تحليل تأثير الكلمات الرئيسية متعددة العلامات التجارية المشتركة

في السنوات الأخيرة ، ازداد تعقيد الحسابات والعملاء. نظرًا لأننا نوقع الشركات الكبيرة التي تعلن في حسابات متعددة لعلامات تجارية متعددة ، فمن المهم أن نراقب كيف تتفاعل هذه الحسابات مع بعضها البعض.

الوضع

لنفترض أن لدينا شركة X ، تمتلك العلامات التجارية 1 ، 2 ، و 3. تعلن كل من هذه العلامات التجارية في حساباتها الخاصة ، على كلمات رئيسية متشابهة (حتى في بعض الأحيان).

النتيجة المرجوة / الأسئلة الرئيسية

مع أي جزء مهم من التحليل ، من الجيد البدء بالنتيجة المرجوة وإدراج الأسئلة الرئيسية التي تهدف إلى الإجابة عليها. سيساعد هذا في تركيز تحليلك حتى تقل احتمالية ضياعك في الأعشاب الضارة.

في هذا السيناريو - نريد تفصيل ما يلي:

• هل تؤثر إحدى العلامات التجارية على تكلفة النقرة للعلامات التجارية الأخرى بمرور الوقت؟
• كم مرة نحن نخدم مرتين؟
• ما الكلمات الرئيسية المتداخلة؟
• كيف يتم مقارنة حصص الظهور الخاصة بهم؟
• هل تؤدي كلمات رئيسية معينة أداءً أفضل لأي علامة تجارية معينة؟

الحصول على البيانات

دعنا نتوقف قليلاً للتفكير في ما نحتاج إلى رؤيته بالضبط للإجابة على هذه الأسئلة.

نحن نعلم أننا بحاجة إلى تقرير الكلمات الرئيسية ، فلنبدأ من هناك. تشمل المقاييس أو الأقسام التي نحتاجها ما يلي:

1. مرات الظهور ، والنقرات ، والتكلفة ، والتحويلات - المقاييس الأساسية التي يمكننا استخدامها لحساب أشياء مثل تكلفة النقرة ، والتحويل النقدي ، وتكلفة التحويل ، وما إلى ذلك.
2. مقسمة إلى ربع - حتى نتمكن من رؤية الاتجاهات بمرور الوقت
3. نسبة الظهور - سنقوم أيضًا بسحب تقرير رؤى المزاد ، لكني أود تضمين نسبة ظهور الإعلان هنا أيضًا للتنقيب عن مستوى الكلمة الرئيسية

بعد ذلك ، سنقوم بسحب تقرير رؤى المزاد من Google Data Studio . بالنسبة لهذا التقرير ، سنقوم بسحب البيانات حسب الحملة ونطاق رؤية المزاد والشهر. المقاييس التي يجب تضمينها هي نسبة ظهور الإعلان ومعدل التداخل.

التلاعب بالبيانات

الآن يأتي الجزء الصعب (أو كما أحب أن أسميه - الجزء الممتع): معالجة البيانات بحيث تكون قابلة للاستخدام. لنبدأ ببيانات الكلمات الرئيسية.

بيانات الكلمات الرئيسية

يتم تسمية حملاتنا باستمرار (وهو ما أوصي به بشدة لأي حملات PPC) ، لذلك من السهل سحب العلامة التجارية التي تنتمي إليها كل حملة. في هذه الحالة ، اصطلاح التسمية هو Brand_Category_Network_Geo ، لذلك يمكننا استخدام إما نص إلى أعمدة أو LEFT () للحصول على اسم العلامة التجارية.

بعد ذلك ، انسخ الكلمات الرئيسية والعلامات التجارية إلى ورقة جديدة فقط ، وأزل التكرارات. سيعطيك هذا قائمة فريدة من الكلمات الرئيسية الموجودة داخل كل علامة تجارية. للحصول على عدد العلامات التجارية التي توجد بها كلمة رئيسية ، ما عليك سوى إجراء COUNTIF.

بعد ذلك ، نريد أن نكون قادرين على التعرف بسهولة على الكلمات الرئيسية الموجودة في كل من العلامات التجارية المحددة. أنا من أشد المعجبين بالتحقق من صحة البيانات لإنشاء قوائم منسدلة لتحديد العلامات التجارية بسهولة.

بالكلمات ، تقوم الصيغة بما يلي:

إذا كانت العلامة التجارية هي العلامة التجارية أ أو العلامة التجارية ب -> احسب عدد مرات الظهور في كل علامة تجارية. إذا كان هناك الآن يمكننا إنشاء عمود جديد في ورقة بيانات الكلمات الرئيسية الأصلية ، و VLOOKUP هذا العمود "التداخل" الجديد. الآن يمكننا بسهولة تحويل بياناتنا إلى محور.

