Тема 6. Особливості веб-аналітики соціальних мереж

Платна соціальна реклама поєднує в собі складні можливості таргетування із соціальних платформ із комплексною аналітикою, що дозволяє детально оптимізувати кампанію та вимірювати рентабельність інвестицій (ROI). Вибір цілі кампанії визначає доступні підходи до оптимізації та відповідні показники успіху, з варіантами, що охоплюють впізнаваність бренду, охоплення, трафік, залученість, встановлення додатків, генерування лідів, конверсії або продажі з каталогу. Кампанії з підвищення обізнаності оптимізують охоплення та покази, вимірюючи частоту та дослідження просування бренду, які кількісно впливають на обізнаність. Кампанії, спрямовані на врахування потреб, залучають трафік, залученість або перегляди відео за допомогою таких показників, як коефіцієнт кліків, ціна за перегляд цільової сторінки, коефіцієнт завершення перегляду відео. Конверсійні кампанії оптимізують покупки на веб-сайті, надсилання лідів, встановлення додатків, що вимірюється за допомогою коефіцієнта конверсії, ціни за придбання та рентабельності інвестицій у рекламу.

Точність таргетування аудиторії дозволяє проводити детальну сегментацію за демографічними атрибутами, інтересами, поведінкою, створювати власні аудиторії на основі даних клієнтів, моделювати схожі аудиторії, а також ретаргетинг попередніх відвідувачів веб-сайту чи користувачів додатків. Демографічне таргетування аналізує ефективність за віковими діапазонами, статтю, місцезнаходженням, мовами, рівнем освіти, сімейним статусом та посадами, де це можливо, виявляючи, які сегменти демонструють найвищу залученість та схильність до конверсій. Таргетинг за інтересами охоплює користувачів на основі заявлених інтересів, вподобаних сторінок чи поведінкових сигналів, а аналітика порівнює широкі категорії інтересів з ефективністю нішевих інтересів. Поведінкове таргетування зосереджується на користувачах, які демонструють певну поведінку, таку як моделі покупок, використання пристроїв чи частота подорожей, а аналіз ефективності перевіряє прогнозованість поведінки для ймовірності конверсії. Ефективність користувацьких аудиторій на основі завантажених списків клієнтів, відвідувачів веб-сайту чи користувачів додатків дозволяє аналізувати відомі сегменти аудиторії порівняно з пошуком нових користувачів.

Моделювання схожих аудиторій визначає користувачів, які мають спільні характеристики з високоцінними існуючими клієнтами, що дозволяє здійснювати пошук потенційних клієнтів, зберігаючи при цьому релевантність таргетування. Відсотковий вибір схожих аудиторій збалансовує розмір аудиторії зі схожістю, причому вужчі відсотки дуже нагадують початкові аудиторії, але обмежують масштаб, тоді як ширші відсотки збільшують охоплення, але знижують точність. Аналіз ефективності на рівнях схожих аудиторій показує оптимальний баланс охоплення та якості для конкретних бізнес-контекстів. Виключені аудиторії запобігають марним витратам на показ реклами існуючим клієнтам, нещодавнім клієнтам, які здійснили конверсію, чи низькоякісним сегментам, визначеним за допомогою аналізу ефективності. Аналіз перекриття аудиторій показує, скільки користувачів потрапляє в кілька цільових сегментів, що допомагає приймати рішення щодо консолідації аудиторій чи коригування ставок для користувачів, що перекриваються.

Креативна аналітика аналізує варіації ефективності різних рекламних форматів, включаючи окремі зображення, карусельну рекламу, відеорекламу, колекційну рекламу та рекламу в історіях, виявляючи, які формати найкраще відповідають різним цілям. Тестування графічної реклами порівнює статичні візуальні елементи, досліджуючи, які знімки продуктів, зображення способу життя, графіка, повідомлення чи забезпечують оптимальну ефективність. Аналітика відеореклами відстежує показники завершення на порогах перегляду 25%, 50%, 75% та 100%, виявляючи саме тоді, коли падає увага глядачів, що вимагає коригування контенту. Звіти про карусельну рекламу показують показники свайпів та взаємодію залежно від позиції, що показує, чи взаємодіють користувачі після першої картки. Динамічна оптимізація креативу автоматично тестує комбінації заголовків, зображень, відео, описів та закликів до дії, а аналітика виявляє виграшні комбінації елементів. Моніторинг втоми реклами відстежує зниження продуктивності з часом, коли аудиторія бачить рекламу повторно, вказуючи, коли потрібне оновлення креативу, запобігаючи зменшенню віддачі від надмірного показу.

Оптимізація розміщення аналізує різницю в ефективності між розміщеннями в стрічках, історіях, роликах, мережі аудиторії, месенджерах, вказуючи, де реклама генерує найефективніші результати. Автоматичні розміщення дозволяють алгоритмам розподіляти бюджет між розміщеннями для оптимальної продуктивності, тоді як ручний вибір розміщення забезпечує контроль над стратегічними уподобаннями. Порівняння продуктивності пристроїв виявляє ефективність мобільних пристроїв у порівнянні з настільними комп'ютерами, часто демонструючи домінування мобільних пристроїв для звичайного перегляду, тоді як настільні комп'ютери сильніші для складного розгляду або контекстів B2B. Аналіз часу доби та дня тижня показує, коли цільова аудиторія найактивніша та найсприйнятливіша, що допомагає визначити стратегії розподілу часу доби, концентруючи бюджети у вікна з високою продуктивністю. Аналіз розподілу частоти показує, скільки разів користувачі бачать рекламу, з оптимальним балансом частоти, достатнім для експозиції для утримання повідомлення, не переходячи на дратівливу територію надмірного показу.