Как с помощью всего одной гипотезы и экспериментов в Яндекс.Директ увеличить конверсию в подписку в чат-бота в три раза — до 4,1%. Статья окажется полезной для маркетологов и владельцев чат-ботов, которые хотят получить больше подписчиков за те же деньги.

Чат-бот это не мобильная игра на андройд и даже не паблик в социальной сети. Боты универсальны, они научились выполнять множество разных задач на любой вкус: от консультирования и напоминания, до поиска информации и агрегирования данных и это лишь малая часть возможностей.

За несколько лет чат-боты превратилась из модной игрушки в мощный инструмент бизнеса. И чтобы этот инструмент начал приносить отдачу, нужно понять какие задачи призван решать бот, в том числе определить и маркетинговые задачи:

  1. Расширение охвата целевой аудитории в сторону малого бизнеса;
  2. Получение дополнительного касания с брендом;
  3. Использование бота в качестве предваряющего (промежуточного) продукта на пути к более сложным и дорогим B2B-решениям;
  4. Извлечение прибыли по модели SaaS-платформ за счет ежемесячных подписок на платные тарифы с расширенным функционалом.

Однако, сам о себе бот не расскажет. Развитием и продвижением нужно заниматься. Проблем перед запуском маркетинговых активностей видели две.

  1. Низкое проникновения Телеграма в России — всего 11 млн человек, что втрое меньше, чем WhatsApp (31,6 млн) и вдвое, чем Viber (21,1 млн). Ядро аудитории аккумулируется в Москве (~36%). Решили на старте запускать активности только на Москву и МО.
  2. Отсутствие доверия к боту. Пользователь не имеет достаточно информации о возможностях и функциях бота, чтобы быстро среагировать на рекламный месседж и принять решение о подключение к боту.

На первом шаге важно понять экономику бота — получить данные о стоимости клика и узнать цену привлечения подписчика. Это позволит построить маркетинговую воронку для каждого этапа: от верха воронки, где видим объём показов и кликов, до конверсии — в подписчика, а потом и в клиента.

На первом шаге запустили рекламную кампанию в сетях в Директе на Москву и область. Причем трафик шел не на приложение Телеграм напрямую, а на специально подготовленную посадочную страницу с информацией о возможностях и функциях чат-бота, а также таблицей тарифов и контактами разработчика.

Воронка спустя два месяца сложилась так.

Результат Digital-воронки

Стоимость привлечения юзера оказалась высокой — 426 рублей за пользователя, конверсия в подписку — 1,62%. Дороговато. Экономика не билась, так как цена привлечения получилась дороже, чем планировали на старте.

Стали думать, как улучшить конверсию не увеличивая рекламный бюджет. Решили подготовить аналогичную кампанию, но вести пользователей не на страницу сайта с информацией о чат-боте, а напрямую в бота, указав прямую ссылку на телеграм https://t.me/bot, минуя сайт.

Уверенности, что идея хорошая и сработает не было. Предполагали, что у посетителя перешедшего с баннера напрямую в бота не сформировано доверие, он не владеет информацией о возможностях бота — фактор, который способен негативно повлиять на конверсию.

Решили не заниматься мозговым мазохизмом, а проверить гипотезу — запустить эксперимент в Яндекс.Аудиториях: подготовили две рекламные кампании и разделили трафик поровну — 50% аудитории как и раньше направлять на лендинг, другая половина пользователей — напрямую в бота.

За четыре недели, с момента запуска кампаний в формате A/B-теста, получили 5488 кликов. Конверсия в подписчика улучшилась почти втрое — до 4,1%, а CPL снизился с 426 рублей до 131 рубля. Если говорить в штуках, то через лендинг получили 41 нового подписчика, а напрямую в бота — 104.

Итоги АБ тестирования

Ниже видим, что второй вариант — трафик в бота сработал лучше. Рекламная кампания на лендинг хоть и принесла больше переходов, но конвертировались лучше пользователи по прямой ссылке, чем через сайт.

Результаты эксперимента

Кампании запустили одновременно, чтобы получить более точные данные по эффективности. Уже через семь дней кампания с редиректом начала показывать конверсию на 1,5% лучше, чем на лендинг.

От результатов перейдем к практическому блоку и научимся запускать эксперименты в Директе. Чтобы запустить эксперимент его нужно создать в Яндекс.Аудиториях.

  1. Переходим в Аудитории Яндекса, авторизируемся под рекламным аккаунтом и находим вкладку Эксперименты.
  2. Нажимаем желтую кнопку Создать эксперимент.
  3. Указываем название эксперимента и номер счетчика Метрики, чтобы собиралась статистика.
  4. В блоке Сегменты разделяем трафик — задаем название для двух сегментов и указываем долю — самый оптимальное значение 50/50. Это значит, что трафик будет распределяться между кампания поровну.

Создание нового эксперимента в Аудиториях

В блоке Сегменты можно задать сразу несколько сегментов для тестирования — для этого используйте кнопку Добавить сегмент.

Создание экспериментальных кампании в Директе

После настройки эксперимента, переходим в Яндекс.Директ и создаем две новые кампании и указываем для них аналогичные настройки — отличаться будет только настройки, которые мы тестируем.

