Всім привіт! Мене звати Яна Ляшенко. Я – Google-логіст. І в сьогоднішньому відео я покажу один із кейсів команди, але я думаю цей кейс буде цікавим більш таким занудним задротам, які люблять покопатися в аналітиці і зрозуміти чому Перформанс працює так або не інакше. Або сообразители, можливо, знайдуть для себе нові інсайти. Це буде зовсім інший формат кейсу, не буду показувати який офігенно класний результат зробили. А як ще, давайте так, аргументовано пояснити що ті речі, які робить спеціаліст в акаунті – вони не просто тест аби яка-небудь рандомна гіпотеза, а вони мають підґрунтя під собою.
Плюс це буде ще один акаунт який буде доводити що не все в акаунтах випадковість. Тому що в автозапчастинах деякі спеціалісти вважають що результат який робиться він випадковий. У тих у кого класно він відбувається і, в основному, заслуга – це просто сезонності. Тут будемо показувати як це все корелює, залежить.
Період, який розглядається
Тож я хочу показати, акцентувати період, буду там, в основному, зрівнювати це п’яте десь до сюди період. Це якраз період коли воно більш-менш устаканилося після перших тестів. Дата старту в нас 17-те число, це момент включення нових наших кампаній, введення основних коригувань – це дата від якої почався супровід, 17-те число.
Які покупки фіксувалися для статистики
У нас тут фіксуються покупки, причому досить цікаво які саме покупки. В нас до цього, до нашого періоду в основному фіксувалася четверта аналітика, purchase, яка включала в себе і дві цілі: замовлення через корзину і покупку в один клік. Тому що і там і там є гарний відсоток замовлень, тобто вона об’єднувала ці конверсії. Але я саме в цьому відео покажу в чому саме недолік використання цієї конверсії четвертої аналітики, чому все-таки вона гірша ніж тег покупка. І що в кінцевому випадку навіть на цих видозмінених начебто моделях атрибуції, як це навіть на покупку з четвертої позитивно впливає. Тому що далі ми окремо налаштували покупку через корзину, покупку в один клік спеціально щоб їх розділити, фіксувати їх окремо. РВК для них обох доступне (РВК – це розширене відстеження конверсій).
Короткий огляд періодів роботи клієнта і супроводу
Що ми тут будемо? Я оце все зараз буду показувати, щоб ви не думали що я щось там намалювала в циферках. Це загальна вартість ціни за конверсії 2,76К за цей весь період. Ми бачимо ось оцей період він більш-менш стабільний у клієнта. Правильно? Можна сказати що десь до цієї точки навіть конверсія особливо не провалювалась. Тут видно що основна середня цільова ціна за конверсію 136, 113, 125, 100, буває, гривень. Ось отут клієнт пробував щось робити самостійно. Тут повністю якась нерозберіха була йшла. І ось дата старту.
Отут ми спробували запуститися. Видно що ціна за конверсію приблизно схожа з цією. Конверсій трішки більше ніж було це в оцих періодах початкових, в штучках. Зробили простріл певний, який вдався нам неефективно, як тут видно. Тут було 45 тих самих purchase, яких, до речі, було і тут 44, але значно зараз тут дешевше. Тут також простріл є, і тут зараз все підрівнялося, тут буде все чудово. До речі, оцих перчейзів, сейлів, які ви зараз тут бачите 50 – це прямо рівно кількість рівних конверсій, а не ось оці половинчаті конверсії, які були раніше. Це половинчаті конверсії не тега покупки, а четвертої аналітики. Зараз поясню в чому проблема була саме цих половинчатих конверсій.
Ефект від роботи четвертої аналітики
Базовий аналіз я покажу на ефекті від роботи саме оцієї четвертої аналітики, тому що це єдина ціль яка існувала із місяця в місяць. Вона у мене зафіксована в стовпчику «Всі конверсії». Періоди, ось дивіться – 15.05-16.06, отут 17.06-19.07. 19.07 навіть мені не варто, мабуть, брати. 19 – ще не завершений період. Ось давайте поглянемо на цю всю історію, зараз хвилинку.
