Analisando o impacto de palavras-chave compartilhadas de várias marcas

Nos últimos anos, a complexidade da conta e do cliente aumentou. À medida que contratamos grandes empresas que anunciam em várias contas para várias marcas, é importante manter um pulso sobre como essas contas estão interagindo umas com as outras.

A situação

Vamos fingir que temos uma Empresa X, que possui as marcas 1,2 e 3. Cada uma dessas marcas anuncia em suas próprias contas, com palavras-chave semelhantes (às vezes até as mesmas).

Resultado desejado / Perguntas-chave

Em qualquer análise importante, é uma boa ideia começar com o resultado desejado e listar as perguntas-chave que você deseja responder. Isso ajudará a focar sua análise para que você tenha menos probabilidade de se perder no meio do mato.

Neste cenário, queremos uma análise do seguinte:

• Uma marca está afetando os CPCs das outras ao longo do tempo?
• Com que frequência estamos servindo em dobro?
• Quais palavras-chave se sobrepõem?
• Como é a comparação entre as quotas de impressão?
• Algumas palavras-chave têm melhor desempenho para alguma marca específica?

Obtendo os dados

Vamos fazer uma pausa para pensar exatamente o que precisamos ver para responder a essas perguntas.

Sabemos que precisamos de um relatório de palavras-chave, então vamos começar por aí. As métricas ou segmentos de que precisamos incluem:

1. Impressões, cliques, custo, conversões - métricas básicas que podemos usar para calcular coisas como CPC, CVR, CPL, etc.
2. Segmentado por trimestre - para que possamos ver as tendências ao longo do tempo
3. Quota de impressão - também obteremos um relatório de informações do leilão, mas também gosto de incluir a quota de impressão aqui para ir ao nível de palavra-chave

A seguir, extrairemos um relatório de insights do leilão do Google Data Studio . Para este relatório, extrairemos os dados por campanha, domínio de informações do leilão e mês. As métricas a serem incluídas são a parcela de impressões e a taxa de sobreposição.

Manipulando os dados

Agora vem a parte complicada (ou como gosto de chamá-la - a parte divertida): manipular os dados para que sejam utilizáveis. Vamos começar com os dados da palavra-chave.

Dados de palavras-chave

Nossas campanhas são nomeadas de forma consistente (o que eu recomendo fortemente para qualquer campanha PPC), então é fácil descobrir a qual marca cada campanha pertence. Nesse caso, a convenção de nomenclatura é Brand_Category_Network_Geo, portanto, podemos usar texto para colunas ou LEFT () para obter o nome da marca.

Em seguida, copie as palavras-chave e marcas apenas para uma nova planilha e remova as duplicatas. Isso lhe dará uma lista exclusiva de palavras-chave existentes em cada marca. Para obter uma contagem de quantas marcas existe uma palavra-chave, basta fazer CONT.SE.

Em seguida, queremos ser capazes de identificar facilmente as palavras-chave que existem em ambas as marcas selecionadas. Sou um grande fã da validação de dados para criar menus suspensos para facilitar a seleção de marcas.

Em palavras, a fórmula faz o seguinte:

Se a marca for A ou B -> conte o número de ocorrências em cada marca. SE houver 2 ocorrências no total, significa que há sobreposição e “Sim” deve aparecer nesta coluna.

Agora podemos criar uma nova coluna em nossa planilha de dados de palavra-chave original e PROCURAR esta nova coluna de “sobreposição”. Agora podemos facilmente dinamizar nossos dados.

Dados de informações do leilão

Da mesma forma que para os dados de palavra-chave, começaremos analisando o nome da marca do nome da campanha. Bastante fácil!

Também precisamos rotular cada domínio de insights do leilão, identificando se é uma de nossas marcas ou não. Para fazer isso, criamos uma lista de todos os nossos domínios e fazemos uma VLOOKUP.

Observe as entradas em branco em Leilão Insight - Domínio: na interface aparece como “Você”, portanto, simplesmente o rotulamos novamente aqui.

Agora, esses dados também são fáceis de girar! Avante!

Tabelas dinâmicas acionáveis ​​e trabalho com os dados

Neste ponto, podemos começar a dinamizar e representar graficamente os dados para procurar tendências interessantes. Aqui estão alguns exemplos.

Essas duas campanhas são iguais nas duas marcas. Um tem CPCs mais altos, maior parcela de impressões, mas conversões mais baixas.

Vamos dar uma olhada no gráfico de informações do leilão.

Primeiro, queremos segmentar a campanha em questão, outras marcas que possuímos e concorrentes.

Descobrimos que a parcela de impressões de outros concorrentes permaneceu relativamente estável, então vamos ver se há alguma marca específica que está aumentando.

Outras Considerações Importantes

O contexto é rei, e há algumas coisas importantes em que pensar ao fazer uma comparação como esta. Considere o seguinte:

• As marcas rastreiam os mesmos tipos de conversão? Este pode ser um fator importante para o qual você pode precisar adicionar um segmento adicional. Uma marca pode parecer que tem um desempenho substancialmente melhor, mas pode estar acompanhando um monte de conversões menos valiosas (leads x vendas, aplicativos x canais, etc.)
• Os sites são drasticamente diferentes? Um está executando a otimização da taxa de conversão e o outro não? Observe as diferenças nos comprimentos dos formulários, nos processos de checkout do carrinho e assim por diante.
• Considerações sobre segmentação geográfica - se as campanhas forem segmentadas por área geográfica, certifique-se de aprofundar no nível da campanha para compensar essas diferenças.
• Iniciativas da empresa - uma marca pode ter uma demanda maior do que as outras, levando a um aumento no orçamento. Mesmo que essa marca não tenha o melhor CVR ou CPL, pode haver outras decisões de negócios por trás de seu favorecimento.

O que eu tiro disso?

A lista de perguntas que compilamos no início deve ajudar a conduzir os itens de ação e conclusões. Os números difíceis devem desencadear uma conversa com o cliente (ou seus colegas de equipe, se você estiver em casa), com algum foco especialmente nas considerações mencionadas na seção anterior.

Minha recomendação geral seria a seguinte:

Para marcas que não têm nenhum motivo importante para dar preferência a uma marca em relação a outra - considerando impulsionar a marca com as melhores taxas de conversão, CPL e assim por diante. Monitore o desempenho ao longo do tempo, verificando talvez uma vez por trimestre. Depois que os relatórios são configurados, é relativamente fácil extrair os dados novamente e despejá-los, atualizando as tabelas dinâmicas.

Para marcas que têm diferenças significativas nas iniciativas da empresa ou no valor de conversão - ajuste de acordo com essas estipulações, mas a recomendação para monitorar o desempenho e verificar novamente permanece a mesma.

Precisa de mais dicas sobre como gerenciar várias marcas? Confira este artigo de PPC Hero Lara Lowery.