Наталия Неелова (Cubo.ru) - "Исследования в КР: победы и поражения контекстных систем"

ИССЛЕДОВАНИЯ В КР: ПОБЕДЫ И ПОРАЖЕНИЯ КОНТЕКСТНЫХ СИСТЕМ

Наталия Неелова Директор производства Ingate Development

Более 10 лет в интернет-маркетинге

Кандидат технических наук

Более 20 научных публикаций

Автор книги «Sembook. Энциклопедия поискового продвижения»

АВТОР ДОКЛАДА

АНОНС

Нельзя теоретизировать, прежде чем появятся факты, неизбежно начинаешь подстраивать факты под свою теорию, а не строить теории на основе фактов

« «

Шерлок Холмс

Наталия Неелова

Учитесь у вчера, живите сегодня, надейтесь на завтра. Главное — не прекращать задавать вопросы… Никогда не теряйте священной любознательности. © Альберт Эйнштейн

ПРОДУКТИВНОСТЬ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА

Продуктивность Яндекс.Директа VS

Показатель качества Google Adwords


Продуктивность в Яндекс.Директе


Зарождение CuboNet

Выработка «фичей», влияющих на показатель продуктивности:

Выбор алгоритма для выработки рекомендаций по повышению продуктивности:

Разработка прототипа для выработки рекомендаций и его обучение

Оценка разработанного подхода и внедрение в процессы:

XGBoost

27 от частотности до минус-слов

15 000 элементов

Формат эксперимента

-8,2%


…37,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,5,62.5,271.6,0,10…8,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,19,61,2287.10526315789,0,10…8,0,1,0,1,0,0,3,3,3,7,1,2,0,15.5,0,0,10…54,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,20,257,731.4,0,10…19,0,1,1,1,0,0,3,3,3,7,1,2,20,76.5,2403.95,0,10

…

27 фич, размеченные по 15 тыс. элементам

Рекомендация по фичи

Принцип: изменение какой фичи дает

максимальную продуктивность?

…37,0,1,1,1,0,0,3,3,6,7,1,2,5,62.5,271.6,0,10

Фиксирование фичи и изменение элемента

*есть не изменяемые фичи

1

2

3

Результаты эксперимента Яндекс.Директ


Расчетный показатель ошибки алгоритма:• Ошибка на обучающей выборке 0,0004• Ошибка на тестовой выборке 0,009

Не влияют на продуктивность:• URL объявления• Текст объявления

Основные фичи, значимо влияющие на продуктивность частотность в диапазоне [900, 1500], отсутствие пересечения минус-слов и слов ключевой фразы, соответствие заголовка ключевой фразе


Показатель качества в Google Adwords

Наблюдения Google Adwords


Показатель качества Ожидаемый CTR Качество целевой страницы Релевантность объявления1 Below average Below average Below average2 Below average Below average Average3 Below average Below average Above average3 Below average Average Below average4 Below average Average Average5 Below average Average Above average5 Below average Above average Below average6 Below average Above average Average7 Below average Above average Above average3 Average Below average Below average4 Average Below average Average5 Average Below average Above average5 Average Average Below average6 Average Average Average7 Average Average Above average6 Average Above average Below average7 Average Above average Average8 Average Above average Above average5 Above average Below average Below average6 Above average Below average Average7 Above average Below average Above average6 Above average Average Below average7 Above average Average Average8 Above average Average Above average8 Above average Above average Below average9 Above average Above average Average

10 Above average Above average Above average

ТИПЫ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ

Разделение VS Объединение рекламных кампаний

Разделение РК по типу в Яндекс.Директе


CTRCPC

Разделение РК по типу Поиск и ОКМС в Google Adwords


Поисковая часть РК КМС в РК

CTR % КОНВЕРСИЙCPC

ДО ПОСЛЕ ДО ПОСЛЕ ДО ПОСЛЕ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

Прогнозирование Яндекс.Директа VS

Google Adwords


Прогнозирование CPC для поисковых РК в Яндекс.Директе

48,5%Корреляция

Прогнозирование CPC для поисковых РК в Яндекс.Директе


Запросы частотностью: [2000; ∞) Запросы частотностью: [100; 2000) Запросы частотностью: [0; 100)


Прогнозирование трафика в РСЯ



Инструмент прогнозирования в Google Adwords


Прогнозирование трафика для поисковых РК в Google Adwords

«алюминиевые окна» (Россия)

Прогноз по максимальным точкам Прогноз по минимальным точкам Фактический трафик и CPC


Прогнозирование трафика для поиска в Google Adwords



Прогнозирование трафика в КМС

Цена Первая РК Вторая РК

КЛИКИ (ДО ФИЛЬТРАЦИИ)


Прогнозирование трафика в КМС

Цена Первая РК Вторая РК

КЛИКИ (ПОСЛЕ ФИЛЬТРАЦИИ)

НАСТРОЙКИ

НАСТРОЙКА РЕКЛАМНОЙ КАМПАНИИ В ЯНДЕКС.ДИРЕКТЕ

НАСТРОЙКИ

До корректировки После корректировки

Корректировка ставок по мобильности*

59,8% -34,1%

CPA% КОНВЕРСИИ

* Для сайтов с конверсиями из мобильных устройств

НАСТРОЙКИ

Без учета корректировки С учетом корректировки

Корректировка по полу и возрасту

+16,3% -16,0%


НАСТРОЙКИ


+30% -8%

Без учета временного таргетинга С учетом временного таргетинга

Временной таргетинг

НАБЛЮДЕНИЯ

Сбор данных по каждому дню недели и часу по визитам и лидам. Расчет % конверсий

Через Z-критерий Фишера для каждого часа и дня недели рассчитывается, на сколько необходимо повысить или понизить ставку:

• Минимальная корректировка 0%• Максимальная корректировка 200%

Через интерфейс Яндекс.Директа наложение корректировки

• CR – коэффициент конверсии• TotalCR – сумма всех целевых визитов• σ – стандартное отклонение• Visits – сумма всех визитов

Описание алгоритма

НАСТРОЙКИ

Получение данных из Яндекс.Метрики

* Отчет с группировкой «Дата и время визита» и метриками «Визиты» и «Целевые визиты» и сегментация через UTM

НАСТРОЙКИ

* http://corrector.cubo.ru/

CUBOCLOUD.RU

CORRECTOR.CUBO.RU

Наталия Неелова @

КОНТАКТЫ

Сервис многоканальной рекламы в Интернете

cubo.ru

Marketing

Наталия Неелова (Cubo.ru) - "Исследования в КР: победы и поражения контекстных систем"