Проведение прибыльных рекламных кампаний в facebook при помощи google analytics

Posted on by riasevastopol

В данной статье мы разберем, как оценивать рекламные кампании в Facebook по таким параметрам, как CPL и ROMI, при помощи Гугл Analytics.

Всю эту фазу работ возможно поделить на пара этапов:

  1. Импорт затрат из Facebook в Гугл Analytics.
  2. Построение отчетов для автоматического подсчёта CPL и ROMI.
  3. Последующий анализ взятых результатов.

Этот материал ориентирован на две категории людей: экспертов, которым он окажет помощь разобраться в технической реализации процесса, и маркетологов, которым нужно будет трудиться с взятыми данными.

Подготовка

Приступая к проведению рекламных кампаний, я советую придерживаться нескольких правил:

  1. Применяйте UTM-метки. В другом случае ничего не будет трудиться. Что они собой воображают и как их использовать, мы уже разбирали в управлении по utm-меткам.
  2. Цель рекламных кампаний – клики на сайт. Мы так как не забываем, что приобретение лайков и шеров – это как правило тщетный слив бюджета.
  3. Применяйте индентичные utm-меткам заглавия рекламных кампаний, самих объявлений и групп объявлений. Это визуально облегчит работу с данными.

Как мы трудимся с таргетированной рекламой?

Имеется пара изюминок при работе с аудиторией из социальных сетей:

  1. Рекламные кампании в соцсетях весьма редко окупаются с первого клика. Значительно чаще мы используем их для построения многошаговых продаж.
  2. Аудитория со временем исчерпывается. В случае если разглядывать рекламные кампании как инструмент лидогенерации, то количество лидов значительно уменьшается, не смотря на то, что наряду с этим не значительно уменьшается охват.
  3. Благодаря второй обстоятельства CPL все время растет. Нужно систематично осуществлять контроль данную метрику. Советую загружать эти по расходам каждый день.

Как трудиться с таргетингом?

Целый объем работ цикличен и сводится к следующему:

  1. Тестированию малым бюджетом разных комбинаций таргетинга.
  2. Обнаружению связок, каковые подходят по CPL/ROMI.
  3. Масштабированию успешных связок (увеличиваем бюджет).

Так как срок судьбы рекламной кампании ограничен, то выгрузку затрат возможно делать в ручном режиме – это не занимает большое количество времени.

Способ ручного импорта я разберу ниже.

Импорт затрат в Гугл Analytics

Дабы начать импорт нужно перейти в настройки и на уровне ресурса выбрать «Импорт данных».

Потом создаем «Комплект данных»,

где в качестве настроек задаем следующие параметры:

Проведение прибыльных рекламных кампаний в facebook при помощи google analytics

Сохраняем. Предварительно скачайте шаблон csv-файла для подготовки выгрузки.

Советую пересоздать csv-файл и разбить все параметры на столбцы – это значительно сэкономит время при предстоящей загрузке данных. По окончании файла и-заполнения его возможно переформатировать в исходный вариант.

Открываем csv-файл и заполняем следующим образом:

Где:

  1. Дата. Нужно указать, за какой сутки мы загружаем эти, в формате ГодМесяцЧисло. К примеру, 20140825.
  2. UTM-параметры, заданные объявлению: канал, источник, объявление и кампания.
  3. Расход по объявлению за заданный сутки: неспециализированный бюджет, показы и количество кликов.

Принципиально важно: неспециализированный бюджет показывайте в валюте, которая выбрана в Гугл Analytics.

Сейчас нужно импортировать csv-файл в Гугл Analytics. Для этого входим в «Импорт данных» и в созданном источнике данных выбираем «управление загрузками»:

После этого показываем путь к csv-файлу и удачно загружаем его.

Чтобы убедиться в успешном импорте данных, зайдите в отчет «Анализ затрат».

В нем должны покажется загруженные эти.

Вероятные неприятности при загрузке:

Неточность при загрузке

Появляется, в случае если csv-файл был неверно организован. Дабы определить о появившейся неточности, перейдите по ссылке «взглянуть неточности» в статусе загрузки файла.

По окончании чего покажется всплывающее окно, содержащее сведения об неточности.

В этом случае неточность заключалась в применении пробела.

Пристально изучайте логи – они посоветуют, где была допущена неточность.

Загрузка неверных данных

Если вы указали неверные данные в csv-файле и загрузили его, то у вас имеется возможность удалить загруженные эти. Для этого направляться зайти в «управление загрузками» и удалить файл, в котором была допущена неточность.

