новосёл осваивает территорию. кайф какой, у нас теперь есть питомец на участке. всё оказалось не зря

Подписчик здорового человека. Сам спросил — сам ответил. ❤️

Внимательно читайте договор монитор!

Это теперь будет мой любимый ответ на любые вопросы про интерфейсы.

via @ppc_bigbrain

анонимусы: входят в чат этого канала.

бот: кикает их за непрохождение капчи после вступления.

я: регулярно просматриваю логи чата на предмет киков по этой причине и пишу всем кикнутым, чтобы вовремя успели пройти капчу после вступления в чат.

вменяемые анонимусы: благодарят за то, что написал, и говорят, что не заметили сообщение с капчей, многие из них говорят, что даже не знали, что капча в чатах вообще существует.

невменяемые анонимусы: открывают лс с моей просьбой пройти капчу ещё раз и отправляют на меня жалобу за спам.

телеграм: блокирует мой аккаунт на неделю с предупреждением, что в следующий раз заблочит на больший срок.

я: не могу писать вообще никому не из списка взаимных контактов.

на этом бесплатная акция доброты душевной и бесполезной траты времени на личку с каждым кикнутым слепым, который не увидел сообщение с капчей, окончена.

via @ppc_bigbrain

С того момента, как неделю назад Джонни Депп выиграл в суде у Эмбер Хёрд, рекламный ролик Dior с его новым ароматом прибавил ещё 10 млн просмотров и продолжает набирать по 50 тысяч каждый час.

В течение получаса ролик перешагнёт отсечку в 100 млн просмотров. На момент публикации этого поста осталось набрать 10 тысяч. Опубликовано это видео 11 сентября 2021 года — 9 месяцев назад. Зафиксирую этот исторический момент здесь.

Можно себе только представить, сколько ещё Dior будет на коне. Очень дальновидный разумный ход был.

И можно себе только представить, за сколько секунд будет солдаут на премьеру любого нового фильма с Деппом, где бы он ни снялся после этого, и о чём бы фильм ни был.

Это лучшее, что произошло за последние несколько лет одновременно и в маркетинге, и в индустрии шоу-бизнеса.

В комментариях к посту добавил интересные цифры из Google Trends.

go team johnny!

via @ppc_bigbrain

Влияет ли на показатели статистики поисковых кампаний Яндекс Директ вхождение ключевика в быстрые ссылки и/или в отображаемый URL?

Яндекс Директ выкатил апдейт, в котором снял ограничение на общую длину быстрых ссылок, которая годами была равна 66 символам.

Упоротые наркоманы могут воспринять эту новость как:

"ВАУ! Я ведь теперь могу вставить свои ключевики в быстрые ссылки, получить прорывные показатели, увеличить позиции показов и получить всех клиентов мира!"

Уже наблюдаю холивары о том, влияет ли вхождение ключа в быстрые ссылки на позиции показов объявлений.

Я вас сразу огорчу, на больших выборках абсолютно ничего не произойдет. Разберём по пунктам:

1️⃣ Лимит каждой быстрой ссылки остался прежним, и любую длину ключевика туда всё равно не впихнуть.

2️⃣ Площадь отображения объявления на экране маловероятно изменится, если только Яндекс не сделает (или уже не сделал) отображение такого трафарета ещё более премиальным за ещё большую ставку с ещё большей ценой клика.

3️⃣ Читаем ответ техподдержки, влияет ли наличие ключевой фразы в заголовке быстрой ссылки на позицию показа (см. скриншот ниже).

4️⃣ Слушаем ниже аудиозапись, делаем выводы о бесполезно потраченном времени и не занимаемся ерундой.

5️⃣ Описания быстрых ссылок показываются только на первой позиции. И ваши потуги по изменению описаний будут замечены только теми пользователями, которым ваши объявления покажутся при ставках за премиальное размещение.

Перед тем, как этим заниматься, постройте сводную таблицу в среде позиции показа с шагом группировки сводной "1", начиная с нуля (когда показы происходят в поисковых подсказках), и увидите, какая действительно доля показов приходится на первую позицию, и какие там показатели.

Пример моей реализации в Excel:

https://news.1rj.ru/str/ppcchat/264346
https://news.1rj.ru/str/ppcchat/294428
https://news.1rj.ru/str/ppcchat/294441

Пример реализации в Power BI Александра Амелина по моему примеру из эксельки:

https://news.1rj.ru/str/ppcchat/299884

(желающим вступить по этим ссылкам в чат: бот-модератор стоит в режиме under attack и автоматом кикает всех вступивших, это вынужденные меры, сорян, таков путь)

Но про автоматизацию в Power BI я здесь даже не заикаюсь. Научитесь это считать хотя бы единоразово в Excel. Научитесь в Excel — всё то же самое легко воспроизведёте и в Power BI, но только уже эти данные будут считаться сами за любой новый диапазон дат или по любому новому проекту.

