В этой статье я хочу вернутся к теме конвертации трафика с PPC (pay per click систем). О том как купить трафик я писал в статье “Тонкости покупки трафика у Third-party PPC программ“, в этой же статье я хочу рассказать как правильно отследить купленный трафик, вычислить отдачу от него и выявить некачественные источники трафика.
Менеджмент и конвертация трафика весьма занятное, да и прибыльное дело. Но глупо было бы рассчитывать, что без знаний и инструментов вы отдав за трафик 100-1000-10000 долларов, вы гарантировано заработаете 10-20-50% прибыли. В любом бизнесе есть свои тонкости. Лично по своему опыту, используя приведенную ниже схему, я добился снижения расходов на трафик порядка 10-15%, и улучшения конвертации.
Что бы не палить ни каких рабочих тем, я запустил рекламную кампанию, собрал немного данных и на ее примере покажу как работают сам:
Расшифрую:
Я не буду останавливаться на тонкостях настройки рекламной кампании у PPC (вопрос раскрыт тут Тонкости покупки трафика у Third-party PPC программ) , сразу перейду к шагу Система фильтрации. В качестве системы фильтрации я использую Sutra TDS.
В моей схеме этот скрипт выполняет следующие задачи:
- Получения трафика из нескольких источников и ведение статистики по ним.
- Распределение трафика по уникальности и перенаправление по специально сформированным ссылкам на Landing Page продаваемого продукта.
- Анализ полученных данных, и выявление источников некачественного трафика.
Sutra продукт платный, но он того стоит. Для установки нужен ftp или shell доступ к серверу. Хост linux или freebsd (на freebsd требуется пакет linux_base любой версии). Ставить советую на тот же сервак где у вас landing page стоят.
И так, купили Sutra TDS, проинсталили, идем регаемся в Google Analytics и размещаем код на всех Landing page. Основная задача которая перед нами стоит это отследить по каким кейвордам идет трафик с PPC и с каких аккаунтов, для последующего анализа. Google analytics не обязательный пункт, он хорошо подходит если ваш landing page находится на вашем хостинге и домене. Если вы сливаете на какую то партнерку где есть возможность создавать субаккаунты на автомате , то создаем ссылку в соответствии с их синтаксисом.
Приступаем к настройке схем и прописывании ссылок. Начнем с формировании ссылки для Landing page включая переменные
Настраиваем Sutra
В Sutre можно назначить 20 различных схем распределения трафика, я заполнил первую схему или default. Первой строкой в схеме идет ссылка на landing page, ссылка вида www.landing_page.com/?utm_source=3fn&utm_medium=ppc&utm_term=$parameter&utm_campaign=$se
Где /?utm_source=3fn&utm_medium=ppc&utm_term=$parameter&utm_campaign=$se это переменные для Google Analytics (об этом ниже)
По умолчанию сливая трафик на ссылку вида sutradomen.com/in.cgi?default он будет распределяться по ссылкам внутри схемы в зависимости от настроек. Мы же будем сливать не на дефолтную ссылку а добавим переменные для отслеживания источников.
В Sutra это можно сделать путем добавления в ссылку следующих переменных: “parameter” – для ключевиков и “se”- для источников трафика.
то есть отправляя трафик по ссылке sutradomen.com/in.cgi?default¶meter=ключевик&se=источник, в статистике Sutra мы увидим данные значения.
Разобравшись с синтаксисом TDS, сформируем ссылку для PPC системы таким образом, что бы динамически получать интересующие нас данные. В 3fn.marketing сделать через переменные %%keyword%% – для ключевиков и %%aid% – для получения данных об источнике трафика. В других PPC системах существуют подобные переменные, узнавайте у суппорта. В итоге для объявления мы будем использовать следующую ссылку
sutradomen.com/in.cgi?default¶meter=%%keyword%%&se=%%aid%%
Для предельной ясности опишу, как это будет работать.
Создаем объявление:
В Display URL можно прописать домен вашей лендинг страницы, в Target URL сформированную выше ссылку для Sutra TDS. Теперь когда сюрфер например по запросу buy viagra нажмет на ваше рекламное объявление, он отправится по ссылке вида:
sutradomen.com/in.cgi?default¶meter=buy+viagra&se=4-1234
Где 4-1234 это пользовательский аккаунт того, кто прислал вам такого пользователя.
