Исчерпывающие руководство по показателю качества Google AdWords

Сергей Довганич Сергей Довганич 04 января 2018

Привет.

Это руководство содержит подробную информацию, которая понадобится при оптимизации показателя качества Google AdWords. Из него вы узнаете: 

  1. Что такое показатель качества, а также какие факторы на него влияют?
  2. Как построить отчет по показателю качества в Google AdWords.
  3. Как получить данные о показателе качества при помощи API AdWords?
  4. Простой способ мониторинга показателя качества Google AdWords в Microsoft Power BI.

Прежде чем перейти непосредственно к руководству, давайте определимся, на что влияет показатель качества объявлений.

Что такое показатель качества и почему он важен?

Многие путают показатель качества с рейтингом объявления. Это разные вещи.

Показатель качества выступает как одно из двух условий рейтинга объявления.

Рейтинг объявления — это показатель качества, умноженный на ставку (цена за клик). Соответственно, чем выше показатель качества, тем ниже ставка за клик.

Если с ценой за клик всё понятно, то с показателем качества всё не так однозначно.

Показатель качества присваивается на уровне ключевого слова и может варьировать по шкале от 1 до 10.

Google AdWords не делится информацией о том, какие факторы используются для расчета данного показателя, но согласно справки основными факторами являются:

  1. Релевантность объявления поисковому запросу. Это степень соответствия текста вашего объявления поисковому запросу пользователя.
  2. Качество целевой страницы. Оно зависит от того, соответствует ли страница объявлению и насколько просто найти на ней нужную информацию.
  3. Ожидаемый CTR объявления. Он рассчитывается на основе исторических данных о кликах и показах (принимая во внимание такие факторы, как позиция объявления, расширения и форматы, которые могли повлиять на видимость объявления, когда был получен клик).

При этом каждый из перечисленных факторов не возвращает оценку, а соответствует одному из трех параметров: выше среднего, средний или ниже среднего.

На эти оценки и необходимо ориентироваться при работе над повышением показателя качества.

Теперь наглядно о том, как выглядит этот эфемерный показатель качества :)

Показатель качества в интерфейсе Google AdWords

Все перечисленные параметры можно отобразить в интерфейсе Google AdWords.

На текущий момент отчеты доступны только в старом интерфейсе, но уверен, что в скором времени они будут доступны и в новом интерфейсе Google AdWords.

Для вывода показателей необходимо зайти в аккаунт и перейти во вкладку ключевые слова, где вывести следующие столбцы:

  • Показатель качества.
  • Релевантность объявления.
  • Качество целевой страницы.
  • Ожидаемый CTR.

В результате вы получите отчет:

Где возле каждого ключевого слова выведен показатель качества, а также параметры, на основании которых он был рассчитан. Показатель качества рассчитан на текущий день.

Исторические данные

При построении отчета вы должны были обратить внимание, что при добавлении столбцов есть аналогичные столбцы с пометкой стат.

Возникает вопрос, чем они отличаются?

Отличие в том, что параметры без привязки статистики являются актуальными на текущий момент. А исторические привязаны к последним данным, которые были получены за определенный день.

Для большей наглядности посмотрите на сравнение этих метрик:

Соответственно, для принятия решения нужно смотреть на фактические (без пометки стат), а для анализа динамики изменения данных показателей, наоборот, на статистические.

Как получить данные о показателе качества при помощи API Google AdWords?

API Google AdWords поддерживает два типа отчетов, при помощи которых можно выгрузить данные о показателе качества:

  • KEYWORDS_PERFORMANCE_REPORT
  • CRITERIA_PERFORMANCE_REPORT

Мы будем использовать Keywords Performance Report, так как Criteria report не позволяет выгрузить исторические данные о показателе качества по аккаунту.

В Keyword Report за показатель качества отвечают следующие атрибуты:

  • QualityScore
  • HistoricalQualityScore
  • HistoricalCreativeQualityScore
  • HistoricalSearchPredictedCtr
  • HistoricalLandingPageQualityScore
  • Keyword
  • ID
  • HasQualityScore

Какие существуют инструменты для работы с API AdWords?

Есть много сторонних решений для выгрузки данных в Excel или Google Spreadsheets. Например:

  • SuperMetrics для Google Spreadsheets
  • Analytics Edge для Microsoft Excel

Но мы не будем использовать в качестве промежуточного решения Google Spreadsheet по нескольким причинам.

Во-первых, из-за ограничения на 2М строк, так как для аккаунта с большим количеством ключевых слов может возникнуть проблема даже с выгрузкой статистики за несколько недель.

