Приклад SEMrush Навіщо збирати необроблені дані про витрати в Facebook Ads

semrush

Отримайте повний огляд своєї маркетингової діяльності

SEMrush - це послуга для управління видимістю веб-сайтів у результатах пошуку. Він включає платформи для SEO, PPC, управління кампаніями, контент-маркетингу та маркетингових досліджень. SEMrush має понад 5 мільйонів користувачів по всьому світу і враховує eBay, Quora, Booking. com, BNP Paribas та інших компаній серед своїх клієнтів.

Аудиторія SEMrush у кожному регіоні має свої особливості, і для залучення користувачів часто недостатньо відстежувати лише кліки реклами. Тому, щоб правильно оцінити ефективність рекламних кампаній, SEMrush потребує набагато більше, ніж статистика кліків, витрат та UTM-тегів.

У цій статті аналітик даних SEMrush Костянтин Перевозчиков розповідає, як його команда використовує необроблені дані, зібрані за допомогою конвеєра Facebook Ads → Google BigQuery від OWOX BI, для аналізу ефективності рекламних кампаній.

Зміст

Чому ми почали використовувати конвеєр Facebook Ads → Google BigQuery

Раніше ми збирали дані про витрати з рекламних рахунків Facebook двома способами:

  1. Імпортуйте дані про витрати, кліки, покази та теги UTM за допомогою конвеєра OWOX BI Facebook Ads → Google Analytics, а потім завантажте їх у Google BigQuery за допомогою конвеєра Google Analytics → Google BigQuery.
  2. Використовуйте наші власні сценарії, написані командою SEMrush, які завантажують певні дані з облікового запису Facebook у Google BigQuery.

Цей підхід мав кілька недоліків.

По-перше, ми не отримали всіх необхідних даних. Наприклад, ми не отримали дані про регіон реклами та дані, необхідні для розрахунку вартості дій користувачів після перегляду оголошень. Крім того, нам довелося вручну об’єднувати та контролювати дані з різних облікових записів та за різні дати.

По-друге, нам потрібно було підтримати та доопрацювати наше власне рішення, щоб воно вирішило всі наші завдання збору даних і було готовим до регулярних змін у Facebook API. Для цього нам потрібно було постійно платити програмістам, витрачаючи час і гроші.

Тому ми вирішили випробувати новий конвеєр Facebook Ads → Google BigQuery від OWOX BI. Цей конвеєр збирає всі потрібні нам дані у зручному форматі, контролює їх відповідність і працює нестандартно, тому нам не потрібно нічого робити вручну для об’єднання даних.

Багато корисних даних

OWOX BI завантажує близько 200 полів з різними даними з облікових записів Facebook.

Це важливо, оскільки кожен продукт SEMrush має окрему команду розробників та маркетингу, а кожна команда має власний бюджет просування.

Вам потрібно підрахувати вартість не лише сеансу, але й окремих дій у рамках сеансу, щоб оцінити ефективність рекламних інвестицій для кожної команди. І вам потрібно віднести витрати не на сеанс, а на дію. Таким чином ми точно знатимемо, що за дії конверсії W, Y та Z ми заплатили суму X, яка є для нас прийнятною чи ні. Тоді кожна команда може розрахувати вартість за дію (CPA), навіть якщо в одній сесії було кілька ключових дій.