Sutra получив данного пользователя перенаправит его по заданному в схеме адресу, сохранив у себя статистику:
причем, можно посмотреть любую связку информации, например с каких страниц шлют трафик по определенному кею, или что для нас самое важное посмотреть статистику по субаккаунтам (для это жмем на закладку search engines, это данные переменной $se) вот например так:
Напротив каждого аккаунта есть закладочки Doorways и Keywords. Они могут пригодится для анализа следующим образом, смотрим источники трафика (doorways) наиболее активных продавцов и сравниваем с кейвордами по которым идет трафик. Как правило тут можно обнаружить недобросовестных продавцов весьма просто, приведу живой пример:
статистика по источником трафика одного субакка:
Я не покупаю трафик с free в кее в рамках этой тестовой кампании, а тут мы видим что с доров идет именно по кеям содежащим free, теперь посмотрим данные по какому ключевику идет переход с дора на фид:
Все ясно, на дор идет трафик по запросу “Free ringtone”, а на фид сливается уже по “ringtone”. В итоге мы покупаем сюрфера который ищет бесплатные звонки на свой коммерческий оффер. Конвертится он будет весьма плохо. А то, что делает этот адверт, напрямую запрещено правилами всех PPC. Так же я встречал деятелей, которые сливают трафик с адалтовых доров на дорогие коммерческие запоросы типа loan или фарму. Это тоже нарушение правил.
Записываем в лог, что именно вам не нравится и что является нарушением на ваш взгляд с указанием источника/ов трафика, ключевиков и ID адверта и смело идем в суппорт PPC и просим отключить данного предпринимателя.
Данным способом я лично отфильтровываю около 5-10% кликов, тем самым снижая свои издержки и повышая ROI.
Использовать Google Analytics для выявления некачественных источников можно 2 способами :
Если не хочется вчитыватся в хелпы то достаточно слать трафик на домен вот по такой ссылке c Sutra:
landing_page.com/?utm_source=3fn&utm_medium=ppc&utm_term=$parameter&utm_campaign=$se
Через $parameter – передаем ключевик, через $se – субаккаунт.
Полезная информация
Источник кампании (utm_source) -Обязательное поле. Используйте utm_source для указания поисковой системы, названия бюллетеня или другого источника.
Пример: utm_source=3fn
Средство кампании (utm_medium) – Обязательное поле. Используйте utm_medium для указания средства, такого как электронная почта или цена за клик (CPC) или PPC
Пример: utm_medium=ppc
Условие поиска кампании (utm_term) – Используется для платного поиска. Чтобы отметить ключевые слова для этого объявления, воспользуйтесь utm_term.
Пример: utm_term=buy+viagra
Содержание кампании (utm_campaign) – Используем для передачи данных у субаккаунтах PPC.
Пример: utm_campaign=4-1234
Определение незаинтересованного трафика через процент отказов
Этот способ можно использовать даже если регистрация пользователя или продажа происходит не на вашем сайте, а редиректится куда то еще (актуально для многих фарма шопов на своих доменах и тд.)
При использовании специальной ссылки для Google Analytics , у нас появляются данные в разделе Источники трафика-Кампании
Изучаем статистику:
Видно что трафик от пользователя на строке номер 9 обладает весьма плохими показателями. Обращаем внимание на 2 столбца :
- Средняя длительность пребывания на сайте. Если в статистики трафик от пользователя не задерживается у нас более 5 секунд, это показатель того что пользователь либо попал туда по ошибке, либо ему показали сайт который ему в принципе не нужен, либо это боты.
- Показатель отказов – это процент посещений, не продлившихся далее одной страницы (т.е. посетитель покидает сайт со страницы входа). То есть пользователи не переходят далее первой страницы. Если этот показатель сильно отличается от нормы, см выше что это может быть.
Анализ данных показателей, позволяет достаточно точно выявить пустой для вас трафик, от которого можно отказатся.
