על ברנולי, לוגים, והנוסחה הסודית שתטיס את ביצועי קמפיין האדוורדס שלכם לשמיים

הילה פז
אופטימיזציה לקמפיינים באדוורדס

לפני מספר שבועות דיברנו על השאלה הנצחית “מתי להתחיל לעשות אופטימיזציה”, על מיתוסים שקיימים ברשת ובין משווקים אינטרנטיים, ולמה אף אחד מהמיתוסים הללו לא נותן לנו תשובה מספיק טובה ואומר לנו באופן חד-ערכי מתי מותר לנו להתחיל לשנות את ה-Bid של Keyword מסוים שאנחנו מפרסמים עליו.

דיברנו על הסקה סטטיסטית – על כלל האוכלוסייה (כל האנשים שאנחנו רוצים לפרסם להם), ועל קבוצת המדגם (הקליקים שכבר קנינו מה-Keyword שמייצגת את כלל האוכלוסייה שלנו).

דיברנו על השערת האפס – שהיא ה-Conversion Rate ההתחלתי שאנחנו מניחים שיש למילה מסוימת, ולפיכך בוחרים איזה bid לתת ל-Keyword שלנו.

למדנו שקיימת נוסחה מתמטית מדויקת (שטרם הצגתי אותה, אבל הנחתי מספר Teasers לאורך הפוסט), שהיא מדויקת כמעט לחלוטין (95%, שזה אוטוטו מספיק לבדיקת אבהות לפי DNA בבית המשפט בארה”ב) – לדעת מהו יחס ההמרה המקסימלי שנקבל, בהתחשב בתוצאות המדגם.

הצגנו את המקרה של “קניית ביטוחי רכב”, ובדקנו מה קורה אם אנחנו לא מקבלים המרות אחרי מספר קליקים מסוים, וראינו טבלה של אחוזי המרה מקסימליים במקרה שלא קיבלנו אף המרה.

וכעת נותרנו עם השאלה “כיצד ניתן לחשב בעצמנו, מתי לשלול את השערת האפס שקבענו בתחילת הקמפיין?”

או, במילים אחרות: כמה קליקים צריכים לעבור עד שנבין שיחס ההמרה שלנו – הוא לא ממש מה שחשבנו שהוא כשהתחלנו לרוץ עם Keyword מסוים?

ג’ייקוב ברנולי ותרומתו לשיווק באינטרנט, 300 שנה אחריו

זה מזכיר לי את סמסטר קיץ 2005 (ואו! עברו 10 שנים מאז!) בו פגשתי לראשונה בקורס “סטטיסטיקה למתמטיקאים” באוניברסיטה. כמובן שתוספת המילה “למתמטיקאים” גרמה למרצה שלנו לדבר הרבה יותר על אינטגרליים וקבוצות דגימה אמורפיות, אבל אני חייבת להודות שמאוד חיבבתי את הקורס.

בהרצאה הרביעית לערך, ניתחנו את ההתפלגויות וההסתברויות של ניסויי ברנולי.

למרבה הפלא, ניסוי ברנולי מספק לנו בדיוק את התשובה לקבוצות המדידה שלנו בפוסט הקודם.

וכדי שנחמם קצת את המנועים המתמטיים שלנו, בואו נתחיל מתרגיל קטן…

תרגיל 1

בחברה המפרסמת על מילת החיפוש “קניית ביטוחי רכב”, השערת האפס ליחס המרה היא 25% מקליק למילוי טופס. המרה שווה לחברה 100 ₪. בהסתברות של 95%, חשבו את:

  1. מהו ה-Bid שתציעו לפני שה-Keyword מתחילה לרוץ?
  2. מהו ה-Bid שתציעו אם אחרי 10 קליקים לא קיבלתם המרה?
  3. מהו ה-Bid שתציעו אם אחרי 30 קליקים לא קיבלתם המרה?
  4. מהו ה-Bid שתציעו אם אחרי 100 קליקים לא קיבלתם המרה?

כדי לפתור את התרגיל הזה, נשתמש בטבלת ערכי “יחס ההמרה המקסימלי” שראינו בפוסט הקודם.

מספר קליקים ללא המרות יחס המרה מקסימלי לכלל האוכלוסייה (בהסתברות של 95%)
10 59.9%
15 46.3%
20 35.8%
30 21.5%
50 7.69%
100 0.6%

 

פתרון סעיף 1

לפני שהKeyword מתחילה לרוץ, כדי לקבוע מהו ה-Bid שלנו עבור המילה, נשתמש בהשערת האפס שלנו.

לפי נוסחת ה-CPC, ידוע ש:

[highlight color=”yellow”]Max CPC = (Conversion Value) X (Conversion Rate)[/highlight]

יחס ההמרה של השערת האפס הוא 25%, ושווי ההמרה הוא 100 ₪. נציב זאת בנוסחה:

[highlight color=”yellow”]Max CPC = 100NIS X 25% = 25NIS[/highlight]

כלומר, עלינו להציע bid של 25 ₪

אוקיי, זה לא מאוד מפתיע – כל משווק יודע לחשב זאת. אבל בסעיפים הבאים, נראה איך נוסחת הניסויים של ברנולי עוזרת לנו להיות הרבה יותר מתוחכמים בהצעות המחיר שלנו.

פתרון סעיף 2

כעת, עלינו להתמודד עם שני נתונים שונים.

השערת האפס שלנו לא השתנתה, ולכן לפיה עלינו להציע bid מקסימלי של 25 ₪.

לפי טבלת ברנולי, לאחר 10 קליקים, אם לא קיבלנו אף המרה, בהסתברות כמעט מוחלטת, יחס ההמרה שלנו לא יהיה גבוה מ59.9%. לפי הנתון הזה:

[highlight color=”yellow”]Max CPC = 100NIS X 59.9% = 59.9NIS[/highlight]

כלומר, אנחנו יודעים מצד אחד לא להציע יותר מ25 ₪ , ומצד שני לא להציע יותר מ59.9 ₪.

במקרה הזה – נבחר את הbid הנמוך יותר מבין שניהם (היינו, 25 ₪ ). בסימון מתמטי, תהליך הבחירה נראה כך:

[highlight color=”yellow”]Minimum (59.9NIS, 25NIS) = 25NIS[/highlight]

מסקנה: גם אחרי 10 קליקים, אם לא קיבלנו אף המרה, נשאר עדיין עם bid של 25 ₪.

פתרון סעיף 3

לפי הטבלה, אם עברו 30 קליקים ולא קיבלנו אף המרה, בהסתברות כמעט מוחלטת יחס ההמרה שלנו לא יהיה גבוה מ21.5%. נציב בנוסחה:

[highlight color=”yellow”]Max CPC = 100NIS X 21.5% = 21.5NIS[/highlight]

נוסיף את השערת האפס שלנו ונקבל:

[highlight color=”yellow”]Minimum (21.5NIS, 25NIS) = 21.5NIS[/highlight]

מסקנה: כאן כבר שללנו את השערת האפס שלנו. ואנחנו צריכים להוריד את ה-bid שלנו ל-21.5 ₪.

פתרון סעיף 4

לפי הטבלה, אם עברו 100 קליקים ללא המרות, בהסתברות כמעט מוחלטת לא נקבל יחס המרה הגבוה מ0.6%.

נציב בנוסחה:

[highlight color=”yellow”]Max CPC = 100NIS X 0.6% = 0.6NIS[/highlight]

וכמובן ש-60 אגורות הן bid הרבה יותר נמוך מ-25 ₪ – ולכן עלינו להוריד אגרסיבית את ה-bid שלנו ל0.6 ₪.

בונוס: נוסיף לטבלה הקודמת שלנו את ה-CPC המקסימאליים שאנחנו צריכים להציע:

מספר קליקים ללא המרות יחס המרה מקסימלי לכלל האוכלוסייה (בהסתברות של 95%) ה-CPC המקסימלי
10 59.9% 25 ₪
15 46.3% 25 ₪
20 35.8% 25 ₪
30 21.5% 21.50 ₪
50 7.69% 7.69 ₪
100 0.6% 0.60 ₪

ניצול נוסחת ניסויי ברנולי לטובתנו

ניסוי ברנולי הוא בעצם שם לכל סדרת ניסויים שאנחנו עושים, בה כל ניסוי יכול להצליח או להיכשל.

במקרה שלנו, המפרסמים באינטרנט:

  • ניסוי = קליק
  • הצלחה = המרה
  • כישלון = לא-המרה

זאת אומרת, שאם רכשנו 10 קליקים וקיבלנו המרה אחת, ביצענו סדרה של 10 ניסויים, עם הצלחה אחת ו-9 כישלונות.

נוסחת ניסויי ברנולי מחשבת לנו את ההסתברות, שנקבל בדיוק מספר מסוים של המרות בסדרת הניסויים שלנו.

במקרה המיוחד שאנו בוחנים – יש 0 המרות בסדרת הניסויים. ולכן, הנוסחה המורכבת של חישוב ההסתברות הופכת להיות פשוטה יותר.

[highlight color=”yellow”]P (no conversions) = 0.95 Clicks[/highlight]

(את הנוסחה המלאה תוכלו למצוא בדף הויקיפדיה של ניסויי ברנולי )

הנוסחה הזו עדיין לא כל כך עוזרת לנו, אבל על ידי מניפולציה מתמטית, נוכל להגיע לנוסחה שדווקא מאוד תעזור לנו:

נוסחה לקמפיינים

כלומר, הנוסחה הזו מחשבת לנו כמה קליקים צריכים לעבור, עד שנשתכנע שהשערת האפס שלנו (מה שחשבנו שיהיה יחס ההמרה של ה-Keyword שלנו) לא נכונה!

כדי להגיע למספר הזה – עלינו לחשב את הלוגריתם, בבסיס 0.95, של יחס ההמרה שהצבנו בהשערת האפס.

שימוש בנוסחה במקרים אמתיים

עכשיו, כמו בכל קורס במתמטיקה באוניברסיטה, אחרי שגילינו את הנוסחה – הגיע הזמן לתרגל (וגם לקבל קצת שיעורי בית).

