#Как отделить удобный путь возвращения клиента от дополнительного спроса, созданного рекламой.
В рекламном отчёте брендовая кампания часто выглядит образцово: высокий процент кликов, много конверсий, низкая стоимость заказа. Пользователь вводит название компании, видит объявление, переходит и покупает. У маркетолога появляется понятная цепочка от рекламного клика до выручки.
Но интерес к компании возник раньше этого клика. Человек мог узнать о ней из рекомендации, пройти несколько визитов, получить письмо или уже покупать здесь. Когда он набрал название бренда, значительная часть работы по формированию спроса была выполнена. Теперь нужно понять, помогло ли платное объявление получить дополнительный результат и сколько компания заплатила за эту помощь.
Хорошие показатели брендовой кампании могут отражать и полезную работу рекламы, и готовность самой аудитории к покупке. Чтобы разделить эти причины, понадобится посмотреть на общий результат бизнеса и проверить, что меняется при другом режиме показа.
#Человек уже пришёл с намерением
В этой статье под брендовой рекламой будем понимать поисковые объявления по запросам с названием вашей компании или продукта. Медийные кампании для узнаваемости решают другую задачу и требуют отдельного разговора. Важно также отделять собственный бренд от брендов производителей, которые продаёт магазин.
Запрос «купить беговые кроссовки» оставляет выбор продавца открытым. Запрос «магазин Атлет доставка» уже указывает на конкретную компанию. Внутри брендовых запросов тоже есть разные потребности: купить, уточнить адрес, проверить условия, войти в личный кабинет, обратиться в поддержку.
Поэтому высокая конверсия закономерна. Кампания получает доступ к людям, которые успели познакомиться с брендом и дошли до поиска. Предыдущая работа — продукт, обслуживание, рекомендации, контент и реклама других форматов — может проявиться в её результатах.
Стоимость клика зависит от аукциона и конкуренции, поэтому дешёвый трафик по бренду бывает далеко не всегда. Но даже при дорогом клике отчёт может выглядеть хорошо: доля готовых покупателей высокая, а путь до заказа короткий. Эта особенность аудитории затрудняет сравнение брендовой кампании с привлечением незнакомых людей.
Схема показывает возможные последовательности. Брендовый запрос может встречаться и у новых, и у действующих клиентов.
#Последний рекламный клик получает удобную роль
Представим покупателя, который увидел обзор товара, изучил магазин, отложил решение и вернулся через поиск по названию компании. Если перед покупкой он нажал на объявление, модель последнего касания может назначить ему основную заслугу. В результате брендовая кампания получает продажу, к которой привели несколько взаимодействий.
В её отчёте всё может быть зарегистрировано корректно: рекламный клик состоялся, заказ оплачен, идентификаторы совпали. Вопрос возникает при переходе от наблюдаемой цепочки к выводу о пользе расходов. Без объявления человек мог бы перейти на органический результат, открыть сохранённую ссылку или вернуться другим способом.
Атрибуция помогает распределить ценность между доступными касаниями. Инкрементальность описывает дополнительный результат, который появился благодаря воздействию. Для второго вопроса нужна оценка того, что произошло бы без выбранного рекламного показа.
Переключение на первое касание или распределённую модель расширяет взгляд на путь покупателя. Однако ни одна пропорция распределения выручки сама по себе не создаёт контрольной ситуации. Полезно исследовать модели атрибуции и отдельно проверять дополнительный эффект кампании.
#Что показал эксперимент eBay
В исследовании Тома Блейка, Криса Носко и Стивена Таделиса использовались масштабные полевые эксперименты eBay. Работа вышла как препринт NBER в 2014 году и была опубликована в Econometrica в 2015-м. Авторы сравнили экспериментальную оценку платного поиска с обычными наблюдаемыми показателями.
Для брендовых ключевых слов исследователи не обнаружили измеримой краткосрочной пользы. По обзору NBER, при отключении объявлений пользователи переходили через органический результат, а общее число переходов на сайт сохранялось примерно на прежнем уровне. Для небрендового поиска эффект различался: новые и редкие пользователи реагировали иначе, чем постоянные покупатели.
У eBay был известный бренд и большой объём повторного спроса. Результат описывает конкретную компанию, дизайн проверки и период. Он даёт основание проверять привычные оценки окупаемости, но переносить найденный эффект на любой магазин, клинику или застройщика нельзя.