Определение неконвертабельного трафика через выставление целей
Данный способ подойдет только тем у кого есть возможность разместить код отслеживания по всей цепочки обработки клиента
В Google Analytics у вас есть возможность установить так называемые цели, то есть отслеживать переход пользователя от первой страницы до какой то определенной например, страницы подтверждения регистрации. Идем в настройки аккаунта и добавляем новую цель.
Так же можно назначить полезность цели, то есть если пользователь достинг определенной страницы , и это принесет вам на пример $10 , то Google Analytics в своих отчетах покажет стоимость за клик и сумму заработанного.
Соответственно если какой то трафик не приносит денег, это также будет сразу видно в отчете:
Например, есть такой хороший спонсор T3leads, туда можно слать финансовый трафик на страховки, быстрые займы и так далее. Оплата у них происходит за одну заполненную анкету (до 60 баксов за одну), сливать трафик можно на публичные сайты и конфирм происходит уже на сайтах T3leads, поэтому тут мы не сможем применить вариант анализа трафик через Google Analytics и выставление целей. Но также у них есть возможность засетапить лендинг пейдж на своем домене, и в этом случаем мы можем уже сами отслеживать всю цепочку.
С этим спонсором (и любым другим хорошим спонсровом который поддерживает автоматическое создание субаккаунтов и шопов/сайтов на своих доменах) можно применить два способа для анализа трафика:
P.S. Стоит уточнить, что выводы о качестве трафика с того или иного субаккаунта, не стоит делать по 5-10-15 уникам или истратив на кампанию $100 заваливать суппорт жалобами на качество трафика. Скорее эти жалобы будут проигнорированы как без основательные, и будут правы. Я делаю выводы примерно по следующему алгоритму :
- Беру средную конвертацию по офферу например 1/15 умножаю ее на 3, если я получил с какого-то аккаунта 45-50 уников, которые так не во что и не сконвертились, то трафик действительно пустой.
Добавь в закладки:
Менеджмент и конвертация трафика весьма занятное, да и прибыльное дело. Но глупо было бы рассчитывать, что без знаний и инструментов вы отдав за трафик 100-1000-10000 долларов, вы гарантировано заработаете 10-20-50% прибыли. В любом бизнесе есть свои тонкости. Лично по своему опыту, используя приведенную ниже схему, я добился снижения расходов на трафик порядка 10-15%, и улучшения конвертации.
Что бы не палить ни каких рабочих тем, я запустил рекламную кампанию, собрал немного данных и на ее примере покажу как работают сам:
Расшифрую:
- PPC – это источник/и покупного трафика, в моем случае 3fn.Marketing
- Система фильтрации – скрипт распределяещий трафик (отсеивание неуников и тд), в моем случае Sutra TDS
- Landing Page – страница с продуктом который я продаю
- Confirm Page – это финальная страница с подтверждением покупки
- Google Analytics – обсчет переходов через Google Analytics
Я не буду останавливаться на тонкостях настройки рекламной кампании у PPC (вопрос раскрыт тут Тонкости покупки трафика у Third-party PPC программ) , сразу перейду к шагу Система фильтрации. В качестве системы фильтрации я использую Sutra TDS.
Что такое Sutra TDS и зачем она нужна?
Процитирую слова создателя этого скрипта : – ” Если говорить кратко, то Sutra TDS это центр, в который сливается трафик из различных источников. Система распределяет полученный трафик следуя правилам установленным вебмастером. Таким образом вебмастер получает полную статистику и полный контроль над всем своим трафиком из одного центра.”В моей схеме этот скрипт выполняет следующие задачи:
- Получения трафика из нескольких источников и ведение статистики по ним.
- Распределение трафика по уникальности и перенаправление по специально сформированным ссылкам на Landing Page продаваемого продукта.
- Анализ полученных данных, и выявление источников некачественного трафика.
Sutra продукт платный, но он того стоит. Для установки нужен ftp или shell доступ к серверу. Хост linux или freebsd (на freebsd требуется пакет linux_base любой версии). Ставить советую на тот же сервак где у вас landing page стоят.
