Сделать с нуля проще, чем переделывать за кем-то другим. В контекстной рекламе этот принцип работает немного иначе: с нуля, конечно, проще, но из существующих рекламных кампаний тоже можно «вытащить» полезные данные, даже если кампании были неэффективными.
С такой ситуацией мы столкнулись в продвижении иркутского автосервиса, который специализируется только на немецком автопроме.
Клиент обратился в «Новый сайт» в апреле 2019 — его не устраивало количество лидов с контекстной рекламы в Google Ads, которую на тот момент вело другое агентство. Параллельно они размещались и в Яндекс.Директ, но количество и стоимость лидов оттуда клиента устраивало, а с Google дела обстояли хуже. При этом отказываться от этого канала он не хотел, чтобы не потерять клиентов, которые ищут сервис в этой поисковой системе.
С чего стартовали
У клиента был лендинг. Учет заявок велся прямо в конструкторе, на котором он собран, а учет звонков — в Callibri. Достоверной картины по лидам именно с Google Ads не было, потому что данные о звонках и заявках сводились вручную. Тем не менее общая картина была, и предыдущее агентство зафиксировало 16 лидов с Google Ads в феврале и 15 в марте. Весной Google Ads привлекал в автосервис около 15 лидовЗадача: получить 25 лидов с Google Ads в первый месяц работы и в дальнейшем каждый месяц прирастать по лидам. Бюджет — 30 000 рублей. При этом бюджет согласовывается на месяц и перерасход недопустим.
Почему кампании работали неэффективно
Мы заглянули в действующие рекламные кампании и увидели, они отрабатывают общие и брендовые запросы — по маркам и моделям авто.
Запросы по маркам немецких авто не сильно высокочастотные для Иркутска. Например, запрос «ремонт бмв+ремонт bmw» за последние 30 дней (в августе 2019) искал 91 пользователь. Если рассматривать бренд Ауди, то запросов набирается 46. Мы понимали, что с такой частотностью нужное количество лидов не собрать, и это подтверждали существующие кампании.
Но люди не всегда указывают в запросе марку автомобиля: например, у пользователя есть Skoda, но он просто набрал в поиске «ремонт автомобилей в иркутске». Поэтому дополнительно нужна была общая рекламная кампания без брендов. Но хорошо вычищенная по минус-словам и с понятными текстами объявлений, чтобы избежать нецелевых заходов. В текущих кампаниях общие запросы были, но они были недостаточно точными, чтобы максимально отсечь нецелевой трафик. Например, однажды был переход по запросу «ремонт камазов в Иркутске» — вроде по теме, но автосервис этим направлением не занимается, а значит заход нецелевой.
Все это значило, что нужно полностью пересобирать семантику. В этом нам помогли Яндекс.Вордстат и Планировщик ключевых слов Google — запросы мы собираем вручную.
Формируем рекламную кампанию с общими запросами
Мы выставили в Вордстате и Планировщике регион Иркутск и собрали семантику по ключам с вхождением слов: ремонт, ТО, диагностика, обслуживание и прочие. Их мы вынесли в отдельную рекламную кампанию.
Чтобы подстраховать себя, мы упомянули в объявлениях из этой кампании направление деятельности автосервиса — немецкие автомобили. Даже если это объявление увидит пользователь, который ищет ремонт японских авто, он поймет, что сюда обращаться бессмысленно, а значит не перейдет на сайт, не потратит деньги и время автосервиса. Пример текста в рекламе автосервиса в Google
Собираем запросы по маркам и моделям авто
Просто собрали всю семантику заново, не смотря на запросы, которые уже были добавлены в кампании. Сначала пошли от марки авто, а затем подобрали запросы по модели.
Здесь нужно было учесть нюанс: пользователи могут не только искать автосервис с вхождением слов «ремонт», «диагностика», «сервис» и подобные. Но и просто описывать проблему: например, «троит двигатель фольксваген». Чтобы их найти, исходили из марки автомобиля: например, в Вордстате в качестве стартового ключа вводили «Ауди» и просматривали все запросы подряд. Затем выбирали нужные нам по тематике и добавляли их к рекламным кампаниям. Также принимали во внимание ключи, в которых упоминается модель авто без марки: например, «диагностика fabia». Сбор семантики для данной темы — трудоемкий процесс, но иначе план по лидам не выполнить.
Проверяем отчет по поисковым запросам
Поскольку мы получили аккаунт с уже работающими кампаниями, заглянули в отчет по поисковым запросам в Google Ads. В нем мы проверили, по каким словосочетаниям были показы и переходы по объявлениям. Если запрос был явно нецелевой (как «ремонт камазов в иркутске») — сразу добавляли его в минус-слова. Если встречали запрос, которого у нас нет — добавляли в рекламную кампанию. Это полезно, потому что можно встретить низкочастотные запросы, которые Вордстат просто не показал. Например, у нас есть ключ «ремонт фольксваген в иркутске». А показ был по словосочетанию «ремонт фольксваген в иркутске недорого».
