Контекстная реклама
с конверсией до 33%

Анализ действующей рекламы выявил: скудную семантику; неэффективные настройки; отсутствие минусовки между целевыми и общими запросами; недостаточное использование предоставленных символов в заголовках; отсутствие расширений и правил по удержанию позиций. Все эти недочеты занижали кликабельность и сокращали охват целевой аудитории. Расход на два поисковика составлял около 150 000. При этом дневная касса колебалась между 5000 и 25000 руб.

С помощью программы Кейколлектор мы спарсили ключевые запросы пользователей из статистики Яндекса и Гугла за последний квартал. Сбор производился по всей России. Так мы предусмотрели все запросы, на которые не обратили внимание конкуренты, ведь парсинг производился до частотности 1. После чистки по стандартному набору стоп-слов (вроде "видео", "инструкция", "youtube", "авито", "алиэкспресс", "возврат", "обзор" и т.д.) вышло свыше 100 000 запросов.

В зависимости от различий в потребности пользователя при формировании поискового запроса, мы разбили наши ключи на смысловые сегменты. В отдельные сегменты также ушли запросы о конкретных моделях и с указанием отдельных характеристик. Сформировалось 20+ сегментов, которые в последствии стали отдельными рекламными компаниями. Общие запросы разбили на горячие (со словами "купить", "заказать" и т.д.), теплые (например "смартфон xiaomi", "xiaomi Краснодар" и т.д.) и холодные (такие как "xiaomi 2019", "бюджетный телефон дешево" и т.д.).

Это кажется нереальным, однако мы вручную прописали основные заголовки для каждой из 7000 фраз. Мы сделали их максимально близкими к эффекту "Эхо", однако при этом лаконичными и с грамотным расходованием предоставленного лимита символов. Вторые и третьи заголовки мы сделали схожими внутри групп, сформированных по интересам пользователей на стадии сегментации. В дальнейшем это позволило получить высокую кликабельность.

По умолчанию гугл предлагает широкий тип соответствия без модификатора, что привело бы к нецелевым показам. Мы использовали модификатор широкого соответствия и точный тип соответствия. Это разбило цену за клик у каждой фразы, сделав ее местами заметно различной.

При настройке мы использовали сегменты Яндекс Аудиторий. Так мы учли 4 типа геолокаций пользователей: те кто находится сейчас на радиусе 4 км; те кто работает в том же радиусе, те кто там живет и те кто регулярно эти места посещает. Для снижения набора ключей со статусом "мало показов" мы к каждому высокочастотному запросу сделали отдельную группу на ключ, в то время как низкочастотники объединили в группы по схожим потребностям. Им мы сделали наиболее релевантные объявления и сохранили таким образом возможность их показов при малой частотности.

Мы расставили метки, рекомендуемые CRM системой и системой аналитики. Для максимально полной информации о переходе мы использовали перечень меток в виде следующей приписки к URL адресу: "?utm_source=google-adwords&utm_medium=zagolovok&utm_campaign=g-redmi_note_7&utm_term={keyword}&utm_banner={banner_id}&utm_phrase={phrase_id}&type={source_type}&utm_content={ad_id}".

Размер денежных средств на аккаунте к моменту запуска должен превышать суммарный дневной лимит не менее, чем на 40%. Иначе показы будут искусственно тормозится и данные аналитики смажутся а широкий охват ускользнет. Ежедневно мы отслеживали изменения CTR, и объявлений с низкой кликабельностью. Им мы меняли объявления на те, что выгодно смотрелись на фоне соответствующих фразе объявлений конкурентов.

CTR выравнился на отметке 20%. В день мы перехватываем около 80 заинтересованных пользователей в Гугле и 180 в Яндексе. За счет отключения невыгодных фраз и расширения семантики рекламный бюджет сохранился неизменным, в сравнении с ходом рекламы до нашего вмешательства. В течение двух месяцев дневная выручка устоялась в пределах 110 000 - 130 000 руб. Теперь даже в самый худший день касса больше прежней в несколько раз.

Анализ действующей рекламы выявил: скудную семантику; много нецелевых ключевых слов; неэффективные настройки; недостаточное количество минус фраз на компании; недостаточное использование предоставленных символов в заголовках; заголовки без эффекта эхо; отсутствие расширений и правил по удержанию позиций. Все эти недочеты занижали кликабельность и сокращали охват целевой аудитории приводя солидный поток нецелевой. При средних тратах в 1200 руб. в день заявок в ноябре практически не было.

С помощью программы Кейколлектор мы спарсили ключевые запросы пользователей из статистики Яндекса. Для полноты данных проверяли частотность фраз за последний год. Сбор производился по всей России. Ключевые слова собирались до частотности 1. После чистке по стандартному списку стоп слов (вроде "видео", "инструкция", "youtube", "авито", "алиэкспресс", "возврат", "обзор" и т.д.) осталось около 4000 запросов.

Запросы пользователей мы разделили на теплые и холодные. К теплым относили запросы, связанные напрямую с продуктом, такие как "пледы с логотипом", "плед с нанесением лого", "корпоративные пледы". В холодные относили косвенные запросы, вроде "корпоративные подарки", "сувениры с логотипом", "сувенирная продукция с логотипом", "подарки клиентам" и т.д. Эти запросы идеально подходили под РСЯ. Для снижения набора ключей со статусом "мало показов" мы объединили низкочастотники в группы по схожим потребностям.

Мы вручную прописали основные заголовки для каждой группы. Мы сделали их максимально близкими к эффекту "Эхо", однако при этом лаконичными и с грамотным расходованием предоставленного лимита символов. Если в теплых ключах были объявления с эффектом "Эхо", то в холодных мы спроецировали текст запроса в тему пледов, сохранив из запроса уместные ключи. Во втором заголовке мы указали минимальный объем заказа, чтобы отсеять нецелевые переходы. Чтобы оба заголовка показались, мы делаем их в совокупности не более 53 символов.

Для разделения ключевых слов мы использовали разные символы. Знак "!" - что бы сохранить в запросе "!пледы на заказ" слово пледы в этом склонении. Знак "+" проставили перед предлогами и союзами, чтобы разделить по ним аукцион.

Мы расставили метки, рекомендуемые CRM системой и системой аналитики. Для максимально полной информации о переходе мы использовали перечень меток в виде следующей приписки к URL адресу: "?utm_source=yandex-direct&utm_medium=zagolovok&utm_campaign=y-poisk-holod&utm_term={keyword}&utm_banner={banner_id}&utm_phrase={phrase_id}&type={source_type}&utm_content={ad_id}".

Размер денежных средств на аккаунте к моменту запуска должен превышать суммарный дневной лимит не менее, чем на 40%. Иначе показы будут искусственно тормозится и данные аналитики смажутся а широкий охват ускользнет. Ежедневно мы отслеживали изменения CTR, и объявлений с низкой кликабельностью. Им мы меняли объявления на те, что могли смотреться выгодней, оставляя в итоге более кликабельную версию.

Не смотря на то, что сезон уже закончился, и заказы могли поступить лишь от запаздывающих управленцев, объем заявок в первый же день составил 7. Траты за этот день уложились в 700 руб. В последующем, выжигая оставшуюся аудиторию, мы получили стабильный поток заявок, который уже через 3 недели забил цех работой надолго вперед. Было принято решение выключить рекламу до момента "разгрузки".