15505
Чат @chat_ppc_analytics Вакансії @ppc_vacancy По рекламі писати @tanyamykhalchenko
WoW! WoW! WoW!
Обязательно найдите время на прочтение этой статьи.
Goal Correlator
Создаёт 19 промежуточных целей и находит лучшую
https://goo.gl/jrLohj
Ух богатая неделя на новости) сама не знаю когда это все читать, но держите новую порцию:
1 ТОП-10 ошибок в вашей рекламной кампании Яндекс.Директ
https://goo.gl/nliUto
2 Google представил умные кампании в КМС
https://goo.gl/tgqgkU
3 Кросс-медийная воронка: строим сценарии с пикселем
https://goo.gl/HHdI5I
Коллеги, добавились книги.
Наш подписчик https://www.facebook.com/eduard.kolpakov поделился своим списком книг.
Это прям вауууууууу
Эдуард спасибище!
Фид городов с дополнительной ячейкой с городами в винительном падеже (Автор Александр Качков https://goo.gl/7r5sqs
p.s. вы же помните про чудо папку в которой куча полезностей, которые я собирала несколько лет для вас?)))
По Веб-аналитике пока 2 новости, и то... одна из них кейс)
1. Google Analytics запускает новую главную страницу
https://goo.gl/QHHXZN
2. ROI 2 000% в сфере краткосрочной аренды оборудования
https://goo.gl/K47cB3
Коллеги, если вам надоело работать в агентстве и вы готовы получить новый опыт на стороне клиента, то эта вакансия для вас.
Работать можно удаленно, но по фиксированному графику.
https://www.work.ua/jobs/2626674/
Краткая выжимка из вакансии:
Одесса / либо удалёнка.
ЗП 12-17К (грн)
Интернет магазин белья
===
Честно, я впервые вижу адекватную вакансию, потому рекомендую обратить внимание.
Я правда не знаю кто осилит эту статью) Но оставлю её здесь)
107 способов увеличить конверсию
Чек-лист с примерами для увеличения конверсии сайта
https://goo.gl/DSh0so
Олег Поддубный поделился с колегами своим Evernote в котором он сохраняет полезности по контекстной рекламе.
Там 66 заметок)
Разгребайте и сохраняйте себе)
https://goo.gl/XvFAc4
Контекстная реклама
1. В AdWords может появиться больше информации по показателю качества
https://goo.gl/KCpOHQ
2. Google упростил работу с несколькими аккаунтами в Merchant Center
https://goo.gl/YS1Ed5
3. Минус-фразы в Яндекс Директ
https://goo.gl/K8mS67
4. Утилита для быстрого сбора ключевых слов
https://goo.gl/agvZYg
5. Как увеличить отдачу от контекста, не влезая в рекламную кампанию: два кейса
https://goo.gl/XwQ6AC
Личная рекомендация
Коллеги, есть канал по веб-аналитике от Андрея Осипова, там более сложные мануалы и статьи. + не все связанные с контекстной рекламой.
Рекомендую подписаться /channel/schoolWA, так как посты у нас почти не пересекаются.
Меня правда передергнуло от заголовка, но запостить должна.
https://goo.gl/EHJlQV
6 СОВЕТОВ НАЧИНАЮЩЕМУ ВЕБ-АНАЛИТИКУ
https://goo.gl/8DafXy
Антон сегодня решил рассказать про несколько популярных заблуждений предпринимателей, которые возникают в ходе обсуждения контекстной рекламы.
Это 5 вопросов, которые они активно обсуждали со своими клиентами за последний месяц.
https://goo.gl/fDZXax
Коллеги, вы Мега крутые.
Ещё вчера было в общедоступной библиотеке всего 9-то книг.
Меньше чем за сутки их уже 29❗️❗️❗️
https://goo.gl/FZSJ5v
Я сегодня ещё разделю на подгруппы эти книги, + там появились книги на английском, так как один из коллег работает с западным рынком.
Читайте) развивайтесь) делитесь с народом) это вам все вернётся, вот правда)
Ага, нас тут очень очень много новеньких и многие не знают о папке с полезностями судя по количеству сообщений в личку https://www.facebook.com/tanya.mikhalchenko
Исходная папка вот https://goo.gl/1vvkjW
Там поделено на 3 разделе.
Книги ( 9 штук) https://goo.gl/FZSJ5v
Контекстная реклама https://goo.gl/Pg3UEJ тут и чек личты, и площадки для исключения, и минус слова и формулы и роботы распознаватели и куча всего)
Веб-аналитика https://goo.gl/2kCqJC там три инструкции, но надо будет пополнить папку, давно не обновляла а есть мануалы.
В общем пользуйтесь и делитесь с коллегами.