Так, десь «All Conversions» наш. У мене тут є оцей purchase, на ньому будемо базуватися. Покажу що тут ріст значно може бути навіть більше і навіть ціна за конверсію значно дешевше тут вийшла. Де наші покупки? Покупка в один клік, вона перероблена, до речі. Вона поправлена коректно відпрацьовувати. Ну і Тег покупка який тут працював.
Тому якщо їх просумувати – приблизно сума може бути там трішки більшою ніж ця, але в реальності у клієнта була зовсім інша кількість замовлень. Тобто конверсій там грязних було більше по факту, чистових там десь до 1,5 тисячі, щось типу такого було. Це на момент до 14 липня. А це я показую до 18-го. Це я показую загалом як це все на картинку впливає. Зараз буду пояснювати.
Тож, задача яка була? По-перше – налаштувати розширене, Тег покупка, щоб там коректно передавались, дати більше начинки самому Перформансу, стабілізувати історію ось оцю пригання. Тому що це пригання в результатах воно почалося до нашої роботи. Тобто, це пригання вже усвідомлене, правильно? Для того щоб пробити ось оці всі речі. Загалом ось отут це все пригання воно не обумовлене чимось коректним. Навіть тут 12 конверсій цих самих. Ціна за конверсію злітала дуже сильно і такі ось пригання почалися ось тут.
В чому причина цих пригань? Їх може бути досить багато. Недостатнє, хоча тут кліків досить багато, машинне моделювання, яке некоректно працює саме на цьому проекті. Можливо тут ще сама четверта аналітика, її зараз постійно стараються допилити зі сторони Гугла і вона може давати збої. Плюс не зовсім вона коректна для більшості акаунтів в плані відслідковування і масштабування результату. Як це можна перевірити що це дійсно так?
Я сформувала ось такий звіт в редакторі звітів. Взяла просто «Дія конверсія», Ідентифікатор самої позиції, по дням розбила, взяла всі конвершени для того щоб відфільтрувати далі лише перчейзи. Це ціль четвертої аналітики просто purchase тут є, Item ID і ось розбивка по дням, з 15 травня щось типу такого. Ось у мене є період зрівняння тут 17.06-18.07 я зрівнюю 15.05-14.06. Ось приблизно такий період я просто взяла для зрівняння. Це по purchase, я хочу показати по purchase, тому що по покупці цього особливо не буде видно, але я покажу наскільки вона, навіть, позитивна сама робота рекламних кампаній впливає загалом. Чого не помічає та ж сама четверта аналітика, оці всі кроссейли. Які зараз помічає Тег покупка, що він набагато кращий вид конверсії для Перформансів і він дає більше аналітики.
Зараз повинно у клієнта підрівнюватися лише… Тобто в нас був всього місяць сапорту. В місяць ми спробували трішки агресивніше пробити ці всі речі. Не завжди вони виходять успішними, але чим довше працюєш – більш стабільніший результат. Ці всі коливання, які відбуваються, скачки – вони регулярно будуть відбуватися. Тому що ви повинні зрозуміти – рекламний інструмент Google він не статичний, він постійно міняється. І це «постійно міняється» це не раз в півроку, чи раз в рік. Це прямо дуже регулярні зміни. Вони тільки свою політику перевірок Мерчантів міняють раз в квартал, а може навіть частіше. Я не здивуюсь якщо це раз в місяць. То що вже говорячи про ці інструменти? Тим паче що тут вшита АІ-шка.
В чому складність моделі атрибуції?
