Тематичне дослідження SEMrush: Навіщо збирати необроблені дані про витрати в Facebook Ads?

Отримайте повний огляд своєї маркетингової діяльності

SEMrush - це послуга для управління видимістю веб-сайтів у результатах пошуку. Він включає платформи для SEO, PPC, управління кампаніями, контент-маркетингу та маркетингових досліджень. SEMrush має понад 5 мільйонів користувачів по всьому світу і враховує eBay, Quora, Booking. com, BNP Paribas та інших компаній серед своїх клієнтів.

Аудиторія SEMrush у кожному регіоні має свої особливості, і для залучення користувачів часто недостатньо відстежувати лише кліки реклами. Тому, щоб правильно оцінити ефективність рекламних кампаній, SEMrush потребує набагато більше, ніж статистика кліків, витрат та UTM-тегів.

У цій статті аналітик даних SEMrush Костянтин Перевозчиков розповідає, як його команда використовує необроблені дані, зібрані за допомогою конвеєра Facebook Ads → Google BigQuery від OWOX BI, для аналізу ефективності рекламних кампаній.

Зміст

Чому ми почали використовувати конвеєр Facebook Ads → Google BigQuery

Раніше ми збирали дані про витрати з рекламних рахунків Facebook двома способами:

Імпортуйте дані про витрати, кліки, покази та теги UTM за допомогою конвеєра OWOX BI Facebook Ads → Google Analytics, а потім завантажте їх у Google BigQuery за допомогою конвеєра Google Analytics → Google BigQuery.
Використовуйте наші власні сценарії, написані командою SEMrush, які завантажують певні дані з облікового запису Facebook у Google BigQuery.

Цей підхід мав кілька недоліків.

По-перше, ми не отримали всіх необхідних даних. Наприклад, ми не отримали дані про регіон реклами та дані, необхідні для розрахунку вартості дій користувачів після перегляду оголошень. Крім того, нам довелося вручну об’єднувати та контролювати дані з різних облікових записів та за різні дати.

По-друге, нам потрібно було підтримати та доопрацювати наше власне рішення, щоб воно вирішило всі наші завдання збору даних і було готовим до регулярних змін у Facebook API. Для цього нам потрібно було постійно платити програмістам, витрачаючи час і гроші.

Тому ми вирішили випробувати новий конвеєр Facebook Ads → Google BigQuery від OWOX BI. Цей конвеєр збирає всі потрібні нам дані у зручному форматі, контролює їх відповідність і працює нестандартно, тому нам не потрібно нічого робити вручну для об’єднання даних.

Багато корисних даних

OWOX BI завантажує близько 200 полів з різними даними з облікових записів Facebook.

Це важливо, оскільки кожен продукт SEMrush має окрему команду розробників та маркетингу, а кожна команда має власний бюджет просування.

Вам потрібно підрахувати вартість не лише сеансу, але й окремих дій у рамках сеансу, щоб оцінити ефективність рекламних інвестицій для кожної команди. І вам потрібно віднести витрати не на сеанс, а на дію. Таким чином ми точно знатимемо, що за дії конверсії W, Y та Z ми заплатили суму X, яка є для нас прийнятною чи ні. Тоді кожна команда може розрахувати вартість за дію (CPA), навіть якщо в одній сесії було кілька ключових дій.

Дані, які ми отримуємо від Facebook за допомогою OWOX BI, дозволяють нам будувати глибоку аналітику.

Для цього ми поєднуємо дані про витрати з даними про поведінку користувачів веб-сайтів (завантажених окремим конвеєром OWOX BI), використовуючи 150 спеціальних сценаріїв. І чим детальнішими є наші дані з рекламних акаунтів, тим точніше ми оцінюємо дії користувачів.

Крім того, конвеєр Facebook Ads → Google BigQuery завантажує такі дані, які важливі для нашої реклами:

Ціль перетворення - Завдяки цьому полю ми бачимо, для якої мети налаштована рекламна кампанія, і розуміємо, на якій стадії послідовності переходів знаходиться користувач (наприклад, реєстрація чи пробна версія).

Рекламне посилання - Дозволяє нам точно пов’язувати контактну точку та конкретну рекламу.

Підписи оголошень на банерах - У своїй роботі ми використовуємо глибоко вбудовану структуру рекламних рахунків. Підписуючи рекламу на банерах, ми можемо виміряти та позначити кампанії максимально детально. Тоді ми можемо точно визначити цілі та пов’язати кампанії з діяльністю.

Багато текстових полів (наприклад, назва кампанії та набір оголошень) - Ми написали спеціальні сценарії, які завантажують значення таких полів із BigQuery в Google Sheets. Тоді маркетологи використовують їх для швидкої та точної розмітки рекламних рахунків.

Статистика витрат за країнами

SEMrush - це міжнародний продукт, і нам важливо проаналізувати ефективність реклами в різних регіонах. Наприклад, вартість кліку в США та в Індії різна. Це означає, що остаточний CPO відрізняється залежно від країни.

Однією з головних переваг конвеєру Facebook Ads → Google BigQuery є те, що конвеєр забезпечує дані з рекламного рахунку в різних країнах.

Використовуючи необроблені дані, завантажені з Facebook, ми можемо з’ясувати, скільки грошей ми витрачаємо в конкретній країні на конкретні кампанії. Тоді ми можемо призначити користувачам точки дотику та розрахувати рентабельність інвестицій цих кампаній.

Ми відстежуємо, як працюють оголошення, залежно від географії аудиторії та можемо точно налаштувати кампанії за країнами.

Результати

Конвеєр Facebook Ads → Google BigQuery значно спрощує процес аналізу ефективності рекламних кампаній.

Ми збираємо всі потрібні нам дані, а додаткові сценарії потрібні лише для таких особливих випадків, як розрахунок вартості залучення окремих дій користувачів.
OWOX BI завантажує багато важливих для нас даних, включаючи такі важливі дані, як регіональні дані, які дозволяють вимірювати географічний розподіл рекламних витрат.
Конвеєр автоматично збирає дані з усіх наших рекламних облікових записів Facebook в одну розділену таблицю Google BigQuery. Це значно спрощує аналіз витрат.
Конвеєр відстежує актуальність завантажених даних. Якщо дані змінюються ретроспективно в рекламному обліковому записі, OWOX BI оновлює їх у BigQuery.
Крім того, команда OWOX BI допомогла нам завантажити історичні дані за попередні три роки з наших рекламних акаунтів у Facebook. Таким чином, ми можемо оцінити динаміку кампанії, а також відстежувати ключові зміни в минулому, які суттєво впливають на результати поточних кампаній.
Нам не потрібно залучати програмістів для налаштування збору та консолідації даних, оскільки нестандартний конвеєр OWOX BI робить все, що нам потрібно.

Найближчим часом ми плануємо відмовитися від більшості написаних нами сценаріїв та збирати дані Facebook Ads (а також дані LinkedIn), використовуючи лише конвеєри OWOX BI.