Оптимизация рекламы: где брать дополнительные идеи? Предположим, вы еженедельно делаете срезы данных по рекламе. Понимаете, что основное вы уже все отсекли, что по результату анализа вам показалось важным. Как вариант, пол, возраст, определенные объявления или группы объявлений, почистили площадки в сетях и минус-фразы на поиске. Однако улучшить результаты не сильно удается. Тут на помощь могут прийти сегменты аудиторий в Метрике. Что можно посмотреть. ⬇️ 1⃣ Проверить поведение пользователей сначала в разделе «Источники - сводка». На сколько большая разница в поведении между разными источниками трафика на сайте. Посмотреть по разным моделям атрибуции. 2⃣Когда поняли общую картину, можно посмотреть уже глубже. Изучить глубину просмотра, время на сайте, % отказов и т.д. Как я это смотрю. Сначала смотрю на поведение по достижению макро целей, а потом начинаю точечно смотреть уже исключая достигнутые макро цели. Сколько страниц на сайте эти люди изучили и вышли, отказность, больше 1 минуты, двух или трех. Как пример, по кухням нужно, чтобы изучили 2-3 страницы сайта, прежде чем оставить заявку. Что тогда делаю? Если вижу, что определенный пласт аудитории плохо изучает сайт и не доходит до 2 и 3 страницы, то сохраняю в сегмент. Затем в Директе отсекаю показы по ним. 3⃣ Можно смотреть не по всем кампаниям сразу, а по определенным. Идти сначала общими штрихами, затем сужать круг поиска. Я выбираю атрибуцию ➡️ название кампании ➡️ поведение (достижение или недостижение определенных целей) ➡️ устройства и операционную систему. Так я могу увидеть как ведут себя пользователи с разных устройств. По тем же кухням, я поняла, что нужно оптимизировать страницу сайта для владельцев смартфона Apple на iOS26. Информацию передала разработчику и он уже дальше будет смотреть как отображаются страницы сайта для них. Если что, то подправит. Либо, если высокий % отказов у владельцев смартфонов на базе Android 15, то отсекать их из повторных показов рекламы. 5⃣Смотреть дополнительные данные по аудитории. Как пример, какое окно у посетителей проходит с даты первого визита перед тем как вернутся снова, чтобы оставить заявку. Эти данные мы можем использовать, если решим запускать рекламную кампанию на ретаргетинг. Бывает нам достаточно 3 дня помелькать у аудитории, прежде чем они выберут наш магазин или фабрику. И нет необходимости крутить догоняющую рекламу от 14 дней и больше. Но смотрим по ситуации. 5⃣Изучить раздел "Технологии". Посмотреть с каких браузеров чаще всего заходят к нам, где больше достижения макро целей, где выше вовлеченность или % отказов. По тем же кухням я так отсекла аудиторию с браузера, который встроен на Андроиде (вероятно на китайцах), там была лютая отказность, а по остальным браузерам все отлично. Значит есть вероятность, что наша реклама там часто выскакивает и ее пытаются смахнуть, но случайно попадают на сайт. Дополнительно будет полезно проверить поведение пользователей в разделах: поведение, вебвизор, карту кликов, скроллинга сайта, содержание, посетители, их путь перед заказом товара/услуги. Так можно смотреть огромное количество данных и срезов, чтобы сделать определенный вывод. Главное задать себе вопрос — что я ищу? Тогда фокус внимания будет сосредоточен на нужном. ✨Работать с сегментами аудиторий мне понравилось, особенно, когда смотрела не стандартные отчеты по типу «Директ- сводка», а множество новых. Благодаря такому подходу и тесту различных гипотез, мне удалось постепенно снизить среднюю цену лида по кухням с 19000 до 6020 рублей в течении нескольких месяцев. По ним я как-то писала промежуточный кейс, сейчас вот достигли новых результатов в рекламе.