Кейс по контекстной рекламе: интернет-магазин керамической плитки

Для одного из моих клиентов интернет-магазина плитки контекстная реклама в Яндексе и Google исчерпала себя, и нам пришлось искать новые точки роста и источники заявок.

И всё бы ничего, если бы не ограничения, с которыми мы столкнулись на сайтах, и отсутствие бюджета на разработчиков. В этом кейсе я расскажу, какие решения и идеи помогли нам обойти сложности, запустить результативные, хоть и сложные, на первый взгляд, кампании и получить больше заявок для интернет-магазина.

О проекте

  • Клиент: магазин плитки и керамогранита. Есть два сайта с разными брендами. Первый более популярный без цен, второй с ценами, но почти без посетителей.
  • Продукция: ценовой диапазон выше среднего, в основном представлены европейские бренды.
  • Целевая аудитория: юридические лица, архитекторы, дизайнеры и крупные заказчики.
  • Реклама: поисковые объявления в Яндексе и Google (90% рекламного бюджета), реклама в РСЯ и КМС (10% рекламного бюджета).
  • Количество заявок с рекламных каналов в месяц: 160–180.
  • Средняя цена заявки: 600–700 рублей.
  • Период работ: первый этап — с октября 2018 года по январь 2019-го; второй этап — с января по август 2019 года.

Задача на первом этапе — приводить 50 новых заявок, не используя стандартные поисковые объявления. Цена заявки не должна превышать 500 рублей.

На обоих сайтах установлен Roistat и коллтрекинг, так как большая часть заявок поступает со звонков. Данные из CRM загружаются в Roistat. В Яндекс.Метрике настроены цели, а Google Analytics отсутствовал.

Продажи и сумма продаж в KPI не учитывались, так как цикл сделки в основном составлял несколько месяцев, поэтому за основу были взяты именно заявки, которые подгружались из CRM клиента в Roistat.

Оба сайта работали на HTTP. Их CMS и структура не позволяли создавать фиды и выгружать информацию (стандартные решения). Выполнить это можно было лишь отправляя запрос в базу данных.

Первый этап: Маркет и Google Merchant

Для начала решили подключить Яндекс.Маркет и Google Merchant. Они позволили бы выйти за рамки поисковой рекламы.

Яндекс.Маркет

На проверку мы отправили сайт с ценами, так как указанная стоимость товаров — обязательное условие для подключения.

Из-за сложной структуры сайта и специфики товаров создать YML-фид было возможно при серьезной доработке движка, поэтому мы создали прайс-лист в XML через Excel по этой инструкции. Благодаря тому, что наличие товаров практически не менялось, обновление фида происходило в ручном режиме раз в месяц и занимало 10–15 минут.

При первом же запуске Маркет показал себя хорошо и смог дать 4–5 заявок в неделю по 40–50 рублей.

Начальные результаты Яндекс.Маркета

Чтобы увеличить количество заказов, мы решили:

  • в PriceLabs создать стратегии для самых популярных брендов;
  • увеличить кликабельность предложений с помощью акции.

Так как все предложения не имели карточек товаров, а большая часть заявок шла со звонков, стратегии по позиции, CPA или рентабельности были недоступны. Потому настроили стратегию «Фиксированная цена».

Чтобы увеличить кликабельность предложений, решили добавить основное преимущество магазина — бесплатный дизайн-проект. Это не заняло много времени, так как было достаточно в генерируемый вручную фид добавить следующие строки:

Код акции с подарком для фида Яндекс.Маркета

После дополнения фида предложение выглядело так:

Пример предоставления подарков в Яндекс.Маркете

В итоге получаем около 25–30 лидов в месяц при цене заявки около 50 рублей.

Результаты работы Яндекс.Маркета

Google Merchant Center

Для подключения магазина к Google Merchant Center были некоторые препятствия:

  1. На сайте не было информации о возврате.
  2. Сайт работал на HTTP.

Поскольку второй сайт практически не продвигался в SEO, его можно было перевести на HTTPS. На сайте SSL For Free получили бесплатный SSL-сертификат и установили на сервер, затем настроили редиректы и оформили переезд в Яндекс.Вебмастере.

После этого сайт прошел в Google Merchant Center, фид из Яндекс.Маркета, переформатированный в Google Sheets, загружен в систему.

В итоге получили такие объявления:

Пример показа торговых кампаний в Google Ads

В первый месяц размещения в Google Merchant получили 12 заявок по цене более тысячи рублей каждая, что довольно дорого.

Начальные результаты работы торговых объявлений в Google Ads

Для оптимизации CPL мы корректируем ставки в зависимости от бренда товар и экспериментируем с аудиториями.

