Яндекс.Директ: почему иногда лучше начать заново или когда старые методы не работают

Когда Google Ads ушла из РФ, рынок единогласно ванговал неизбежное повышение ставок в Директе и снижение эффективности рекламы (что уж скрывать, мы тоже засветились в рядах вангующих). В этом кейсе мы покажем, каких результатов можно добиться в Директе прямо сейчас – спустя 2 месяца после ухода Google. Спойлер: несмотря на все трудности алгоритмы Яндекса позволяют генерировать лиды по очень вкусным ценам.

Предыстория

В феврале 2022-го года к нам обратился отечественный производитель узкоспециализированного оборудования. Клиент жаловался, что кампании в Яндекс.Директ перестали работать. До 2019-го года все было радужно — и заявки, и продажи лились рекой. Однако потом алгоритмы Яндекса изменились и «все сломалось» — с рекламы шли только мусорные заявки.

До этого клиент вел рекламные кампании самостоятельно и не обращался за помощью специалистов. Он начал проводить тесты и решил работать с данными самостоятельно:

Например, создал отдельный сайт с ценами ниже рыночных — протестировать спрос и убедиться, что проблема не в цене. Но рекламные кампании на тестовый сайт по-прежнему не приносили лидов.

Также клиент протестировал автоматические стратегии с оптимизацией конверсий, но они также не принесли результатов.

Клиент предполагал, что ЦА слишком узкая и специфичная, поэтому «Крипта» Яндекса не может ее найти.

Крипта – это технология машинного обучения Яндекса, которая помогает увеличить эффективность рекламных кампаний. На основе данных о поведении пользователей в интернете Крипта определяет их характеристики – возраст, доход, интересы и прочее. Рекламодатели используют эти характеристики для более точного таргетинга.

Что делать дальше?

Сперва мы решили провести аудит и выяснили следующее:

Неэффективные ключевые слова.

Большое количество ключей расходовали львиную долю бюджета, но не приносило конверсий. Такие фразы нужно отключать – результата они не принесут даже при большом желании.

Слишком узкая аудитория для автоматических стратегий

Аудитория была сильно ограничена различными понижающими корректировками, исключением площадок и операторами. Так делать не стоит — автоматические стратегии сами «сужают» охват, но для этого им требуется данные для обучения. Если аудитории будут слишком узкие, то автоматические кампании могут не откручиваться и при высоких ставках.

Мало форматов рекламных кампаний

В рекламе существуют форматы смарт-баннеров и динамических объявлений — наш клиент их не применял, поэтому большая часть трафика отсутствовала.

В целом у подрядчика довольно обширный ассортимент, много компонентов, которые инженеры могут искать по артикулу или точному названию. В этом случае динамические объявления в поиске обычно работают очень хорошо, так как генерируют заголовок объявления точно под запрос. А смарт-баннеры работают в сетях и целятся на тех, кто посещал страницу конкретного товара или на похожих пользователей.

Как работать с рекламой на маркетплейсах? Актуальная игра-инфографика по вашему продукту: для скачивания переходите в telegram.

Много дублирующихся кампаний с похожими настройками

Такие кампании могут конкурировать между собой и показывать недостоверные результаты, если они используются для тестирования настроек.

Для А/Б тестирования рекламных кампаний следует использовать Яндекс.Эксперименты – сервис автоматически разделит аудиторию на непересекающиеся сегменты и обеспечит чистоту исследования.

По результатам аудита мы предложили клиенту следующий план действий:

  1. Зарегистрировать новый аккаунт Яндекса и собрать кампании с нуля. После простоя качество аккаунта упало до 5 (максимальный показатель 10). Косвенно рейтинг влияет на позицию объявления в поисковой выдаче.
  2. Создать в Метрике составную цель из всех равноценных целей — все звонки, письма и заявки. В такой цели будет всего 1 шаг, но максимум условий с оператором «или». Таким образом, в одну цель будут засчитываться все лиды. Впоследствии по этой цели можно оптимизировать рекламу.
  3. Протестировать автоматическую РК, не сужать для нее аудиторию и предоставить алгоритмам полную свободу для обучения.
  4. Создать фид с товарами на сайте в виде XML-файла, чтобы запустить динамические поисковые объявления и смарт-баннеры в сетях.
  5. Запустить рекламные кампании на Look-a-like по базе качественных лидов из CRM.

