Как распределяются конверсии между конкурентами на закрытом VCG-аукционе

Предпросмотр
Вам нужно сначала закончить Как конкретно рейтинг блога влияет на продажи (на примере салонов красоты) для перехода к этому уроку

Конверсии (в данном случае, это покупки или лиды) аукционом VCG раздаются рекламодателям в соответствии с их рейтингом.

Тут полезно вспомнить слайд из презентации самого Фейсбука*, где представлена формула подсчета окончательной цены ставки для рекламодателя.

Как запустить таргетированную рекламу в Фейсбуке
Как работает аукцион Фейсбука*. / @ Facebook*

Рейтинг в позиции «Конверсии» (Estimated Action Rate) – это вероятность покупки пользователями у конкретной фирмы. Это сложный показатель, состоящий из множества факторов (от скорости загрузки посадочной страницы до среднего времени просмотра видео).

Шанс не отдать конверсию вам без результата: вот что главное для VCG-аукциона

В следующих уроках я приведу крайне упрощенный вариант понимания EAR, как комплексной оценки вероятности того, что заведенная покупка на ваш блог или сайт будет доведена до оплаты. И покажу, как работает этот рейтинг, на примере шкалы от 0 до 1. Внутри EAR учтены сотни, а иногда и миллионы, параметров.

Коротко и упрощенно: EAR – это вероятность доведения полученной вами конверсии до оплаты.

Аналогично рейтинг работает для любых видов промежуточных действий (добавления в корзину, лиды, подписки, «лайки», клики и пр.).

Важно! Потому я и твержу постоянно, что примерные показатели эффективности рекламы можно прикинуть до тестов и запусков рекламы. Просто посмотрев на блог: связь между реакциями на посты в органике и покупками в рекламе очень часто бывает прямой, то есть прямо пропорциональной.

И использовать прогрев под конверсии нужно с учетом того, что прямая связь возможна между лайками и конверсиями.

Иногда эту связь приходится вручную выстраивать, да. Но это мелочи, это несложно. Менеджеры Фейсбука пытаются этому учить по телефону, но без презентаций и визуализации темы это сделать сложно. Я попробую ее для вас расписать и нарисовать в графиках и пиктограммах.

Задание для самостоятельной работы

Изучить статьи:

      1. How does Facebook* use machine learning to deliver ads. Наберите такую фразу в поисковике и изучите 5-6 ссылок, эту тему сложно понять, изложение разными словами одного и того же поможет. Можете пропустить пункт, если не пользуетесь этой рекламной площадкой. Но лучше изучить, потому что у Яндекс.Директа часть рекламных механик работает по аналогичному принципу.
      2. Как работает аукцион в Директе. Если используете системы контекстной рекламы, пригодится изучить этот текст.
      3. Как связаны рейтинг блога и его окупаемость в таргетинге (ROAS).  Это моя попытка перевести первые 2 статьи на понятный не-технарям язык. Можете использовать только ее, но лучше исходные ссылки посмотреть тоже.

Ну, и не забывайте, что в блогах можно задавать вопросы по урокам. Для бесплатных курсов по таргету и закупке конверсионного трафика, которые доступны на нашем сайте без регистрации, мы не активируем функцию обсуждения под уроками. Список активных блогов – внизу страницы.

Вернуться к: Как рейтинг блога влияет на продажи: кейс – салоны красоты > Как обстоят дела с рейтингами конкурентов за аудиторию