Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Журнал «Компьютерра» № 21 от 06 июня 2006 года
Шрифт:

Закроем окно, вернемся к расчетам. Кто подумал, что задача решена, тот неправ. Любую стратегию всегда можно усовершенствовать. Нашу — тем более. Большинство прохожих ходит по одним и тем же улицам. Ценность повторного контакта пенсионера с одним и тем же прохожим заметно ниже. Принимаем решение: на каждой улице пенсионер будет гулять один раз в три дня. Строим новую кривую, определяем новую оптимальную точку. Еще 765 пенсионеров уволено, митингующие готовятся к штурму…

Повторю то, с чего начал: вид кривой «Количество контактов / Цена контакта» определяется исключительно стратегией покупки контакта и имеет смысл только по отношению к этой стратегии. Смена или усовершенствование стратегии требует новых

расчетов.

…Я знает, но Я не скажет…

Это любимая реплика посетителей форума «Директ.Яндекса». Попробуем «просчитать Я», исходя из здравого смысла.

Предположим, нам нужно продвигать пластиковые окна. Идем на «Директ.Яндекс» и понимаем: нас тут не ждали. Конкурирующих рекламных объявлений — от тридцати до пятидесяти (и это на семь рекламных мест!); минимальная ставка, на которой можно попасть в гарантированные показы, в разное время суток колеблется между $6 и $12 (данные на начало апреля). Бюджет у нас маленький. Шеф в принципе отказывается понимать, как можно платить 12 долларов только за то, что один посетитель посмотрит на наш сайт. Аргумент «Если другие платят постоянно, значит это им выгодно» уничтожен анекдотом про то, что «На другой стороне улицы еще дороже». Дискуссия закрыта, уныло плетемся на рабочее место.

Зададимся вопросом: имеет ли смысл болтаться среди тех сорока четырех бедолаг, которые претендуют на последнее рекламное место в негарантированных показах? Если формулировать строго: как зависит количество показов «негарантированного» объявления от изменения ставки?

Начнем с простого. Можно не сомневаться: раз уж Яндекс взялся показать, пусть и негарантированно, сорок пять (включая наше) объявлений — он это сделает. Также можно с уверенностью предположить, что 100% показов будут неравномерно распределены между конкурентами. Поэтому еще раз переформулируем вопрос: от каких параметров зависит распределение негарантированных показов?

Первый параметр, очевидно, вытекает из сказанного: это количество «претендующих» объявлений. Чем больше у нас конкурентов, тем меньше нам достанется. А вот для того, чтобы «вычислить» остальные, нужно понять интересы Яндекса.

А там работают умные люди. Понятие максимальной выгоды им знакомо, значит, правило распределения показов должно быть нацелено на повышение суммарного дохода в единицу времени…

Внимание! Пока мы рассуждали, на Яндекс пришел очередной посетитель и набрал запрос «пластиковые окна». Какое из сорока пяти конкурирующих объявлений будет ему показано?

Первое, что приходит в голову: то, за которое назначена более высокая ставка. Верно, но не совсем. Вовсе не факт, что посетитель, за которого мы тут тихо пихаемся, кликнет по объявлению. Нет клика => у Яндекса нет денег => у нас нет посетителя. Ждем следующего посетителя и прикидываем, какое объявление покажет Яндекс в следующий раз?

Помечтаем. Вот если бы мы были Яндексом… И если бы мы заранее точно знали, на какие объявления кликнет очередной посетитель, можно было бы отбросить остальные, а потом выбрать объявление с самой высокой ставкой… А те, про которые точно известно, что не кликнет, — вообще не показывать… А того, у кого меньше ставка, но кликнет… все равно не показывать… Пока ставки не поднимет…

Это уже похоже на логику. Мы можем оценить вероятность того, что на данное объявление будет сделан клик. Для этого нужно показать объявление много-много раз (например, тысячу) и посчитать количество сделанных по нему кликов. И мы получим CTR = процент кликов на один показ (он же — вероятность клика). Соответственно, сравнивать объявления нужно по сочетаниям их ставок (предлагаемых Яндексу денег) и CTR (ожиданием того, что эти деньги будут заработаны).

По каждому объявлению можно подсчитать вероятность получения денег — это произведение Ставки (Bid) на CTR. Соответственно, частота показа объявления должна быть пропорциональна этой вероятности. И мы получаем формулу вероятности показа объявления N:

— ставка и CTR нашего объявления,

i меняется от 1 до К = количество конкурентов,

претендующих на негарантированные показы.