Во-вторых, мы автоматизируем отчетность в Power BI. При работе с BI удобнее всего использовать базы данных.

Как выгрузить данные в Google BigQuery?

Для выгрузки данных в BigQuery мы используем Ренту.
Регистрация доступна по ссылке.

Первым шагом необходимо создать интеграцию. Процесс создания интеграции прост, главное – на шаге выбора метрик выбрать правильный набор параметров.

В частности:

Report type
Parameters

KEYWORDS PERFORMANCE REPORT

Параметры отвечающие за показатель качества: 

  • Has Quality Score,
  • Ad relevance, Ad relevance (hist.),
  • Landing page experience (hist.), Landing page experience,
  • Qual. score (hist.), Quality score,
  • Expected clickthrough rate (hist.), Expected clickthrough rate.

Дополнительные параметры, которые будут использоваться в отчетах Power BI:

  • Day, Ad group ID, Ad group, All conv., Avg. position, Campaign, Keyword,
  • Clicks, Cost, Impressions

Затем следует указать, в какой проект BigQuery выгрузить данные. После чего начнется загрузка данных.

Если вы еще не сталкивались с BigQuery, то советую ознакомиться с процессом создания проекта, описанным в статье моей коллеги Елены Камыниной на SearchEngines.

Итак, интеграция создана. Теперь можно убедиться, что данные из AdWords попали в BigQuery. Для этого, заходим в BigQuery и выбираем нужную таблицу:

Далее выполним тестовый запрос:

В ответ получим следующую таблицу:

Данные на месте, можем перейти к построению отчета в Power BI.

Следим за показателем качества в Power BI

В данном руководстве мы построим отчет:

Который отвечает на следующие вопросы:

  1. Каковы слабые стороны аккаунта: релевантность объявлений, прогнозируемый CTR, релевантность посадочной страницы.
  2. В каких рекламных кампаниях и группах объявлений необходимы корректировки.

Первым шагом подключаем BigQuery к Power BI при помощи стандартного коннетора.

У него есть несколько минусов:

  • нельзя использовать select,
  • если вы подумали, что можно будет выкрутиться за счет view table, то они тоже не поддерживаются.

Но для текущей задачи он подходит, так как нам необходимы все данные с одной таблицы.

Для импорта необходимо выбрать в коннекторах BigQuery и после авторизации выбрать проект и таблицу. Как подключить базу данных в Power BI мы подробно разбирали в руководстве по интеграции Power BI с Google Analytics.

После успешного импорта данных надо создать несколько мер в Power BI.

Создание вычислительных мер в Power BI

Для того, чтобы создать меру в панеле инструментов необходимо выбрать Muasure (на русский переводится как мера)

После чего необходимо внести расчетную формулу. В нашем случае необходимо создать две меры: 

 

Считаем показатель качества за последний день:

В результате получаем актуальный на текущий момент показатель качества, т.е. игнорируем исторические данные.

 

Считаем количество строк за последний день:

Изначально создаем спомогательную меру, которая возвращает кол-во строк в таблице. 

После чего создаем новую меру, которая возвращает кол-во строк в таблице за последний день:

Данную меру будем использовать для визуализации процентного соотношения.

Напомню, что каждое ключевое слово может содержать четыре значения: above_average, average, below_average, unknown. Для определения доли каждого статуса и будет использоваться данная мера.

Начнем с нее.

Для этого в Power BI строим первую визуализацию:

Где:

  1. Тип визуализации Stacked Bar Chart будет использован для всех трех показателей (ожидаемый CTR, качество посадочной страницы, релевантность объявления).
  2. Отличаться они будут только значением в поле Legend.
  3. А значение Value всегда будет содержать созданную меру countRows Last Day.

Повторяем дкействия для всех факторов показателя качества:

Отчет Инструкция по созданию визуализации

Отобразим ожидаемый CTR объявления

Визуализация: 100% Stacked Bar Chart.
В поле Legend переносим значение Expected_clickthrough_rate_hist_, а в поле Value выбираем созданную меру countRows Last Day.

Качество целевой страницы

Визуализация: 100% Stacked Bar Chart.
В поле Legend переносим значение Landing_page_experience_hist_, а в поле Value выбираем созданную меру countRows Last Day.
Релевантность объявления поисковому запросу Визуализация: 100% Stacked Bar Chart.
В поле Legend переносим значение Ad_relevance_hist_, а в поле Value выбираем созданную меру countRows Last Day. 

