9 июня прошла самая летняя конференция о бизнесе, digital и онлайн-маркетинге 8P. Мы посетили ряд лекций и теперь делимся их конспектами и инсайтам. Третья, заключительная, часть конспектов посвящена аналитике. Читайте, как настроить Server-Side трекинг в Google Tag Manager и как анализировать рекламу в социальных сетях.
Дмитрий Осиюк: «Server-Side трекинг в Google Tag Manager»
Дмитрий Осиюк, аналитик и MarTech-специалист MacPaw рассказал, как меняется рекламный трекинг и что делать рекламодателям, когда cookies «штормит», а таргетироваться и отслеживать действия клиента надо.
Почему меняется рекламный трекинг
Рекламный трафик меняется. Система, которая работала последние 25 лет, уходит в прошлое и пора искать ей альтернативу. Браузеры уже запрещают использовать 3-party cookies и скрывают IP пользователей. Также ограничивается работа с 1-party хранилищами данных в браузере.
Apple топит за то, чтобы в cookies хранилось все меньше и меньше информации, которую используют рекламные системы. И даже в User-Agent браузера Safari появляются ограничения: уже будет некорректно отображаться версия MacOS, значение там остановилось на 10.15.7 версии браузера.. Если у вас есть персонализированные элементы на сайте, которые используют User-Agent, сейчас они будут работать некорректно.
Например, мы использовали User-Agent, чтобы показывать юзеру подходящий билд: если операционная система старая, на сайте подставлялась более старая версия программы. Теперь нужно искать новые решения для этого.
Кроме того, сейчас нельзя по умолчанию использовать IDFA (а скоро и GAID) без разрешения пользователя.
На фоне всех этих ограничений, самое время разобраться, что такое client-side трекинг и server-side трекинг.
2. Client-side и server-side трекинг
Люди обычно не задумываются над тем, что у стандартных систем аналитики есть альтернативы, и просто ставят на сайт js-код Google Analytics. Это client-side трекинг, простой путь, но не единственный.
Client-side трекинг — это трекинг на стороне браузера, как правило, речь о javascript. На сайте стоит скрипт, который что-то собирает и что-то отправляет в Google Analytics. Вы только можете в ней посмотреть отчет или уже оттуда выгрузить данные.
Особенности Client-side трекинг
- Открыт для «посторонних» глаз, то есть конкуренты могут просматривать трекинг друг друга. Можно узнать, нажатия на какие кнопки трекают на сайте, или как размечают информацию, и на основе этого делать выводы о конкуренте, его работе.
- Блокируется браузерными расширениями и отдельными программами, которые вырезают рекламу. Чаще всего такие расширения знают, что нужно блокировать отправку информации на определенные рекламные сервера. В то же время в ситуации server-side трекинга, расширение не может понять, где у вас сервер с трекинговыми данными, а где сервер, который технически обеспечивает корректную работу сайта.
- Поскольку client-side трекер работает в браузере, он влияет на скорость работы сайта. Вплоть до того, что я видел, как технический специалист убирал js-код аналитики с сайта, потому что: «Это какая-то непонятная штука, она тормозит сайт». Естественно, весь трекинг поломался.
Server-side трекинг отправляет данные не на рекламные сервера, а на ваш сервер. Он работает непосредственно через HTTP-запросы, что быстрее js-кодов.
С server-side трекингом можно спокойно дополнять данные конфиденциальной информацией на уровне трекинга. Например, если у вас срабатывает конверсия на код товара, и вы знаете, что на этот товар идет 10% маржи, вы можете спокойно с помощью server-side трекинга организовать отправку этих данных в рекламную систему.
И, что упоминалось ранее, server-side трекинг обычно не блокируют расширения и дополнения, которые блокируют передачу данных в Google Ads, Facebook Ads и т. д. Вы можете собирать информацию на своём сервере, и уже оттуда передавать ее в рекламные системы — блокировщик в браузере пользователя тут не помешает.
Используя server-side трекинг вы снимаете нагрузку по трекингу с браузера пользователя, так что сайт работает быстрее. При этом увеличивается нагрузка на ваши сервера, что, естественно, стоит денег.
