UTM разметка рекламных кампаний и как ее правильно делать.
Зачем вообще размечать рекламные кампании? Очевидно, разметка связана с анализом эффективности рекламы.
Согласно Википедии — «Ана́лиз (др.-греч. ἀνάλυσις «разложение, расчленение, разборка») — метод исследования, характеризующийся выделением и изучением отдельных частей объектов исследования». То есть, целью разметки является разделение рекламной кампании на составные части и рассмотрение этих частей в отдельности.
В начале времен интернета каждый изобретал свой способ разметки.
Например, рекламодатель «Арбузы он-лайн» размещает рекламу в двух рекламных сетях. В одной большие баннеры по 5 рублей, а во второй — маленькие, но по 3 рубля.
Чтобы понять, какая из них лучше работает,
он на больших баннерах ставил ссылку www.site.com/my_super_landing_page/?from=big_banners,
а на маленьких баннерах www.site.com/my_super_landing_page/?from=small_banners.
Обе ссылки ведут пользователей на страницу my_super_landing_page, которые абсолютно идентичны с точки зрения посетителя, но с точки зрения вашего веб-сервера, это разные URL.
Теперь, если вы проанализируете логи вашего сервера и посмотрите, сколько раз запрашивался URL, у которого параметр from равен small_banners, а сколько big_banners — вы узнаете, какие баннеры лучше: большие, которые были вчера по 5 рублей, или сегодня по три рубля, но маленькие.
Так была устроена веб-аналитика в начале времен интернета.
АРБУЗНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ СОВРЕМЕННОГО МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА
Приведенный выше пример позволяет получить пространственный разрез рекламной кампании по одному измерению. Современный анализ предполагает использование нескольких параметров. Это означает, что анализ ведется по нескольким пространственным измерениям.
Чтобы легко ориентироваться в размерностях пространства очень полезно иметь в голове понятную бытовую модель происходящего.
Представьте, что ваша рекламная кампания — это арбуз. Вы берете нож, и разрезаете арбуз на кружочки. Кружочки возле хвостика арбуза не такие вкусные, как кружочки из середины. Поэтому мы их отрезаем прямо в магазине и взвешиваем и платим только за среднюю часть.
Поздравляю, вы только что проанализировали арбуз по одному измерению (они так и называются — срезы), и оптимизировали процесс покупки арбузов на основании данных этого анализа.
Вернемся к нашему рекламодателю «Арбузы онлайн», который за время нашего отсутствия превратился в регионального лидера по доставке арбузов. Рекламные сети теперь предлагают ему различные варианты оплаты: за клик (cpc) и за показ (cpm). Также наш подопечный запускает разные рекламные кампании — «осенний ценопад», «горячие летние распродажи», «весенний рост вашей выгоды» и «зимняя заморозка цен».
Продолжая эксплуатировать ранее изобретенный подход, рекламодатель формирует ссылки с такими значениями параметра from:
- bigBanners_cpc_summer,
- smallBanners_cpc_summer,
- bigBanners_cpc_winter,
- smallBanners_cpc_winter,
- …
Какие проблемы мы здесь видим?
- Во первых, количество меток выросло на несколько порядков. Их число равно количество_рекламных_систем*варианты_оплаты*количество_кампаний. Многовато, что чтобы сделать какие-то выводы, глядя на них, не так ли?
- Во вторых, такое разбиение не дает нам ответа на вопросы, «что лучше, оплата за клик, или за показ?», «Какая рекламная кампания наиболее удачная?».
Чтобы ответить на такие вопросы, придется суммировать показатели нескольких меток, содержащих название компании, или типа оплаты.
Математики из компании Urchin (которых впоследствии купил Гугл), предложили такое решение:
Использовать для каждого способа разбиения свой параметр, а также предложили стандартизировать название и предназначение таких параметров.
- принадлежность к рекламной системе предлагается передавать в параметре utm_source,
- способ оплаты — utm_meduim,
- название рекламной кампании — в utm_campaign.
(всего стандартизовано 5 utm-меток https://en.wikipedia.org/wiki/UTM_parameters)
Теперь на всех рекламных баннерах «Арбузы онлайн» ставится такая ссылка: www.site.com/….
Возвращаясь арбузной аналогии, мы имеем три пространственных разреза нашего трехмерного арбуза:
- первым разрезом мы получаем кружочки,
- второй разрез делаем так, чтобы получить «палочки»,
- третьим разрезом арбуз распадается на «кубики».
Результат: наш искушенный рекламодатель покупает только самые сладкие кубики из середины.
