Компьютерра - Журнал «Компьютерра» № 21 от 06 июня 2006 года

Желающих разместить свое объявление по некоторому запросу слишком много (порой зашкаливает за полсотни), поэтому на гарантированных местах показываются те, кто назначил бо’льшую ставку, а единственное негарантированное место «разыгрывается» между всеми оставшимися (с учетом назначенной ставки). Причем место разыгрывается каждый раз, при наборе запроса очередным посетителем. Сначала повезло одному объявлению, потом другому, третьему… И чем выше назначена ставка, тем чаще будет показываться объявление, тем больше посетителей мы привлечем и… тем больше денег потратим.

Типичная эволюция подхода рекламодателя к размещению на «Директе» выглядит следующим образом.

Стадия первая, разумно осторожная. Назначение ставки ниже «гарантированного показа» плюс проверка отдачи. Разумеется, отдача есть. Было бы странно, если б ее не было. Объявление показывается тем посетителям, которые именно сейчас ищут именно те услуги, которые предлагает рекламодатель. Так что отдача получена, и очень неплохая.

Ошарашенный рекламодатель берет калькулятор, делит сумму дохода на количество привлеченных посетителей (он еще не знает, что это называется «конверсия»), лезет в «Директ», смотрит текущую ставку «гарантированного показа», понимает, что по деньгам (оп-па!) все проходит, и… переходит во вторую стадию: обязательно-всегда-всегда-всегда быть в гарантированных показах! Тут-то деньги и летят на ветер.

Чтобы понять, как это происходит, рассмотрим модельные примеры. Допустим, каждый посетитель, привлеченный на сайт, приносит $10 дохода. Вопрос: сколько нужно платить за привлечение посетителей, чтобы это было выгодно?

Пример 1. Ставка $0.10/клик. Получаем одного посетителя в сутки. Выгода: 1х($10—$0.10) = $9.90/сутки.

Пример 2. Ставка $1/клик. Получаем десять посетителей в сутки. Выгода: 10х($10—$1) = $90/сутки. Уже лучше.

Пример 3. Ставка $5/клик. Получаем сто посетителей и выгоду: 100х($10—$5) = $500/сутки. Хорошие деньги!

Примерно так рассуждает рекламодатель, оставляя за кадром вопрос определения оптимальной ставки. Заметим, что на ставке $9.90 для получения выгоды $500/сутки нам нужно привлечь 5 тысяч посетителей. А их нет, поскольку нам нужны не просто посетители, а только те, кто именно сейчас ищет именно то… ну и так далее, см. предыдущий абзац.

Нарисуем график «Выгода, получаемая от одного клика / Ставка за клик» (напомню: конверсия у нас = $10). Получаем простую обратно пропорциональную зависимость: чем больше платим, тем меньше извлекаем прибыли (рис. 1).

Теперь второй график, чуть посложнее, «Кликов в сутки / Ставка за клик». Его смысл: количество полученных кликов (посетителей) растет вместе с ростом ставки, которую мы назначаем. Сначала кривая растет быстро, затем медленнее и наконец останавливается в точке «максимального охвата». В этой точке, как принято говорить, мы «выбрали всю аудиторию», и поднимать ставки дальше нет смысла (рис. 2).

Вопрос: в какой точке (на какой ставке) можно достигнуть максимальной выгоды? Если мы имеем два указанных графика, ответ найти просто: нужно перемножить приведенные функции, и мы получим третий график — «Выгода в сутки / Ставка за клик» (рис. 3).

Очевидно: ставка, на которой достигается максимальная выгода, находится заметно левее точки максимального охвата. Причем всегда. Кто не верит, пусть проверит на досуге. Причем разница может оказаться весьма существенной.

В нашем идеальном примере точка максимальной выгоды находится чуть выше ставки $4 и дает немалый выигрыш по сравнению с другими ставками (см. табл. 1).

Разумеется, все приведенные цифры придуманы автором и не имеют к реальной жизни никакого отношения. Давайте теперь выясним: насколько идеальная теория далека от грубой реальности.

Очевидно, для определения точки оптимума нужно построить кривую «Количество кликов от Ставки». И первое, что тут нужно понять: абстрактно такой кривой не существует. Ее вид определяется только стратегией покупки клика и имеет смысл только по отношению к этой стратегии.

