Как анализировать таргетированную рекламу в фейсбук/инстаграм: инструкция и разбор ошибок на примере

В рекламном кабинете фейсбук 100+ разных метрик. Смотришь на результаты в цифрах и они вроде понятные. Но вот выводы. Как их правильно сделать, чтобы улучшить результаты, а не наоборот?

Будем разбираться  в этой статье. Анализ рекламной кампании я делаю каждый день в кабинетах моих клиентов . Это в среднем 15 шт. Провожу консультации несколько раз в неделю — ещё доп. кабинеты со стороны. Так уже на протяжении нескольких лет я собираю опыт. Им и хочу поделиться, чтобы расставить все точки и донести действительно ценную информацию, а не ту, что пишут “спецы” с кейсами на 30 000 бюджета в месяц.

Важно! Посмотрите мой новый Бесплатный мини-курс “Таргетолог в Instagram”, если ещё этого не сделали;)

Сначала я разберу и покажу куда мы смотрим при аналитике рекламной кампании в кабинете фейсбук. Потом намажу это всё на примеры.

Рекомендую первый раз просто к прочтению, а второй раз с параллельным анализом своей ситуации. Поехали.

Где и как смотреть результаты ?

Заходим в Ads Manager и смотрим что у нас есть (на скрине цифры, дальше объяснения):

Уровень “Кампаний”(1).

Тут мы видим общие данные по проекту и быстро можем оценить ситуацию.

Чтобы в колонке Результаты выводились данные по конверсиям всей кампании — нужно использовать одно и то же событие для оптимизации. Если навести мышкой (как на примере) — будут видны все события, которые фиксируются пикселем (даже если события для оптимизации стоят разные).

Результаты на этом уровне мы смотрим каждый день. Как минимум для заполнения отчета. Это не занимает много времени, но мы контролируем изменения в стоимости результатов. Если они есть, то погружаемся дальше для детального анализа ситуации.

Уровень “Группы объявлений”(2).

Это уже будет разбивка результатов по каждой кампании отдельно. Чтобы её посмотреть — нажимаем либо на название, либо ставим галочку в колонке слева от названия и жмем на кнопку (как на скриншоте).

На уровне кампании мы видим общую ситуацию, но если взглянуть глубже, то окажется, что некоторые группы объявлений (дальше “ад сеты”) дают результат в рамках kpi, а другие нет. На уровне кампании Лид по 100 рублей (вроде ок), но есть ад сеты по 40 и по 135 рублей (что-то из этого мы возможно захотим выключить).

* Да, в теории дорогой лид может окупаться лучше дешевого, но про окупаемость мы еще поговорим.

На этом уровне есть относительно новая и важная функция для анализа.

Инспектор.

Кто-то называет это продвинутым способом анализа рекламной кампании. Ведь большая часть пользователей рекламных кабинетов просто не знает об этой кнопке. Это кстати основная проблема. Кнопок разных много, сходу не поймешь какая и для чего нужна. Мало знать, надо понимать что с ней делать.

Я использую инспектор, чтобы:

• Быстро оценить тенденцию за выбранный период. Результаты улучшаются или ухудшаются.
• Понять причину.
• Посмотреть периоды обучения и как значительные изменения повлияли на рекламу.

Разбираем на примере.

Чтобы были данные — выбираем период от 3-х дней.

Первый график — оцениваем общую ситуацию. Линия показывает стоимость, штриховка — этап обучения, пометки желтого цвета сверху говорят нам о внесении значительных изменений.

На примере видим, что ад сет за 10 дней выходит на стабильные 20 р. за результат.

Старт был 14 числа и этап обучения занял 3 дня. Показатели прыгали от 30 до 20 рублей. После завершения первого обучения кривая пошла вниз и показатели улучшались.

18-го числа были добавлены новые объявления, которые не вызвали скачок цены и она осталась стабильной => изменения были оправданы или просто не имели смысла, так как результаты итак удешевлялись.

21-го числа бюджет был увеличен с 3 000 до 6 000 и поменялась аудитория. Резкое увеличение бюджета привело к удорожанию в этот день до 30 р., но на следующий день ситуация стабилизировалась.

Скачок — не удивление. Резкое увеличение бюджета всегда отправляет на обучение, как и значительные изменения в аудитории.

