Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
Чёрная пятница в GetCourse! Самые большие скидки за историю платформы
СМОТРЕТЬ
ИИ-бот GetCourse
ИИ-бот
Добрый день!
Я - бот-помощник по документации платформы Getcourse, помогу вам найти ответ на справочный вопрос по работе системы. Пожалуйста, сформулируйте свой вопрос одним сообщением.
Статья была полезной?
Полное руководство по UTM-меткам. Часть 4 — 12 ошибок, на которых сливаются большие бюджеты
С вами Василий Немчинов, эксперт по трафику в GetCourse. И это заключительная часть руководства по UTM-меткам для онлайн-школ.
Мы уже разобрались в том, что такое UTM-метки, какие они бывают и как их создавать с помощью генератора UTM от GetCourse. Если еще не читали прошлые части, делюсь ссылками:
Что больше всего ценится в любом специалисте? Конечно, опыт, получение которого всегда связано с совершением ошибок. Чтобы помочь вам избежать их, собрал 12 ошибок, на которых сливаются большие бюджеты. Итак, поехали!
Василий Немчинов
- Руководитель отдела трафика GetCourse
Практикующий Growth-маркетолог и стратег с 2016 г.
Магистр ЭФ МГУ им. Ломоносова
Опыт работы в 30+ нишах на ведущих позициях (благотворительность, фэшн-индустрия, e-commerce, онлайн-школы, SAAS, мобильные приложения и др.)
12 000+ часов практики (контекстная и таргетированная реклама, Telegram Ads, веб-аналитика, стратегический анализ ЦА и конкурентов, медиапланирование и др.)
40+ разработанных маркетинговых стратегий развития
250+ создано воронок в B2B, B2C и B2B2C направлениях на рынках РФ, СНГ и Европы
150+ проведенных консультаций и разборов
В статье присутствуют упоминания продуктов компании Meta, признанной экстремистской организацией и запрещенной в Российской Федерации.
Стандартизация: поддерживайте однородность и последовательность в наименовании UTM-меток для кампаний. То есть если в utm_sourse вы указываете источник перехода Google, используйте один вариант написания параметра, например, google. Другие варианты gl, GL, Google и т.д.) система аналитики будут считать за отдельные источники трафика, что приведет к усложнению анализа рекламной кампании.
Уникальность меток: избегайте повторения одинаковых меток для разных источников или кампаний, чтобы не перепутать данные. Частая ошибка — указывать в utm_campaign только название рекламной акции, например, blackfriday без даты запуска. Если в будущем школа планирует также запускать акцию «Черная пятница», будет сложно анализировать, в какой период был получен трафик.
Неправильное написание: внимательно проверяйте правильность написания параметров в метках, особенно при ручном вводе. Ошибки в написании типа utm-меток приведут к тому, что система аналитики не сможет их распознать.
Ниже собрали примеры некорректного синтаксиса:
Неправильная последовательность параметров: порядок параметров в метке должен быть одинаковым во всех вариантах использования. Например,
utm_source=facebook&utm_campaign=summer_sale
иutm_campaign=summer_sale&utm_source=facebook
должны использовать один и тот же порядок параметров.Некорректное использование регистра: системы аналитики могут различать регистр символов. Поэтому «utm_source=Facebook» и «utm_source=facebook» будут считаться разными значениями. Необходимо использовать один стандартный регистр для всех меток.
Использование неверных значений параметров: значения параметров меток должны быть корректными и точно отражать характеристики источника трафика. Например, использование «utm_source=organic» для платного трафика может исказить данные аналитики.
Использование неверного формата даты: если в метке присутствуют даты, они должны быть в правильном формате, который понимает система аналитики. Например, «utm_campaign=start_date2022-01-01&end_date=2022-12-31» должен быть в формате, который поддерживает система аналитики.
Игнорирование регистрации ссылок: при использовании ссылок в социальных сетях или электронных письмах необходимо учитывать, что некоторые платформы автоматически изменяют регистр символов или добавляют дополнительные параметры, что может привести к искажению меток.
Использование спецсимволов: избегайте использования спецсимволов, которые искажают UTM-метки и затрудняют анализ. Например, использование дополнительного символа вопроса «?» или знака «&» внутри параметра приведет к поломке UTM-метки.
Длинные и запутанные метки: стремитесь к лаконичным и понятным меткам, чтобы упростить их понимание и анализ. Часто новички используют слишком длинные названия рекламных акций, например,
Akciya_Chernaya_pyatnica_v_chest_Dnya_narodnogo_edinstva_04_11_24_nigniy_praviy_ygol_na_bannere_sayta_partnera_ivana_petrova.
Подобный параметр можно сократить до более лаконичного и понятного — blackfriday_041124. Такой параметр проще идентифицировать при анализе и, к тому же, при его написании меньше вероятность допустить ошибку.Неиспользование всех параметров: максимально используйте доступные параметры (source, medium, campaign, term, content), чтобы получить максимально глубинный анализ рекламных кампаний.
Интересно
Кроме 5 самых популярных параметров есть и другие, например:
utm_nooverride — помогает определить, где именно произошло первое касание с клиентом. При добавлении этой метки с параметром «1» система фиксирует только первичные значения UTM-меток и не перезаписывает их при вторичных касаниях (работает только для Google Analytics).
utm_referrer — для учета переходов, выполненных через редирект с Javascript (работает только с Яндекс.Метрикой.
Некоторые системы аналитики распознают даже пользовательские (придуманные) параметры.
Важно
Перед использованием нестандартного параметра UTM-метки убедитесь, что ваша система аналитики может его считывать.