Например, если хотите протестировать разные стратегия, то создайте аналогичные кампании, но стратегии в настройках укажите разные.

В нашем примере в первой кампании покажем рекламу с ссылкой в объявлении на лендинг, во второй кампании — ведем пользователей из объявлений напрямую в мессенджер телеграм на бота.

Если до начала эксперимента кампания уже была создана, то ее можно скопировать — сделать две копии. При этом основная рекламная кампания должна быть обязательно остановлена.

Важно чтобы экспериментальные кампании, были запущены вместе, не имея при этом уже накопленной статистики. Так по завершению эксперимента получим более точные данные для анализа и конечных выводов по эксперименту.

Ниже небольшой чек-лист, который поможет вам запустить кампании для эксперимента правильно.

  1. Запускайте экспериментальные кампании строго одновременно;
  2. В один момент времени тестируем только оду гипотезу;
  3. Анализируйте результаты только за один и тот же период;
  4. Не делайте поспешных выводов — дайте данным настояться, подкопите статистику;
  5. Для анализа используйте готовы калькуляторы тестирования А/Б-тестов.

Очень подробно про настройку экспериментов с кампаниями уже рассказано коллегами из Яндекс. Если что-то оказалось непонятным, то почитайте подробную официальную справку.

Сравнили результаты тестирования и определи какая РК показала лучший результат с помощью калькулятора достоверности A/B-тестирования от Mindbox.

Также можно воспользоваться аналогичным калькулятором достоверности аб-тестирования от Яндекса. Возможности сравнения у двух инструментов очень схожи, однако Яндекс дает больше информации относительно рекламных кампаний, а также позволяет выгрузить результаты в Excel.

Результаты проводимого эксперимента можно также посмотреть в Яндекс.Метрике в отчете Эксперименты, который появиться у вас в аккаунте после настройки и запуска первого эксперимента. Нажмите кнопку Режим сравнения и выберите контрольную группу.

Получить статистику по расходам можно в Мастере отчетов Яндекс.Директа. Просто выберете столбец Расход всего (руб.). Затем добавьте условие фильтрации Эксперименты и выберите нужный.

Вопрос для отдельной и большой статьи, но некоторых моментов мы коснемся.

С аналитикой в боте все очень плохо. Без костылей на Python у вас ничего не получится собрать: невозможно передать никакие get-параметры и сформировать отчёт по каналам и кампаниям. Все что можно сделать быстро — расширить ссылку на бота с дополнительным параметром.

Каждый бот имеет ссылку, которая открывает чат в телеграмме — telegram.me<bot>. К этой ссылке можно добавить параметр start и указать в нем источник перехода. Когда в приложение пользователь нажмет на кнопку «start», бот получит сообщение /start c уникальным дополнительным параметром. Пример ссылки: https://telegram.me/bot?start=source.

Такая конструкция лишь позволит понять источник откуда пришел пользователь, но провалиться в данные на уровень ниже не получится.

Для кампании на лендинг использовали ссылку с параметром source_rsya_bot_msk_a, для кампании в бота ссылка source_rsya_bot_msk_b. Далее выгружали аналитику в CSV документов и настраивали фильтрацию по источнику.

Доступных вариантов сбора более глубоких данных (кампании, объявления, ключевого слова), мне пока не известно. Если знаете как передать в бота напрямую UTM-параметры, то сообщите, будет интересно и полезно узнать.

Результаты тестирования значительно превысили наши ожидания.

Мы поменяли логику направления пользователей — сменили посадочную страницу и направляли пользователей сразу в бота, конверсия изменилась с исходных 1,6% до 4,1%, а цена подписчика снизилась до 131 рубля. Для бизнеса это существенные изменения, особенно когда речь идет о больших трафиках и бюджетах на рекламу.

Советую не лениться и стараться максимально быстро и в короткие сроки проверять идеи на практике. Используйте готовые инструменты и проводите простые тестирования. Главное — накопить осязаемую статистику, чтобы сделать максимально точные выводы.

Надеюсь, что кейс оказался полезным. Мне будет приятно, если вы поделитесь ссылкой с коллегами или разместите информацию на своих ресурсах. Также пишите комментарии и делитесь своим опытом ниже. Уверен, что читателям будет полезно.

Как всегда, если вы обнаружите ошибку или у вас есть предложение, просто пишите на info@konstantinbulgakov.com.

  1. Обучающее видео по созданию экспериментов в Директе.
  2. Чек-лист по настройке экспериментов в Яндекс.Директ.
  3. Статистические калькуляторы для планирования и анализа.
  4. Калькулятор достоверности A/B-тестирования от Mindbox.ru.
  5. Калькулятор достоверности A/B тестирования от Яндекс.
Изучил переходы по письмам за 2020 год и склеил клики в единую тепловую карту, чтобы лучше понимать как разные элементы в шаблоне письма влияют на Click rate рассылок.

Пандемия изменила жизнь и работу рядового интернет-маркетолога — по проектам приостановили платные активности, отказались почти полностью от контекстной рекламы. Бюджеты, которые раньше охотно выделялись на платное продвижение, сильно сократились.