Очевидно, что такой способ позволяет гораздо лучше оптимизировать покупку арбузной мякоти, чем использование одного среза. Возможно это и позволило «Арбузам онлайн» стать крупнейшим арбузным ритейлером?
Какие выгоды мы видим анализе при помощи нескольких параметров?
- Во первых, мы можем анализировать эффективность в разрезе каждого отдельного параметра, то есть, ответить на вопросы:
-- Какая рекламная сеть в целом показала себя лучше?
-- Какой способ оплаты в целом показал себя лучше?
-- Какая рекламная кампания прошла лучше остальных?
- Во вторых, мы можем провести анализ по двум разрезам, то есть, ответить на вопросы:
-- Какая рекламная сеть лучше в сегменте cpc?
-- Какая рекламная сеть лучше показала себя зимой?
-- Какая рекламная кампания лидирует при оплате за клик, а какая при оплате за показ?
- Ну, и в конечном итоге, мы можем детализировать результаты до уровня «арбузных кубиков» и покупать только сочную середину арбуза.
ТАК КАК ПРАВИЛЬНО РАЗМЕЧАТЬ РЕКЛАМНЫЕ КАМПАНИИ?
- Правило первое — старайтесь избегать комбинирования параметров внутри одной метки. Идеально, когда одна utm-метка отвечает за один параметр.
- Правило второе — не забывайте, что назначение метки — это всего лишь договоренность. По возможности, используйте метки по назначению, но никто не запрещает вам в utm_content передать цвет баннера или марку автомобиля, к которой относится ваша реклама.
Например, если вы анализируете только cpc рекламу, то использовать метку utm_medium по назначению не имеет смысла (там всегда будет cpc). Поэтому вы можете использовать эту метку, чтобы передавать туда параметр, который вам нужно анализировать, например тип кампании: на поиске (search), в сети (net), или ретаргетинг (retarget).
- Правило третье — портить только одну метку. Если имеющихся пяти utm-параметров вам не хватает — выберите четыре самых важных, а все остальные комбинируйте_через_разделитель в одной метке. Обычно для этого используется метка utm_content
Пример: red_nissan_320_brand (красный баннер, размер 320, реклама ниссана, брендовая)
Суть в том, что вы получите четыре «чистых» критерия, которые легко можно будет сравнивать между собой в любой комбинации, и пятый составной критерий, который можно будет разложить на составляющие.
Как это сделать — расскажу в следующей статье.
Зачем вообще размечать рекламные кампании? Очевидно, разметка связана с анализом эффективности рекламы.
Согласно Википедии — «Ана́лиз (др.-греч. ἀνάλυσις «разложение, расчленение, разборка») — метод исследования, характеризующийся выделением и изучением отдельных частей объектов исследования». То есть, целью разметки является разделение рекламной кампании на составные части и рассмотрение этих частей в отдельности.
В начале времен интернета каждый изобретал свой способ разметки.
Например, рекламодатель «Арбузы он-лайн» размещает рекламу в двух рекламных сетях. В одной большие баннеры по 5 рублей, а во второй — маленькие, но по 3 рубля.
Чтобы понять, какая из них лучше работает,
он на больших баннерах ставил ссылку www.site.com/my_super_landing_page/?from=big_banners,
а на маленьких баннерах www.site.com/my_super_landing_page/?from=small_banners.
Обе ссылки ведут пользователей на страницу my_super_landing_page, которые абсолютно идентичны с точки зрения посетителя, но с точки зрения вашего веб-сервера, это разные URL.
Теперь, если вы проанализируете логи вашего сервера и посмотрите, сколько раз запрашивался URL, у которого параметр from равен small_banners, а сколько big_banners — вы узнаете, какие баннеры лучше: большие, которые были вчера по 5 рублей, или сегодня по три рубля, но маленькие.
Так была устроена веб-аналитика в начале времен интернета.
АРБУЗНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ СОВРЕМЕННОГО МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА
Приведенный выше пример позволяет получить пространственный разрез рекламной кампании по одному измерению. Современный анализ предполагает использование нескольких параметров. Это означает, что анализ ведется по нескольким пространственным измерениям.
Чтобы легко ориентироваться в размерностях пространства очень полезно иметь в голове понятную бытовую модель происходящего.
Представьте, что ваша рекламная кампания — это арбуз. Вы берете нож, и разрезаете арбуз на кружочки. Кружочки возле хвостика арбуза не такие вкусные, как кружочки из середины. Поэтому мы их отрезаем прямо в магазине и взвешиваем и платим только за среднюю часть.
Поздравляю, вы только что проанализировали арбуз по одному измерению (они так и называются — срезы), и оптимизировали процесс покупки арбузов на основании данных этого анализа.
