Как оценить потерянный доход в Google Ads с помощью языка R
Сколько прибыли вы не получили в Google Ads из-за нехватки бюджета или низкого рейтинга ключевых слов? Стандартные отчеты не позволяют это проанализировать, но я знаю способ, как подсчитать эти данные с помощью языка программирования R.
В октябре 2015-го года в блоге я описывал алгоритм для определения количества потерянных конверсий с помощью Supermetrics (специального дополнения к Google Таблицам). Тогда бесплатного базового функционала Supermetrics было достаточно, но со второй половины февраля 2016 года дополнение стало платным. Скорее всего, далеко не каждому захочется отдавать $99 в месяц за отчёт по потерянным конверсиям, поэтому я нашел другой способ реализации данного алгоритма.
Возможно, изначально этот метод покажется более сложным, но, потратив некоторое время, в дальнейшем вы сможете бесплатно обновлять данные и контролировать потери показов и дохода по всем рекламным кампаниям. К тому же я усовершенствовал алгоритм, теперь он предназначен больше для ecommerce проектов и главная его задача — оценка потерянного дохода, а не конверсий.
Данное решение реализовано на языке R, он предназначен для статистической обработки данных и визуализации информации. Язык R разработан более 20 лет назад непосредственно для академических исследований. Как большинство бесплатных продуктов, R очень быстро стал популярным, в связи с чем к нему было написано множество пакетов, значительно расширяющих его базовый функционал. В этой статье мы рассмотрим ряд пакетов, включая пакеты предназначенные для работы с API Google Ads и Google ***ytics.
Что необходимо для реализации алгоритма?
- Установленный на сайте код отслеживания электронной коммерции, и соответственно в Google ***ytics должны отслеживаться данные о совершенных транзакциях.
- Аккаунт Google ***ytics, связаный с Google Ads.
- На ПК должен быть установлен язык R, для этого пройдите по ссылке, скачайте и установите последнюю версию (видео урок).
- Для более удобной работы в R предлагаю также скачать и установить RStudio, именно в этой среде программирования мы запустим скрипт.
- Developer Client в консоли разработчика Google, более подробно об этом я расскажу далее.
- Токен разработчика Google Ads для доступа к API Google Ads, но это условие не является обязательным.
Если перечисленные пункты вас не смущают, можем двигаться дальше.
Как создать Developer Client в консоли разработчика Google?
В первую очередь нам необходимо зарегистрировать приложение в Google Cloud Console. Для этого выполните описанные ниже шаги:
- Откройте Google Cloud Console.
- Создайте новый проект, если у вас его ещё нет.
- В основном меню перейдите в раздел APIs & Services — Oauth consent screen.
- Заполните все необходимые поля, и перейдите в меню Credentials — Create credentials — OAuth client ID.
- Из выпадающего меню выбираем Desktop app, вводим название приложение и жмём «Create».
- На этом настройка приложения закончена жмём «Оk».
- Для удобства созданное приложение можно сохранить на ПК, название файла при сохранении может быть произвольным, допустим что мы сохранили его с именем app.json по ардесу C:/auth.
- Последнем шагом настройки проекта в Google Cloud необходимо включить Google Ads API, переходим в раздел library.
- В поиске пишем Google Ads.
- Включаем в проекте Google Ads API.
Далее активируйте все API связанные с Google ***ytics.
Мы настроили проект в Google Cloud, теперь необходимо запросить токен разработчика Google Ads.
В учебных целях в пакет rgoogleads уже включены все необходимые компоненты: токен разработчика, client id, secret id. Тем не менее я настоятельно рекомендую вам получить собственные учётные данные.
Токен разработчика можно запросить только из управляющего аккаунта, следуйте инструкциям ниже:
- Создайте новый управляющий аккаунт, если у вас его нет.
- Перейдите в Инструменты и настройки — Настройки — Центр API.
- Заполните сведения о разработчике.
- Нажмите «Подать заявку на базовый доступ».
- Заполните и отправьте анкету.
Далее скорее всего вам потребуется в переписке объяснить поддержке Google Ads API для каких целей вы будете использовать API, после чего вы получите базовый доступ.
