся немного пошевелить мозгами, сразу хочу сказать, что гуманитариям будет сложновато, но мы не ракету в космос запускаем, поэтому разберётся каждый.

Начинаем с того, что составим таблицу следующего образца:

Если не видно, продублирую текстом: Канал, Цена, Приблизительное количество пришедших подписчиков, % просмотров рассматриваемого канала от общедневного, Просмотров поста, Подписчиков, Активность, Цена просмотра, Цена тысячи просмотров, Конверсия, Цена подписчика. Дополнительные поля: дата, пришло подписчиков (группированые)

Итак теперь по порядку:

  • Копируем каналы из гугл-таблиц в столбец Канал
  • Даты копируем в столбец с датами, приход в столбец Пришло, цены соответственно в Цены

Рассмотрим на примере рекламной кампании для нашего канала. Вот таблица из гугл-таблиц:

А вот, что мы скопировали в таблицы Excel

Обратите внимание, что на данном этапе мы не знаем сколько подписчиков пришло конкретно с каждого канала 4 декабря и 5 декабря, есть только общая картинка.

Итак приступаем к определению просмотров, для этого воспользуемся таким сервисом как Telemetr.me. Находим наш канал и заходим в раздел "Где рекламировался"

Открывается раздел с Вашими рекламными постами, берём и аккуратно переписываем все просмотры в столбец Просмотров

Вот, что у нас получилось:

Переходим к столбцу "Подписчиков". В идеале этот показатель записывается вручную на момент выхода поста, но если вы забыли это сделать, то эту цифру можно взять в том же телеметре, там есть график с количеством подписчиков по дням в "аналитике канала", с него и берём.

Данные достали, вот что у нас получилось

Теперь нам достаточно показателей, чтоб вычислить всё что нас интересует

  • Считаем активность, вовлечённость, кому как угодно. Формула:

Результат, сразу видно активные каналы:

  • Столбец % Просм. один из самых сложных к объяснению, но всё таки попробую доступно рассказать, сразу на примере. 30 ноября, пост вышел только в одном канале, и все подписчики, которые пришли по рекламе пришли на 100% с канала @money_black. Поэтому записываем в ячейку 100%. Так же поступаем с 2 декабря, 3 декабря, и 8 декабря.

4 декабря было 3 рекламы и теперь попытаемся определить сколько подписчиков откуда пришло. Допустим, что со всех этих каналов подписчики идут с одинаковой конверсией, в таком случае отталкиваться будем от просмотров. В общей сложности за день мы получили 22688 просмотров поста. Распределим их в процентном соотношении и запишем.

1626 просмотров это 7% от 22688, 1628 это тоже 7%, больше всего приходится на последний канал, 86%. Согласитесь, приход по подписчикам будет приблизительно такой же.

Заполняем столбец полностью по аналогии:

Теперь мы готовы приступить к вычислению подписчика для каждого канала. Здесь всё просто, умножаем общий приход за этот день, на % Просмотров.

Далее мы можем скрыть столбцы Дата и Пришло. Они нам больше не понадобятся. Считаем цену просмотра и цену тысячи просмотров (CPM). Этот показатель нам покажет завышена цена на рекламу или нет. Цена просмотра считается как цена поста/количество просмотров поста. Цену тысячи просмотров думаю не нужно объяснять как считать ;)

В табличке сразу же видно у кого завышена цена относительно остальных. Далее считаем конверсию, и стоимость подписчика.

Конверсия: количество пришедших/количество просмотров

Стоимость подписчика: цена поста/количество пришедших.

Всё посчитали и получаем:

Дальше включаем логику и начинаем анализировать. Давайте на примере третьей строки:

Код Дурова, довольно активный канал, цена за рекламу не завышена, но почему такой плохой результат? А я расскажу, мы брали экспериментальный пост, у них там есть такая штука как "Спонсор поста":

Людям было интересней почитать статью чем перейти на наш канал, поэтому посчитали увидели результат и сделали выводы. Больше такого формата посты мы брать не будем.

Приведение результатов исчислений к среднему значению

Данный анализ довольно грубый, так как показывает только приход на конкретно Ваш канал, по Вашему посту, но если сделать такой анализ для 5-10 разных каналов, то среднее значение будет наиболее точным. Если не поняли покажу на примере.

Смотрите какой разброс для каналов разных тематик, рекламировались абсолютно разные темы, мы вели учёт и теперь можем посчитать средние значения. А вот усреднённые результаты:

И с каждым новым размещением рекламы мы всё ближе к прогнозируемому числу подписчиков. А представьте, что у Вас была бы таблица каналов, в которой Вы можете наперёд предсказать приблизительно сколько подписчиков и по какой цене к Вам придёт, вот например такая:

Такая табличка у нас есть, и мы готовы поделиться ней с Вами, она будет в онлайн доступе и все данные будут постоянно обновляться, постепенно приходя к наиболее точным показателям.

Для доступа к табличке писать @e_drozdov.

Ну а на этом всё, сегодня поломал немного Ваши мозги, Ваш Запус