РКН впаивает Гуглу ещё один штраф, на этот раз от 1/20 до 1/10 годового оборота. Так торопились приземлить всех иностранных гигантов до развертывания войны, так торопились, успели-таки приземлить Гугл, и теперь есть кого доить.

via @ppc_bigbrain

Зависит ли линейно цена клика на поиске в Яндекс Директ от размера ставок? И насколько сильно?

Скрин 1 (проект 1): Сводная таблица в срезе недель.

На что именно здесь обратить внимание:
Столбец AO — средняя цена клика
Столбец AP — ставка, взвешенная по кликам
Столбец AQ — отношение средневзвешенной ставки к средней цене клика

С момента начала войны при сильном поднятии ставок вырос и CPC, но даже и близко не во столько же раз, во сколько раз были подняты ставки.

В столбце AQ три недели с 28 февраля по 14 марта CPC не изменился, хоть и ставка была в 9 раз выше CPC.

С 28 марта CPC в 5 раз ниже ставок. Ставки подняты х4, но CPC вырос лишь х2. Связи нет.

Неделя 23-29 мая — ставки снизили на 100-150 рублей до значений гораздо ниже довоенных, но в неделе с 30 мая по 5 июня CPC снизился лишь на пару рублей от значений ноября-декабря 2021.

Неделя 6-12 июня — снизили ставки ещё больше, разница уже 200 рублей с уровнем ноября-декабря 2021, но CPC снизился лишь на 20 рублей.

⬇️ Читать дальше

via @ppc_bigbrain

Продолжение части 1. Скрин 2 (проект 2): Сводная таблица в срезе сгруппированных диапазонов ставки.

Столбец Т — отношение средневзвешенной ставки к средней цене клика — практически идентично для любого уровня ставок. Рассматриваем при этом только статистически достоверные данные (горизонтальная черная рамка).

Но т.к. в данном примере данные за два года, за этот период происходили изменения и ставок, и цены клика, в данном отчете c общими данными за весь период динамику изменения размера ставок, цены клика и их отношения увидеть невозможно.

Зачем здесь тогда эта таблица?

А затем, чтобы было с чем сравнивать, и насколько сильно искажённой картина мира может выглядеть и насколько это лишь самообман и подмена понятий, когда перед глазами есть только данные за весь период, и нет данных по датам или их группировкам (по неделям или месяцам).

Чтобы увидеть изменения ставок и цены клика в динамике, нужна сводная таблица в срезе дат. Поэтому смотрим на следующий скрин.

⬇️ Читать дальше

via @ppc_bigbrain

Продолжение части 1 и части 2. Скрин 3 (тот же проект, что и на скрине 2): Сводная таблица в срезе месяцев.

Срез аналогичен тому, что на скрине 1 из проекта 1. Тот же столбец Т, что и на скрине 2 — отношение ставки к CPC.

Здесь, как и на скрине 1, уже прекрасно видно, что при снижении средневзвешенной ставки не происходит линейного снижения CPC.

Выжившие и дочитавшие до этих строк скажут: "Ты задрал со своими таблицами, а можно как-то попроще, а не на своём этом богатом?"

Перевожу на нищебродский русский.

В Директе не существует линейной зависимости цены клика от размера ставки.

При поднятии ставок в 2, в 3 или в 5 раз вы не получите на выходе среднесписываемую цену клика ровно во столько же раз больше.

Ра́вно как и при снижении ставок на какие-либо коэффициенты вы не получите линейное снижение цены клика ровно на столько же процентов, на сколько снизили ставки.

⬇️ Читать дальше

via @ppc_bigbrain

Продолжение части 1 и части 2 и части 3. «Зачем всё это? Слишком сложно. Я не хочу ничего считать, я хочу получать агентские проценты с клиентских бюджетов, чилить на пляже и постить в ig об успешном успехе» — скажете вы.

Да всё очень просто. Это нужно для того, чтобы понимать, как повлиять на цену клика и на сколько вы вообще на неё повлияете какими именно ставками. Если какой-либо уровень текущих ставок не позволяет получать требуемые KPI, и не важно какие, то вы идёте двигать ставки.

