Analizarea impactului cuvintelor cheie partajate cu mai multe mărci

În ultimii ani, complexitatea contului și a clienților a crescut. Pe măsură ce semnăm companii mari care fac publicitate în mai multe conturi pentru mai multe mărci, este important să ținem un puls asupra modului în care aceste conturi interacționează între ele.

Situatia

Să presupunem că avem o Companie X, care deține mărcile 1, 2 și 3. Fiecare dintre aceste mărci face publicitate în propriile conturi, pe cuvinte cheie similare (uneori chiar aceleași).

Rezultatul dorit / Întrebări cheie

Cu orice analiză importantă, este o idee bună să începeți cu rezultatul dorit și să enumerați întrebările cheie la care doriți să răspundeți. Acest lucru vă va ajuta să vă concentrați analiza, astfel încât să aveți mai puține șanse să vă pierdeți în buruieni.

În acest scenariu, dorim o defalcare a următoarelor:

• O marcă afectează CPC-urile celorlalte de-a lungul timpului?
• Cât de des servim dublu?
• Ce cuvinte cheie se suprapun?
• Cum se compară cotele lor de impresii?
• Anumite cuvinte cheie au rezultate mai bune pentru o anumită marcă?

Obținerea datelor

Să ne oprim pentru a ne gândi exact la ceea ce trebuie să vedem pentru a răspunde la aceste întrebări.

Știm că avem nevoie de un raport de cuvinte cheie, așa că să începem de acolo. Valorile sau segmentele de care avem nevoie includ:

1. Afișări, clicuri, cost, conversii – valori de bază pe care le putem folosi pentru a calcula lucruri precum CPC, CVR, CPL etc.
2. Segmentat pe trimestru – astfel încât să putem vedea tendințele în timp
3. Procentajul de afișări – vom extrage și un raport de perspectivă pentru licitație, dar îmi place să includ și aici procentajul de afișări pentru a ajunge la un nivel de cuvânt cheie

În continuare, vom extrage un raport privind statisticile licitațiilor de la Google Data Studio . Pentru acest raport, vom extrage datele în funcție de campanie, domeniu de informații despre licitație și lună. Valorile care trebuie incluse sunt procentajul de afișări și rata de suprapunere.

Manipularea datelor

Acum vine partea dificilă (sau cum îmi place să o numesc – partea distractivă): manipularea datelor astfel încât să fie utilizabile. Să începem cu datele cuvintelor cheie.

Date despre cuvinte cheie

Campaniile noastre sunt numite în mod constant ( pe care am foarte recomanda pentru orice campanie PPC), astfel încât este ușor să se retragă care marca fiecare campanie aparține. În acest caz, convenția de denumire este Brand_Category_Network_Geo, așa că putem folosi fie text-to-colons, fie LEFT() pentru a prelua numele mărcii.

Apoi, copiați cuvintele cheie și mărci numai într-o foaie nouă și eliminați duplicatele. Acest lucru vă va oferi o listă unică de cuvinte cheie care există în cadrul fiecărei mărci. Pentru a obține o contorizare a numărului de mărci în care există un cuvânt cheie, pur și simplu faceți COUNTIF.

În continuare, dorim să putem identifica cu ușurință cuvintele cheie care există în ambele mărci selectate. Sunt un mare fan al validării datelor pentru a crea meniuri drop-down pentru selecții ușoare de mărci.

În cuvinte, formula face următoarele:

Dacă marca este fie Brand A, fie Brand B –> numărați numărul de apariții în fiecare marcă. DACĂ există 2 apariții în total, aceasta înseamnă că există o suprapunere, iar „Da” ar trebui să apară în această coloană.

Acum putem crea o nouă coloană în foaia noastră de date inițială a cuvintelor cheie și CĂUTARE VERT această nouă coloană „suprapunere”. Acum ne putem pivota cu ușurință datele.

Date despre licitații

În mod similar cu datele despre cuvinte cheie, vom începe prin a analiza numele mărcii din numele campaniei. Destul de usor!

De asemenea, trebuie să etichetăm fiecare domeniu de informații despre licitație, identificând dacă este unul dintre mărcile noastre sau nu. Pentru a face acest lucru, creăm o listă cu toate domeniile noastre și facem o CĂUTARE V.

Observați intrările goale sub Auction Insight – Domeniu: în interfață, acesta apare ca „Tu”, așa că pur și simplu îl reetichetăm aici.

Acum, aceste date sunt, de asemenea, ușor de pivotat! Mai departe!

Tabele pivot care pot fi acționate și prelucrarea datelor

În acest moment, putem începe să pivotăm și să graficăm datele pentru a căuta orice tendințe interesante. Iată câteva exemple.

Aceste două campanii sunt aceleași pentru două mărci. Unul are sume CPC mai mari, cotă de afișări mai mare, dar conversii mai mici.

Să aruncăm o privire la graficul cu informații despre licitație.

Mai întâi dorim să segmentăm campania în cauză, alte mărci pe care le deținem și concurenții.

Constatăm că procentajul de afișări al altor competitori a rămas relativ constant, așa că haideți să vedem dacă există vreo marcă specifică care crește.

Alte considerații importante

Contextul este regele și există câteva lucruri importante la care să te gândești atunci când faci o comparație precum aceasta. Luați în considerare următoarele:

• Mărcile urmăresc aceleași tipuri de conversii? Acesta poate fi un factor important pentru care poate fi necesar să adăugați un segment suplimentar. O marcă poate părea că are performanțe substanțial mai bune, dar poate urmări o mulțime de conversii mai puțin valoroase (clienți potențiali vs. vânzări, aplicații vs. destinații de plasare etc.)
• Sunt site-urile drastic diferite? Unul rulează optimizarea ratei de conversie, iar celălalt nu? Uitați-vă la diferențele de lungimi ale formularelor, procesele de achiziție în coș și așa mai departe.
• Considerații privind direcționarea geografică – dacă campaniile sunt segmentate în funcție de zone geografice, asigurați-vă că ați analizat la nivel de campanie pentru a ține seama de aceste diferențe.
• Inițiative ale companiei – o marcă poate avea o cerere mai mare decât celelalte, ceea ce duce la o creștere a bugetului. Chiar dacă acest brand poate să nu aibă cel mai bun CVR sau CPL, ar putea exista și alte decizii de afaceri în spatele favorizării unuia.

Ce iau din asta?

Lista de întrebări pe care am compilat-o la început ar trebui să ajute la determinarea elementelor de acțiune și a concluziilor. Numerele grele ar trebui să declanșeze o conversație cu clientul (sau cu colegii tăi, dacă ești în casă), concentrându-se mai ales pe considerentele menționate în secțiunea anterioară.

Recomandarea mea generală ar fi următoarea:

Pentru mărcile care nu au niciun motiv major să acorde preferință unei mărci în detrimentul celeilalte – luați în considerare creșterea mărcii cu rate de conversie mai bune, CPL și așa mai departe. Monitorizați performanța în timp, verificând poate o dată pe trimestru. Odată ce rapoartele sunt configurate, este relativ ușor să extrageți din nou datele și să le aruncați, apoi să reîmprospătați tabelele pivot.

Pentru mărcile care au diferențe semnificative în ceea ce privește inițiativele companiei sau valoarea de conversie – ajustați în conformitate cu aceste prevederi, dar recomandarea de a monitoriza performanța și de a verifica înapoi rămâne aceeași.

Aveți nevoie de mai multe sfaturi despre cum să gestionați mai multe mărci? Consultați acest articol al lui PPC Hero Lara Lowery.