И так, купили Sutra TDS, проинсталили, идем регаемся в Google Analytics и размещаем код на всех Landing page. Основная задача которая перед нами стоит это отследить по каким кейвордам идет трафик с PPC и с каких аккаунтов, для последующего анализа. Google analytics не обязательный пункт, он хорошо подходит если ваш landing page находится на вашем хостинге и домене. Если вы сливаете на какую то партнерку где есть возможность создавать субаккаунты на автомате , то создаем ссылку в соответствии с их синтаксисом.
Приступаем к настройке схем и прописывании ссылок. Начнем с формировании ссылки для Landing page включая переменные
Настраиваем Sutra
В Sutre можно назначить 20 различных схем распределения трафика, я заполнил первую схему или default. Первой строкой в схеме идет ссылка на landing page, ссылка вида www.landing_page.com/?utm_source=3fn&utm_medium=ppc&utm_term=$parameter&utm_campaign=$se
Где /?utm_source=3fn&utm_medium=ppc&utm_term=$parameter&utm_campaign=$se это переменные для Google Analytics (об этом ниже)
По умолчанию сливая трафик на ссылку вида sutradomen.com/in.cgi?default он будет распределяться по ссылкам внутри схемы в зависимости от настроек. Мы же будем сливать не на дефолтную ссылку а добавим переменные для отслеживания источников.
В Sutra это можно сделать путем добавления в ссылку следующих переменных: “parameter” – для ключевиков и “se”- для источников трафика.
то есть отправляя трафик по ссылке sutradomen.com/in.cgi?default¶meter=ключевик&se=источник, в статистике Sutra мы увидим данные значения.
Разобравшись с синтаксисом TDS, сформируем ссылку для PPC системы таким образом, что бы динамически получать интересующие нас данные. В 3fn.marketing сделать через переменные %%keyword%% – для ключевиков и %%aid% – для получения данных об источнике трафика. В других PPC системах существуют подобные переменные, узнавайте у суппорта. В итоге для объявления мы будем использовать следующую ссылку
sutradomen.com/in.cgi?default¶meter=%%keyword%%&se=%%aid%%
Для предельной ясности опишу, как это будет работать.
Создаем объявление:
В Display URL можно прописать домен вашей лендинг страницы, в Target URL сформированную выше ссылку для Sutra TDS. Теперь когда сюрфер например по запросу buy viagra нажмет на ваше рекламное объявление, он отправится по ссылке вида:
sutradomen.com/in.cgi?default¶meter=buy+viagra&se=4-1234
Где 4-1234 это пользовательский аккаунт того, кто прислал вам такого пользователя.
Sutra получив данного пользователя перенаправит его по заданному в схеме адресу, сохранив у себя статистику:
причем, можно посмотреть любую связку информации, например с каких страниц шлют трафик по определенному кею, или что для нас самое важное посмотреть статистику по субаккаунтам (для это жмем на закладку search engines, это данные переменной $se) вот например так:
Напротив каждого аккаунта есть закладочки Doorways и Keywords. Они могут пригодится для анализа следующим образом, смотрим источники трафика (doorways) наиболее активных продавцов и сравниваем с кейвордами по которым идет трафик. Как правило тут можно обнаружить недобросовестных продавцов весьма просто, приведу живой пример:
статистика по источником трафика одного субакка:
Я не покупаю трафик с free в кее в рамках этой тестовой кампании, а тут мы видим что с доров идет именно по кеям содежащим free, теперь посмотрим данные по какому ключевику идет переход с дора на фид:
Все ясно, на дор идет трафик по запросу “Free ringtone”, а на фид сливается уже по “ringtone”. В итоге мы покупаем сюрфера который ищет бесплатные звонки на свой коммерческий оффер. Конвертится он будет весьма плохо. А то, что делает этот адверт, напрямую запрещено правилами всех PPC. Так же я встречал деятелей, которые сливают трафик с адалтовых доров на дорогие коммерческие запоросы типа loan или фарму. Это тоже нарушение правил.
Записываем в лог, что именно вам не нравится и что является нарушением на ваш взгляд с указанием источника/ов трафика, ключевиков и ID адверта и смело идем в суппорт PPC и просим отключить данного предпринимателя.
