Предпланирование
Рекламный рынок быстро развивается. Много кейсов, фичей и просто лайфхаков, как облегчить жизнь таргетологам, контекстникам, даже аккаунтам, но очень мало полезного можно увидеть про медиапланирование. О том, как должен строиться медиаплан, как планировать реальные цифры (чтобы после согласования у сотрудников не шевелились волосы на голове и как это выполнять), что влияет на показатели и как важно выходить за рамки привычного подхода — вы узнаете в этой статье.
От того, насколько качественный медиаплан был составлен, зависит дальнейшая судьба вас как специалиста, команды исполнителей и даже агентства в целом. Как составить максимально прозрачный, понятный и реалистичный МП — разберём на примере одного из наших клиентов в сегменте недвижимости.
1. Охват
Перед началом сбора медиаплана мы рассчитываем необходимый объём охвата для выполнения медийной задачи. Это поможет нам определить объём закупаемых показов и трафика, необходимого для максимального покрытия нашей ЦА.
Делать это лучше через TNS Atelier. В нём мы можем задать необходимую частоту, географию, пол, возраст, период и формат: баннеры или OLV. В выгрузке получаем таблицу с показателями охвата и трафика, которых можно достичь, исходя из нашего бюджета за заданный период. Самое важное в этом отчёте, что мы имеем возможность посмотреть, в какой момент будет охвачена подавляющая часть ЦА, то есть дальнейшее размещение будет медленнее привлекать новую аудиторию.
Мы строим линию тренда, которая показывает накопление показов относительно бюджета и видим, что для баннеров охват начинает стремительно замедляться после 14 миллионов. Следовательно, больше данного объёма закупать неэффективно.
![](/upload/medialibrary/8b2/image3.png)
То же самое проделываем и с OLV.
2. Эффективная частота контакта
Определяем эффективную частоту контакта по матрице Остроу. Таблицу с матрицей можно найти в интернете, вам остаётся только расставить «бегунки» показателей.
Показатель частоты зависит от креатива, ситуации на рынке в сегменте и медиапотребления.
![](/upload/medialibrary/1fe/image7.png)
Мы получили следующий показатель частоты:
Базовая частота — 3.
Балл — 0,8.
Итоговая эффективная частота — 3,8 (округляем до 4).
Эту частоту мы будем использовать в наших имиджевых рекламных кампаниях.
3. Архитектура кампаний
Всего существует 3 варианта архитектуры кампаний:
- Нисходящая — охватываем максимум аудитории на старте, постепенно снижая, удерживая частоту.
- Постоянная — весь период РК стараемся держать определенную частоту контакта и объем охватываемой аудитории.
- Восходящая — охватываем минимум аудитории на старте, постепенно ее увеличивая и удерживая частоту.
Нам подходит вариант с восходящей архитектурой, так как на ней мы сможем удерживать необходимую для нас частоту. На нисходящей довольно сложно удержать низкую частоту из-за слишком широкого охвата. Постоянную лучше использовать на коротких периодах размещения.
![](/upload/medialibrary/b9a/image11.png)
4. Объём ключевых слов для реализации ДДУ
Используем выгрузку из закрытых источников TNS по количеству ДДУ в разрезе застройщиков, класса жилья и периода, чтобы понять, какой объём брендовых ключевых запросов необходим для реализации квартир клиента. Это закрытая информация, так что скриншот «в уме».
Далее делаем выгрузку по брендовым запросам нашего бренда и брендов ключевых конкурентов в WordStat за последний год. Значения, полученные по конкурентам из TNS по ДДУ, мы собираем в таблицу. Полученные значения из WS накладываем на график сделок по каждому из конкурентов.
Если сезонность брендовых запросов бьётся с реализацией квартир по месяцам, значит зависимость есть и мы можем опираться на эти данные.
Нам нужно посчитать количество брендовых запросов, необходимых для реализации 1 сделки. Формула выглядит так:
![](/upload/medialibrary/26b/image15.png)
Исходя от полученного количества, планируем объёмы имиджевых медийных кампаний, которые помогут усилить бренд и объёмы контекстной рекламы для отработки поискового спроса.
5. Общерыночная динамика
Важнейший фактор планирования — учёт общей динамики рынка. Наш клиент застройщик, а на рынке недвижимости сейчас есть весьма серьёзные колебания. Как мы знаем, летом в силу вступает новый закон о ДДУ, который подразумевает эскроу-счета.