А вообще, если у вас есть чем пополнить копилку, то присылайте мне документ в личные сообщения, вначале поста отмечен админ страницы.
Вот.
#analyze
Виктор Тарнавский о том, как BigData помогает в предсказании вероятности покупки
Задачи:
— больше узнать о пользователях
— пути до покупки
— эффективные каналы
Попробовали кастомные модели атрибуции:
— затухающая по времени с различными весами каналов
— линейная на основе поведения пользователей (на основе поведенческих атрибутов)
bit.ly/ch_webinar
как результат:
очень круто, но не понятно как использовать эти модели атрибуции
Потом попробовали пересечение аудитории продуктов, но тоже не вышло, хотя и много полезных инвайтов
А теперь, предсказания покупки:
- Берем Scoring с разными группами поведения (хорошие, плохие)
- Понимаем аудиторию
- Оптимизация рекламы с использованием сегментов
И берем machine learning для того, чтобы все это сделать:
- важна чистота данных
- потом строим модель
- production process
Инструменты:
- logs api (raw data для всего периода, без ограничения)
- clickhouse (СУБД для OLAP сценариев для аналитикических задач - open source, быстрая, sql)
- алгоритм машинного обучения для построения классификатора
Дальше собираем пользовательские характеристики пользователей и поведенческие и загоняем в модель, и должен получиться хороший результат,
и модель сказала:
— число дней с последнего визита
— число дней с первого визита
— доход
— среднее время на сайт
— средняя глубина
и так далее
Машинное обучение:
— Логистическая регрессия
— Random forest (деревья принятия решений)
Обучаем модели:
— метрика AUC ROC (определение насколько модель не врет)
— hold-out (отложенная выборка, разбиваем на две части большую и меньшую, на одно обучаем, на второй проверяем)
— кросс валидация (разбиваем выборку на разны блоки и оцениваем каждый блок)
После всего этого, применяем модель на базе реальных покупок и получили хороший результат:
— Выяснили, что 80% людей в принципе не готовы покупать.
— А потом разбили на 4 группы в зависимости от вероятности покупок.
— Потом грузим для каждого пользователя характеристику вероятности для каждого пользователя.
А потом, делаем с этим что хотим:
— ремаркетинг
— adwords/директ/facebook
— колл-центр
— bid adjustments
— эксперименты
в целом, доход вырос в два раза, конверсия на 30% (круть!) в ремаркетинге и рся
Полезные фишки Google Search Console
Google Search Console — это панель управления сайтом для вебмастеров. Здесь отображается статус индексирования страниц в Google, позиции по поисковым запросам, CTR, переходы по ключевым словам, внешние и внутренние ссылки, возможные проблемы и угрозы безопасности.
Об этих и других возможностях мы сегодня и расскажем: https://goo.gl/SLq194
Только закончился обед, а уже столько новостей.
Контекстная реклама:
1. Защита рекламы от скликивания: отделяем агнцев от козлищ
https://goo.gl/ZuFFBn
2. Руководство для малого бизнеса: как дать контекстную рекламу в поиске Google с помощью AdWords
https://goo.gl/GvfvR7
3. Корректировки ставок в Директе: как настраивать и рассчитывать коэффициенты
https://goo.gl/t5fPzb
Коллеги, один из специалистов создал чат в телеграмме. Формат "вопрос - ответ". Естественно чат о контекстной рекламе и веб-аналитике) потому если вам долго отвечают в сообществах официальных, либо попался чудо менеджер в поддержке присоединяйтесь))) https://t.me/joinchat/AAAAAAyFVyFQHiJEmeaeWA
Читать полностью…
Просто сохраните это себе.
https://goo.gl/vZw6q4
Ваше утро начинается так же? )
https://goo.gl/M9ElTH
Так, за выходные насобирались новости.
Веб-аналитика
1. Вся история клиента — в Метрике: связываем поведение
на сайте, звонки и конверсии в офлайне.
https://goo.gl/RRydhn
2. Сожгите свою аналитику
Потратьте десять минут, чтобы разобраться, почему подавляющее большинство аналитических отчетов,
которые вы используете для принятия важных управленческих решений, годится максимум для растопки камина.
https://goo.gl/Hw44gX
3. Новые возможности когортных отчетов в AppMetrica
https://goo.gl/81LSTu
4. Цена установки Jivosite или целей в Метрике и Analytics
https://goo.gl/C2tcWz
Новое в Аудиториях: полезные данные про look-alike, статистика из Метрики и интересы клиентов
https://goo.gl/YIb47e
Как платить за конверсии вдвое меньше: решение для интернет-магазина женской одежды/
Пошаговый разбор стратегии, которая в 1,9 раза сократила CPA в Директе.
https://goo.gl/nbmm4C