Понимание недействительного трафика (IVT) необходимо для оптимизации цифрового маркетинга
Понимание недействительного трафика (IVT) имеет важное значение для оптимизации цифрового маркетинга. Сегодня мы рассмотрим основные выводы углублённого анализа трафика на сайте клиента, изучая, откуда поступает IVT по различным каналам, устройствам и географическим регионам. Тщательно анализируя эти данные, мы выявили действенные закономерности и возможности для оптимизации, чтобы свести IVT к минимуму и повысить общую эффективность маркетинга.
Анализ IVT: определение лучших и худших показателей
В общей сложности на IVT приходилось 11% трафика, что является хорошим результатом, учитывая, что наш ориентир для IVT из отчёта «Unmasking the Shadows 2025» составляет 21,3%. Однако есть ещё значительный потенциал для улучшения. Важным первым шагом в сокращении IVT является определение каналов, которые вносят наибольший вклад в этот нежелательный трафик, и понимание их влияния.
Наш анализ выявил существенные различия между различными источниками трафика. Прямой трафик показал самый высокий уровень IVT — 42%, за ним следуют Microsoft Ads — 12,5%. Между тем, реклама в VK и SEO показали значительно лучшие результаты с уровнями IVT 7,2% и 4% соответственно. Эти выводы указывают на то, что определённые каналы требуют более строгой фильтрации и оптимизации. Чтобы максимизировать рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS) и обеспечить высококачественное взаимодействие, мы рекомендуем перераспределить бюджет в пользу каналов, которые демонстрируют более высокие показатели с действительным трафиком.
Проблема возврата трафика ботов
Помимо понимания того, какие каналы способствуют появлению IVT, важно выявлять повторяющуюся активность ботов. За 19-дневный период в платном трафике Google было зафиксировано 5300 расхождений с ботами и 35 посещений с помощью инструментов автоматизации. Примечательно, что 662 возвращающихся IP-адреса ботов сгенерировали 5041 сессию ботов. Более того, 35% этих IP-адресов ботов также взаимодействовали с другими платными рекламными каналами, такими как RTB House, Criteo, Microsoft Ads и VK Ads.
Эта закономерность подчёркивает необходимость постоянного мониторинга и фильтрации. Когда боты повторно получают доступ к сайту из нескольких платных источников, они не только искажают показатели эффективности, но и растрачивают рекламные бюджеты. Внедрение передовых мер по обнаружению ботов и блокировке IP-адресов может помочь снизить эти риски.
IVT в PMax: платформа, подверженная недействительному трафику
Среди платформ платной рекламы кампании Google PMax показали заметно более высокие показатели IVT по сравнению с Google Search. Это связано в первую очередь с широким охватом PMax, который охватывает несколько экосистем Google, включая Google Display Network (GDN), YouTube, Gmail и партнёрские сайты. Хотя такая широкая экспозиция может повысить узнаваемость, она также увеличивает риск привлечения недействительного трафика.
Наш анализ показал, что 7% трафика PMax было классифицировано как недействительное. Чтобы противостоять этому, критически важно внедрить строгие исключения в кампаниях PMax. Активно фильтруя некачественный трафик и оптимизируя параметры таргетинга, рекламодатели могут минимизировать IVT и повысить общую эффективность рекламы. Кроме того, постоянный мониторинг и стратегические корректировки необходимы, чтобы свести IVT к минимуму и обеспечить эффективное использование рекламных бюджетов.
Если вы хотите узнать больше о PMax, мы рекомендуем нашу статью «PMax Decoded: трата денег или эффективный канал?».
Центры обработки данных: основной источник IVT
Ещё одним ключевым выводом из нашего анализа стала значительная роль центров обработки данных в генерации IVT. Фактически 52% всего IVT исходило всего из двух центров обработки данных. Это подчёркивает важность упреждающей блокировки IP-адресов, связанных с этими источниками, в платформах платной рекламы. Внедрение списков исключений может помочь предотвратить дальнейший трафик, управляемый ботами, гарантируя, что маркетинговые расходы направляются на взаимодействие с реальными пользователями.
Географическое распределение IVT: выявление регионов с высоким риском
IVT зависит не только от платформы, но и значительно варьируется в зависимости от географии. После фильтрации самообъявленных поисковых роботов мы обнаружили, что некоторые страны непропорционально способствовали общему объёму IVT. Одна только Германия составила 70% от общего объёма IVT, в то время как Финляндия, США и Ирландия вместе взятые составили ещё 25%.
Чтобы бороться с этим, рекламодатели должны внедрить исключения для стран в режиме реального времени на основе текущего анализа данных. Исключение регионов с высоким риском из платных кампаний может помочь предотвратить напрасную трату рекламных расходов и повысить общее качество трафика.
Заключение: подход, основанный на данных, для долгосрочной оптимизации
Этот анализ подтверждает важность постоянного мониторинга и совершенствования в цифровом маркетинге. Снижение IVT — это не разовое решение, а постоянный процесс, требующий гибкости и принятия решений на основе данных. Выявляя каналы высокого риска, отслеживая возвращающийся трафик ботов, оптимизируя кампании PMax, блокируя трафик из центров обработки данных и уточняя географический таргетинг, рекламодатели могут создать более эффективный и качественный канал трафика.
В конечном счёте цель состоит не в том, чтобы полностью устранить IVT, некоторый уровень IVT всегда будет существовать, а в том, чтобы минимизировать его влияние, одновременно повышая вовлечённость пользователей и максимизируя ROAS. Проактивный, хорошо структурированный подход к управлению IVT приведёт к повышению эффективности кампаний и более значимому взаимодействию с клиентами с течением времени.