А двигаете-то вы ставки с какой целью? Правильно. Выигрывать больше аукционов, показываться чаще и находиться выше. Либо наоборот, если нужно урезать расходы — проигрывать больше аукционов, находиться ниже и показываться реже.

Но если вы работаете с проектом уже давно, или проект взяли только что, но в статистике уже много накопленных данных, прежде чем вносить какие-либо значительные массовые изменения в ставки, оцифруйте сначала отношение средневзвешенной ставки к средней цене клика и изучите эти данные в динамике месяцев и недель.

И только после этого вы начнёте понимать, сколько нужно ставить, чтобы получить требуемую целевую цену клика, какой бы она ни была: выше или ниже текущей.

Почему выше речь только про CPC, а не про CPA?

Для получения требуемого целевого CPA цену клика просто умножьте на конверсию сайта. Вы же не CPC оптимизируете, а CPA. Но CPA начинается, в первую очередь, со ставок, выигранных аукционов, позиций показов и CPC.

via @ppc_bigbrain

Я: *просто ест сосиску, используя вилку*

Хитро: *достаёт швейцарский нож*
*режет сосиску 2 видами ножей*
*вспарывает открывашкой для банок*
*перекусывает ножницами*
*пилит мини-пилой*
*шлифует пилкой*
*перекусывает кусачками*
*накалывает на штопор*
и говорит *вот это я понимаю, инструмент*

Го зопилим сегодня войсчат в 19:00 по МСК?

➡️ Место проведения: чат канала

На повестке дня 6 ультраважных вопросов для тех, кто сейчас работает с Яндекс Директ и пытается запускать оплату за микроконверсии (будем разбирать с демонстрацией экрана):

1️⃣ Если лидов в неделю менее 10 порогового значения для возможности подключения оплаты за конверсии, как найти в Яндекс Метрике МИКРОконверсии, которые можно указывать в стратегии оплаты за конверсии, если у вас в Метрике ещё НЕ создана ни одна микроконверсия.

2️⃣ Как сделать всё то же самое, когда в Метрике микроконверсии уже созданы и по ним накоплена статистика, но вы не знаете, как собрать отчёт, в котором можно оценить взаимосвязь одних действий с другими.

3️⃣ Как «на коленках» и без сложных манипуляций найти взаимозависимость (корреляцию) между всеми макроконверсиями или каждой макроконверсией по отдельности, т.е. между фактическими выполненными целевыми действиями (лидформами, звонками, скачиваниями, корзинами, покупками) и любыми типами микроконверсий, т.е. неконверсионными событиями, которые свидетельствуют лишь о проявлении пользователем некоего интереса к контенту сайта (время посещения, глубина просмотра, открытие лидформ, просмотр определённых урлов и т.д.).

4️⃣ Какие ещё бывают типы микроконверсий, которые могут присутствовать в разных нишах на сайтах разных типов с разными целевыми действиями.

5️⃣ Какие микроконверсии стоит создать у себя, чтобы было больше шансов отследить заинтересованных посетителей.

6️⃣ Ваши истории успеха, кейсы коллег и клиентов, сливы бюджетов, фродовый трафик, фродовые лиды, факапы, боль, унижения, оскорбления при использовании оплаты за конверсии или микроконверсии, за какие типы действий кто платил, у кого какие результаты, кого из вас или ваших клиентов яндекс довёл до суицида.

Спикером может быть любой. Идеальный войсчат — это когда я молчу всё время, а вы общаетесь между собой. Но в этот раз инициативу в начале я возьму на себя, а дальше как пойдёт.

Как не пропустить начало:

— Заходим ➡️ в чат канала ⬅️
— Проходим капчу, иначе бот кикает через 2 минуты
— Вверху открываем уведомление о начале голосового чата
— Жмём по центру большую круглую кнопку для напоминания о старте в 19:00

Кто не пришёл — тому по традиции трёхкратный межгалактический бан :D

via @ppc_bigbrain

Если есть желающие на разбор проекта на войсчате про микроконверсии, пинганитесь сюда в комментарии, я вам сам напишу лично.

