Разработка сайтов, создание сайтов
главная / Трафик / Как анализировать конверсию трафика?

Как анализировать конверсию трафика?

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.

Как анализировать конверсию трафика?

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.

Как анализировать конверсию трафика?Предположим, 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.

Как анализировать конверсию трафика?

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.

Как анализировать конверсию трафика?

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.


Источник: seozoo.net
текущее:

НОВОСТИ

2011 г., «VisMech.ru»