Вернемся к нашему рекламодателю «Арбузы онлайн», который за время нашего отсутствия превратился в регионального лидера по доставке арбузов. Рекламные сети теперь предлагают ему различные варианты оплаты: за клик (cpc) и за показ (cpm). Также наш подопечный запускает разные рекламные кампании — «осенний ценопад», «горячие летние распродажи», «весенний рост вашей выгоды» и «зимняя заморозка цен».
Продолжая эксплуатировать ранее изобретенный подход, рекламодатель формирует ссылки с такими значениями параметра from:
- bigBanners_cpc_summer,
- smallBanners_cpc_summer,
- bigBanners_cpc_winter,
- smallBanners_cpc_winter,
- …
Какие проблемы мы здесь видим?
- Во первых, количество меток выросло на несколько порядков. Их число равно количество_рекламных_систем*варианты_оплаты*количество_кампаний. Многовато, что чтобы сделать какие-то выводы, глядя на них, не так ли?
- Во вторых, такое разбиение не дает нам ответа на вопросы, «что лучше, оплата за клик, или за показ?», «Какая рекламная кампания наиболее удачная?».
Чтобы ответить на такие вопросы, придется суммировать показатели нескольких меток, содержащих название компании, или типа оплаты.
Математики из компании Urchin (которых впоследствии купил Гугл), предложили такое решение:
Использовать для каждого способа разбиения свой параметр, а также предложили стандартизировать название и предназначение таких параметров.
- принадлежность к рекламной системе предлагается передавать в параметре utm_source,
- способ оплаты — utm_meduim,
- название рекламной кампании — в utm_campaign.
(всего стандартизовано 5 utm-меток https://en.wikipedia.org/wiki/UTM_parameters)
Теперь на всех рекламных баннерах «Арбузы онлайн» ставится такая ссылка: www.site.com/….
Возвращаясь арбузной аналогии, мы имеем три пространственных разреза нашего трехмерного арбуза:
- первым разрезом мы получаем кружочки,
- второй разрез делаем так, чтобы получить «палочки»,
- третьим разрезом арбуз распадается на «кубики».
Результат: наш искушенный рекламодатель покупает только самые сладкие кубики из середины.
Очевидно, что такой способ позволяет гораздо лучше оптимизировать покупку арбузной мякоти, чем использование одного среза. Возможно это и позволило «Арбузам онлайн» стать крупнейшим арбузным ритейлером?
Какие выгоды мы видим анализе при помощи нескольких параметров?
- Во первых, мы можем анализировать эффективность в разрезе каждого отдельного параметра, то есть, ответить на вопросы:
-- Какая рекламная сеть в целом показала себя лучше?
-- Какой способ оплаты в целом показал себя лучше?
-- Какая рекламная кампания прошла лучше остальных?
- Во вторых, мы можем провести анализ по двум разрезам, то есть, ответить на вопросы:
-- Какая рекламная сеть лучше в сегменте cpc?
-- Какая рекламная сеть лучше показала себя зимой?
-- Какая рекламная кампания лидирует при оплате за клик, а какая при оплате за показ?
- Ну, и в конечном итоге, мы можем детализировать результаты до уровня «арбузных кубиков» и покупать только сочную середину арбуза.
ТАК КАК ПРАВИЛЬНО РАЗМЕЧАТЬ РЕКЛАМНЫЕ КАМПАНИИ?
- Правило первое — старайтесь избегать комбинирования параметров внутри одной метки. Идеально, когда одна utm-метка отвечает за один параметр.
- Правило второе — не забывайте, что назначение метки — это всего лишь договоренность. По возможности, используйте метки по назначению, но никто не запрещает вам в utm_content передать цвет баннера или марку автомобиля, к которой относится ваша реклама.
Например, если вы анализируете только cpc рекламу, то использовать метку utm_medium по назначению не имеет смысла (там всегда будет cpc). Поэтому вы можете использовать эту метку, чтобы передавать туда параметр, который вам нужно анализировать, например тип кампании: на поиске (search), в сети (net), или ретаргетинг (retarget).
- Правило третье — портить только одну метку. Если имеющихся пяти utm-параметров вам не хватает — выберите четыре самых важных, а все остальные комбинируйте_через_разделитель в одной метке. Обычно для этого используется метка utm_content
Пример: red_nissan_320_brand (красный баннер, размер 320, реклама ниссана, брендовая)
Суть в том, что вы получите четыре «чистых» критерия, которые легко можно будет сравнивать между собой в любой комбинации, и пятый составной критерий, который можно будет разложить на составляющие.
Как это сделать — расскажу в следующей статье.