В статье мы будем работать с Google Ads API и Google ***ytics API. Подробно рассматривать их мы не будем, но для более глубокого погружения в работу с Google ***ytics API вы можете прочесть статью «Как загрузить данные из API Google ***ytics в R: часть 2» или посмотреть видео доклада «Как работать с API Google ***ytics на языке R с помощью пакета google***yticsR».
Запуск скрипта в RStudio
Для перехода к этому шагу должны быть реализованы шесть пунктов, описанных в начале статьи. На это может уйти несколько дней. Напомню, что наличие собственного OAuth клиента и токена разработчика желательно, но не обязательно.
Подключаем необходимые пакеты R
Пакеты, это дополнительное программное обеспечение, расширяющее базовые возможности языка R. Пакеты состоят из набора готовых функций и данных. Устанавливаются пакеты один раз, как и любое программное обеспечение, и подключаются каждый раз, когда вам нужен функционал какого либо пакета.
Ниже я приведу код установки и подключения нужных нам пакетов.
# установка пакетов install.packages(c(\\\'rgoogleads\\\', \\\'google***yticsR\\\', \\\'dplyr\\\', \\\'tidyr\\\', \\\'ggplot2\\\')) # подключение пакетов library(rgoogleads) library(google***yticsR) library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2)
Рассмотрим назначение установленных нами пакетов:
- rgoogleads — пакет для работы с Google Ads API;
- google***yticsR — пакет для работы с Google ***ytics API;
- dplyr — пакет для манипуляции табличными данными в R;
- tidyr — пакет для очистки и преобразования данных;
- ggplot2 — пакет для визуализации данных.
Авторизация в сервисах
Работа пpaктически с любым API начинается с авторизации. Нам для работы изначально надо авторизоваться в Google Ads и Google ***ytics. Используемые нами пакеты включают гибкий и удобный функционал для авторизации.
В этой статье мы рассмотрим самый простой способ авторизации — авторизацию с дефолтными параметрами через вшитые в пакеты учётные данные.
# авторизация ## google ads gads_auth(email = \\\'me@gmail.com\\\') ## google ***ytics ga_auth(email = \\\'me@gmail.com\\\')
После запуска каждой из перечисленных выше функций вы будете перенаправлены в бразуер, где нужно дать разрешение на доступ к данным используемым пакетам.
При успешной авторизации вы увидите в браузере сообщение «Authentication complete. Please close this page and return to R.». Увидев это сообщение возвращайтесь в RStudio и продолжайте работу.
Авторизацию через браузер необходимо пройти один раз. После успешной попытки полученные учётные данные кешируются в локальный файл, и в дальнейшем читаются из кеша.
Если вы хотите пройти авторизацию в Google Ads API используя собственные учётные данные: OAuth клиент и токен разработчика почитайте документацию к функции ?gads_auth_configure().
Для использования продвинутой настройки авторизации в Google ***ytics API почитайте документацию.
Загрузка данных из Google Ads и Google ***ytics
Пройдя авторизацию мы можем приступить к основной части работы — загрузке и постобработке данных из API.
# аккаунты ## управляющий аккаунт gads_set_login_customer_id(\\\'xxx-xxx-xxxx\\\') ## рекламный аккаунт gads_set_customer_id(\\\'xxx-xxx-xxxx\\\') # запрос данных из Google Ads ads_data <- gads_get_report( resource = \\\'campaign\\\', fields = c(\\\'campaign.id\\\', \\\'campaign.name\\\', \\\'metrics.impressions\\\', \\\'metrics.clicks\\\', \\\'metrics.cost_micros\\\', \\\'metrics.ctr\\\', \\\'metrics.search_budget_lost_impression_share\\\', \\\'metrics.search_rank_lost_impression_share\\\', \\\'metrics.content_budget_lost_impression_share\\\', \\\'metrics.content_rank_lost_impression_share\\\'), where = \\\'metrics.impressions > 0\\\', during = \\\'LAST_30_DAYS\\\' ) # запрос данных из Google ***ytics ga_data <- google_***ytics( viewId = 247168223, date_range = c(\\\'31daysAgo\\\', \\\'yesterday\\\'), dimensions = c(\"adwordsCampaignID\"), metrics = c(\"transactions\", \"transactionRevenue\"), filtersехpression = \"ga:medium==cpc,ga:source==google\" )
В примере кода замените xxx-xxx-xxxx на идентификаторы вашего управляеющего и рекламного аккаунта.
