Как оптимизировать контекстную рекламу мобильных приложений. Читайте на Cossa.ru
Getblogger
Реклама у блогеров, которая приносит клиентов
10 января, 11:48

Как оптимизировать контекстную рекламу мобильных приложений

Даже при наличии большого количества инструментов для оптимизации рекламных кампаний некоторые задачи могут поставить в тупик. Особенно если речь идёт о мобильных приложениях.
Как оптимизировать контекстную рекламу мобильных приложений

Универсальные кампании Google научились самостоятельной оптимизации. Но что делать, если нужна автоматическая оптимизация в рекламных кампаниях на установку приложений в Яндекс.Директе? Мы столкнулись с этой проблемой при продвижении приложений «ЛитРеса» через контекст — и вот как искали пути её решения.

При рекламе мобильных приложений основные трудности возникают на этапе получения аналитических данных. Мобильное приложение — это специфический продукт. Для отслеживания количества его установок и количества выполненных целевых действий используются специализированные аналитические системы (AppsFlyer, Adjust, AppMetrica, Firebase и другие), но они имеют значительные отличия от аналитики сайтов.

Сложность ещё и в том, что из-за разделения рекламной и аналитической систем данные могут отличаться. Для мобильных приложений специализированные аналитические системы показывают наибольшую точность. Когда возникает необходимость в автоматической оптимизации рекламных кампаний, то логичнее использовать именно их.

Прокачай свои digital-скиллы!

COSSA рекомендует крутые практические онлайн-курсы для прокачки ваших digital-скиллов:

COSSA гарантирует качество программ и обучения по всем этим образовательным программам.

Реклама

Однако возможности интеграции и передачи данных между рекламной системой и системой аналитики не всегда позволяют сделать это качественно и передать информацию в полном объёме. Кроме того, в рекламных системах не всегда понятно, по какому принципу работают встроенные оптимизаторы. Если же речь идёт о применении внешних оптимизаторов, то их интеграция с аналитическими системами в принципе не предусмотрена, так как разработанные для этого инструменты в основном заточены под оптимизацию рекламы лендингов и сайтов, а не мобильных приложений.

  • «Литрес.Читай» — приложение для чтения электронных книг, которые можно скачать прямо из магазина;
  • «Литрес.Слушай» — приложение-плеер для аудио книг, также с возможностью прямого скачивания из магазина «ЛитРес».

Основная задача — найти способ применить автоматическую оптимизацию ставок для ключевых слов в рекламных кампаниях на установку приложений в Яндекс.Директе.

Когда есть только одно решение…

Единственным способом решения этой задачи было сопоставление двух типов данных:

  • трекинговых ссылок из рекламных кампаний Яндекс.Директа, по объявлениям которых были совершены переходы в Google Play и Apple App Store и произведены установки приложений;
  • сырых данных по количеству установок из аналитической системы для приложений AppsFlyer.

Сырые данные, содержащиеся в Raw Data Reports данной системы, хорошо поддаются манипуляции и преобразованию. Их можно использовать в других рекламных системах в качестве дополнительной статистики или основы для автоматической оптимизации. После этого полученную информацию нужно было загрузить в Оптимизатор: К50, чтобы автоматически управлять ставками в рекламных кампаниях, а также влиять на стоимость установки приложений и на объём получаемых установок.

По сути своей этот процесс напоминает эмуляцию того, что на данный момент добились Google со своими Универсальными кампаниями для рекламы мобильных приложений (Universal App Campaigns): они работают на основе самообучающейся нейросети, целью которой является автономная оптимизация и получение пользователей приложений по самым выгодным для рекламодателя CPI и KPI.

То же самое и здесь. Мы задаем KPI в. Оптимизаторе: K50 и в качестве основы даём большой объём информации об установках приложений, чтобы тот смог оптимизироваться на базе этих данных. Это легко представить, но достаточно сложно воплотить.

…и две большие проблемы

Нам нужно было понять, как сопоставлять данные из двух разных систем аналитики, которые, на первый взгляд, технически не могут быть связаны друг с другом. Второй проблемой в осуществлении данной идеи было создание связующего звена между аналитикой приложений и сервисом К50. Необходимо, чтобы эти две системы «понимали» друг друга и работали слаженно при оптимизации ставок для ключевых слов, которые приносят наибольшее количество установок.

Сначала мы подумали, что самый надёжный способ — использовать рекламные идентификаторы, поскольку это уникальный параметр, который точно позволяет отследить пользователя. Но в этом случае отслеживание идентификатора оказалось неприменимо для использования в K50. Тогда было решено пойти единственным возможным путём и проводить сопоставление по UTM-меткам, которые регистрировались в Raw Data отчётах на стороне системы аналитики приложений (в данном случае — AppsFlyer).

Фильтровались такие установки по источнику трафика, где значением было yandexdirect_int, которое присутствует в трекинговой ссылке AppsFlyer и вместе с этим используется в рекламных кампаниях в Яндекс.Директе на установку приложений. Благодаря тому, что в трекинговую ссылку для приложения можно добавить параметры UTM, мы смогли использовать их для сопоставления с читаемым форматом для K50.

Код в мешке

Для быстрой передачи и преобразования данных из одной системы в другую мы разработали программный код, который стал коннектором между этими двумя системами. Коннектор делает выгрузку данных из AppsFlayer и совмещает их по общим параметрам (UTM-меткам) с информацией в К50. Благодаря этой новой надстройке мы можем оптимизировать рекламные кампании для мобильных приложений: изменять ставки по ключевым словам в контекстной рекламе (ЯД, GA). При этом наш коннектор достаточно подключить всего один раз, а дальше системы будут взаимодействовать автономно по API.

Сейчас коннектор начал работу, и мы ожидает существенного увеличения количества установок приложения. Учитывая, что вручную управлять кампаниями с таким количеством ключей невозможно, можно сказать, что созданный код — самый долгожданный функционал для продвижения приложений.

Не пропустите!

Подробно: медиабайер — что за зверь такой?
Баннерная и видеореклама во всех регионах РФ. Лучшие условия! 12 лет на рынке!
Что общего у киносценария и коммуникации бренда
Дзен-запуск: что представляет из себя новый рекламный продукт Яндекс.Дзена и чем он полезен брендам?
«Банда умников»: как бесплатная рассылка про таблицу умножения дала отдачу в десять раз лучше, чем р...
Как Яндекс.Дзен ломает авторов и рисует новое лицо рунета
Проблемы и задачи маркетологов на 2019 год. Результаты исследования WARC’s Marketer’s Toolkit 2019
Торговая сеть «Пятёрочка» создаёт новый потребительский опыт, говорят её конкуренты
Новичкам: 10 примеров использования детального таргетинга в Facebook
Четыре сервиса для грамотного подхода к рекламным текстам
Кейс Askona. Влияние таргетированной рекламы на офлайн-конверсии
Кейс Biplane: забавный корпоративный ролик, реклама на Яндекс.Радио, брендирование СМИ — три формата...

Комментарии:



Чем живёт диджитал?
Главное — в рассылке:




Вход на cossa.ru

Уже есть аккаунт?
Выбирай любой вариант входа:
Facebook Vkontakte

Используйте свой аккаунт в социальной сети Facebook или Вконтакте, чтобы пользоваться сайтом

Не забудьте написать email на странице своего профиля для управления рассылкой