Не критично повышение бюджета до 20-30% в день в момент смены суток по часовому поясу рекламного кабинета.

Любые изменения должны быть оправданы, так как могут повлиять на результат как положительно, так и нет. Подумайте несколько раз перед внесением любых изменений. Если что-то уже приносит результат — улучшайте это через А/Б тестирование. Оптимизация, как хрупкая ваза. Разбить легко, склеить потом сложно.

Следующий показатель — это конкуренция на аукционе. Её было видно. Сейчас нет. Вполне возможно, что это был тестовый показатель и его со временем уберут или допилят и вернут обратно. Показывал в процентах проседает или растет конкуренция на аукционе за нашу аудиторию.

Частота показов это наш маячок, который говорит — наша аудитория/креативы могут выгорать.

Почему частота влияет на цену?

Начинаются повторные показы, люди больше скрывают рекламу и жалуются на неё + уменьшается аудитория за счет исключения тех, кто уже совершил целевое действие.

• При холодном трафике на частоте 2+ уже стоит брать под контроль выгораемость.
• На ретаргетинге частота для меня второстепенный показатель. Если при частоте 26 цена покупки в рамках kpi, то у нас все хорошо. Да, я утрирую, но смысл понятен. Высокой частоты в ретаргете не избежать. 2-3 — это норма.

Если на графике показатели частоты идут вверх вместе с ценой за результат, то нам нужно либо менять креативы, либо расширять аудиторию.

Ищем созависимость. Если её нет, то проблема дорогих результатов в другом.

На начальных этапах в насыщении мы не увидим ничего ценного. К тому же тут мы видим частоту по всему ад сету. А если взглянуть на объявления, то там другая картина. Показатель частоты  не суммируется. Он показывает общую частоту показов объявлений на аудиторию ад сета.

• Проблемы частоты решаются новыми креативами. Находим новых лидеров в отдельных тестовых ад сетах и потом добавляем через А/Б тестирование (ссылка на видео про это будет ниже).
• Частота на ретаргете в основном решается расширением аудитории. Была аудитория за 5 дней, а взяли за 10. + Понижением бюджета.

Пересечение в аукционах. Пояснения про это специально захватил скрином, чтобы не расписывать базовые вещи.

Идеальный вариант — пересечение аудиторий 0%. Но я понимаю, что это сказка и на деле такое не возможно.

Что рекомендую делать:

• Исключать LAL из интересов.
• После тестирования 2-3 лидера-крео объединять в один ад сет.
• Не сильно зацикливаться на пересечении. Ад сеты с одной аудиторий и разными крео могут стабильно давать хороший результат.
• Не исключать пересекающиеся интересы. Шансы на то, что вы сильно сузите аудиторию и алгоритм не сможет оптимизироваться в хороший по цене результата сегмент больше, чем шансы на удешевление.

Мысли в слух. Пересечение считается между объявлениями запущенными от одной Страницы Fb. В теории отлив на сайт с разных Страниц может уменьшить конкуренцию и улучшить результаты. Хм.

История правок. На графиках мы видим просто факт внесения изменений. Чтобы найти виноватого (кто внес правки и все испортил) и узнать что было сделано — мы можем посмотреть всю историю значительных правок.

Что значит значительные?

Только те изменения, которые повторно запустили  этап обучения.

Уровень “Объявлений”(3).

Тут такой же принцип, как и при погружении из кампании в ад сет.

Дополнительно на этом уровне мы видим оценку релевантности от фб.

Оценка качества

Краткое Чаво:

Мы видим насколько хорошие у нас показатели рекламных объявлений в сравнении с конкурентами за выбранный диапазон дат. Раньше была одна метрика Релевантность и там были значения от 1 до 10. Сейчас вместо 1-ой — 3 метрики, как на скрине.

Возьмем все объявления на аукционе (где мы боремся) за 100%

Допустим, если у нас оценка коэффициента конверсий Ниже среднего (последние 20 %) — значит то, что как минимум 80 % рекламы нацеленной на ту же аудиторию, имеет результат лучше наших.

Оценка качества — сравнение по негативу (скрытие рекламы) + конверту посадочных страниц.

