Как повысить продажи на своем сайте за 1 мес + десятки рабочих кейсов из каждой отрасли для директоров и маркетологов. Подписывайся
Как повысить продажи на своем сайте за 1 мес + десятки рабочих кейсов из каждой отрасли для директоров и маркетологов. Подписывайся
Содержание:
Google в нашей голове
История одного эксперимента
Так ли успешна рекламная кампания?
Что насчет эффективности остальной рекламы?
Ошибка, связанная с поведением пользователей
Влияние ошибки отбора
Значит ли это, что не нужно давать рекламу?
Реклама – отдельный мир интернет-пространства, в котором крутятся огромные деньги. В 2019 на digital-рекламу было потрачено 332 млрд долларов против 273 в 2018. Аналитики погружаются в мир переходов, ключевых слов, баннеров, чтобы выжать из них все возможное, но что мы реально знаем об эффективности рекламы?
С момента своего возникновения реклама была искусством и магией. Маркетологи придумывали способы залезть в голову к покупателю, печатали объявление или запускали ролик на радио, ТВ и с задором юного экспериментатора ждали, принесет размещение свои плоды в виде клиентов и денег или нет. Стоимость рекламы при этом бралась практически с потолка – конечно, увязываясь с аудиторией, которая ее увидит. К примеру, в начале 2000-х президент Viacom Мел Кармазин, за размещение ролика во время Суперкубка американского футбола брал 3 млн долларов. При этом, никаких измерений прибыльности не проводилось. Достаточно было того, что Super Bowl – событие, которое собирает порядка 125 млн зрителей в США (т. е. его смотрит каждый второй житель, включая младенцев) и 750 млн за пределами страны. И естественно, реклама во время мероприятия, в перерыве которого выступают звезды первой величины (Майкл Джексон, Джастин Тимберлейк, Леди Гага и др.), не может быть дешевой.
К концу 90-х – началу 2000-х Google и Facebook в какой-то момент аккумулировали такое количество данных, что оказались способны показать вашу рекламу нужной аудитории. Более того, успех той или иной кампании можно измерить. Но мало кто задумывается, насколько рекламные платформы эффективны, насколько они манипулируют умами.
На первый взгляд, кажется, что очень успешно. Суммы, которые уходят на рекламу, растут с каждым годом: за год, с 2018 по 2019 она выросла почти на 60 млрд долларов в мировом значении. Объем рынка интернет-рекламы в России не отстает, за год он увеличился на 20% и в составил 244 млрд рублей.
Будущее предсказать сложно, но некоторые писатели, к примеру, Юваль Ной Харари, считают, что гиганты сбора информации и обработки данных скоро будут знать о нас больше, чем мы сами о себе знаем. И сейчас это уже совершенно не кажется фантастикой.
Стив Таделис
Как заставить людей кликать на рекламные ссылки? Над этим вопросом бьются, изобретая все новые и новые способы, экономисты и маркетологи крупнейших компаний Силиконовой долины: Амазон, Гугл, Майкрософт, Нетфликс и др.
Свою историю изданию the Correspondent рассказал Стив Таделис, некогда бывший консультантом eBay и профессором экономики Университета Калифорнии. Когда Таделис только начал свое взаимодействие с eBay, он был весьма заинтригован утверждениями маркетологов компании о том, что они точно знают, насколько прибыльной была каждая конкретная рекламная кампания. Как они это вычисляли? На поверку, «проприетарные функции преобразования» оказались банальной статистикой: каждую неделю маркетинговые консультанты брали расходы на рекламу, объединяли их с продажами за тот же период и составляли точечный график.
Но подобная методология далека от истины: корреляция не является причинно-следственной связью. Проще говоря, такой график учитывает в том числе и тех людей, которые и так собирались зайти на eBay и купить себе ботинки – а ведь eBay не сельский магазин, а огромный многомиллионный сервис! Таделис приводит пример: пиццерия раздает маркированные купоны троим мальчишкам-зазывалам и отправляет их на улицы привлекать клиентов. Спустя некоторое время, основной поток начинает идти от одного конкретного подростка. Когда стали выяснять, как ему это удается, секрет оказался прост – мальчик раздавал купоны непосредственно в зале ожидания пиццерии, то есть людям, которые и так уже зашли подкрепиться.
Это явление называется «ошибка отбора» (“selection effect”). Чтобы точно посчитать рентабельность рекламы, нужно понимать, сделал ли человек покупку (или целевое действие) под ее влиянием, или он просто увидел ролик, баннер и т. п., когда и так собирался купить ваш продукт, зарегистрироваться, скачать, кликнуть. Таделиса интересовало, как именно маркетологи eBay отличают эти две категории покупателей. Выяснилось, что никак.