Застройщики смогут получить деньги дольщиков только после сдачи дома, что существенно усложняет процесс. Также учитываем повышение НДС. Скорее всего, стоимость за квадратный метр увеличится, а покупательская возможность снизится. Сейчас до вступления в силу закона потенциальные покупатели по возможности пытаются приобрести жилье, ориентировочно после мая прогнозируем спад.
Рыночный коэффициент будет влиять на конверсию в сделку.
![](/upload/medialibrary/32f/image9.png)
Итак, мы определили необходимый объём поискового спроса, частоту контакта, архитектуру кампании и спрогнозировали, как в течении года будет меняться рынок. Кроме того, рассчитали объём показов для покрытия ЦА.
Далее поговорим о том, как эти показатели раскладываются на рекламные каналы.
Планирование каналов
Ниже мы рассмотрим все коэффициенты, которые прямо или косвенно влияют на прогнозные показатели:
1. Сезонность спроса
Этот коэффициент влияет на получаемый трафик с контекста, таргетированной рекламы и RTB.
Сезонный коэффициент для недвижимости рассчитываем через WordStat. Также рекомендуем не забывать про Google Trends. Для более точного определения сезонности необходимо посмотреть статистику по нескольким категориям запросов:
- общие по классу ЖК;
- конкурентные;
- географические: метро, район, улица;
- категорийные: по количеству комнат.
В истории запросов WordStat вбиваем общее ключевое слово, которое непосредственно связано с нашим продвигаемым продуктом:
![](/upload/medialibrary/103/image18.png)
Аналогично делаем с остальными категориями ключевых запросов.
По динамике запросов за два года видно, что ярко выраженная сезонность отсутствует, но присутствует и динамика рынка в целом. Спрос зимой 2018 года связан с инфоповодом о предстоящем законе ДДУ. Чтобы убедиться, что тренд рынка в сегменте недвижимости действительно присутствует, мы дополнительно проверяем эту гипотезу, анализируя статистику по сделкам в нескольких открытых источниках: Rosreestr, Rbc.realty, IRN.
Анализируем объёмы медиаинвестиций конкурентных девелоперов через закрытый источник Mediascope — это необходимо для оценки активности конкурентов, их стратегии и рассплитовки нашего бюджета.
О работе с инвестициями конкурентов поговорим в отдельной статье.
Для примера я выгрузила статистику зарегистрированных ДДУ из Rosreestr.
![](/upload/medialibrary/1d3/image2.png)
Накладываем график по месяцам:
![](/upload/medialibrary/9d1/image6.png)
Видим, что рост сделок действительно присутствует, выделяем коэффициент для каждого месяца:
![](/upload/medialibrary/a9e/image1.png)
Важно отметить, что сезонность сделок будет от отличаться от поискового спроса. Для нас главное убедиться, что тренд в данной категории присутствует.
Далее разбираем показатели, которые были собраны в WordStat.
Нам нужны цифры из столбиков «Абсолютное» ключевых запросов за последние 2 года, суммируем их по месяцам, затем высчитываем среднее значение каждого года и указываем единицу коэффициента.
Считаем по формуле:
![](/upload/medialibrary/923/image17.png)
После того как мы протянули формулу и посчитали каждый месяц за 2 года, нам необходимо выявить средний коэффициент по каждому месяцу.
Получившиеся коэффициенты можно переносить в столбик с сезонностью.
Должно выглядеть так:
![](/upload/medialibrary/08a/image8.png)
2. Сезонность СРС
Коэффициент влияет на цену клика и CPM с контекста, таргетированной рекламы, RTB.
Сезонность спроса влияет на конкуренцию и на аукцион. Чтобы в пиковый период не сидеть в гарантии по конверсионным ключевым запросам из-за низких ставок, мы закладываем сезонность CPC.
Для расчёта есть несколько вариантов:
1. Вы вели ранее рекламные кампании ЖК аналогичного класса. Соответственно, имеете накопленную статистику в кабинетах и можете смотреть, как менялась динамика СРС на поиске и сетях в разные периоды.