На первый взгляд кажется, что сильно будет влиять показатель отказов на сайте, вовлеченность в сайт и тд. На деле я пришел к выводу, что тут решает негативная реакция.

Объясняю. Смотрю Метрику. Там где выше отказы и меньше вовлеченность оценка качества по факту выше => это не решающий фактор.

Смотрю крео, который уже давно работает на больших бюджетах с частотой 2+ — Ниже среднего.

Новый крео на проекте показывает Выше среднего. Проходит несколько месяцев, он выгорает и показатель падает до среднего.

=> Прямая зависимость от негатива. Он растет из-за повторных показов => падает оценка качества.

Оценка коэффициента вовлеченности — взаимодействия (лайки, сохранения, репосты).

Пример ниже.

Оценка коэф. конверсий — сравнение до достижению событий (см. скрин) за которые мы оптимизируемся.

Проверим.

Это два объявления, которые крутятся в разных ад сетах на одной аудитории. Оптимизация у нас за клик. Видим корреляцию цены и оценки.

Что если у нас все плохо по этим оценкам? (Если стоимость целевых действий в рамках kpi и реклама окупается, априори не может быть плохо. Если хочется снизить цену это другой вопрос. Тогда на эти показатели можно ориентироваться)

Визуал, посылы на нем и текст не цепляют. Не попали в боли аудитории.

Нужно провести тестирование визуала и текстов, попробовать новые жанры, новые подходы. Если все равно реклама не окупается, то проблема в самой схеме продаж, воронке, посадочной странице, проекте.

Давайте на примере оценки кэф вовлеченности.

Видим отличия. Теперь посмотрим на реакции (разбивка вовлеченность, про это позже) на рекламу (как раз по этому параметру оценивается этот столбик).

Видим разницу в реакциях. Отличия в примере только в цветовой гамме креатива. Изображение продукта и посылы одинаковые.

Вывод — увеличение объема тестов решает вопрос.

Диапазон дат(4).

Не забываем про смену дат для анализа рекламной кампании.

Всегда вопрос к объективности данных. Сегодня событие по 100 рублей, завтра по 50, послезавтра по 110. Так может быть постоянно. Нужно смотреть разбивку за разные периоды.

Это в первую очередь касается выводов по отключению неэффективных объявлений.

Наш kpi цены клика на примере – 5 р.

Результаты за вчера. Вроде надо отключать.

Результаты за сегодня. А нет уже не надо:)

Смотрите данные за весь период, за несколько дней и за каждый день отдельно. Общая цена за весь срок может быть ОК. Если смотреть последние 3 дня, то может быть скачек вверх. Тогда нужно выяснять причины и решать вопрос.

Тут может быть вопрос: “А надо ли ждать 3,5,10 дней при первых тестовых запусках, чтобы алгоритмы обучились и результаты улучшились?”.

Если событий оптимизации 10+ в день, то за 1-2 дня будет понятно — есть шансы на хороший результат или нет. Если стоимость в первые дни сильно высокая, то ждать чуда не стоит. Можно смело отключать и тестировать дальше.

Столбцы(5).

Для нас фб подготовил 13 готовых наборов столбцов с результатами.

Выбираю набор столбцов — Результативность. В этом наборе одни колонки с результатами, в других наборах другие.

После 13-ти готовых наборов есть кнопка Настроить столбцы.

Туда мы можем добавить любые метрики, какие только захотим.

Вот я добавил себе события (показал стрелкой) и могу нажать Сохранить (там где мышкой навел) и мне не нужно будет выбирать события каждый день вручную. Нажал кнопку и готово.

Разбивки(6).

Актуальны для использования разбивки по показу и по динамическому креативу.  Например, выбрали мы плейсмент лента фейсбук и инстаграм. В разбивке увидим на что идет упор. Отключим один из них, если цена результата будет высокая.

В динамических креативах смотрим разбивки по текстам, крео, кнопкам и тд (если мы используем динамические креативы или просто используем несколько текстов в обычном объявлении).

Из-за обновления ios14.5 в разбивках по возрасту и полу конверсии на сайте все идут Без категории. Это касается именно событий, которые передаются пикселем.

Отчеты(7).

Можно экспортировать (pdf, excel) таблицу с результатами за выбранный период для клиента. Вы скорее всего не будете это делать, но все же знать надо для одного случайного раза, когда клиент попросит выгрузку.

