Ко мне обратился клиент у которого был негативный опыт работы с контекстной рекламой.
После анализа предыдущей рекламной кампании, выяснилось что в кампании было порядка 2000 ключей и минимальный дневной бюджет 300 рублей. Из за этого ключи работали по принципу "кто успел".
Так невозможно накопить статистику и понять что работает плохо и что надо отключать, а что наоборот работает хорошо и на что надо повышать ставки.

Ниша - Курьерская служба по городу, области и России.

Что было сделано - Настроена аналитика, подключены счетчики Яндекс Метрики и Google Analytics, настроено фиксирование конверсий через Google Tag Manager, для отслеживания звонков был подключен Calltracking.
Были собраны целевые ключевые запросы, с частотностью более 100 показов в месяц. Так каждый ключ стал "живым" и начал набирать статистику.
Клиент использовал в текстах объявлений безликие формулировки такие как "быстрая доставка", "низкие цены", "оперативно". После общения с клиентом определили преимущества его компании и добавили конкретики в объявления "Доставка от 250 рублей", "Бесплатная страховка всех посылок", "Доставка в региональные центры от 18 часов" и т.д. Бренд компании достаточно известный поэтому были добавлены варианты объявлений с упоминанием бренда.

После запуска - Выяснилось что по брендовому трафику (в запросе упомянут бренд) идут не целевые запросы на отслеживание посылок. Брендовые запросы отключили.
Также в нише курьерской доставки идет большое пересечение с нецелевой нишей доставки еды, одежды, цветов и т.д. Поэтому каждый день все фактические запросы просматривались и добавлялось около 500 минус слов ежедневно.
Ключевые слова работали по разному. Те что много тратили и не приносили обращений, были отключены. Запросы которые приносили обращения по низкой стоимости, на них были повышены ставки что бы они могли показываться чаще.
Варианты объявлений также работали по разному. Были оставлены те что чаще приводили к конверсии.

Итог - 405 обращений за два месяца по 136 рублей.

Ко мне обратился клиент который ранее работал с рекламным агенством. В рекламном агенстве не достаточно сильно вникали в бизнес клиента. Цель рекламных кампаний было получение клиентов b2b. Результат был неудовлетворительный.

Что было сделано - Была полностью настроена аналитика - подключен колтрекинг, настроены счетчики Yandex Metrika и Google Analytics, настроено отслеживание обращений с форм сайта через Google Tag Manager.
После анализа предыдущих рекламных кампаний я пришел к выводу что семантика была проработана плохо - были использованы нецелевые ключи, например, "гранитный щебень от производителя", при этом клиент не занимается продажей щебня. Мы обсудили с клиентом перечень продукции которую необходимо продвигать. По этому перечню я также подобрал синонимы и собрал семантику через KeyCollector. Добавил минус слова.
Предыдущие объявления были составлены с размытыми формулировками.
Также с рекламы приходили мелкие заказы.

После корректировки были добавлены расширения, подключен номер колтрекинга для визитки. В текст добавлен фильтр на крупные заказы(от 300м2).

После запуска - началась работа со статистикой и оптимизация проекта - добавлены корректировки ставок на самые конверсионные часы, самый конверсионный пол и возраст. Ключевые слова которые тратили много денег и не приносили обращений были отключены. На эффективные ключевые слова напротив были повышены ставки для того что бы они чаще показывались. Велась работа по минусации.
Выяснилось что самые крупные сделки приносят объявления с формулировкой "Работайте с лидером по граниту", а самые неээфективные были объявления с формулировкой о полном сопровождении сделки. В соответствии с этими выводами были отключены неэффективные объявления и добавлены варианты с эффективными формулировками в тексте.

Итог - По статистики CRM, стало поступать около 80% качественных обращений, то есть от юридических лиц. До корректировок, этот процент был около 40.

Клиент - владелец электролаборатории в Москве. Клиент отказался от сотрудничество с предыдущим подрядчиком так как тот вначале задерживал отчеты, а после совсем перестал выходить на связь.

