Определение эффективности интернет-рекламы.

Часто приходится слышать «У нас огромное количество статистических данных по посещаемости нашего сайта. Мы их постоянно анализируем и отслеживаем тренды. Честно говоря, я не вижу большой пользы от всех этих массивов с данными. Я не знаю, что с ними делать
 
Действительно, сейчас на рынке представлено большое количество статистических программ и сервисов, как платных, так и бесплатных, как русскоязычных, так и англоязычных. Но сами по себе данные не принесут никакой пользы. Представьте, вы вложили деньги в покупку баннера на главной странице сайта Майл.ру, например, за 200000 долл. или заказали продвижение сайта по запросу «оптимизация» в самой престижной компании за 10000 долл., например. Что волнует любого инвестора? «Когда я окуплю вложения и сколько прибыли я получу?»

Следует различать статистику посещений и аналитику. То, что вы видите прибавку в 1000 уникальных посетителей в сутки – это статистика, а весь анализ, который вы делаете с этой статистикой – это уже аналитика. Очень часто эти понятия смешивают и под веб-аналитикой подают банальные статистические отчеты.
Ассоциация веб-аналитики дает следующее определение веб-аналитики:
 
«Веб-аналитика – это оценка, сбор, анализ и отчеты по данным Интернета, которые нужны, чтобы понять, как используется Интернет, и оптимизировать это использование».
 
Хорошо, мы собрали информацию о посещении:
 
статистика посещаемости
 
Что нам может дать эта информация для оптимизации?
 
Ну да было 1111 уникальных посетителей в сутки, стало 1227. Рост есть.
 
Недавно проведенное исследование популярности счетчиков статистики в Рунете показало, что на более 30% сайтах не ведется какая-либо статистика вообще. Наиболее популярный счетчик – Рамблер ТОП, а система веб-аналитики Google Analytcis установлена лишь на 8% исследуемых сайтов. Это и понятно, многие считают веб-аналитику довольно бесцельным делом, однако в слово «бесцельный» часто вкладывают смысл слова «замысловатый», т.е. довольно мудреный, сложный и непонятный. Действительно количество доступных статистических данных часто пугает. Как их структурировать? Зачем? Ведь цифра в графе «Хиты» растет, значит все ОК.
 
Веб-аналитика дает ответ на простой вопрос – кто становится реальным покупателем или заказчиком? Как они пришли на сайт (по каким фразам, по какой рекламе, как часто ходили пока не купили, какие страницы отпугивают потенциальных покупателей и т.п.) Анализа обычных «хитов» тут недостаточно. На мой взгляд, одна из самых сложных задач в веб-аналитике – решить какого производителя и продукт выбрать применительно к своему бизнесу.
 
В России пока не очень развиты онлайн-продажи, да и к интернет-маркетингу до сих пор относятся с подозрением.
 
Опять же недавно в новостях портала SEONews.ru писали «Веб-студиям невыгодна реклама в сети». К такому выводу пришло профессиональное информационное издание в сфере ИТ-бизнеса ASTERA. Правда, я не очень понял доводы, например:
 
— Почему реклама в сети это только Яндекс.Директ?
— Даже если считать только директ, как именно его считать? Какое рекламное объявление, какие целевые страницы, проводится ли сплит-тестирование и т.п?
— Как считается эффективность сравнимой рекламы для веб-студий на радио и на ТВ? А почему не реклама на транспорте? Я недавно видел машину, где написано – «создание сайтов» и мобильный телефон указан.
 
Да и цены у всех разные, не только 150-200 тыс., недавно видел смету какого-то государственного сайта, по виду делал школьник, так смета была на сумму более 1 млн. рублей за разработку и дизайн сайта.
 
Ну не выгодно, значит не выгодно, пусть уходят с этого рынка. Поплачем, конечно, да успокоимся.
 
По-моему, все эти выводы делаются обычно без какого-либо анализа в принципе. Обычно анализ проводят, чтобы сделать какой-нибудь обоснованный вывод, а если вывода нет, то зачем анализ? Может я так серьезно к этому подхожу, т.к. часто раньше самому приходилось делать различные бизнес-планы и ТЭО, причем зачастую они делались уже под конкретные готовые выводы заказчика, под которые и подгонялся весь анализ. Согласитесь, если необходимо доказать вывод того, что сайты создавать вообще не выгодно, можно же заложить не 200000 руб. стоимость создания сайта, а 1 млн. руб. по какой-нибудь смете и все в порядке, тезис доказан. А можно взять в качестве исходных данных запрос в директе, например, «дизайн» или «сайт» и еще нагляднее доказать, что контекстная реклама не выгодна. Можно еще привести пример того, как какое-нибудь веб-агентство, запустило рекламную кампанию контекстной рекламы и понесло огромные убытки, но упустить, что у них тексты объявлений были написаны секретаршей на свидании с начальником.
 
Возможно, рекламное объявление этой секретарши сверх гениально, целевая страница сделана качественно и полностью релевантна поисковым запросам, которые оплачивает эта дизайн-студия, но все равно эффект низок и продажи не устраивают. Единственный способ отследить эффективность и является аналитика. Если говорить об оффлайн продажах, то нужна аналитика оффлайн-продаж, если об онлайн-продажах, то можно говорить о веб-аналитике. Причем при таком анализе необходимо:
 
— анализировать не только какого-нибудь конкретноый показатель в отдельности, но и в сравнении с другими показателями (и в динамике). Можно сравнить, например, количество посетителей со средним показателем отказов.
Например, Google Analytics позволяет такое сравнение показателей, что сильно облегчает весь проводимый анализ.
 
сравнительный анализ
 
— Сегментировать посетителей по определенному признаку.
 
А также анализировать тренды в каждый конкретный промежуток времени: запуск рекламной кампании, запуск ролика по радио, запуск ролика по ТВ, нанесение рекламы на автомобиль и т.п.

0 комментариев

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.