Хотели бы вы научиться гибко работать со статистикой Яндекс.Директа вне интерфейса вашего рекламного кабинета, строить красивые и автоматически обновляемые отчеты в Looker Studio (Google Data Studio), Yandex DataLens и других сервисах визуализации, принимать решения на основе данных, объединив всю информацию компании в одно месте и сократив при этом время на разработку итогового отчета? И все это без каких-либо финансовых затрат!
Если да, то предлагаем вам познакомиться с одним из самых популярных и простых решений – Google Таблицы (Google Sheets).
Введение
Основная работа интернет-маркетолога и специалиста по контекстной рекламы приходится на интерфейсную часть Яндекс.Директа. Мастер отчетов – ключевой инструмент для просмотра статистики. С его помощью вы можете получить подробную информацию по всем рекламным кампаниям и оценить эффективность отдельных ключевых фраз и объявлений.
Находится он в разделе Статистика – Мастер отчетов:
Задав нужный диапазон дат, указав конкретную цель (конверсию) и модель атрибуции, выбрав срезы и столбцы с показателями, а также задав при необходимости фильтры, вы получите итоговую таблицу с данными согласно вашим настройкам:
В Мастере отчетов данные можно отобразить на графике (линейный или гистограмма). Для этого есть кнопка Показать график над таблицей с отчетом:
Но статистика в рекламном кабинете – это только данные самого Яндекс.Директа. А если вы используете несколько рекламных платформ для привлечения трафика (Яндекс.Директ, Google Ads, Facebook, Instagram, ВКонтакте и т.д.) на ваш сайт?
* Деятельность американской компании Meta (бывшая Facebook) запрещена в России, организация признана экстремистской
В таком случае Яндекс предоставляет возможность прямо в интерфейсе Директа проанализировать статистику из других источников, но при условии, что у вас подключен счетчик Яндекс.Метрики и настроена сквозная аналитика. Такой отчет называется Обзор результатов продвижения в Директ:
В этом дашборде сделан упор не только на визуализацию данных и простую интерпретацию полученной статистики, но и на использование сервисов Яндекса как комплексного решения для своего бизнеса, включая сквозную аналитику, то есть полную интеграцию аналитических, рекламных и данных из CRM-системы внутри экосистемы компании.
Обзор результатов продвижения в Директ – новая интерпретация уже существующего функционала Мастера отчетов, который когда-то давно был заложен в Яндекс.Директ и не так давно добавлен в Яндекс.Метрику (сквозная аналитика), только представлен под другим углом, с усиленным акцентом на визуализацию данных и рассчитан на новую, молодую аудиторию рекламодателей, которые только-только начинают использовать Яндекс.Директ в своей работе.
Однако и это решение имеет ряд ограничений:
- зависимость от интерфейса и настроек по умолчанию (можете использовать то, что добавил сам Яндекс);
- ограниченное количество визуализаций, заложенных в дашборд;
- сложность интерпретации полученной статистики;
- данные не привязаны к ключевым показателям вашего бизнеса, не учитывают статусы сделок из CRM/ERP-системы, отмененные заказы, возвраты, скорректированный доход и т.д. (если не настроена сквозная аналитика).
Таким образом, даже с учетом нововведений Яндекса получить полную картину о жизнедеятельности компании не представляется возможным. Но вы можете выгружать данные из Яндекс.Директа в другое место, используя API Директа. Например, в облачное хранилище данных Google BigQuery, ClickHouse, на свой собственный сервер, в базы данных MySQL, PostgreSQL и т.д., чтобы в дальнейшем иметь возможность связать их с другими данными вашей организации – складским отчетом, финансовым отделом, логистикой, продажами, производством и другими отделами. Да даже в Google Таблицы! Последняя тоже является базой данных (в некотором роде), только в виде классической таблицы с ограничением в миллион строк. Google Таблиц вполне хватит для проектов с небольшим бюджетом и низкой степенью детализации.
Именно поэтому я предлагаем вам познакомиться с возможностями работы API Яндекс.Директа в связке с Google Sheets, чтобы самостоятельно управлять своими данными и делать с ними все, что угодно, не завися от сторонних решений, сервисов и разработчиков.
Google Таблицы (Google Sheets)
Аренда серверных решений стоит денег, и поэтому она не всегда бывает экономически целесообразна, особенно когда у вашего рекламного аккаунта Яндекс.Директа не так много данных. Если у вас небольшой проект, мало статистики, или вы начинаете работу с инструментами визуализации данные, то разумно использовать Google Таблицы.
Они очень распространены у интернет-маркетологов и веб-аналитиков в силу их удобства и простоты работы, а также еще и потому, что во многих сервисах визуализации данных есть бесплатный, встроенный коннектор, как у Looker Studio:
Так и у Yandex DataLens:
Таким образом, написав программу для выгрузки данных из Яндекс.Директа и загрузки их в Google Таблицы, вы сможете точно так же визуализировать статистику вашего рекламного кабинета, но при этом еще и не платить за облачные решения, такие как Yandex Cloud и Google Cloud.
