Оптимизация параметров поисковой рекламы Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

2. Носова Н.С. Лояльность клиентов, или Как удержать старых и привлечь новых клиентов / Н.С. Носова. - М.: «Дашков и К»; Саратов: ООО «Ан-лейс», 2012. - 192 с.

3. Хойер Д. Война за клиента. Лояльность раз и навсегда / Д. Хойер; пер. с англ. И.В. Гродель. - Минск: Попурри, 2010. - 112 с.

4. Бутчер С. Программы лояльности и клубы постоянных клиентов / С. Бутчер; пер. с англ. Е.В. Трибушной. - М.: Вильямс, 2004. - 271 с.

5. Schüller A.M. Kunden auf der Flucht? Wie Sie loyale Kunden gewinnen und halten / A.M. Schüller. - Zürich: Orell Füssli Verlag AG, 2011. - 207 s.

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ПОИСКОВОЙ РЕКЛАМЫ

© Никулин Д.Н.*

Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск

В данной статье рассмотрены проблемы оптимизации параметров кампаний поисковой рекламы. Проанализировано влияние отклика объявлений на рекламные затраты. Описаны принципы управления ставками с целью оптимизации цены клика и позиции объявления. Предложена методика анализа результатов A/B-тестирования для поиска вариантов с максимальными коэффициентами конверсии. Рассмотрена проблема выбора частотности запросов с учётом конверсионности и трудоёмкости разработки рекламной кампании. Поставлена задача оптимизации цены клика для максимизации чистой прибыли.

Важнейшим показателем эффективности поисковой рекламы является коэффициент возврата инвестиций ROI, который определяется как разница между прибылью profit и затратами на рекламу costs, по отношению затратам costs. Причём прибыль profit определяется как разница между выручкой и всеми расходами, кроме затрат на рекламу costs.

В поисковой рекламе оплата осуществляется за каждый клик (по модели CPC). Если выразить количество кликов nc через количество показов ni и отклик объявления CTR [1], то затраты:

costs = CPCCTRni / 100

При неизменном количестве показов (ni=const), затраты прямо пропорционально зависят от отклика объявления (рис. 1). Но необходимо учесть, что в поисковой рекламе цена клика зависит от CTR. При неизменной позиции объявления CTR -CPC = const. В таком случае оказывается, что затраты не зависят от CTR:

* Старший преподаватель кафедры Маркетинга и менеджмента.

costs = CPC-CTR-ni / 100 = constni / 100

Тем не менее, при повышении CTR количество кликов nc = CTR ni / 100 будет расти, т.е. при тех же затратах можно обеспечить большее количество посетителей. Это означает, что CTR объявления в поисковой рекламе в любом случае необходимо максимизировать. А позиция объявления будет повышаться с ростом произведения CTR -CPC (рис. 2).

Позиция объявления постоянно находится в движении в зависимости от ставок рекламодателей. Допустим, в аукционе участвуют только 3 рекламодателя. Введём обозначения для ставки за клик, цены клика, CTR и позиции и сведём их в табл. 1.

Для достижения оптимальных позиций и цен клика, рекламодатели могут управлять ставками и улучшать свои объявления для повышения отклика. В табл. 2 на трёх примерах показана зависимость позиции и цены клика объявления рекламодателя от соотношения произведения Ставка -CTR рекламодателя и конкурентов.

Рис.1 Рис.2

Таблица 1

Ставка Цена клика Отклик Позиция

Рекламодатель 1 С1 ц1 CTR1 И1

Рекламодатель 2 С2 ц2 CTR2 И2

Рекламодатель 3 Сз цз CTR3 Из

Таблица 2

Соотношение Ставка- CTR Соотношение позиций Цены клика

С1 - CTR1 < С2- CTR2 < Сз - CTR3 п1 < п2 < пз с2 < цз < сз С1 < ц2 < с2

С2-CTR2 < Сз - CTR3 < С1 - CTR1 п2 < пз < п1 сз < ц1 < с1 с2 < цз < сз

Сз - CIRs < С1 - CTR1 < С2- CTR2 пз < п1 < п2 с1 < ц2 < с2 сз < ц1 < с1

Цена клика рекламодателя цi находится между его ставкой сi и ставкой сконкурента, занимающего предыдущую снизу позицию: с^ < ц < с. Цена клика только лишь незначительно превышает ставку предыдущего конкурента i - 1, и может быть существенно ниже ставки с. Но, повышая свою

ставку, конкурент i - 1 может заставить рекламодателя i платить за клик максимальную цену (на уровне своей ставки), и тогда цг = ci [2]. Эта зависимость действует также, если регион кампании рекламодателя г включает регион кампании конкурента г - 1. Поскольку цены клика и позиции находятся в непрерывном движении, рекламодатель вынужден отслеживать и оптимизировать их постоянно в течение дня. В некоторые моменты ставку необходимо снижать во избежание слишком высокой цены. Но иногда ставку необходимо повышать для достижения необходимой позиции. Управление ставками целесообразно выполнять автоматически с помощью специальных компьютерных программ.

Если посетители не превращаются в покупателей, то затраты на их привлечение превращаются в убыток. Важным показателем поведения посетителей на сайте является коэффициент конверсии:

СЯ, % = достигнутые цели / посетители ■ 100

Всегда необходимо конкретизировать, о каких целях и конверсиях идёт речь. Допустим, на сайт привлечено 2000 посетителей; 500 из них достигли промежуточной цели (например, зарегистрировались, заполнили форму или позвонили в отдел продаж); и 100 чел достигли главной цели (приобрели товар). Тогда СЯ из посетителей в достижение промежуточной цели составляет 25 %, а СЯ из посетителей в достижение главной цели - только 5 %.