6️⃣ Для этого придётся научиться:
— Пользоваться сводными таблицами
— Считать в них средневзвешенные значения
— Какие атрибуты взвешивать по каким метрикам
— Для расчета взвешенных значений в Power BI: как создавать меры в Power Pivot, разобраться с синтаксисом формул для расчёта мер
— Какие данные нужно выгружать с сервера и в каком виде
— Как группировать сводную таблицу по полю
— Для группировки по полю сводной таблицы по модели данных (или в Power BI): как преобразовать исходные данные, чтобы их можно было использовать для группировки позиции показа с шагом 1
— Как добавлять и использовать быстрые фильтры и временную шкалу для мгновенной фильтрации нужных данных
— Как в исходных данных создавать кастом дименшены (пользовательские атрибуты), которые потом в сводных таблицах будут использованы и как срезы, и как фильтры, без чего вся эта история не будет иметь никакого смысла.

7️⃣ Не устану повторять: учитесь работать со сводными таблицами и изучать данные из рекламных кабинетов в неочевидных кастомных срезах. Чем больше мифов вы оцифруете и опровергнете, в первую очередь, в своей голове и чем раньше вы это сделаете, тем меньше драгоценного времени своей бесценной жизни вы потратите на то, что не приносит рекламодателям абсолютно никакой пользы, а только жрёт ваше время вникуда, а ваши тщетные попытки при этом подобными действиями поднять ценность своей работы — ничто иное как просто подмена понятий и бесполезная трата времени.

Поменьше необоснованных субъективных суждений и побольше здравого смысла, господа. И не забываем послушать аудиозапись ниже.

via @ppc_bigbrain

О влиянии вхождения ключевых фраз в быстрые ссылки и отображаемый URL на позиции показов в поиске Яндекс Директ.

В продолжение предыдущего поста.

via @ppc_bigbrain

Вопрос от подписчика №27 от 26.08.2021:

"Как можно использовать аффинити индекс в контексте? Нигде не встречал про его использование".

Отвечаю на вопрос:

1) Собрать в Метрике самый мясной целевой сегмент, желательно уже с конверсиями.

2) Если сегмент получится слишком мал для возможности сбора на его основе аудитории в Яндекс Аудиториях, собрать вместо конверсий самые мясные микроконверсии с линейной зависимостью от них числа конверсий, например, 1-3 минуты или просмотры 3-4 и более страниц.

3) Подбирать условия создания сегмента до тех пор, пока в Яндекс Аудиториях не получится собрать на его основе аудиторию.

4) Создать штук 10 разных сегментов, близких к 1000+ уникам за 3 последние месяца.

5) Создать в Яндекс Аудиториях по каждому сегменту аудиторию.

6) Подождать несколько часов.

7) По части из этих аудиторий увидите статус "мало данных" (если мне память не изменяет) и красный ярлычок, что значит, что аудиторию нельзя собрать, т.к. исходный сегмент слишком мал.

8) Аудитории, которые будут с зелеными ярлычками, будут также и с цифрой рядом — объёмом собранной аудитории.

9) На основе таких аудиторий создать лукэлайки с разной степенью похожести (их можно выбрать 5 шт: чем более похожая аудитория, тем меньше охват, и чем грязнее аудитория, тем шире охват).

10) Подождать их накопления около суток.

11) Указать в Директе повышающую корректировку ставок на эту похожую аудиторию, которая собрана на основе самого мясного сегмента (сегментов) Метрики.

А теперь про аффинити индексы.

В Метрике есть отчёт по аффинити индексам (степени похожести пользовательского интереса на интересы аудитории вашего сайта). После сбора лукэлайка в Яндекс Аудиториях можно нажать на статистику каждого из лукэлайков и увидеть примерно такие же аффинити индексы.

Если гистограммы распределения долей аффинити индексов из похожей аудитории совсем не похожи на то, что у вас действительно происходит в Метрике (доля возраста, доля пола, доля региона, доля устройств), то эта похожая аудитория — мусор.

В таком случае нужно пересобирать лукэлайк на основе другого сегмента Метрики: либо из более крупного сегмента, либо изначально из более целевого и самого необходимого вам сегмента.

Например, для детской ниши: женский пол, возраст 25-45, город Минск, мобильные устройства. Качество похожих аудиторий, собранных из таких суперцелевых сегментов — пушка. И аффинити индексы в собранных по ним лукэлайкам — очень высокие.

Получить очень низкий аффинити индекс можно отправив не глядя на сбор лукэлайка сегменты без каких-либо общих характеристик:

— Cайт мультирегиональный
— Очень разрозненная половозрастная структура
— Доля трафика с десктопов и мобильников примерно пополам
— На сайте много совершенно разных категорий продукции или услуг.