На що я хочу звернути увагу? Основна складність моделі атрибуції, яку використовує четверта аналітика, навіть якщо там… До речі, 12 липня була виставлена «останній клік» модель атрибуції лише для платних каналів. Все рівно цього недостатньо щоби на четвертій аналітиці Перформанс працював досить коректно. Тут лише Перформанси працювали. Тому що ось дивіться – я беру попередній період. Я хочу побачити всі більш-менш доцільні замовлення. Замовлення мається на увазі, я хочу щоб ви побачили в реальності як багато повноцінних замовлень може робити сам Перформанс. Це, звичайно, не досить коректне відображення, тому що тут половинчаті конверсії все рівно присутні.
Тобто ця цифра, яку я зараз відфільтрувала, я взяла просто «більше одної конверсії» по ID-шникам. Але це той звіт який ви дуже легко в себе можете сформувати і перевірити. Це так названі «нелонгтейли». Товарні позиції роблять більше одної конверсії за цей період, за старий до попереднього. Що ми тут бачимо? Ми бачимо тут в середньому… Скільки тут 725,56. Звичайно, тут є ще половинки ось ці, їх реально багато. Ось бачите їх реально багато. Але це ми відфільтрували прям ті позиції, які робили більше однієї конверсії.
Якщо ми знімемо зараз фільтр тут система намалює скільки? 887 конверсій. Тобто 725 і 887. Ну давайте, 887. Просто навіть без тих 725 – це 162 конверсії. Тут він 162 конверсії собі заплюсував як позитивний якийсь результат. Тут така ж сама історія, але в цих періодах кампанії працювали на зовсім інших механіках моделі процедури масштабування і коригування. Як воно вводилося? Задача яка була? Спробувати масштабувати в межах KPI, які є там те що було. Плюс наростити якісь штуки. Але при цьому зробити більші цифри, на які далі можна опертися.
Ось, наприклад, я візьму той самий фільтр, але вже в періоді коли уже по-новому працювали з рекламними кампаніями. Я беру ту саму «більше одниці», та ж сама ціль purchase. На основі даних тут 1149, навіть з половинками.
Той самий принцип відбору з тими самими половинками, хоча тут половинок може бути значно менше, як ви бачите. Тепер зрівняйте 725 у нас було, правильно? 725 поділимо на 1145 – це виходить 63%, мінус один. Це в нас виходить 36,6% просто приросту. 36,6% навіть з тими половинками, але товарні позиції які являються більш стабільними в послідуючих періодах. Це ми вже бачимо на моделі атрибуції основі даних яка в рекламному акаунті тут на четвертій аналітиці. Якщо ми подивимося тут, це буде дуже важко побачити.
Тобто у нас зростання, якщо тут дивитися, всього-навсього на 27%, але насправді воно значно більше. Тобто скільки я там нарахувала? 36,6%. Давайте так 35%, хотілось би округлити в більшу сторону 37%, але нехай буде 35%. При цьому ми можемо приблизно навіть порахувати… У мене ж тут 15.05-14.06, правильно? 15-те? Ну тут 16.05-16.06. Давайте зрівняємо ці періоди так як уже тут було я рахувала. 17.06-18.07. Давайте 17.06-18.07 і тут період який був? 15.05-14.06. От давайте я цей 15.05-14.06 так само тут поставлю. 15, просто один день зміщу. Навіть два. Ось отак.
Порівняння результату в ціні за конверсію
А тепер давайте порахуємо що в нас по факту вийшло в ціні за конверсію. Я десь тут зараз знайду наші кости. Кости, conversion rate у нас тут піднявся. Так, конвершени. І ось наші кости. Давайте тепер порахуємо скільки ж нам обійшлася ця ціна за конверсію загалом. Ось дивіться, до цього у нас було 104447,42 грн.
Витрати якби по моделі атрибуції не рахуються. Ви ж погоджуєтесь, що моделі так не рахуються. У нас що тут виходить? 104447 поділено на 725, округлимо. Це по 144 грн ціна за конверсію. Зафіксували – 144 грн. І тепер тут 135757 поділимо… На скільки в нас там було? 1149? Але я на всякий випадок перепровірю. 1149. Поділити на 1149. Це в нас ціна за конверсію – 118 грн. Якщо ми 118 поділимо 144, це виходить… Мінус 1 – це ще додатково мінус 18% мінуснули ціну за конверсію.
