Анализ влияния мультибрендовых общих ключевых слов

В последние годы сложность учетной записи и клиента увеличилась. Поскольку мы подписываем контракты с крупными компаниями, которые размещают рекламу в нескольких учетных записях для нескольких брендов, важно следить за тем, как эти учетные записи взаимодействуют друг с другом.

Ситуация

Представим, что у нас есть компания X, которой принадлежат бренды 1, 2 и 3. Каждый из этих брендов размещает рекламу в своих собственных аккаунтах по похожим (иногда даже одним и тем же) ключевым словам.

Желаемый результат / ключевые вопросы

При проведении любого важного анализа рекомендуется начать с желаемого результата и перечислить ключевые вопросы, на которые вы хотите ответить. Это поможет сфокусировать анализ, чтобы вы с меньшей вероятностью заблудились в сорняках.

В этом сценарии мы хотим разбить следующее:

• Влияет ли один бренд со временем на CPC других?
• Как часто мы обслуживаем дважды?
• Какие ключевые слова пересекаются?
• Как сравнить их процент полученных показов?
• Эффективны ли определенные ключевые слова для какой-либо конкретной марки?

Получение данных

Давайте сделаем паузу, чтобы подумать, что именно нам нужно увидеть, чтобы ответить на эти вопросы.

Мы знаем, что нам нужен отчет по ключевым словам, поэтому начнем с него. Метрики или сегменты, которые нам нужны, включают:

1. Показы, клики, стоимость, конверсии - основные показатели, которые мы можем использовать для расчета таких вещей, как CPC, CVR, CPL и т. Д.
2. Сегментировано по кварталам, чтобы мы могли видеть тенденции с течением времени
3. Процент полученных показов - мы также возьмем отчет об аукционе, но я бы хотел включить сюда процент полученных показов, чтобы добраться до уровня ключевых слов.

Затем мы извлечем отчет об аукционах из Google Data Studio . Для этого отчета мы будем извлекать данные по кампаниям, доменам статистики аукционов и месяцам. Необходимо учитывать следующие показатели: процент полученных показов и частоту совпадения.

Управление данными

Теперь наступает сложная часть (или, как я люблю ее называть, забавная часть): манипулирование данными так, чтобы их можно было использовать. Начнем с данных ключевого слова.

Данные ключевого слова

Наши кампании имеют одинаковые названия (что я настоятельно рекомендую для любых кампаний PPC), поэтому легко определить, к какому бренду принадлежит каждая кампания. В этом случае соглашение об именовании - Brand_Category_Network_Geo, поэтому мы можем использовать либо текст в столбцы, либо LEFT (), чтобы получить название бренда.

Затем скопируйте ключевые слова и бренды только на новый лист и удалите дубликаты. Это даст вам уникальный список ключевых слов, существующих для каждого бренда. Чтобы подсчитать, в скольких брендах существует ключевое слово, просто введите СЧЁТЕСЛИ.

Затем мы хотим иметь возможность легко идентифицировать ключевые слова, которые существуют в обоих выбранных брендах. Я большой поклонник проверки данных, которая позволяет создавать раскрывающиеся меню для удобного выбора бренда.

На словах формула делает следующее:

Если это торговая марка A или Brand B -> подсчитайте количество появлений в каждой торговой марке. ЕСЛИ всего 2 вхождения, это означает, что есть перекрытие, и в этом столбце должно появиться «Да».

Теперь мы можем создать новый столбец в нашей исходной таблице данных по ключевым словам и выполнить ВПР для этого нового «перекрывающегося» столбца. Теперь мы можем легко изменить наши данные.

Данные статистики аукционов

Как и в случае с данными о ключевых словах, мы начнем с выделения названия бренда из названия кампании. Достаточно просто!

Нам также необходимо пометить каждый домен аналитики аукциона, чтобы определить, является он одним из наших брендов или нет. Для этого мы создаем список всех наших доменов и выполняем ВПР.

Обратите внимание на пустые записи в разделе Auction Insight - Домен: в интерфейсе это отображается как «Вы», поэтому мы просто поменяем его здесь.

Теперь эти данные также легко свернуть! Вперед!

Сводные таблицы с возможностью действия и работа с данными

На этом этапе мы можем начать сводить данные и строить графики для поиска любых интересных тенденций. Вот пара примеров.

Эти две кампании одинаковы для двух брендов. У одного выше CPC, выше процент полученных показов, но меньше конверсий.

Давайте посмотрим на график статистики аукционов.

Сначала мы хотим сегментировать кампанию, о которой идет речь, другие бренды, которыми мы владеем, и конкурентов.

Мы обнаружили, что доля полученных показов у ​​других конкурентов остается относительно стабильной, поэтому давайте посмотрим, есть ли у каких-либо конкретных брендов рост.

Другие важные соображения

Контекст - это король, и есть несколько важных моментов, о которых следует подумать при проведении такого сравнения, как это. Учтите следующее:

• Отслеживают ли бренды одни и те же типы конверсий? Это может быть важным фактором, для которого вам может потребоваться добавить дополнительный сегмент. Один бренд может выглядеть так, как будто он работает значительно лучше, но он может отслеживать кучу менее ценных конверсий (лиды против продаж, приложения против мест размещения и т. Д.)
• Веб-сайты кардинально отличаются? Один работает с оптимизацией коэффициента конверсии, а другой - нет? Обратите внимание на различия в длине форм, процессах оформления заказа и т. Д.
• Соображения по геотаргетингу - если кампании сегментированы по геотаргетингу, обязательно постарайтесь учесть эти различия на уровне кампании.
• Инициативы компании - один бренд может иметь более высокий спрос, чем другие, что приводит к увеличению бюджета. Несмотря на то, что у этого бренда может быть не лучший CVR или CPL, в пользу одного могут быть другие бизнес-решения.

Что я могу извлечь из этого?

Список вопросов, который мы составили в начале, должен помочь нам в выборе действий и выводов. Точные цифры должны вызвать разговор с клиентом (или вашими товарищами по команде, если вы находитесь дома), с некоторым акцентом, особенно на соображениях, упомянутых в предыдущем разделе.

Моя общая рекомендация была бы следующей:

Для брендов, у которых нет каких-либо серьезных причин отдавать предпочтение одному бренду перед другим - учитывая повышение уровня бренда с помощью лучших коэффициентов конверсии, CPL и т. Д. Следите за производительностью с течением времени, проверяя, возможно, раз в квартал. После того, как отчеты настроены, относительно легко повторно извлечь данные и выгрузить их, а затем обновить сводные таблицы.

Для брендов, у которых есть существенные различия в инициативах компании или ценности конверсии - настройте в соответствии с этими положениями, но рекомендации по отслеживанию эффективности и повторной проверке остаются прежними.

Нужны дополнительные советы о том, как управлять несколькими брендами? Ознакомьтесь с этой статьей героя контекстной рекламы Лары Лоури.