Analisi dell'impatto delle parole chiave condivise multimarca

Negli ultimi anni, la complessità di account e clienti è aumentata. Mentre firmiamo grandi aziende che fanno pubblicità in più account per più marchi, è importante tenere sotto controllo il modo in cui questi account interagiscono tra loro.

La situazione

Supponiamo di avere un'azienda X, che possiede i marchi 1,2 e 3. Ciascuno di questi marchi fa pubblicità nei propri account, su parole chiave simili (a volte anche le stesse).

Risultato desiderato/domande chiave

Con qualsiasi analisi importante, è una buona idea iniziare con il risultato desiderato ed elencare le domande chiave a cui si mira a rispondere. Questo ti aiuterà a focalizzare la tua analisi in modo da avere meno probabilità di perderti tra le erbacce.

In questo scenario, vogliamo una ripartizione di quanto segue:

• Un marchio ha un impatto sui CPC degli altri nel tempo?
• Quanto spesso facciamo il doppio servizio?
• Quali parole chiave si sovrappongono?
• Come si confrontano le loro quote impressioni?
• Alcune parole chiave hanno un rendimento migliore per un particolare marchio?

Ottenere i dati

Fermiamoci a pensare esattamente a cosa dobbiamo vedere per rispondere a queste domande.

Sappiamo che abbiamo bisogno di un rapporto sulle parole chiave, quindi cominciamo da lì. Le metriche o i segmenti di cui abbiamo bisogno includono:

1. Impressioni, clic, costo, conversioni: metriche di base che possiamo utilizzare per calcolare elementi come CPC, CVR, CPL, ecc.
2. Segmentato per trimestre, così possiamo vedere le tendenze nel tempo
3. Quota impressioni: genereremo anche un rapporto informativo sull'asta, ma mi piace includere anche la quota impressioni qui per scavare a livello di parola chiave

Successivamente, estrarremo un rapporto informativo sulle aste da Google Data Studio . Per questo rapporto, estrarremo i dati per campagna, dominio di informazioni sull'asta e mese. Le metriche da includere sono la quota impressioni e il tasso di sovrapposizione.

Manipolare i dati

Ora arriva la parte difficile (o come mi piace chiamarla – la parte divertente): manipolare i dati in modo che siano utilizzabili. Iniziamo con i dati delle parole chiave.

Dati delle parole chiave

Le nostre campagne sono denominate in modo coerente (cosa che consiglio vivamente per qualsiasi campagna PPC), quindi è facile individuare il marchio a cui appartiene ciascuna campagna. In questo caso, la convenzione di denominazione è Brand_Category_Network_Geo, quindi possiamo usare text-to-columns o LEFT() per prendere il nome del marchio.

Avanti, Copia le parole chiave e marchi solo per un nuovo foglio, e rimuovere i duplicati. Questo ti darà un elenco univoco di parole chiave che esistono all'interno di ciascun marchio. Per ottenere un conteggio di quanti marchi esiste una parola chiave, fai semplicemente un CONTA.SE.

Successivamente, vogliamo essere in grado di identificare facilmente le parole chiave che esistono in entrambi i marchi selezionati. Sono un grande fan della convalida dei dati per creare menu a discesa per una facile selezione del marchio.

In parole, la formula fa quanto segue:

Se la marca è marca A o marca B -> conta il numero di occorrenze in ciascuna marca. SE ci sono 2 occorrenze totali, significa che c'è sovrapposizione e "Sì" dovrebbe apparire in questa colonna.

Ora possiamo creare una nuova colonna nel nostro foglio dati della parola chiave originale e VLOOKUP questa nuova colonna "sovrapposta". Ora possiamo facilmente ruotare i nostri dati.

Dati statistici sulle aste

Analogamente ai dati delle parole chiave, inizieremo analizzando il nome del brand dal nome della campagna. Abbastanza facile!

Dobbiamo anche etichettare ogni dominio di informazioni sull'asta identificando se è uno dei nostri marchi o meno. Per fare ciò, creiamo un elenco di tutti i nostri domini ed eseguiamo un VLOOKUP.

Nota le voci vuote sotto Auction Insight – Domain: nell'interfaccia questo appare come “You”, quindi lo rinominiamo semplicemente qui.

Ora anche questi dati sono facili da girare! Avanti!

Tabelle pivot utilizzabili e elaborazione dei dati

A questo punto, possiamo iniziare a ruotare e rappresentare graficamente i dati per cercare eventuali tendenze interessanti. Qui ci sono un paio di esempi.

Queste due campagne sono le stesse per due marchi. Uno ha CPC più alti, una quota impressioni più elevata, ma conversioni inferiori.

Diamo un'occhiata al grafico degli approfondimenti sull'asta.

Innanzitutto vogliamo segmentare la campagna in questione, altri marchi di nostra proprietà e i concorrenti.

Scopriamo che la quota di impressioni di altri concorrenti è rimasta relativamente stabile, quindi vediamo se c'è un marchio specifico che sta aumentando.

Altre considerazioni importanti

Il contesto è re e ci sono alcune cose importanti a cui pensare quando si fa un confronto come questo. Considera quanto segue:

• I brand tengono traccia degli stessi tipi di conversioni? Questo può essere un fattore importante per il quale potrebbe essere necessario aggiungere un segmento aggiuntivo. Un marchio potrebbe sembrare che funzioni sostanzialmente meglio, ma potrebbe tenere traccia di un gruppo di conversioni meno preziose (lead vs vendite, applicazioni vs posizionamenti, ecc.)
• I siti web sono drasticamente diversi? Uno esegue l'ottimizzazione del tasso di conversione e l'altro no? Guarda le differenze nelle lunghezze dei moduli, nei processi di checkout del carrello e così via.
• Considerazioni sul targeting geografico : se le campagne sono segmentate per area geografica, assicurati di approfondire a livello di campagna per tenere conto di queste differenze.
• Iniziative aziendali : un marchio può avere una domanda maggiore rispetto agli altri, portando a un aumento del budget. Anche se questo marchio potrebbe non avere il miglior CVR o CPL, potrebbero esserci altre decisioni aziendali dietro il favorirne uno.

Cosa mi porto via da questo?

L'elenco di domande che abbiamo compilato all'inizio dovrebbe aiutare a guidare gli elementi di azione e le conclusioni. I numeri difficili dovrebbero innescare una conversazione con il cliente (oi tuoi compagni di squadra, se sei in casa), con una certa attenzione soprattutto alle considerazioni menzionate nella sezione precedente.

La mia raccomandazione generale sarebbe la seguente:

Per i marchi che non hanno alcun motivo importante per dare la preferenza a un marchio rispetto all'altro, considerando di potenziare il marchio con i migliori tassi di conversione, CPL e così via. Monitora le prestazioni nel tempo, controllando magari una volta al trimestre. Una volta impostati i report, è relativamente facile recuperare i dati e scaricarli, quindi aggiornare le tabelle pivot.

Per i marchi che hanno differenze significative nelle iniziative aziendali o nel valore di conversione, regolati in base a queste disposizioni, ma la raccomandazione di monitorare le prestazioni e ricontrollare rimane la stessa.

Hai bisogno di ulteriori suggerimenti su come gestire più marchi? Dai un'occhiata a questo articolo di PPC Hero Lara Lowery.