Ознакомительная версия.
Время на сайте
Очень простой показатель в Метрике: как легко догадаться, он отображает, сколько времени человек провёл на сайте. Чем больше этот показатель, тем интереснее ему содержимое сайта. А это значит, что и посетитель целевой (иначе не стал бы изучать), и сайт интересный. Для лэндингов этот показатель должен быть не менее 40–50 секунд, для большого сайта – от 1,5–2 минут (с горячего трафика!). При этом нужно проверить, сколько было единичных визитов на сайт, длящихся несколько часов, – они всегда есть и значительно увеличивают среднее время, однако реальная статистика строится по большинству посещений.
В принципе, похож на время на сайте, но на самом деле это принципиально другой параметр: он отображает процент людей, которым сайт показался абсолютно неинтересным. Это те посетители, которые закрыли страницу в течение первых 15 секунд после открытия сайта. Чем меньше этот показатель – тем более целевой у тебя трафик. Для горячих ключевиков он должен быть не более 20 %.
Актуально для многостраничных сайтов: параметр отражает среднее количество просмотренных страниц за одно посещение. Это очень важный показатель, он также демонстрирует заинтересованность и вовлечённость посетителей. Если средний показатель больше двух страниц – это уже хорошо. Если среднее количество страниц больше пяти, но при этом заказов немного, – возможно, у сайта не очень понятная структура, и люди «мечутся» в поисках нужного с одной страницы на другую.
Не так важно, откуда посетители пришли во второй раз – с другого источника, по закладке в браузере или опять нажали на наше объявление в Директе спустя некоторое время. Но факт неоспорим: нецелевой посетитель с большой долей вероятности не окажется на нашем сайте во второй раз. Вот почему это важный показатель целевого трафика, и он должен быть на уровне от 10 % (это минимум). Есть различные сложные способы подсчёта, но сейчас не буду тебя запутывать. В Метрике переходи на вкладку «Отчёты → Стандартные отчёты → Источники→ Источники сводка» нажми на кнопку «сегментировать → источники→ первый источник → рекламная система→ Яндекс. Директ». Выбери сверху период за который хочешь посмотреть отчёт. В отчёте нажми на кнопку «метрики → базовыеметрики → посетители → применить». (Если сейчас не очень понятно, дождись следующей главы, в которой речь пойдёт о метрике, и там мы разберём методы построения подобныхо тчётов)
Именно на посетителей при этих параметрах и надо будет смотреть. Это число отражает количество вернувшихся людей, которые первый раз познакомились с вашим сайтом благодаря Яндекс. Директ.
И наконец, есть три главных показателя, по которым можно оценивать прибыль с рекламы: CPL (cost per leads), ROI (return on investment), PPV – прибыль на клик. Рассмотрим каждый подробно.
CPL (cost per leads) – цена одного обращения потенциального покупателя (сколько денег ты платишь за одного привлечённого заинтересованного покупателя). Основываясь на этом показателе, можно понять, насколько выгодна реклама в целом или каждая отдельная кампания. Его сложно привязать к конкретным ключевикам.
Формула расчёта CPL:
Расчёты:
Получили формулу: цена клика, делённая на конверсию, равна цене одного обращения, или лида. CV подставляется как десятичная дробь.
Зная этот показатель, а также конверсию отдела продаж (сколько поступивших обращений они «закрывают» на покупку) и чистую прибыль с одного клиента, легко подсчитать, прибыльна ли реклама и какова реальная прибыль с каждой продажи.
Однако это общий показатель: ведь с каждого ключевика своя статистика, и на самом деле большая часть ключевиков прибыли не приносит вообще, в то время как несколько «рабочих лошадок» постоянно тебя кормят. Ведение рекламной кампании в том и заключается, чтобы их выявить.
Для расчёта следующих показателей необходимо знать конверсию отдела продаж. (Если она составляет 25 %, то из четырёх обратившихся один точно делает заказ.) Обозначим её как CV2.
ROI (return on investment) – возврат инвестиций: показывает, сколько ты зарабатываешь с одного вложенного рубля:
В идеале ROI надо считать для каждого конкретного региона, кампании, ключевика. Тогда формула получается немного сложнее.
Расчёты:
где Q = средняя прибыль с одного заказа без вычета расходов на рекламу
Если ROI < 100 % – значит мы работаем «в минус». Если ROI = 100 %, доход равен расходам, и только при ROI > 100 % мы получаем прибыль.
Как следствие этой формулы получаем прямую зависимость дохода с одной продажи от конверсии сайта и отдела продаж, наценки на товар и цены за клик. Как видишь, никакого CTR здесь нет. Это не значит, что он не значим совсем, но его влияние на прибыль косвенное. Это легко доказать.
Казалось бы, чем он выше, тем ниже цена клика – тем выше ROI. Но мы помним, что высокий CTR не всегда положительно влияет на конверсию. И здесь каждый случай индивидуален, математической формулой описать их все не получится. А значит, нельзя точно утверждать, что при увеличении или снижении CTR прибыль всегда растёт или всегда падает. Из чего следует, что прямым образом на прибыль он не влияет (что и требовалось доказать).
Может показаться, что чем больше ROI, тем выше общая прибыль. Однако это не совсем так. Напомню: выводя следствие, я указал, что конверсии, цена клика и маржа напрямую влияют на прибыль с одной продажи. Последнее уточнение очень важно. Если ROI с ключевика – 1000 %, но мы имеем лишь две продажи в месяц, прибыль будет примерно в два раза ниже, чем если ROI с того же ключевика будет составлять 200 %, но продаж будет уже семь (любители математики легко посчитают пропорции). На количество продаж с ключевика напрямую влияет количество кликов по нему. А количество кликов напрямую зависит от стоимости клика. Чем выше цена клика, тем выше мы показываемся, следовательно, тем больше кликов. Из практики известно, что при увеличении ставки в X раз количество кликов вырастет в Y раз и X≠Y. То есть зависимость нелинейная. Получается, что при увеличении цены клика мы снижаем ROI (следует из формулы), но зачастую увеличиваем количество продаж.
У каждого ключевика есть свой потолок количества кликов в месяц, так как число показов по ним фиксированное (±10 %) и влиять мы на него не можем. Кроме ставки, на количество кликов влияет и само объявление – насколько оно интересно для пользователей. На это мы можем повлиять с помощью А/Б-тестов, помня, что может измениться и конверсия (подробнее об этом в главе про А/Б-тесты). Из всего этого следует, что для получения максимального эффекта от каждого ключевика необходимо найти для него наилучшее сочетание ставки, объявления, контента на сайте и стоимости товара. От качества сайта зависят конверсии, от ставки – количество кликов, от объявления – и то и другое. Цена товара также влияет на конверсии. При этом часто, поднимая цены, мы снижаем конверсии, но увеличиваем доход за счёт большей маржи.
Ознакомительная версия.
