Читать книгу "Таргетированная реклама. Точно в яблочко - Сергей Щербаков"

2. Kairos («ВКонтакте»: https://vk.com/publickairos). Умеет и сегментацию делать, и расширенную статистику показывать. Но главное — умеет манипулировать ставками оплат без вашего участия (то есть лишает вас необходимости жить в рекламном кабинете). Попробовать можно.

3. Popsters для «ВКонтакте» (https://popsters.ru/), BuzzSumo для Facebook (http://buzzsumo.com/). Позволяют находить наиболее востребованный контент в нише. В рекламе это может быть полезно для отслеживания тех самых трендов, о которых я всю дорогу толкую. Находите самый вовлекающий пост конкурентов — делаете предположение, почему он работает, — используете в своем запуске.

Важно: не надо брать в работу все, что плохо лежит. Если бородатый мужик с обнаженным торсом хорошо кликается в теме газированных напитков, нет никаких логичных оснований использовать его для рекламы хипстерских носков (хотя бы потому, что клики не эквивалентны конверсиям).

3,5. Аналитические способности мозга. Настоятельно рекомендую вам книги по статистике, аналитике и социологии (например, «Голая статистика» Чарльза Уилана; «Здравый смысл врет» Дункана Уоттса, «Веб-аналитика на практике» Авинаша Кошика, «Бизнес-статистика» Эндрю Сигела, «Антихрупкость» Нассима Талеба — отличные экзепляры).

Иерархия тестирований

Просто двигайтесь по этому шаблону — и с вероятностью 90 % вы либо добьетесь эффективности, либо обнаружите, в чем заключается реальная проблема рекламной кампании.

1. Тестирование оффера. Десять дней (чтобы это психологически проще воспринималось, можно 7–14 дней). Как тестировать — вы уже знаете.

2. Тестирование тизеров и их элементов (в соотнесении с сегментами целевой аудитории):

• изображение;

• заголовки;

• описания;

• изображения с описаниями;

• форматы изображений.

Моя логика проста, как междометия младенца: пока вы не получаете кликов, вы вообще никакой статистической информации не получаете. Добейтесь реакции от пользователей, а потом уже углубляйтесь во все остальное.

Разумеется, тизеры показываются живым людям, а значит, они должны быть релевантны тому сегменту целевой аудитории, которому они адресованы. Здесь же тестируем сегменты целевой аудитории (более широко, нежели на первом шаге).

3. Тестирование настроек рекламного кабинета:

• цели;

• ставки оплат;

• дни недели.

4. Посадочная страница.

Ее можно начинать тестировать и раньше, если поведенческая аналитика намекает, что конверсиями здесь не пахнет. Если хотите углубиться — попробуйте прочитать You shoud test that Криса Говарда (на русский не переводилась). Кроме того, еще раз говорю вслух, что в качестве посадочной страницы может выступать сообщество, а значит, внутри него тоже стоит тестировать обложку, название и первые 5–10 постов.

5. Факторы внешнего мира.

Их тестировать не надо, да и как вы себе это представляете? Просто помните, что они могут иметь значение, и когда сталкиваетесь с очередным «необъяснимо, но факт» в результатах своих кампаний, увеличивайте количество факторов, которые учитываете во время анализа.

Резюмируем: тестирование, если разобраться по существу, — это просто жонглирование значимыми элементами до момента получения желаемого результата. Мы перебираем их в полуслепом режиме. Так вот, чтобы это имело смысл, важно, чтобы наиболее успешное объявление всегда находилось в ротации. Пока вы ищете, как бы еще «пробить потолок индифферентности», пусть объявление с лучшим CTR крутится до состояния статистической значимости (см. фрагмент ниже), пусть объявление, с которого состоялась продажа, потихоньку, но увеличивает охваты. В общем, не давайте своему рекламному кабинету простаивать. Разумеется, после того, как вам удастся найти более работоспособный вариант, перемещайте его в перманентную ротацию. Ну и так далее.

Реальные примеры логики тестирований (как это происходит в жизни) настоятельно рекомендую вам изучать по кейсам, которые мелькают на рынке, — у меня самого на сайте вывешено несколько десятков экземпляров.

Статистическая значимость тестов

Есть такой элементарный логический закон: увеличение количества целевых действий обратно пропорционально уменьшению коэффициента отклонения от средней величины. Перевожу на русский язык: если вы подбросите монетку один раз, вероятность того, что выпадет решка, довольно высока — один к двум (50 %). Если вы подбросите монетку два раза, вероятность того, что оба раза выпадет решка, уже будет один к четырем (25 %). Если три раза — один к девяти (11,1 %). Если четыре — один к 16 (6,25 %) и т. д. То есть чем больше раз вы подбрасываете монетку, тем меньше вероятность перекоса в какую угодно сторону. На десяти монетках, подброшенных в воздух, еще можно наткнуться на счастливые десять решек из десяти (такая вероятность равна 1 к 100), но вот на 10 000 такая вероятность практически ничтожна (1 к 100 000 000, или 0,0000001 %), и, скорее всего, с каждым новым броском результат будет приближаться к логичному 50 на 50. (Надеюсь, основную мысль вы уловили[7].)

К чему я это… В Сети время от времени мелькают принтскрины от «крутых» специалистов, которые хвастаются CTR кликов «ВКонтакте» где-нибудь на уровне 0,120 % или, допустим, вообще 5,300 % (что, безусловно, должно впечатлять), только вот на объемах 1–2 клика или, скажем, 100–500 показов (что, безусловно, должно вызывать недоумение) (рис. 4.3).

Рис. 4.3