За 3 месяца мы пересобрали и оптимизировали контекстную рекламу для клиента. Мы изучили прошлые кампании, расширили семантику, протестировали разные источники трафика, аудитории и форматы объявлений. В результате клиент вышел за плановые показатели по количеству заявок, а стоимость лида стала ниже первоначального ориентира.
Промежуточные результаты
АБ-эксперимент в РСЯ
Реализация проекта
Шаг 1. Анализ стартовой ситуации
Мы начали работу над проектом с изучения предыдущих рекламных кампаний клиента. До нас реклама уже запускалась на оптовые и розничные направления, поэтому было важно не обнулить накопленные данные, а понять, какие связки раньше приносили заявки и где реклама теряла эффективность. Клиент передал выгрузку по ключевым словам и конверсиям, после чего мы оценили структуру кампаний, результаты по фразам и поведение пользователей после перехода на сайт.На этом этапе мы увидели, что часть прошлых ключей действительно имела потенциал, но использовать их без дополнительной проверки было рискованно. Рынок, сезонность и поведение аудитории могли измениться, поэтому мы не стали механически переносить старые настройки в новые кампании. Вместо этого мы использовали прошлые данные как базу для гипотез и собрали обновленную структуру продвижения.
Дополнительно мы разделили спрос по товарным категориям. Для клиента были важны изделия из шерсти и льна, а также оптовые и розничные покупатели. Поэтому семантика была собрана так, чтобы можно было отдельно оценивать разные типы запросов, корректировать ставки по категориям и быстрее понимать, какие направления дают реальные заявки.
Шаг 2. Настройка Яндекс Директа
Первым рекламным направлением стал поиск в Яндекс Директе. Мы запустили кампании по ключам, которые раньше приносили конверсии, и повысили ставки по наиболее перспективным фразам. Чтобы быстро отключать слабые связки и усиливать рабочие, мы ежедневно отслеживали:- Показы;
- Клики;
- Отказы;
- Данные из CRM;
- Стоимость лида;
- Качество заявок.
Результат показал, что аудитория 55+ не дает стабильного роста заявок. После этого мы перестали закладывать на нее основной рекламный потенциал и сосредоточились на других сегментах. Такой подход помог избежать лишних расходов и не тратить бюджет на аудиторию, которая выглядела перспективной только по части старых данных.
Шаг 3. Работа с РСЯ и ретаргетингом
После поисковых кампаний мы запустили РСЯ и ретаргетинг. Кампании сначала разделили по географии: отдельно Москва и Санкт-Петербург, отдельно вся Россия. Такой подход позволял сравнить эффективность разных регионов и понять, где цена заявки будет ближе к целевому ориентиру.В ходе работы мы столкнулись с большим количеством информационных и околоцелевых запросов. Такие фразы могли приводить трафик, но не всегда давали коммерческие обращения, поэтому часть ключей была помещена в операторы. Также мы регулярно корректировали ставки, чтобы бюджет в первую очередь получали приоритетные категории товаров, а не случайные запросы с низкой вероятностью покупки.
Для расширения охвата мы добавили графические и адаптивные объявления. Отдельно протестировали объявления с указанием цены за товар, чтобы заранее отсекать пользователей, которые не готовы к стоимости продукции. По некоторым группам такие объявления не дали конверсий и приносили только расходы, поэтому мы отключили их и перераспределили бюджет на более эффективные связки.
Шаг 4. Тестирование автоматических стратегий
Примерно через месяц после запуска мы изменили подход к географии в Яндекс Директе. Рекламу начали показывать на всю Россию без отдельного деления по геосегментам, чтобы подключить автоматические стратегии. Логика была в том, что при большем объеме конверсий алгоритм получит больше данных для обучения и сможет эффективнее находить пользователей, которые с большей вероятностью оставят заявку.Сначала автоматическая стратегия действительно работала стабильно. Кампания приносила 2-3 конверсии в день, что подтверждало гипотезу о пользе объединения данных. Однако затем стратегия неожиданно перестала давать заявки, и дальнейшее ожидание могло привести только к потере бюджета.
После этого мы вернулись к ручному управлению. Мы не стали удерживать автоматическую стратегию только потому, что она некоторое время показывала результат. В проекте было важнее сохранить управляемость рекламы, поэтому мы снова начали контролировать ставки, аудитории, ключи и распределение бюджета вручную.
Шаг 5. Поиск эффективных связок в Яндекс Директе
Несмотря на регулярную оптимизацию, поисковые кампании в Яндексе не давали нужного объема лидов. Мы оценили стоимость заявок, стабильность конверсий и качество трафика, после чего приняли решение отказаться от поиска как основного источника результата. Основной фокус был перенесен на рекламные сети, потому что именно там реклама давала более понятную динамику.РСЯ приносила примерно 2-3 лида в день. Ретаргетинг при этом не показал результата и был отключен, поскольку не давал заявок. Это позволило не распылять бюджет и направить его в те кампании, где уже была зафиксирована реальная эффективность.