Чтобы работать с аудиториями, нам потребовалось установить три счетчика Google Analytics: по отдельному для первого и второго сайтов и третий — для обоих сразу.

Функция «Увеличение числа конверсий с помощью Оптимизатора цены за конверсию» показала себя хуже остальных стратегий: большая часть заявок проходила через звонки (около 80%) без заполнения формы, соответственно, Google Analytics видел и передавал лишь 100 из 500 заявок. Как следствие, рекламная система учитывала мало конверсий и сильно занижала ставки.

В результате экспериментов с аудиториями лучше всего сработали «Умные списки». Также тестировали аудитории (сегменты) по выполнению целей, интересам и демографическим данным.

Пример работы умных целей в Google Analytics

Статистика по умным целям в Google Analytics.

Количество заявок превысило 150, а их стоимость была в рамках KPI.

Результаты работы торговых кампаний в Google Ads

Соответственно, использование аудиторий и разбивка ставок по брендам сработали хорошо.

С марта 2019 года торговая реклама приносит нам около 60 заявок в месяц, а CPO остается в рамках 200–400 рублей.

Второй этап: динамические форматы

В начале 2019 года мы решили расширить количество источников, чтобы в итоге получать около 100 заявок в месяц (включая старые источники). Для достижения KPI попробуем:

Динамические поисковые объявления в Яндексе

Самый «беспроблемный» вид рекламы, где не требуется HTTPS и наличия цен. Поэтому взяли фид Яндекс.Маркета второго сайта, создали на его основе новый для первого сайта без цен и загрузили в Яндекс.Директ. В качестве минус-фраз загрузили список из поисковых кампаний.

При расходах 12564 рублей мы получили 13 лидов.

Начальные результаты работы динамических объявлений в Яндекс.Директ

Заявок довольно много, но они дорогие. Соответственно, нужно оптимизировать кампании.

В первую очередь экспериментировали с объявлениями и в итоге оставили несколько удачных комбинаций по разным типам товаров (керамическая плитка, керамогранит, мозаика, плитка) и вариаций быстрых ссылок и уточнений (бренды/типы товаров).

Например, для товаров из разделов «Керамическая плитка» или «Керамогранит» создали отдельные группы объявлений и фильтры, а в быстрых ссылках и уточнениях указаны популярные бренды этих товаров.

Пример составленного динамического объявления в Яндекс.Директ

При анализе поисковых запросов заметили, что Яндекс решил, что слово Deja Vu (название товара) — это название песни, и начал показывать объявление в различных вариациях исполнителей с добавками «слушать», «песня» и т. д.

Чистка запросов для динамических поисковых объявлений в Яндекс.Директ

Или в этом случае уже в Google слово Déjà vu было воспринято как название бара в Эстонии.

Пример неправильного запроса в динамических поисковых объявлениях Google Ads

Аналогичная проблема была и с другими коллекциями. Например, «Зимний сад» показывался в основном по запросам «Зимний сад режим работы», «Зимний сад открытие» и т. д. Просмотрев все поисковые запросы для 160 тысяч показов, мы составили огромный список минус-фраз для обеих кампаний. В итоге исключены:

  • бренды, с которыми не работаем;
  • адреса (например, «плитка на ул. Ленина» или «купить плитку пр. Большевиков»);
  • информационные и не относящиеся к тематике и товару запросы;
  • нецелевые города РФ и страны;
  • магазины и сайты конкурентов.

Несмотря на то что количество показов сократилось в 4–5 раз, количество кликов практически не изменилось (повысился CTR), но они стали существенно дешевле, это и повлияло на стоимость заявки.

Важно! Яндекс постоянно находит новые запросы, по которым можно совершить показ, даже если запрос нерелевантен. Поэтому проверку поисковых запросов и минусацию нецелевых мы проводим раз в две недели.

В конечном счете кампания показывалась по запросам, обозначающим артикул, цвета, формы или особенности какой-либо коллекции плитки, которая не была охвачена в стандартной рекламной кампании.

Пример ключевых запросов динамических поисковых объявлений в Яндекс.Директ

Также мы обнаружили: для того чтобы фид первого сайта прошел модерацию, всем товарам была присвоена единая цена в 150 рублей. Так как Яндекс запустил показ динамических объявлений в товарной галерее с неверными цены, пришлось попросить у клиента действительный прайс-лист и с помощью функции ВПР в Excel проставить в фиде настоящие цены.

Дополнительно мы провели несколько экспериментов с сегментами. Взяли аудиторию, совершившую начальный этап конверсии («Открыл форму») на обоих сайтах, и в Яндекс.Аудиториях нашли похожих пользователей. Это дало ощутимый результат: повысило количество конверсий, при этом снизив их стоимость.

