Как анализировать конверсию трафика?

Рубрики: (Анализ трафика) Автор: SEO Умнег 26-05-2009

Теги : , , , , , , ,

Первоочередной задачей в деле покупки трафика является анализ конверсии. Практика показывает, что начинающие в affiliate marketing часто не знают, с какой вообще стороны подойти к решению данной задачи. Именно об этом мы и поговорим сегодня. Продвинутые же в теме читатели могут сразу перескочить на последний абзац статьи – в нем несколько слов о прекрасных дамах.

fig1.gif

Итак, когда вы “не затрудняетесь” анализом конверсии трафика, схема работы с партнерской программой выглядит следующим образом: Вы берете внутри аккаунта партнёрки промо-URL целевого сайта, куда будет отправляться трафик, и используете эту ссылку в своем рекламном объявлении у ррс-брокера. В этой схеме (см. Рис.1) пока нет ничего нового, и мы используем ее лишь как отправную точку.

NB: Целевой сайт на всех рисунках является условным примером и выбран больше из соображений копирайта – как вы понимаете, говорить о “регистрациях” и “продажах” применительно к этому блогу будет неверно.

Для того чтобы проанализировать трафик необходимо сделать две вещи: Во-первых, разделить трафик на отдельные потоки с конкретным таргетингом по каждому из них; Во-вторых, учесть каждый поток независимо от других через статистику партнерской программы.

Таргетировать трафик можно еще на стадии его покупки у рекламного брокера: Здесь можно указать, допустим, желаемую географию посетителей, часы работы рекламной кампании и т.п. – подробно я рассказывал об этом в статье “Введение в PPC Маркетинг: Таргетинг“. Однако сейчас нас интересует более детальный анализ, например:

  • конверсия по конкретному рекламному объявлению
  • конверсия по конкретному кейворду
  • конверсия на разных целевых страницах (landing pages)

Подходящие примеры мы ниже и рассмотрим.

Но прежде чем перейти к делу, еще нужно разобраться с механизмом учета отдельных потоков трафика. Для этой цели подавляющее большинство партнерских программ предоставляют функционал т.н. subaccounts или их продвинутые реализации в виде трекинг-кодов. Сабаккаунты генерируются вами самостоятельно внутри интерфейса партнерской программы буквально в пару кликов. В качестве названия сабаккаунта обычно можно использовать произвольное символьное имя, или, в крайнем случае, – числительное. Лучше выбирать мнемонические имена, характеризующие таргетинг для предполагаемого потока трафика.

fig2.gifПредположим, нам требуется сделать простой анализ эффективности трафика по гео, чтобы определить, посетители из какой страны лучше конвертятся на целевом сайте. Для этой цели мы создадим два сабаккаунта с именами “rugeo” и “uageo” для трафика из России и Украины, соответственно. Для каждого сабаккаунта партнёрка сгенерирует отдельные целевые URL, которые следует подставить в два идентичных по содержанию рекламных объявлениях, притом задав этим объявлениям соответствующий геотаргетинг, как это показано на Рис.2.

В результате (если мы все правильно сделали и шлем трафик) в аккаунте партнерки появится статистика трафика по каждой из двух названных стран.

fig3.gif

Другой достаточно важной задачей является необходимость анализа конверсии конкретного рекламного объявления, оценивая, таким образом, эффективность последнего. Анализ качества ррс-объявления нужно делать обязательно, т.к. оно является главным элементом, отбирающим целевую аудиторию вашего трафика.

Аналогично предыдущему примеру, нам необходимо создать два сабаккаунта, чтобы провести сравнительный сплит-тест двух различных объявлений, как это показано в примере на Рис.3.

fig4.gif

В последнем примере рассмотрим схему, предназначенную для анализа эффективности различных целевых страниц. Конечно, это имеет смысл, только если партнерская программа предоставляет разные лендинги на целевом сайте. Пример на Рис.4.

В результате проделанной работы мы получим учет каждого таргетированного потока трафика в статистике партнерской программы отдельно от других. Это уже позволит строить простые зависимости, характеризующие соотношение пришедших на сайт уникальных посетителей к регистрациям (лидам - leads) и/или продажам.

Цель, которую мы преследуем, анализируя данные – это последующий отказ от покупки неэффективных потоков трафика, показывающих неудовлетворительную конверсию. Например, мы можем выяснить, что посетители из определенной страны принципиально ничего не покупают на сайте партнерки, или что по одному из вариантов рекламного объявления практически отсутствуют лиды, или что один из лендингов дает в среднем лучший конверт при прочих равных характеристиках трафика и т.п.

Если в элементарное уравнение с уникальными посетителями/лидами/продажами добавить потраченные у рекламного брокера деньги, а также выручку, заработанную в самой партнерской программе, то нетрудно посчитать, какая конверсия является предельной для безубыточной работы, а какая достаточной, чтобы успешно зарабатывать на покупном трафике.

А как быть в том случае, если мы хотим сделать многовариантный анализ трафика? Скажем, одновременно анализировать гео, кейворд, с которым пришел посетитель, плюс проводить сплит-тест рекламных объявлений? Эта задача уже требует более сложных профессиональных инструментов. – Об одном из способов ее решения я рассказывал в статье “Системный подход к анализу конверсии трафика…“.

И в заключение отвлечемся на красивых женщин)

Взглянув на своих коллег-блогеров, украшающих посты любопытными фото (не считая Маула, который порядком задолбал публику одной известной кинозвездой), я решил присоединиться к тенденции и добавить вам немного позитива, уважаемые читатели. В отличие от своих коллег, я буду принципиально публиковать только собственные фотографии.

Открывает тему подборка под названием “Охота на ведьм”: это серия портретных снимков, сделанных в репортажном жанре в одном месте течение пары часов. Уверен, что очаровательные женские лица (и фигуры!) не оставят вас равнодушными. Каждую статью на блоге будет сопровождать один новый снимок. Комментарии приветствуются!

Постовой:
Omegalinks.net – сервис для блоггеров и рекламодателей.
Реклама в интернете:
раскрутка сайта, контекстная реклама сайтов.

img_4029_cr.jpg

Комментарии:

Всего отзывов: 18 на Как анализировать конверсию трафика?

Оставьте свой отзыв на dofollow блоге!

ВНИМАНИЕ! Cсылки публикуются только на ваш личный блог по тематике SEO и близкой к ней. На вашем сайте обязательно наличие заполненной страницы "Обо мне" (проверяется) и должно быть очевидно, что пишет живой человек.

Ссылки на "продвигаемые" сайты удаляются вместе с вашим "умным" и "тематическим" комментарием, а "комментатор" банится навсегда. Не спамьте, это бесполезно.