На своих данных хоть и есть что показать, но не люблю палить свои проекты. На ваших живых данных разбор будет даже полезнее, чем если вам показывать какой-то левый проект, до которого вам нет никакого дела.

via @ppc_bigbrain

Начинаем войсчат про микроконверсии!

Врываемся ➡️ в чат канала ⬅️ и жмём вверху на шапку чата

via @ppc_bigbrain

вчерашний двухчасовой разбор микроконверсий в метрике из записи войсчата будет вырезана. так пожелал человек, чей кабинет метрики разбирали.

разбор power bi был обрезан самим телеграмом после 4 часов. в записи останется только наше обсуждение в начале и презенташка о микроконверсиях.

из 4,5 часов останутся только первые 2 часа. кто был, тот молодец, остальным соболезную. таков путь.

не знаю, сколько вас было всего, но в один момент где-то в середине увидел 49 человек в войсчате. до конца досидело 26. вы ненормальные)) всех обнял беспредельно крепко до хруста

via @ppc_bigbrain

Курс Максима Уварова «Excel для интернет-маркетинга»

Бесплатно с 05.07.2022

— Видеолекции на сайте
— Домашние задания
— Дополнительные материалы
— Чеклист, который поможет отслеживать прогресс при прохождении курса
— Телеграм канал

Содержание курса:

1. Интерфейс, горячие клавиши, базовые возможности Excel
2. Абсолютные и относительные ссылки, функции Excel, операции с текстом
3. Текстовые функции (продолжение)
4. Работа с датами и Умные таблицы
5. Текст по столбцам, .CSV, Сводные таблицы, Именование ячеек и "Перейти к"
6. Помощник MS Excel, ВПР, ПОИСКПОЗ, ИНДЕКС
7. Управление сводными таблицами
8. Группировки (категорий, дат, чисел) и дополнительные вычисления
9. Продвинутые возможности сводных таблиц - Power Pivot, связь таблиц
10. Визуализация данных
11. Визуализация данных. Философия визуализации данных
12. Форматирование и настройки диаграмм

Пост не рекламный, а личная рекомендация. Развивайте мозги.

via @ppc_bigbrain

Абсолютли анбеливабал. У нас есть свой собственный домашний аист))

История развития событий:

➡️ Начало, когда мы думали, что в этом году с гнездом мы уже опоздали.

➡️ Продолжение, когда в конце тоннеля разочарований спустя полтора месяца наконец засиял свет надежды.

via @ppc_bigbrain

Вопрос от подписчика №28 от 25.07.2022:

"Есть ли возможность исключить семантический тип соответствия в Директе и оставить только пословный?

По идее, можно добавить ! в начало слова, но тогда потеряется трафик с ключей, у которых просто другое окончание. Есть ли способ с меньшими потерями это решить?"

⬇️ Разбираю ниже несколько вариантов решений. (1/4)

via @ppc_bigbrain

⬆️ Отвечаю на вопрос (2/4).

Вариантов борьбы с бесконечными синонимами в Директе существует несколько.

Каждый из них даёт лишь некоторую долю результата, и ни один из них по отдельности не может на 100% победить проблему подмешивания показов по семантическому соответствию поисковых запросов, т.е. по синонимам ключевых фраз в РК.

Кроме "точного соответствия", конечно же. Но рассматривать его ниже мы будем немного в других сценариях использования.

Разберём каждый вариант.

1️⃣ Минусация. Всё просто: берёте и минусуете. Парсить вложенную глубину однословных ключей и собирать минуса из неё смысла мало, ибо вы просто не соберёте все минуса, если только не выгружаете миллионы строк из Букварикса.

Я не располагаю данными по всему поиску Яндекса, но по моим собственным данным оцифрованных лично мной проектов за последние года три, 17-20% объёма показов в Директе приходится на уникальные поисковые запросы, которые получают один единственный показ в истории.