С апреля 2020-года внимание многих агентств и департаментов маркетинга сместилось в сторону бесплатного привлечения или частично бесплатных способов привлечения трафика. В начале года никто не мог и предположить, что главными трендами вновь станут директ-маркетинг и email-рассылки.

Я решил провести небольшое исследование кликабельности разных элементов шаблона письма — собрал данные переходов по всем рассылкам за год и склеил клики в единую карту, чтобы понимать по каким элементам пользователи охотнее кликали в наших рассылках.

Задача простая: разобраться какие элементы в письмах оказались наиболее кликабельными и какие резервы по улучшению показателя кликабельности email-рассылок еще возможны. Результатами делюсь в формате статьи, так как анализируемые элементы и блоки используются практически во всех коммерческих рассылках.

Макет письма рассылки

За 2020 год по одному из коммерческих проектов в сложной B2B-тематике провели 29 рассылок. Было отправлено 98639 писем. Мы обратились к статистике по всем рассылкам. Основные вопросы, которые задавали перед началом сбора данных:

  1. Какие элементы письма оказались наиболее эффективными, а на какие блоки пользователи не обращали внимание;
  2. Что можно изменить в шаблонах письма, чтобы улучшить эффективность переходов на наши посадочные страницы.

Мы разобрали шаблон на пять залинкованных элементов и провели анализ эффективности каждого элемента в зависимость от экрана видимости. Так выглядит шаблон письма рассылки.

Макет письма рассылки

Цифрами на макете обозначены элементы: (1) Логотип; (2) Текстовая ссылка; (3) Кнопка; (4) Изображение; (5) Описание продукта.

Пунктирная линия в макете графически разделяет шаблон письма на три зоны внимания — первый, второй и третий экраны видимости. В первый экран видимости попадают: логотип компании, релевантный теме письма заголовок и текстовый блок с основным оффером и ссылкой.

Во второй экран попадает кнопка с призывом и первый из трех продуктов рекомендательного блока. В третьем экране — оставшиеся два рекомендованных продукта.

Предлагайте выбор пользователям — одни читатели лучше реагируют на ссылки в тексте, другая часть внимательно ищут глазами заметную кнопку с призывом.

Визуализируем взаимодействия с элементами

Ниже агрегируем статистику по всем письмам и представим распределение кликов в формате тепловой карты. Карта отображает клики по кликабельным элементам письма. При этом можно увидеть не только взаимодействие посетителей с кнопкой или текстовой ссылкой, но и посмотреть как взаимодействуют читатели с блоком рекомендованных продуктов.

Клики на карте подсвечиваются разными цветами в зависимости от их частоты. Числа указывают процент распределения количества кликов по ссылкам в письме.

Тепловая карта кликов элементов письма рассылки

Теплые цвета на карте соответствуют частым кликам, холодные — редким. Чем теплее фон, которым закрашен элемент, тем больше на него кликают подписчики. И наоборот — холодный цвет, показывает редкое взаимодействие с ссылкой.

Сравниваем эффективность элементов

Представим распределение кликов по элементам с данных тепловой карта в формате диаграммы. Видим, что хорошо работает ссылка с основным предложением в текстовом блоке письма — четверть пользователей совершили переход по текстовой ссылке (23,9%). Почти треть (28,7%) кликов пришлось с яркой и заметной кнопки. Логотип в шапке письма подписчики практически не замечали — менее 2% кликов.

Распределение кликов по элементам письма рассылки

Удивила статистика по блоку с продуктами, который располагается во втором и третьем экране письма — почти 46% кликов. Здесь лучше отработали текстовые ссылки в описании продуктов (40,4%), чем изображения (5,4%).

Ниже на диаграмме представим распределение кликов по экранам видимости. Это поможет лучше понять как скроллинг письма пользователем влияет на клики по элементам.

Распределение кликов по зонам внимания

Выяснилось, что более половины кликов (50,3%) совершаются во втором экране письма. На долю же первого экрана приходится только четверть кликов (25,5%). Это объясняется тем, что в первый экран попадают заголовок письма, блок с логотипом и прехедером, а также только один оффер в текстовом блоке. На долю элементов которые располагаются ниже второго экрана приходится еще четверть всех переходов — 24,2%.

Пользователи скроллят и читают текст письма — это объясняется 2/3 кликов с элементов ниже первого экрана, а также 46% переходов из блока с рекомендациями.

Если учитывать, что первый экран предсказуемо самая читаемая часть, то использование конверсионных элементов — кнопок, текстовых ссылок и врезок очевидно. С другой стороны — 74,5% кликов приходится на элементы ниже второго экрана, что говорит о том, что пользователи скроллят и читают письма, а не удосуживаются лишь чтением заголовка и первого абзаца.