После этого вы имеете возможность загрузить исправленный вариант.

На данном этапе у нас имеется все нужные эти для создания отчетов по CPL и ROMI, при условии, что в Гугл Analytics отслеживаются конверсии.

Построение отчетов по CPL и ROMI в Гугл Analytics

Советую создавать кастомные отчеты – они разрешают включать в отчеты лишь те эти, каковые нужны для анализа.

Перед тем как приступить к созданию отчетов, нужно ответить на вопрос:

Какую данные я желаю взять?

Как пример проанализируем рекламную кампанию отечественного агентства, задачей которой было привлечение новых подписчиков.

Мне ответственны следующие эти:

  1. какое количество подписчиков было привлечено
  2. CPL
  3. ROMI
  4. Откуда пользователи – так как таргетинг рекламных кампаний был настроен на Украину и РФ.

Итоговый отчет будет смотреться так:

Для отчета необходимо перейти в Настройки и организовать новый отчет.

Для удобства я создаю 3 вкладки:

  1. Отчет по CPL
  2. Отчет по ROMI
  3. Отчет по расположению

Настройки отчета по CPL

Содержит данные по запасным метрикам:

  1. Сеансы
  2. Число показов объявления
  3. Число кликов по объявлению в Facebook
  4. Средняя удельная стоиость за клик
  5. Неспециализированный рекламный бюджет
  6. Цена за конверсию (CPL)
  7. количество и Коэффициент достигнутых целей (подписок на рассылку).

Настройка отчета по ROMI

Для расчета ROMI изначально нужно передавать в GoogleAnalyticsданные о взятой прибыли. В этом случае я вычислил, что доход с одного подписчика образовывает 15 гривен. И в качестве «сокровища цели» указал эту сумму.

Как вычислить прибыль с непрямых продаж, я разглядывал в статье, посвященной расчету коэффициента ROMI.

Конкретно настройка отчета:

В отчете кроме этого употребляются вспомогательные метрики и фактически отчет по ROMI.

Итоговый вариант:

Таким же образом создаем отчет по расположению.

Для импорта текущего отчета в ваш аккаунт Гугл Analytics по данной ссылке.

Как разбирать отчеты?

Изначально разбираем главные метрики – CPL. Для данной рекламной кампании большая цена – 15 гривен.

Условия соблюдены. Потом наблюдаем на коэффициент и количество конверсий. Тут также все в порядке.

Коэффициент конверсий говорит о хорошей связке «объявление – посадочная страница».

Следующий ход содержится в прогнозе результатов. Для этого строим график по цене за конверсию (CPL):

Видно, что цена выросла с 9 до 13,5 гривен. В этом случае рост CPL возможно позван двумя обстоятельствами: ростом средней цены за клик или исчерпыванием аудитории. Контролируем догадку о росте средней цены за клик. Для этого строим второй график по средней цене за клик:

Из графиков видно, что обстоятельство не в цене за клик (она остается в прошлых пределах). Если бы обстоятельство была в росте цены за клик, то необходимо поработать над новыми объявлениями для рекламных кампаний, поскольку, вероятнее, упал CTR.

CTR, со своей стороны, может упасть по двум обстоятельствам:

  1. Не хорошо составленные рекламные объявления.
  2. Повышение частоты показов объявления.

В случае если неприятность не в цене за клик, значит упал коэффициент конверсии. Контролируем.

Догадка подтвердилась. Это косвенно свидетельствует, что аудитория исчерпывается.

Так, задача эксперта по рекламным кампаниям стоит в том, дабы выяснить не сильный стороны, и способом «матрешки» распознать главную причину.

Со своей стороны, бизнес обязан следить лишь за главными KPI:

  1. В случае если информация о прибыли передается в Гугл Analytics, то достаточно разбирать ROMI. Все, что меньше 0%, обходится бизнесу в минус.
  2. В случае если рекламные кампании оцениваются по CPL, то тут стоит ориентироваться на большую цену за лид – в случае если цена превышает допустимый порог, рекламные кампании направляться приостановить.

Источник: http://convert.ua/blog/smm/facebook-ads-and-google-analytics/

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)
  • Исчерпывающее управление по применению UTM-меток

Случайные статьи:

Как и зачем интегрировать Mailchimp с Facebook, Twitter и Google Analytics


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts