Кристина Устиноваредактор CyberBrain

Объединение post-view и post-click. Для кого, зачем и как это работает

На рынке digital-аналитики существует тезис, что значимость объединения перфоманс и медийки преувеличена. В статье разбираемся, стоит ли вникать в этот вопрос или достаточно использовать исходные, разрозненные данные.

Для начала, считаете ли вы, что охватные кампании созданы ради охвата? А может ли медийная кампания влиять на продажи спустя год после ее размещения? Обсудим эти и другие вопросы ниже.

Что такое post-view и post-click?

Сначала условимся, что под post-view и post-click мы имеем в виду данные, которые можно получить по медийным и перфоманс кампаниям соответственно. Поставщиком perfomance данных мы будем считать веб-счетчик Яндекс Метрику (альтернатива - Google Analytics), медийных - трекер Adriver (альтернатива - Weborama). Дальше будем оперировать этими понятиями.

Кому нужно задаться вопросом объединения медийки и performance?

Проблема объединения post-view и post-click, очевидно, не возникает у тех бизнесов, которые используют только perfomance рекламу. Им для оценки эффективности кампаний будет вполне достаточно веб-счетчика и сквозной аналитики.

Трудности возникают тогда, когда в рамках одного запуска объединяются и медийные, и перфоманс размещения. Тогда маркетологам необходимо не просто одновременно отслеживать трафик по двум источникам, но также и выявлять степень их взаимного влияния друг на друга, чтобы по итогу оценивать результативность кампании в целом.

Что миф и что правда?

  • Охватные кампании созданы для охвата
Чтобы разобраться, миф это или правда, предлагаем задаться двумя вопросами.
  1. Какая конечная цель бизнеса: получить охваты или продажи?
  2. Достаточно ли знания только post-view данных, чтобы достичь цели, поставленной рекламодателем? Будут ли они итоговыми при принятии решения об оптимизации?

Обратимся к нашим реалиям: рынок трансформируется под давлением экономического кризиса и на текущий момент в России осталось не так много компаний, которые запускают рекламу исключительно ради повышения узнаваемости. Соотвественно, возникают сомнения, насколько эффективным можно считать подход некоторых агенств, которые до сих пор ограничиваются аналитикой исключительно охватных метрик. Ведь, как правило, и в особенности в 2022 году от любых маркетинговых размещений бизнесы хотят получать другого эффекта - повышения продаж.

Почему? Допустим, медийные инструменты хорошо закроют проблему недостаточности знания о новом продукте среди целевой аудитории. Тогда если мы считаем этот тезис верным, то по нашей логике такую кампанию можно считать успешной. Соответсвенно, при оптимизации рекламы мы будем отталкиваться от этих вводных.

Но что мы упускаем, если ориентируемся только на охватах? Количество конверсионных действий (сделок, лидов, тест-драйвов и прочих), либо совершенных, либо в перспективе будущих продаж. Возможна ситуация, когда в итоге рекламодатель получает высокие показатели по количеству приведенных уникальных пользователей на сайт или другую посадочную страницу и при этом не получает продаж.

Отсюда возвращаемся к вопросу, точно ли приведенные уникальные пользователи - это тот результат, который ожидал рекламодатель. Если нет, то такую кампанию следует считать успешной, а не наоборот, как в том случае, если мы анализируем только post-view данные. При таком подходе теряется возможность оценить не только результативность рекламы, но и качество пришедших пользователей, или степень их релевантности с эталонной аудиторией.

Итог следующий: будь то медийные или perfomance кампании, в большинстве случаях для оценки результативности недостаточно знания только об охватах. Важно знать, сколько конверсионных действий мы получили от любого вида размещений.

  • Оценивать эффективность нужно по медиаметрикам и поведению на сайте

С этим тезисом мы согласны. Оценка медиаметрик на сайте - это минимум для аналитики эффективности рекламных размещений. В идеале нужно включать промежуточные конверсии, которые соотносятся с основной бизнес-целью, чтобы контролировать процесс и вовремя принимать решения по оптимизации маркетингового бюджета. Для этого также можно усложнять метрики и применять совокупные, или гибридные (Average audience quality score, AQS).