Для примера берём статистику по СРС за 2018 год по месяцам по запросам на поиске, так же нужно делать и с сетями:
![](/upload/medialibrary/1b5/image5.png)
Затем высчитываем среднее значение с поиска и сетей и получившееся значение переносим в столбик сезонности СРС.
2. Если ранее вы не сталкивались с застройщиком такого класса, то можно рассчитывать напрямую от сезонности спроса, разница в значениях будет колебаться в районе 5–7%. Перед началом и во время сезона ставки необходимо повышать, во время спада, соответственно, снижаемся, но не сильно, чтобы продолжать присутствовать в спецразмещении, так как ваши непосредственные конкуренты могут придерживаться стратегии вывода бренда в отсутствии сезонного спроса.
Получившиеся значения переносим в столбик с сезонностью СРС.
![](/upload/medialibrary/0aa/image12.png)
3. Оптимизация
Коэффициент влияет на стоимость СРA и CPO с контекста, таргетированной рекламы, RTB.
Любая рекламная кампания подразумевает её улучшение и доведение до ума. Каждый месяц мы должны закладывать показатель оптимизации по стоимости конверсии. Если кампания объёмная, с большим количеством подготовительных работ, то первый месяц показатель скорее всего будет стремиться к 1, а уже дальше полным ходом начинаются тестирования, А/В-тесты, доработки и так далее, из чего складывается коэффициент оптимизации.
В конце весны мы планируем выкатить для клиента новый конверсионный сайт, поэтому закладываем резкое увеличение в столбик с оптимизацией на май.
Рекомендую не ставить оптимизационный коэффициент слишком самонадеянно, на этапе планирования лучше не замахиваться больше чем на 1,25.
![](/upload/medialibrary/b49/image14.png)
4. Влияние ORM
Коэффициент влияет на стоимость сделки со всех источников трафика.
В медиаплане мы планировали репутационный менеджмент для наращивания позитивного знания об объекте и вырастить доверие. Перед тем как совершить сделку, почти любой пользователь заранее пытается удостовериться, что застройщик надёжный.
Если у застройщика сложилась негативная репутация и на сайтах-отзовиках есть злобные отзывы, то данный инструмент просто необходимо включать в стратегию рекламной кампании.
У нашего ЖК внедрение системы ORM планируется с первого месяца для оперативной реакции на отзывы недовольных клиентов и нивелирования негатива в информационном поле, также необходимо будет транслировать сообщение о выдаче ключей для повышения доверия к объекту.
![](/upload/medialibrary/ddb/image16.png)
5. Offline flowchart
Коэффициент влияет на брендовый трафик с контекстной рекламы.
У клиента будет offline-активность? Отлично, значит поисковый спрос по бренду будет выше. Просим у клиента flowchart и исходя из объёмов и периодов делаем сезонник.
У нас будет большая ТВ-компания на Москву в апреле, октябре и ноябре. В январе публикации в аффинитивных изданиях. Всё лето реклама на радио.
После проведения ТВ-кампаний наблюдается ещё небольшое эхо брендового трафика, учитываем.
![](/upload/medialibrary/c26/image4.png)
6. Влияние охвата на контекст
Коэффициент влияет на трафик с контекстной рекламы.
Наш клиент на рынке новый и ещё не имеет сформированного знания, растим его за счёт больших объёмов медийных размещений. В зависимости от того, какой сплит медиакампаний по месяцам, расставляем экстремумы. У нас самые большие объёмы получились на старте РК и осенью.
![](/upload/medialibrary/ac5/image10.png)
В итоге у нас получилась тщательная проработанная таблица с учётом коэффициентов в течении года. Можно сводить объёмы в единый медиаплан.
По моему опыту, крайне важным является не только стадия завершения проекта конкурентов, но и комплексная аналитика по рекламным инвестициям конкурентов за прошлый период.
Также важно понимать планы застройщика и участвовать в планировании финансовой модели, не раз сталкивался с ситуацией, когда проект из-за излишних инвестиций начинает опережать планы продаж, а также из-за неграмотного запуска проекта приходится перекладывать дополнительный бюджет на «перезапуск» после неудачного старта. В любом случае, не раз отмечал, очень грамотный подход агентства Fury к проектам разного сорта, начиная от презентаций и банальных вещей до комплексного планирования проекта на дистанции с интересными ноу-хау. Ребятам удачи!