Выводы

Напрашиваются следующие:

  1. Да, пользователи скроллят и читают информацию в письмах — это объясняется 2/3 кликов с элементов ниже первого экрана, а также 46% переходов из блока с рекомендованными продуктами, которые не относятся напрямую к теме и контексту рассылки.
  2. Пользователям нужно предлагать максимально разнообразные форматы ссылок: используйте текстовые ссылки, добавляйте кнопки, линкуйте картинки и используйте призывы в описании — одна половина читателей легче воспринимает текстовые ссылки, вторая ищет кнопку и использует для перехода ее.
  3. Все самое важное попробуйте сказать в первом экране, если есть возможность поставить ссылку во вступительном тексте (лиде) — ставьте!
  4. Кнопка все же эффективнее других элементов, но не значительно. Даже если кнопка расположена во втором экране — она забирает на себя треть кликов.
  5. Обязательно используйте текстовую ссылку в первом экране письма во вступительном абзаце. Хорошо бы протестировать — попробовать поднять кнопку в первый экран письма и сравнить результаты с переходами по текстовым ссылкам.
  6. Не растягивайте текст с предложением в первом экране. Старайтесь быстро и по существу, с явным глаголом подвести читателя к целевому действию.
  7. Картинки продуктов в рекомендательном блоке используют мало. Все переходы приходятся на заголовок и ссылку в описание продукта.
  8. Логотип в шапке письма почти никто не использует. Тем не менее, отказаться от него плохая идея. Логотип — дополнительное касание с брендом, а также возможность перевести заинтересованную часть аудитории на главную страницу сайта или на страницу с элементами позиционирования вашего бренда.

А какие инсайты родились у вас? Напишите в комментариях, дополним текущий список.

Полезные материалы

  1. Исследование основных тенденций электронной почты за 2020 год от западного агентства Litmus;
  2. Мир после Covid-19: 5 трендов потребления — исследование Nielsen.
  3. Мировые маркетинговые тренды 2021 года: расстановка приоритетов — исследование от «Делойт».
Онлайн-чатом на сайте уже никого не увидишь. Виджет консультанта используют коммерческие проекты последние 10 лет. При правильной настройке это мощный инструмент лидогенерации не только платного трафика, но и информационного. В этой статье поговорим про использование онлайн-чата для инфотрафика.

Рассмотрим работу с активными приглашениями онлайн-чата: как активные приглашения помогут конвертировать информационный трафик в лиды, а также как адаптировать «всплывашку» под интересы аудитории.

Но для начала затронем базовые вещи и поговорим про особенности информационного типа трафика.

В чем отличие информационного трафика от коммерческого

Информационный трафик конвертируется хуже, чем коммерческий. Пользователь только осознает наличие проблемы, а потребность приобретать продукт или заказывать услугу пока не сформирована.

На этапе осознания проблемы пользователь долго читает статьи, анализирует информацию, сравнивать подходы. Касаний через информационный контент до покупки много — главное не упустить момент и вовремя предложить посетителю решение, тем самым продвинув его по воронке формирования потребности.

Этапы формирования потребности: Стадия осознания проблемы

Давайте на примере. Перед нами руководитель финансового подразделения. Он оценил необходимость автоматизации работы внутри отдела и набирает запрос в поиске: «Как автоматизировать финансовую работу в отделе». О покупке программ или внедрении сложной ERP системы говорить еще рано. Пользователь хочет узнать про решения и подходы к ведению финансовой работы.

Если посетитель попал к нам с «проблемой», то наша задача предложить решение этой проблемы и попробовать перевести пользователя на коммерческую страницу с описанием функций и возможностей продукта, который закрывает потребность посетителя.

Как работает механика перевода трафика со статей на продуктовые страницы?

Придерживайтесь простого правила — описание в статье, с которой переводите пользователя на продукт должно соответствовать возможностям продукта, или говоря профессиональным языком — статья должна быть релевантна продукту.

Попробуем еще упростить — если статья про анализ и расчет денежных потоков, то и переводить аудиторию нужно на лендинг с программой для учета движения денежных средств. Чтобы стало совсем понятно, посмотрим на структуру ниже.

Механика перевода информационного трафика

Суть в том, что похожие по содержанию и идеям страницы блога нужно сгруппировать и определить для каждой группы свой коммерческий продукт, на который и будем «садить» пользователей.

Как подготовить реестр статей

Для автоматизации подготовки реестра информационных страниц выгрузим список URL-адресов программой Screaming Frog. Время подготовки списка зависит от количества страниц на проекте, но как правило это время не превышает 3-5 минут.

Экспортируем полученный список в Excel-файл и отфильтруйте столбец с URL-адресами по общей маске, которая соответствует статьям блога, в моем примере все статьи имеют общую директорию /blog/.

Теперь кластеризируем материалы по типу схожести интента с коммерческими продуктами в Excel. Сделать это можно вручную — разобрать все URL по группам или с помощью фильтрации профильных вхождений.

Собираем материалы в один список и напротив каждой группы добавляем продукт, который соответствует статьям. Можно проставлять ссылки на коммерческую страницу с продуктом и добавить текст активного приглашения.

Реестр статей и продуктов в Excel

Такой метод позволяет собрать статьи и сгруппировать их по тематичности. Далее настроим для каждой группы уникальное срабатывание активного приглашения, что позволит переводить трафик на страницу с продуктом.

Какой онлайн-консультант выбрать для сайта

Разберем работу с активными приглашениями на примере JivoSite. Последние 5 лет на всех проектах использую именно его. Причин главных две:

  1. Гибкая настройка и широкие возможности — можно учитывать более 17 критериев настройки вывода активного приглашения.
  2. Вписывается в стек используемых технологий и имеет прямую интеграцию с системой аналитики Roistat, что позволяет оценить эффективность каждого источника обращений с сайта.