Коэффициент конверсии необходимо максимизировать путём сравнения эффективности различных вариантов методом Л/Б-тестирования. В качестве вариантов Л и Б обычно берутся значения одного из факторов, влияющих на достижение цели. Например, можно сравнивать эффективность работы менеджеров отдела продаж, либо конверсионность страниц сайта с разными дизайнами. В табл. 3 для вариантов А и В показаны количество достигнутых целей С и 1*21), количество недостигнутых целей 1 и С22) и общее количество посетителей, прошедших через каждый из вариантов (СЛ и ^Б). В табл. 3 также показаны общее количество достигнутых и недостигнутых целей (^щ и 1ндц) и общее количество посетителей п, прошедших через варианты Л и Б.

Таблица 3

Цель достигнута

да нет

Вариант Л 111 & СЛ =

Вариант Б 121 1122 1б =

Си = Сндц = N =

После сбора данных коэффициенты конверсии (СЯА, % = /п / /А■ 100; СЯВ, % =/21 //в-100) будут различаться, однако есть смысл ещё проверить статистическую значимость, оценить вероятность случайного получения этих различий.

Следует также вычислить теоретические частоты, соответствующие нулевой гипотезе. Процент посетителей сайта, которые увидели вариант A: fA / n = (fn + fi2) / Xfj. В таком же соотношении разделились бы между вариантами A и B и посетители, достигшие цели (при условии одинаковой эффективности вариантов A и B). Если сохранять неизменными суммы n, fA и количество посетителей, достигших цели = fn + f21, то при условии отсутствия случайности, ожидаемые частоты: fn = - fA / n; f21=fJW - fn; fi2 = fA - fn;

f22 = n - fA - f21.

При разработке мероприятий по повышению конверсии также важно учитывать влияние частотности запросов. На рис. 3 показана известная закономерность, имеющая общепринятое название «длинный хвост». По высокочастотным (ВЧ) запросам наблюдается высокая конкуренция, что приводит к повышению цены клика. Кроме того, ВЧ запросы обычно являются обобщёнными словосочетаниями с небольшим количеством слов. Тогда один и тот же запрос может соответствовать совершенно разным потребностям пользователей, а это понижает CTR объявлений и коэффициенты конверсии на сайте. Напротив, в низкочастотных (НЧ) запросах пользователи обычно более точно выражают свои потребности, что повышает CTR и CR таких запросов. Низкочастотных запросов очень много, конкуренция и цена по каждому из них в отдельности невысока, и реклама по таким запросам действительно эффективна.

Тем не менее, частотность запросов также является параметром для оптимизации. Ведь для каждого запроса придётся создавать отдельное объявление и специальную страницу landing page, на которую посетитель попадёт после клика по объявлению. Нетрудно представить трудоёмкость этой работы, если количество НЧ запросов измеряется тысячами. Конечно, эта проблема может быть отчасти решена приобретением специального программного обеспечения, позволяющего автоматизировать создание объявлений и страниц сайта на основе базы данных складской программы. Однако, настройка и обслуживание этой системы в любом случае не может быть выполнена без участия квалифицированных специалистов.

Накопленная статистика позволяет принимать обоснованные решения по оптимизации параметров рекламных кампаний. Например, при оценке максимально допустимой цены клика. Понятно, что не следует тратить на привлечение одного покупателя сумму, превышающую среднюю прибыль с одной продажи (p1). Если известна статистика по коэффициенту конверсии из посетителей в покупатели CR, %, то приблизительное количество кликов для привлечения одного покупателя nc1 = 100 / CR. Следовательно, цена за один клик не должна превышать значение CPCmax = p1 -CR / 100. При такой цене затраты на рекламу costs равны прибыли profit:

costs = nc -CPCmax = nc -p1 -CR / 100 profit = pi -количество покупателей = pi -nc -CR / 100

Затраты на рекламу зависят от цены клика прямо пропорционально (рис. 4). В то же время зависимость profit(CPC) является нелинейной. При небольших ценах клика пользователи редко видят объявление, посетителей на сайте немного и прибыль мала. При повышении цены клика до определённых значений объявление выходит на позиции, позволяющие охватить большую часть аудитории, и тогда прибыль резко растёт. Однако, дальнейшее повышение цены клика уже не приводит к значительному расширению охвата аудитории, и рост прибыли замедляется. Тогда разница profit-costs начинает снижаться, и при цене CPCmax достигает нуля. Дальнейшее её повышение приводит к убытку. Задача рекламодателя - периодически оптимизировать цену клика, максимизируя разницу profit-costs.

Запросы profit-costs

Рис.3 Рис.4

Список литературы:

1. Никулин, Д.Н. Эффективность интернет-рекламы // Торгово-экономические проблемы регионального бизнес-пространства: сборник материалов IX Международной научно-практической конференции, 22 апреля 2011 г. -Челябинск, 2011. - С. 77-79.

2. http://expect.ru/internet-marketing/cpc-i-ctr.html.

МАРКЕТИНГ КАК ВАЖНЕЙШАЯ ФУНКЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ В ПРЕДПРИЯТИЯХ ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

© Османова Х.О.*

Дагестанский государственный институт народного хозяйства, г. Махачкала

Специфика маркетинга в жилищном строительстве связана с особенностями самого производственного процесса отрасли. Во-первых, объекты жилищного строительства производятся непосредственно там, где они будут использоваться. Во-вторых, с развитием конкуренции

* Преподаватель кафедры «Финансы и кредит», кандидат экономических наук.