Если гистограммы распределения долей аффинити индексов по созданной аудитории лукэлайка очень похожи на ваши реальные данные из Метрики, то аудитория действительно похожа на посетителей вашего сайта, и вот только тогда такой лукэлайк можно отправлять в Директ и использовать в повышении ставок в РК.

via @ppc_bigbrain

⚡️Датавиз и точка 😊
Проект Data Literacy и Qlik СНГ рады поделиться pdf-версией книги-путеводителя по грамотной работе с данными

«ДАТА ЙОГА: грамотная работа с данными»
 
Теперь книгу можно скачать в PDF.
 
Несколько отзывов:

Роман Бунин, Yandex.Go: «Как полюбить работу с данными — наполнить её смыслом и полезными техниками. И именно это вы найдёте в книге ДатаЙоги, в которой есть дикая, но притягательная смесь буддийской философии, базовой теории визуализации и практических чек-листов»
 
Станислав Строгий, Сбер: «Прочитав первые 100 страниц книги мне стало ещё интереснее заниматься своим делом. Появилось желание доработать некоторые свои дашборды, чтобы бизнес понял ценность некоторых чисел, которых не видит в потоках типовых сумм, темпов роста и динамик. Эта книга описывает историю развития диаграмм до настояшего времени. Иллюстрации на страницах помогают поднять творческий настрой для конструирования простой, понятной и незахламлённой лишней информацией визуализации»
 
Скачать книгу в PDF >>>

РКН впаивает Гуглу ещё один штраф, на этот раз от 1/20 до 1/10 годового оборота. Так торопились приземлить всех иностранных гигантов до развертывания войны, так торопились, успели-таки приземлить Гугл, и теперь есть кого доить.

via @ppc_bigbrain

Зависит ли линейно цена клика на поиске в Яндекс Директ от размера ставок? И насколько сильно?

Скрин 1 (проект 1): Сводная таблица в срезе недель.

На что именно здесь обратить внимание:
Столбец AO — средняя цена клика
Столбец AP — ставка, взвешенная по кликам
Столбец AQ — отношение средневзвешенной ставки к средней цене клика

С момента начала войны при сильном поднятии ставок вырос и CPC, но даже и близко не во столько же раз, во сколько раз были подняты ставки.

В столбце AQ три недели с 28 февраля по 14 марта CPC не изменился, хоть и ставка была в 9 раз выше CPC.

С 28 марта CPC в 5 раз ниже ставок. Ставки подняты х4, но CPC вырос лишь х2. Связи нет.

Неделя 23-29 мая — ставки снизили на 100-150 рублей до значений гораздо ниже довоенных, но в неделе с 30 мая по 5 июня CPC снизился лишь на пару рублей от значений ноября-декабря 2021.

Неделя 6-12 июня — снизили ставки ещё больше, разница уже 200 рублей с уровнем ноября-декабря 2021, но CPC снизился лишь на 20 рублей.

⬇️ Читать дальше

via @ppc_bigbrain

Продолжение части 1. Скрин 2 (проект 2): Сводная таблица в срезе сгруппированных диапазонов ставки.

Столбец Т — отношение средневзвешенной ставки к средней цене клика — практически идентично для любого уровня ставок. Рассматриваем при этом только статистически достоверные данные (горизонтальная черная рамка).

Но т.к. в данном примере данные за два года, за этот период происходили изменения и ставок, и цены клика, в данном отчете c общими данными за весь период динамику изменения размера ставок, цены клика и их отношения увидеть невозможно.

Зачем здесь тогда эта таблица?

А затем, чтобы было с чем сравнивать, и насколько сильно искажённой картина мира может выглядеть и насколько это лишь самообман и подмена понятий, когда перед глазами есть только данные за весь период, и нет данных по датам или их группировкам (по неделям или месяцам).

Чтобы увидеть изменения ставок и цены клика в динамике, нужна сводная таблица в срезе дат. Поэтому смотрим на следующий скрин.

⬇️ Читать дальше

via @ppc_bigbrain

Продолжение части 1 и части 2. Скрин 3 (тот же проект, что и на скрине 2): Сводная таблица в срезе месяцев.

Срез аналогичен тому, что на скрине 1 из проекта 1. Тот же столбец Т, что и на скрине 2 — отношение ставки к CPC.

Здесь, как и на скрине 1, уже прекрасно видно, что при снижении средневзвешенной ставки не происходит линейного снижения CPC.

Выжившие и дочитавшие до этих строк скажут: "Ты задрал со своими таблицами, а можно как-то попроще, а не на своём этом богатом?"

Перевожу на нищебродский русский.

В Директе не существует линейной зависимости цены клика от размера ставки.

При поднятии ставок в 2, в 3 или в 5 раз вы не получите на выходе среднесписываемую цену клика ровно во столько же раз больше.

Ра́вно как и при снижении ставок на какие-либо коэффициенты вы не получите линейное снижение цены клика ровно на столько же процентов, на сколько снизили ставки.

⬇️ Читать дальше

via @ppc_bigbrain