Контекстная реклама для интернет-магазина станков с ЧПУ

Для интернет-магазина станков с ЧПУ мы провели аудит сайта и действующей рекламы, нашли слабые места в настройках и переработали подход к управлению рекламным трафиком. Мы скорректировали показы, усилили наиболее перспективные направления и убрали часть неэффективных расходов. Уже в первый месяц количество заявок выросло в 4 раза, а в течение следующих 3 месяцев положительная динамика продолжилась.

Реализация проекта

Шаг 1. Аудит рекламы и сайта

Работу мы начали с бесплатного аудита рекламных кампаний и сайта. Нужно было понять, как реклама работает на самом деле, какие сегменты дают заявки, где бюджет расходуется неэффективно и есть ли потенциал для роста без резкого увеличения затрат.
На момент обращения реклама уже была запущена. Клиент считал, что серьезно улучшить результат будет сложно, так как кампании уже приносили обращения. Поэтому нашей задачей было не просто предложить новые настройки, а показать точки роста на основе фактической статистики.

Мы изучили:

• Действующие рекламные кампании;
• Структуру показов и заявок;
• Географию обращений;
• Статистику по устройствам;
• Данные по полу и возрасту;
• Работу поисковых кампаний;
• Эффективность площадок в РСЯ (Рекламная сеть Яндекса).

После анализа стало понятно, что реклама была запущена, но не оптимизировалась в достаточном объеме. Из-за этого часть бюджета уходила на сегменты, которые не давали нужной эффективности.

Шаг 2. Анализ географии

Отдельно мы изучили статистику по регионам. Клиент работал по всей России, но заявки распределялись неравномерно.
Из анализа мы увидели, что основная часть обращений приходила из Москвы и Санкт-Петербурга. Остальные города России давали, как правило, по 1-2 заявки. Это стало важным сигналом: бюджет не стоило распределять одинаково по всей стране, потому что самые сильные регионы уже были видны по статистике.

После этого мы сделали акцент на Москве и Санкт-Петербурге. Эти города выбрали как наиболее перспективные по спросу и платежеспособности аудитории, потому что здесь чаще ищут промышленное оборудование и быстрее переходят к сравнению поставщиков. Такой подход позволил не распылять бюджет на всю Россию, а сосредоточить рекламные усилия на географии, где вероятность получения заявки была выше.

Шаг 3. Корректировки аудитории

Следующим этапом мы проанализировали устройства, пол и возраст пользователей. В контекстной рекламе промышленного оборудования такие настройки особенно важны, потому что даже небольшая доля нерелевантных показов может увеличивать стоимость обращения.
По статистике самые дорогие заявки приходили с мобильных устройств. Мы не стали полностью отключать мобильный трафик, но добавили понижающие корректировки, чтобы не переплачивать за сегмент с высокой стоимостью лида.

Также мы внесли корректировки для отдельных аудиторных групп:

• Для пользователей младше 18 лет;
• Для женщин от 35 лет и старше;
• Для сегментов, которые по данным кампаний не показывали нужной эффективности.

Эти изменения помогли ограничить показы там, где вероятность заявки была ниже, и лучше управлять рекламным бюджетом.

Шаг 4. Оптимизация поиска

В поисковых кампаниях мы обнаружили, что система минус-слов не была проработана. Для ниши станков с ЧПУ это серьезный риск, потому что часть запросов может выглядеть коммерческой только на первый взгляд. Пользователи используют похожие формулировки, но при этом преследуют разные цели: кто-то действительно ищет оборудование для покупки, а кто-то просто изучает тему, собирает информацию, ищет чертежи, инструкции, схемы, обучающие материалы или варианты для самостоятельной сборки.

Если такие запросы не отсекать, реклама начинает показываться аудитории, которая не планирует оставлять заявку и покупать станок. В результате бюджет расходуется на клики без коммерческого потенциала, а статистика по кампаниям становится менее точной. Это мешает объективно оценивать эффективность рекламы, потому что в общий трафик попадают пользователи с разными намерениями и низкой вероятностью обращения.

Мы добавили минус-слова и расширили список исключений, чтобы сократить нерелевантные показы и убрать переходы по информационным, учебным и случайным запросам. Это позволило направить большую часть бюджета на коммерческую аудиторию, которая ищет станки с ЧПУ для покупки или подбора оборудования под конкретную задачу.

Шаг 5. Управление площадками в РСЯ

Как мы выяснили после тщательного анализа, в кампаниях не были настроены корректировки по площадкам, поэтому система продолжала показываться там, где трафик не приводил к качественным обращениям. Это расходовало бюджет и мешало продвижению кампании. Поэтому мы провели дополнительные работы в РСЯ: мы добавили корректировки и исключения для неэффективных источников, что позволило сократить расходы на слабые площадки и направить бюджет в сторону более перспективного трафика.

Такая работа сделала рекламу более контролируемой. Кампании стали не просто показываться широкой аудитории, а постепенно очищаться от площадок и сегментов, которые не помогали решать бизнес-задачу клиента. В результате рекламный бюджет стал использоваться рациональнее, а дальнейшая оптимизация получила более чистую и полезную статистику.

Трудности и их решение

Главная трудность заключалась в том, что клиент изначально не был уверен в наличии серьезного потенциала для роста. Реклама уже работала и приносила заявки, поэтому могло казаться, что кардинально улучшить результат невозможно.
Мы решили эту проблему через аудит и аргументацию на основе данных. Вместо общих предположений мы показали конкретные слабые места:

1. Дорогой мобильный трафик;
2. Неэффективные возрастные и гендерные сегменты;
3. Отсутствие минус-слов в поисковых кампаниях;
4. Недостаточную работу с площадками в РСЯ;
5. Необходимость усилить Москву и Санкт-Петербург как наиболее результативные регионы.

После этого оптимизация строилась не на гипотезах, а на реальной статистике рекламных кампаний. Такой подход помог быстро согласовать изменения, внести корректировки и получить заметный результат уже в первый месяц работы.

Итоговые результаты

По итогам работы реклама стала более управляемой. Клиент получил рост количества обращений без хаотичного увеличения активности по всем направлениям, а также:

• Рост количества заявок: уже в первый месяц работы клиент получил в 4 раза больше заявок за счет корректировок по устройствам, аудитории, географии, площадкам и поисковым запросам.
• Дальнейшее увеличение обращений: в течение следующих 3 месяцев количество заявок продолжило расти благодаря системной оптимизации кампаний.
• Усиление результативных регионов: мы перераспределили акцент на Москву и Санкт-Петербург, так как именно эти города показывали наибольший потенциал по заявкам.
• Сокращение нецелевого трафика: мы добавили минус-слова и ограничили показы по сегментам, которые не давали нужной эффективности.
• Повышение управляемости РСЯ: чтобы снизить расходы на слабые источники трафика, мы настроили корректировки и исключения по площадкам.
• Оптимизация рекламного бюджета: мы убрали часть неэффективных расходов и направили внимание кампаний на аудиторию, которая с большей вероятностью могла оставить заявку.

Кейс показал, что даже уже запущенная реклама может иметь значительный потенциал роста. Если регулярно анализировать статистику, ограничивать слабые сегменты и усиливать результативные направления, улучшения можно получить уже на первом этапе работы.