Предлагаю построить таблицу с аналитикой, которая будет выглядеть так:
То есть у нас будут столбцы:
Разрез статистики (кампании или кампании + таргетинги/пол и возраст/ОС).
Клики.
Стоимость.
Конверсии.
Я выбрал такие разрезы, потому что мы в агентстве анализируем данные по ним на постоянной основе и по итогам вносим корректировки в рекламу.
Статистику мы будем получать за последние 90 дней. Она будет считаться только по кампаниям с типом «Текстово-графические объявления» (например, не будет медийной рекламы).
Рассмотрим, как получить статистику с разрезом по кампаниям. В конце разберемся, что добавить в код, чтобы получать также данные по таргетингам, ОС, полу и возрасту.
Для тех, кто предпочитает не читать, а смотреть, мы с ppc.world подготовили видеогайд — он в конце статьи.
Для получения статистики с помощью API Директа нам потребуется:
Получить токен для доступа к Яндекс.Директу.
Узнать ID целей в Яндекс.Метрике.
Определиться с моделью атрибуции.
Вы можете сделать это сами, но нужно будет создавать свое приложение и модерировать его, я же вам предлагаю воспользоваться нашим приложением — так вы получите токен за пару секунд.
Переходим по этой ссылке и даем разрешение (это не опасно, мы не сможем ничего сделать с вашим токеном — он используется только в связке с логином).
Токен будет в адресной строке — запишите его.
В Яндекс.Метрике перейдите в раздел «Цели» и скопируйте номер одной или нескольких целей.
Вы можете использовать любую модель атрибуции, которая доступна на данный момент.
Актуальный список моделей атрибуции вы найдете на этой странице справки API Директа в строке ConversionRate_<id_цели>_<модель>.
На данный момент доступны:
FC — первый переход;
LC — последний переход;
LSC — последний значимый переход;
LYDC — последний переход из Яндекс.Директа.
Переходим в среду разработки (можно использовать любую).
Открываем файл с шаблоном, который я подготовил для вас.
Не трогаем начало файла:
Проверьте, чтобы все пакеты импортировались.
Заполните переменные своими данными — впишите токен, логин, цели:
Как записывать цели?
Если целей несколько (например, отправка формы и звонок в коллтрекинге), расписываем цели как в примере:
goals = [“999999999″,”888888888”]
Если цель одна, пишем так:
goals = [“9999999999”]
Мы запишем статистику сразу в переменную.
Эта строка выглядит так:
fail = yadirconv.yadirconv.camp(token, login, goals,’LYDC’)
Как ее расшифровывать?
Мы создаем переменную fail, в которой будет записана статистика по кампаниям. Получаем мы ее с помощью пакета yadirconv.
В эту функцию мы передаем токен, логин, цели и нашу модель атрибуции (в данном примере — LYDC).
Чтобы вывести наши данные на экран, пишем команду: print(fail).
Вот мы и получили статистику:
Следующим шагом нам нужно объединить 2 столбца с конверсиями в один.
Для этого делаем новый столбец, который будет суммировать данные этих двух столбцов.
fail[’Goals’]=fail[’Conversions_159442768_LYDC’]+fail[’Conversions_160095082_LYDC’]
После чего мы удалим эти два столбца этой строчкой:
fail=fail.drop(columns=[’Conversions_159442768_LYDC’, ’Conversions_160095082_LYDC’])
Обратите внимание, что у вас будут свои номера целей.
Выводим.
Вот мы и получили статистику по кампаниям.
Предварительно вам нужно зарегистрироваться в Google BigQuery и подписаться на бесплатный тариф (его вам хватит с головой).
Отправляем статистику с помощью строки:
pandas_gbq.to_gbq(fail, ’checker_yd.ppc_camp’, project_id=’red-abstraction-999999’,if_exists=’replace’, progress_bar=None)
Вы с помощью пакета pandas_gbq передаете данные из своей переменной fail в свою папку (она у вас уже должна быть, а файл создастся сам). В моем случае папка называется ’checker_yd, а файл ppc_camp’, но его можно назвать как угодно. Используйте тот project_id, который у вас есть в аккаунте.
Наша статистика в BigQuery выглядит примерно так:
Нажмите на запрос к таблице (меню Query — пункт In new tab).
Вам выведут примерно такой запрос:
SELECT FROM `red-abstraction-99999.checker_yd.ppc_camp` LIMIT 1000
Вам нужно после SELECT добавить звездочку (*) и удалить LIMIT 1000.
Получится примерно так:
Копируем этот запрос и переходим к следующему шагу.
Добавляем в DataStudio новый источник — BigQuery.
Делаем пользовательский запрос и подключаемся:
После этого источник данных будет нам доступен.
Добавляем новое поле.
В названии указываем CPL.
Теперь у нас есть полноценные данные, которые мы можем визуализировать.
Добавляем таблицу (меню «Вставить», пункт «Таблица»).
Заполняем параметр и показатели:
Получится примерно такая таблица:
Вот и всё.
Далее я предлагаю сделать вам такую таблицу для промежутка в 30 дней и 90 дней, чтобы видеть динамику CPL по кампаниям.
Также рекомендую сделать для этих данных отдельные плашки. У нас они выглядят так:
Они добавляются через меню «Вставить», пункт «Сводка».
Предлагаю вам попробовать разные виды вывода статистики.
Итак, аналитику для кампаний построили. Давайте аналогично поступим с другими разрезами.
Вам нужно пройти те же самые этапы за исключением одной строчки кода.
Для получения статистики по кампаниям мы использовали этот код:
fail = yadirconv.yadirconv.camp(token, login, goals,’LYDC’)
А для получения статистики по таргетингам нужен такой:
f=yadirconv.yadirconv.criterion(token, login, goals,’LYDC’)
Для получения статистики по ОС:
f=yadirconv.yadirconv.os(token, login, goals,’LYDC’)
Для получения статистики по полу и возрасту:
f=yadirconv.yadirconv.gender_age(token, login, goals,’LYDC’)
Также не забываем, что нам нужно складывать всю статистику в разные файлы. Не нужно записывать в один и тот же файл статистику при отправке в BigQuery.
Вот эта строка с названием файла должна меняться:
pandas_gbq.to_gbq(fail, ’checker_yd.ppc_camp’, project_id=’red-abstraction-999999’,if_exists=’replace’, progress_bar=None)
На этом всё. Теперь вы просто сможете запускать свой код, и вся статистика сама обновится.
То же самое, только в видео. Заваривайте чай и включайте:
Content Will Israel Invade Gaza? Tips On How To Time A Thai Bride? Chinese brides…
Content #5 Matchcom How A Whole lot Bridesagencycom Mailbox Order Brides Cost? Odds Of Profitable…
The boardroom is the place where main decisions are manufactured that affect everyone coming from…
avast free of charge antivirus runs your PC designed for malware, spyware, phishing, ransomware, adware,…
Online Info Room and SSL A data room is a cloud answer made especially for…
Free casino slot games refer to any online or offline slot games where you are…