Что было сделано - Вначале я проанализировал рекламу предыдущего подрядчика.
Выяснилось что реклама работала в рабочие дни первые пару часов, затем останавливалась. Эта ситуация сложилась из за того что было использовано большое число ключевых запросов по которым показывалась реклама и при этом еще использовалось автоматическое назначение ставок для показа на самой верхней позиции по всем ключевым запросам. Так дневной бюджет расходовался максимум за первые два часа, дальше реклама просто останавливалась. Также в рекламных объявлениях были использованы безликие формулировки объявлений. После интервью с клиентом мы сформулировали уникальные торговые предложения конкретно его организации и использовали их в объявлениях.
Переработана семантика с разбивкой на категории в зависимости от вида услуг.
Подключен emailtracking(отслеживание заявок по email) и calltracking.
После составления прогноза бюджета, выяснили что бюджета не хватит на то что бы показывать все категории ключей в течении всего рабочего дня. Поэтому приняли решение запустить вначале из 7 категорий только 2 самые приоритетные.

После запуска - началась работа со статистикой и оптимизация проекта - добавлены корректировки ставок на самые конверсионные часы, самый конверсионный пол и возраст. Ключевые слова которые тратили много денег и не приносили обращений были отключены. На эффективные ключевые слова напротив были повышены ставки для того что бы они чаще показывались. Велась работа по минусации.
Было запущен А/Б тест изображений для баннерной рекламы, по результатам теста было определено что самые эффективные изображения(в том числе по конверсионности) это изображения красивых девушек в форме электрика, с преобладанием красных цветов.

Итог - Количество обращений выросло на 157%(с 7 до 18 обращений в месяц), а стоимость 1 обращения снизилась 34% (с 2885 руб до 1910 руб). Надо отметить что такой большой рост в эффективности отчасти произошел из за низкого качества настройки рекламы предыдущим подрядчиком. Что бы реклама была эффективной с ней нужно постоянно работать.

О клиенте

Производитель тарельчатых дюбелей. Доставка по всей России.

Задачи

Клиент обратился всвязи с трудностями в сбыте тарельчатых дюбелей собственного производства.

Что удалось сделать

Увеличить средний чек обращения с рекламы с 3000 руб до 42000 руб.

Что было сделано

Клиент ранее не вел контекстную рекламу.
Вначале я настроил отслеживание всех обращений - формы на сайте отслеживались по нажатию кнопки "Отправить", звонки отслеживались через колтрекинг.
Так как клиент ранее не вел контекстную рекламу, то четкого KPI не было. Поэтому кампании вначале были запущены по коммерческим и информационным запросам. После недели тестирования выяснилось что средний чек покупки с обращения составляет около 3000 рублей (это данные со слов клиента, так как внедрять CRM систему он отказался).

Оптимизация кампаний
После определения среднего чека, клиент скорректировал свой KPI - желаемый средний чек 50000 рублей. Для достижения такого результата, я оставил только ключевые слова связанные с большими объемами закупок ("тарельчатые добели оптом", "дюбели прямые поставки с завода" и т.д.). Также я скорректировал текст объявления указав в них дополнительно информацию с минимальной суммой заказа ("...Заказы от 50т.р...").
В результате количество обращений снизилось с 17 до 2-3 в неделю, при этом сумма среднего чека выросла до 52000 рублей.

О клиенте

Интернет магазин строительных материалов с доставкой по Москве и области.

Задачи

Клиент обратился потому что не был удовлетворен количеством и стоимостью обращений.

Что удалось сделать

Снизить стоимость обращения с 2034 руб. в первую неделю до 1083 руб. к последнему месяцу.

Что было сделано

У клиента работали собственные кампании. Эффективность кампаний измерялась клиентом путем примерного соотношения вложенных в рекламу денег к примерному увеличению обращений от среднего показателя.
Первым делом была настроена система отслеживания всех обращений - все формы обратной связи передавали значения в системы аналитики, все звонки с рекламы отслеживались через колтрекинг.
После настройки отслеживания конверсий, были запущены кампании клиента в том виде в каком они работали до обращения ко мне. Результат 2034 рубля за обращение.

