Коэффициент релевантности и его влияние на показатели рекламных кампаний (Научный подход)

Коэффициент релевантности (КР) Facebook — это рейтинг по шкале от 1 до 10, который показывает, насколько реклама релевантна выбранной аудитории.

У нас заведено услышать что-то где-то и потом всем пересказывать с умным видом. Знакомо?)

Вот и в среде СММщиков и таргетологов повелось, что коэф. релевантности это самый важный параметр, влияющий на стоимость клика, конверсии и далее по списку.
Сюда же добавим предпринимателей, которые винят в низких продажах таргетолога и низкий КР его деятельности.

ТАК ЛИ ЭТО? ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ!

Доказательно объяснить наличие или отсутствие связи между показателями можно с помощью статистического анализа.

В нашем случае уместно провести корреляционный анализ, в котором при помощи коэффициента корреляции мы будем оценивать наличие и тесноту связи между коэффициентом релевантности и ключевыми показателями рекламных объявлений.

Ок, небольшой ликбез.

Коэффициент корреляции показывает связь между показателями. Он изменяется в пределах от -1 до +1.

Знак при значении показывает направление связи:
— если знак "-", то увеличение одного показателя приводит к уменьшению другого
— если знак "+", то увеличение одного влечет увеличение другого.

Теперь о тесноте.
— если по модулю коэффициент корреляции от 0 до 0,3, то связи нет
— от 0,3 до 0,5 - что-то существует, но абсолютно незначительно
— от 0,5 до 0,7 - связь умеренная
— от 0,7- до 0,9 - связь есть и очень даже неплохая
— от 0,9 до 1 - связь очень тесная.

ПОЧЕМУ НАМ МОЖНО ДОВЕРЯТЬ?

У меня два высших образования, инженерное и экономическое, с красным дипломом.
Моя помощница, которая сводила это все в таблицы, умница, красавица и по образованию статистик-аналитик.

А впрочем, можешь не доверять.

ХОД РАБОТЫ

Для анализа мы выбрали 2 рекламные кампании с длительным периодом работы без правок. Для анализа это важно!

На точность исследования оказывает влияние и временной промежуток анализируемых данных. Поэтому берем показатели за период с 1.12.2018 по 20.02.2019.

Два с половиной месяца вполне достаточно для того, чтобы делать выводы.

ПОШЛА ЖАРИШКА

На уровне объявлений выводим диаграмму с показателями коэффициента релевантности и количеством заявок.

Собираем данные в таблицу для последующего анализа.

Точно такие же манипуляции проводим для коэффициента релевантности и цены за результат, и СРМ.

На основе собранных данных в таблице Excel проводим корреляционный анализ. На выходе получаем результат:

Красным выделен показатель коэффициента корреляции.

Как видим, коэффициент варьируется от 0 до 0,3, что говорит о полном отсутствии связи.

ПРОВЕРИМ НА ДРУГОМ ПРИМЕРЕ

Берем рекламную кампанию по совершенно другому направлению, с другим бюджетом и результатами.

Точно так же на уровне объявлений выводим диаграмму и собираем данные в таблицу.

Проводим корреляционный анализ по собранным показателям и получаем:

Зеленым выделен коэффициент корреляции, который свидетельствует о наличии связи.

Однако, маленькая поправочка — обнаружена связь между ценой за результат и СРМ. А коэффициент релевантности, по прежнему, ни на что не влияет и ни с чем не связан.

Визуально это выглядит так:

Каждый из показателей живет своей жизнью, что наглядно подтверждает результат нашего исследования.

Кстати, посмотреть, как выведены графики и произведены расчеты можно здесь.

ОБЩИЙ ВЫВОД

Не стоит следить только за одним показателем.
Очень многое влияет на стоимость заявки, и, в большей степени, рекламный материал (его визуальная часть), и площадка, которая будет понятна пользователю и релевантна предложению рекламного объявления.

ПОСТСКРИПТУМ

30 апреля ФБ планирует заменить это КР на 3 коэффициента:

— Оценка качества объявления
По сути CTR (кликабельность объявлений)

— Оценка вовлеченности объявления
По сути ER (лайки, комменты, реакции)

— Оценка конверсии в целевое действие
Скорее всего по пикселю и окну атрибуции для сайтов и по CTR для страниц и аккаунтов.

ПОСТПОСТСКРИПТУМ

Эта статья также опубликована на VC.ru. Кто хочет поддержать меня и поучаствовать в дискуссии — милости прошу сюда.

Автор: Александр Верга из the Цех