Самое важное тут — возможность создавать свои отчеты. Есть 3 варианта отображения.

В сводной таблице удобно анализировать весь рекламный кабинет сразу (+в этот отчет мгновенно подгружаются события с пикселя, в кабинете они могут отображаться с задержкой).

Тренды как скрине удобно использовать для отчета клиенту, чтобы показать результативность основных метрик. Например, стоимость клика и покупки.

Метрики мы выбираем слева, можно выбрать любые. Мне удобно, что можно выбрать любые стандартные и специальные события

Анализ рекламной кампании на примерах

На какие показатели в рекламе обращаем внимание?

Буду разбирать и показывать на примерах. Рассказывать свою логику, анализировать рекламную кампанию и решать что делать дальше.

Пример 1. Липовый аутсайдер.

Перед нами 3 ад сета с одной аудиторией и разными типами визуала: графика (+посылы по освоению конкретной профессии); изображение ца (+общий кликбайтовый посыл); изображение ца (+посылы по освоению конкретной профессии). Трафик на лэнд (цель лиды). KPI — 100 руб/лид.  Идет тестирование креативов.

1. Включаю Эффективность и клики >> за последние 7 дней (чтобы была достаточная выборка) >> смотрю цену за результат и кол-во результатов.

Нужно понять аукцион и какая примерно конверсия в лида на сайте (выше или ниже нормы). Если конверсия сильно высокая, то обычно такие данные не объективны и на дистанции они держаться не будут.

Посмотрите на клики и клики (все). Значения одинаковые, потому что реклама идет от фан пейджа. Если лить от инсты, то может быть много уходов в аккаунт. Это не всегда = плохо. Но если инст акк не помогает нам конвертить в целевое действие, то лучше запустить от страницы фб без привязанного инст акка.

Сходу интересная картина. Ад сет 1 — лучший CTR и CPM. При этом самая низкая конверсия в лида. Надо смотреть на визуал+текст, чтобы понять проблему.

Жму редактировать (потому что может быть несколько текстов и через предварительный просмотр их не будет видно). Смотрю текст — он длинный с погружением + на всех ад сетах он одинаковый => проблема в визуале.

CTR тут самый высокий, а конверт низкий — делаем вывод. Большинство людей даже не погружаясь в текст уходят на посадку — там их ожидания с реальностью расходятся => видим мало лидов.

Варианты действий:

• Смена посылов на визуале на более конкретные. Это должно увеличить конверсию на посадочной странице. На визуале сразу должно быть понятно что мы предлагаем.
• Смена и тестирование визуала. Но при средней конверсии 30% с такими посылами клик должен стабильно стоить >30 рублей.

В нашем случае визуал с другими посылами работает в соседнем ад сете. Можно протестировать сам визуал с подобными посылами и в случае высокой стоимости лида отказаться от данного типа креативов.

Надо помнить, что клик байтовые и цепляющие объявления могут давать лида в рамках kpi, но что будет с окупаемостью?

Для контроля окупаемости я использую динамические utm-метки в рекламе. Затем либо запрашиваю у клиента выгрузку продаж по меткам, либо смотрю самостоятельно (если есть доступ).

2. Посмотрим на самые дорогие лиды. По хорошему этот ад сет нужно выключать сразу. Но нам надо понять что там не так? Есть ли шансы на хороший результат?

Эффективность и клики >> за последние 7 дней >> видим разницу в цене лида. 

Оптимизация стоит на уровне ад сета и фб сам решает на какое объявление делать упор. Несмотря на стоимость лида объявление работает и надо разобраться почему?

Первым делом я смотрю стоимость клика. Может быть там дешевый клик и туда идет упор, но конверсия очень слабая.

Видим, что клик дорогой. Упор идет на объявление, которое сливает бюджет и его нужно отключать.

Почему? Предлагаю включить столбцы Вовлеченность. Упор обычно идет туда, где много реакций.

Разница не большая при условии, что номер 6 потратил больше бюджета. Но видимо на самом старте алгоритм зацепился за хорошие реакции и не смотря на разницу 10 рублей в клике на него был упор. Предлагаю посмотреть ситуацию по дням, чтобы во всем разобраться.

