Корреляция закономерностей трафика и расписаний внесетевых рекламных кампаний
30.09.2022Поскольку речь идет об отслеживании влияния внесетевой активности, мы располагаем прекрасным средством измерения онлайнового влияния. Мы знаем, когда и где появляются рекламные объявления. Почему бы ни воспользоваться этой информацией для установки исходной точки для сайта, а затем измерить влияние кампаний, когда они будут развернуты?
Рассмотрим показательный пример. Компания решает выполнить продвижение нового товара, используя радиорекламу на территории США. Для начала проводится оптимизация сайта. Даже без каких-либо дополнительных пояснений все становится совершенно ясно. Слева представлены данные (количество посещений) до начала кампании, а справа — в период ее проведения. Располагая этими данными, аналитик может легко измерить влияние по нескольким направлениям.
• Оценить общее влияние в плане посещений (или таких метрик, как число конверсий).
• Определить конкретные радиорынки, на которых реклама привлекла сравнительно больший объем онлайнового трафика.
• При наличии доступа к программе трансляций выяснить, была ли вероятность восприятия рекламы и посещения веб-сайта выше для слушателей определенных типов радиостанций (например, каналов новостей, рока или кантри).
Но аналитик не должен останавливаться на этом. Если следовать ранее данному совету по использованию заказных URL-адресов, можно выполнить весьма эффективное отслеживание. Но можно сделать значительно больше. Для получения выводов, ведущих к действиям, можно выполнить корреляцию сферы влияния этой внесетевой кампании с различными потоками трафика веб-сайта.
Первая линия представляет данные кампании (охват в миллионах посещений в результате радиокампании). Третья линия — первое, на что следует обратить внимание. Она представляет посещения, которые явились прямым результатом действий людей, вводящих указанный заказной URL-адрес. Прекрасно. Мы наблюдаем явную корреляцию между трансляцией рекламы по радио и возрастанием трафика к сайту. Спады и период стабилизации также совпадают. Можно вычислить также точку границы спада. Линия кампании содержит три пика, но хотя третий пик выше первого, объем привлеченного трафика был значительно меньшим. Возможно, к этому моменту охват аудитории достиг максимума. Эти две линии — охват кампании по радио и количество посещений посредством заказного URL-адреса — могут не достаточно точно отражать общее влияние. Поэтому для определения влияния в диаграмму понадобится добавить и другие основные потоки трафика.
Как видно, и прямые посещения (Direct Visits), и поиск по торговым маркам (Branded Search) демонстрируют почти идеальную корреляцию с радиокампанией. Это является показателем того, сколько человек использовали заказной URL-адрес для посещения сайта. В данном случае множество людей посетили веб-сайт непосредственно или пришли из поисковых механизмам по ключевым словам, содержащим название товара, разрекламированного по радио!
Радиореклама обуславливает тесную корреляцию между потоками трафика и графиком проведения кампании. Теперь понятно влияние, оказанное рекламной кампанией на радио, и то, как она действительно привлекает поисковый трафик. Однако помните, что корреляция еще не означает причинную связь. В данном случае кампания была проведена так, чтобы минимизировать другие влияющие факторы, что возможно не всегда. Кроме того, были приняты меры для выполнения корректного анализа. Например, может оказаться, что тренд поиска характерен только для поисков нового товара, разрекламированного по радио, а не для всего поискового трафика.
При выполнении корреляции — что является эффективной стратегией анализа — будьте внимательны, дабы не делать необоснованных заключений о причинно-следственной связи. Вместо этого выполните тщательную проверку выводов, полученных на основе поступающих данных.
