Единого верного алгоритма настройки объявлений не существует. Для выбора рабочей стратегии необходимы эксперименты. Специалисты Яндекса учли запрос рынка, и прошлой зимой компания представила новый сервис — Яндекс.Эксперименты. О том, как он работает, рассказываем в этом материале.
Принцип действия
Яндекс.Эксперименты позволяет проверять, как влияют те или иные действия на рекламную кампанию. С его помощью можно узнать, когда лучше запускать рекламу, какой товар (услуга) пользуется большим интересом, в какое время суток и откуда самая высокая активность пользователей и другие важные данные.
После запуска теста система самостоятельно делит целевую аудиторию на сегменты. При этом размер и количество определяется самостоятельно. Маневренность выборки позволяет фиксировать размер групп — от 1 до 99 %.
С чего начать проведение эксперимента?
Прежде чем приступить к экспериментам, нужно сформулировать задачу, подлежащую исследованию. Одна проверка — одна гипотеза.
Для достоверности результата необходимо, чтобы месячное количество реальных пользователей сайта было не менее 200, в противном случае статистика может быть некорректной.
Пример: есть микрофинансовая организация, которая проводит акцию для привлечения клиентов. У отдела маркетинга существует предположение, что конверсия в одно время суток выше, а в другое — ощутимо ниже. Чтобы убедиться в этой гипотезе, проводим анализ выбранных временных диапазонов: с 9:00 до 12:00 и с 14:00 до 19:00. Период с 19:00 до 9:00 можно исключить.
Раньше, чтобы настроить проверку по такому шаблону, нужно было проводить ручной анализ данных в Яндекс.Метрике, что отнимало много времени. Теперь достаточно просто создать эксперимент, внести данные и получить результат в отчете.
Этот пример служит демонстрацией возможностей сервиса Яндекс.Эксперименты.
Какие еще могут быть идеи для тестов?
- Стандартные — тестируем позиции в выдаче, картинки, объявления.
- Анализ конкурентов.
- Анализ работы отдела продаж и сервиса.
- Рекомендованные настройки — не всегда опции по умолчанию результативны.
![](/upload/sprint.editor/4c9/o0idv0s5f7f3vpc4vucs8tsocfvei9fv.png)
Алгоритм запуска А/Б-тестов
Шаг № 1: подключение опции Яндекс.Эксперименты в аккаунте
![](/upload/sprint.editor/e58/41lx21bh34f5z321blcmtqiet21sv5f9.png)
Поскольку инструмент новый, то сначала его нужно подключить. Для этого заполните форму с указанием данных:
- Домен.
- Логин.
- План эксперимента.
В течение нескольких дней в Яндекс.Аудиториях отобразится новая вкладка — «Эксперименты».
![](/upload/sprint.editor/6b9/wutg0m2fk0ofnbq4w9x2sv41lxcdkyz0.png)
Шаг № 2: создание эксперимента
К примеру, вы решили проверить посещаемость в течение суток.
- Перейдите во вкладку «Яндекс.Эксперименты».
- Выберите опцию «Создать новый эксперимент».
В открывшейся вкладке заполните данные:
- Название — то, как будет называться этот тест.
- Счетчик — параметры проверки: диапазон времени, сроки или количество посещений.
- Сегменты — подразумеваются различные условия проверки: например, география посещений, в какое время наблюдается наименьшая/максимальная активность, анализ покупок.
![](/upload/sprint.editor/4a0/wab5u7el0ht3mp99spwt485hocfh46pe.png)
После того как данные внесены, запускаем эксперимент.
Шаг № 3: проверка результатов
Информацию можно увидеть в Яндекс.Директе, если активировать сервис Яндекс.Эксперименты в отчетах. Для этого необходимо выбрать Яндекс.Эксперименты в общем перечне отображаемых данных через Директ.
Также данные будут доступны в Яндекс.Метрике вместе с другими отчетами:
![](/upload/sprint.editor/f59/udqwqqe4fquiha28d9depibqr8jepy4y.png)
Лучше всего для анализа информации использовать именно Яндекс.Метрику. Информация тут доступна в режиме сравнения, что повышает эффективность анализа.
Данные отражаются по ряду категорий:
- Общее число посещений.
- Визиты целевой аудитории.
- Достижение цели.
- Просмотры.
- Посетители.
- Конверсия.
- Отказы.
Различные категории отмечены разными цветами для удобства восприятия. Каждый цвет имеет свое значение:
- Зеленый — лучший результат в таблице сравнений.
- Красный — худший результат.
- Серый — данные идентичны.
![](/upload/sprint.editor/d9b/aftf1bsayd5se86352kldjlxxeo0sryi.png)
Некоторые данные не выделены цветом. Чаще всего это связано с тем, что информации для анализа недостаточно.
Кейс!
Специалисты по контекстной рекламе из агентства Jam уже давно используют сервис Яндекс.Эксперименты. Например, чтобы узнать, как медийная реклама влияет на результаты других кампаний и прибыль в целом.
![](/upload/sprint.editor/8da/7x8v4ns63uu3rt8p1e33bmvhrw4r5gzm.png)
Ход эксперимента
Чтобы определить влияние медийной рекламы на результаты других рекламных кампаний, в сервисе Яндекс.Эксперименты мы разделили всех пользователей на две равные группы.
![](/upload/sprint.editor/7d9/s4m0zy3l62esvko3to1e5glblkoc2rrs.jpg)
После всех настроек — как самой медийки, так и системы аналитики — мы запустили рекламную кампанию на две недели.
Что мы получили?
Наш эксперимент показал: медийная реклама не просто увеличивает узнаваемость бренда и опосредованно влияет на прибыль. С помощью сервиса Яндекс.Эксперименты у нас появились конкретные цифры. Мы увидели в деньгах, сколько прибыли приносит медийная реклама.
![](/upload/sprint.editor/769/ogtj1dfcab1pabsk56ui6bv1zq38dw7m.png)
Использование медийной рекламы улучшило показатели контекстной рекламы: у сегента «В. Видели медийную рекламу» конверсия в покупку выше на 18 %, средний чек — на 905 рублей, а доход больше на 154 870 рублей.
Яндекс.Эксперименты — отличный инструмент, позволяющий автоматизировать работу веб-мастера. Например, если раньше для того, чтобы узнать оптимальный диапазон или эффективность работы рекламной кампании, необходимо было в ручном режиме проводить тестирование, то сейчас все процессы автоматизированы и ускорены. Это позволяет проводить больше тестирований и находить новые методы повышения эффективности рекламы.
И не забывайте анализировать работу всех рекламных источников, ведь зацикливаясь на тестировании и доведения до идеала одного, который вроде как приводит лиды, можно упустить другие не менее эффективные рекламные каналы. Используйте коллтрекинг, чтобы понимать, откуда именно приходит больше лидов, и сквозную аналитику UIS для определения дохода с каждого рекламного источника.
Мы уже отправили вам первое письмо с подборкой лучших материалов