Це я провела аналіз прям по перчейзу. Тобто без врахування того що в попередніх періодах Тег покупка не фіксувався. То, відповідно, на ньому дуже важко це показати. Можна сказати що тут був приріст на 35% в штуках конверсій, навіть тих самих половинчатих, нехай. Тому що ми минулий період так само з половинками міряємо, але при цьому навіть ціна за конверсію стала значно менше. Розумію, дуже супер примітивний аналіз я показую. Десь можливо не прям рівні цифри які б хотілось би побачити, але це також крутий результат. Це з врахуванням, на хвилиночку, оцих прострілів коли ціна за конверсію піднімалася, була досить високою, її потім спускали. Тут вона 109 грн., практично як ось отут була. Але тут вона знову таки ось цей період стабілізувалась. І тут в цей період, до речі з 5-го по 6-е липня, тут ціна за конверсію вона більш-менш стабільна, і тут більш цілі числа по конверсіям. Тобто ви бачите: 39, 40, тут були якісь половинчиці, це в нас модель атрибуції. Боже, покупки в один клік. Але тут, в основному, 36, 50, ось наприклад, От 18-те число – 50 штук.
В чому недолік четвертої аналітики?
В чому же ж недолік цієї четвертої аналітики, незважаючи на те що я проводжу аналіз на цій четвертій аналітиці. А він буде ось в наступному, в чому? Я вам хочу показати наступний момент що може четверта аналітика не враховувати, і що собі буде присвоювати, наприклад, той самий Google покупка, і що вона буде нам показувати? Для цього ми сформуємо, наприклад, звіт. Мені він дуже подобається я приберу «Product Title» щоб було зручніше. Це по кроссейлам, цей звіт у вас готовий.
Тобто як ви його можете дістати, ви заходите в свій редактор звітів, і у вас відразу ось в цьому блоці буде такий блок, який буде називатися «Шопінг товари продані» щось типу такого він буде називатися. Поклацаєте, він буде той самий. «Product Title» прибираю.
Що ми тут можемо побачити? Ми можемо тут, до речі, побачити те, чого не буде бачити четверта аналітика. На жаль попередній період до старту робіт я вам не зможу показати. Чому? Тому що на той момент айдішники в мене не підсвідчувались, не показувались. Тобто зараз я вам це продемонструю щоб ви розуміли чому я цей звіт не можу зрівняти по попередніх періодах. Якщо я виберу якийсь попередній період у мене ідентифікатори товарів тут не фіксувалися, не передавалися. Це звичайний звіт в аналітиці, в звітах покупки в інтернет-магазині. Я зараз буду показувати в чому між ними різниця.
Ось останній у нас період, ось тут фіксується – 21.06-18.07. Що я хочу тут вам показати те що не враховує, наприклад, сам Google. У нас є кроссейлові позиції. Правильно? Тобто, ймовірно, ми можемо тут знайти якісь чи половинчаті конверсії, правильно? Наприклад, фільтр більше нуля. Ми можемо зараз взяти ті ж самі конверсії по перчейзу, правильно? Зараз буду показувати що тут буде.
Так, дивимося, у нас є товарна позиція під таким-то ідентифікатором. Вона зробила як прямі продажі, так вона і зробила ті ж самі кроссейли. Або навіть краще знайти позицію яка зробила лише кроссейли. Система Гугла врахує цей кроссейл, запише собі, зафіксує і буде використовувати в оптимізації.
Тобто тут продаж був безпосередньо по цій товарній позиції. Якщо ж я звернуся до аналітики і спробую знайти цей ідентифікатор товарної позиції 14179 за цей весь період я взагалі не побачу конверсії по ній.