Проверяем, как пользователи конвертируются на сайте, и оптимизируем кампании
Нам нужно было прирастать по лидам, а без оптимизации это невозможно. Поэтому мы пошли искать инсайты на сайте клиента.
У него была подключена Яндекс.Метрика, аккаунт Google.Ads связан с Google.Analytics и уже стоял МультиТрекинг Callibri. Дополнительно к коллтрекингу мы включили в сервисе перехватчик форм Callibri — эта функция передает заявки с форм сайта в Единый Журнал Лидов, где хранятся все обращения. Так звонки и заявки с рекламы стали собираться в одном месте, и нам больше не приходилось заниматься ручной фильтрацией.
С помощью Метрики мы изучили пол и возраст посетителей, а также насколько активно они переходят с мобильных. Оказалось, что хуже всего конвертировались посетители обоих полов в сегментах «18-24 года» и «младше 18» — на них мы поставили понижающие корректировки во всех кампаниях. А вот мужчины в возрасте от 25 до 34 лет конвертировались лучше всего — выставили на них повышающие корректировки так же, как и на мобильные устройства. Ремонт иногда нужен «здесь и сейчас» и люди ищут сервис прямо на дороге, поэтому пользователи с мобильных конвертируются хорошо.
Основные клиенты автосервиса - мужчины от 25 до 34 летТак мы по максимуму избавились от нецелевой аудитории в показах: исключать людей младше 24 лет полностью нельзя, потому что машину сейчас водят даже совершеннолетние школьники.
Затем мы посмотрели статистику по обращениям в Callibri. Так мы узнали, что:
в выходные дни клиенту практически не поступают звонки и заявки. Показы на эти дни отключили, чтобы не расходовать бюджет зря. На диаграмме показано, как распределялись обращения в течение года, но если изучать детально, видно, что в выходные обращений заметно меньше.Клиенты почти не звонили в автосервис по выходным, в эти дни рекламу уменьшили
также проверили, в какие дни и часы клиент получал наибольшее количество обращений, и установили повышающие корректировки на первую половину дня в понедельник, среду и пятницу.
Параллельно мы изучили содержание обращений: с помощью UTM-разметки смогли отследить, в каком соотношении получаем лиды с брендов авто, и как конверсии делятся между поиском и КМС. Оказалось, что основная часть лидов шла с поисковой кампании по бренду Audi и VW. Мы распределили между ними бюджет на поисковые кампании в соответствии с процентом обращений. На КМС-кампанию поставили минимальную ставку 50 руб/день, т.к. с нее вообще не было конверсий. Но клиент все равно хотел оставить ее для большего охвата. Как мы распределили бюджет на основе данных об обращениях
Период: 1 апреля 2019 — 13 мая 2019
Результаты
Ранее в Callibri шел учет только звонков, и в Google Analytics передавались только данные по звонкам. Когда мы стали заниматься проектом и подключили перехватчик форм, в Callibri, а значит и в Analytics, стали собираться и заявки. Заявки+звонки — это больше, чем просто звонки. Так как данных по цели стало собираться больше, оптимизация кампаний на автоматических стратегиях улучшилась.
Мы ожидали, что с общей кампании без марок авто будут нецелевые звонки. В принципе они были, например, звонки по моделям авто, которые заказчик не обслуживает. Но их было немного и клиента это не беспокоило. Зато мы смогли детально проработать семантику — добавили необслуживаемые модели в минус-слова, чтобы точно не тратить на них деньги в дальнейшем.
В апреле мы недобрали 3 лида до плана — вместо 25 получили 22. Но клиент продолжил работу, мы ведем их рекламные кампании до сих пор. В следующие периоды план стабильно выполняем и есть прирост — в июле мы получили уже 67 целевых обращений.
На этом графике можно увидеть динамику. Напомним, что мы начали работу в апреле 2019:
Однако в динамике его стоимость снизилась в 6 раз — с 1 500 рублей в апреле до 250 в августе:Стоимость лида снизилась в 6 разХотите узнать, какие звонки приводит ваша реклама? Подключите МультиТрекинг Callibri — он покажет, с каких рекламных источников и объявлений вы получаете звонки, и какого они качества — потенциальные клиенты или спам. Попробовать Callibri Над кейсом работали специалисты агентства «Новый сайт» и сервисов Callibri.
У Callibri есть телеграм-канал — присоединяйтесь, чтобы не пропустить свежие кейсы, материалы блога и обновления сервисов.
10
0
Отправить в
Опубликуйте статью в блоге Callibri
Подойдут материалы про маркетинг, продажи и клиентский сервис