Представленный пример кода загрузит нужные нам для расчётов данные из Google Ads API и Google ***ytics API за последние 30 дней.
Если вы хотите получить данные за какой-то конкретный статичный период, то в функции gads_get_report() используйте аргументы date_from и date_to, передав начальную и конечную дату в формате ГГГГ-ММ-ДД, а в функции google_***ytics() передайте даты начала и завершения в том же формате, вместо пресетов \\\'31daysAgo\\\' и \\\'yesterday\\\'.
Все необходимые данные для расчёта потерянного дохода у нас уже есть, осталось реализовать сами расчёты:
# объединяем данные из Google Ads и Google ***ytics data <- left_join(ads_data, ga_data, by = c(\"campaign_id\" = \"adwordsCampaignID\")) # заполняем пропущенные значения нулями # добавляем все необходимые вычисления data <- mutate(data, across(where(is.numeric), replace_na, 0), lost_impression_by_budget_search = round(impressions / (1 - search_budget_lost_impression_share) - impressions, 0), lost_impression_by_rank_search = round(impressions / (1 - search_rank_lost_impression_share) - impressions, 0), lost_impression_by_budget_display = round(impressions / (1 - content_budget_lost_impression_share) - impressions, 0), lost_impression_by_rank_display = round(impressions / (1 - content_rank_lost_impression_share) - impressions,0), lost_impression_by_budget = lost_impression_by_budget_search + lost_impression_by_budget_display, lost_impression_by_rank = lost_impression_by_rank_search + lost_impression_by_rank_display, lost_clicks_by_budget = round(lost_impression_by_budget * ctr, 0), lost_clicks_by_rank = round(lost_impression_by_rank * ctr, 0), lost_transactions_by_budget = ifelse(is.nan(round(lost_clicks_by_budget * (transactions / clicks), 0)), 0, round(lost_clicks_by_budget * (transactions / clicks), 0)), lost_transactions_by_rank = ifelse(is.nan(round(lost_clicks_by_rank * (transactions / clicks), 0)), 0, round(lost_clicks_by_rank * (transactions / clicks), 0)), lost_transactions = lost_transactions_by_budget + lost_transactions_by_rank, lost_revenue_by_budget = ifelse(is.nan(round(lost_transactions_by_budget * (transactionRevenue / transactions), 0)), 0,round(lost_transactions_by_budget * (transactionRevenue / transactions), 0)), lost_revenue_by_rank = ifelse(is.nan(round(lost_transactions_by_rank * (transactionRevenue / transactions), 0)), 0, round(lost_transactions_by_rank * (transactionRevenue / transactions), 0)), lost_revenue = lost_revenue_by_budget + lost_revenue_by_rank )
На этом этапе у нас реализованы расчёты всех необходимых метрик, включая потерянный доход.
Визуализация данных
Для начала можем оценить общие потери дохода по аккаунту, построив круговую диаграмму:
# круговая диаграмма res <- tibble( type = c(\"полученный доход\", \"потерянный по бюджету\", \"потерянный по рейтингу\"), value = c(sum(data), sum(data), sum(data)) ) res %>% ggplot( aes(x = 1, y = value, fill = type) ) + geom_col(position = position_stack(reverse = T)) + scale_fill_manual(values = c(\"green\", \"red\", \"firebrick\")) + coord_polar(theta = \"y\")
Как видно по диаграмме, мы потеряли приблизительно треть, от возможного дохода. Большая часть потерь связана с дефицитом бюджета, меньшая с проигранными аукционами.
Посмотрим данные в более глубокой детализации, разбив их по кампаниям:
# Потерянный доход в разрезе кампаний data %>% filter(transactionRevenue > 0) %>% select(campaign_name, transactionRevenue, lost_revenue_by_budget, lost_revenue_by_rank) %>% pivot_longer( c(\\\'transactionRevenue\\\', \\\'lost_revenue_by_budget\\\', \\\'lost_revenue_by_rank\\\'), names_to = \\\'type\\\', values_to = \\\'value\\\' ) %>% ggplot( aes(x = campaign_name, y = value, fill = type) ) + geom_col(position = \\\'fill\\\')+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0.5, size = 9)) + scale_fill_manual(values = c(transactionRevenue = \"forestgreen\", lost_revenue_by_budget = \"firebrick1\", lost_revenue_by_rank = \"tan1\")) + ggtitle(\"Lost Revenue\") + xlab(\\\'Campaign\\\') + ylab(\\\'Lost Revenue, %\\\')
Какие действия можно предпринять по данным диаграммам
На данном этапе мы визуализировали данные о потерянном доходе, как глядя на диаграммы минимизировать эти потери?
