Как обработать выгрузку для аудита Яндекс Директ и рекламы
Всем привет! Сегодня хочу вам показать, как сделать выгрузку и обработать данные из неё в Яндекс Директ.
Этап выгрузки
В моём случае клиент уже предоставил несколько выгрузок. Они расположены у меня по разным вкладкам. Это выгрузка из Мастера Отчётов: по кампаниям, группам, условиям показа, до показа кликов и целей веб-аналитики. То же самое по поисковым запросам, по типам таргета, по площадкам, по датам и справочной таблице, которую я уже создал.
Но если вам интересен сам процесс выгрузки, у меня есть статья-инструкция, как сделать выгрузку:
А также, как сделать выгрузку из CRM Битрикс:
Как объединить выгрузки?
Вот мы получили выгрузки. Теперь нужно расположить их по разным листам в одном файле Excel.
Как сделать справочную таблицу
На вкладке “Ya_key” выделяем названия компаний.
Вставляем их на новый лист. Лист называем “Settings”.
Удаляем дубликаты, убираем лишние поля.
Пользуйтесь горячими клавишами, они очень ускоряют работу.
Тип взял из нейминга: Search, Network, товарная. Направления оттуда же.
Подробнее про нейминг кампаний, рассказываю в статье:
Полученные данные преобразовал в табличный вид, нажатием клавиши Ctrl-T, горячих Ctrl-T.
И вот у вас появилась табличка.
Загружаем данные в модель данных
Мы, преобразовав эти данные в табличный вид, загружаем из в модель данных. А точнее пока в Power Query с помощью встроенного функционала. Это нужно, чтобы в дальнейшем связать в модели данных и выводить параметры.
Называем эту таблицу, это подключение, как справочник к настройке. Название компании, тип, направление – все в текстовом виде.
Важно вот, когда вы здесь загружаете, выбрать только «Создать подключение» и добавить эти данные в модель данных. Все, это у нас сейчас загрузится и будет готово.
В результате справа появится меню “Запросы и подключения”. Значит, всё подгрузилось.
Наводим красоту в документе
Я удаляю лишние данные и все “-” из документа. Этого можно не делать, но так итоговая таблица получится более наглядной и красивой.
Например, в данном случае клиент выгрузил неправильно, эти данные можно было не выгружать. Переменные показатели, расчетные вернее, средняя цена клика тоже нам не нужна. В целом это лишние данные, и заменить все дефисы на пустое значение.
Это можно делать внутри Power Query, но мне здесь быстрее, потому что здесь данные не будут добавляться новые.
Потом, если мы будем вести это у клиента, уже целесообразно это делать в Power Query.
Подключение к источнику в Power Query
Преобразуем данные на листе “ya_date” в таблицу и через Power Query делаем подключение к этому источнику.
Пишем созвучно названию листа «Яндекс.Даты». Делаем то же самое. Закрыть и загрузить.
Только создать подключение в модель данных.
То же самое делаем с площадками. Удаляем ненужные показатели. В целом это не так важно. Можно их и оставить. Они нам не мешают. Строк много. Площадок потому что много. Проблема в том, что клиент здесь не выделил компании, хотя в инструкции они были. Это сыграет нам не на руку.
Так делаем с каждым листом.
Как добавить календарь в отчёт по рекламе?
Идём в конструктор, “Таблицы дат”, Создать.
Получаем набор столбцов. Его нужно расширить добавив недели, но это будет чуть позже.
Переходим в связки -> “Представление в диаграмме”
Перетаскиваем все по компактнее.
Вот у нас все те, которые мы в подключении таблички выбирали, они все здесь.
Собственно, центровая — это Settings и календарь. Смотрите, календарь мы связываем там, где есть даты. Они есть только в Яндекс Даты в выгрузке.
Всё остальное связываем со справочником. Связываем по названию компании.
Когда всё связали, даже сохранять не надо. Закрываем. Всё уже сохранилась.
У нас появилось подключение к модели данных.
Строим отчёт до продаж
Теперь идём “Вставка” -> “Сводная таблица” -> “Из модели данных”. И вставляем на новый лист.
Давайте его зальем ярким зеленым, чтобы он выделялся среди источников данных.
И теперь построим отчёт, посмотрим, как клиент тратил деньги в рамках как динамики по месяцам, по годам. Для этого вводим год, месяц.
В поле “Значения” выводим: показы, клики, расход и конверсии.
Наводим красоту в таблице, преобразуя её ячейки.
Что я уже вижу? Вижу то, что расход у клиента довольно маленький.
У нас есть расход показа перехода и есть данные по конверсиям. Это звонки и запросы, видимо через форму или еще как-то. Хочется смотреть целиком по всем заявкам, поэтому давайте сделаем через Power Query меру, которая у нас считала бы эти показатели.
Как добавить расчётные показатели в таблицу?
Перейдём в этот источник «Яндекс Даты».
Добавим вычисляемый столбец, где сложим заявки. Делается это через “Добавление столбца” -> “Настраиваемый столбец”.
Для этого сложим “Заявки”.
И вот в данном случае уже можно просто на дискетку нажать, и у нас всё сохранится.
В таблице обновим данные.
Добавляем заявки и CPL
Выводим в отчёт все заявки.
Вот также здесь наводим марафет: оставляем просто заявки, выравнивание по правому столбцу. Теперь нам нужно добавить расчётные меры.
Давайте напишем там CPL — стоимость лида или заявки. Собственно, она у нас высчитывается как бюджет (то есть мы находим в «Яндекс Датах» расход) и делим его на значение заявок. Заявки у нас в этом же отчёте «Яндекс Даты», но заявки делаем денежными, потому что денежные выражения.
И ещё раз наведём красоту в документе.
Анализируем полученную таблицу
Что мы видим? Во-первых, данных мало. Клиент оказался не таким большим, как мы ожидали.
У нас есть данные по месяцам: май, июнь, июль, август, сентябрь, октябрь (рекламы не было), ноябрь, декабрь. В феврале стартовали снова, март, апрель — покрутились, бюджет средний, нарастили в 2025 году.
CTR у нас в целом был одинаковый; в апреле чуть просел трафик, что-то очень выросло — возможно, что-то там запускали.
Заявка в целом примерно на одной и той же цене. Здесь цель, видимо, не работала.
Конверсия подросла в апреле при меньшем трафике и меньшем бюджете (меньше, чем в прошлом месяце), пока конверсия выросла. Из-за этого стоимость лида не так сильно превысила прошломесячную. Ну, собственно, вот такие данные.
Далее мы делаем ещё серию отчётов на основе наших выгрузок, которые уже в модели данных. Это довольно объёмный блок, расскажу о нём в следующей статье.
Покажу разве что, как здесь можно ещё проваливаться. У нас есть май и июнь; мы можем провалиться, например, до недели (если мы их выведем), либо до дня. Словно захотим мы посмотреть, как в рамках месяца шла динамика по расходам.
Видимо, у них недельное ограничение по 3000; здесь вот более свободно шло. Видим, что почти по всем дням есть заявки. Можно посмотреть по периодам, например: 5, 6 — выходной был; 5, 6 заявки тоже приходят — выходные интересно. Возможно, люди на выходных ищут. Да, ещё был выходной… так, 12, 13 — тут нет данных, выгрузки их не было.