«Открытые линии» от Битрикс24 не научились передавать события в сторонние системы, что сильно снижает качество сбора аналитики по источникам и способам поступления лидов.

Условия срабатывания активных приглашений

Помимо стандартных условий срабатывания виджета: время на сайте, время от последнего визита и URL-текущей страницы, можно выводить персонализированное приглашение с учетом города, страны, времени суток, дня недели или даже глубины прокрутки страницы.

В формате таблицы приведу рекомендации по использованию каждого типа приглашений.

Триггер срабатывания приглашения Оптимальный алгоритм срабатывания Применение
Город посетителя Задает город посетителя, а также ложное или верное соответствие для него Акции и предложения для жителей конкретных городов
Страна посетителя Задает страну посетителя, а также ложное или верное соответствие для неё Предложения для жителей конкретной страны, на локальном языке
Час дня Срабатывает исходя от времени суток Приветствие от времени дня, а также CTA в конверсионные часы
Заголовок текущей страницы Определяет соответствие заголовку страницу из тега title Персонализация приглашения под продукт или услугу
URL текущей страницы Определяет соответствие текущему URL страницу Персонализация приглашения под продукт или услугу
Количество просмотренных страниц Задает количество страниц, которые человек должен посмотреть, как сработает автоматическое действие Индикатор, что пользователь ищет информацию или заинтересован услугой, следует дожимать призывом
Время на странице Время, которое человек должен провести на странице прежде, чем сработает автоматическое действие Предложение на сегмент, который долго изучает информацию о продукте
Время на сайте Время, которое человек должен провести на любых страницах сайта прежде, чем сработает автоматическое действие Настраиваем приглашение на наиболее вовлеченную аудиторию
Время от закрытия окна Jivo Устанавливает время до следующего активного действия, если человек закрыл чат по крестику, либо нажал «отменить» Пользователь пробыл 3 минут на сайте, то можно еще раз предложить помощь консультанта
Время от первого сообщения посетителя Задает время появления сообщения в чате, если оператор не принял диалог Напоминание с призывов написать консультанту дополнительный вопрос
Время от последнего активного приглашения Предотвращает «всплывание» окна чата, когда посетитель не нажимает на крестик или «отменить», а просто переходит по страницам сайта Дополнительная защита посетителей от «раздражения»
Количество визитов Позволяет пригласить в чат посетителя, когда он в первый раз на сайте, а при последующих визитах больше не беспокоить Дополнительная защита посетителей от «раздражения»
Положение прокрутки страницы Действие сработает, когда пользователь пролистал, например, полстраницы — значение задается в процентах Можно задать появления при просмотре пользователя блока с тарифами на странице
Указатель мыши пересек верхнюю границу окна Условие, которое выполняется в момент, когда курсор покидает страницу и попадает в зону с закладками, адресной строкой и вкладками Ловит посетителей, которые хотят покинуть страницу — закрыть или перейти на другую вкладку

Для настройки несложного сценария достаточно взять на вооружение несколько триггеров: показывать форму с приглашением для посетителей которые находятся в определенном разделе блога и пробыли на сайте более 30 секунд.

Готовим сценарий автоматического действия

Настроим первое активное приглашение на статьях блога про ЭДО с предложением перейти по ссылке на продуктовый лендинг и познакомиться с возможностями продукта. Использовать можно такое приглашение: Здравствуйте! Попробуйте решение для электронного документооборота https://example.ru/edo.

Пример работы активного приглашения в виджете Живосайта

Ссылка выполняет ключевую роль — в след за призывом мы переводим посетителя с информационной страницы на основной продукт. Рекомендую сделать оффер максимально коротким и не забудьте сократить ссылку на страницу, чтобы по возможности не растягивать размер текста в окне.

Для создания короткой ссылки можно использовать сервис bitly.com, который сформирует короткий URL + откроет статистику по переходам. Или создайте пустую страницу с коротким URL и настройте 301-редирект на основной адрес продуктовой страницы.

Перейдем в личный кабинет администратора на JivoSite и во вкладке Управление откроем Каналы связи и выберем Настройки.

Настройки канала связи в Живосайте

Из списка выберем пункт меню Автоматические действия, где создадим новое активное приглашение и укажем логику срабатывания.

Установим такой сценарий:

  1. URL текущей страницы — укажем общую часть URL для страниц одного типа, например URL содержит /edo/. Такая настройка активирует приглашение в статьях про электронный документооборот.
  2. Время на сайте — укажем время через которое должно сработать приглашение. Будем показывать окно пользователям, который провели 30 и более секунд на сайте (все индивидуально, для вашего бизнеса может работать другое время).
  3. Время от последнего активного приглашения — если окно с активным приглашением уже показывалось, то следующее покажем только через 180 секунд, чтобы не вызвать раздражение.

Должно получится примерно так, проверяем.

Настройка активных приглашений

Если перевести на человеческий язык, то получится — на страницах в категории example.ru/edo/ сработает активное приглашение для посетителя, который провел на сайте 30 секунд и более и если он закроет окно чата, то напомним о себе только через 3 минуты, не раньше.

