Исчерпывающее руководство по использованию utm-меток

28.10.2015 Маркетинг

Utm-метки – это инструмент, что оказывает помощь передавать в совокупность аналитики дополнительные параметры об источнике трафика.

Это разрешает рекламодателю сегментировать пользователей по поведению и определённому типу, и разбирать конечные цели – продажи.

В данной статье мы разглядим:

  1. Как верно применять utm-метки в контекстной рекламе Яндеск.Директ и Гугл Adwords.
  2. Варианты применения статических и динамических значений.
  3. Разберем кейс на примере анализа эффективности размещения вебмагазина бытовой техники в Яндекс.Маркете.

Что из себя воображает utm-метка?

Любая метка складывается из 2-х частей: _utm-значения и переменной.

company.ua/?utm_source=Yandex_Directutm_medium=cpc

utm_term=search_queryutm_content=promo1utm_campaign=yandex_company1

Значения несёт ответственность за сортировку переданной информации в совокупности аналитики, что снабжает группировку переданных переменных. Значения являются статическими.

Переменная отображаются в совокупности аналитики Они задаются пользователем в произвольной форме. Метки отграничиваются разделителем .

Существую необходимые и опциональные метки. Как ясно из заглавия, необходимые метки должны употребляться неизменно, а опциональные – при необходимости.

В таблице ниже мы разглядим существующие utm-метки, их обозначения и примеры применения. Для удобства они поделены на 2 группы – необходимые и опциональные.

Не считая стандартных utm-меток совокупности контекстной рекламы, Яндекс.Директ и на данный момент Adwords способны передавать личные параметры.

Разглядим их по отдельности.

UTM-метки для Яндекс.Директ

При добавлении дополнительных параметров возможно определить, с какой площадки перешел пользователь, на какой позиции размещалось объявление, какой тип размещения употреблялся и другие эти.

Ссылка, которая обозначена всеми параметрами, выглядит следующим образом:

company.ua/?utm_source=yandexutm_medium=cpcutm_campaign=campaign-name

utm_term={keyword}utm_position_type={position_type}utm_position={position}

utm_matchtype={addphrases}utm_placement={source}utm_network={source_type}

На месте {параметра} Яндекс машинально подставит нужные эти:

UTM-метки для Гугл Adwords

Adwords кроме этого разрешает привязать к URL личные параметры. Функция именуется ValueTrack.

Содержит следующий список параметров:

За таблицу благодарю сотрудникам из агентства Альтера.

В случае если главная задача utm-меток – это передача данных из Гугл AdWords в Гугл Analytics, настоятельно советую не применять метки для данных целей. При таких условиях достаточно связать аккаунты этих двух совокупностей.

Применение utm_nooverride

Время от времени появляются задачи, где нужно проигнорировать последний источник перехода пользователя на сайт.

К примеру, изначально пользователь зашел на сайт через поисковую совокупность, но на одном из этапов оформления заказа требуется подтвердить почту. По окончании подтверждения пользователь перенаправляется обратно на сайт, где удачно оформляет заказ.

При таком сценарии Гугл Analytics засчитает конверсию за последним источником, другими словами за каналом «email», не смотря на то, что к конверсии привел поисковый трафик.

Для исправления таких неточностей возможно применять utm-метку «utm_nooverride», которая разрешает проигнорировать переход, инициированный ссылкой с данным параметром.

Так, в случае если пользователь изначально пришел из поисковой выдачи, а по окончании подтверждения почты перешел по ссылке, которая имела следующий вид:

company.ua/?utm_nooverride=1

и совершил конверсию, то конверсия засчиталась бы за прошлым источником, т.е. последний источник перехода был бы проигнорирован.

Разбор кейса для вебмагазина бытовой техники

В данном кейсе мы наглядно разберем, как utm-метки разрешают расширить прибыль от рекламных кампаний.

Как пример я выбрал оценку работы Яндекс.Маркета, но таким же образом возможно оценить любой источник трафика.

Изначально выгрузка передаваемого прайс-страницы была размечена следующим образом:

site.ua/product/111112/?utm_source=YandexMarketutm_campaign=smartfonutm_medium=cpcutm_term=nazvanie-tovara

Где:

  • utm_source — прайс-агрегатор
  • utm_campaign — наименование кампании
  • utm_medium — источник трафика (cpc (cost per click) — плата за клик)
  • utm_term — главное слово

Посредством данных меток мы передаем в Гугл Analytics данные об источнике трафика (utm_source, utm_medium), категории товара (utm_campaign), наименовании товара (utm_term).