1. Номер 6 зацепился, получил 1 реакцию и дал больше кликов чем номер 4 на 1000+ показов. Номер 5 и 7 за первые 100 показов не смогли схватиться.

2. После 1-го дня номер 6 получает почти весь бюджет и даже дает неплохой результат по клику, но дорогой лид. В этот же день номер 5 получает 1 сохранение и даже падает 1 лид (но он больше случайный, тк всего 1 клик).

3. Фб решает распределить бюджет между двумя потенциальными объявами по вовлеченности. Видим равные траты и сильную разницу в результате.

4. Пальма переходит номеру 5 и он постепенно обучаясь дает дешевый лид. Но клик дорогой — 68 руб. и лид 86 руб. только из-за высокой конверсии. Она помним не всегда стабильна.

Можем отключать номер 4, 6 и 7. Они себя так и не показали. Номер 5 пока что нельзя 100% назвать лидером. Нужно ждать несколько дней и следить насколько стабильна будет цена лида.

Варианты действий:

• Тестировать этот визуал с другими текстами.
• Создать схожие баннеры в разных цветах с небольшими изменениями и тестировать их.

Я предлагаю тестировать в этом же ад сете из-за отсутствия стабильного лидера, который окупается. Если креатив уже показывает положительный ROMI, то его улучшения нужно производить только через А/Б тестирование и оставлять лидера опираясь на окупаемость.

Обратите внимание, когда мы смотрели разбивку за несколько дней в самом начале — этот ад сет был худшим с самой высокой ценой, а на деле он имеет потенциал (даже не смотря на высокую конверсию).

3. Перейдем к самому дешевому лиду.

Тут надо остановиться и внимательно посмотреть на скрин.

• Синим — крео, запущенный на старте.
• Красным — участвовали в первом тестировании.
• Зеленым — второе тестирование.
• Желтым — текущий тест.

Из первых 3-х — номер 1 зацепился лучше всего. Номер 2 показал лид по 58 руб. но с очень низким CTR и CPM 34 руб. Визуал не цепляет. Даже при условии, что фб сбалансировал это низким CPM  — делать упор на такой визуал не имеет смысла.

Во 2-ом тесте катались короткие тексты. Они показали такую же цену клика. На цену лида не смотрю, конверсия очень высокая.

+ лидер начал давать продажи.

Текущий тест запущен с длинными текстами. На его основне определиться текст-лидер.

В это время на основе визуала-лидера можно подготовить подобные и потом протестировать их с лучшим текстом через А/Б тест, анализируя окупаемость.

Пример 2.  Ошибка выборки.

Кампания на ретаргетинг. Тестировались 2 посадочные страницы. По итогу аб теста оставили лидера (на скрине). Если смотреть цену за результат — все сделано верно. Давайте разбирать так ли это.

Первым делом предлагаю навести на цифры в колонке Результаты, чтобы посмотреть Все конверсии.

Захожу в тестировщик событий в Events Manager. На квизе оставляю заявку и вижу срабатывание события Лид => Отправка заявок показывает не все события.

Два дня (19 и 20 число) работает квиз и дает дорогой лид (при kpi 300). Принимается решение протестировать другую посадочную страницу. Хорошее ли это решение?

Приготовьтесь. Погружение на уровень объявлений.

1-й день — 19 число. На одной объяве упал лид, при этом видим там самый дорогой клик. Наблюдаем дальше.

2-ой день — 20 число. По анализу цены клика за вчера — самое дорогое объявление отключается. Добавляется новое, с которого сразу падает лид. При этом цена клика там такая же и общая цена клика в ад сете выросла.

На самом старте обучения ад сета, особенно в ретаргетинге, нельзя ориентироваться на стоимость клика. Каждый день результаты могут сильно прыгать. Выпадение 1-го события полный рандом в таком случае и может выпасть на любое объявление. Это приятный знак, но не более, какие-то выводы еще делать рано.

В итоге отключение объявление — ошибка. (Можем так убить потенциального лидера)

Добавление нового — ошибка. Сбивается лишний раз обучение, при этом надобности в этом ещё не было.

3-ий день — 21 число. Клик улетает вверх. А лид падает в этот день незаметно и его видно только при наведении на результат второго по счету объявления.

