Сократить расходы на рекламу можно разными способами: поменять источник трафика, изменить подходы в креативах, оптимизировать лендинг и так далее. А еще можно предварительно оценить эффективность рекламной связки и не так сильно сливать бюджет на тестовые кампании.
В статье разбираемся, как проверить связку на эффективность и на что стоит обратить внимание при оценке результатов A/B-тестов (потому что без тестов никуда — это факт).
Как оценить эффективность связки
Для оценки связки веб-мастера обычно запускают небольшие тестовые кампании и на основе полученных данных оптимизируют РК. Из всех способов этот считается наиболее рабочим. Но эффективность кампаний можно оценить и предварительно, еще до запуска РК. Такие прогнозы бывают неточными, но все же помогают сократить затраты на A/B-тесты.
Чтобы дать предварительную оценку эффективности связки, арбитражникам нужно собрать несколько блоков с данными.
Анализ конкурентов
Нужно посмотреть, какие креативы используют другие арбитражники, какие каналы и форматы рекламы чаще запускают. Это поможет понять не только уровень конкуренции, но и определить наиболее выгодные связки, найти идеи для креативов и т. д.
Данные по конкурентам лучше заносить в отдельную таблицу. В блоках обязательно укажите источники трафика, используемые призывы к действию (CTA), качество сегментации аудитории, а также примерные ставки и рекламный бюджет, который покроет такую кампанию.
Оценка пересечения аудитории
Определите, насколько ваша аудитория пересекается с аудиторией конкурентов. Вы можете лить на один и тот же оффер, но таргетироваться на абсолютно разные сегменты аудитории.
Если пересечение ЦА минимальное, вам придется иначе оценивать связку и просто скопировать чужой подход не получится. Плюс нужно понимать: то, что отлично работает с одной аудиторией, может совершенно не подходить для другой. Поэтому второй шаг при анализе конкурентов — проверка пересечения аудиторий.
Сегментация аудитории и создание фокус-групп
Чтобы дать более точную оценку связке, все же придется запустить тестовые рекламные кампании. Но для этого лучше предварительно сегментировать ЦА по демографическим, поведенческим, психографическим и другим подобным признакам. Сегментированную аудиторию собираем в фокус-группы и уже для них создаем и запускаем тестовые кампании.
Такой подход поможет создать более точечные креативы и сократить затраты на A/B-тесты. Плюс это возможность сразу лить трафик на узкую аудиторию, что увеличит количество лидов на этапе тестов.
CTR-прогнозы
Проведите небольшое исследование и соберите данные по CTR для аналогичных кампаний. Фактически это еще один способ анализа конкурентов, но уже в более крупных масштабах. Некоторые арбитражники даже делают CPM- и CPC-прогнозы. Это помогает рассчитать предполагаемые затраты на тысячу показов и стоимость клика на основе огромной базы данных.
Чтобы провести CTR-, CPM- и CPC-прогнозы, нужно собрать данные по кампаниям и связкам и сегментировать их по нужным вам параметрам. Далее сопоставляете собранные данные с созданными вами кампаниями и связками.
Моделирование
Попробуйте дать задачу по моделированию искусственному интеллекту, например чату GPT. Он умеет прогнозировать результаты рекламных кампаний и может дать советы по улучшению креативов. Важно понимать, что прогнозы будут неточными, но они помогут вам примерно понимать, чего ждать от связки.
Если добавить конструкции с фразой «что если», вы можете спрогнозировать разные сценарии взаимодействия пользователей с вашей рекламой.
Классические метрики оценки связки
Эффективность рекламной связки можно проверить с помощью классических маркетинговых метрик:
- Коэффициент конверсии (CR). Он показывает процент пользователей, которые выполнили целевое действие по отношению к общему числу посетителей лендинга.
CR = (количество конверсий / общее количество посетителей) ∙ 100%
- Пожизненная ценность клиента (CLV, Customer Lifetime Value). Метрика оценивает совокупный доход, который арбитражник может получить от одного клиента за все время сотрудничества с ним.
CLV = средний доход от клиента за период ∙ среднее количество периодов взаимодействия
- Возврат инвестиций (ROI). Показатель измеряет уровень окупаемости рекламных кампаний.
ROI = (прибыль от инвестиций — затраты на инвестиции) / затраты на инвестиции ∙ 100%
- Показатель отказов (BR, Bounce Rate). Метрика отражает процент пользователей, которые покинули сайт после просмотра только одной страницы.
BR = (количество посетителей, покинувших сайт после просмотра одной страницы / общее количество посетителей) ∙ 100%
- Уровень вовлеченности (ER, Engagement Rate). Показатель отражает, насколько активно пользователи взаимодействуют с контентом (лайки, комментарии и т. д.).
ER = (суммарное количество взаимодействий / общее количество пользователей) ∙ 100%
Эти метрики также подходят и для анализа тестовых кампаний. Однако если вы загрузите в ChatGPT готовые связки и попросите спрогнозировать примерный CR или возможный ROI, искусственный интеллект поможет вам более точно оценить потенциальную эффективность ваших кампаний.
Вывод
Проверка эффективности рекламной связки позволяет сократить затраты на A/B-тесты и увеличить возможный доход с кампаний. Для предварительной оценки связки нужно будет собрать большой объем данных плюс запустить тестовые РК на фокус-группы. Однако такой подход поможет оптимизировать рекламный бюджет и сделать более точный прогноз эффективности рекламной связки.
