Studiu de caz SEMrush: De ce să colectați date brute de cost pe Facebook Ads?

SEMrush este un serviciu de gestionare a vizibilității site-urilor web în rezultatele căutării. Include platforme pentru SEO, PPC, management de campanie, marketing de conținut și cercetare de marketing. SEMrush are peste 5 milioane de utilizatori din întreaga lume și numără eBay, Quora, Booking. com, BNP Paribas și alte companii printre clienții săi.

Segmentele de public SEMrush din fiecare regiune au propriile caracteristici și, pentru a atrage utilizatori, adesea nu este suficient să urmăriți doar clicurile pe publicitate. Prin urmare, pentru a evalua corect eficacitatea campaniilor de publicitate, SEMrush are nevoie de mult mai mult decât statistici privind clicurile, cheltuielile și etichetele UTM.

În acest articol, analistul de date SEMrush Konstantin Perevozchikov povestește cum echipa sa folosește datele brute colectate folosind pipeline Facebook Ads → Google BigQuery de la OWOX BI pentru a analiza eficacitatea campaniilor publicitare.

Obișnuiam să colectăm date de cost din conturile de reclame Facebook în două moduri:

1. Importați date de cost, clicuri, afișări și etichete UTM cu ajutorul canalului OWOX BI Facebook Ads → Google Analytics, apoi încărcați-le în Google BigQuery prin intermediul canalului Google Analytics → Google BigQuery.
2. Utilizați propriile noastre scripturi scrise de echipa SEMrush care încarcă anumite date dintr-un cont publicitar Facebook în Google BigQuery.

Această abordare a avut mai multe dezavantaje.

În primul rând, nu am primit toate datele de care aveam nevoie. De exemplu, nu am primit date privind regiunea publicitară și datele necesare pentru a calcula costul acțiunilor utilizatorilor după vizionările anunțurilor. În plus, a trebuit să combinăm și să monitorizăm manual datele din conturi diferite și pentru date diferite.

În al doilea rând, trebuia să sprijinim și să finalizăm propria noastră soluție, astfel încât să ne rezolve toate sarcinile de colectare a datelor și să fie gata pentru modificări regulate în API-ul Facebook. Pentru a face acest lucru, trebuia să plătim constant programatorii, cheltuind timp și bani.

Prin urmare, am decis să încercăm noul canal Facebook Ads → Google BigQuery de la OWOX BI. Această conductă colectează toate datele de care avem nevoie într-un format convenabil, le monitorizează relevanța și funcționează imediat, așa că nu trebuie să facem nimic manual pentru a îmbina datele.

OWOX BI descarcă aproximativ 200 de câmpuri cu diverse date din conturile publicitare Facebook.

Acest lucru este important deoarece fiecare produs SEMrush are o echipă de dezvoltare și marketing separată, iar fiecare echipă are propriul buget de promovare.

Trebuie să numărați costul nu numai al sesiunii, ci și al acțiunilor individuale din cadrul sesiunii pentru a evalua eficiența investițiilor în publicitate pentru fiecare echipă. Și trebuie să atribuiți costuri nu pentru o sesiune, ci pentru o acțiune. În acest fel, vom ști cu siguranță că pentru acțiunile de conversie W, Y și Z, am plătit suma X, care este fie acceptabilă pentru noi, fie nu. Apoi fiecare echipă poate calcula costul pe acțiune (CPA), chiar dacă au existat mai multe acțiuni cheie în aceeași sesiune.

Datele pe care le primim de la Facebook cu OWOX BI ne permit să construim analize profunde.

Pentru a face acest lucru, combinăm datele de cost cu datele despre comportamentul utilizatorilor site-ului web (descărcate de o conductă separată OWOX BI) folosind 150 de scripturi speciale. Și cu cât datele noastre din conturile de publicitate sunt mai detaliate, cu atât evaluarea noastră a acțiunilor utilizatorilor este mai precisă.

În plus, canalul Facebook Ads → Google BigQuery descarcă următoarele date care sunt importante pentru publicitatea noastră:

Obiectiv de conversie — Datorită acestui câmp, vedem pentru ce obiectiv este configurată campania publicitară și înțelegem în ce stadiu al canalului de conversie se află utilizatorul (de exemplu, înregistrare sau încercare).

Link publicitar — Ne permite să asociem cu precizie un punct de contact și o anumită reclamă.

Semnături publicitare pe bannere — În munca noastră, folosim structura profund încorporată a conturilor de publicitate. Prin semnarea reclamelor pe bannere putem masura si marca campanii cu detalii maxime. Apoi putem determina cu exactitate obiectivele și putem asocia campaniile cu activități.

Multe câmpuri de text (cum ar fi numele campaniei și setul de anunțuri) — Am scris scripturi speciale care descarcă valorile acestor câmpuri din BigQuery în Foi de calcul Google. Apoi, marketerii le folosesc pentru a marca rapid și precis conturile de publicitate.

SEMrush este un produs internațional și este important pentru noi să analizăm eficiența publicității în diferite regiuni. De exemplu, costul unui clic în SUA și în India este diferit. Aceasta înseamnă că CPO final este diferit în funcție de țară.

Unul dintre principalele avantaje ale conductei Facebook Ads → Google BigQuery pentru noi este că conducta furnizează date dintr-un cont de publicitate din diferite țări.

Folosind datele brute descărcate de pe Facebook, putem afla câți bani cheltuim într-o anumită țară pentru anumite campanii. Apoi putem atribui puncte de contact utilizatorilor și putem calcula rentabilitatea investiției acestor campanii.

Urmărim modul în care funcționează reclamele în funcție de geografia publicului și putem ajusta campaniile în funcție de țară.

Canalul Facebook Ads → Google BigQuery simplifică foarte mult procesul de analiză a eficacității campaniilor de publicitate.

• Colectăm toate datele de care avem nevoie și sunt necesare scripturi suplimentare numai pentru cazuri speciale, cum ar fi calcularea costului atragerii acțiunilor individuale ale utilizatorilor.
• OWOX BI descarcă o mulțime de date importante pentru noi, inclusiv date cruciale, cum ar fi datele de regiune, care ne permit să măsurăm distribuția geografică a costurilor de publicitate.
• Conducta colectează automat date din toate conturile noastre de reclame Facebook într-un singur tabel Google BigQuery partiționat. Acest lucru simplifică foarte mult analiza costurilor.
• Conducta monitorizează relevanța datelor descărcate. Dacă datele se modifică retroactiv în contul de publicitate, OWOX BI le actualizează în BigQuery.
• De asemenea, echipa OWOX BI ne-a ajutat să descarcăm date istorice pentru ultimii trei ani din conturile noastre de reclame Facebook. Astfel, putem evalua dinamica campaniei, precum și urmărirea schimbărilor cheie din trecut care afectează semnificativ rezultatele campaniilor curente.
• Nu este nevoie să implicăm programatori pentru a configura colectarea și consolidarea datelor, deoarece pipeline-ul OWOX BI ieșit din cutie face tot ce avem nevoie.

În viitorul apropiat, intenționăm să renunțăm la majoritatea scripturilor pe care le-am scris și să colectăm date Facebook Ads (și, de asemenea, date LinkedIn) folosind doar conductele OWOX BI.