Контекстная реклама для сети отелей в Сочи: прекратили слив ≈500.000 ₽/месяц

Добрый день, данный кейс будет посвящен оптимизации рекламных кампаний в Яндекс.Директе и Google Ads с ежемесячным бюджетом около 1 млн. рублей. Сразу скажу, что в нем не будет никаких данных о клиенте. Кто в теме, тот поймет почему, а если вы не поняли, думаю данная статья не для вас.

На самом деле даже скринов из рекламного кабинета будет мало. Кейс будет суховатым, без картинок и прочего лоска. Нету на все это времени. Только мясо.

Пишу именно для спецов по контексту, так как получится такой четкий случай удачного разделения ЦА с ярко-выраженной зависимостью "горячесть" -> "цена CPA".

Постараюсь для вас, коллеги, описать логику достижения результата.

Все началось с заявки на аудит РК в Директе и Ads. Бюджет выделялся не маленький, заявки вроде шли, но было подозрение у клиента, что часть бюджета сливается.

После аудита выяснилось:

1. что более 60% бюджета ест медийная реклама, которая не доводит посетителей до Core offer, максимум давала немного заинтересованной аудитории.

P.S. Забегая вперед скажу, что сначала не понял почему, но когда сам уже настроил и запустил РК, начал вести воронки - выяснил в чем дело.

2. поисковая реклама была хаотичная, смешанная, без четкой структуру по "теплоте" аудитории. Только разделение по верхним категориям ЦА. Соответственно со слишком "широкими" офферами.

3. отсутсвие внятной аналитики. Куча целей и никакой структуры.

4. отсутсвие РК на автоматических стратегиях. Дожились да, без автоматики уже никуда.

Тут особо много расписывать не буду. Все стандартно.

Собираем ядро, чистим от информационки и прочего. В данной нише много адалт трафика, его нужно очень хорошо вычищать, так как очень "хитро" могут люди составлять поисковый запрос.

Сегментируем сперва по "верхним" категориям ЦА. И далее в каждой идем вниз разбивая ее на более мелкие по болям, желаниям и важным условиям более мелких целевых групп аудитории.

В объявлениях обязательно релевантый оффер под каждый сегмент ЦА и его посадка на максимально релевантную страницу.

Все.

К большому сожалению не могу привести структуры выделенных сегментов ЦА...это уже тайна клиента. Но ниже расскажу как раз про более интересное разделение РК по "интересу" к отелю, что и дало результат.

С этого момента уже поинтереснее.

Первичный запуск на самом деле оказался малоэффективным.

Сперва я запустил просто поисковые РК, пусть и хорошо просегментированные, но без внятной аналитики по целям. Т.е. да, трафик шел но было трудно понять какой хороший, а какой плохой из-за кучи целей и непонятности по какой нужна оптимизация. Стало ясно что нужно точно определить несколько целей, что будут отвечать за ключевые для рекламы этапы воронки.

После этого я скомбинировал нужные цели в 2 набора, по которым и стал оптимизировать и оценивать работу РК:

1. определяющие "активную" аудиторию, т.е. тех кто вовлекается в воронку продаж на начальных стадиях (воронка была из 5 шагов, я решил определять активных по достижению 2-го шага).

2. определяющие "пре-лиды", такая аудитория которая вот-вот готова совершить заветное действие. Для этого выбрал 4 шаг в воронке продаж и по нему сделал набор целей.

Т.е. чуть больше чем просто "проявили интерес" и чуть меньше чем "лид".

По итогу получилась очень удобная система, разделяющая все на 2 большие аудитории (активных и прелидов), которую щас внедряю почти во все свои проекты. Очень удобно по ней оптимизировать РК. В том числе на автостратегиях и МК получаются просто огненные результаты.

После работы с аналитикой я добавил еще дубли РК на автостратегии с оплатой за CPA и мастер кампаний (МК).

Это уже дало отличную динамику в управляемости и главное оцениваемости трафика. Т.к. были еще выведены цены для активной и пре-лидововй аудитории, по которым уже пошла оптимизация РК.

Но все таки результаты меня не совсем устраивали... так как было +- по поисковым РК как и прежде. Начал рыть дальше.

Запустил РСЯ и в разрезе данной аналитики увидел, что она вообще не дает пре-лидовую аудиторию, только активную но и то в малом объеме и по цене в 3 раза выше чем поиск.

Т.е. когда появляется такая система аналитики, уже можно очень просто выявлять какой трафик до какого этапа воронки доходит и по какой цене. Это очень важно, так как раньше обычно оценивались такие параметры как цена клика и кол-во лидов. А если создать такую систему анализа, то уже видны цены и количество конверсий промежуточных этапов воронки. Видно не просто работает трафик или нет, а до каких этапов воронки он работает и на сколько эффективно.

И тут меня осенило.

В данной нише критическую роль играет "теплота" аудитории.

Т.е. тут прям классически горячая аудитория вовлекается и покупает, теплая только вовлекается, а чтобы холодную даже просто вовлечь, требуются отдельные спец. воронки. На общие их нельзя гнать.

Т.е. по тем посадочным что были у клиента РСЯ/КМС не работал. Не потому что трафик там "плохой", а потому что в самой аудитории дело. Для этого трафика просто нужно создавать иные воронки. После этого медийку я конечно уже на эти посадочные не запускал.

Кто дочитал до этого момента - поздравляю! Эта мысль собственно и была ключевой.

Далее я все в третий раз перенастроил и выстроил структуру рекламного кабинета по интересу к бренду. Немного картинок.

1. Самая горячая - по бренду

2. по близлижайшему ГЕО

3. отели рядом

4. просто отели в Сочи

Как видите идет прям классическое распределение от заинтересованной что покупает, до менее заинтересованной что ничего не покупает, а максимум смотрит.

И это привело к:

1. точному распределению бюджета для РК на разных стадиях по воронке

2. точному регулированию цены клика в зависимости от цены его CPA на разных этапах воронки

3. пониманию куда идти и как развивать РК дальше.

Самый главный вывод - нужно грамотно разделять аудиторию по воронке и делать работу с ней "управляемой".

Прочтите что я написал выше, там же нет ничего сложно. Вообще. И кажется, что это даже банально и получить такой результат очень просто. Но нет.

Чтобы его добиться, нужно точно понять и разделить ЦА так сказать по "границам принятия решения", понять что в вашей нише является этой "границей" и не ошибиться. Настроить по этим "границам" аналитику, оптимизировать РК по этой аналитике. И если все элементы будут правильными, тогда все получится.

Для Гугла расписывать не буду, там все аналогично. Когда уже появилась рабочая модель в Директе, я просто перенес ее в Гугл и запустил.

Суммарно клиент тратил на рекламу около 600-800 тыс. рублей ежемесячно.

После оптимизации сумма бюджета упала до 100-200 тыс. руб. При чем количество лидов не сократилось.

Вот такой кейс.

Успехов!