Бачите? Тут вона не придбавалася взагалі по моделі атрибуції. Що я візьму в цьому репорт едоторі по аналітиці, нехай я приберу прям всі фільтра. Я візьму цей самий ID-шник, спробую знайти 14179. Я його зараз знайду, застосую всю історію. І я тут також не побачу навіть половинчатих конверсій. А Google покупка бачить що тут був кроссейл, тобто ця товарна…
Що значить оцей кроссейл? Ця товарна позиція продалася по кліку через зовсім інший товар. Ось в чому крутість саме Тега покупки навіть на моделі атрибуції «Інші» не на основі даних, а в зрівнянні навіть з аналогічними налаштуваннями для четвертої аналітики. Тобто четверта аналітика взагалі не бачить. Так, вона бачила, можливо, там ще в червні, 12 червня якихось 0,5 конверсій. Але ця, наприклад, конверсія… Ми можемо спробувати. Вона в межах 22.06-19.07. Ми можемо навіть добавити параметр «Day», наприклад. Row – Day. Взяти знайти цю товарну позицію, застосувати і побачити що взагалі була кроссейл 26-го червня. А в аналітиці цього немає.
Чому необхідно вести правильну роботу в аккаунті?
Тому коли всі кажуть про те що переходьте з четвертої аналітики, працюйте з Тегом покупка по цій причині. Але цього також би не сталося якби не велася правильна робота в рекламному акаунті. Я не знаю, може це комусь там звучить дуже якось пихато чи щось типу такого, але я тут не можу не акцентувати увагу на тому що результат робиться саме ручками команди. Руками команди робиться цей результат, тут коригування всі зміни, структури, виключена, фільтрація трафіків робиться, виключається, структура моя робиться (там де відео, здається, що вона болталка по структуру Google шопінга) – це враховується. Тобто купа різних факторів, в тому числі правильні налаштування.
Тут ключове саме в розумінні того що, чим ви будете напихати той Перформанс. Здається, що тут результат взагалі обґрунтований нічим правильно. Починається ось база, потім якийсь проскок, ще один проскок і вихід на якусь певну картинку іде. Тут важко не помітити що тут іде вихід на позитивну якусь динаміку, правильно? Її важко не помітити. Плюс, якщо ми отут бачили половинчаті конверсії, правильно? Давайте візьмемо 5-18 липня коли налаштували ми, конверсії фіксували. І, наприклад, візьмемо той самий травень. П’яте нехай буде і те саме 18-е. І з червнем я також зрівняю. Зрівняння 5-18, це вже період постфактума внесених коригувань з виходом на стабілізацію. У нас тут що виходить? На якійсь половинки менше, правильно? На якісь половиночки менше. Ціна за конверсію менше. Ми той самий аналіз можемо зробити і ось отут, що я вам пропоную зробити для того щоб ми бачили порівняльну аналітику. Щоб ви бачили об’єктивно що це не якась видумка, наприклад, моя.
Беремо знову ж таки період 5-18 і тут зрівнюємо, наприклад, 5-18. Беру аналогічні дати щоб було зручніше. Дивимося тут, це вже по перчейзу. І щоб було по-чесному, правильно? Без Тегу покупки, але щоб ми порахували по старим моделям, тому що тут стара конверсія. Беремо «менше/рівне одиниці». Ми тут бачимо скільки? 410, навіть з тими самими половинками.
Фільтр прибираємо, беремо такий самий фільтр. Я вам показую це все поетапно щоб якщо що – ви могли зробити це в своєму рекламному акаунті.
Тут 465 штук, я прибираю це. 465, 487, хоча по повних – 410. Тобто, якщо я зараз візьму фільтр «менше нуль», навіть візьму «менше/рівно 0,99». Бачите ось оці конверсії 0,5, 0,02, 0,3? От вони генерують 72 повноцінних продажі. В нас по факту їх 410 виходить.