В любой области рекламы (не только в Интернете) базовая схема расчетов такова: изначально фиксируется стратегия или совокупность стратегий покупки контактов с аудиторией. Далее замеряется, какие затраты какое количество контактов дают. Полученные данные упорядочиваются по возрастанию цены за контакт, и строится соответствующая кривая. Определение оптимальной точки становится простой технической задачкой.

Вернемся к примерам. Мы взялись продвигать некие услуги. Нашли доброго пенсионера, нацепили на него плакат и отправили гулять вокруг офиса… Сработало: пошли клиенты.

Что будет, если мы наймем десять пенсионеров? Сто? Тысячу? С увеличением количества прогуливающихся пенсионеров, растут расходы на их управление. На каждые десять пенсионеров понадобится контролер объема и качества прогулок, затем потребуются: учетчик, бухгалтер, разработчик маршрутов и пр. Если мы знаем, сколько контактов (встреча с прохожим) обеспечивает каждый пенсионер, мы сможем подсчитать и управленческие расходы на один полученный контакт.

Рост управленческих расходов — не единственный источник роста цены контакта. Внимание!

Выпускаем на улицу вторую тысячу пенсионеров.

Увы, приход клиентов в офис вдвое не поднялся. Почему? Потому, что пенсионеры гуляют в разных местах. Многолюдные центральные улицы, дающие высокое количество контактов, уже освоены. Вторая тысяча пенсионеров гуляет по спальным районам. Количество контактов там меньше, зарплата у пенсионеров та же, затраты на один контакт — выше.

К делу мы подходим серьезно, поэтому (с некоторой точностью) оцениваем число контактов, которые можно получить на каждой улице города, расписываем план освоения улиц в порядке убывания количества контактов, строим кривую «Количество контактов /Стоимость контакта», учитывающую эти данные и управленческие расходы, получаем оптимальную точку и определяем: какие улицы выгодно осваивать, какие нет. 548 пенсионеров из второй тысячи уволены, у дверей офиса собрался митинг…

Закроем окно, вернемся к расчетам. Кто подумал, что задача решена, тот неправ. Любую стратегию всегда можно усовершенствовать. Нашу — тем более. Большинство прохожих ходит по одним и тем же улицам. Ценность повторного контакта пенсионера с одним и тем же прохожим заметно ниже. Принимаем решение: на каждой улице пенсионер будет гулять один раз в три дня. Строим новую кривую, определяем новую оптимальную точку. Еще 765 пенсионеров уволено, митингующие готовятся к штурму…

Повторю то, с чего начал: вид кривой «Количество контактов / Цена контакта» определяется исключительно стратегией покупки контакта и имеет смысл только по отношению к этой стратегии. Смена или усовершенствование стратегии требует новых расчетов.

Это любимая реплика посетителей форума «Директ.Яндекса». Попробуем «просчитать Я», исходя из здравого смысла.

Предположим, нам нужно продвигать пластиковые окна. Идем на «Директ.Яндекс» и понимаем: нас тут не ждали. Конкурирующих рекламных объявлений — от тридцати до пятидесяти (и это на семь рекламных мест!); минимальная ставка, на которой можно попасть в гарантированные показы, в разное время суток колеблется между $6 и $12 (данные на начало апреля). Бюджет у нас маленький. Шеф в принципе отказывается понимать, как можно платить 12 долларов только за то, что один посетитель посмотрит на наш сайт. Аргумент «Если другие платят постоянно, значит это им выгодно» уничтожен анекдотом про то, что «На другой стороне улицы еще дороже». Дискуссия закрыта, уныло плетемся на рабочее место.

Зададимся вопросом: имеет ли смысл болтаться среди тех сорока четырех бедолаг, которые претендуют на последнее рекламное место в негарантированных показах? Если формулировать строго: как зависит количество показов «негарантированного» объявления от изменения ставки?

Начнем с простого. Можно не сомневаться: раз уж Яндекс взялся показать, пусть и негарантированно, сорок пять (включая наше) объявлений — он это сделает. Также можно с уверенностью предположить, что 100% показов будут неравномерно распределены между конкурентами. Поэтому еще раз переформулируем вопрос: от каких параметров зависит распределение негарантированных показов?

Первый параметр, очевидно, вытекает из сказанного: это количество «претендующих» объявлений. Чем больше у нас конкурентов, тем меньше нам достанется. А вот для того, чтобы «вычислить» остальные, нужно понять интересы Яндекса.

А там работают умные люди. Понятие максимальной выгоды им знакомо, значит, правило распределения показов должно быть нацелено на повышение суммарного дохода в единицу времени…