  • Cookies умирают

Несмотря на тенденцию отказа digital от cookies, такие браузеры, как, например, Chrome и Яндекс Браузер до сих пор продолжают собирать данные о действиях пользователей в сети. Да, с разными ограничениями и на определенных условиях, но они доступны, и на них до сих пор строится весь digital.

С текущим уровнем доступности cookies можно работать, как минимум, до середины 2023 года. Так что у маркетологов точно есть время адаптировать свои методы или начать реализовывать новые инструменты для работы с аналитикой данных. К примеру, Stable ID.

  • Медийка влияет на пользователя спустя год

Здесь речь идет об окне атрибуции, или окне принятия решения о покупке. Если бизнес принимает решение на промежуточных или итоговых конверсиях, он не учитывает долгосрочное влияние медийных инструментов на принятие решения пользователем. Опять же, если задача - формирование имиджа или расширение знание о продукте, то при определенных условиях можно обойтись без связки post-view и post-click. Хотя он может прийти к конверсии спустя даже год после показа медийного размещения.

При любых вводных, чтобы проводить качественную аналитику, придется замерять business value в виде либо объема продаж, либо же тех конверсионных действий, которые смогут подсказать, что пользователь придет к покупке в будущем. Нужно понимать, на каких конверсиях и точках контакта стоит строить выводы об эффективности кампании. Именно поэтому нельзя умалять ценность объединения post-view и post-click.

Проблема объединения данных

На рынке существует две отдельные услуги по сбору либо perfomance, либо медийных данных. Поднимается вопрос, как объединить все ID пользователя и иметь полное представление о его пути от показа и до покупки или любого другого конверсионного действия.

Рассмотрим пример пути клиента. Что здесь важно понять? Веб-счетчик (либо Google Analytics, либо Яндекс Метрика) считывает действия пользователя, начиная с прямого касания клиента со страницей (в нашем случае - Яндекс / organic). Получается, что Google Analytics лишь часть клиентского пути, поскольку веб-счетчику недоступна информация о показе баннера. Adriver, в свою очередь, замеряет post-view данные, но может не обладать информацией с сайта.

Первое касание пользователя произошло через показ баннера, а не через прямой поисковый запрос, как показал бы веб-счетчик. Соответсвенно, на решение о покупке повлияли сразу несколько факторов: и медийка, и перфоманс. Но эти данные существуют в разных системах.

Базово не объединены между собой: пользовательское поведение на сайте замеряется в Яндекс Метрике, взаимодействия с медиаблоком - в Adriver. При отсутствии связки одного с другим маркетологи принимают неправильные решения по оптимизации рекламы, потому что имеют фрагментарные данные на руках. Соответственно, теряют бюджеты из-за недостаточного объема знаний о касаниях пользователя.

Как данные объединяются?

Итак, в примере ниже за медиаблок отвечает трекер Adriver, за perfomance - Google Analytics. В момент, когда пользователь переходит на сайт, ему присваивается два идентификатора: Client ID (Google Analytics) и Adriver uid. Как мы уже выяснили, базово они не объединены. Но если рекламодатель поставит код (пиксель) трекера к себе на сайт, то склейка post-view и post-click данных станет возможной.

Теперь при каждом посещении Adriver будет забирать к себе в систему пользовательский параметр от Google Analytics. В результате, на стороне трекера происходит процесс cookies sync в рамках одного и того же пользователя.

Что получается на выходе?

После объединения post-view и post-click маркетологи получают большой пласт данных. Это позволяет проводить глубокую сквозную аналитику от показа и до продаж, поскольку открывается широкий диапазон возможностей.