В результате появился предварительный медиаплан работ:

Туда мы добавили Google Ads, но наступил март и пришлось переобуваться – бюджет на рекламную систему достался Яндексу.

Яндекс.Директ: почему иногда лучше начать заново или когда старые методы не работают

7 сервисов для выхода на маркетплейсы: кому подойдут маркетплейсы, как вести клиентов, и что нужно знать о ведение бизнеса.

Мы условились с клиентом об определении «квалифицированного» лида — это такой лид, потребность которого клиент может обеспечить продукцией своего производства. И утвердили план на первый месяц — 18 КЛ по цене 6304 руб. Ударили по рукам и принялись за работу:

  • Настроили коллтрекинг и email-трекинг, обновили цели в Метрике.
  • Зарегистрировали новый кабинет Яндекс.Директ.
  • Получили от клиента базу лидов и покупателей из CRM. Загрузили данные в Яндекс.Аудитории и создали похожие.

  • И 30 марта запустили кампании.

Что из этого вышло?

Спойлер: перевыполнили месячный план по квалифицированным лидам меньше чем за 3 недели.

Кампания Look-a-like сработала первой и за 3 недели принесла 8 звонков, 3 заполненных формы и 1 письмо с сайта. Всего 12 заявок с CPA 600 рублей.

Кампании по ключевым фразам принесли 7 писем, 9 звонков и 1 форму. Всего 17 заявок с СРА 595 рублей.

Динамические объявления в Поиске 9 писем и 1 звонок. Итого 10 заявок с СРА 545 рублей.

Мастер кампаний оказался слабее, и не приносил заявок до тех пор, пока кампании не были переведены на оплату за конверсию, а не за клики. Тогда мы получили 1 звонок и 2 письма с сайта с СРА 945 рублей.

Смарт-баннеры оказались единственным форматом, который не сработал – за 14 дней кампания принесла только микроконверсии. Вместо того, чтобы докручивать неработающую кампанию, все силы ушли на новую гипотезу – связку Автотаргетинг + оплата за конверсии в Поиске.

Целевой конверсией был выбран уникальный звонок, целевая цена — 1000 рублей. Действие принесло только одну целевую конверсию и бонусом ещё два письма с сайта. Так как оплата списалась только за целевую конверсию, два лида обошлись нам по сути бесплатно. Итог: 3 заявки по 333 рубля.

Резюме

За 3 недели мы потратили 31 511 рублей и получили 45 заявок стоимостью 700 рублей каждая. 23 заявки клиент отнес к квалифицированным лидам (против 18 прогнозных).

Цена заявки оказалась в 2,5 раза ниже, чем мы планировали – 700 против 1 781 рублей. Цена квалифицированного лида в 4,5 раза ниже прогнозной – 1 370 против 6 304 рублей.

Лиды с кампании по ключам в РСЯ принесли продаж на сумму больше 150 000 рублей, сделки (еще на сумму около 90 000 рублей) находятся на заключительных стадиях согласования.

Мы убедили клиента в эффективности канала, и на своем опыте поняли, что контекстная реклама в России живее всех живых :)

В качестве инсайта: иногда лучше запустить кампании «с чистого листа», а не пытаться реанимировать их бесконечной оптимизацией. Особенно, если кампании были в простое больше 28 дней — тогда статистика сбрасывается и обучение алгоритмов начинается с нуля.

В Яндексе не работает реклама? Вы можете обратиться к нам за аудитом и мы подробно разберем кейс вашей компании.

Юлия Антонова
Старший контекстолог Completo
1818
9 комментариев

Добрый день, отличная статься и результат.
В одном из комментариев написано, что низкий ROMI, далее вы пишите, что высокий LTV. На мой взгляд одна из недоработок статьи, это как раз отсутствие хотя бы вскользь упоминания LTV.
Вообще если ниша более-менее позволяет делать нормальный LTV, то выход в плюс уже в первые 3 недели - это крутой результат.

3

Добрый день! Спасибо за комментарий!
Согласны, что возможно стоило чуть подробнее описать особенности ниши

2

Выручка - 250к
Валовая прибыль - 50% = 125к
Ваши услуги - 50к
Бюджет - 30к
ДРР - около 30% от выручки

Такой себе romi выходит :/

269% ROMI на текущий момент, если быть точными :)
Первая продажа не обеспечивает сверхвысокой рентабельности, но клиенты компании – инжиниринговые организации, которые, как правило, долго сотрудничают с одним поставщиком и генерируют высокий LTV