Download
1 / 20
200 likes | 517 Views
Презентация ЛІГАБізнесІнформ
E N D
Прогнозирование посещаемости Интернет-ресурсов Павел Романов ЛІГАБізнесІнформ
Зачем прогнозировать посещаемость? • - для прогнозирования выручки • Прогнозируя посещаемость, мы прогнозируем выручку от медийной рекламы (баннеров, брендирования и Rich Media) и контекстной рекламы • Прогнозируя посещаемость, мы прогнозируем количество покупателей наших товаров или услуг • - для прогнозирования затрат • Прогнозируя посещаемость, мы прогнозируем необходимые затраты на продвижение • Прогнозируя посещаемость, мы определяем необходимые мощности серверов
Прогнозируемые единицы • - количественные • Количество посетителей • Количество просмотров страниц • - качественные • География посетителей. Количество посетителей и просмотров из определенного региона • Соц-дем.Пол, возраст, доходы, социальный статус и т.д.
Виды проектов (с точки зрения прогнозирования посещаемости) - новые — временные: промо-сайты событий, акций, конкурсы и т.д. — постоянные: новые сайты или новые разделы сайта/портала - существующие Прогнозируем посещаемость исходя из прошлых периодов, в связке с планами продвижения
С чего начинаем прогнозировать • - структура проекта: • обязательное знание всех разделов и типов страниц будущего проекта • составляем прогнозы посещаемости по каждому разделу отдельно • - каналы продвижения: • Сколько придет к нам посетителей с партнерских, дружественных и т.д. сайтов, в том числе если новый сайт - часть интернет-холдинга или портала • Сколько придет к нам посетителей из поисковиков • Другие источники
Прогнозирование посещаемости, ожидаемой в результате продвижения сайта внутри портала или холдинга Такое прогнозирование возможно только на основе данных предыдущих продвижений. 1. Определяем все места размещения информации о новом проекте: баннерные зоны, информационные блоки, ссылки и т.д.
2. Считаем количество показов страниц для каждого из видов размещений на основании статистики за предыдущие периоды 35000 12000
3. Считаем количество кликов (CTR) каждого из видов размещений на основании статистики за предыдущие периоды, затем определяем CTR будущих размещений путем сравнения индекса интересов 10% 1%
Индекс интереса Сравнение интересов к темам определяем либо по собственным ощущениям, либо заглядываем в Google Trends и сравниваем востребованность темы (включая формулировки!) там
Прогноз переходов из поисковиков • Google Insights for Search + Google Analytics • Составляем список ключевых слов и фраз, по которым мы хотим продвигать сайт • Google Analytics: смотрим статистику переходов по слову (фразе) существующего сайта, которое уже попало в ТОП 3 поисковой выдачи • Insights for Search: Смотрим и сравниваем статистику поиска уже «продвинутого» слова (фразы), а также статистику поиска по интересующему нас запросу
Индексы интереса в Статистике поиска Google запросы «Янукович» и «Олимпиада»
Фактические переходы нареальный сайт запрос «Олимпиада»
Фактические переходы на реальный сайт запрос «Янукович»
Сравнение Статистики поиска Google и фактических переходовна реальный сайт
Считаем будущие переходы Если Х – Олимпиада Y - Янукович (Индекс X * количество переходов на Y) Индекс Y Количество будущих переходов на X =
Трансформируем полученные данные ПосетителиПереходы Просмотры страниц Хитрый коэффициент Глубина посещения Для определения итогового количества посетителей учитываем пересечение между различными источниками трафика
ВременнЫе факторы • Учет сезонности • Учет всплесков спроса на информацию • Учет прогнозов роста Интернет аудитории • Учет прогноза роста целевой аудитории сайта
Прогноз роста Интернет аудитории «Не пользуются, но планируют начать» - 9% населения городов 50+
Особенности прогнозирования • После подсчетов — занижение на 10%. Это особенно важно для расчета емкости баннерных зон во избежание недокрутов • Нет гарантий • Чем больший период прогнозирования, тем больший процент погрешности
Спасибо за внимание Павел Романов маркетолог-аналитик ЛІГАБізнесІнформ marketing@liga.net