Однако не забывайте, что Google Таблицы имеют собственные ограничения по объему хранения данных: максимальное количество ячеек на одну Google таблицу — 10 000 000 (10 миллионов) ячеек или 18 278 столбцов (до столбца ZZZ) для файлов, созданных в Google Таблицах или преобразуемых в этот формат или если импортировать таблицу из Microsoft Excel. Это число распространяется на все рабочие листы одной рабочей книги, то есть на один файл Google Sheets.
10 миллионов ячеек — это не так уж и много. Любой проект с большой степенью детализации (телом запроса в 30 столбцов) и периодом выгрузки даже за 30 дней легко может выйти за этот лимит. Поэтому:
Google Таблицы — лучший вариант для небольших проектов, низкой степенью детализации и бесплатного хранения ваших данных Яндекс.Директа и их визуалиации в Looker Studio / Yandex DataLens.
Под степенью детализации понимается количество полей, которые вы планируете выгружать в отчете. Чем больше параметров и показателей будет добавлено в итоговую таблицу выгрузки, тем быстрее вы достигните ограничения.
API Яндекс.Директа
API (Application Programming Interface) – это программный интерфейс, позволяющий приложениям возможность взаимодействовать друг с другом. Под «приложением» понимается любое программное обеспечение (ПО) или программа, выполняющая определенные функции. Например, одно приложение может запросить данные у другого приложения и получить их в ответ. API содержит наборы методов, классов, библиотек и функций (готовых конструкций кода), позволяющих разработчику строить сложную функциональность на разных языках программирования (например, JavaScript или Python) с меньшими усилиями.
У API Яндекс.Директа есть несколько вариантов использования:
Ведение рекламных кампаний
Программный интерфейс позволяет эффективно управлять сложными и масштабными рекламными кампаниями с большим количеством объявлений и ключевых фраз. С помощью API можно автоматизировать рутинные операции — например, периодическое обновление цен клика по определенному алгоритму. API также позволяет создавать удобные пользовательские инструменты для просмотра и редактирования кампаний: чтобы внести изменения, не нужно ждать загрузки страниц, как в веб-интерфейсе.
Интеграция с бизнес-приложениями
С помощью API Директа можно управлять рекламой на основе информации о товарах и услугах из вашей базы данных, например:
- автоматически генерировать большие массивы ключевых фраз, добавляя в них названия конкретных брендов или моделей товаров — по таким уточненным фразам цены клика ниже, а кликабельность и конверсия выше, чем по «обобщенным»;
- останавливать и возобновлять показы объявлений в зависимости от наличия товаров на складе;
- обновлять тексты объявлений при изменении цены товара;
- автоматически формировать объявления о проведении акций и распродаж; повышать объем трафика для таких объявлений.
A/B-тестирование объявлений
Через API можно создавать и редактировать группы объявлений — несколько вариантов объявлений с одинаковым набором ключевых слов и других настроек показа. Вначале объявления в группе показываются в ротации, а по мере накопления статистики система начинает чаще показывать объявление с самым высоким CTR. Таким образом, из группы объявлений будет автоматически выбран вариант, наиболее привлекательный для аудитории.
Мониторинг и анализ эффективности рекламных кампаний
API Директа позволяет получать как сводную, так и детальную статистику показов, кликов, конверсии и расходов и выгружать ее в системы поддержки принятия решений, системы финансового учета и др.
Для выгрузки статистики достаточно использовать последний вариант API Яндекс.Директа.
Язык программирования Python
Работа с API любого сервиса ложится на человека, знающего один или несколько языков программирования (например, Java, Python, R, PHP и другие) и любящего работать с технической документацией. Такими навыками, как правило, обладает разработчик/программист. Однако в последнее время аналогичные задачи решает и аналитик данных, и инженер данных, и даже интернет-маркетолог, поскольку при прочих равных при трудоустройстве на работу приоритет отдают тому специалисту, кто владеет JavaScript, Python/R и умеет работать с API рекламных и аналитических инструментов.
Мы предлагаем вам решение, основанное на языке программирования Python.
Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.
Язык Python имеет множество преимуществ:
- разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского;
- Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках;
- Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля;
- разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++
- активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении;
- кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков;
- Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix;
- в официальной документации Яндекса и Google представлены примеры кода на разных языках, одним из которых является Python.
Одним из направлений, в котором используется Python как язык №1 — это наука о данных (data science) и машинное обучение (machine learning, ML). Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:
- исправление и удаление неверных данных (очистка данных);
- извлечение и выбор различных характеристик данных;
- разметка данных добавляет данным значимые имена;
- поиск статистической информации в данных;
- визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм.