Оптимизация кампаний
После замера результатов, началась оптимизация кампаний. Я проработал минус слова. Снизил ставки на не эффективные ключевые слова и повысил для эффективных. Заполнил все расширения объявлений для увеличения кликабельности. Написал релевантные объявления для разных категорий товаров. В результате стоимость обращения снизилась до 1431 руб

Запуск динамических объявлений
Следующим этапом в улучшении показателей рекламы, стал запуск динамических объявлений. На сайте представлено большое количество товаров, искать которые могут, например, по марке, названию линейки товаров, артикулу, ошибочному написанию. Обработать все варианты ключевых слов для большого интернет магазина очень трудоемко, при том что линейка товаров постоянно меняется. Для обработки таких запросов были запущены динамические объявления. Их суть заключается в том что система сама анализирует посадочные страницы, подбирает ключевые слова и генерирует релевантные заголовки объявлений. Большой риск в таких объявлениях составляют показы по совсем не релевантным запросам. Например, в названии штукатурки было сокращение "ПФР" и система начала показывать объявления по запросам "Пенсионный фонд России". Поэтому для таких объявлений важно постоянно отслеживать запросы и минусовать не релевантные.
После оптимизации динамических объявлений, удалось снизить стоимость обращения до 1083 руб.

О клиенте

Пункт приема металлолома, а также услуги по демонтажу зданий.

Задачи

Клиент вел рекламу самостоятельно. В какой то момент количество заявок резко снизилось.

Что удалось сделать

Увеличить количество заявок с 14 до 28 в неделю. При этом стоимость обращения снизилась с 1535 руб до 1047 руб.

Что было сделано

У клиента были запущены собственные кампании, которые вначале приносили ему достаточно обращений, но потом их количество начало снижаться. После аудита его рекламных кампаний, выяснилось что не было никакой работы с кампаниями после запуска.

Оптимизация кампаний
Я проанализировал все ключи и разделил их на 3 группы:
- те что не принесли обращений и потратили много средств или те что принесли очень дорогие обращения. Эти ключевые слова я отключил и тем самым высвободил бюджет.
- те ключи что не принесли обращений и еще не потратили много средств. Эти ключи еще набирают статистику и еще рано говорить об их эффективности.
- те что принесли обращения по хорошей цене. На эти ключи я перераспределил средства от неэффективных ключей

За счет того что были отключены неэффективные ключевые слова у которых была большая кликабельность но не было конверсий, а также за счет того что мы начали писать цену в объявлениях и тем самым ограничили число переходов тех кто просто хотел узнать цену, снизилась общая кликабельность всех объявлений. Но при этом значительно снизилась стоимость обращения.

Также мы начали отключать показы кампании в дождливую погоду так как в это время люди кликают рекламу просто интересуясь ценой, скликивая деньги и не принося обращений.

В рамках рекламного агенства, одним из моих клиентов была компания Louis Vuitton. Среди приоритетов компании - безупречность во всем и получение только самого лучшего. Исходя из этого мы не показывали рекламу в рекламных сетях, так как реклама Louis Vuitton могла бы оказаться по соседству с чем то не таким изысканным. Контекстная реклама велась только на поиске.
При этом одним из требований компании были показы только на самых верхних позициях.
Объявления для LV в основном я составлял не на основе каких то преимуществ, а на основе эмоциональных текстов. С таким сильным брендом также хорошо работали тексты указывающие на причастность товара к истории бренда

Что было сделано: Написаны сотни объявлений, запущены десятки акций. Проанализирован контент сайта и дополнена недостающая семантика в ключевых словах. Оптимизирована стратегия для показа на первом месте по всем запросам.

В рамках рекламного агенства, одним из моих клиентов была компания Dior. У компании два основных направления это одежда и парфюм. Когда компанию передали мне в работы я проанализировал существующие компании и выявил определенный процент несоответствия объявлений запросам. Это связано с тем что у компании большой бюджет и большое количество запросов по которым показывается реклама.
Также что бы писать качественные объявления пришлось разобраться в особенностях типов одежды, например, отличии сандалий от босоножек.

Что было сделано: Была проделана большая работа по приведению матрицы объявлений в порядок. Запущены десятки акций.