Есть и другая исследовательская линия. В работе Google 2011 года по более чем 400 исследованиям приостановки поисковой рекламы средняя оценка доли рекламных кликов, которые органика не компенсировала, составила 89%. Метод использовал статистическое моделирование на данных пауз в кампаниях.
В этой цифре объединены поисковые рекламные сценарии из разных отраслей. Измеряемый результат — клики. Чтобы оценить отдельную брендовую кампанию, её продажи и прибыль, нужны подходящие данные именно по этому проекту. Оба исследования помогают увидеть зависимость ответа от аудитории, условий и выбранной метрики.
#Когда брендовая реклама действительно может помогать
Первый возможный сценарий — конкуренты в выдаче. Пользователь ищет вашу компанию, но видит альтернативное предложение. Собственное объявление может удержать часть внимания. Наличие конкурента создаёт правдоподобную гипотезу о пользе; размер сохранённых продаж предстоит измерить.
Второй сценарий связан с удобством перехода. Объявление может вести сразу к актуальному разделу, локальному предложению или записи на услугу. Человеку проще завершить задачу, особенно если органический результат показывает менее подходящую страницу. Здесь ценность создаётся через сокращение пути и содержание предложения.
Третий сценарий — слабая или неоднозначная органическая выдача. Название совпадает с общеупотребительным словом, нужный сайт плохо виден, новый продукт ещё не получил заметного результата поиска. Платный показ способен повысить доступность компании для тех, кто уже ищет её.
Полезно разбирать эти ситуации по сегментам. На одном устройстве органический результат хорошо заметен, на другом первый экран занят объявлениями. В одном регионе конкуренция сильнее, в другом покупатели почти всегда возвращаются напрямую. Единая средняя цифра может скрывать разные роли кампании.
Вместе с тем красивые показатели не гарантированы. Поддержка действующих клиентов, неоднозначное название, нерелевантная посадочная страница и дорогой аукцион способны ухудшить результат. Заголовок описывает частое впечатление от отчётов. Доля таких случаев зависит от рынка и условий кампании.
#Сначала отделите бренд от остальных задач
Перед экспериментом нужно понять, где именно покупаются брендовые переходы. Одной кампании с названием «Бренд» недостаточно: похожие запросы могут попадать в другие группы и автоматический подбор. Важно проверить фактические запросы, расходы и условия показа.
В Яндекс Директе настройки автотаргетинга предусматривают выбор запросов с упоминанием своего бренда, конкурентов или без брендов. Актуальные условия описаны в справке Яндекса. При подготовке проверки учитывайте используемый тип кампании и доступные настройки интерфейса.
Если отключить одну группу, а остальные продолжат показы по тем же запросам, контрольное условие окажется нарушено. По возможности брендовый спрос нужно выделить так, чтобы изменением можно было управлять, а фактические показы — проверить.
Полезно отдельно посмотреть новые и повторные покупки, навигационные и коммерческие запросы, регионы и устройства. Это помогает сформулировать гипотезу. Для выводов по небольшим сегментам потребуется больше данных; десятки случайно выбранных срезов повышают вероятность красивого, но неустойчивого результата.
#Проверка начинается с общего результата бизнеса
Главный вопрос проверки: насколько меняется общий результат при изменении брендовой рекламы? Падение заказов, приписанных выключенной кампании, ожидаемо. Существенно, сколько заказов компания теряет в сумме и какая часть переходит в органический поиск, прямые визиты и другие доступные пути.
Лучше заранее выбрать бизнес-метрику: оплаченные заказы, квалифицированные обращения, выручку или маржинальный доход. Для длинного цикла нужны сопоставимые группы обращений и время для созревания результата. Количество кликов можно использовать как промежуточное наблюдение.
Один из способов — географический эксперимент. Сопоставимые территории распределяют между разными режимами брендовой рекламы. В одной группе показы продолжаются, в другой ограничиваются по заранее заданному плану. Исследовательские принципы такого дизайна описаны в работе Google о геоэкспериментах.
Сравнение требует подготовки: достаточно независимых территорий, проверки истории продаж, случайного распределения там, где оно возможно, и учёта различий масштаба. Переезды покупателей, ошибки геотаргетинга и общие рекламные воздействия могут размывать границы групп. Два произвольно выбранных города редко дают убедительный ответ.
Если платформа поддерживает подходящее случайное разделение аудитории с группой без воздействия, его тоже можно использовать. Однако A/B-тест страницы после рекламного клика отвечает на вопрос о сайте. Для проверки рекламы воздействие должно различаться до того, как человек перешёл по объявлению.
