Всем привет.Сегодня мы с вами будем использовать excel, чтобы посмотреть результаты тестирования текстов, без использования UTM меток. Достаточно часто бывает, что кампании были размечены таким образом, что посмотреть какой из текстов показал лучшие результаты затруднительно. Например, при добавлении динамического параметра {ad_id} в utm_content будет подтягиваться уникальный номер объявления. При этом текст в этих объявлениях может быть одинаковый, а отличаться они будут только заголовком. Для того, чтобы оценить какой из текстов лучше мы будем использовать эксель, приступим.
1 шаг. Выгружаем кампанию в excel
Для начала выгрузим нашу кампанию из яндекс директ в excel файл, затем копируем столбцы ID объявлений и текст.
Шаг 2. Переносим данные в новый файл на чистую страницу
Дальше выделяем оба столбца и нажимаем "ctrl+t" для того, чтобы создать таблицу (в дальнейшем нам будет удобнее работать именно с таким форматом).Теперь возвращаемся в яндекс директ, переходим на вкладку статистика этой же кампании в мастер отчетов.
Шаг 3. Выбираем нужные для анализа параметры
В данном примере я буду анализировать CTR. Выбираем необходимые параметры которые хотим проанализировать из правой колонки и обязательно выбираем “№ объявления” из левой колонки.
Шаг 4. Выгружаем данные в эксель файл
Выбираем расширение .xls или .xlsx, затем нам нужно скопировать данные в уже подготовленный файл с текстами и номерами объявления, только для удобства перенесем данные на чистый лист (первые 4 строчки не берём).
Шаг 5. Приводим таблицу номера объявлений - тексты и таблицу показы - клики к удобному виду
В выгрузке номера объявлений начинаются с “M-”, заменим это значение на пустоту с помощью функции “поиск и замена”(ctrl+h), затем опять формируем таблицу (ctrl+t).В итоге мы получили файл с двумя таблицами на разных листах. В первой таблице у нас номера объявлений и тексты, во второй таблице у нас показы и клики (из которых мы будем считать CTR).
Шаг 6. Расчет с помощью функции ВПР
Для расчета нам понадобится функция ВПР, которая обладает 4мя аргументами.В первом аргументе мы указываем искомое значение, в нашем случае это id объявления, по которому мы будем находить пересечения. Дальше мы указываем название таблицы и номер столбца этой таблицы из которого нам нужно подтягивать значение. Последний аргумент указываем “ЛОЖЬ”, если хотим брать точные значения и “ИСТИНА”, если хотим округлять. В нашем случае формула будет выглядеть вот таким образом:=ВПР([@[№ Объявления]];Таблица3;2;ЛОЖЬ)В результаты мы получили вот такую таблицу:Есть небольшое количество ошибок, которые получились из-за объявлений, которые находятся в архиве и не выгрузились в файл.
Шаг 7. Приводим полученные данные к логичному виду
Теперь нам просто нужно сформировать сводную таблицу, для того, чтобы свести все эти данные к удобному виду. Переходим на вкладку “Вставка” нажимаем на кнопку “сводная таблица” и в диалоговом окне нажимаем “ок” для создания таблицы на новом листе.
Шаг 8. Переносим значения в нужные окошки
После создания сводной таблицы нам нужно перенести значения в нужные окошки. “Текст” переносим в “название строк”, а “клики” и “показы” в значения (автоматически данные будут суммироваться).Осталось совсем немного.
Шаг 9. Выбираем поле для получения CTR
Теперь нам нужно добавить вычисляемое поле, чтобы получить CTR. Мы не подтягивали CTR из статистики т.к. при создании сводной таблицы мы бы не смогли корректно отобразить его. Для создания вычисляемого параметра переходим на вкладку “параметры” и нажимаем на кнопку “поля, элементы и наборы”.
Шаг 10. Прописываем формулу и получаем результат
В диалоговом окне даем название вычисляемому полю и прописываем формулу, по которой оно будет считаться.Получаем долгожданный результат:Как вы уже поняли таким образом можно анализировать не только CTR текстов, но и многое другое. На этом на сегодня всё, всем спасибо за внимание.Провести Аудит!
Подпишись и следи за выходом новых статей в нашем монстрограмме
Этот веб-сайт использует файлы cookie, чтобы улучшить вашу работу во время навигации по веб-сайту. Из них файлы cookie, которые классифицируются как необходимые, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти файлы cookie будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.