Для задач интернет-маркетолога и веб-аналитика в Python имеется большое количество библиотек, существенно упрощающих написание своей программы.
Существуют две часто используемые версии языка Python – Python 2 и Python 3. Эти версии похожи, но есть отличия, из-за которых они не являются совместимыми – программы, написанные на одной версии языка, могут не работать в другой. Рекомендуется использовать версию Python 3 и выше, желательно >= 3.5 (сейчас уже есть версия 3.12).
Чтобы работать с API рекламных и аналитических систем и выполнять запросы на Python, необходимо использовать специальное программное обеспечение (ПО). Такое ПО называют интегрированной средой разработки (IDE). Наиболее популярным Python IDE является PyCharm. Еще очень распространена IDE Spyder и JupyterLab.
Многие интернет-маркетологи и аналитики данных в своей работе так же используют блокнот Jupyter Notebook, который можно установить с помощью дистрибутива Anaconda, включающий набор популярных библиотек для работы с данными, таких как: NumPy, SciPy, Astropy и др. Еще есть Visual Studio Code и много других продуктов.
Выбор тех или иных программ зависит исключительно от ваших предпочтений в изучении или от тех инструментов, которые используются в вашей компании. Для работы с нашей онлайн-документацией используется PyCharm Community Edition — это IDE для профессиональной разработки на Python с подсветкой вариантов кода и отсутствием ошибок и неточностей.
Выгрузка данных из Яндекс.Директа в Google Таблицы
Выгрузка данных из Яндекс.Директа в Google Таблицы выполняется строго по определенному алгоритму. Все действия, которые вам необходимо выполнить, подробно описаны в нашей онлайн-документации. Ключевые темы разделены на небольшие блоки, и к каждому из них даны пошаговые инструкции и рекомендации со скриншотами.
С ее помощью вы:
- научитесь выгружать самые актуальные данные напрямую из Яндекс.Директа с помощью собственного кода на Python;
- сделаете преобразования с выгруженными данными, чтобы их проще было загружать в облако и потом визуализировать;
- сможете использовать Google Таблицу как базу данных для вашей статистики Яндекс.Директа;
- построите красивые и автоматические отчеты в Looker Studio (Google Data Studio) или Yandex DataLens с привязкой к вашим ключевым показателям;
- напишите код, который автоматически будет обновлять данные, корректировать статистику и загружать ее по расписанию;
- не будете зависеть от сторонних решений, сервисов, разработчиков и сможете контролировать все действия сами;
- сэкономите свое время и маркетологов в компании, чтобы
Работать с документацией очень легко — просто следуйте по разделам и шагам, начиная от 1, затем 1.1, 1.2 и далее.
Вот так будет выглядеть ваш первый отчет, созданный по нашим инструкциям в Looker Studio (Google Data Studio):
А вот так в Yandex DataLens:
В конце разделов онлайн-документации приложены полезные ссылки по рассматриваемым темам и файлы в формате .py с кодом программы, чтобы вы смогли сопоставить собственные настройки с нашими. А если в процессе изучения материалов у вас возникнут какие-либо вопросы, вы всегда сможете задать их нам.
Последовательность действий
Чтобы вы имели представление об объеме информации и шагах, которые вам предстоит пройти, мы подготовили для вас краткую, но универсальную последовательность действий, позволяющую вам выгружать актуальную статистику из любых рекламных кабинетов Яндекс.Директа по API с заданными датами и нужным количеством параметров и показателей, включая конверсии, и загружать ее в Google Sheets для последующей визуализации данных:
- установка PyCharm на компьютер и создание проекта;
- создание приложения Яндекса;
- получение OAuth-токена;
- выбор рекламного кабинета Яндекс.Директа, из которого вы выгружаете статистику;
- создание заявки полного доступа к API Яндекс.Директа с прохождением модерации;
- установка нужных библиотек Python и их подключение в программе;
- создание проекта в Google Cloud;
- активация Google Drive API и Google Sheets API;
- формирование запроса к API Яндекс.Директа с перечнем необходимых для выгрузки полей и диапазоном дат. Для каждого проекта может быть индивидуальный набор параметров и показателей, включая идентификаторы целей (Goals) и модели атрибуции;
- преобразование данных перед их загрузкой в Google Таблицы — проверка на пустые значения, удаление хвостов от кросс-минусовки и т.д.;
- создание Google Таблицы и запись в нее данных;
- создание дашборда в Looker Studio / Yandex DataLens, включая редактирование параметров и показателей источника, а также добавление новых расчетных полей на основе формул;
- предоставление доступа к отчету другим пользователям.
Дойдя до конца онлайн-документации, вы будете приятно удивлены полученным результатам! Поверьте, интернет-маркетолог тоже умеет писать код. И сделать первый шаг в этом направлении вам поможет наша онлайн-документация!