Данным способом я лично отфильтровываю около 5-10% кликов, тем самым снижая свои издержки и повышая ROI.
Использование Google Analytics для анализа трафика
Если Sutra это наш первый рубеж обороны от некачественного трафика, то Google Analytics – это наш тыл.Использовать Google Analytics для выявления некачественных источников можно 2 способами :
- Определение незаинтересованного трафика через процент отказов
- Определение неконвертабельного трафика через выставление целей
Если не хочется вчитыватся в хелпы то достаточно слать трафик на домен вот по такой ссылке c Sutra:
landing_page.com/?utm_source=3fn&utm_medium=ppc&utm_term=$parameter&utm_campaign=$se
Через $parameter – передаем ключевик, через $se – субаккаунт.
Полезная информация
Источник кампании (utm_source) -Обязательное поле. Используйте utm_source для указания поисковой системы, названия бюллетеня или другого источника.
Пример: utm_source=3fn
Средство кампании (utm_medium) – Обязательное поле. Используйте utm_medium для указания средства, такого как электронная почта или цена за клик (CPC) или PPC
Пример: utm_medium=ppc
Условие поиска кампании (utm_term) – Используется для платного поиска. Чтобы отметить ключевые слова для этого объявления, воспользуйтесь utm_term.
Пример: utm_term=buy+viagra
Содержание кампании (utm_campaign) – Используем для передачи данных у субаккаунтах PPC.
Пример: utm_campaign=4-1234
Определение незаинтересованного трафика через процент отказов
Этот способ можно использовать даже если регистрация пользователя или продажа происходит не на вашем сайте, а редиректится куда то еще (актуально для многих фарма шопов на своих доменах и тд.)
При использовании специальной ссылки для Google Analytics , у нас появляются данные в разделе Источники трафика-Кампании
Изучаем статистику:
Видно что трафик от пользователя на строке номер 9 обладает весьма плохими показателями. Обращаем внимание на 2 столбца :
- Средняя длительность пребывания на сайте. Если в статистики трафик от пользователя не задерживается у нас более 5 секунд, это показатель того что пользователь либо попал туда по ошибке, либо ему показали сайт который ему в принципе не нужен, либо это боты.
- Показатель отказов – это процент посещений, не продлившихся далее одной страницы (т.е. посетитель покидает сайт со страницы входа). То есть пользователи не переходят далее первой страницы. Если этот показатель сильно отличается от нормы, см выше что это может быть.
Анализ данных показателей, позволяет достаточно точно выявить пустой для вас трафик, от которого можно отказатся.
Определение неконвертабельного трафика через выставление целей
Данный способ подойдет только тем у кого есть возможность разместить код отслеживания по всей цепочки обработки клиента
В Google Analytics у вас есть возможность установить так называемые цели, то есть отслеживать переход пользователя от первой страницы до какой то определенной например, страницы подтверждения регистрации. Идем в настройки аккаунта и добавляем новую цель.
Так же можно назначить полезность цели, то есть если пользователь достинг определенной страницы , и это принесет вам на пример $10 , то Google Analytics в своих отчетах покажет стоимость за клик и сумму заработанного.
Соответственно если какой то трафик не приносит денег, это также будет сразу видно в отчете:
Использование субаккаунтов партнерских программ для анализа трафика
В том случае если вы сливаете трафик не на свои лендинг пейджи, а сразу на спонсорские советую внимательно изучить админку спонсора. Нас интересует прежде всего возможность автоматического создания субаккаунтов для отслеживания источников трафика и возможность создания лендинг пейджей на своем домене.Например, есть такой хороший спонсор T3leads, туда можно слать финансовый трафик на страховки, быстрые займы и так далее. Оплата у них происходит за одну заполненную анкету (до 60 баксов за одну), сливать трафик можно на публичные сайты и конфирм происходит уже на сайтах T3leads, поэтому тут мы не сможем применить вариант анализа трафик через Google Analytics и выставление целей. Но также у них есть возможность засетапить лендинг пейдж на своем домене, и в этом случаем мы можем уже сами отслеживать всю цепочку.