В результате мы с первого взгляда можем оценить состояние аккаунта по показателю качества:

Где:

  • Все результаты выше среднего — зеленного цвета.
    Здесь мы молодцы.
  • На уровне конкурентов — серого. Необходимо дожать, чтобы показатель был выше конкурентов.
  • Ниже среднего — красного. Плохо, проигрываем конкурентам.

Для улучшения метрик необходимо понимать, в какие рекламные кампании и группы объявлений входят ключевые слова с низкими оценками.

Для этого добавим таблицу:

Теперь, если выбрать ключевые слова с низким качеством посадочной страницы, в ответ в таблице получим список рекламных кампаний:

Если перейти ниже, то увидим список рекламных кампаний. Еще ниже — ключевые слова.

Как повысить показатель качества?

Когда вы начинаете оптимизировать показатель, то оптимизация одного фактора, несомненно, улучшает последующие.

Ниже представлен чек-лист, поддержание которого обязательно повлечет за собой повышение показателя качества:

  1. Группируйте ключевые слова по узкому смыслу.
  2. Персонализируйте объявление под каждую группу.
  3. Убедитесь, что в группе более трех объявлений. В одном из объявлений попробуйте использовать вставку {keyword} в заголовке.
  4. Группируйте ключевые слова не только по смыслу, но и по типу расширения ключевого слова. Без фанатизма.
  5. Проблемные ключевые слова выносите в отдельные группы или рекламные кампании.
  6. Проверьте посадочные страницы на статус ответа (используйте скрипт для мониторинга 404-ошибок) и на релевантность группе ключевых слов.
  7. Увеличьте список минус-слов.

Стоит не забывать, что объявления с высоким показателем качества чаще показываются с дополнительными расширениями. 

Оптимизация показателя качества не всегда является оправданной. Так как влечет за собой дополнительные расходы: в создании дополнительных посадочных страниц, а также тестирования рекламных объявлений с целью повышения CTR. 

Выводы:

  • Показатель качества — фактор куда более важный, чем кажется на первый взгляд. Его оптимизация влечет за собой дополнительные работы, поэтому его оптимизация не всегда является рациональной. Но в то же время косвенно повышает конверсию в заказы и снижает стоимость привлечения клиента.
  • В аккаунте Google AdWords отслеживать его неудобно. Скорее всего, проблема будет решена в новом интерфейсе Google AdWords, а пока можно строить отчеты в Power BI или Google Data Studio.

Если у вас еще остались вопросы, то с удовольствием отвечу на них в комментарии. Спасибо!

Сергей Довганич
Сергей Довганич,
Руководитель проектов
Другие интересные материалы:
Комментарии
  • Денис

    Сергей, а зачем тогда вообще нужен столбец [Qual_score] в данном туториале, ведь все вычисления на основе [Qual_score_hist_]?

    21 Фев в 17:52 | Ответить
    • Сергей Довганич
      Сергей Довганич, автор публикации

      Денис, привет.

      Рад видеть здесь :)
      Я его исползовал для вывода QS на текущий день. Хотя действительно он не нужен.

      24 Мар в 23:06
  • Александр

    Сергей, спасибо за статью. Хочу реализовать тако отчет, но не получается с мерой показателя качества за последний день. Постоянно возникает ошибка:

    function AVERAGE cannot work with values of type String.

    http://joxi.ru/4AkzWWviMDDgK2

    Не подскажите в чем может быть проблема?

    17 Янв в 11:50 | Ответить
    • Сергей Довганич
      Сергей Довганич, автор публикации

      Алекссандр, добрый день.

      Нужно поменять тип столбец из текстового в числовой. Делается это в режиме power query.

      17 Янв в 19:30
  • Андрей

    При создании меры: количество строк за последний день, — выдает ошибку нет countRows. Я так понимаю его надо создавать?

    08 Янв в 18:56 | Ответить
    • Сергей Довганич
      Сергей Довганич, автор публикации

      Да, забыл добавить.

      Это простая мера:
      countRows = COUNTROWS(table_name)
      Где table_name — название таблицы.

      09 Янв в 01:29
  • Vitaliy Klyushkin

    Сергей, а у вас есть уроки по power bi? Очень хочу освоить этот инструмент.

    07 Янв в 15:15 | Ответить
    • Сергей Довганич
      Сергей Довганич, автор публикации

      Виталий, пока не планируем.

      09 Янв в 01:34

Ваш комментарий:
Ваш ответ:


3 бесплатных урока по Google Analytics!
Перестаньте путаться в отчетах и научитесь считать CPL, CPO и ROI.
Понятные руководства с наглядными примерами!
Открыть доступ!
Мне это не нужно!
close-link