Заметим: по этой формуле, новое объявление не может быть показано, поскольку имеет стартовый CTR=0. Необходима поправка для объявлений разрешенных к показу, но имеющих низкий CTR. Однако главная печаль не в этом. А в том, что формулой невозможно воспользоваться! Мы не знаем и не можем узнать ни ставок конкурентов, ни их CTR… Секундочку, самое время пообщаться с Яндексом, а потом продолжим…

Открытое письмо

Многоуважаемый Яндекс!

Автор никогда не контактировал ни с одним вашим сотрудником ни прямо, ни через третьих лиц, ни с использованием каких-либо средств коммуникации. Автор ни в какой форме не получал разведданных об алгоритмах, используемых Яндексом, ни от третьих лиц, ни самостоятельно. Более того, автор совершенно не уверен, что Яндекс использует описанную модель. Данное рассуждение составлено умозрительно от начала до конца, исключительно с целью просветить читателей на предмет более эффективного использования возможностей «ДиректЯндекса».

Автор также недоумевает: отчего описание базовых алгоритмов «ДиректЯндекса» не публикуется? Смысл моего недоумения станет ясен после того, как сотрудники Яндекса дочитают эту статью до конца, а потом подсчитают: сколько денег недополучает Яндекс на неэффективном назначении ставок рекламодателями. И сколько теряют рекламодатели по той же самой причине…

Так что же ставить?

Математика закончилась, начинается физика. А физик отличается от математика тем, что использует математические инструменты не «как правильно», а как удобно… опасливо поглядывая на математику… Построим оценочные кривые. CTR конкурентов заменим на средний CTR по данному запросу (его можно узнать на «Директе» на странице «Расчет бюджета рекламной кампании»). Оценить ставки конкурентов, даже «в среднем», невозможно, поэтому попробуем выяснить, какой процент показов мы получим, если все конкуренты назначат минимальную ставку $0.1, и какой, если они назначат максимальную — $12.00 (точнее, $11.99). И мы получим вот что:

где CTR_S = средний CTR по запросу, К = количество злобных конкурентов, 0.1 = минимальная, 11.99 — максимальная ставки.

Конкурентов: 44

Средний CTR: 2.14%

Мин. ставка: $0.10

Макс. ставка: $11.99

Допустим, наш CTR: 2.14%

Процент показов см. на рис. 4 или в табл. 2.

Тут не обошлось без калькулятора, сделанного в Excel. А он нам еще понадобится, и не раз. Настоятельно рекомендую или сделать его самостоятельно, или скачать его у нас на сайте (www.registratura.ru/calc).

Поделиться:
Популярные книги

Ветер перемен

Ланцов Михаил Алексеевич
5. Сын Петра
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Ветер перемен

LIVE-RPG. Эволюция 2

Кронос Александр
2. Эволюция. Live-RPG
Фантастика:
социально-философская фантастика
героическая фантастика
киберпанк
7.29
рейтинг книги
LIVE-RPG. Эволюция 2

Идеальный мир для Социопата 5

Сапфир Олег
5. Социопат
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
5.50
рейтинг книги
Идеальный мир для Социопата 5

Proxy bellum

Ланцов Михаил Алексеевич
5. Фрунзе
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
4.25
рейтинг книги
Proxy bellum

Ваантан

Кораблев Родион
10. Другая сторона
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Ваантан

Архил...?

Кожевников Павел
1. Архил...?
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Архил...?

Восьмое правило дворянина

Герда Александр
8. Истинный дворянин
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Восьмое правило дворянина

Шипучка для Сухого

Зайцева Мария
Любовные романы:
современные любовные романы
8.29
рейтинг книги
Шипучка для Сухого

Шатун. Лесной гамбит

Трофимов Ерофей
2. Шатун
Фантастика:
боевая фантастика
7.43
рейтинг книги
Шатун. Лесной гамбит

Бальмануг. (Не) Любовница 2

Лашина Полина
4. Мир Десяти
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Бальмануг. (Не) Любовница 2

Курсант: Назад в СССР 7

Дамиров Рафаэль
7. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Курсант: Назад в СССР 7

Книга пяти колец. Том 2

Зайцев Константин
2. Книга пяти колец
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
5.00
рейтинг книги
Книга пяти колец. Том 2

Идеальный мир для Лекаря 7

Сапфир Олег
7. Лекарь
Фантастика:
юмористическая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 7

Отмороженный 6.0

Гарцевич Евгений Александрович
6. Отмороженный
Фантастика:
боевая фантастика
постапокалипсис
рпг
5.00
рейтинг книги
Отмороженный 6.0