Итак, мы зарегистрировались, запустили РК и пролили немного трафика. Идем в статистику, чтобы внести первые корректировки.
При нажатии на кнопку «Статистика» в левом меню, открывается соответствующий раздел.
Статистику можно группировать: по дате, сайтам, блокам, странам, компаниям, объявлениям, времени суток, браузеру и операционной системе.
Также можно выставить дополнительные фильтры, которые помогут получить более детальные данные статистики.
Для детального анализа стоит выбирать следующие фильтры: по дате, типу источника, стране, платформе, кампаниям, операционной системе, а также определить – витрина или сайт.
Выберите нужные параметры и нажмите кнопку “Применить”. У вас отобразится статистика с возможностью сортировки по дате, показам, кликам, CTR, ценой за клик и расходу.
Ждем, когда получим от 500 до 1000 визитов, и начинаем делать первые выводы.
Оцениваем CTR. При CTR от 30% (в статистике OneProfit) оставляем объявление крутиться дальше. Чем выше показатель, тем точнее креатив попал в аудиторию. Если показатель низкий, наоборот, крео не цепляет, нужно его поменять.
Оцениваем CR в ПП. Делаем выводы о том, насколько оффер соответствует аудитории, которую мы льем. Если CR высокий, значит, мы привели подходящую ЦА. Если низкий, то нужно менять таргеты.
Также корректируем ставку за клик, опираясь на функционал «Объемы сети».
Смотрим статистику по площадкам и подключаем селективные коэффициенты. Например, если вы заметили, что с площадки идет много трафика, который конвертится, есть смысл платить за клик больше, чтобы получать с площадки еще больше трафа.
Для этого переходим в список кампаний и выбираем нужную.
Проставляем коэффициенты.
Чтобы сэкономить время, вы можете подготовить CSV файл для загрузки с уже выставленными значениями для каждой площадки.
Подробнее о селективных ценах читайте здесь.
Формируем блэк-лист из площадок, которые замечены во фроде или не приносят лидов.
Проводим анализ по времени суток и другим параметрам. Шлифуем связку с помощью микробиддинга, подробнее о нем рассказали здесь.
Большинство привыкло оттачивать связку источник – ГЕО – крео – преленд – ленд. Микробиддинг позволяет создать еще одну связку на уровне источника, выглядит она как: страна – браузер – оператор – платформа – время суток.
Следим за статистикой, ищем закономерности, строим гипотезы и улучшаем нашу РК.
Как строить гипотезы, опираясь на полученные при проливе данные, и использовать микробиддинг для тестов, подробно описано здесь.
Успешных проливов!
При возникновении сомнений и вопросов пишем в поддержку и получаем советы по оптимизации.