Как раз 21-го был день AB теста. Ад сет с квизом был убит и так и не получил шансов проявить себя. Все из-за рандомного лида на новом ад сете с лэндом.

Зато теперь результаты пойдут вверх. Так казалось:(

22 число — 0 лидов.

23 число — 1 лид.

1 198 рублей по итогу 2-х дней.

Ожидание — удешевить лид, который стоил 425 рублей. Реальность — удорожание х3.

Ошибки

• Малый объем выборки для принятия решения:

В данном случае как минимум 3+ события на одном объявлении могут о чем-то говорить.

При А/Б тестировании в ретаргетинге двух ад сетов для объективных выводов один из них должен доминировать по результатам дня 2-3. Разница кол-ва событий между ними при этом раза в 1,5 и хотя бы общее кол-во 10+.

• Внесение изменений раньше времени.
• Отключение работающего ад сета с приемлемым результатом при отсутствии достойной замены.

Пример 3. Кликбайт или нет?

Холодный трафик на Instagram аккаунт. Цель — откручивать лучшие объявления, чтобы получать дешевый трафик (но трафик должен быть окупаемым в первую очередь, помним об этом).

Вы уже ранее видели. У нас есть показатели клики по ссылке и клики (все). При трафике на Instagram ориентируемся на второй. В счет идут переходы в аккаунт по названию и по упоминанию в тексте через @.

Теперь у меня вопрос. Какое объявление лучше? Давайте не будем ничего отключать просто решим, что лучше?)

Нижний, да? Хорошо.

Давайте нажмем добавить столбцы и добавим события на сайте, ссылка на который висит в аккаунте, и глянем правее.

Что сейчас? Закроем глаза на это и будем кормить клиента дешевым бесполезным кликом и за отсутствие продаж вылетим с проекта?

Один крео вовлекает аудиторию. Много посещений сайта и есть лиды. На другом объявлении много реакций (сохранения, лайки), но интереса к покупке нет. Трафик по воронке движется не охотно. В итоге визуал кликбайтовый, клики дешевые, но бизнес цели не выполняются.

В чем была допущена ошибка?

Креатив был добавлен после тестирования в ад сете с динамическими креативами. Там он был лидером. Но на небольшом бюджете не было видно ценных событий и выводы по его использованию были сделаны по цене клика.

Если у нас есть возможность отслеживать ценные события в воронке и в том числе покупку — ориентируемся на них.

Почему фб потратил так много на группу объявлений с наибольшей средней ценой за событие оптимизации и так мало — на группу объявлений с наименьшей ценой?

Почему фейсбук сделал упор туда, где клики дороже?

Зачем тратить деньги на такие дорогие клики? Почему не потратить всё на клики по 7, 54 р.?

Это постоянные вопросы при анализе рекламного кабинета. Они касаются оптимизации бюджета по кампании и по ад сетам. Только в одном случае вопрос с распределением трат между ад сетами, а в другом между объявлениями.

Все дело в средней цене. Фейсбук старается дать нам лучшую среднюю цену. На втором скрине общая цена клика 8,51 р. Значит в теории алгоритм считает, что если все показы отдать ад сету где сейчас клики по 7,54, то средняя цена клика выйдет выше, чем 8,51 р.

Если мы видим что одно объявление дает клики по 1 р. на объеме 5 в день, а другое по 5р. на объеме 115 в день, то тут такая же логика. На объеме 115 клик будет далеко не 1 р.

Наставления

Опирайтесь на те показатели и на тот процесс анализа, что я дал в статье и показал на примерах и делайте просто логичные выводы.

Помните про ошибку выборки и всегда подумайте несколько раз перед внесением изменений, тк можно все испортить.

Спасибо за прочтение:) Да прибудет с вами сила)

P.S. Не забудьте посмотреть мой новый Бесплатный мини-курс “Таргетолог в Instagram”. Без хитрых замалчиваний тем и обещаний раскрыть подробнее на полном курсе. Это именно что НАЧАЛЬНЫЙ, НО ПРАВИЛЬНЫЙ КУРС ПО ВХОДУ В ПРОФЕССИЮ И БАЗОВЫМ НАВЫКАМ, куда я вложил свой 5-летний опыт в профессии.