Потерянный доход у нас разбит на 2 части:
- Доход потерянный в связи с низким рейтингом объявлений и проигранными аукционами.
- Доход потерянный в связи дефицитом бюджета.
В первом случае можно поднять ставки, если вам позволяет CPO, или проработать над показателем качества. О том как анализировать, и поднимать показатель качества я рассказывал в статье «Как визуализировать показатель качества ключевых слов — рецепт скрипта на языке R».
Во втором случае, потери можно минимизировать если вовремя и в полном объёме пополнять баланс вашего рекламного аккаунта.
Download a free checklist. Are Your Site Sales Dropping?Here is what to do! Get the checklist
Работаем с данными в CSV-файле
С языком R знакомы не все, возможно вы захотите построить на основе полученных данных какие-то другие диаграммы, или выполнить дополнительные расчёты. В таком случае возможно вам захочется прибегнуть к более привычным инструментам, например процессорам электронных таблиц.
Одной строкой кода вы можете сохранить полученные данные в csv файл:
# выгрузка в csv write.table( data, file = \\\'lostRevenue.csv\\\', sep = \";\", dec = \",\", row.names = FALSE, fileEncoding = \\\'1251\\\' )
Полученный csv файл можно открыть в Excel, или загрузить в Google Spreadsheets и, уже используя их функционал, строить визуализации:
Ниже приведу описание полей csv файла:
Поле | Описание |
campaign_id | ID рекламной кампании |
campaign_name | Название рекламной кампании |
transactions | Количество полученных транзакций по рекламной кампании |
transactionRevenue | Сумма полученного дохода от рекламной кампании в валюте аккаунта Google ***ytics |
impressions | Количество полученных показов |
clicks | Количество полученных кликов |
cost | Сумма, потраченная на рекламную кампанию в валюте аккаунта Google Ads |
ctr | Кликабельность рекламной кампании |
search_budget_lost_impression_share | Процент потерянных показов в поиске в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
search_rank_lost_impression_share | Процент потерянных показов в поиске в связи с низким рейтингом |
content_budget_lost_impression_share | Процент потерянных показов в контекстно медийной сети в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
content_rank_lost_impression_share | Процент потерянных показов в контекстно медийной сети в связи с низком рейтингом |
lost_impression_by_budget_search | Количество потерянных показов в поиске в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
lost_impression_by_rank_search | Количество потерянных показов в поиске в связи с низким рейтингом |
lost_impression_by_budget_display | Количество потерянных показов в контекстно медийной сети в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
lost_impression_by_rank_display | Количество потерянных показов в контекстно медийной сети в связи с низком рейтингом |
lost_impression_by_budget | Общее количество потерянных показов в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
lost_impression_by_rank | Общее количество потерянных показов в связи с низким рейтингом |
lost_clicks_by_budget | Общее количество потерянных кликов в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
lost_clicks_by_rank | Общее количество потерянных кликов в связи с низким рейтингом |
lost_transactions_by_budget | Общее количество потерянных транзакций в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
lost_transactions_by_rank | Общее количество потерянных транзакций в связи с низким рейтингом |
lost_transactions | Общее количество потерянных транзакций |
lost_revenue_by_budget | Общая сумма потерянного дохода в связи с преждевременным расходованием дневного бюджета |
lost_revenue_by_rank | Общая сумма потерянного дохода в связи с низким рейтингом |
lost_revenue | Общая сумма потерянного дохода |
Выводы
- Для реализации алгоритма необходимо:
- настроенное отслеживание транзакций в Google ***ytics;
- установленная связь между Google ***ytics и Google Ads;
- установленный язык R на ПК и инструмент для работы с ним — RStudio;
- Developer Client в консоли разработчика Google;
- токен разработчика Google Ads для доступа к API Google Ads.
- Чтобы запустить скрипт в RStudio, нужно:
- подключить пакеты «rgoogleads», «google***yticsR», «dplyr», «tidyr» и «ggplot2»;
- пройти аутентификацию в Google ***ytics и Google Ads;
- запустить скрипт.