Для наглядности, посмотрите на схемы server-side и client-side трекинга.
Client-side трекинг собирает Third party cookies (и First party cookies) и отправляет их в рекламные и аналитические системы; всё это происходит в браузере.
Server-side трекинг собирает данные пользователя на ваш сервер, сервер вашего сайта, который редиректит их в остальные системы, но уже не из браузера пользователя, а «от себя», на серваке. И чтобы увидеть, куда какие данные вы отправляете, надо будет ваш сервер взломать, а эта задача куда сложнее банального просмотра трекеров в браузере.
3. Google Tag Manager как решение для Server-side трекинга
Server-side трекинг можно настроить через Google Tag Manager. Это бесплатный сервис, но он требует от вас технической экспертизы, или отдельного разработчика, который сможет всё настроить. Взамен вы получаете более осознанную и глубокую работу с данными — в том же Facebook pixel происходит много интересных процессов, но вы их не видите, пока не работаете с трекингом осознанно.
Рассмотрим процесс настройки Server-side трекинга с GTM.
- Создать серверный контейнер в GTM. Грубо говоря, просто зарегистрироваться в этой системе, создав серверный контейнер.
- Настроить сервер, на котором GTM будет разворачиваться. До недавнего времени это можно было сделать на инфраструктуре Google Cloud, но в какой-то момент Google показал способ на любом сервере, в любой системе например на Amazon AWS.
- Настроить домен сервера, желательно делать всё на своём домене. Если вы поднимите сервер на каком-то стороннем и свяжите с вашим сайтом, то работать это будет неправильно — cookies должны записываться на ваш домен.
И в конце настраивается отправка данных на сервер — нужно все ваши трекинговые системы перевести на отправку данных через ваш сервер.
Подробная инструкция, как это сделать, есть в справке GTM.
GTM Server-side похож на GTM для трекинга в браузере, но он решает другую задачу и у него появилась новая сущность — «клиенты». Теги по-прежнему отвечают за отправку данных, а клиенты — за ее получение.
Это своего рода интеграция для какой-то системы (GA, FB и тд). Без настроенного клиента, сервер не будет понимать, что вы вообще от него хотите. Соответственно, в ответ на запрос, он будет выдавать ошибку 500 и никуда ничего не отправит.
Можно создавать свои клиенты и теги. У нас в компании есть свой абсолютно трекер и для того, чтоб сделать интеграцию под него, мы создали своего клиента. Подробнее о том, как сделать свой клиент с помощью Server-side tagging APIs, читайте в инструкции: Google Tag Manager Server-Side: How To Manage Custom Vendor Tags. Это техническая информация для программистов и технических аналитиков.
И здесь может возникнуть вопрос: «А что же теперь делать с обычным GTM, получается, он уже не нужен?». Нет, нужен. Тот Tag Manager, который собирает эти данные, продолжает работать. Но вы можете перенести передачу данных на свой сервер, получать больше информации и собирать ее не с домена гугла, а с вашего домена.
Допустим, вы подняли и настроили сервер, настроили клиент, начинаете настраивать теги и возникает вопрос, как оценивать информацию. Как ее принимать, чтобы перенаправить.
Для этого нужно в обычных настройках Google Analytics внедрить поле transport_url. Так оно выглядит в различных синтаксисах:
Еще одна важная и классная штука. Когда вы настраиваете Server-side трекинг через GTM и делаете настройку Google Analytics, там есть настройка, которая позволяет Google Analytics Client ID мигрировать с javascript. И пока пользователь не сотрёт свои cookies, у вас будет сохраняться история, которую вы накапливали годами. А если не поставить эту галочку, для всех юзеров будет создаваться новая серверная кука, и история пользователя будет считаться сначала.
Выводы
Цель моего доклада — повысить осведомленность о проблеме с трекингом в целом. В прошлое уходит модель, которая работала более 25 лет. Да, есть трекинг Google, но он неизбежно меняется. Пока мало что понятно, неясно, в какую сторону идти и лучше подстраховаться и взять свою аналитику под контроль.
