Як спрогнозувати залежність числа кліків, конверсій чи обороту від ставки, SEO кейси соціалки,

Застосування

Крім очевидних речей, як, наприклад, медіапланування, передбачення трафіку використовується у багатьох інших моментів.

Вписка в умови

Є деякі умови, які ставить клієнт перед виконавцем або оптимізатором конверсій (наприклад, К50) – наприклад, бюджет не більше 2000$ на місяць або CPA не більше 2$.

Ці умови можуть змінитись: у кампанію можуть бути додані ключові слова, конкуренти можуть змінювати ставки, може змінитися алгоритм прогнозування CTR у Директі. Загалом, виконавець або система змушені час від часу змінювати ставки, щоб вписатися в умови.

Оптимізація умов

Наприклад, клієнт встановлює обмеження для агентства – середній CPA трохи більше 2$. Це число він бере, по суті, зі стелі. Швидше за все, при якомусь іншому обмеженні його прибуток буде значно більшим.

Оцінка ефективності роботи

Якщо виплачувати винагороду за результат або просто для зворотного зв'язку, потрібно вважати ефективність оптимізації. Але без прогнозу кількості кліків від ставки, практично це зробити неможливо.

Наприклад, було 1000 конверсій за CPA=10$, стало 1100 за CPA=11$. Питання, який результат дала оптимізація? Без прогнозу кількості конверсій від ставки відповісти це питання неможливо.

Якщо виконавець не має чіткого зворотного зв'язку, він може лише ворожити, поліпшили чи погіршили ефективність його дії. А його замовник не може платити за результат чи давати премію своїм співробітникам залежно від ефективності.

Прогноз від Директа

Прогноз в інтерфейсі Яндекс.Директ не враховує CTR ваших ключових слів,показник якості та історію вашого домену, адже від цього сильно залежить вартість кліка.

Більше того, він вважає прогноз залежно від позицій, а не ставок. Прогноз Директа вважає, що ви в кожному ключовому слові знаходитесь на певній фіксованій позиції. Щоб зрозуміти, що це не відповідає істині, потрібно просто подивитися у статистиці частку показів у спецрозміщенні.

Зазвичай прогноз Директа помиляється в 2-3 рази.

В інтерфейсі Директа відображається вартість позицій і навіть діюча вартість кліка. Але в довідці Директа написано, що ці циферки вірні, тільки коли запит користувача точно збігається з ключовим словом, у найдорожчому регіоні та в найдорожчий час. Що на практиці означає майже ніколи.

Може здатися, що якщо взяти кілька тисяч ключових слів, то через закон великих чисел, за цифрами можна побудувати досить точний прогноз. Але це знову невірно, оскільки цифри в Директі мають систематичну похибку. Вони не відображають середньої вартості кліка в показах.

Ми в К50 намагалися скласти прогноз щодо циферок. Точність прогнозу була не дуже, хоча ми пробували безліч варіантів. Наприклад, комбінацію циферок із даними прогнозу Директа. Також ми намагалися збудувати розподіл на цих циферках. Але жоден метод не дав добрих результатів.

Все це показує, що без даних статистики неможливо побудувати точний прогноз у Директі.

Пропорційна модель

Практика та статистичне моделювання показують, що CPC=K*B >

Ми вважатимемо, що кількість кліків пропорційно до кореня зі ставки.

Практика показує, що точність цієї моделі досить висока, особливо за відносно невеликих змін ставки (+-30%).

Показник конверсії та середнійчек ми вважаємо незалежними від ставки.

Вписка в умови

Ми можемо вивести зворотні формули:

З цього можна легко порахувати, скільки разів потрібно змінити ставки, щоб отримати бажаний результат. Індексом 1 позначимо поточні показники. Індексом 2 ми окреслимо необхідні показники.

Якщо вам потрібно скоротити CPC, CPA або ДРР вдвічі, ви повинні скоротити ставки вдвічі.
Якщо потрібно скоротити бюджет удвічі, потрібно скоротити ставки в 2^0.667=1.59 разу.
Якщо потрібно скоротити ROI з 3 до 2, то потрібно збільшити ставки (3+1)/(2+1)=4/3= 1.33 рази.

Розрахунок оптимальних умов

Перейти від прибутку до конверсій можна, зробивши припущенні про те, що цінність всіх конверсій однакова. Допустимо, вона дорівнює K. Нехай кількість конверсій при CPA=1 дорівнює L, тоді:

Наша мета – знайти такий X, щоб Profit було максимально. Щоб не втомлювати вас розрахунками, наведу одразу результат:

Оптимальний середній CPA в ⅓ районі від цінності конверсії.
Оптимальний середній CPC в районі ⅓ від вартості кліка. Не слід плутати середній CPС зі ставкою.
Оптимальний у районі ROI = (3-1)/1 = 2

Однак розрахунок оптимальних умов більш вимогливий до точності моделі, ніж інші застосування. Ці цифри можна використовувати як перший наближення.