Подсчитываются результаты по всем доступным каналам. Изоляция воздействия и сопоставимость групп проверяются отдельно.
Иногда доступна только пауза по времени. Тогда обычное сравнение недели с рекламой и недели без неё будет уязвимо к сезонности, акциям, изменению цен и спроса. Повторные заранее спланированные периоды и подходящий контрольный ряд могут улучшить оценку. Метод анализа должен учитывать задержки покупок и зависимость наблюдений во времени.
До запуска стоит определить длительность, минимальный интересующий эффект, допустимую потерю результата и правило остановки. Универсального срока в семь или четырнадцать дней здесь нет. Он зависит от количества событий, обычных колебаний и времени до оплаты.
#Два расчёта окупаемости одной кампании
Возьмём условный пример. После корректировки на масштаб групп и фоновые изменения оценка выручки при брендовой рекламе составила 1 100 000 рублей, при её отсутствии — 1 000 000. Расходы на выбранные показы равны 60 000 рублей. При этом обычный отчёт приписал брендовой кампании 300 000 рублей выручки.
Обычный ROAS рассчитан как 300 000 / 60 000. Инкрементальный — как 100 000 / 60 000. Для оценки вклада используем долю маржинального дохода 35% после переменных затрат и до рекламных расходов. При этих допущениях дополнительный доход не покрывает стоимость показов.
Числа нужны для объяснения логики. В настоящем эксперименте у прироста будет интервал неопределённости. Если данные совместимы и с небольшим убытком, и с существенной прибылью, решение остаётся неопределённым. Формулировка «статистически значимого эффекта нет» сама по себе не устанавливает нулевой эффект.
Если кампания даёт новых клиентов с повторными покупками, полезно расширить горизонт оценки. При этом прогноз будущего LTV нужно отделять от уже полученных денег и учитывать расходы на обслуживание. Выбранный горизонт и метод расчёта должны быть одинаковыми для сравниваемых групп.
#Что делать с результатом проверки
Когда органика и другие каналы компенсируют большую часть отключённых переходов, появляется основание пересмотреть расходы. Следующий шаг может быть постепенным: уменьшить охват или ставки, оставить сегменты с подтверждённой пользой и повторить измерение.
Если ограничение показов снижает общий прибыльный результат, бюджет выполняет полезную задачу. Важно оценить предельный эффект: дополнительные расходы после некоторого уровня могут давать всё меньше результата. Полезность присутствия в поиске ещё не оправдывает любую ставку.
Если вывод неустойчив, нужно понять причину: событий мало, группы различаются, период слишком короткий или условия показа нарушены. В таком случае полезнее улучшить дизайн проверки, чем выбирать уверенный ответ по одному проценту из отчёта.
Результат также может измениться со временем. Конкуренты усилили показы, органические позиции снизились, появился новый продукт или изменилась доля повторных покупателей. Проверка помогает принять решение в определённых условиях; пересматривать его стоит при существенных изменениях.
#Как аналитика помогает подготовить проверку
До эксперимента важно собрать наблюдаемую историю: какие визиты приводят к покупке, где появляется брендовый поиск, сколько времени проходит до оплаты и какие обращения заканчиваются отказом. Это позволяет выбрать метрику и увидеть потенциальные ошибки измерения.
В аналитике Sales Ninja доступны конверсионные пути, модели атрибуции и анализ выручки и прибыли при передаче соответствующих данных. Связь с CRM помогает продолжить оценку после заявки и учитывать качество привлечённых обращений. Эти отчёты полезны для подготовки и разбора проверки.
Сам эксперимент должен менять рекламное воздействие и сохранять подходящее сравнение. Дополнительный эффект оценивается по результату такого дизайна. Модельные прогнозы и распределение заслуг между касаниями помогают анализу, но требуют отдельной проверки по реальным исходам.
#Высокая конверсия — начало вопроса об эффективности
Брендовая реклама получает аудиторию, которая уже проявила интерес к компании. Поэтому её отчёт часто выглядит сильнее отчётов каналов, работающих на ранних этапах знакомства. Этот результат полезно читать вместе с историей формирования спроса.
Практический вопрос звучит так: сколько дополнительных оплаченных заказов и маржинального дохода даёт выбранный бюджет? Ответ появляется, когда бизнес учитывает все пути возвращения клиента и сравнивает результат при разных режимах показа. Тогда хорошие цифры превращаются в обоснованное решение о расходах.
