Управление ставками в контекстной рекламе: с какой маржой лучше работать?

Расчеты, построенные на теории и практике

Для понимания ситуации лучше взять простой пример. Каждые 8 кликов приносят одну конверсию, при этом доход по ней в среднем составляет 100 рублей. Если предположить, что рентабельность вложений составляет ROI= (доход-расход) = 0.25, то можно вычислить сколько приносит один клика и среднюю себестоимость. Они соответственно равны:

100/8= 12.5 рублей

8/(1+0.25)=6.4 рублей

Последнюю величину можно использовать, как исходную ставку. Бухгалтера наверняка отметят, что правильнее считать ставку по максимальному значению клика, без усреднений. Но оценочные вычисления пока не требуют высокой точности.

Переведем все вышесказанное в формулы, принимая D – за среднюю доходность одной конверсии, считая К – коэффициент конверсии, получаемый из отношения количества конверсий к числу кликов за постоянный временной интервал.

Получается, что:

Ставка = (D*К)/ (1+ ROI).

Сервис Google AdWords альтернативного поисковика использует иной оценочный параметр ROAS, который определяется не из разницы между доходом и расходом, а из их отношения. Тогда получается несколько другая формула:

Ставка = (D*К)/ ROAS.

Подводя итог, сделаем акцент на нескольких фактах

Эмпирически или используя результаты аналитики, по отношению: к ключевым словам, месту размещения или их комбинации, - необходимо вычислить такие параметры конверсии:

• К – коэффициент;
• D – средняя доходность каждой.

С какой маржой лучше работать?

Для тех, кто уже успел запутаться в применяемой терминологии, напомним, что маржа – это разница между отпускной ценой товара и его себестоимостью. В таком контексте говорят о прибыльности единицы продукции. Под маржой также часто понимают коэффициент прибыльности равный отношению полученной прибыли товара к отпускной цене за него.

Даже без математических формул легко понять, что существует три значимых положения такой системы:

• при низкой стоимости вы получите много конверсий, но прибыль за каждую будет низкой;
• высокая цена на товар приведет меньше пользователей, но от одной продажи прибыль значительно больше;
• оптимальное положение, когда численное значение маржи ведет к максимальной прибыли.

Остается найти так называемую «золотую середину». И делается это при помощи формул, исследований (собственных или позаимствованных из открытых источников информации). Мы будем опираться на данные компании «Вандерсофт» и ряд других аналитических агентств.

Начнем с формулы расчета прибыли, принимая такие условные обозначения:

• D – за средний доход от одной продажи;
• П – прибыль;
• N – число конверсий за выбранный отрезок времени;
• С – среднее значение цены конверсии.

Итак, П = (D – С) * N.

Также мы полагаем, что N – число конверсий, величина, зависимая от ставки. Следовательно можно считать, что на его цифровое значение влияет стоимость конверсии С. Такой вывод делается из предположения, что ставка и С взаимозависимы. Компания «Вандерсофт», делавшая исследования на заказ, выдает, что общая формула N (С) выражается через бином:

N (С) = аС2 + bС + f,

где a, b, f – постоянные численные коэффициенты. Здесь придется довериться проведенным исследованиям или приступить к поиску собственных. У этой функции есть два граничных значения:

• N (С) = аС2 + bС – квадратичный вид;
• N (С) = bС + f – линейная зависимость.

Используя формулу расчета прибыли, подставив в нее поочередно обе функции. Для каждого из случаев возьмем производную П (С), приравняем значение нулю. Методом подстановки результата, получим общую формулу для разницы между отпускной ценой и себестоимостью:

Маржа (далее просто М) = 100% * (D – С)/ D/

Чисто математические вычисления ведут к нахождению оптимальной маржи для степенной квадратичной функции и линейной. Их вид соответственно будет таковым:

М = ((2D - √ D2 – 3f/а)/3D) * 100%

М = ((D + f/b)/2D) * 100%

Метод аппроксимации для функций вида N (С) при использовании разных ключевых слов их графики проходят через начало координат. В таком случае для них коэффициент f = 0. В остальных случаях выполняются следующие неравенства:

D2>>|3f/a|; D>>|f/b|.

Где символ >> означает много больше.

После всех вычислений получается, что для квадратичной функции оптимальная Маржа – 33%, а для линейных графиков – 50%. Напомним, что изначально мы рассматривали граничные случаи для бинома. Это позволяет с высокой степенью точности утверждать, что оптимальная маржа для остальных вариантов находится где-то в интервале 33-50%. Полученные результаты были подтверждены экспериментально все той же компанией «Вандерсофт».

Дальнейшее управление ставками

Исследования не прекратились на определении первоначальной маржи. Запуск рекламной кампании покажет необходимость снижения или повышения ставок. В «Вандерсофте» решили выявить зависимость между величиной ставок и числом показов объявлений при работе с Google AdWords. Для эксперимента сначала последовательно повышали ставки, после также поэтапно уменьшали. Выявилась следующая тенденция. Когда выросшие до своего максимума ставки начали уменьшать проявляется петля гистерезиса и резкое снижение числа показов. На основе этого была сформулирована следующая рекомендация: планируя рекламную кампанию необходимо учитывать, что возникнет вероятная ситуация, когда ставки придется уменьшать. Чтобы не получить критического обвала количества показов, следует уменьшение производить постепенно.