- Чтобы визуализировать информацию, нужно освоить язык R или скачать данные в формате CSV-файла и обработать их в привычном редакторе таблиц.
Используя полученную информацию, можно определить, в каких рекламных кампаниях и по какой причине теряется доход. А на основании этой информации — перераспределить бюджет, изменить ставки или проработать ключевые слова с целью повышения показателя качества. Кстати, более подробно о том, как повысить показатель качества, можно узнать в этой статье.
Если вы делаете первые шаги в изучении языка R, то рекомендую начать его изучение с моего бесплатного курса “Язык R для пользователей Excel”. Также наверняка вам будет полезен мой telegram и youtube канал R4marketing, большая часть контента которого состоит из обучающих материалов по языку R.
Буду рад ответить на ваши вопросы в комментариях!
Комментарии:
Офис Netpeak в Харькове официально открыт! В этом посте, вместо игры на фанфарах, мы на собственном примере рассмотрим, что нужно для создания регионального отделения в разгар кризиса....
26 04 2024 2:50:11
История для заказчиков, которые самостоятельно запускают рекламу...
25 04 2024 19:17:24
Подборка корпоративных медиа, попав на страницы которых, не хочется их покидать....
24 04 2024 9:24:31
Персональная стратегия продвижения онлайн с помощью SEO и контекстной рекламы....
23 04 2024 19:22:50
Как настроить автоматическое обновление данных о товарах с помощью таблиц Google....
22 04 2024 12:42:28
Обзор полезных сервисов и программ, которые увеличат эффективность работы из дома и улучшат организацию бизнес-комaнды...
21 04 2024 23:38:49
Как правильно распределить рекламный бюджет? Читайте топ-50 самых дорогих ключевых слов Google Рекламы в Казахстане по версии Serpstat...
20 04 2024 15:11:53
Результаты рейтинга зарплат интернет-маркетологов....
19 04 2024 10:12:47
Игроков интернета России, Уанета и Казнета зарубежные сайты coблaзняют семизначными результатами продаж во время «черной пятницы» и «киберпонедельника»....
18 04 2024 10:15:55
Бонус в статье: как собрать аудитории для ремаркетинга на брошенную корзину...
17 04 2024 7:30:10
VPN — технология анонимного сетевого подключения. Она позволяет организовать подсеть в уже существующем соединении. Поверхностная сеть закрыта от внешнего доступа, потому вмешаться в нее не смогут. Чтобы узнать больше, читайте дальше!...
16 04 2024 23:49:45
Как настроить и получить эффективную отдачу от Google Local Campaigns...
15 04 2024 22:28:26
Покажем, как продвигать сайты, продающие детскую обувь...
14 04 2024 1:57:30
Сотрудник Google расскажет о том, как присоединиться к протесту, не навредив сайту....
13 04 2024 16:52:21
Хороший пост с примерами продающих «Белых книг»....
12 04 2024 3:26:32
Главная цель инфлюенс-маркетинга — теплый и близкий контакт с аудиторией. Клиентам нравится ассоциировать продукты с живыми, знакомыми им людьми — пускай и только по интернету. Читать дальше....
11 04 2024 20:11:33
Советы бизнесу от зрителей Big Money и Артема Бородатюка. Предлагаем 11 универсальных, но простых и понятных идей....
10 04 2024 20:43:36
Участники бизнес-клуба netpeak получают бесплатные консультации по вопросам ведения контекстной рекламы в Google Ads...
09 04 2024 23:47:53
Как увеличить охват и видимость сайта за счет сбора семантического ядра и расширения структуры...
08 04 2024 23:39:12
Расширяем возможности визуализации данных из Google ***ytics c помощью пакета RGA и Power BI...
07 04 2024 12:41:42
Кейс продвижения Pizza House — ROMI 709,9%. От старта с дублями страниц и постановки целей и задач продвижения, проведения технического аудита, аналитики, анализа поисковых фраз, выбора контента до экспериментов с метатегами, увеличения среднего чека и планов на будущее...
06 04 2024 17:56:50
Если ваш товар или услуга будут хорошо выглядеть на фото или целевая аудитория точно находится в Инстаграм, площадка для будущего блога определена. Узнать больше!...
