Продвигаем спецтехнику через контекст: опыт агентства Panda Ads за 2 года работы с крупным поставщиком

Больше двух лет мы увеличиваем продажи дистрибьютору дорожно-строительной, карьерной и складской техники. Рассказываем, как организовать работу с крупным b2b-клиентом в контекстной рекламе.

Продвигаем спецтехнику через контекст: опыт агентства  Panda Ads за 2 года работы с крупным поставщиком

Клиент (под NDA): официальный дистрибьютор в России нескольких крупных брендов по производству дорожно-строительной техники в России и странах СНГ.

Период работы: июль 2019 — сейчас.

Цели: привести стоимость обращений к стабильному значению не выше 2000 руб и регулярно увеличивать их количество.

Особенности и сложности проекта:

  • работа с B2B сегментом;
  • конкуренция с другими дилерами. Наш клиент предоставляет технику премиум-класса, в то время как рынок переполнен бюджетной строительной техникой. Наша задача — выйти на ЦА и донести до нее ценность товара нашего клиента;
  • внешние факторы: сезонность товара, социально-экономические последствия COVID-19.

Основные инструменты:

В рамках бюджета клиента мы составили прогноз и выявили наиболее эффективные и релевантные рекламные инструменты контекстной рекламы:

Яндекс.Директ:

  • контекстная реклама на поиске;
  • баннер на главных страницах Яндекса;
  • контекстная реклама в РСЯ;
  • ретаргетинг.

Google Ads:

  • контекстная реклама на поиске;
  • реклама в контекстно-медийной сети Google.

Работа над проектом состоит из 3 этапов:

  • Настройка рекламных кампаний: логическая структуризация кампаний и настройка аналитики.
  • Создание рекламных материалов: заголовков, текстов, посадочных страниц.
  • Управление: подбор стратегии, автоматизация управления, нацеливание на конверсионную ЦА, минимизирование нецелевых переходов.

Настройка рекламных кампаний

  • структурируем РК

Группируем объявления и создаем стратегию для каждого типа кампании. Стратегию с общими запросами нельзя применять к стратегии с брендовыми кампаниями: плановые показатели по брендовым запросам будут ниже, чем по общим; управлять ими по правилам и событиям в рамках ключей будет сложно.

  • подключаем аналитику

Для корректной фиксации конверсий корректируем настройки целей в аналитических системах. Интегрируем Google Analytics с рекламным кабинетом Google Ads и импортируем конверсии.Это необходимо, чтобы система учитывала данные по конверсии и на их основании оптимизировала рекламные кампании.

Создание рекламных материалов

  • корректируем рекламные материалы клиента

Составляем объявления с основными УТП, соответствующими запросу, который пользователь вбивает в строку поиска. Меняем и корректируем заголовки, создаем основные расширения. Изменения в рекламных кампаниях тестируем через «Эксперименты» Google Ads. С помощью инструмента запускаем РК двух типов: обычные и экспериментальные, — и равномерно делим трафик между ними. Это позволяет оценить работу разных рекламных кампаний и сделать выбор в пользу более эффективных. Один из таких экспериментов — Изображения в поисковой рекламе Google Ads, мы подробно описали в статье на нашем канале в Яндекс.Дзене.

Управление

  • управляем рекламными кампаниями на уровне ключевых слов (далее КС)

Для работы с большим объемом КС в системе Яндекс.Директ (их оказалось около 3000) подключаем Оптимизатор К50, который облегчает управление ставками в рамках анализа всех необходимых показателей.

Тестируем варианты стратегий управления:

  • ручное управление ставками в Директе;
  • ручное управление ставками в Директе с правилами от К50;
  • автоматические стратегии в Директе;
  • стратегии управления К50

и выявляем наиболее эффективную схему: ручное управление ставками в Директе с применением основных правил в событиях по управлению от К50. Их мы собрали в ходе работы над проектом.

Приведем пример правил из основного события:

  • если за N период было 0 конверсий, при расходе более 2 500 рублей, то снижаем ставку на 15%;
  • если за N период было более 1 конверсии, при CPL более 3 000 рублей, то снижаем ставку на 10%;
  • если за N период было более 1 конверсии, при CPL от 2 000 до 2 999 рублей, то снижаем ставку на 5%;
  • если за N период было более 1 конверсии, при CPL от 1 500 до 2 000 рублей, то повышаем ставку на 10%;
  • если за N период было более 1 конверсии, при CPL до 1 499 рублей, то повышаем ставку на 15%;
  • если за N период было менее 100 показов, то повышаем ставку на 15%

Событие срабатывает еженедельно и учитывает среднюю позицию показа. Если она ниже 1,5, то повышение ставок не срабатывает. Аргументируем это тем, что если наше объявление находится на первых позициях, то смысла повышать ставку нет — мы и так охватили на этом этапе весь возможный трафик. Дальнейшее повышение ставки приведет к разгону аукциона и повышению цены за клик.

Для работы с рекламными кампаниями в системе Google Ads мы использовали автоматические стратегии «Целевая цена за конверсию». Система самостоятельно корректирует ставки таким образом, чтобы получить конверсию за назначенную стоимость.

Для этого мы подготовили основу: интегрировали кабинет с аналитикой, импортировали конверсии и собрали необходимую статистику. Далее после полного обучения алгоритма мы на ежемесячной основе снижали целевую цену за конверсию на 10-15%.

Спустя несколько месяцев нам удалось выйти на целевые KPI и обеспечить приток конверсий с минимальными трудозатратами, перераспределив ресурсы на стратегические задачи.

  • управляем рекламными кампаниями на уровне основных таргетингов

Нацеливаемся на конверсионную аудиторию и сокращаем показы объявлений нецелевой аудитории. Для этого анализируем аудитории и ежемесячно (при необходимости — 2-3 раза в месяц) корректируем условия нацеливания.

Анализируем эффективность:

  • на уровне устройств;
  • по местоположению при показах на территории РФ;
  • по демографическим признакам;
  • по времени и дням недели показов;
  • площадок показа объявлений;
  • списка минус-фраз и тд.

Последовательно вносим корректировки в кампании в формате повышающих и понижающих коэффициентов и контролируем общую динамику.

  • ведем отчеты

Ежедневно проверяем результаты рекламных кампаний: анализируем данные, динамику по расходам и общую динамику проекта. Учитываем не только количество конверсий из аналитических систем, но и число качественных обращений в компанию.

Результат

За 2 года работы с клиентом нам удалось обеспечить положительную динамику продаж строительной техники. Стоимость заявки снизилась в 2 раза, при этом число качественных обращений в компанию: звонков, конвертируемых в прямые продажи, — продолжает увеличиваться каждый месяц.

33
Начать дискуссию