Созданные группы объявлений для динамических поисковых объявлений в Яндекс.Директ

Также протестировали таргетинг на элитные жилые комплексы, но, к сожалению, результатов он не дал.

В конечном счете все описанные действия увеличили количество заявок в 3,5 раза, а стоимость заявки снизили до 300–400 рублей.

Результаты работы динамических объявлений в Яндекс.Директ

Динамические объявления в Google

Аналогичный беспроблемный рекламный формат, не предъявляющий каких-либо требований к сайтам. Для запуска переформировали YML-фиды в Excel и создали CSV-файлы со структурой:

  • ссылка на товар;
  • Custom Label: тип товара keramogranit/plitka.

Как и в Директе, создали две группы объявлений для керамической плитки и керамогранита. Добавили расширения:

  • в структурированных данных указали все популярные бренды;
  • в ценах созданы карточки с брендами и минимальной ценой на товар/бренд;
  • в промоакциях, как и в Яндекс.Маркете, указали, что магазин предоставляет бесплатный дизайн-проект, и еще несколько вариаций со скидками и акциями.
Расширения для динамических объявлений в Google Ads

По статистике кликов создали список минус-слов и добавили их в кампании, позже такую работу проводили раз в две недели.

В случае с Google заявок было значительно меньше, но они были дешевле. К тому же количество совсем нецелевых запросов было гораздо меньше.

Результаты работы динамических объявлений в Google Ads

Смарт-баннеры в Директе

Для их запуска были созданы два типа креативов:

  • без цены для первого сайта;
  • с ценой — для второго.

Смарт-баннеры старгетировали только на пользователей, которые посетили сайт.

Примеры смарт-баннеров в Яндекс.Директ
Пример работы смарт-баннеров в Яндекс.Директ

В первые дни запуска заметили, что Яндекс зачастую коверкает название товаров и подтягивает текст, составленный из разных частей тега. Чтобы исправить, мы создали новые фиды с правильными названиями товара, а в настройках группы объявлений выбрали теги, которые отвечали за название и описание.

Выбор заголовков и описаний поля фида в смарт-баннерах

С первого запуска формат показал себя хорошо: заявок немного, но их цена не превышает 250–300 рублей.

Результаты работы смарт-баннеров в Яндекс.Директ

Так как бюджет кампании был ограничен масштабировать кампании не стали.

Динамический ремаркетинг в Google

Поскольку один сайт уже был подключен к Google Merchant Center, мы решили запустить динамический ремаркетинг в Google и в итоге создали такие объявления:

Динамический ремаркетинг в КМС в Google Ads

Долгое время не удавалось получить хорошего результата: либо огромный расход, либо слишком маленькое количество заявок.

Лучше всех сработала умная кампания в КМС, ориентировавшаяся на загруженные данные о заявках. Так как большая часть заявок не проходила через КМС, мы завысили цену конверсии «Оформление заявки на сайте» до 900 рублей.

Это нам дало 11 заявок при общем расходе 4831 рублей.

Результаты работы динамического ремаркетинга в Google Ads

К сожалению, в Google Analytics не проходило 40 конверсий за месяц с поиска и КМС, поэтому не получилось запустить рекламную кампанию в КМС с оплатой за конверсии, все работает с оплатой за клики. Также хотели протестировать умные торговые кампании, но из-за ограничений бюджета идея осталась не реализована.

Итоги работ

Все новые источники сейчас приносят 120-140 заявок в месяц по цене менее 500 рублей, например:

Результаты работы с интернет-магазином плитки за март

Март 2019

Результаты работы с интернет-магазином плитки за апрель

Апрель 2019

Результаты работы с интернет-магазином плитки за май

Май 2019

Результаты работы с интернет-магазином плитки за август

Август 2019

Заключение

Рекламные системы предлагают достаточно форматов, позволяющие увеличить количество заказов, если стандартные поисковые объявления в Google Ads или Яндекс.Директ уперлись в потолок, а оптимизация не помогает. Поэтому в некоторых случаях лучше всего рассмотреть другие источники, нежели пытаться довести контекст до недостижимого уровня.

Можно ли как-то увеличить количество заявок для интернет-магазина в дальнейшем? Конечно:

  1. Facebook и Instagram. Чтобы обойти проблему с конверсиями на сайте для оптимизации можно, как и в случае с умными кампаниями в КМС, завысить цену лида.
  2. «ВКонтакте». При правильном подборе аудитории можно найти нужную сайту ЦА: юридические лица, дизайнеров, архитекторов и крупных клиентов.
  3. myTarget. Как и во «ВКонтакте», работаем с таргетингами, чтобы найти целевую аудиторию.

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен

Подписывайтесь на наши социальные сети

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (8 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...