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Come SEMrush ha aumentato le entrate del 94% dalle campagne PPC senza marchio

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L’importanza di acquisire traffico non di marca da AdWords, Rete Display di Google e altre sorgenti di traffico a pagamento non può essere trascurata.

È essenziale per qualsiasi azienda che desideri attirare nuovi clienti. Quindi, fondamentalmente, per ogni azienda.

Guardando indietro agli ultimi nove mesi, SEMrush’s i ricavi delle campagne pay-per-click non di marca sono aumentati del 94%:

Il livello della nostra spesa pubblicitaria, allo stesso tempo, è rimasto lo stesso:

Amiamo i grandi casi di studio. E quando ce n’è uno all’interno della tua azienda, non puoi fare a meno di evidenziarlo.

Quindi abbiamo tenuto cinque interviste approfondite con i membri del team PPC di SEMrush per scoprire come hanno ottenuto questo risultato.

Le azioni intraprese possono essere classificate in cinque pratiche chiave:

  • Ci siamo affidati ai big data e abbiamo analizzato a fondo il comportamento degli utenti
  • Abbiamo ottimizzato la nostra strategia per le parole chiave dalla zuppa alla frutta secca (Prossimamente)
  • Abbiamo condotto dozzine di esperimenti con pagine di destinazione e annunci (Prossimamente)
  • Monitoriamo e sfruttiamo gli aggiornamenti di Google (Prossimamente)
  • Abbiamo fatto buon uso degli strumenti per automatizzare e migliorare il più possibile (Prossimamente)

Dovrei leggerlo se vendo scarpe mentre SEMrush è in abbonamento?

Ovviamente. Nel calcolare i profitti, vengono presi in considerazione solo i primi pagamenti. SEMrush funziona su abbonamenti ricorrenti, ma l’ostacolo della transazione iniziale è ancora difficile da superare come lo è in qualsiasi altro settore. Questo è il motivo per cui le tecniche utilizzate dal nostro team PPC sono rilevanti per altri tipi di attività, comprese quelle che funzionano anche su un unico sistema di acquisto.

Quindi, passiamo alla prima pratica chiave:

Tecniche di analisi dei big data che hanno aiutato SEMrush ad aumentare del 94% le sue entrate da campagne PPC senza marchio

Abbiamo iniziato con un’analisi approfondita di come si comportano i nostri utenti e di come comunicare con loro.

Questo è il modo in cui immergiamo le nostre mani nei big data e ne abbiamo ricavato molte informazioni utili.

Pochi ma preziosi: abbiamo utilizzato i nostri strumenti analitici al massimo delle loro capacità

Prima di settembre 2015, le nostre intuizioni si basavano principalmente sui dati di Google Analytics. GA è uno strumento fantastico (e gratuito) che ti consente di monitorare e analizzare migliaia di parametri.

Ma quando si tratta di grandi siti web (quelli che hanno 100.000 sessioni per l’intervallo di date attivo o più di 1 milione di conversioni), i dati vengono aggregati:

Pensiamo che Avinash Kaushik avesse ragione a dire “Tutti i dati aggregati fanno schifo. “Questo è il motivo per cui disporre di dati completi è fondamentale per noi.

Inoltre, non avevamo la capacità di analizzare i nostri dati a livello di utente. E non siamo mai stati sicuri che le nostre metriche e dimensioni fossero raggruppate correttamente dalla versione gratuita di GA.

Ecco perché…

Abbiamo approfittato di BigQuery

Questo strumento, alimentato da Google, ci ha dato la possibilità di estrarre qualsiasi dato riguardante l’origine, la destinazione o la conversione, fino a ogni clic che l’utente ha effettuato su qualsiasi pagina del nostro sito web.

Ci è voluto un po ‘di tempo per conoscere le opportunità di BigQuery (e siamo ancora in fase di apprendimento). Abbiamo iniziato a usarlo occasionalmente e poi in modo più regolare a marzo 2015; e nel settembre 2015 abbiamo iniziato a farne pieno uso.

Nei nostri primi tentativi, abbiamo creato un paio di semplici query riguardanti registrazioni e pagamenti, specificando solo la fonte (traffico a pagamento).

Poi abbiamo iniziato a giocare con più parametri. Ecco alcuni esempi:

  • Noi dati AdWords integrati in BigQuery, quindi ora disponiamo di statistiche aggiornate su clic e spese. Questa è una cosa piuttosto semplice per qualsiasi attività commerciale che pubblica annunci a pagamento, altrimenti non avremmo un quadro completo della nostra spesa in relazione agli obiettivi che ci siamo prefissati.

  • Ora noi specificare l’intervallo di date. Se un potenziale cliente effettua un acquisto più di 40 giorni dopo aver interagito con il nostro annuncio, non è registrato come lead PPC.

  • Noi iniziato a considerare i rimborsi (utilizzando gli ID delle transazioni degli abbonati). A volte un rimborso può fuorviarti e influire seriamente sul calcolo del ROI.

  • Ora noi identificare gli imbroglioni ed escluderli dal nostro pubblico pubblicitario per risparmiare budget. Utilizzando ClientID identifichiamo il numero di account creati da ogni utente. Se vediamo che un particolare utente ha creato più profili, concludiamo che molto probabilmente lo fa per aggirare i limiti di un account SEMrush gratuito.

Tutti gli acquisti “straordinariamente grandi” di lead PPC vengono gestiti individualmente. Una conversione da mille dollari può avere un forte impatto sull’interpretazione dei dati, quindi controlliamo due volte i percorsi di questi potenziali clienti e monitoriamo le loro attività dopo i loro acquisti.

Tuttavia, utilizziamo ancora GA per confrontare e verificare i nostri dati. Quando si tratta di analizzare grandi volumi di dati, non puoi fare affidamento su un unico strumento. Query errate, perdita di dati, errori di qualsiasi tipo: possono verificarsi in qualsiasi momento. Ecco perché continuiamo a utilizzare Google Analytics. Ci aiuta anche a creare segmenti di pubblico per il remarketing.

Un’altra utile funzione GA è una visualizzazione in tempo reale che consente di ottenere un’istantanea immediata del traffico di un sito web.

Quando si tratta di analizzare grandi volumi di dati, non puoi fare affidamento su un unico strumento. Query errate, perdita di dati, errori di qualsiasi tipo: possono verificarsi in qualsiasi momento.

Abbiamo aggiunto soluzioni di visualizzazione dei dati per essere più trasparenti

Nonostante tutta la sua gamma di opportunità e vantaggi, BigQuery rimane uno strumento di nicchia. Il formato dei dati che fornisce è abbastanza difficile da elaborare e comprendere per coloro che non sono interessati all’analisi e, a volte, anche per coloro che lo sono.

Poiché visualizzare i risultati del lavoro dei nostri analisti stava diventando un’enorme sfida, abbiamo iniziato a cercare uno strumento per semplificarci la vita.

Così abbiamo scoperto Tableau.

Questo strumento ci ha permesso di unire i dati da più fonti e rappresentarli in modo amichevole:

Tecnicamente, Tableau ti consente di connettere fino a 44 sorgenti. Utilizziamo principalmente i seguenti:

  • statistiche di Google

  • BigQuery

  • SalesForce

  • MySQL

  • Eccellere

  • E ancora di più

Così hai pagato $ 1,999… solo per costruire bei grafici?

Sì, ma non sottovalutare la potenza dei grafici. Tableau viene utilizzato dal nostro team di analisi per condividere rapporti con altri reparti: proprietari di aziende, proprietari di prodotti, vendite e, ovviamente, reparto marketing. Non solo aiuta i nostri analisti a ottenere informazioni più facilmente, ma coinvolge anche altri nel notare modelli di comportamento che stimolano la riflessione trascurati dai colleghi.

Gli strumenti di visualizzazione dei dati non riguardano solo bei grafici. Aiutano gli altri a notare modelli di comportamento che stimolano la riflessione trascurati dai colleghi.

E quasi immediatamente abbiamo avuto la conferma che quattro occhi (nel nostro caso, più di cento occhi) ne vedono più di due.

Sulla base dei dati, abbiamo identificato il nostro collo di bottiglia e migliorato sia la conversione che la conservazione

Un’analisi più approfondita dei dati ci ha fornito la giustificazione per molte piccole modifiche che hanno contribuito a migliorare la nostra conversione e il ROI. Ma abbiamo anche apportato alcuni importanti cambiamenti.

Un altro studio dei nostri analisti sui motivi per cui gli utenti rimbalzano ha rivelato la relazione tra l’utilizzo dei progetti e il tasso di abbandono. Utenti con almeno un progetto attivo avevano molte meno probabilità di ribollire.

(Perché l’utilizzo di Projects è utile per la conservazione: a differenza dei report di analisi di SEMrush che devi generare ogni volta da zero, i progetti ti consentono di accumulare molti dati preziosi su un dominio e quindi monitorarne le prestazioni nel tempo.)

Allo stesso tempo, il nostro team del traffico a pagamento ha scoperto che i tassi di conversione delle nostre pagine di destinazione relative al progetto (Site Audit, Position Tracking, ecc.) Erano bassi rispetto alle nostre altre landing page.

Quindi abbiamo cercato di capire perché è successo.

E abbiamo scoperto che l’utente doveva completare otto passaggi tra il clic sul pulsante “Ottieni una prova gratuita” e il primo rapporto. Molte di queste azioni non erano affatto intuitive.

Quindi abbiamo capito che il miglioramento dell’esperienza utente delle pagine di destinazione relative al progetto ci avrebbe fornito lead più qualificati con un valore di vita più lungo.

Questo è il motivo per cui abbiamo accorciato il più possibile il viaggio dalla pagina di destinazione al progetto completato.

Come appariva il nostro modulo di invio prima:

Solo due campi. Fantastico, vero? Ma poi devi:

  1. Conferma il tuo indirizzo email

  2. Vai a SEMrush

  3. Esegui una ricerca per accedere alla dashboard

  4. Trova il collegamento a Progetti nel menu a sinistra e seguilo

  5. Fare clic sul pulsante “Aggiungi nuovo progetto”

  6. Scegli i tipi di progetti che desideri avviare (Site Audit, Position Tracking, ecc.) – supponendo che qui ricordi ancora quale volevi provare

  7. Immettere i parametri richiesti (nome di dominio, posizione, parole chiave da monitorare o altro)

  8. Ottieni i dati (finalmente!)

Quelli che sono arrivati ​​all’ultimo passaggio erano davvero determinati. Però, dovevamo ottenere conversioni, non testare la determinazione dei nostri utenti.

Quindi abbiamo modificato il percorso in questo modo:

Ora l’utente deve solo compilare un altro campo. Tutte le seguenti azioni si verificano dietro le quinte.

Per l’utente, il processo si è ridotto da otto a tre fasi:

  1. Compila un campo aggiuntivo (un dominio, una parola chiave o un URL)

  2. Conferma l’indirizzo e-mail

  3. Vieni reindirizzato a un progetto pronto con dati istantanei (ad esempio, Site Audit):

Qual’era il risultato?

Questo campo aggiuntivo ha ridotto leggermente i clic di invio del modulo, ma ha aumentato notevolmente il numero di utenti attivi.

A giugno, dopo aver implementato la scorciatoia, abbiamo avuto 1.129 nuovi utenti attivi di Site Audit, rispetto a 664 a maggio.

(Ovviamente sono stati considerati solo i lead di traffico a pagamento).

Qual è il cibo da asporto?

Qualsiasi percorso di conversione ha un collo di bottiglia. Trovarlo è metà della battaglia.

Molto spesso i colli di bottiglia compaiono in un punto in cui gli utenti sarebbero pronti a provare il tuo prodotto, quindi dovresti evitare di chiedere loro troppo in questa fase. Non dare loro:

  • Moduli incredibilmente lunghi da compilare

  • Troppi passaggi da compiere prima di ottenere quanto promesso

  • Troppi contenuti da leggere. Il contenuto è re, ma il discorso di un re dovrebbe essere succinto.

Se fornisci un servizio o un prodotto complicato (come il nostro) che richiede un po ‘di tempo e impegno per approfondire, questo è essenziale.

I colli di bottiglia compaiono quando inizi a chiedere troppo agli utenti. Non spaventarli con forme o testi incredibilmente lunghi. Il contenuto è re, ma il discorso di un re dovrebbe essere succinto.

Riassumendo:

  • Google Analytics è uno strumento potente, ma non è sufficiente per i grandi siti web (nella sua versione gratuita).

  • Una visione basata su dati aggregati è una visione scarsa. Per evitare il campionamento dei dati, utilizza strumenti come BigQuery per ottenere informazioni complete e accurate sul comportamento dei tuoi utenti.

  • Visualizza i tuoi dati e non condividerli solo con coloro che sono interessati all’analisi. Due teste sono meglio di una.

  • Scegli alcuni strumenti e usali al massimo delle loro capacità. Più strumenti utilizzi, più tempo e sforzi spenderai per garantire una corretta integrazione dei dati.

  • Identifica i colli di bottiglia nei tuoi percorsi di conversione e concentrati sulla loro risoluzione.

  • Non puoi mai dire di essere perfetto nell’analisi dei dati. Continua a sperimentare, ottimizza le query e cerca nuovi modi per rappresentare i big data in un formato chiaro e comprensibile.

Cos’altro abbiamo fatto per aumentare le nostre entrate?

Sulla base delle nostre intuizioni analitiche, abbiamo anche intrapreso molte azioni per ottimizzare il nostro approccio alla ricerca e alla gestione delle parole chiave. Restate sintonizzati per il secondo capitolo del nostro case study relativo alla nostra strategia per le parole chiave.

Sono contento che sei arrivato fin qui, puoi tornare alla sezione di seo.

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