Снизили стоимость качественного лида на 23% с помощью нестандартного подхода к оптимизации кампаний

Введение

Кейс в нише клининга для юридических лиц. Компания обслуживает объекты коммерческой недвижимости по Москве и Московской области. В этом кейсе расскажем, как снизили стоимость качественного лида на 23% с помощью глубокой оптимизации рекламных кампаний.

Фактура

С клиентом работаем на протяжении нескольких лет. Столкнулись с снижением количества лидов, качественных лидов, но что самое больное — ростом их стоимости. Стандартные методы оптимизации (корректировки ставок, отключение неэффективных сегментов аудитории) не улучшили ситуацию, потому решили копать глубже

План работ по оптимизации был следующий:

1. Анализируем ГЕО, возможно, какие-то районы Московской области сливают нам бюджет и не приносят квал.лидов
2. Проанализировать соотношение позиции показа и количеством квал.лидов
3. Анализ статистики в разрезе ключевых фраз за период 3 месяцев для выявления наиболее конверсионных ключей

Решение 1: Сегментация по ГЕО и определение самых конверсионных

В рамках этого решения выгрузили статистику по ГЕО за период 6 месяцев. Из проведенной аналитики, сегментировали  гео в кампаниях на две группы:

— Москва
— Мытищи
— Реутов
— Химки
— Ногинск
— Подольск
и другие…

Эффективные гео выделили в отдельную кампанию с оплатой за клики с оптимизацией конверсий

Эффективные гео:

— Балашиха
— Люберцы
— Одинцово
— Красногорск
— Зеленоград
— Серпухов
и другие…

Неэффективные гео также выделили в отдельную кампанию, но с оплатой за конверсии

Решение 2. Анализ соотношения позиции показа и количеством лидов

Нашли взаимосвязь между позицией показа и кол-вом лидов. Исходя из статистики, видна прямая корреляция двух показателей. Нам необходимо было поддерживать среднюю позицию показа не ниже 2,5. Для этого мы:

1) Подключили биддер (бид-менеджер) — программа для управления ставками в контекстной рекламе. Он следит за показателями рекламных кампаний, условиями аукциона и реагирует на их изменения. Меняет ставки, чтобы объявление находилось на верхних позициях, но при этом продвижение не выходило за рамки бюджета. Чтобы мы не проседали в аукционе и держались на нужных нам позициях

2) Поработали с текстами объявлений, добавили вхождение ключа в заголовок (для поисковых кампаний) с целью увеличить CTR

Аналитика соотношения позиции показа и кол-вом лидов за 5 месяцев

Решение 3. Сегментация на уровне ключей

В рамках этого решения выгрузили статистику по ключевым фразам за период 3 месяцев. Далее провели сегментацию ключей на группы:
1) Топ ключи и ключи со стоимостью на уровне KPI
2) Неэффективные ключи

Каждую группу совместили с аналитикой по ГЕО, эффективные ГЕО объединили с топ ключами и ключами на уровне KPI, неэффективные ГЕО с аналогичными ключами. В итоге получили 2 сегментированных поисковых кампаний. Одна с оплатой за клики с оптимизацией конверсий, вторая с оплатой за лид

Заключение

В результате проведенных работ, через 1,5 недели после внедрения корректировок, мы смогли выровнять показатели, при меньшем бюджете получить больше лидов с меньшей стоимостью.

До:

После: