Клиент пришел с задачей оптимизировать работу платного трафика. Основной расход бюджета был направлен на каналы Я.Директ и Google Ads, поэтому приоритетно была поставлена задача по проведению аудита, поиск точек роста и оптимизации рекламных кампаний клиента.
Решение:
По результатам анализа текущих РК были сделаны следующие выводы:
Подобраны широкие списки околотематических запросов (таких как установка холодильника, котла и т.д.)
Нет структуры в рекламных кампаниях и группах
Некачественно проработанные объявления (заголовки не соответствуют ключевым словам)
Упущена существенная часть семантики
Много нецелевой семантики
На некоторые неконверсионные кампании расходовался большой бюджет
В системах аналитики большие расхождения (между Google Analytics, Google Data Studio и Я.Метрикой)
Не проработан путь пользователя к цели
Кроме того не были задействованы следующие инструменты по привлечению целевого трафика:
Конкурентные запросы (необходимы, чтобы показывать наши объявления, когда потенциальный клиент ищет услугу у наших конкурентов и «перетягивать» клиентов к себе)
Яндекс Услуги (целевой трафик и дешевые лиды)
Общие РК (ключевые слова, содержащие общую смысловую нагрузку)
РСЯ (запуск текстово-графических и графических объявлений по ключевым запросам и сегментам аудитории)
Ретаргетинг (возвращать пользователей, не оформивших вызов мастера)
Динамическая кампания на основании фида (позволит расширить охват и снизить CPA. Динамические объявления помогут упростить работу над рекламными кампаниями с большим количеством однотипных объявлений. Яндекс и Google проанализирует содержание сайта или фида и автоматически сформирует объявления для показа на поиске Яндекса)
Рекламные кампании по геоположению
С чего начали работу:
Пересобрали семантику и рекламные кампании;
Запустили или снизили размер ставок на РСЯ;
Запустили ретаргетинг;
Создали аккаунт Я.Услуг и запустили платное продвижение
Оформили группы объявлений следующим образом: 1 группа = 1 ключ (если это не низкочастотный запрос);
Подготовили фид и запустили динамическую рекламу
Переписали заголовки и тексты объявлений (сделали их более продающими и релевантными);
Провели А/Б тестирование объявлений;
Разбили рекламные кампании по геоположению, а именно по радиусам;
Расширили корректировки ставок по демографическим данным, устройству и сегментам аудитории;
Скорректировали стратегию на ручное или автоматическое управление ставками;
Настроили единую систему аналитики (Google Analytics и Google Data Studio)
Отминусовали множество нецелевых запросов, по которым показывалась реклама
Прослушивали выборочно звонки клиентов, чтобы понять их потребности и “боли”, а также оценить качество работы колл-центра.
Результат:
Как итог, за первые 4 месяца оптимизации контекстной рекламы удалось увеличить количество лидов в 2-3 раза при уменьшении стоимости лида на 35-40%.
Автор кейса
Денис Мирошниченко
Digital - стратег
Остались вопросы? Мы перезвоним и ответим на них.
Оставьте свои контактные данные и менеджер свяжется с Вами в ближайшее время