Согласно собственным вычислениям, маркетологи eBay заявляли, что размещая рекламу по ключевому запросу с названием компании, они зарабатывают 12,28 долларов на каждый доллар рекламных затрат. Таделис был полон скепсиса – да, компания получает много переходов по рекламной ссылке, но если бы ее не было, люди скорее всего, кликали и на бесплатную, которая шла ниже. То есть расчеты маркетологов базировались на переходах, которые произошли бы и без платной ссылки. Поэтому Стив предложил вызывающий эксперимент: отключить на недолгий срок кампанию в принципе, чтобы понять, работала ли она вообще. Отдел маркетинга воспринял такую идею в штыки, но через несколько месяцев Таделису все же представилась возможность провести свой эксперимент: eBay хотел договориться о снижении цен на размещение в сети MSN, и решил надавить на нее при помощи отключения рекламы по ключу “eBay”.
Естественно, Таделис встал во главе эксперимента. И вот что он выяснил, спустя три месяца: eBay каждый год сжигал добрые $20 млн по запросу “eBay”. Таделис был прав с самого начала: весь трафик, который шел по платным ссылкам, компания теперь получала по бесплатным.
Полученные данные заинтересовали финансовый отдел, который дал Таделису полную свободу действий: отключить рекламу компании в Google на третьей части территории страны на квартал, причем не только по ключевому запросу “eBay”, но и по добавочным словам «рубашки», «обувь» и «посуда из стекла».
Маркетологи предрекали катастрофические последствия в виде обвала продаж минимум на 5%. Но… неделя, другая, третья – тишина. Всего эксперимент продолжался 11 недель, и отказ от рекламы практически никак не сказался на продажах компании. Таделис посчитал, что на каждый доллар, потраченный на контекстную рекламу, eBay терпел убыток около 63 центов. Отдел маркетинга, напротив, считал наиболее убыточные кампании успешными: он рассматривал рекламу ключей бренда не как расход в 20 млн долларов, а как доход в 245,6 млн. Таделис – экономист, поэтому считал, что реклама должна приносить прибыль, иначе для чего она? Но опыт в eBay показал ему другую сторону.
Рэнделл Льюис
Рэнделл Льюис – профессиональный «разочаровыватель» рекламодателей. Раньше он работал в таких гигантах, как Google, Yahoo! и Netflix, а сейчас специализируется на научных экспериментах с рекламой.
eBay ошиблась с поисковой рекламой, но точно по тому же принципу работают видео Instagram, баннерная реклама и реклама в Facebook. Во всем мире онлайн-маркетинга действует тот же принцип, по которому подросток раздавал листовки в пиццерии. Ни один из критериев не учитывает ошибку отбора (то есть целевые действия, которые произошли бы и без рекламы). И даже хуже – новые разрабатываемые алгоритмы только усугубляют этот эффект.
Рассмотрим простой пример. Интернет-магазин платит Facebook и Google за клики, поэтому рекламные алгоритмы будут обращены к тем людям, которые уже переходили и переходят по ссылкам этого интернет-магазина. Фактически – к уже состоявшимся и постоянным клиентам. В такой ситуации площадка безусловно генерирует клики, но не факт, что это дополнительные клики, те, которых не было бы без рекламы.
И если бы все ограничивалось только платформами и алгоритмами… Эту ошибку совершают сами рекламодатели. Их персонализированная реклама таргетируется на тех пользователей, которые уже заинтересованы в компании и ее продукте. Знакомо? Набираете в поисковике «Audi», и вашу ленту заполняют A5 и Q7, положили ботинки в корзину на Wildberries или Ozon – и они движутся за вами по всему интернету навязчивой тенью. Но, возможно, вы и так фанат Ауди или ждете зарплату, чтобы оплатить ботинки в корзине.
То есть технически гениальный алгоритмический таргетинг может быть совершенно бесполезен, если вы не нацелены на то, что нужно. Поэтому рекламные площадки не могут сказать с полной уверенностью, располагают ли они автоматических «подростков» с листовками в «зоне ожидания», увеличивая количество целевых действий за счет ошибки отбора, или на самом деле привлекают покупателей.
А что же с пользователями? Дело в том, что они видят рекламный баннер в интернете только в тот момент, когда находятся онлайн, то есть и так могут совершить покупку. Сотрудники Yahoo! тоже проводили свой эксперимент.