Резюме

Объединение post-view и post-click позволяет детальнее контролировать рекламные размещения и в дальнейшем принимать правильные решения по оптимизации. Такая связка в любом случае будет работать эффективнее, нежели разрозненные данные. Только объединенные данные дадут понять, насколько рентабельна та или иначе кампания, и удовлетворяют ли полученные результаты первоочередные задачи бизнеса.

Надеемся, нам удалось доказать, что недостаточно ориентироваться лишь на базовые метрики, чтобы кампании были эффективны. Это не про качественную аудиторию и, тем более, не про бизнес-результат.

поделиться:
Популярные статьи
статья 2 min read Модели атрибуции - что это и какая подойдет вашему бизнесу? Рассказываем, как с помощью атрибуции бизнес может избежать лишних расходов и кратко улучшить CPA.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
статья 4 min Узнай, как на самом деле работает атрибуция На этапе, когда сквозная аналитика уже собрана и упорядочена, данные нуждаются в оценке, а бюджет - в оптимизации. В чем смысл составлять отчеты по результатам кампании, если после ничего не менять и не перераспределять рекламный бюджет на основе полученных данных? Чтобы оптимизировать работу кампании, нужно проанализировать уникальный путь, который проходит пользователь до совершения конверсии.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
мифы 2 min read Мифы атрибуции. Причем здесь Post-View модель? Чтобы не быть голословными, обратимся к первоисточнику и определимся, что такое Post-View и с чем его едят.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
аналитическая статья 5 min read Data-driven атрибуция - как понять, кому нужна, а для кого это трата времени и сил Разберемся, кому для этих целей нужны сложные модели атрибуции, а кому достаточно классической модели Last Click.
Никита ЛисицынCEO CyberBrain
digital словарь 5 min Как эффективно работать с метрикой CPC? Рассказываем, на что влияет Cost-Per-Click, когда и где применяется и как можно улучшить результаты по рекламным кампаниям за счет комплексной аналитики.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
статья 3 min read Как метрики ROI, ROMI и ROAS связаны с прибылью Кратко и наглядно рассказываем об отличиях между метриками рентабельности как в маркетинге, так и бизнесе в целом.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
статья 5 min read ROPO-аналитика: какие проблемы решает и как эффективно пользоваться этими отчетами Узнайте, как реагировать на новые методы продаж и познакомиться с потребителем завтрашнего дня.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
digital словарь 1 min read CTR: на что влияет и как рассчитать? Насколько успешно выполнил свою задачу источник трафика? Узнаете, почему без Click-Through Rate трудно отследить результативность рекламы.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
статья 5 min read Stable ID как перспективный ответ на вызов cookieless эпохи Отказ мира от cookies заставил digital-рынок искать им не менее эффективную замену. Это перспективная технология, которая явно стоит вашего внимания, если вы заинтересованы в эффективной коммуникации с пользователями в разных точках продаж.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
digital словарь 1 min read ТВ атрибуция как перспективный инструмент O2O маркетинга Почему рекламодателям стоит идти в эту сторону? Рассказываем, как объединить телесмотрение, post-view и post-click данные с помощью методов, лежащих в основе ТВ атрибуции, в новой статье и на канале.
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
статья 2 min read Что происходит с Web+App атрибуцией в 2023 году? В предыдущих статьях мы рассказывали об объединении данных по взаимодействиям пользователя с медийными и performance кампаниями в один путь. Более того, затронули вопрос online-to-offline маркетинга и ТВ-атрибуции. Но что, если конечное ценное действие пользователь совершает не на сайте, а в мобильном приложении? Тогда для правильного распределения вклада в итоговую конверсию потребуется обогатить уже имеющийся блок знаний app-данными.
Николайстарший веб-аналитик CyberBrain
digital словарь 1 min read CPA и ее разновидности CPL и CPO Как рассчитать, кому будут полезны и в чем отличия маркетинговых метрик
Кристина Устиноваредактор CyberBrain
Подписывайтесь на канал Мониторим рынок из первоисточников и делимся краеугольными событиями IT и digital-рынков