Ідемо тоді, дивимося на витратну частину, правильно? Тобто ми беремо той самий період, наприклад, це що в нас було? 5-18, правильно? 5-18 зрівнюємо з тим самим травнем. Чому я беру травень? Тому що там не було ось оцих всяких речей з перебивками, які в нас були на початку. 5-18 зрівняння. І тепер давайте по костам подивимося тут 410, 465. Елементарно давайте зрівняємо.
Тут витрати були в попередньому 54 тисячі поділити на 410, це в нас виходить… Так, чекайте. 54472 поділити на 410 – це в нас виходить 132 грн. ціна за продаж. Грязна, скоріше всього вона ще дорожче, тому що там половинки є. І тепер менше витрат за такий самий період 43893 поділимо на 465, також з половинками, – вже 94 грн.
Аналіз результатів коригувань
Навіть якщо зрівняти оцей період відносної стабілізації, після всіх частин і коригувань за чотири тижні дуже важко дуже швидко зробити прям дуже різкий скачок. Можна коли бачиш достатню аналітику спробувати його пробити, але не завжди він завершується результатом. В нас кліки пригнули ось отут як ми бачили, правильно? Якщо візьмемо там 5 травня ми побачимо що тут у нас кліки пригнули, звичайно вартість ціни за конверсію зросла і довелося відкочуватися на певні параметри назад і трішки набратися терпіння по стабілізації і внести зовсім інші правки в період стабілізації рекламних кампаній. Але тут також видно що навіть відносно стабільний період ось отут, правильно? Я б не сказала що я взяла прям… 19-й я вже не брала коли підвищувалась ціна за конверсію. Я плюс-мінус взяла більш-менш стабільний шматочок для аналізу і вийшло що там 132 грн. з рахуванням ще половиночок, правильно? А тут 94 грн. вийшло. Тобто також значно менше.
Якщо ми візьмемо навіть ці 94 грн. поділимо на 132 – це скільки? Також на 30%, навіть менша ціна за конверсію. Тобто коли я аналізувала там загальний період, з 17 чи з якого числа до попередніх чотирьох тижнів – в нас зниження було на 18% ціна за конверсію. Тут уже виходить навіть 30% більш-менш стабільно періоду. Навіть з оцими по 109, по 139 грн. ціна за конверсію. З оцим проміжком часу навіть який більш-менш виглядає стабільно. Я прям зрівняла з тим що було гарно, непогано.
Висновки
Ціллю цього кейсу було продемонструвати що тут немає випадковостей, що бувають якісь речі які не залежать від спеціаліста. Звичайно, сезонність чи попит на якісь речі – він позитивно чи негативно впливає на загальну динаміку. Але тут у нас плюс-мінус воно може йти стабільно. Ви тут не бачите що десь повністю конверсії просіли, впали. Воно більш плавний набір іде мас якось отут воно більше стало конверсій та інше. Але оця рівна кількість конверсій щоб її бачити прям в рівних пропорціях, рівних кількостях, наприклад, взяти той самий період з 12-го по 18-е. Тут добре, тут не зовсім вони рівні тому що тут покупка в один клік, її залишили на модель атрибуції на основі даних. Ось вона 25,31. Отут уже рівно.
Давайте з 13-го візьмемо, неповний тиждень. Тут видно 202 конверсії, це печейзи. Хто там невіруючі, перчейзи це чи не перчейзи. Ось конвершени/ перчейзи. Це однакова історія типу і будь ласка 98,19.
Ось приклад періоду відносної стабілізації, те що може відбуватися в акаунті коли спеціаліст знає приблизно на базі цієї аналітики, яку він не зовсім оперативно бачить, правильно? Ми за сьогодні не можемо правильно, адекватно проаналізувати конверсії тому що за сьогодні може їх бути значно менше і коли ми післязавтра будемо дивитися за вчора і за сьогодні буде зовсім інша, більш презентабельна кількість конверсій. Він вміє цим оперувати.
