Журнал «Компьютерра» № 21 от 06 июня 2006 года
Шрифт:
Больше посетителей, меньше затрат: вот задача, которую решает рекламодатель «Яндекс.Директ». При размещении рекламных объявлений в поисковой выдаче рекламодатель составляет текст, указывает список ключевых запросов, по которым объявление должно показываться, и назначает ставку, то есть цену, которую он согласен платить за клик (переход посетителя на его сайт). В «Яндекс.Директе» имеется семь мест для размещения объявлений: два «спецразмещения», «первое место», три места для «гарантированных показов» и одно для всех остальных.
Для простоты возьмем более примитивную модель и будем исходить из того, что у нас есть только гарантированные и негарантированные показы.
Желающих разместить свое объявление по некоторому запросу слишком много (порой зашкаливает за полсотни), поэтому на гарантированных местах показываются те, кто назначил бо’льшую ставку, а единственное негарантированное место «разыгрывается» между всеми оставшимися (с учетом назначенной ставки). Причем место разыгрывается каждый раз, при наборе запроса очередным посетителем. Сначала повезло одному объявлению, потом другому, третьему… И чем выше назначена ставка, тем чаще будет показываться объявление, тем больше посетителей мы привлечем и… тем больше денег потратим.
Типичная эволюция подхода рекламодателя к размещению на «Директе» выглядит следующим образом.
Стадия первая, разумно осторожная. Назначение ставки ниже «гарантированного показа» плюс проверка отдачи. Разумеется, отдача есть. Было бы странно, если б ее не было. Объявление показывается тем посетителям, которые именно сейчас ищут именно те услуги, которые предлагает рекламодатель. Так что отдача получена, и очень неплохая.
Ошарашенный рекламодатель берет калькулятор, делит сумму дохода на количество привлеченных посетителей (он еще не знает, что это называется «конверсия»), лезет в «Директ», смотрит текущую ставку «гарантированного показа», понимает, что по деньгам (оп-па!) все проходит, и… переходит во вторую стадию: обязательно-всегда-всегда-всегда быть в гарантированных показах! Тут-то деньги и летят на ветер.
Чтобы понять, как это происходит, рассмотрим модельные примеры. Допустим, каждый посетитель, привлеченный на сайт, приносит $10 дохода. Вопрос: сколько нужно платить за привлечение посетителей, чтобы это было выгодно?
Пример 1. Ставка $0.10/клик. Получаем одного посетителя в сутки. Выгода: 1х($10—$0.10) = $9.90/сутки.
Пример 2. Ставка $1/клик. Получаем десять посетителей в сутки. Выгода: 10х($10—$1) = $90/сутки. Уже лучше.
Пример 3. Ставка $5/клик. Получаем сто посетителей и выгоду: 100х($10—$5) = $500/сутки. Хорошие деньги!
Примерно так рассуждает рекламодатель, оставляя за кадром вопрос определения оптимальной ставки. Заметим, что на ставке $9.90 для получения выгоды $500/сутки нам нужно привлечь 5 тысяч посетителей. А их нет, поскольку нам нужны не просто посетители, а только те, кто именно сейчас ищет именно то… ну и так далее, см. предыдущий абзац.
Нарисуем график «Выгода, получаемая от одного клика / Ставка за клик» (напомню: конверсия у нас = $10). Получаем простую обратно пропорциональную зависимость: чем больше платим, тем меньше извлекаем прибыли (рис. 1).
Теперь второй график, чуть посложнее, «Кликов в сутки / Ставка за клик». Его смысл: количество полученных кликов (посетителей) растет вместе с ростом ставки, которую мы назначаем. Сначала кривая растет быстро, затем медленнее и наконец останавливается в точке «максимального охвата». В этой точке, как принято говорить, мы «выбрали всю аудиторию», и поднимать ставки дальше нет смысла (рис. 2).
Вопрос: в какой точке (на какой ставке) можно достигнуть максимальной выгоды? Если мы имеем два указанных графика, ответ найти просто: нужно перемножить приведенные функции, и мы получим третий график — «Выгода в сутки / Ставка за клик» (рис. 3).
Очевидно: ставка, на которой достигается максимальная выгода, находится заметно левее точки максимального охвата. Причем всегда. Кто не верит, пусть проверит на досуге. Причем разница может оказаться весьма существенной.
В нашем идеальном примере точка максимальной выгоды находится чуть выше ставки $4 и дает немалый выигрыш по сравнению с другими ставками (см. табл. 1).
Разумеется, все приведенные цифры придуманы автором и не имеют к реальной жизни никакого отношения. Давайте теперь выясним: насколько идеальная теория далека от грубой реальности.
Очевидно, для определения точки оптимума нужно построить кривую «Количество кликов от Ставки». И первое, что тут нужно понять: абстрактно такой кривой не существует. Ее вид определяется только стратегией покупки клика и имеет смысл только по отношению к этой стратегии.
В любой области рекламы (не только в Интернете) базовая схема расчетов такова: изначально фиксируется стратегия или совокупность стратегий покупки контактов с аудиторией. Далее замеряется, какие затраты какое количество контактов дают. Полученные данные упорядочиваются по возрастанию цены за контакт, и строится соответствующая кривая. Определение оптимальной точки становится простой технической задачкой.
Вернемся к примерам. Мы взялись продвигать некие услуги. Нашли доброго пенсионера, нацепили на него плакат и отправили гулять вокруг офиса… Сработало: пошли клиенты.
Что будет, если мы наймем десять пенсионеров? Сто? Тысячу? С увеличением количества прогуливающихся пенсионеров, растут расходы на их управление. На каждые десять пенсионеров понадобится контролер объема и качества прогулок, затем потребуются: учетчик, бухгалтер, разработчик маршрутов и пр. Если мы знаем, сколько контактов (встреча с прохожим) обеспечивает каждый пенсионер, мы сможем подсчитать и управленческие расходы на один полученный контакт.
Рост управленческих расходов — не единственный источник роста цены контакта. Внимание!
Выпускаем на улицу вторую тысячу пенсионеров.
Увы, приход клиентов в офис вдвое не поднялся. Почему? Потому, что пенсионеры гуляют в разных местах. Многолюдные центральные улицы, дающие высокое количество контактов, уже освоены. Вторая тысяча пенсионеров гуляет по спальным районам. Количество контактов там меньше, зарплата у пенсионеров та же, затраты на один контакт — выше.
К делу мы подходим серьезно, поэтому (с некоторой точностью) оцениваем число контактов, которые можно получить на каждой улице города, расписываем план освоения улиц в порядке убывания количества контактов, строим кривую «Количество контактов /Стоимость контакта», учитывающую эти данные и управленческие расходы, получаем оптимальную точку и определяем: какие улицы выгодно осваивать, какие нет. 548 пенсионеров из второй тысячи уволены, у дверей офиса собрался митинг…