Необходимые файлы cookie абсолютно необходимы для правильной работы веб-сайта. Эти файлы cookie анонимно обеспечивают основные функции и функции безопасности веб-сайта.
Cookie
Duration
Description
cookielawinfo-checkbox-analytics
11 months
Этот файл cookie устанавливается подключаемым модулем GDPR Cookie Consent. Файл cookie используется для хранения согласия пользователя на использование файлов cookie в категории «Аналитика».
cookielawinfo-checkbox-functional
11 months
Cookie-файл устанавливается в соответствии с GDPR, чтобы записать согласие пользователя на использование cookie-файлов в категории «Функциональные».
cookielawinfo-checkbox-necessary
11 months
Этот файл cookie устанавливается подключаемым модулем GDPR Cookie Consent. Файлы cookie используются для хранения согласия пользователя на файлы cookie в категории «Необходимые».
cookielawinfo-checkbox-others
11 months
Этот файл cookie устанавливается подключаемым модулем GDPR Cookie Consent. Файл cookie используется для хранения согласия пользователя на использование файлов cookie в категории «Другое».
cookielawinfo-checkbox-performance
11 months
Этот файл cookie устанавливается подключаемым модулем GDPR Cookie Consent. Файл cookie используется для хранения согласия пользователя на использование файлов cookie в категории «Производительность».
viewed_cookie_policy
11 months
Файл cookie устанавливается подключаемым модулем GDPR Cookie Consent и используется для хранения информации о том, согласился ли пользователь на использование файлов cookie. Он не хранит никаких личных данных.
Функциональные файлы cookie помогают выполнять определенные функции, такие как совместное использование содержимого веб-сайта в социальных сетях, сбор отзывов и другие сторонние функции.
Файлы cookie производительности используются для понимания и анализа ключевых показателей производительности веб-сайта, что помогает улучшить пользовательский интерфейс для посетителей.
Аналитические файлы cookie используются для понимания того, как посетители взаимодействуют с веб-сайтом. Эти файлы cookie помогают предоставить информацию о таких показателях, как количество посетителей, показатель отказов, источник трафика и т.д.
Рекламные файлы cookie используются для предоставления посетителям релевантной рекламы и маркетинговых кампаний. Эти файлы cookie отслеживают посетителей на веб-сайтах и собирают информацию для предоставления персонализированной рекламы.
28.03.2018 
5 246 
Всем привет.
Сегодня мы с вами будем использовать excel, чтобы посмотреть результаты тестирования текстов, без использования UTM меток.
Достаточно часто бывает, что кампании были размечены таким образом, что посмотреть какой из текстов показал лучшие результаты затруднительно. Например, при добавлении динамического параметра {ad_id} в utm_content будет подтягиваться уникальный номер объявления. При этом текст в этих объявлениях может быть одинаковый, а отличаться они будут только заголовком. Для того, чтобы оценить какой из текстов лучше мы будем использовать эксель, приступим.
Теперь возвращаемся в яндекс директ, переходим на вкладку статистика этой же кампании в мастер отчетов.
В итоге мы получили файл с двумя таблицами на разных листах. В первой таблице у нас номера объявлений и тексты, во второй таблице у нас показы и клики (из которых мы будем считать CTR).
В первом аргументе мы указываем искомое значение, в нашем случае это id объявления, по которому мы будем находить пересечения. Дальше мы указываем название таблицы и номер столбца этой таблицы из которого нам нужно подтягивать значение. Последний аргумент указываем “ЛОЖЬ”, если хотим брать точные значения и “ИСТИНА”, если хотим округлять. В нашем случае формула будет выглядеть вот таким образом:
=ВПР([@[№ Объявления]];Таблица3;2;ЛОЖЬ)
В результаты мы получили вот такую таблицу:
Есть небольшое количество ошибок, которые получились из-за объявлений, которые находятся в архиве и не выгрузились в файл.
Осталось совсем немного.
Получаем долгожданный результат:
Как вы уже поняли таким образом можно анализировать не только CTR текстов, но и многое другое. На этом на сегодня всё, всем спасибо за внимание.
Провести Аудит!
Подпишись и следи за выходом новых статей в нашем монстрограмме
Комментарии