Исчерпывающее руководство по использованию UTM-меток

35c36264eb09781f219dd22e29c89bc7Utm-метки – это инструмент, который помогает передавать в систему аналитики дополнительные параметры об источнике трафика.

Это позволяет рекламодателю сегментировать пользователей по определенному типу и поведению, а также анализировать конечные цели – продажи.

В данной статье мы рассмотрим:

  1. Как правильно использовать utm-метки в контекстной рекламе Яндеск.Директ и Google Adwords.
  2. Варианты использования статических и динамических значений.
  3. Разберем кейс на примере анализа эффективности размещения интернет-магазина бытовой техники в Яндекс.Маркете.

Что из себя представляет utm-метка?

Каждая метка состоит из 2-х частей: _utm-значения и переменной.

company.ua/?utm_source=Yandex_Direct&utm_medium=cpc&

utm_term=search_query&utm_content=promo1&utm_campaign=yandex_company1

Значения отвечает за сортировку переданной информации в системе аналитики, что обеспечивает группировку переданных переменных. Значения являются статическими.

Переменная отображаются в системе аналитики Они задаются пользователем в произвольной форме. Метки отграничиваются разделителем &.

Существую обязательные и опциональные метки. Как понятно из названия, обязательные метки должны использоваться всегда, а опциональные – при необходимости.

В таблице ниже мы рассмотрим существующие utm-метки, их обозначения и примеры использования. Для удобства они разделены на 2 группы – обязательные и опциональные.

1a4d20601a3e286002a226b13019fb7ca355c615

Кроме стандартных utm-меток системы контекстной рекламы, Яндекс.Директ и Google Adwords способны передавать собственные параметры.

Рассмотрим их по отдельности.

UTM-метки для Яндекс.Директ

При добавлении дополнительных параметров можно узнать, с какой площадки перешел пользователь, на какой позиции размещалось объявление, какой тип размещения использовался и прочие данные.

Ссылка, которая обозначена всеми параметрами, выглядит следующим образом:

company.ua/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=campaign-name

&utm_term={keyword}&utm_position_type={position_type}&utm_position={position}

&utm_matchtype={addphrases}&utm_placement={source}&utm_network={source_type}

На месте {параметра} Яндекс автоматически подставит необходимые данные:

c069c339f048d4f7ba3d357d05a6f34d96e7d3a2

UTM-метки для Google Adwords

Adwords также позволяет привязать к URL собственные параметры. Функция называется ValueTrack.

Содержит следующий перечень параметров:

8b487773f90fbed340e81efe89112a8d53378047

Если основная задача utm-меток – это передача данных из Google AdWords в Google Analytics, настоятельно рекомендую не использовать метки для данных целей. В таком случае достаточно связать аккаунты этих двух систем.

Использование utm_nooverride

Иногда возникают задачи, где необходимо игнорировать последний источник перехода пользователя на сайт.

Например, изначально пользователь зашел на сайт через поисковую систему, но на одном из этапов оформления заказа требуется подтвердить почту. После подтверждения пользователь перенаправляется обратно на сайт, где успешно оформляет заказ.

При таком сценарии Google Analytics засчитает конверсию за последним источником, то есть за каналом «email», хотя к конверсии привел поисковый трафик.

Для исправления таких ошибок можно использовать utm-метку «utm_nooverride», которая позволяет игнорировать переход, инициированный ссылкой с данным параметром.

Таким образом, если пользователь изначально пришел из поисковой выдачи, а после подтверждения почты перешел по ссылке, которая имела следующий вид:

company.ua/?utm_nooverride=1

и совершил конверсию, то конверсия засчиталась бы за предыдущим источником, т.е. последний источник перехода был бы проигнорирован.

Разбор кейса для интернет-магазина бытовой техники

В данном кейсе мы наглядно разберем, как utm-метки позволяют увеличить прибыль от рекламных кампаний.

В качестве примера я выбрал оценку работы Яндекс.Маркета, но таким же образом можно оценить любой источник трафика.