Можно использовать и другие дополнительные условия — если для некоторых регионов запущена акция, то можно добавить город пользователя и предложить ссылку на акцию в приглашении.

Настроить сценарий приглашения нужно для всех статей. Не забывайте, что если материалы имеют в адресе общую категорию, то в поле с URL текущей страницы можно задать регулярное выражение. Это сэкономит время и вам не придется создавать сценарий для каждой страницы отдельно.

Для лидогенерации подойдет только онлайн-консультант?

Инструментов перевода инфотрафика существует не мало. Можно использовать не только виджет консультанта, но и ряд других механик. Например, отлично подойдет различные врезки в теле статьи или всплывающие баннеры с предложением получить бесплатную демонстрацию продукта.

Пример всплывающей формы на сайте

Хорошо работает фиксированная кнопка в нижней части окна браузера или в верхней части страницы можно закрепить топ-бар, который будет иметь фиксированное позиционирование и двигаться по контенту вместе с пользователем при скролле.

Чем еще могут быть полезны онлайн-консультанты

Онлайн-чат помогает не только обрабатывать обращения пользователей, но и выполнять другие важные задача бизнеса, а именно:

  1. Повышает лояльность пользователей к компании благодаря скорости обработки, оперативной поддержки и улучшению сервиса.
  2. Ускоряет принятие решения о покупки и снижает сроки цикла сделки.
  3. Позволяет повышать средний чек путем дополнительных продаж.
  4. Снижает стоимость лида (CPL) и увеличивает показатели лидогенерации.
  5. Тесно синхронизируется с другими платформами, что позволяет принимать обращения из социальных сетей и мессенджеров в едином окне.
  6. Выставляет счета и обрабатывает платежи прямо на сайте.
  7. Сокращает издержки на поддержку аналогичной инфраструктуры.
  8. Помогает потенциальным клиентам быстрее принимать решения о покупке.
  9. Снижает количество отказов и улучшает общие поведенческие метрики.
  10. Помогает бизнесу лучше понять целевую аудиторию.

Заключение

Статья получилась большой, поэтому перечислю основные мысли.

  1. Информационный трафик не мотивирован на целевое действие, важно в удобной ненавязчивой формате и вовремя предложить решение проблемы пользователю.
  2. Контент с которого переводим трафик нужно сегментировать по темам и определить для каждой группы релевантный продукт или услугу.
  3. Выгрузить список статей можно с помощью программы Screaming Frog SEO Spider и довести до нужного вида возможностями Excel — в табличном формате работать с реестром намного удобнее.
  4. Онлайн-консультант имеет широкие возможности по настройке, поэтому используйте только нужные триггеры активации под задачи.
  5. Подготовьте сценарий срабатывания для каждой группы статей и добавьте уникальный текст с призывом и ссылкой на продукт.
  6. Помните, что чат онлайн-помощника – это не более чем инструмент, который помогает покупателям в ответах на их вопросы. Используйте настройки для создания дополнительной ценности для посетителей.

А как вы работает с информационным трафиком на проектах? Напишите комментарий, всем будет полезно.

Обратная связь

Это еще не все методы работы с инфотрафиком и повышением конверсии. В следующих материалах продолжим.

Если статья понравилась — оставьте отзыв, если появились вопросы — пишите в форме ниже, будем разбираться вместе.

Яндекс.Аудитории позволяют создавать сегменты не только на основе данных из Яндекса, но и использовать собственные данные. Например, выгрузить список контактов из CRM или ID мобильных устройств. В этой статье поговорим о распространенных ошибках загрузки файлов.

Яндекс.Аудитории помогают настроить показы рекламных объявлений на собственную аудиторию в Яндекс.Директе, Яндекс.Дисплее и ADFOX. Можно задавать сегмент по существующей базе и персонализировать предложения — познакомить клиентов с новым товаром, запустить кросс-продажи или найти похожих клиентов с помощью технологии Look-alike.

Чтобы маркетологу использовать инструментарий, потребуется подготовить файл со списком контактов и загрузить таблицу в Аудитории. Однако, загрузка часто сопровождается ошибками, решение которых не очевидно. Попробуем разобрать популярные ошибки и подготовить файл к загрузке.

Какие ошибки загрузки файлов встречаются

Встречаются две ошибки при загрузке списка с электронными адресами и телефонами:

  1. Ошибка валидации заголовка в файле CRM сегмента;
  2. Количество корректных уникальных элементов меньше, чем 1000.

В первом случае предупреждение возникает когда некорректно указан разделитель столбцов или используется неверный формат заголовков столбцов. В записи должно быть хотя бы одно из полей phone или email, а поля записи отделяются друг от друга запятой.

Вторая ошибка более очевидна — загружаемый на сервер документ не соответствует требованием по количество контактов. Исправить проблем легко — нужно расширить число телефонов или эмейлов клиентов до 1 тысячи или более.

В любом случае — перед отправкой файла внимательно проверьте, соответствует ли документ основным рекомендациям Яндекса.