05 04 2024 13:33:20
Что делать, если нет четкой модели оценки эффективности контекстной рекламы?...
04 04 2024 10:18:27
Тематический кейс в нише «Фотография и аксессуары»: проделанные работы и полученные результаты...
03 04 2024 22:11:27
Персональный чек-лист автора десятков рассылок: три года опыта и регулярное общение с техподдержкой почтовых сервисов. Всё о том, как не попасть в спам и как из него спасаться. А может и не всё. Можете дополнить этот пост своими фишками? Делитесь!...
02 04 2024 22:44:10
Несколько фишек Google Tag Manager, чтобы сделать продвинутые списки ремаркетинга....
01 04 2024 21:35:37
Анализ содержимого сайта показывает: Url разные, а контент страниц одинаковый. Думаете, ничего страшного? Но одинаковый контент может попасть под фильтры поисковых систем. Чтобы этого не произошло, надо знать, как избавляться от внутренних дублей...
31 03 2024 13:29:55
20 сервисов для прокачки контента под SEO. Штуки, которые будут полезны новичкам и экспертам....
30 03 2024 0:57:58
О возможностях нестандартного использования поисковых систем для решения важных бизнес-задач...
29 03 2024 9:39:39
Как понять, что именно нравится подписчикам в вашей рассылке...
28 03 2024 19:18:39
Сет по контекстной рекламе в тематике «разработка программного обеспечения»: снижение стоимости клика на 89%....
27 03 2024 19:47:40
[SEO 2.0] — это продукт для бизнеса от Netpeak, он включает в себя принципиально новый подход к продвижению сайтов....
26 03 2024 16:59:10
Грабберы — программы, позволяющие автоматизировать процесс сбора и публикации контента. С помощью грабберов, помимо парсинга контента, осуществляют перевод и уникализацию текстов....
25 03 2024 12:25:32
Как найти, нарастить и проанализировать ссылочную массу...
24 03 2024 15:10:47
Устанавливаем тег конверсий: самостоятельно и с помощью Google Tag Manager....
23 03 2024 13:26:41
Пять примеров дизайна, который помогает продавать в рассылках. Просто любуемся и тренируем насмотренность....
22 03 2024 21:49:41
Разбираем на примерах коллабораций, подрядчиков из регионов и тендендерных площадок...
21 03 2024 7:46:46
Краш-тест сервиса визуализации данных: выбираем задачу, источники, создаём отчет с помощью DataDeck. Бонус в конце — лаконичные списки преимуществ и недостатков этого инструмента и приятный подарок для дочитавших...
20 03 2024 12:14:36
Статистика изменений долей рынка после майского и декабрьского апдейта Google в 2020 году....
19 03 2024 12:44:34
Низкочастотные, низкоконкурентные, Long Tail и другие термины, которые нужно знать и понимать....
18 03 2024 20:42:59
Как мы создаем BI-решение для департамента поискового продвижения — первые шаги...
17 03 2024 21:23:21
Как работать с новой функцией, чтобы набирать подписчиков и делать продажи. Подробное и актуальное руководство в 2021 году....
16 03 2024 2:10:42
Расскажем в двух словах о всеми забытой функции «Анализ конкуренции»....
15 03 2024 0:55:43
Также повысили количество транзакций на 191% (по сравнению с аналогичным периодом прошлого года)....
14 03 2024 13:48:54
Быстрые ссылки и другие советы на тему того, как эффективно работать в Директ Коммaндере....
13 03 2024 13:32:35
Пpaктика в режиме «рейтинг онлайн». Новинка Google Рекламы — отчет «Статистика аукционов»....
12 03 2024 19:11:46
Как специалисту оптимизировать рабочее время, качественно развивать проекты и меньше нервничать...
11 03 2024 19:39:21
Как и кто создает новые услуги в Netpeak и что нужно знать, уметь, чтобы это делать? Рассказывает Елена Воскобойник, специалист, которая иногда разpaбатывает их почти с нуля. Читать!...
10 03 2024 11:35:50
Корзина интернет-магазина поможет повысить продажи, если ее функционал содержит: фото товара, кликабельное наименование товара, перечень способов оплаты. Узнать больше!...
09 03 2024 22:44:25
Обновление от Google: похожие аудитории можно использовать не только для медийных, но и для поисковых и торговых кампаний...
08 03 2024 16:15:29
Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::