И минусуйте хоть до посинения, одну пятую часть показов вы всё равно не сможете учесть. Никак.

И даже огромная база Букварикса в 2 млрд фраз вас не спасёт.

Выгрузка огромной вложенной глубины из Букварикса всё равно не позволит добавить все собранные минуса в кампанию из-за общего лимита лишь в 40 тысяч символов суммарно на всех уровнях минусации: на уровне ключей, групп, кампаний и общих минус-списков на уровне групп.

Но двухсловные маски вполне можно спарсить или выгрузить из Букварикса и поминусовать.

2️⃣ Не использовать в РК широкие грязные ключи с огромной базовой частотностью (100к+ показов в месяц).

Вы будете их минусовать до скончания времён и не отминусуете весь мусор всё равно.

Чем больше в ключе слов, тем меньше по нему показов и трафика приходится на поисковые запросы, отличающиеся от ключа более чем на одно уникальное слово.

Чем меньше слов в ключе, тем выше средневзвешенное пословное расстояние, взвешенное по показам, между текстом этого ключа и текстом поисковых запросов, которые он триггерит.

Иными словами, чем короче ключевик, тем бóльшая доля слов в нём заменяется на синонимичные слова, и тем бóльшая доля показов и кликов приходится на синонимы и откровенный мусор.

3️⃣ Двухсловные ключи (без учёта стоп-слов между ними) использовать только в "точном соответствии" (без широкого соответствия).

Тем самым вы исключаете необходимость заниматься:

— Минусацией синонимов, подбираемых к широким грязным двухсловным ключам.

— Кросс-минусацией между двухсловными ключами в широком соответствии и всеми вложенными ключами из 3 и более слов.

4️⃣ Самые высокочастотные трёхсловные ключи использовать тоже только в точном соответствии. Тем самым вы исключаете выгребание всего подряд синонимичного мусора.

Использовать этот пункт стоит только тогда, когда у ВЧ трёхсловных ключей базовая частотность от 100к+ показов и/или регион рекламы очень широкий.

5️⃣ Использовать всю семантику одновременно и в "точном", и в широком соответствии.

При наличии в аккаунте одних и тех же ключей и в точном, и в широком соответствии большинство показов (но не все) по полному совпадению поисковых запросов с текстом ключей будет отдаваться ключам именно в точном соответствии.

На широкое соответствие этих же ключей будет приходиться практически одна только вложенная глубина и синонимы.

Но и широкое соответствие в Директе тоже инициирует показы по полному совпадению с поисковыми запросами, пренебрегая тем, что в аккаунте уже есть ключ в точном соответствии.

А происходит это потому, что в Директе нет разного приоритета к показу у разных типов соответствия одного и того же ключа.

Гораздо больше это выражено в Google Ads, где точное соответствие ключей имеет максимальный приоритет не только к показу внутри аккаунта среди всех типов соответствия одного и того же ключа, а ещё и в аукционе среди других рекламодателей.

Чтобы в Директе свести к нулю долю показов широкого соответствия по полному совпадению с поисковыми запросами, нужно на уровне каждого ключа в широком соответствии заранее отминусовать этот же ключ в "точном соответствии".

⬇️ Читать дальше.

via @ppc_bigbrain

⬆️ Продолжение (3/4).

Дальше с накоплением статистики выгружаете поисковые запросы в Excel или тянете автоматом в Power BI, в сводной таблице в срезе типов соответствия ключей видите, как перформят одинаковые ключи в разных типах соответствия, какой объём лидов, кликов, показов и расхода на них приходится, какие у них CPA, CR, CPC, CTR, позиции показов, объём трафика, отказы.

После чего делаете выводы, что делать с конкретными типами соответствия: оставить активными или отключить.

Но нужно обязательно помнить, что если в аккаунте есть ключ и в точном, и в широком соответствии, при остановке ключа в точном соответствии вы не прекратите показы по полному совпадению поисковых запросов с этим ключом, ибо показы просто перераспределятся на этот же ключ, но в широком соответствии.