Какие требования Яндекс предъявляет к файлам

Требования к файлам Яндекс описал в официальной справке. Коротко перечислим их и мы:

  • Формат файла — CSV;
  • Максимальный размер — 1 Гб;
  • Требования к формату записей: в первой строке указываются названия полей, отделенные запятой;
  • Обязательные поля в записях: phone или email;
  • Количество записей — от 1000;
  • Кодировка файла — UTF-8 или Windows-1251.

Не забывайте, что в номере телефона нельзя использовать пробелы и дополнительные символы, а в поле email запрещается использовать прописные буквы — используйте только строчные.

Как должен выглядеть правильный список контактов

Правильная таблица с контактами состоит из двух столбцов — phone и email. В номерах телефона запрещено использовать «+», пробелы и круглые скобки, а электронные адреса обязательно в нижним регистре.

Посмотрите на пример таблицы — два столбца с данными.

Пример правильного списка контактов

Список должен быть сохранен в формате CSV (разделители — запятые). Такой формат можно выбрать в Excel при сохранении файла.

Однако не все так просто — в Windows файл часто сохраняется по каким-то собственным правилам: в качестве разделителя вместо запятой ставится точка с запятой. Подмена настраивается на уровне операционной системы. Поэтому загрузка завершается неудачей — мы видим надпись «Ошибка валидации заголовка в файле CRM сегмента».

Как исправить ошибку валидации заголовка в файле CRM сегмента

Исправить ошибку можно двумя способами. Первый способ потребует изменений в настройках формата числа операционной системы, во второй случае можно отредактировать поля с помощью блокнота.

Первый вариант устранения проблемы на Windows 10 записан на скринкасте. Ниже найдете подробный путь до нужных настроек.

Изменение настроек формата разделителя

  • В Windows 10: Настройка языка → Дата и время → Формат даты, времени и региона → Дополнительные параметры даты и времени → Изменение форматов даты, времени и чисел → Дополнительные параметры.
  • В Windows 7: Панель управления → Часы, язык и регионы → Изменение форматов даты, времени и чисел → Дополнительные параметры.

В поле Разделитель элементов списка вместо точки с запятой укажите запятую и примените настройки.

Изменение формата разделителя числа

После сохранения вернитесь к исходному файлу с контактами и пересохраните файл в CSV формате еще раз. Если все хорошо, то загрузка списка на сервер Яндекса пройдет без ошибок.

Если же метод не помог и ошибка никуда не делась, то рекомендую открыть документ программой Notepad++ (или стандартным блокнотом Windows) и проверить корректность написания заголовков и разделителей столбцов.

На скриншоте заголовок первого столбца содержит кавычки — удаляем их и сохраняем изменения.

Редактирование CSV в Notepad++

Не забудьте перепроверить корректность разделения столбцов. Во всех строках значения должны разделяться только запятой, но никак не точкой с запятой.

Если все верно, то сохраняйте файл с данными и загрузите ещё раз в Аудитории. Уверен, что теперь все получится.

Загрузить список в формате XLSX получится?

К сожалению, нет. Формат файлов табличного типа XLSX не подойдет для загрузки контактов в Яндекс.Аудитории. Причины очевидны:

  1. CSV — это стандарт сохранения табличной информации в текстовый файл с разделителями;
  2. CSV не имеют ограничений по строкам, а вот Excel позволит записать не более 1 миллион строк данных;
  3. Файлы в CSV могут быть открыты и прочитаны машинами, а также любым текстовым редактором, с XLSX такое невозможно;
  4. CSV не могут содержать форматированные данные и прочую информацию помимо самих данных.

Заключение

Статья получилась объемной, поэтому в заключение выделю главные правила работы со списками в Яндекс.Аудиториях.

  1. Внимательно проверяйте заголовки и разделители между значениями в строках;
  2. Если список готовите в Excel, то для сохранения файла выберите формат CSV (разделители — запятые);
  3. Проверьте настройки формата разделителя числа в вашей ОС, возможно операционная система по умолчанию проставляет точку с запятой;
  4. Если проблема не решается — откройте файл блокнотом или Нотпадом и проверьте корректность оформление таблицы;
  5. Для загрузки используйте формат CSV, а не XLSX.

Надеюсь, что материал оказался полезным. Если остались вопросы, то пишите в комментариях ниже. И не забывайте делиться ссылкой с коллегами.

Приятно когда посещаемость сайта растет. И неважно какой род этого трафика. Однако, не всегда увеличение количества визитов = хороший трафик. Сегодня расскажу как за ноябрь посещаемость блога выросла на 70-100% и как мне пришлось бороться с таким наплывом «посетителей».

Аналитические срезы по проекту снимаю редко — несколько раз в квартал, а то и в пол года раз. Однако заметил, что с середины ноября трафик подрос примерно в два раза. Прекрасная динамика, на первый взгляд. В природу трафика погружаться не стал, закрыл вкладку с отчетом и решил дать статистике «настояться».

Сегодня решил вернуться и проанализировать рост — посмотреть какой материал или сервис так круто выстрелил и генерирует новые визиты. Открыл Метрику и первое, что показалось странным в сводке — в четыре раза возрос процент отказов — до 60% при привычном значение в 13-15%. Далее снял точную дату изменения показателей отказов и роста посещаемости — изменения наблюдаются с 16 ноября 2020 года.