С этим спонсором (и любым другим хорошим спонсровом который поддерживает автоматическое создание субаккаунтов и шопов/сайтов на своих доменах) можно применить два способа для анализа трафика:
- Создать свой Private website. То есть на своем домене сетапим лендинг педж созданный конструктором сайтов (см. T3Feed Manual (en) ). После инсталяции вносим код счетчика Google Analytics в страницы сайта который проинсталился на нашем домене. Затем формируем ссылку для сутры с учетом переменных Google Analytics, назначаем цель и анализируем трафик как это показано выше.
То есть мы можем отследить всю цепочку перемещений от входа посетителя на сайт, до попадания его на страницу подтверждающую, что форма была заполнена. - Если не хочется заморачиватся с инсталяцией своего сайта, то можно сливать трафик прямиком на публичные сайты T3leads. Анализировать качество трафика тогда будет через субаккаунты. Что бы их активировать надо зайти в меню Settings-Subaccount- Auto generate SubAccounts и поставить YES. Теперь автогенерация субаккаунтов включена, составляем ссылку для сутры, например :
http://payday-quote.com/?affid=XXXX&keys=$parameter&subacc=$se
как видно из ссылки T3leads использует следующие переменные keys для передачи кючевика, subacc для передачи субаккаунта (автогенерация включена). Сутра в свою очередь будет передавать эти данные с PPC.
Мы же сможем наблюдать в статсах следующую картинку:
Теперь сравнивая со значениями по полученому трафику в Sutra, можно увидеть какие субаккаунты посылают пустой трафик (то есть по трафику с этих субаккаунтов не будет продаж).
P.S. Стоит уточнить, что выводы о качестве трафика с того или иного субаккаунта, не стоит делать по 5-10-15 уникам или истратив на кампанию $100 заваливать суппорт жалобами на качество трафика. Скорее эти жалобы будут проигнорированы как без основательные, и будут правы. Я делаю выводы примерно по следующему алгоритму :
- Беру средную конвертацию по офферу например 1/15 умножаю ее на 3, если я получил с какого-то аккаунта 45-50 уников, которые так не во что и не сконвертились, то трафик действительно пустой.
Похожие посты:
comments are closed
Прочитал с удовольствием, как и все предыдущие. Обзор спонсоров действительно был бы полезен
Какой бы не был уровень подготовки у читателя – после прочтения поста работать с покупным трафом он научиться.
Давненько не видал такого полного описания по анализу.
Настольная книга ( страница) – утащил в закладки, будем перечитывать, осмысливать, применять.
Что та нем размещать? Если предположим взяли у CPA оффер, в котором требуется заполнить форму на двух страницах. Что тогда надо делать на лэндинг пейдже? Напихать текста с сайта оффера и повесить их баннер, на который они должны кликнуть? Или текстовую ссылку? Не будет ли со ссылкой плохой конверт? И будут ли кликать на баннер? А потом еще и форму заполнять. Не слишком ли много мы просим от серфера?
Ну пример какой то хотелось бы.. реальный, хотя бы их тех, что уже остановлены и не работают.
И еще, я так понимаю что для приземления лучше использовать страницы на хостинга в США?
Нормально ли загерать какой то домен, с условно-нейтральным именем, и клепать лэндинг пейджи на нем как страницы? Или надо под каждый лэдинг отдельный домен? 8()
Вот такие вопросы
Что же про рунет столько полезной инфы нету…
Так держать !
Было бы отлично, если б написал статью о том, как делать эффективные Landing Page – какими они должны быть
4 клика из 50-ти но тем не менее
есть так же половина кликов просто с рефером домен и все никакого поискового запроса нету
кейворд правда есть
это как считать чит прет или просто фаерволлы режут ? хотя у остальны трафа гораздо меньше но и не режется ничего
Стоит повнимательнее присмотрется к такому источнику, очень может быть, что это чит.
у меня вообще чудеса начались
по статсам кликадвертов за час примерно 20 кликов было по статсам сутры куда траф льется менее 10
попробую товарища отключить почотреть что будет
кстати в партнерке так же показывает 8 инов