Мой подход к контекстной рекламе аналитический. В начале своей карьеры я понял, что если я сосредоточусь на развитии своих способностей манипулировать данными о производительности и интерпретировать их, оптимизация станет очевидной.
Использование навыков работы с Excel может помочь вам стать более эффективным работником и улучшить качество ваших анализов.
Одна из моих любимых особенностей Excel заключается в том, что я постоянно нахожу способы повысить эффективность. Несколько функций и формул могут помочь ускорить выполнение задач PPC.
Ниже приведены семь советов по Excel, которые помогут вам быстро определить высокоэффективные оптимизации контекстной рекламы, которые будут способствовать развитию вашего бренда или клиента.
Excel 101: основные формулы
Это навыки работы с Excel, которые я в первую очередь знакомлю с новыми сотрудниками, которые, как ожидается, возьмут на себя отчеты о производительности и массовые построения таблиц.
Если вы окажетесь в похожей роли или почувствуете, что эти задачи обременительны, попробуйте включить в свой процесс следующее.
Дельта
Проще говоря, дельта — это скорость изменения. Для перфоманс-маркетологов это половина успеха, связанного с нашей работой. Нам необходимо иметь четкое представление об изменениях, которые мы наблюдаем, чтобы разработать эффективную оптимизацию.
Обратите внимание, насколько велика дельта переходов по кликам в приведенном выше примере расчета. Номинально падением с 5% до 3% можно было пренебречь. Однако, используя расчет дельты, становится ясно, что конверсию кликов необходимо улучшить, чтобы повысить CPA кампании.
Дополнительное воздействие
Информация, полученная в результате расчета дополнительного воздействия, будет согласовываться с информацией, полученной из дельты производительности — большие дельты будут иметь большое дополнительное влияние. Не ждите новых идей при совместном использовании этих формул.
Эта формула удобна при разработке описания производительности. Это помогает ответить на вопрос «ну и что?», понятный всем заинтересованным сторонам. Включите выноски, такие как «падение CTR на X% приводит к уменьшению количества кликов на Y» или же «Увеличение цены за клик на X% привело к увеличению расходов на Y долларов» чтобы добавить больше красок в повествование.
Одно важное предостережение состоит в том, что эта формула предполагает, что все остальное является постоянным. Как маркетологи, мы знаем, что все эти показатели взаимосвязаны.
Если количество показов увеличится на 50 %, CTR, скорее всего, снизится. Сначала используйте дельты, чтобы всесторонне понять изменения производительности, и используйте этот расчет только тогда, когда он имеет логический смысл.
Объединить
С точки зрения влияния на повседневные задачи, если СЦЕПИТЬ не является частью вашего процесса при создании групповых листов, это, вероятно, будет самым важным выводом из этой статьи. Эта функция позволяет пользователям объединять содержимое нескольких ячеек в одну текстовую строку. Думайте об этом как о клее, который можно использовать для соединения клеток.
Применение этой функции имеет далеко идущие последствия. Одно важное замечание — функция не ограничивается ячейками. Текст/символы можно включать в виде полей в формулу, заключая текст в кавычки. Пример 2 иллюстрирует включение текста в формулу СЦЕПИТЬ.
Получайте ежедневный информационный бюллетень, на который полагаются поисковые маркетологи.
Excel 201: подготовка наборов данных для анализа
Сводные таблицы — лучший друг PPC-маркетолога. Однако для наилучшего использования сводных таблиц необходимо потратить время на обеспечение целостности и детализации набора данных.
Следующие функции/формулы, включенные сюда, наиболее эффективны при подготовке набора данных для анализа, но их применение имеет далеко идущие последствия.
ВПР
Кто-то может возразить, что это самая полезная функция для поисковых маркетологов, и я бы не стал сопротивляться. Функция VLOOKUP является критически важной для специалистов по поисковому маркетингу, поскольку наборы данных часто необходимо дополнять или изменять с помощью данных с других платформ.
Если отчетность «источника правды» находится за пределами платформ PPC, вы, вероятно, знакомы с проблемами объединения наборов данных. Кроме того, функция ВПР — это простой способ добавления фильтров макроуровня к детализированному набору данных.
Лучшей практикой, которую я рекомендую, является извлечение данных на максимально детализированном уровне и использование функции ВПР для простого добавления фильтров. Начните анализ с более высоких уровней и углубитесь в самые важные факторы изменений.