Теперь для настройки трекинга нужен бекенд-разработчик, который будет поддерживать сервер и обслуживать всю описанную систему.
Растёт важность в работе с 1-party данными. Вектор развития такой, что вам нужно будет уделять больше внимания именно своим данным.
Растут затраты на трекинг. Качественный трекинг становится платным, ведь нужно арендовать и поддерживать еще один сервер, а это стоит денег.
Нужно постоянно мониторить политики браузеров, чтобы быть уверенным в качестве трекинга и оперативно подстраиваться под изменения, или хотя бы понимать, где данные могут быть неточными и им не стоит доверять. Пока главные вопросы к браузеру Safari — если у вас небольшая доля пользователей с этого браузера, пока можно не спешить с настройкой Server-side трекинга.
Узнайте больше о server-side трекинге и веб-аналитике в канале Дмитрия Осиюка WebAnalytics.
Евгений Мокин: «Аналитика рекламных кампаний в соцсетях»
Founder/CEO в Median ads & School Евгений Мокин рассказал, как анализировать эффективность рекламы в соцсетях и повышать показатели, чтобы достигать бизнес-целей.
Когда бизнес заказывает услугу специалиста по рекламе, он зачастую устанавливает определенные KPI по стоимости действий. И мы стараемся оптимизировать метрики, которые влияют на CPA, на расходную часть. Реклама может влиять и не доходную часть, делать так, чтобы бизнес получал больше денег. Но для этого нужна Unit-экономика.
Рассмотрим весь инструментарий, который позволяет влиять на расходную и доходную часть бизнеса. Начнем с CPA.
Как влиять на CPA
Есть четыре основные метрики, которые влияют на стоимость целевого действия.
- CPM — стоимость за частоту показа.
- CTR — кликабельность, какой процент людей кликает по рекламе.
- CR — коэффициент конверсий, какая часть аудитории рекламы совершает конверсию.
- Кумулятивная частота показа.
По сути, стоимость результата вытекает из этих четырёх метрик. На каждую из них, в свою очередь, влияют свои параметры.
Как влиять на CPM
Стоимость за 1000 просмотров зависит от:
- географии показа;
- выбранной аудитории;
- конкуренции в нише;
- выбранной цели кампании;
- качества креатива;
- ценности предложения для аудитории.
Многие из этих параметров обусловлены задачами бизнеса: география зависит от дистрибуции, а параметры аудитории — от портрета клиента. Но маркетолог может улучшить качество рекламного креатива и поднять его ценность для аудитории.
Когда Facebook оценивает качество креатива, он сравнивает ваше объявление с ориентированными на ту же ЦА по коэффициенту конверсий, вовлеченности и отзывам пользователей. Если объявление выше среднего, это будет понижать CPM. А со снижением качества (особенно, если попасть в последние 10-20% объявлений), стоимость показов будет расти. В Facebook можно продиагностировать креативы работающих кампаний и получить советы по улучшению в справке.
Как влиять на CTR и CR
CTR зависит от трех факторов:
- оформление креатива, чтобы человек захотел остановиться и его прочитать;
- аудитория — у каждой своя кликабельность;
- месседж — содержимое, которое мы доносим.
Если все три фактора сходятся и креатив доносит правильной аудитории важный для нее месседж, CTR будет достаточно высокая.
С CR похожая ситуация, но речь уже идет о взаимодействии не с рекламой, а с более высокоуровневыми элементами — лид-формой на сайте, магазином и т. д. На CR влияют следующие факторы:
- UI/UX дизайн точки входа, не уходят ли люди, едва открыв сайт;
- техническая сторона — не отваливается ли сайт, когда на него заходят из рекламы;
- офер, который должен подходить аудитории и мотивировать к конверсии.
Если коэффициент конверсии растет, стоимость за результат кампании будет ниже.
CTR и CR взаимосвязаны и их соотношение может подсказать, как оптимизировать рекламу.