Первое с чего начал анализ — посмотрел источники переходов. Открыл стандартный отчет в Яндекс.Метрике Источники, сводка и построил график за последний месяц. На графике заметно как в период с середины ноября прямой трафик увеличился примерно в четыре раза.

Прямые визиты

Далее посмотрел какая страница является страницей входа для этих визитов. Открываем стандартные отчет — Содержания — Страницы входа и обращаем внимание, что новый трафик генерирует лишь одна страница — http://konstantinbulgakov.com/tools/register.

Страницы входа

Причем показатель отказов у визитов на эту страницу — 98%!!! Если посмотрим на другие страницы из этого же раздела, отказы не превысят 15%. За почти пол месяца страница получила более 10 тысяч уникальных визитов. Ахтунг!

Статистика по страницам входа

Осталось посмотреть выборочно отчеты Вебвизора, чтобы полностью сложить картину. Перейдем в Вебвизор и настроим простой сегмент по страницам входа, чтобы отсечь лишние записи из списка.

Создание сегмента в Вебвизоре

Получили вот такой чудесный список однородных визитов. А чудесного здесь много, посмотрите:

  • Время на сайте не более 12-14 секунд — т.е типичный отказ по меркам Метрики.
  • Интервал визитов 1-2 минуты на одну и туже страницу.
  • Все визиты отмечены как Москва и МО и имеют единую IP-сеть Moscow Local Telephone Network.
  • У всех до единого визитов общий браузер и разрешение экрана.
  • Визиты поступают без паузы в течение ночи и дня.

Посмотрите на отчет:

Спам-визиты

Спамный трафик. По записи вебвизора видно, имитируется поведение пользователей — курсор двигается до формы, потом набор как правило одного-двух слов и сессия завершается. И так абсолютно на всех записях Вебвизора.

Запись фейкового визита в Яндекс.Метрике

По всем наблюдением типичный спам, который направлен на снижение поведенческих метрик сайта. Самое сложное — это выявить из сотен и тысяч визитов странное поведение и разораться в его природе.

Теперь важно определить с каких IP-адресов идет трафик на сайт и заблокировать его на уровне сервера.

Определить айпишник визита можно по логам сервера. Открываем содержимое сервера любым FTP-клиентом и ищем файл с логами проекта, куда записываются параметры всех визитов. В моем случае это файл с расширением .log — konstantinbulgakov.com.access.log. Качаем файл на компьютер и открываем программой Notepad++.

В программе используем встроенный поиск — вводим название посадочной страницы и находим нужные визиты. В каждой строчке с визитом можно заметить IP-адрес визита, параметры браузера и время посещения.

Определяем IP визита

Определили айпишник с которого идет активность — блокируем его. Открываем FTP-клиент и переходим в корень сайта на сервере, где находим служебный файл .htaccess. Сохраняем на компьютер и открываем все в той же программе Notepad++ для редактирования.

.htaccess — это конфигурационный файл веб-сервера Apache, позволяющий управлять работой веб-сервера и настройками сайта с помощью различных параметров (директив) без изменения основного конфигурационного файла веб-сервера.

В .htaccess можно задать несложную команду для блокировки доступа к сайту для конкретного IP-адреса. Дописываем в файле несколько строчек кода и указываем айпи вредителя — 109.252.100.28.

Order Allow,Deny
Allow from all
Deny from 109.252.100.28

Сохраняем запись и перезаливаем текущую версию файла на сервере.

Советы

Если у вас возникла такая же проблема с фейковым трафиком, рекомендую следующее:

  1. Перейти в раздел Мониторинг — Робота и посмотреть нет ли каких-либо резких всплесков. В этом отчете Метрики можно увидеть действия всех типов роботов на сайте.
  2. Если обнаружили всплески неестественного трафика в отчете Роботы и у вас есть основания полагать, что подобная ситуация может повториться, включите фильтрацию роботов по строгим правилам и поведению.
  3. Внимательно изучите и другие отчеты Метрики, а именно: Страницы входы, Источники, сводка, а также проанализируйте записи подозрительных визитов в Вебвизоре.
  4. Если заметили подозрительные визиты, то изучите логи и посмотрите с каких IP-адресов идет трафик.
  5. Если удалось определить с какого IP активность и вы уверены в сомнительной природе трафика, то внесите команды блокировки в файл — .htaccess и перезалейте его на сервере.

Более подробная информация об учете посещений сайта роботами представлена в разделе помощи: https://yandex.ru/support/metrika/reports/robots.xml

Вопросы

Даже после того как удалось выследить негодяя и жестко его наказать — баном и общественным порицанием, продолжают всплывать некоторые вопросы.

  1. Почему Метрики не фильтрует ботов и сомнительные сессии попадают в отчеты?
  2. Скажется ли такое поведение ботов на ранжировании сайта в выдаче в будущем?
  3. Когда ждать негативных сигналов от поисковиков в выдаче?
  4. Как защитить себя в будущем от повторений?

Если у вас есть ответы на вопросы, то велком — пишите! С удовольствием готов почитать ваш опыт борьбы с нежелательным трафиком.