Дополнительно мы провели АБ-эксперимент в РСЯ. Мы сравнили кампании по ключам и похожую аудиторию, созданную на основе CRM-базы клиента. По категории ЛЁН похожая аудитория дала значительно больше лидов, чем РСЯ по ключам, а по ШЕРСТИ результат оказался примерно одинаковым. При этом мы учитывали сезонность: эксперимент проходил в мае, когда спрос на товары из льна был выше.
Шаг 6. Запуск Google Ads
В Google Ads у нас не было доступа к полноценной истории прошлых кампаний, поэтому работу пришлось начинать с нуля. Мы создали поисковые рекламные кампании, кампании в КМС и ремаркетинге. В КМС отдельно сформировали группы по ключевым словам и сегментам аудитории Google, которые вводили нужные поисковые запросы.После запуска стало понятно, что КМС не приносит лидов. Ремаркетинг также не дал результата, поэтому мы отключили эти направления и не стали продолжать тратить бюджет на неэффективные источники. В отличие от Яндекс Директа, основной результат в Google Ads начал формироваться именно на поиске.
Дальше мы сосредоточились на поисковых кампаниях:
- Корректировали ставки;
- Добавляли минус-слова;
- Расширяли;
- Уточняли список ключевых фраз;
- Отслеживали, какие запросы приводят пользователей с реальным покупательским намерением.
Шаг 7. Разделение стратегий по рекламным системам
Один из ключевых выводов проекта заключался в том, что Яндекс Директ и Google Ads нельзя было вести по одной и той же логике. В Яндексе лучше показали себя РСЯ, кампании по ключам и похожая аудитория по CRM-базе клиента. В Google Ads, наоборот, основным источником заявок стал поиск.Мы не стали переносить настройки из одной системы в другую механически. Для каждой рекламной платформы мы отдельно оценивали поведение аудитории, эффективность ключей, стоимость заявки и стабильность конверсий. Это позволило выстроить две разные стратегии продвижения, каждая из которых работала под особенности своего источника трафика.
Такой подход был особенно важен для интернет-магазина с разными категориями товаров. В проекте нужно было учитывать не только рекламную систему, но и:
- Сезонность;
- Интерес к шерсти и льну;
- Оптовые и розничные намерения;
- Реакцию аудитории на цену.
Трудности и их решение
- Старые эффективные ключи перестали стабильно приносить заявки. На старте мы использовали прошлые данные клиента, но не опирались на них без проверки. Часть фраз, которые раньше давали конверсии, в новых кампаниях не показала прежней эффективности. Мы пересобрали семантику, добавили минус-слова, скорректировали ставки и перераспределили бюджет в пользу тех направлений, которые давали реальные заявки.
- Поиск в Яндекс Директе не дал нужного объема лидов. Мы регулярно оптимизировали поисковые кампании, но они не смогли обеспечить плановый объем заявок. После оценки результатов мы отказались от поиска как приоритетного направления в Яндексе и сфокусировались на РСЯ. Это позволило направить бюджет туда, где реклама приносила примерно 2-3 лида в день и давала больше возможностей для масштабирования.
- Автоматическая стратегия со временем перестала давать заявки. После объединения географии автоматическая стратегия некоторое время приносила 2-3 конверсии в день. Но затем результат резко ухудшился, и кампания перестала давать заявки. Мы вернулись к ручному управлению, чтобы снова контролировать ставки, аудитории и распределение бюджета.
Итоговые результаты
По итогам 3 месяцев работы мы превысили исходные плановые показатели по количеству заявок и снизили стоимость лида относительно первоначального ориентира. В конце проекта клиент получил:- Рост количества лидов в Яндекс Директе: вместо плановых 4 лидов в день клиент получил 8-10 лидов в день за счет оптимизации РСЯ, тестирования похожей аудитории по CRM-базе и перераспределения бюджета в пользу рабочих связок.
- Снижение стоимости лида в Яндекс.Директе: цена заявки стала ниже исходного ориентира в 800 рублей, потому что мы отключили неэффективные направления, скорректировали ставки, провели работу с минус-словами и усилили кампании, которые давали реальные обращения.
- Рост заявок из Google Ads: поисковые кампании сначала вышли на 3-5 лидов в день с ценой около 500 рублей, а затем достигли результата 6-8 лидов в день с ценой цели 400 рублей за счет проработки ключей, минус-слов и ставок.
- Увеличение общего объема обращений: проект вышел на уровень до 18 лидов в день, потому что мы не ограничились одним каналом, а последовательно протестировали поиск, сети, ретаргетинг, похожие аудитории, объявления с ценой и разные варианты управления ставками.
- Повышение управляемости рекламы: мы связали оптимизацию не только с кликами и показами, но и с фактическими заявками, данными CRM и стоимостью лида, что позволило принимать решения на основе результата для бизнеса.