Анализ эффективности рекламных кампаний в Интернете — это достаточно сложный комплекс мероприятий, состоящий из различных методик. Вместе с тем, анализ рекламы можно также использовать как инструмент оптимизации рекламируемого веб-сайта.

В настоящее время методики оценки Интернет-рекламы динамически изменяются. Для того чтобы определить реальную эффективность рекламы, уже недостаточно знать, сколько посетителей пришло на сайт после проведения рекламной кампании, с каких рекламных площадок они пришли, и насколько в результате увеличился объем продаж. Эти данные не позволят понять, что необходимо изменить для увеличения эффективности рекламной кампании — методы ее проведения или само рекламное объявление. Таким образом, возникает объективная необходимость усложнения инструментов анализа Интернет-рекламы. По нашему мнению, одним из таких инструментов должны стать сервисы веб-аналитики, которые смогут собрать данные о непосредственном взаимодействии Интернет-пользователей с рекламным объявлением.

Специалисты проекта веб-аналитики SpyBOX считают, что анализ онлайн-рекламы должен состоять из двух взаимосвязанных этапов. Рассмотрим их подробнее. Первый этап — это анализ статистических данных, собираемым сервисом веб-аналитики, о посетителях веб-сайтов, где размещена реклама. К наиболее информативным из них можно отнести: ІР-адрес посетителя, соотношение количества показов рекламы и количество кликов на нее, время, проведенное посетителем на веб-сайте, до того, как он осуществил клик на рекламу, процент скроллинга веб-страницы с размещенной рекламой. Каждый из этих показателей чрезвычайно важен для оценки эффективности Интернет-рекламы.

Допустим, если вы замечаете, что с одного и того же ІР-адреса осуществляется аномально высокое количество кликов на рекламу, то вполне возможно, что происходит ее скликивание с целью истощения бюджета рекламодателя. Показатель СTR (соотношение количества показов рекламы и количество кликов на нее) — фактически демонстрирует степень восприимчивости и привлекательности рекламного объявления для Интернет-пользователя. Общее время, проведенное посетителем на веб-странице с рекламным объявлением, — имеет двоякую трактовку. Если посетитель долго находится на странице, просматривая ее, но не кликая на рекламу, то, может быть она ему неинтересна. В то же время, посетитель может открыть веб-страницу в браузере, но непосредственно не находиться на ней, просматривая в это время другой сайт. Сервис будет считать общее время с начала открытия веб-страницы, а посетителя на ней реально нет. И, наконец, процент скроллинга — показывает степень вертикальной прокрутки веб-страницы посетителем сайта. Т.е. если реклама размещена в нижней части веб-страницы, и посетитель может не видеть ее из-за того, что не прокручивает страницу. Соответственно, функция «процент скроллинга» показывает, осуществлял ли посетитель прокрутку веб-страницы.

Второй этап анализа рекламы — это отслеживание процесса взаимодействия пользователя непосредственно с рекламным сообщением. Два базовых инструмента, которые используются для этого — видеозапись движения мышки и тепловые карты внимания, что позволит увидеть все действия пользователя на веб-сайте, где размещена реклама (наводил ли он на нее курсор мышки, куда кликал, как прокручивал страницу и т.д.). Естественно, можно увидеть, с какими элементами веб-сайта посетитель взаимодействовал, прежде чем увидел рекламное сообщение. На какие элементы рекламного баннера он кликает. А уже после того, как посетитель перешел по рекламной ссылке на рекламируемый веб-сайт, можно отследить все его действия уже непосредственно на веб-ресурсе.

Более того, как показывает практика, данные, полученные в ходе анализа Интернет-рекламы, можно использовать для оптимизации рекламируемого веб-сайта. К примеру, оценить, насколько рекламируемый сайт является привлекательным для посетителей, можно с помощью данных о глубине просмотра веб-сайта посетителями, пришедшими на него по рекламной ссылке. Если посетитель, сразу после прихода на сайт по ссылке, уходит с него, то есть вероятность, что он занимается мошенническими кликами. А вот количество просмотренных страниц — это уже позитивный сигнал. Кроме того, стоит обратить внимание на схему перемещений посетителей по страницам сайта: какие страницы вызывают у них больший интерес, а какие — меньший. Исходя из этого, можно внести коррективы в содержание тех или иных страниц. Например, некоторые Интернет-магазины размещают на всех страницах сайта контактные телефоны. Во многих случаях это увеличивает конверсию, поскольку пользователю в некоторых случаях проще позвонить, чем кликать по кнопкам и ждать результата.

Как показывает практика, анализ посещаемости веб-страниц может дать богатую пищу для размышлений. Ведь повышенная заинтересованность посетителем конкретной страницей (страница заказа товара, страница обратной связи, страница схемы проезда до офиса компании) является характеристикой самого посетителя и говорит о том, станет ли он клиентом.

Методы анализа рекламных кампаний продолжают совершенствоваться. Современные сервисы веб-аналитики еще не в полной мере апробированы в этой сфере деятельности. Однако на сегодняшний день именно веб-аналитика способна предоставить максимально точную и детализированную информацию, позволяющую оценить эффективность Интернет-рекламы.