Показатели вовлеченности — это количественные сигналы, демонстрирующие, как покупатели взаимодействуют с товаром до совершения покупки: коэффициент кликабельности, время, проведенное на странице, коэффициент добавления в корзину, количество просмотров видео в описании товара. Они измеряют интерес и намерение, а не напрямую доход, что делает их полезными в качестве системы раннего предупреждения: товар с высокой вовлеченностью, но низкими продажами обычно указывает на проблемы с ценообразованием, наличием товара или оформлением заказа, а не на проблемы со спросом.

Почему показатели вовлеченности важны

Данные об эффективности фида часто поступают с задержкой — для корректного определения конверсий и доходов могут потребоваться дни, — поэтому показатели вовлеченности выступают в качестве ведущего индикатора, который команда проверяет в первую очередь. Новый продукт с большим количеством показов, но низким коэффициентом кликабельности говорит о том, что заголовок или изображение не привлекательны; большое количество кликов в сочетании с низким коэффициентом добавления в корзину говорит о том, что проблема, скорее всего, в цене или целевой странице. Именно эта диагностическая ценность объясняет, почему показатели вовлеченности находятся на более раннем этапе анализа электронной коммерции в большинстве рабочих процессов отчетности: они сужают круг поиска, на каком этапе воронки продаж товар теряет покупателей, прежде чем потребуется анализировать полную отчетность по доходам. Для каталогов с тысячами SKU этот этап сортировки позволяет определить, какие несколько сотен товаров из всего каталога нуждаются во внимании.

Как работают показатели вовлеченности

Данные о вовлеченности собираются на каждом этапе взаимодействия покупателя с товаром: данные о показах и кликах поступают с самой рекламной платформы, а поведение на сайте — глубина прокрутки, время, проведенное на странице, добавление в корзину — фиксируется с помощью тегов отслеживания конверсий на витрине магазина. Инструменты управления фидами обычно связывают эти данные с исходной строкой каталога, используя идентификатор товара, поэтому снижение вовлеченности можно отследить по конкретному заголовку, изображению или изменению цены, а не рассматривать как неопределенную тенденцию по всему сайту. Некоторые платформы также рассчитывают сводный показатель видимости на основе сигналов вовлеченности, предоставляя операторам единое число для сравнения товаров между собой, вместо анализа пяти отдельных показателей для каждого товара.

Пример

<item>
  <g:id>SKU-64207</g:id>
  <title>Insulated Travel Mug - 16oz, Forest Green</title>
  <g:price>18.50 USD</g:price>
  <g:image_link>https://example-shop.com/img/travel-mug-forest.jpg</g:image_link>
  <g:custom_label_4>engagement-watch</g:custom_label_4>
</item>

Добавление пользовательской метки к строке, например: engagement-watch Позволяет команде отмечать определенные товары для более тщательного мониторинга, чтобы тенденции кликов и добавления в корзину по этому товару отображались в отчетах отдельно от остальной категории.

Связанные концепции

Показатели вовлеченности наиболее полезны в сочетании с данными отслеживания конверсий , поскольку вместе они точно показывают, на каком этапе воронки продаж объявление привлекает или теряет покупателей, а также в контексте более широкой аналитики электронной коммерции , которая позволяет рассматривать эти сигналы с точки зрения доходов и прибыли. Показатель видимости, построенный на основе данных о вовлеченности, позволяет командам быстро определить, каким объявлениям следует уделить первоочередное внимание.