UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
6688 https://ppc.world/uploads/images/31/29/5e6130504e9ef-plenka-video-2.jpg 2020-03-11 Аналитика ppc.world 160 31

Как анализировать видеорекламу: основные и продвинутые метрики

На какие показатели эффективности обращать внимание после запуска видеорекламы, какие инструменты можно использовать при анализе и на что опираться при оптимизации — объясняет руководитель группы реализации медийных проектов в iConText Артем Попов.

Рынок онлайн-видеорекламы (OLV) активно растет на протяжении нескольких лет, его темпы роста сопоставимы с mobile и social. Все три сегмента, к слову, можно отнести к основным драйверам роста всего digital-сегмета.

В последнее время на OLV-рынке появились новые форматы, продукты, виды таргетинга, настройки и способы отслеживания. Этому есть логичное объяснение — интерес рекламодателей.

Как только рекламодатели, которые любят и умеют считать цифры, стали проявлять активный интерес к OLV-рекламе, сразу встал вопрос, как отслеживать результаты, как считать и по каким метрикам определить качественную кампанию. Сегодня мы об этом и поговорим.

Сервисы для отслеживания результатов видеорекламы

Начнем с самого очевидного: как отслеживать и считать. Если вы размещаетесь через Яндекс (Директ и Дисплей) или Google (Ads и Display & Video 360), учет ведется с использованием Google Analytics или Яндекс.Метрики по показателям качества трафика. Данные по количественным метрикам вы можете посмотреть в самих интерфейсах площадок.

Если же вы размещаете рекламу через рекламные сети или на конкретных сайтах, то Google Analytics и Яндекс.Метрика будут основным источником данных о результативности. Если вам нужна дополнительная статистика, используйте контейнеры типа VPAID или VAST. Они позволяют собирать такие данные:

  • viewability метрики: вкладка браузера в фокусе, средний viewability, запуск плеера в iFrame и невозможность определить видимость;
  • реальные URL площадок, на которых проходило размещение, с разбивкой по размерам видеоплеера;
  • квартили просмотров по показам и наведения курсора;
  • время просмотра, время наведения курсора;
  • включение и выключение громкости в ролике, среднюю громкость.

Наиболее полно информацию предоставляет Яндекс и Google Ads в связке со своими системами аналитики или же сторонние системы аналитики, сертифицированные по MRC, когда есть возможность добавить их коды в размещение. К ним относятся такие международные и российские площадки, как MOAT, Doubleclick, Sizmek, Adriver, Weborama.

Чуть хуже выглядит история с данными Яндекс.Метрики и Google Analytics вместе с показателями контейнера VPAID, в который интегрируются видеоролики, что дает возможность считать часть метрик даже без наличия Google Analytics и Яндекс.Метрики. И совсем сложно анализировать качество кампаний в тех случаях, когда Метрика или Google Analytics — единственные источники данных.

Анализ видеорекламы

Метрик отслеживания довольно много, и поэтому любую кампанию нужно анализировать в три этапа.

Первый этап: в интерфейсе систем

Сначала оцениваем качественные и количественные показатели рекламной кампании в рамках интерфейса. На передний план выходят такие показатели, как стоимость за просмотр, процент досмотра. Они позволяют понять, насколько целевым оказался трафик для клиента.

Например, средние показатели для YouTube — примерно 30–35% досмотра ролика и CPV в районе 40–60 копеек за просмотр.

Также мы отслеживаем процент кликабельности. Почти все площадки говорят, что при закупке трафика за просмотр или за тысячу показов не стоит ориентироваться на количество кликов, но мы исходим из того, что правильно подобранный креатив и аудитория будут давать больше кликов.

В среднем кликабельность на наших проектах в формате OLV составляет от 0,25% в случае с Google Ads и до 1% в Яндексе. Все прочие площадки и рекламные сети демонстрируют показатели между этими цифрами.

На первом этапе мы также анализируем процентные квартили досмотра роликов. Важно отследить, на каком этапе происходит отторжение рекламы большей частью пользователей, а также понимать, успел ли пользователь сконтактировать с брендом и призывом клиента в рамках ролика или нет.

Стандартно основной процент аудитории просматривает от 25 до 50% ролика, до конца ролик досматривает не более 20% пользователей. Также данные по квартилям досмотра можно получить из VPAID контейнеров с использованием системы аналитики трафика типа Adriver или Sizmek.

Кроме того, мы анализируем процент видимых показов рекламы как значимый показатель качества контакта с рекламой. Особенно важно это при закупке рекламы по CPM. В этом случае рекомендуем обязательно использовать сертифицированные по MRC системы аналитики. Иначе велика вероятность получить 15–20% видимых показов. Для сравнения, в рамках YouTube такой процент равен 85–92%, это один из лучших показателей на рынке.