תרגיל 2

התמנית להיות ראש צוות של קמפיין Google Adwords בחברת ענק סינית המוכרת שבבים למחשבים נישאים. המרה שווה לחברה 150$ והצוות שלך משוכנע שיחס ההמרה עבור המילה “Laptop Chips” יניבו יחס המרה של 15%, ולכן מציעים Bid התחלתי של 22.5$.

כמה קליקים דרושים כדי לדעת שבהסתברות של 95%, יחס ההמרה שבחר הצוות כהשערת האפס אינו נכון?

פתרון תרגיל 2

השערת האפס שלנו היא שיחס ההמרה בKeyword הוא 15%. נציב זאת בנוסחה:

פתרון תרגיל 1

ולכן, אם עברו 37 קליקים ועוד לא קיבלנו המרה לKeyword שלנו – הסבירות שבאמת יחס ההמרה על המילה הזו הוא 15% אפסי.

ומכאן, שעלינו להוריד את ה-CPC.

תרגיל 3

מזל טוב – התקבלת לעבודה בחברת שיווק מובילה בשכר ותנאים מפנקים! כבר ביום השני לעבודתך, מוטל עליך לנהל קמפיין לשיווק תכשיטי זהב ורוד עם עיטור אבני סוורובסקי.

ידוע לך שהשערת האפס של מילת החיפוש “Expensive Jewelry” היא 0.085. כמה קליקים צריכים לעבור ללא המרות כדי להפריך את השערת האפס ב-95%?

פתרון תרגיל 3

המספר 0.085 שקול ל8.5%. נציב זאת בנוסחה:

פתרון תרגיל 1

ולכן, אם עברו 48 קליקים ועוד לא קיבלנו המרה לKeyword שלנו – הסבירות שבאמת יחס ההמרה על המילה הזו הוא 8.5% אפסי.

תרגיל 4: שיעורי בית

עברו על קמפיין הAdwords שלכם, ומצאו Keywords ללא המרות. איזה יחס המרה משוער משקף ה-CPC שלכם? האם הוא גבוה מדי?

תרגיל 5: שיעורי בית (בונוס)

כמה כסף הייתם יכולים לחסוך, אם הייתם מנמיכים את הCPC של מילים ללא המרות בזמן?

כמה Keywords עצרתם לפני הזמן? האם יתכן שדווקא אחד מערוצי התנועה שנעצרו היה מתגלה כרווחי מאוחר יותר?

מה לעשות עכשיו?

אוקיי, השתכנענו שיש בניסוי ברנולי ובנוסחה שלו כדי לעזור לנו לדעת בדיוק מתי אנחנו צודקים או טועים לגבי יחס ההמרה שלנו.

שאלה אחת שנותרה עדיין פתוחה היא:

איך תוכלו לחשב זאת בעצמכם, עם כלים זמינים שיש לכל אחד מאתנו בבית / או על המחשב?

ולכן, בפוסט הבא אפרסם מדריך “How To” שיסביר בדיוק כיצד להשתמש בנוסחה הזו בעצמכם, ואיך לקצר את תהליך קביעת ה-CPC שעליכם להציע עבור Keyword מסוימת בהינתן תוצאות פרסום קודמות.

אז, מה למדנו היום?

  • למדנו לחשב bid התחלתי לפי השערת האפס
  • למדנו לחשב bid לפי טבלת ההמרות המקסימלית
  • למדנו איך לבחור בין השערת האפס לבין טבלת ההמרות המקסימלית
  • הכרנו את ניסויי ברנולי, ולמדנו מהו ניסוי, הצלחה וכישלון במונחי Google Adwords
  • פגשנו בנוסחת ברנולי עבור 0 הצלחות
  • למדנו איך לחשב כמה קליקים צריך לחכות עד שאפשר לשלול או לאמת את השערת האפס שלנו.

ואחרי הפוסט הבא – תוכלו לחשב במדויק, ובעצמכם, את נוסחת ברנולי לכל Keyword בקמפיין שלכם – בדיוק כמו שאני עושה בקמפיינים שלי!

שיתוף ב facebook
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב email
נכתב על ידי
הילה פז היא יזמית המתמחה ביישומי מתמטיקה לאופטימיזציה של קידום ממומן. פז ביצעה את האקזיט הראשון שלה בגיל 17 ואת ההנפקה הראשונה בבורסה בגיל 22. בעברה היא קפצה 3 כיתות וסיימה B.Sc במתמטיקה לפני גיל 18. היום היא לומדת באוניברסיטת סטנפורד ומשקיעה ממרצה בפרויקט חדש וסודי.
0 0 הצבעה
קלות השימוש
0 0 הצבעה
פיצ'רים ופונקציונליות
0 0 הצבעה
תמיכה טכנית
0 0 הצבעה
תמורה לכסף
הרשמו
הודע על
guest
45 תגובות
הישן ביותר
החדש ביותר בעלת הכי הרבה הצבעות
פידבקים מוטבעים
צפייה בכל התגובות
שיתוף ב facebook
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב email

תוכן עניינים

45
0
נשמח לשמוע את דעתך, נודה לתגובהx
()
x