Сопоставление данных веб-сервинговых и веб-аналитических систем

Веб-сервинговые системы (например, AdRiver) учитывают данные по вашим рекламным кампаниям. Веб-аналитические системы (например, Google Analytics) учитывают данные по вашему сайту.

Веб-сервинговые системы могут учитывать данные вашего сайта в привязке к вашим рекламным кампаниям (по собственному счетчику пиксель-аудита на вашем сайте).
Веб-аналитические системы могут учитывать данные по вашим рекламным кампаниям по меткам, выставляемым на клик у рекламных носителей.

Используя данные обеих систем, можно проводить более полный анализ рекламной активности и взаимопроверять/дополнять данные обеих систем.

В общем случае картинка взаимодополнения систем выглядит так:

Посетители интернета по отношению к вашей рекламе и сайту могут быть описаны следующими техническими характеристиками:

Видели рекламную кампанию;
Кликали по рекламной кампании;
Были на вашем сайте;
Не видели рекламную кампанию;
Не кликали по рекламной кампании;
Не были на вашем сайте.

Комбинации пар и троек этих параметров составляют аудитории, представляющие интерес для аналитика рекламной активности. Система AdRiver предоставляет данные статистики по наиболее востребованным комбинациям этих аудиторий. Для некоторых из этих аудиторий даже имеются специальные названия. В общем случае технические параметры наиболее востребованных для анализа аудиторий таковы:

Постклик аудитория: кликал по рекламной кампании (РК) и был на сайте;
Постклик аудитория по контекcтам: не видел РК и кликал по РК и был на сайте;
Поствью аудитория: видел РК и не кликал по РК и был на сайте;
Посткампейн аудитория: видел РК и был на сайте (может быть так же описана как объединение трех вышеописанных аудиторий. То есть посткампейн – это оценка совокупного рекламного воздействия).

Исследуемые аудитории могут быть расширены данными веб-сервинговой системы как со стороны медийной активности так и со стороны посткликовой акивности по потребностям аналитика.

Например,

Постклик аудиторию можно разложить по точкам прохождения сайта рекламодетеля ведущих к достижению цели (посетитель сайта кликал по банерам и дошел до цели на сайте).
Поствью аудиторию можно разложить по площадкам, которые посетитель видел прежде, чем совершил клик.

Пример последовательности анализа в веб-сервинговой системе AdRiver:

аналитик выбирает интересуемые его аудитории;
веб-сервинговая система дает данные;
аналитик проставляет стоимости, затраченные на рекламные площадки;
аналитик может провести анализ по эффективности рекламных площадок.

В результате может быть получен подобный график, из которого удобно видно, в какие рекламные площадки имеет смысл продолжать инвестирование, а в какие – нет.

Взвешенный коэффициент интереса показывает относительную полезность одного привлеченного посетителя.

Для его вычисления разным страницам сайта (контрольным точкам (другое название цели/подцели) присваиваются относительные веса. Конкретные значения выбираются вместе с рекламодателем, так как он лучше представляет специфику своего бизнеса и важность посетителей, совершивших то или иное действие на сайте. Точки, не позволяющие однозначно судить о полезности посетителя (например, главная страница сайта), получают нулевой вес.

Изменяя веса точек, можно отыграть несколько сценариев («а что, если…») и выявить, какие площадки для рекламы каких услуг подходят лучше.

Кроме фактора качества привлеченной аудитории, существует другой базовый фактор – стоимость привлечения посетителя с той или иной площадки.

Практика показывает, что качество аудитории, привлеченной с тематических сайтов и контекстной поисковой рекламы, значительно выше, чем у аудитории, привлеченных с новостных и других неспециализированных площадок. Однако и посетители с таких площадок могут обходиться дороже.

Третий фактор, который надо учитывать – возможность увеличения количества привлеченных посетителей с площадки за счет прямого увеличения бюджета. Для грубой оценки используется отношение аудитории рекламной кампании на площадке к ее общему охвату за период рекламной кампании.

Итак, для сравнительного анализа эффективности рекламных площадок, мы используем три фактора:

стоимость привлечения посетителя;
относительную полезность привлеченной аудитории;
возможность наращивать охват на данной площадке.