بيانات رؤى المزاد

على غرار بيانات الكلمات الرئيسية ، سنبدأ بتحليل اسم العلامة التجارية من اسم الحملة. سهل بما فيه الكفاية!

نحتاج أيضًا إلى تصنيف كل مجال لرؤى المزاد لتحديد ما إذا كانت إحدى علاماتنا التجارية أم لا. للقيام بذلك ، نقوم بإنشاء قائمة بجميع المجالات الخاصة بنا وإجراء VLOOKUP.

لاحظ الإدخالات الفارغة ضمن Auction Insight - Domain: في الواجهة يظهر هذا على أنه "أنت" ، لذلك نقوم ببساطة بإعادة تسميته هنا.

الآن هذه البيانات سهلة أيضًا! فصاعدا!

جداول محورية قابلة للتنفيذ والعمل من خلال البيانات

في هذه المرحلة ، يمكننا البدء في التمحور ورسم البيانات للبحث عن أي اتجاهات مثيرة للاهتمام. هنا بضعة أمثلة.

هاتان الحملتان متماثلتان عبر علامتين تجاريتين. أحدهما لديه تكلفة نقرات أعلى ، ونسبة ظهور أعلى ، وتحويلات أقل.

دعنا نلقي نظرة على الرسم البياني لأفكار المزاد.

أولاً ، نريد تقسيم الحملة المعنية والعلامات التجارية الأخرى التي نمتلكها والمنافسين.

وجدنا أن نسبة ظهور الإعلان لدى المنافسين الآخرين ظلت ثابتة نسبيًا ، لذلك دعنا نرى ما إذا كانت هناك علامة تجارية معينة تتزايد.

اعتبارات مهمة أخرى

السياق هو الملك ، وهناك بعض الأشياء المهمة التي يجب التفكير فيها عند إجراء مقارنة مثل هذه. ضع في اعتبارك ما يلي:

• هل العلامات التجارية تتبع نفس أنواع التحويلات؟ يمكن أن يكون هذا عاملاً مهمًا قد تحتاج إلى إضافة شريحة إضافية له. قد تبدو إحدى العلامات التجارية وكأنها تحقق أداءً أفضل إلى حد كبير ، ولكنها ربما تتبع مجموعة من التحويلات الأقل قيمة (العملاء المحتملون مقابل المبيعات ، والتطبيقات مقابل المواضع ، وما إلى ذلك)
• هل المواقع مختلفة بشكل كبير؟ هل أحدهما يعمل على تحسين معدل التحويل والآخر ليس كذلك؟ انظر إلى الاختلافات في أطوال النماذج وعمليات سداد عربة التسوق وما إلى ذلك.
• اعتبارات الاستهداف الجغرافي - إذا كانت الحملات مقسمة حسب المنطقة الجغرافية ، فتأكد من البحث على مستوى الحملة لمراعاة هذه الاختلافات.
• مبادرات الشركة - قد يكون الطلب على إحدى العلامات التجارية أعلى من العلامات التجارية الأخرى ، مما يؤدي إلى زيادة الميزانية. على الرغم من أن هذه العلامة التجارية قد لا تمتلك أفضل CVR أو CPL ، فقد تكون هناك قرارات تجارية أخرى وراء تفضيلها.

ما الذي يمكنني التخلص منه؟

يجب أن تساعد قائمة الأسئلة التي قمنا بتجميعها في البداية في توجيه عناصر الإجراءات والوجبات السريعة. يجب أن تثير الأرقام الصعبة محادثة مع العميل (أو زملائك في الفريق ، إذا كنت في المنزل) ، مع بعض التركيز بشكل خاص على الاعتبارات المذكورة في القسم السابق.

ستكون توصيتي العامة على النحو التالي:

بالنسبة للعلامات التجارية التي ليس لديها أي سبب رئيسي لإعطاء الأفضلية لعلامة تجارية على الأخرى - فكر في تعزيز العلامة التجارية بمعدلات تحويل أفضل ، CPL ، وما إلى ذلك. مراقبة الأداء بمرور الوقت ، والتحقق ربما مرة واحدة كل ثلاثة أشهر. بمجرد إعداد التقارير ، يكون من السهل نسبيًا إعادة سحب البيانات وتفريغها ، ثم تحديث الجداول المحورية.

بالنسبة للعلامات التجارية التي لديها اختلافات كبيرة في مبادرات الشركة أو قيمة التحويل - اضبط وفقًا لهذه الشروط ، لكن التوصية بمراقبة الأداء وإعادة التحقق تظل كما هي.

هل تحتاج إلى مزيد من النصائح حول كيفية إدارة علامات تجارية متعددة؟ تحقق من هذا المقال من قبل PPC Hero Lara Lowery.