И в завершении, если реклама на YouTube, мы смотрим на конверсии по показам. Этот показатель отражает, какое количество конверсий началось с просмотра ролика как с первого контакта. Значения показателя обычно варьируются от 0,04 до 0,1%.

Как правило, чем лучше настроена рекламная кампания, тем больший процент конверсий по показам будет получен и тем активнее аудитория будет взаимодействовать с сайтом клиента, совершая целевые действия.

Второй этап: в системах аналитики

На втором этапе мы анализируем качество трафика на основе данных Google Analytics или Яндекс.Метрики по стандартным метрикам: показателям отказов, времени на сайте и глубине просмотра.

Мы также заглядываем немного глубже и смотрим на количество сеансов по времени на сайте, что позволяет понять долю пользователей, которые оставались необходимое среднее время на сайте для совершения целевых действий.

Очевидно, что цифры и показатели качества трафика разнятся от клиента к клиенту, однако для качественной видеокампании характерен, например, процент отказа в среднем ниже 65%.

Кроме того, в рамках системы Google Analytics мы можем посмотреть на ассоциированные конверсии и пути этих конверсий. Тут важно понять, на каком шаге конверсий чаще всего возникает наш источник — это позволяет сделать вывод о влияние трафика с OLV на принятие решения о совершении конверсии.

Как правило, качественный трафик с OLV обычно прочно обосновывается в начале цепочки конверсии, улучшая вовлеченность.

Третий этап: качество трафика

На третьем этапе мы анализируем более детально сам трафик, чтобы понять, какие интересы, возрастные группы, мужчины или женщины, какие регионы или города снижают показатели качества трафика ниже среднего.

В первую очередь обычно возникает проблема неверно сформированного возрастного таргета. Часто клиент либо пытается купить слишком дорогой трафик дешево, либо осуществить закупку там, где его мало или совсем нет.

Бывает ситуация, когда требуется купить трафика больше, чем мы можем себе позволить в рамках аукциона или с учетом емкости на площадке.

Также мы внимательно проверяем данные результативности по регионам, интересам пользователей, устройствам и ОС.

По итогам анализа кампании мы уже можем сделать несколько выводов и провести первичные корректировки размещения, внести правки в основные настройки и улучшить показатели.

Но сначала нужно понять, какие именно показатели необходимо улучшить в первую очередь. Что важнее: сохранить процент досмотров и снизить показатель отказов или нарастить определенную возрастную группу? А, может быть, цель — увеличение числа ассоциированных конверсий?

Каждая из этих задач требует разных решений в рамках оптимизации по итогам анализа, но вкратце всё это сводится к определенной модели действий.

Оптимизация видеорекламы после анализа

Обычно мы начинаем с имплементации выводов третьего этапа о качестве трафика. Если площадки и интерфейсы позволяют, мы разбиваем кампании по возрастам, устройствам или географии. Если цифры в отчетах однозначно указывают на низкое качество трафика, сразу отключаем.

Если нужно провести эксперимент, в обязательном порядке формируем отдельную тестовую кампанию с уникальной UTM-разметкой, чтобы учесть результаты.

После разделения кампаний начинаем отслеживать изменения показателей второго этапа, особенно тех, что касаются качества трафика. В некоторых случаях мы также поднимаем и опускаем ставки для некоторых категорий пользователей. Пытаемся повлиять на показатели качества трафика, на долю ассоциированных конверсий.

В конце отслеживаем фактические результаты количественного характера кампаний: рост или снижение трафика, падение или прирост ставки, изменение процента досмотра и квартилей досмотра. Это позволяет понять, как прошла оптимизация с точки зрения цифр и насколько выгодной или невыгодной вышла эта история для клиента.

Выводы

Подведем итоги.

  1. Если вы хотите анализировать кампании Яндекса и Google, связка должна быть такой: интерфейсы этих площадок плюс системы аналитики.
  2. Если размещаетесь на сторонних площадках, рекомендуем Google Analytics или Яндекс.Метрику вместе с системами сторонней аналитики на основе контейнера VPAID. Это позволит получить больше данных о размещении. Обязательно в таком случае измерять видимость видео по стандарту MRC, для этого можно использовать системы MOAT, DoubleClick, Sizmek, Adriver, Weborama.
  3. Сам трафик можно анализировать в три этапа: сначала количественные показатели кампании, затем качественные и конверсионные, а в конце — в разрезе по сегментам аудиторий в рамках пола, возраста, географических данных и интересов.

Важно не только собрать данные, но и четко понимать, что вы хотите от работ по оптимизации, так как собранные данные можно использовать для улучшения разных показателей и получения разных результатов.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: