Строим сводный отчет по таргетированной рекламе за 15 минут с помощью Power Query

Как оптимизировать работу с данными из рекламных кабинетов и систем аналитики, сократив время на составление сводного отчета до 15 минут? Делимся секретами профи.

Маркетинг без аналитики — выбор недальновидный. Своевременный и детальный отчет показывает результаты продвижения: какие каналы или креативы отработали лучше, нужно ли скорректировать стратегию размещений в целом или конкретной рекламной кампании. Просто выгрузить расходы можно в пару кликов.

Но что, если необходимо выгрузить и оценить данные по кампаниям с нескольких площадок и соотнести их с конверсиями на сайте? А если в каждом кабинете по 10 кампаний, в каждой из которых по пять групп объявлений и 10 креативов. Кажется, что определить наиболее эффективный креатив кажется невозможным. Сложность заключается в том, что данные находятся на разных площадках: их нужно найти, выгрузить и объединить.

В этой статье вы найдете инструкцию из шести шагов для оптимизации работы с данными и формирования отчетов по таргетированной рекламе. Она описывает несколько обязательных этапов:

1. Наименование рекламных кампаний в кабинетах.

2. Прометки рекламных объявлений.

3. Создания кастомных отчетов в Google Analytics.

4. Выгрузки отчетов из рекламных площадок.

5. Объединения данных в Power Query.

6. Создание сводной таблицы.

Если схематично изобразить процесс, то выглядит он следующим образом:

Этот алгоритм построения отчета будет полезен, если вы специалист по таргетированной рекламе или интернет-маркетолог, который:

- размещает рекламу сразу в нескольких рекламных кабинетах: Facebook Ads, «ВКонтакте», myTarget;

- работает с бюджетами от 5000$ в месяц;

- тестирует разные креативы, таргетинги единовременно, соответственно, в кабинетах много кампаний, групп объявлений и самих объявлений;

- хочет отслеживать эффективность рекламных кампаний как минимум раз в неделю;

- работает в агентстве, еженедельно предоставляет клиенту отчеты по рекламе и хочет сэкономить время при построении отчетов;

- пользуется системой автоматизации рекламных кампаний.

Шаг 1. Работа со структурой и неймингом рекламных кампаний в кабинете

Единые принципы нейминга и структуры кабинета удобны для:

1. быстрой сортировки по платформам, типам креативов, геотаргетингу и другим параметрам.

2. навигации в рекламных кампаниях: сразу понятно, где какой таргетинг или баннер;

3. разных специалистов в команде: все будут работать по единому стандарту и понимать структуру кабинетов другого аккаунта в случае замены сотрудника.

В качестве примера приводим стандарт нейминга рекламных кампаний в Lean Promo.

Важно:

- Facebook запоминает первоначальный нейминг кампаний, групп объявлений и объявлений. После публикации изменить его уже будет невозможно.

- не у всех форматов во «ВКонтакте» в метку подставляется название кампании. Это доступно только у форматов «Рекламная запись с кнопкой» и «Кольцевая галерея».

Шаг 2. Прометка рекламных объявлений

Она необходима для того, чтобы отслеживать, какое именно рекламное объявление принесло конверсию на сайте. Существует два типа прометки: статическая и динамическая.

Статическая прометка

Метки ссылок в каждом объявлении прописываются вручную. Стандартно используются значения: utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term. Например:

https://mysite/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=event_02.04.2020

При большом количестве объявлений прометка может занимать часы, поэтому лучше использовать второй тип.

Динамическая прометка

Этот тип использует динамические параметры и сильно экономит время на создание рекламы, поскольку во все кампании добавляются одни и те же метки, а система сама подставляет необходимые значения после того, как пользователь перейдет по ссылке.

В каждой рекламной системе разные виды написания динамических параметров.

Важно: Facebook запоминает параметры при первичном нейминге, после сменить можно, только копируя кампанию и удаляя прошлую.

Пример размеченной ссылки с динамическими параметрами для «ВКонтакте»:

https://vk. com/ads?utm_source=vk&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign_id}&utm_term={ad_id}&utm_content={random}

Чтобы построить отчет, достаточно только параметра ad id — идентификатора объявления (для myTarget — баннера). Но для более детального отслеживания эффективности рекламных кампаний используйте и другие параметры.

Теперь, когда все кампании названы правильно, ссылки размечены, переходим к созданию отчета.

Шаг 3. Создание кастомных отчетов в Google Analytics

Заходим в Google Analytics в раздел «Мои отчеты».

Нажимаем «Добавить отчет».

Собираем отчет:

- в показателях выбираем сеансы и цели. Если целей несколько — выбираем все;

- в параметрах выбираем «Содержание объявления» — это как раз параметр ad id, который мы ранее указывали в динамической прометке;

- в фильтрах указываем источники, по которым будем строить отчет. В данном случае нас интересуют источники таргетированной рекламы — «ВКонтакте», myTarget, Facebook.

Получаем отчет. Выбираем период и выгружаем в Excel.

Теперь у нас есть данные по конверсиям, посещениям в разрезе идентификаторов объявлений. Однако мы не понимаем, к каким каналам и кампаниям относятся эти идентификаторы. Для этого переходим к выгрузке данных из рекламных кабинетов.

Шаг 4. Выгрузка отчетов из площадок

Выгрузка данных из рекламных кабинетов происходит в два этапа:

1. Данные по Facebook мы выгружаем из самого кабинета Facebook Ads.

2. Данные по «ВКонтакте» и myTarget выгружаем через Plarin или его аналоги: Iskander и HiConversion.

С помощью этих сервисов можно выгрузить данные сразу из нескольких социальных сетей в разбивке по названию кампании и названию объявления.

Если вы не используете их и у вас большое количество кампаний, то, к сожалению, отчет в разбивке по группам объявлений и объявлениям построить будет очень сложно. «ВКонтакте» и myTarget не позволяют делать выгрузки одновременно в разбивке по кампаниям, группам объявлений и объявлениям. Понадобится выгружать статистику по объявлениям из каждой группы вручную.

Выгрузка данных по рекламе из Facebook Ads

  Для выгрузки данных переходим в отчеты, «Создать свой отчет».

Выбираем период и данные для формирования отчета. В разбивках: название группы объявлений, название объявления, идентификатор объявления. Ключевые метрики: клики по ссылке, показы, потраченная сумма.

Вы можете сохранить этот отчет и выгружать его в дальнейшем, просто меняя период для выгрузки, чтобы не выбирать параметры для отчета заново.

После того как построили отчет, нажимаем Export.

Выгрузка данных по рекламе «ВКонтакте» и myTarget из Plarin

Выгрузить данные по «ВКонтакте» и myTarget нужно будет отдельно, но по одному алгоритму.

Заходим в кабинет, выбираем нужный период, рекламные аккаунты и кампании и нажимаем «Экспорт в Excel».

Для экспорта выбираем «Основные показатели и статистика».

После того как выгрузили данные по «ВКонтакте», проделываем те же шаги для выгрузки myTarget. Одновременно выгрузить данные обеих социальных сетей не получится.

Шаг 5. Объединение данных в Power Query

Теперь у нас есть данные по кампаниям, таргетингам и объявлениям из рекламных кабинетов и данные по конверсиям из Google Analytics. Все они хранятся в четырех файлах:

- Выгрузка из Google Analytics

- Выгрузка из Facebook

- Выгрузка из Plarin по «ВКонтакте»

- Выгрузка из Plarin по myTarget

Их нужно объединить по общему параметру — идентификатор объявления.

Для объединения двух массивов данных используем Power Query — технологию подключения к данным, с помощью которой можно обнаруживать, подключать, объединять и уточнять информацию из различных источников для последующего анализа.

Объединяем в Power Query данные из трех рекламных кабинетов

1. Открываем Excel — «Данные» — «Создать запрос из файла». Выбираем сначала файл с выгрузкой из Facebook.

2. Перед загрузкой нужно изменить тип данных для столбца ID рекламы, чтобы впоследствии они загружались в нужном формате. Нажимаем «Изменить».