Как использовать кумулятивную частоту
На графике ниже мы видим взаимосвязь действий аудитории и частоты показов.
Какое-то время конверсии растут вслед за частотой, но затем начинают снижаться. Нужно отслеживать, на какой частоте аудитория станет меньше взаимодействовать с рекламой, чтобы не тратить бюджет на дополнительные показы, которые не приносят конверсию.
Как интернет-маркетологу влиять на доходную часть бизнеса
В Unit-экономике есть ряд показателей, на которые может влиять маркетолог.
- Value — объем продаж за определенный период.
- CLV — доход от клиента за время, которое он является клиентом (за весь «цикл жизни»).
- AOV — средний чек.
- ROAS — рентабельность рекламных инвестиций.
И здесь можно работать с тем, чтобы генерировать повторные продажи, продажи на большую сумму, продажу сопутствующих товаров и т. д. И так мы будем приносить пользу бизнесу.
Соответственно, в Unit-экономике цели специалиста по рекламе выражаются в конверсиях, лидах и продажах за определенный период.
Как организовать системы аналитики рекламных метрик
Рассмотрим, как все метрики куда-то поместить, чтобы регулярно их смотреть в одном месте. Я для этого использую Google Data Studio и Super Metrics.
Super Metrics — это коннектор, который позволяет передавать данные в Data Studio и строить там визуализацию.
Здесь можно создать виджеты:
- статические — просто таблица;
- динамические — графики.
По статике я формирую, например, такие таблицы для своих клиентов.
Здесь есть параметры на уровне рекламной кампании, группы объявлений и отдельных объявлений. А в верхней части таблицы есть результат, на который мы ориентируемся, стоимость за результат и метрики, которые влияют на CPA.
Точно так же по доходной части. Мы выводим основные параметры и смотрим на них. Но здесь также добавляются отдельные товары или категории товаров. Это дает понимание, что именно приносит компании больше денег.
Важно! Необходимо вести заметки с датами и изменениями, которые были сделаны, а также фиксировать поведение метрик. Если этого не делать, неясно, как и какие действия влияют на результаты.
Что делать, когда результативность падает
Обычно специалисты в этом случае меняют креативы или аудитории. Но нужно копать глубже и выяснять, почему падают результаты. Для этого нужно вернуться к составляющим CPA и понять, какая именно метрика проседает.
Мы смотрим, какая из метрик второго уровня поменялась в худшую сторону и затем обращаемся к третьему уровню и ищем проблему. Рассмотрим на примере.
Как видим на слайде, CPA выросла в два раза, с $10 до $20. Чтобы понять, что случилось, смотрим метрики второго уровня. CPM практически не поменялась, кликабельность уменьшилась в полтора раза, а коэффициент конверсии — в два. Как видим, проблема в CTR и CR. Соответственно, работать надо с теми параметрами, которые на них влияют: аудиторией, месседжем, оффером, точкой входа и т. д..
Выводы
- Когда маркетолог оптимизирует CPA, он влияет на расходную часть бизнеса. Это ограничевает, ведь реклама может также влиять и на доходную часть, приносить больше денег. Но для понимания, как работать с доходной частью, необходима Unit-экономика.
- Работая с CPA, важно отслеживать CPM, CTR, CR и кумулятивную частоту показов. Каждая из этих метрик зависит от своих параметров, с которыми нужно работать при внезапном росте CPA.
- При работе с доходной частью бизнеса и юнит-экономикой, важны следующие метрики: объем продаж за определенный период, доход от клиента за весь цикл жизни, средний чек и рентабельность рекламных инвестиций.
- Все обозначенные метрики необходимо собирать в одном месте и анализировать в разрезе отдельных объявлений, групп и кампаний. Так вы сможете отслеживать результаты в динамике и точечно на них влиять.
- В случае просадок по расходам на рекламу или доходам из нее, не нужно полностью менять кампании, аудитории и креативы. Посмотрите на метрики второго уровня, какие из них выросли или просели. И затем работайте с факторами, которые влияют на просевшие метрики, чтобы вернуться к изначальным показателям и расти дальше.