Например, если заинтересованные стороны запрашивают разбивку производительности по географическим регионам, извлеките данные на уровне городов, создайте таблицу, связывающую города со штатами и регионами, и добавьте два столбца для штата и региона в набор данных с помощью функции ВПР.
Преобразование даты в неделю
Этот оператор IF особенно полезен для PPC, поскольку возможности еженедельных отчетов могут быть ограничены при извлечении отчетов непосредственно из платформы.
Для брендов или клиентов, у которых нет традиционного графика с понедельника по воскресенье, извлекайте данные на уровне дня/даты. Затем добавьте столбец в набор данных для недели, используя эту формулу.
Обратите внимание, что стандартные настройки в Excel означают 1=воскресенье, 7=суббота. В примере 2 я использовал вторник как начало недели.
Обратите внимание, что индикатор дня недели необходимо обновить как в логике оператора IF, так и в возвращаемом значении, если оно ложно.
Excel 301: инструменты для крупномасштабных наборов данных
Классификация на основе текста
Хотя на первый взгляд это может показаться сложным, эта формула очень удобна для поисковых маркетологов. Это позволяет пользователям искать ячейку текста для определенного слова или фразы.
Если ячейка соответствует критериям, формула вернет текст, введенный в поле «текст, если правда». Основываясь на предыдущей формуле, которую мы рассмотрели, держу пари, вы можете догадаться, что произойдет, если она не совпадет.
Эта формула имеет множество применений в поисковом маркетинге. Однако категоризация редко бывает бинарной — это означает, что вы не классифицируете объекты по одному из двух вариантов.
Пример 2 показывает, как несколько логических тестов могут быть наложены друг на друга. Это называется вложенным оператором IF. Чтобы создать вложенный оператор IF, вы повторяете логику оператора IF в поле «текст, если ложь» с другими критериями поиска.
По сути, это говорит Excel искать первую фразу/текст. Если не находит, ищите вторую фразу/текст. Используя вложенные операторы IF, рекламодатели могут быстро классифицировать данные в нужном масштабе.
Объединение сложных наборов данных
Наконец, я хочу подчеркнуть, как описанные ранее методы можно совместно использовать для повышения качества анализа.
Если вы следуете рекомендациям по извлечению данных платформы на самых подробных уровнях, обычно данные содержат несколько сегментаций (например, столбцы атрибутов в наборе данных).
При объединении данных между двумя платформами наборы данных должны иметь одинаковый уровень детализации. В противном случае данные, которые вы загружаете в свой исходный набор данных, будут неточными.
Чтобы объединить сложные наборы данных, используйте команду СЦЕПИТЬ, чтобы создать дополнительный столбец, объединяющий все сегменты в исходном наборе данных. Это должно быть воспроизведено во втором наборе данных, используя тот же порядок конкатенации. См. пример шага 1.
Вновь сформированный столбец теперь служит связующим звеном между двумя наборами данных. Используя функцию ВПР, найдите этот вновь созданный столбец во втором наборе данных и укажите, какой столбец данных вы хотите добавить в набор данных №1. Дважды проверьте правильность работы ВПР, сравнив сумму вновь импортированных данных с исходной таблицей, из которой они были импортированы.
Удачной обработки чисел!
Здесь много информации для переваривания. Тем не менее, мы только поцарапали верхушку айсберга здесь.
Не сдавайтесь, если у вас проблемы с Excel. Требуется время, чтобы изучить функции и их возможности. Поищите видео с живыми примерами — для меня они оказались особенно эффективными.
Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору, а не обязательно поисковой системе. Штатные авторы перечислены здесь.
Новое в поисковой системе
Об авторе
Энтони Тедеско — специалист по поисковому маркетингу из Бостона, штат Массачусетс. Он начал свою карьеру в Red Ventures в Шарлотте, Северная Каролина, где он узнал о влиянии оптимизации производительности на основе данных и маркетинговых стратегий полной воронки. Затем он вернулся в свой родной Бостон, где присоединился к DWA/Merkle B2B, работая с брендами из списка Fortune 100, чтобы максимизировать ценность их инвестиций в SEM. В 2021 году Энтони присоединился к глобальной команде платных медиа в Cisco Systems, Inc., где он разрабатывает высокоэффективные тактики в масштабе и помогает решать сложные задачи, с которыми маркетологи сталкиваются в развивающемся цифровом ландшафте. Энтони – заядлый фанат спорта Tar Heel и Boston. Если он не смотрит свои любимые команды, ему нравится путешествовать в Новую Англию с семьей и друзьями или смотреть старые сезоны Survivor.