3. ID рекламы по умолчанию загружается в числовом формате и поэтому отображаются не все числа. Чтобы такого не было, переводим его в текстовый формат.

4. Далее разделяем столбцы, для этого мы вводили единый нейминг во всех кампаниях. В нашем случае разделитель — нижнее подчеркивание.

5. Удаляем столбцы, которые нам не пригодятся: тип закупки и даты. Чтобы мы не потерялись, все наши шаги записываются в окне справа.

6. Переименовываем столбцы в зависимости от вида данных в нейминге. В нашем случае это платформа, гео, возраст, пол, таргетинг.

7. Далее переходим к столбцу «Название объявления»: разделяем на столбцы и переименовываем их. В названии объявления мы записывали тип креатива, номер креатива и номер уникального текста для креатива.

8. Используем «Замену значений», чтобы перевести метки на русский язык. Это не обязательно, но если вы хотите показать этот отчет клиенту или другому коллеге и чтобы всем были понятны данные из отчета, лучше все значения перевести. Например, int-cars — это «Интересы: авто», а promo — это «Промопост».

9. Учитывайте, что данные по расходам из кабинетов нужно привести к единому виду. Facebook, myTarget по умолчанию не учитывают НДС. Если у вас есть дополнительные агентские комиссии, то их все можно посчитать, чтобы отчет содержал конечные для клиента суммы расхода.

Для подсчета расхода добавляем «Пользовательский столбец» и считаем по формуле:

10. Загружаем и сохраняем.

Первая таблица с данными готова. Далее по аналогии нужно загрузить на соседних листах данные с «ВКонтакте» и myTarget. В итоге получим три листа с данными по разным каналам. Важно, чтобы во всех листах названия столбцов были одинаковыми.

11. Объединяем три листа с данными. Выбираем «Данные» — «Из таблицы».

12. Выбираем «Комбинировать» — «Добавить запросы».

Теперь у нас объединены данные из трех рекламных кабинетов в одном листе «Data общая». В ней есть данные по кампаниям, таргетингам, показам, кликам, но нет данных по конверсиям. Для этого данные по рекламным кабинетам нужно свести с конверсиями из Google Analytics.

Сводим данные по рекламным кабинетам с Google Analytics

1. Загружаем в Excel данные из Google Analytics на отдельном листе.

2. Делаем слияние данных с листа «Data общая» с данными из Google Analytics: «Данные» — «Создать запрос» — «Объединить запросы» — «Объединить».

3. Выбираем параметр для слияния — «ID рекламы».

4. Появляется новый запрос с колонкой New column. Нажимая на него, мы можем выбрать колонки для добавления. Нужно выбрать все, кроме параметра, по которому мы делали слияние — «ID рекламы».

В дальнейшем все шаги действий обработки данных в Power Query можно сохранить в программу, чтобы не повторять и тем самым сэкономить время на обработке. В последующем при сохраненной программе можно просто открыть таблицу, заменить в ней исходные данные и итоговый отчет будет уже готов.

Шаг 6. Создание сводной таблицы

Теперь, когда у нас есть все данные, можно построить сводную таблицу и проанализировать эффективность рекламных кампаний. Выбираем «Вставка» — «Сводная таблица».

На основе данных можно построить два отчета в разрезе по креативам и по таргетингам:

Результат

Раньше все данные сводились вручную, и это отнимало до шести часов рабочего времени. На сбор отчета по этому алгоритму уходит всего около 15 минут.

Всё, что требуется на старте — это:

- разработать единый нейминг и структуру рекламных кабинетов;

- правильно разметить рекламные кампании;

- выгрузить отчеты со всех площадок;

- объединить данные в Power Query;

- объединить запросы.

После прохождения всех шагов у вас будет готовая программа. Создание сводных становится быстрее и проще.

Регулярная подготовка и анализ такого отчета позволяет вовремя увидеть критические отклонения в показателях, потребность в корректировке стратегии размещений и другие маркетинговые показатели, которые важны для успешной рекламной кампании.