Отсутствие валидации меток: проверяйте корректность UTM-меток с помощью инструментов валидации для избежания ошибок. В открытом доступе вы найдете бесплатные сервисы для проверки корректности UTM-меток, например:
UTMStar https://www.utmstar.com/ — этот онлайн-инструмент помогает создавать и валидировать UTM-метки, а также управлять ими.
Google Analytics Campaign URL Builder https://ga-dev-tools.appspot.com/campaign-url-builder/ — официальный инструмент от Google Analytics, который помогает создавать правильные UTM-метки и проверять их корректность перед использованием.
UTM.io https://utm.io/ — этот сервис предоставляет возможность быстро создавать и валидировать UTM-метки. Также есть функции для управления и организации меток.
От того же сервиса есть расширение для Хрома — UTM.io Chrome Extension https://chromewebstore.google.com/detail/utmio-google-analytics-ur/eoaapiimcaimddnfhfnifgkinmpcbccp?hl=en— это расширение для браузера Chrome, которое позволяет создавать и валидировать UTM-метки прямо в браузере.
- Неспособность отслеживания параметров: используйте динамические метки для отслеживания параметров, которые могут изменяться (например, географическое положение, тип устройства, дата и время визита и т.д.). Обязательно изучите инструкции по параметрам динамических UTM-меток выбранного сервиса аналитики. Ссылки на инструкции представлены в Части 2 нашего руководства в разделе «Динамические метки».
- Несоответствие регистра: старайтесь использовать один и тот же регистр (строчные или заглавные буквы) для меток, чтобы избежать дублирования данных. Так как регистр букв имеет значение, то система аналитики будет считывать, например, CPC и cpc как разные параметры.
- Недостаточное тестирование: проводите тестирование меток перед запуском кампании, чтобы убедиться в их правильной работе. После составления адреса сайта, размеченного с помощью UTM, вставьте ссылку в окно браузера. Далее убедитесь, что ваш переход по ссылке был зафиксирован в системе аналитики. Это будет признаком того, что ссылка составлена корректно.
- Неотслеживание изменений в URL: если URL меняется в процессе кампании, обязательно обновляйте UTM-метки, чтобы сохранить точность данных. Проверяйте размеченную ссылку на актуальность.
Как интерпретировать данные для принятия решений по оптимизации маркетинговых кампаний
Определение приоритетных источников: из анализа данных UTM-меток выявляются результативные источники трафика. Это помогает сфокусироваться на наиболее эффективных каналах и перераспределить ресурсы.
Корректировка стратегии контента и рекламы: интерпретация данных меток помогает понять, какой контент или вид рекламы привлекателен для аудитории. Это приводит к изменениям в контентной стратегии или к адаптации объявлений для повышения их эффективности.
Оптимизация бюджета и распределение ресурсов: используя данные UTM-меток, можно оптимизировать расходы на рекламу. Увеличьте бюджеты успешных каналов и снизьте для менее эффективных.
Реагирование на изменения: анализ UTM-меток позволяет оперативно реагировать на изменения в рыночной среде или поведении аудитории, что помогает подстраивать маркетинговые кампании под тренды или потребности пользователей.
Чтобы понять, как анализировать источники, исходя из utm-меток, давайте попрактикуемся и рассмотрим 3 коротких примера анализа данных UTM-меток для реальных онлайн-школ разных ниш.
Пример 1: Онлайн-школа по йоге
Анализ источников трафика.
Facebook* vs. Instagram*: посредством UTM-меток выявлено, что кампании в Instagram* приводят к большему количеству переходов на курсы, нежели реклама на Facebook*. И меньший процент отказов у пользователей, в сравнении с Facebook. Это позволяет сконцентрировать усилия и бюджет на более эффективный канал.
yandex_direct vs. google_ads: сравнение эффективности платной рекламы из поисковых систем показывает, что у yandex_direct выше показатель посетителей.
Вывод
На основе данных UTM-меток рекомендуется увеличить бюджет на Instagram* и пересмотреть рекламные объявления для google_ads, чтобы улучшить его конверсии.
Пример 2: Онлайн-школа по фотографии
Анализ поведения пользователей.
Блоги vs. YouTube: с использованием UTM-меток выявлено, что посетители, пришедшие из YouTube, проводят на сайте больше времени и просматривают больше курсов, чем те, кто пришел из статей в партнерских блогах.
Таргетированная vs. Органическая реклама: анализ данных показывает, что целевая реклама на поисковые запросы приводит к более качественным посетителям, чем органический трафик.
Вывод
Рекомендуется увеличить контент на YouTube и пересмотреть ключевые слова и таргетирование для улучшения органического трафика.
Пример 3: Онлайн-школа по кулинарии
Анализ конверсий воронки продаж.
Разные курсы: через UTM-метки обнаружено, что конверсия курсов для начинающих выше по сравнению с продвинутыми курсами.
Реклама на YouTube: посредством анализа меток установлено, что реклама на YouTube приводит к большему количеству просмотров, но конверсия ниже, чем у рекламы на Facebook*.
Вывод
Рекомендуется активнее продвигать курсы для начинающих и пересмотреть стратегию рекламы на YouTube для улучшения конверсии.
Выводы
На этом мы завершаем серию статей из полного руководства о UTM-метках, и вот какие выводы можно сделать:
Давайте вместе воспользуемся этими знаниями для оптимизации наших маркетинговых стратегий. Начните использовать UTM-метки сегодня, тестируйте, анализируйте и корректируйте свои кампании, чтобы достичь новых высот в продвижении вашей онлайн-школы.
Если у вас остались вопросы по UTM-меткам, задавайте их в комментариях к статье ↓
Также напишите, что еще было бы интересно узнать о трафике и аналитике.
авторизуйтесь