Для того, чтобы наверняка исключить показы по такому запросу, нужно добавить его в минус-фразы в "точном соответствии" на уровне такого же ключа в широком соответствии.

6️⃣ Использовать две самые частотные словоформы каждого ключа.

Вставить в Bukvarix в пакетный анализ фраз на платном тарифе за 695 руб/мес все ключи из РК из 2-3 слов (без учета стоп-слов между ними).

Ключи из 4 и более слов вставлять в анализ бессмысленно, ибо они все и так входят в глубину фраз из 2-3 слов, и тоже будут выгружены.

Выгрузить из Bukvarix всю вложенную глубину этих фраз из 2-3 слов, на платном тарифе — до 3 млн строк в выгрузке.

Надстройкой SEMTools для Excel обнаружить в выгрузке Букварикса неявные дубли ключей из ваших РК без учёта словоформ, порядка слов и наличия стоп-слов во фразах.

Для того, чтобы обнаружить ваши фразы из РК в выгрузке Букварикса, нужно сделать одинаковые шаги по обработке обоих списков (ваших ключей и фраз из Букварикса), только продублируйте исходники столбцов, чтобы не потерять данные после выполнения макросов:

— Удалить пунктуацию
— Привести к строчному регистру
— Удалить все стоп-слова
— Лемматизировать (привести к начальным словарным формам все слова во фразах)
— Расположить в алфавитном порядке слова в каждой ячейке (не строки в столбце, а слова в каждой ячейке).

Последний шаг нужен для того, чтобы по этому столбцу, в котором находятся леммы фраз без стоп-слов, и слова в ячейке расположены от А до Я, можно было ВПРом или его аналогами (ПросмотрX, Индекс+ПоискПоз, внешнее левое объединение таблиц в Power Query) подтянуть к каждому ключу из РК все словоформы из Bukvarix.

Для каждой из перечисленных выше операций в SEMTools есть макрос, выполняемый в 1 клик.

Обнаруженные в выгрузке Букварикса неявные дубли каждого ключа из РК отсортировать по убыванию "!очень !точной !частотности", пронумеровать порядковый номер каждой словоформы каждого ключа из РК.

Далее взять по каждому ключу две первые словоформы с самой большой "!очень !точной !частотностью".

Делается это простейшей формулой и одной сводной таблицей.

Объясняю как.

В выгрузке Bukvarix столбец словоформ сортируется по убыванию очень точной частотности, затем ключи из РК сортируются по алфавиту, напротив первого ключа из РК пишем в соседний столбец "1", а строкой ниже под единицей пишем формулу:

=ЕСЛИ(A2=A1;B1+1;1)

где:

столбец A — обнаруженные маски ключей из РК

столбец B — тот столбец, где мы пишем формулу, только в первой ячейке B1 единица, а в ячейке B2 — эта формула.

Что она делает:

Нумерует каждую строку, если обнаруженный ключ из РК равен предыдущему в столбце ключу, а если не равен, отсчёт строк начинается снова с 1.

Назовём этот столбец "индекс словоформы", что означает порядковый номер словоформы каждой фразы, упорядоченный по убыванию её очень точной частотности.

Далее строим сводную таблицу, в её строки тянем два атрибута: маску ключей из РК и найденные в Буквариксе словоформы.

В значения сводной: "!точную" и базовую частотность, их долю от суммы.

Идём во вкладку Конструктор — Макет — Макет отчета — Показать в табличной форме.

Ещё раз жмём Макет отчета — Повторять все подписи элементов.

Получаем вид отображения сводной таблицы, который повторяет структуру данных плоской таблицы, готовой к загрузке в Директ.

⬇️ Читать дальше.

via @ppc_bigbrain

⬆️ Продолжение (4/4).

Идём во вкладку Анализ сводной таблицы, добавляем фильтр (срез), в окне среза выбираем Индекс словоформы.

Далее с зажатым Ctrl выбираем в срезе цифры 1-2, отфильтровав в сводной первые две по счёту словоформы каждой маски ключа из РК.

Считаем долю показов по двум самым частотным словоформам каждой фразы в порядке убывания показов по ним в сумме очень точной частотности всей семантики.