На протяжении нескольких недель платформа показывала пользователям рекламу Ауди. Ее посмотрели 35 млн человек, причем те, кто видел баннер, набирали в поисковике ключевой запрос «Ауди» в 12 раз чаще, чем те, кто его не видел. Разве это не свидетельствует об успехе кампании? Можно было бы подумать и так, но вот другим 15 млн пользователей показывали рекламный баннер некоммерческой организации, ратующей за спасение черепах. И, внезапно, выяснилось, что и эти люди тоже вводили в поисковик «Ауди» в 12 раз чаще, чем те, кто не видел никакого баннера.
У этих двух групп есть одинаковые признаки: и те, и другие сидели онлайн, и те, и другие видели рекламный баннер, и те и другие что-то искали.
Мы может предполагать, что чем больше данных, тем точнее можно настроить рекламную кампанию. Понятно, что спортпит скорее всего привлечет спортсменов и завсегдатаев тренажерных залов, а детская одежда – мам малышей. Но если бы все было так однозначно, то провальных рекламных кампаний просто не существовало бы.
Надежный метод проверки эффективности рекламы – А/В тестирование или просто эксперимент, в котором целевая аудитория делится на две группы случайным способом. Одной из них показывают рекламу, другой – нет, и таким образом исключают ошибку отбора.
Чтобы выяснить, насколько внушительное воздействие она оказывает, экономисты Facebook провели серию из 15 экспериментов. Например такой:
Крупный онлайн-ритейлер запускает рекламу на Facebook. Изначальные прогнозы были таковы, что покупку совершит один из 1 490 человек, просмотревших рекламу. Однако в ходе эксперимента стало понятно, что большинство их тех, кому показывалась реклама, и так собирались что-то купить в этом интернет-магазине. Только один человек из 14 300 пришел под влиянием рекламы, т. е. ошибка отбора оказался сильнее собственно рекламного эффекта в 10 раз!
И это – лишь один из экспериментов, другие имели похожий итог. В одном случае ошибка отбора получилась в 50 раз выше, а почти в половине – результативность рекламной кампании практически полностью оказалась зависима от нее (а значит, влияние рекламы практически равнялось нулю).
Рэнделл Льюис, пока работал в Yahoo!, провел 25 достаточно крупных рекламных исследований, которые легли в основу его работы «О невозможности измерения возврата вложений в рекламу».
Почему же так сложно измерить прибыль от рекламных инвестиций? Дело в том, что для этого необходим большой охват. Попробуем объяснить на примере. Есть такое заболевание, как спинальная мышечная атрофия (СМА), которая встречается у одного человека на 10 000. Допустим, мы не знаем частоту заболеваемости, но хотим узнать, и для этого звоним 30 000 человек. Какова вероятность, что среди них будут трое людей с таким диагнозом? А ни одного? Результат непредсказуем, потому что выборка очень маленькая. Чтобы получить более-менее точные данные, нужно позвонить не 30 тысячам, а 30 миллионам. Но если мы попытаемся получить данные о тех, кто переболел зимой гриппом (1 из 20), то выборки в 30 000 человек будет уже вполне достаточно для достоверного результата. Но реклама – это не ОРВИ, это СМА.
Рекламодатели, по большому счету, не знают, увенчалась ли успехом их кампания за вычетом ошибки отбора, но это никак не влияет на распространение и популярность рекламы. Ведь очень сложно опровергнуть убеждение, которое зиждется на недостатке доказательств, то есть просто на вере.
Несмотря на громкую и обсуждаемую работу Таделиса, компании продолжают скупать рекламные места, а количество размещений снизилось лишь на 10%. Отсутствие исследований устраивает всех: рекламные площадки получают свои деньги, маркетинговые отделы компаний оправдывают свое существование, владелец компании считает, что увеличивает продажи. Ведь в конечном итоге, успешная рекламная кампания на руку каждому из них, и каждый может ею гордиться.
Как ни странно, но нет. Если вы заметили, в исследованиях речь шла о компаниях-гигантах, чье имя у всех на слуху. Кто не слышал про Google или Audi? Но небольшим бизнесам сложно рассчитывать на то, что клиент найдет их, если он ни разу о них не слышал. В конечном итоге, реклама в большой степени влияет на узнаваемость и репутацию бренда, а это – гораздо важнее в долгосрочной перспективе, чем собственно продажи. Именно поэтому компания Dial предлагает услуги контекстной и таргетированной рекламы. Давайте вместе расскажем о вас вашим потенциальным клиентам сегодня! А когда ваш бизнес вырастет до размеров мировой корпорации, вы сможете провести собственное исследование, чтобы подтвердить или опровергнуть выводы Таделиса и Льюиса.
Прямо сейчас консультируем
клиентов