Изначально выгрузка передаваемого прайс-листа была размечена следующим образом:

site.ua/product/111112/?utm_source=YandexMarket&utm_campaign=smartfon&utm_medium=cpc&utm_term=nazvanie-tovara

Где:

  • utm_source — прайс-агрегатор
  • utm_campaign — название кампании
  • utm_medium — источник трафика (cpc (cost per click) — плата за клик)
  • utm_term — ключевое слово

С помощью данных меток мы передаем в Google Analytics информацию об источнике трафика (utm_source, utm_medium), категории товара (utm_campaign), наименовании товара (utm_term).

Алгоритм разметки прайс-листов довольно прост, в том числе и с точки зрения технической реализации.

После запуска рекламных кампаний и получения первых кликов можно приступать к анализу.

Анализ рекламных кампаний в Google Analytics

Чтобы оценить эффективность Яндекс Маркета необходимо перейти вИсточники трафика — Весь трафик и выбрать интересующий канал.

30fb47b57a165ca8f4c1d399b71d2497

В качестве основного параметра следует выбрать «Кампания». Затем выбираем цели, которые нас интересуют, – в нашем случае, данные электронной торговли.

c0e7fcceda7a2e7334acd7e4da2f4ecf

На примере выше видно, что конверсия равна 1,69%. Результат, в принципе, приемлемый.

Но неправильно судить о результате рекламной кампании по общему результату конверсии, так как общую картину может искажать определенная группа товаров, например, из-за слишком высокой цены или малого ассортимента. Или наоборот, хорошо продаваться может только одна группа товара.

Отсортируем товарные категории по посещаемости. Чтобы сделать это, надо нажать на заголовок «Сессии» в таблице – таким образом мы выявим категории, которые плохо продаются:

b42788186f09316b9e5d2e2a3eb9a859

Теперь перед нами группы товаров, которые обеспечивают конверсии для всей рекламной кампании в Яндекс.Маркете.

Дальнейший принцип оптимизации:

  1. Необходимо провести анализ эффективности групп товаров. Вывести среднюю цену одной конверсии в Яндекс.Маркете, сравнить ее с допустимым CPO. При необходимости снизить цену за переход (для корректировки средней стоимости привлечения клиента).
  2. Группы товаров, которые не приносят вообще никаких продаж, отключаем.
  3. Не стоит делать кардинальные выводы относительно групп товаров, по которым было мало переходов. Если в среднем вы получаете для своего проекта 1 продажу со 100 переходов, то желательно получить порядка 300-3=400 переходов на анализируемую группу товаров, чтобы понять, как конвертируется трафик.

Итак, с анализом группы товаров мы разобрались. Но судить об эффективности группы товаров только по средней конверсии нельзя. Чтобы понять, какой именно товар продается, необходимо проводить углубленный анализ группы.

Для этого на панели инструментов в качестве дополнительного параметра выбираем «Ключевое слово» (utm_term — в него мы передаем модель / наименование товара):

ddb5df16549d832879196a16ab0774e6

Допустим, мы хотим проанализировать конкретную группу, например, смартфоны (один из самых низких CR(коэффициент конверсий).

Создаем фильтр. Для этого на панели нажимаем “Еще..”. После чего открывается форма настройки фильтра, которую заполняем следующим образом:

97b628bb33435e518177c7f1840b11b9

Применяем фильтр.

Теперь в таблице представлена информация по количеству переходов по конкретной модели телефона, и количество продаж, которые это принесло. Анализируем вышеприведенным методом. Вносим корректировки в рекламную кампанию. В данном случае продажи давали только 2 категории: iPhone и HTC. Все остальные бренды были отключены.

Выводы:

  1. При использовании utm-меток вы исключаете возможность бездумного слива бюджетных средств.
  2. Не гонитесь за коэффициентом конверсий: вы можете значительно повысить коэффициент достигнутых конверсий, но при этом существенно уменьшить обороты. Концентрируйте внимание на полученной прибыли – ROMI.
  3. UTM-метки должны стать любимым инструментом интернет-маркетолога.

Кроме традиционного использования, их можно применять и оффлайн, например, для отслеживания употребления QR-кодов или для переходов из раздаточных материалов – для этих целей пользуемся сервисами сокращения ссылок ;)