На этом этапе становится понятно, какую долю очень точной частотности вы отсечёте, и насколько вообще критична проблема отсечения охвата по целевым запросам с другими словоформами, которые не будут учтены в двух самых частотных словоформах каждого ключа.

Если у вас проблема в бесконтрольном подмешивании синонимов, которые невозможно очистить из-за лимитов минус-списков в Директе на уровне фраз, групп и кампаний, вы можете пойти на компромисс и использовать 1-2 самых частотных словоформ каждой фразы.

Но зато будете получать исключительно чистый трафик без синонимов, выгребая только вложенную глубину поисковых запросов, поставив "!" перед всеми словами этих двух самых частотных словоформ.

Естественно, при этом каждый ключ будет иметь в аккаунте свой неявный дубль:

Было:
купить слона

Стало:
!купить !слона
!купить !слонов

И в этом ничего страшного нет. Главное не дробить их на разные группы. Да, статистика будет накапливаться по двум разным фразам, что не есть хорошо, ибо её придётся накапливать в два раза дольше для выводов об эффективности.

Но такова цена использования фиксации словоформ у ключей и исключения показов по синонимам.

Думаете, тяжёлый алгоритм? Окей, а деньги на говнотрафик сливать не тяжело? Сложно будет только в первый раз.

Прелесть этих трудозатрат на оцифровку доли охвата конкретных словоформ в том, что вы можете внезапно обнаружить, что на первые две самые частотные словоформы каждого ключа приходится 80-90% суммы очень точной частотности всех словоформ маски каждого ключа.

Откуда я взял цифры 80-90%? Ну давайте подумаем вместе. Наверное, потому что уже это оцифровал.

Под маской ключа будем понимать лемму ключа (начальную словарную форму всех слов в ключе), из которой удалены все стоп-слова (союзы, предлоги, частицы и все склонения местоимений), и слова внутри ячейки отсортированы от А до Я.

И стоят ли оставшиеся 10-20% охвата тех гигатонн грязи, которые вам Директ подмешивает в синонимах?

А ещё бóльшая прелесть в том, что все эти шаги по выявлению двух самых частотных словоформ каждого ключа автоматизируются связкой умные таблицы + Power Query + сводные таблицы.

И следующие итерации проделывания всех выше перечисленных действий сводятся к тому, что вам нужно:

— По ключам из РК сделать выгрузку из Букварикса
— Выполнить несколько макросов в SEMTools
— Обновить сводные таблицы
— Получить готовую сводную таблицу, в которой маски ключей будут идти по убыванию суммы очень точной частотности всех вместе словоформ, каждая маска ключа будет разбита ещё на две строки — на две самые частотные словоформы каждой маски ключа по убыванию их очень точной частотности.

Дальше с помощью либо ВПР, либо Индекс+ПоискПоз, либо ПросмотрX (в Office 365), либо внешнего левого объединения таблиц в Power Query подтягиваете по столбцу с вашими ключами названия и ID групп и кампаний из ваших текущих РК, все заголовки, тексты, расширения, урлы и прочие столбцы из шаблона загрузки РК на сервер Директа.

Внешнее левое объединение таблиц (left outer join) в Power Query я упоминаю уже не в первый раз в этой статье по одной простой причине — это автоматизация целого ряда выполняемых действий до одного единственного клика "обновить запрос".

И получаете на выходе полностью готовую к импорту в Директ кампанию, в которой каждая ключевая фраза имеет по две зафиксированные !самые !частотные !словоформы.

При этом использовать кавычки (т.е. "!очень !точную !частотность") нет необходимости. Достаточно лишь восклицательного знака, т.к. он не отсекает вложенные запросы.

И вы по двум самым частотным словоформам получаете показы по всей вложенной глубине, минимизируя тем самым потери целевого охвата.

via @ppc_bigbrain

Панакупляюць сабе гэнтых вашых канплюхцерау ды чыляць на моры на расслабоне! Атврацицильна!

via @ppc_bigbrain

красотища