Метод разметки прайс-страниц достаточно несложен, среди них и с позиций технической реализации. Для удобства мы подготовили типовое техническое задание – имеете возможность его скачать и передать вашему программисту.

[скачать техническое задание]

По окончании запуска рекламных получения и кампаний первых кликов возможно приступать к анализу.

Анализ рекламных кампаний в Гугл Analytics

Дабы оценить эффективность Яндекс Маркета нужно перейти вИсточники трафика — Целый трафик и выбрать интересующий канал.

Исчерпывающее руководство по использованию utm-меток

В качестве главного параметра направляться выбрать «Кампания». После этого выбираем цели, каковые нас интересуют, – в нашем случае, эти электронной торговли.

На примере выше видно, что конверсия равна 1,69%. Итог, в принципе, приемлемый.

Но неправильно делать выводы о результате рекламной кампании по неспециализированному результату конверсии, поскольку неспециализированную картину может искажать определенная несколько товаров, к примеру, из-за через чур большой цены либо малого ассортимента. Либо напротив, прекрасно продаваться может лишь одна группа товара.

Упорядочим товарные категории по посещаемости. Дабы сделать это, нужно надавить на заголовок «Сессии» в таблице – так мы распознаем категории, каковые не хорошо продаются:

Сейчас перед нами группы товаров, каковые снабжают конверсии для всей рекламной кампании в Яндекс.Маркете.

Предстоящий принцип оптимизации:

  1. Нужно совершить анализ эффективности групп товаров. Вывести среднюю цену одной конверсии в Яндекс.Маркете, сравнить ее с допустимым CPO. При необходимости опустить цену за переход (для корректировки средней цене привлечения клиента).
  2. Группы товаров, каковые не приносят по большому счету никаких продаж, отключаем.
  3. Не следует делать кардинальные выводы относительно групп товаров, по которым было мало переходов. В случае если в среднем вы приобретаете для собственного проекта 1 продажу со 100 переходов, то нужно взять порядка 300-3=400 переходов на разбираемую группу товаров, чтобы выяснить, как конвертируется трафик.

Итак, с анализом группы товаров мы разобрались. Но делать выводы об эффективности группы товаров лишь по средней конверсии запрещено. Чтобы выяснить, какой как раз товар продается, нужно проводить углубленный анализ группы.

Для этого на панели инструментов в качестве дополнительного параметра выбираем «Главное слово» (utm_term — в него мы передаем модель / наименование товара):

Допустим, мы желаем проанализировать конкретную группу, к примеру, смартфоны (один из самых низких CR(коэффициент конверсий).

Создаем фильтр. Для этого на панели нажимаем “Еще..”. По окончании чего раскрывается форма настройки фильтра, которую заполняем следующим образом:

Используем фильтр.

Сейчас в таблице представлена информация по количеству переходов по конкретной модели телефона, и количество продаж, каковые это принесло. Разбираем приведенным выше способом. Вносим корректировки в рекламную кампанию.

В этом случае продажи давали лишь 2 категории: iPhone и HTC. Все остальные торговые марки были отключены.

Выводы:

  1. При применении utm-меток вы исключаете возможность бездумного слива бюджетных средств.
  2. Не гонитесь за коэффициентом конверсий: вы имеете возможность существенно повысить коэффициент достигнутых конверсий, но наряду с этим значительно уменьшить обороты. Концентрируйте внимание на взятой прибыли – ROMI.
  3. UTM-метки будут любимым инструментом интернет-маркетолога.

Не считая классического применения, их возможно использовать и оффлайн, к примеру, для отслеживания потребления QR-кодов либо для переходов из раздаточных материалов – для этих целей пользуемся сервисами сокращения ссылок 😉

Источник: http://convert.ua/blog/ppc/utm-parameters/

Ещё статьи Сергея:

  • Макрос подбора минус-слов для контекстной рекламы
  • Как вычислить цена привлечения лида?
  • Отчет по фактическим поисковым запросам в Яндекс.Директе
  • Макрос для фильтрации главных слов, содержащих минус-слова
  • Практика расчета коэффициента ROI (ROMI)

Случайные статьи:

Как отслеживать ссылки с помощью UTM меток


Подборка похожих статей: