Блог про интернет-маркетинг для бизнеса

PPC

Как работать с Excel в рекламной кампании — дайджест публикаций Алексея Селезнева

159
2
17
58
В последнее время я и Андрей Коваль делились лайфхаками по работе с редакторами электронных таблиц для PPC-специалистов. Я старался писать по делу, но все равно получился довольно массивный объем данных. Заботясь о читателях, составил короткий дайджест-путеводитель по этой серии постов.

1. Используем Excel при создании рекламных кампаний

Создание рекламной кампании начинается со сбора и обработки ключевых слов. В зависимости от масштабов проекта данный процесс может растянуться от нескольких часов до недель. В некоторых случаях, когда речь идёт о крупных проектах Ecommerce, обработка ключевых слов и вовсе может занять целый месяц.

Андрей Коваль в статье «Как работать с ключевыми словами в Excel» поделился надстройкой, которая поможет сократить время на работу с семантикой до 30%. Всё, что для этого надо, — скачать надстройку для расширения базовых возможностей Excel и ознакомиться с небольшим мануалом.

2. Прогнозируем поисковую активность и распределяем бюджет

Прогнозируем поисковую активность и распределяем бюджет Сезонность характерна для большинства тематик. Поэтому второй шаг в работе с рекламной кампанией — прогноз поисковой активности на ближайшие несколько месяцев.

Определив сезонность по наиболее высокочастотным поисковым запросам в товарных категориях, представленных на сайте, можно более точно распределить рекламные бюджеты между кампаниями.

Один из способов построения прогноза c помощью Wordstat и таблиц Google:

  1. Вычисляем линейный тренд на основе данных за последние два года.
  2. Вычисляем коэффициент сезонности для каждого месяца на основе данных за последние 2 года.
  3. Усредняем коэффициент сезонности за последние два года.
  4. Корректируем линейный тренд на усредненный коэффициент сезонности.

Читайте пошаговое описание этого метода в статье «Прогнозируем поисковую активность в Яндексе с помощью Wordstat и Google Таблиц».

3. Импортируем данные из Google Analytics в электронные таблицы

Импортируем данные из Google Analytics в электронные таблицы

После запуска рекламных кампаний начинается этап непрерывного анализа и оптимизации. Для анализа данных чаще всего используют Google Analytics.

Впрочем, данный инструмент может показаться новичкам достаточно сложным. Да и опытные маркетологи рано или поздно сталкиваются с существующими в Google Analytics ограничениями в построении визуализации данных.

Удобным и простым решением будет импорт данных из Google Analytics в один из редакторов электронных таблиц.

Какой редактор выбрать?

Детально на этот вопрос отвечает статья с неожиданным заголовком: «Как выбрать инструмент для импорта данных из Google Analytics».

Спойлер! При выборе инструмента стоит учесть:

  • нужны ли онлайн-отчёты, или достаточно десктопного варианта;
  • требуется ли регулярное, автоматическое, запланированное обновление отчётности;
  • какой объём данных необходимо вернуть в рамках одного запроса (количество возвращаемых запросом строк).

Если посещаемость сайта не превышает нескольких тысяч уникальных посетителей в месяц и необходимо как можно быстрее построить отчёт, скорее всего, вам поможет надстройка для Microsoft Excel под названием «Excellent Analytics».

Детальный разбор функционала этой надстройки — в мануале «Как импортировать данные из Google Analytics в Excel с помощью надстройки Excellent Analytics».

Excellent Analytics обладает рядом ограничений. Например, не получится загрузить в Excel более 10 000 строк. Также она не поможет вам обойти семплирование данных, которое может привести к неверной интерпретации результатов и, как следствие, принятия неверного решения.

Но не стоит расстраиваться.

Если сайт собирает аудиторию, которая превышает несколько тысяч уникальных посетителей в месяц, вам на помощь придет более мощная по функционалу надстройка — Analytics Edge. Это профессиональный инструмент, требующий от пользователя определённых навыков.

Чтобы быстрее разобраться с интерфейсом и возможностями Analytics Edge, я подготовил статью «Импорт данных из Google Analytics в Excel с помощью Analytics Edge — подробное руководство». Кстати, создатели инструмента поставили ссылку на этот пост как на официальное русскоязычное руководство.

Analytics Edge несомненно является мощнейшим инструментом для импорта данных из Google Analytics в Excel. Но десктопная версия Microsoft Excel не поможет вам контролировать основные показатели эффективности рекламных кампаний со смартфона. Для этих целей существует дополнение для таблиц Google — Google Analytics Add-on.

О настройке связки Google Analytics Add-on и Google Analytics читайте в статье «Дополнение Google Analytics для Google Таблиц — полное руководство».

4. Строим читабельные и полезные отчёты

Строим читабельные и полезные отчёты Выгрузили все данные в Excel? Отлично. Это первый шаг к полноценному анализу. Дальше начинается процесс, известный как «Data Mining» — «добыча данных» или «интеллектуальный анализ данных».

Чтобы трансформировать полученный массив данных в читабельные и полезные отчёты, стоит познакомиться с понятием «cводная таблица» и овладеть всей мощью данного инструмента в различных процессорах электронных таблиц.

Все нюансы описаны в публикации «Как построить сводные таблицы в Excel, LibreOffice, OpenOffice и таблицах Google».

Таблицы Google обычно выбирают с целью совместной работы. Но если вы, прочитав предыдущую статью, начали разбираться в сводных таблицах, то о своих коллегах вы вряд ли может сказать то же. А для общей работы над проектом это просто необходимо.

Удобное и мощное решение этой проблемы — функция Query. Эта, одна из самых мощных функций в таблицах Google, может спокойно заменить сводные таблицы. Как именно?

Читайте статью «Всемогущая функция Query — подробное руководство».

Анализ проведен, время строить графики.

В 70% случаев вы интуитивно подбираете правильный тип диаграммы или графика для визуализации данных. Но чтобы не осталось сомнений, советую познакомиться с кратким изложением теории построения диаграмм.

Читайте пост «Как построить диаграмму и не облажаться». Как построить диаграмму и не облажаться

Вместо эпилога

Специалист, вооруженный знаниями о работе в редакторах электронных таблиц, сможет импортировать, анализировать и визуализировать нужные данные в заданное время.

Все еще думаете, что это только абстрактные материи?

Ok, четкий пример пошагового решения конкретной задачи с помощью редакторов электронных таблиц описан в статье «Анализ потерянных конверсий — полное руководство».

А еще вы сможете создать свой инструмент веб-аналитики, разработанный исключительно для нужд вашего сайта.

P.S.: После углубленного знакомства с редакторами электронных таблиц пора переходить к Big Data. Первый пост из серии публикаций о Google BigQuery уже в паблике. Stay tuned!

Комментарии (0)

Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизироваться

Подписаться

на самую полезную рассылку по интернет-маркетингу

Самое

обсуждаемое популярное читаемое