Оцінка результатів оптимізації

Нехай X це умова, а Y це мета. Наприклад, якщо наше завдання – максимум конверсій при обмеженому CPA, то X – це CPA, а Y – кількість конверсій.

Нехай F(X) – це залежність між X і Y. Якщо ми підвищимо чи знизимо всі ставки у кілька разів, ми опинимося однією з точок, описуваної цієї функцією. Ця функція відображає поточний стан кампанії, якщо миоптимізуємо кампанію, ми перейдемо на іншу криву.

Нехай F0(X) – стан до оптимізації, а F1(X) – після. З використанням пропорційної моделі F1(X)=U * F0(X), де U – деяка константа, далі – коефіцієнт Уварова. Коефіцієнт Уварова виражає у скільки разів стало краще після оптимізації. У скільки разів зросте Y за однакових X.

Більше того, коефіцієнт Уварова висловлює, у скільки разів зріс прибуток після оптимізації, у разі, якщо до і після оптимізації X дорівнюють, при тих же припущеннях, які нам дозволили з прибутку перейти до мети Y.

Більш загальний вигляд. Якщо кінцева мета клієнта Z, то використовуючи ті ж припущення, які дозволили перейти з мети Z на ціль Y, можна довести, що очікуване зростання Z при будь-якому фіксованому X дорівнює U разів.

Грубо кажучи, коефіцієнт Уварова відображає зростання прибутку з такою самою точністю, з якою обрано проміжну мету Y.

Доведення:

Загальний випадок.Нехай YX=const> припущення, які дозволили перейти від кінцевої мети Z до проміжної Y.

X=CPA, Y=число конверсій і Z=Прибыль.Така мета передбачає таке припущення: середній чек і маржа однакова у всіх конверсіях. Інакше ціль поставлена некоректно – вона не відображає прибуток.

Profit=Value-Expense=ROI *Expense

При фіксованому CPA, середньому чеку та маржі, ROI теж буде постійним. Тому Profit Expense. Expense

Conversions => Profit Conversions

X=будь-який, Y=оборот і Z=Прибуток.Така мета передбачає таке припущення: відсоток маржі однаковий для різних товарів. Інакше ціль поставлена некоректно – вона не відображає прибуток.

В силу припущення:

Розрахунок коефіцієнта Уварова

Наприклад, було 1000 конверсій по 10 $, стало 1500 по 11 $. U=(1500/1000) * SQRT(10/11)= 1.5 * 0.95 = 1.43

Інший приклад: до оптимізації був оборот 100К за ROI = 3, став 150К за ROI = 2.5. U=(150/100) * SQRT((2.5+1)/(3+1))= 1.5 * 0.94 = 1.40

Сезонність

Ось формула, яка враховує сезонність:

U з індексом biased - це число, отримане за формулою в минулому розділі.
U без індексу - підсумковий коефіцієнт з поправкою на сезонність,
Shows0 – кількість показів по вордстату одного з ваших ключових слів у контрольному місяці (до оптимізації),
Shows1 – число показів по вордстату одного з ваших ключових слів у розрахунковому місяці (після оптимізації).

Потрібно пробити найчастіше ключове слово WordStat і перейти на вкладку “історія запитів”. І взяти дані щодо місяців. Якщо даних за поточними місяцями ще немає, можна взяти дані за аналогічними місяцями минулого року.

Похибка

За невеликих змін X (+-30%) дана модель досить точно відображає дійсність.

При великих змінах на пошуку слід використовувати інші моделі, що ґрунтуються на теорії ймовірності та частці показів у спецрозміщенні. Вручну їх порахувати дуже складно, тому ми розробили онлайн-калькулятор.

Є про що розповісти? Тоді надсилайте свої матеріали Даші Калинській

ln(1+C*bid) для деякої константи З. Це більшою мірою відбиває дійсність, оскільки зростання логарифму значно менше зростання кореня при великих значеннях Bid, що цілком відповідає спостереженню, що з певного моменту збільшення ставки практично ніяк не позначається назбільшення кількості кліків.

Перше. Формули прийнято писати у форматі: а=b+c, де a - такий-то показник b - такий-то показник с - такий-то показник а то здогадуйся що там написано під K чи ще чимось.

Друге. Відмінний хід взяти звичайний коеф. і назвати його своїм ім'ям (коеф U). За фактом - це звичайний коеф або %, який показує як змінився А щодо В. Нічого нового. Як використовувати цей коефіцієнт для ін.

Третє. "Тобто, якщо ми збільшимо вдвічі ставку, то вдвічі зросте середня вартість кліка." - Маячня, яка спростовується елементарними тестами.

Четверте. "Ми будемо вважати, що кількість кліків пропорційна кореню зі ставки." - LOL, це як?

Шосте. " середній чек і маржа однакова в усіх конверсіях. Інакше мета поставлено некоректно " - тобто. всі інтернет-магазини некоректно поставили цілі?

Сьоме. У статті немає жодних прикладів із цифрами, що робить усі фрази типу "Практика показує, що точність цієї моделі досить висока" = 0.