Запуск рекламы не равно лиды
В прошлом часто существовало заблуждение, что контекстную рекламу достаточно просто запустить и она сразу начнет приводить лиды. Большая часть работы сводилась к сбору низкочастотного ядра и обновлению текстов. Рекламные кампании запускались на основе интуиции или общепринятых практик, рекламодатели просто повторяли привычные для себя паттерны, не углубляясь в статистику, а любимая позиция многих клиентов сводилась к: «если я на первом месте в выдаче — значит реклама эффективна».
Веб-аналитиков просто не существовало отдельно, часть функций выполняли технические специалисты для запуска рекламы или разработчики для настройки целей. Это приводило к потере ресурсов и неэффективному использованию бюджета, а сейчас к любому крупному проекту подключается аналитик, что потенциально экономит достаточно большой бюджет.
Ещё одно популярное заблуждение — наличие у веб-аналитика «волшебной кнопки», по нажатию которой пропадут все проблемы и начнется поток лидов по супернизкой стоимости. Но путь куда сложнее, начиная от качественной настройки систем аналитики, определения стартовых гипотез и заканчивая финальным анализом статистики, на основе которого и делаются выводы по эффективности. При чем этот путь не конечен — новые гипотезы необходимо постоянно тестировать, следить за работоспособностью всех интеграций и искать новые совокупности настроек для динамично меняющегося мира контекстной рекламы. Поэтому работа с данными аналитики на постоянной основе — залог качественного распределения бюджета и лидов по оптимальной стоимости.
Роль веб-аналитика сегодня
На протяжении многих лет роль веб-аналитика в команде по контекстной рекламе продолжает расти, как растут и требования к нему.
Ранее было достаточно освоить базовую работу с Метрикой, GTM и коллтрекингами, уметь увидеть аномалии в трафике и найти причину, на верхнем уровне проверить качество посадочных страниц.
Далее к пулу обязанностей стали прибавляться интеграции рекламных систем с системами аналитики, настройка целей, построение простой отчётности для клиента (чаще всего в Excel или GoogleSheets). А следом добавилась и автоматизация процессов разными способами, от написания макросов Excel до простых скриптов Python или R.
Сейчас веб-аналитику необходимо иметь развитый пул навыков в двух направлениях: анализ данных и интерпретация данных. Недостаточно просто проанализировать большой объём данных и заметить интересный инсайт в Метрике, необходимо простроить все причинно-следственные связи и проработать гипотезу — почему так получилось, а также в понятной форме её донести до остальной команды, обосновать дальнейшие действия и проверить финальный результат.
Какие инструменты использовать в работе
С развитием технологий появляются новые инструменты для сбора, анализа и интерпретации данных. Веб-аналитика становится более доступной и мощной, позволяя компаниям эффективно управлять своим онлайн-присутствием и оптимизировать рекламные кампании. Но всегда есть база: это рекламные инструменты и системы аналитики, остальные могут варьироваться в зависимости от задач и тематики клиента и от индивидуальных навыков специалиста.
Условно инструменты веб-аналитика можно разделить на несколько категорий:
- Системы аналитики (Метрика, коллтрекинги, сквозная аналитика, вариации CRM), основные задачи которых отслеживать эффективность и оценивать аудиторию, которая приходит на сайт.
- Рекламные системы (Директ, ВК, варианты программатик, медийные инструменты). Веб-аналитику не нужно разбираться в техническом запуске рекламных кампаний, но нужно углубляться во все инструменты статистики, которые есть в кабинетах, а также уметь проверить настройки кампаний и объявлений. Также веб-аналитик должен понимать какой инструмент на что влияет — медийная реклама растит лояльность и узнаваемость, а поисковая реклама по узким запросам с большей вероятностью приведет лиды. Часто проекту нужно предложить совокупность инструментов и прописать таймлайн их последовательного запуска, чтобы добиться эффективности на длительном отрезке времени.
- Инструменты сбора данных и их визуализации (например, мы в Demis Group мы используем связку языка программирования R, облачное хранилище Managed Service for PostgreSQL в Яндекс. Облаке и широко известный PowerBI). Здесь бывают вариации, кто‑то вместо R использует Python, или как визуализацию вместо PowerBi — DataLens от Яндекса, да и базы данных могут находиться где угодно. Кроме владения самими инструментами, веб-аналитик также должен понимать, как верно показать и подсветить данные — дашборд проекта должен быть легко читаем для всех заинтересованных лиц и очевидно показывать закономерности.
Вспомогательные инструменты (GTM, пакет Office, ChatGPT, Albato и тд) – здесь фантазия может разгуляться. Довольно часто веб-аналитик работает с нестандартными задачами, для которых нужно отыскать решение, и в том числе освоить новый инструмент.
Как веб-аналитик помогает экономить рекламный бюджет
Веб-аналитика продолжает оставаться неотъемлемой частью работы команд по контекстной рекламе, и благодаря новым технологиям и инструментам анализа данных, её эффективность растет. Главная цель любого бизнеса – прибыль, и веб-аналитика позволяет выстраивать длительные эффективные стратегии, в которых рентабельность рекламы стабильно растет.
Широкие навыки специалиста позволяют оценивать данные в совокупности и избегать очевидных, но неверных решений. Как пример: оценка качества канала идет по нескольким параметрам: не только стоимость лида, но и количество и качество. Канал с самыми дешёвыми лидами может приводить их настолько маленькое количество, что не получается окупить бизнес. А канал с чуть более дорогими лидами приводит лиды, которые окупают и рекламу, и внутренние затраты.
Правильная работа со статистикой позволяет оценить эффективность с разных сторон и в длительной перспективе приводит к все более лучшим результатам.
