Котлы отопления

Первоначальная информация

К нам обратился клиент, который продает котлы отопления. Он был маркетологом в магазине, где был большой ассортимент котлов отопления, разные бренды.
Под разные бренды были сделаны разные лендинги. Для каждого бренда был отдельный рекламный аккаунт и настроена поисковая реклама. Он хотел ее оптимизировать и развить ее, чтобы повысить эффективность.

Работа с рекламой

Мы начали с проверки базовых настроек, здесь были корректировки по таргетингу. Проверили еще раз и расширили список ключевых слов. Сделали новую их группировку, так чтобы эффективнее можно было работать с рекламой. Разделили информационные запросы и коммерческие (реклама содержала и те, и те), чтобы легче было управлять ставками. Коммерческие запросы обычно более конверсионные, поэтому на них можно и ставки делать выше. Но их не так много, поэтому чтобы все таки привлекать людей, которые интересуются данным продуктом, то использовали и более общие запросы. Но ставки по ним делали меньше.

Также стали работать с фактическими запросами, по которым показывалась реклама. Увидели что много нецелевых. Стали их минусовать. Например, реклама показывалась по запросу «котел отопления своими руками», «своими руками» мы отминусовали, поскольку это был нецелевой трафик. И много подобных слов отминусовали. Таким образом добиваясь более качественного трафика с рекламы.

Далее было решено тестировать автоматические стратегии назначения ставок (до этого назаначали ставки в ручную). Для этого нужно настроить конверсии на сайте, целевые действия, которые совершаются пользователем (кнопка заказать, позвонить, кнопки вайбера и телеграма, заказать консультацию).

Подключили аналитику к лендингу данного бренда. Настроили в ней необходимые конверсии, связали аналитику с рекламным аккаунтом. Теперь мы могли видеть какие группы объявлений приносят больше конверсий, а какие меньше. И со временем, когда накопилось достаточно конверсий то решили пробовать стратегию назначения ставок максимум конверсий. Для этого создали отдельную рекламную кампанию подобную той что была, только выбрали стратегию максимум конверсий.

Параллельно мы настроили ремакетинг (баннерная реклама), а также видеорекламу (были видео, был ютуб канал), благодаря которой усиливали эффект рекламы, резко возросло количество подписчиков на ютуб канале.

Периодически проводили анализ рекламы и оптимизировали ее.

Решили также попробовать последний вариант умных кампаний в гугл рекламе, кампания с максимальной эффективностью (основана на искусственном интеллекте). Настроили ее, она позволяет показывать рекламу сразу в разных сетях — поисковая, медиа, видео… Плюс оптимизирует рекламу, чтобы показывать пользователям, которые с наибольшей вероятностью совершат конверсию.

И когда было достаточно статистики по трем видам рекламных кампаний (ручная стратегия, максимум конверсий, максимальная эффективность) то провели их сравнительный анализ.

Увидели, что самой эффективной была кампания с максимальной эффективностью, на втором месте — кампания со стратегией максимум конверсий, и на последнем месте — кампания, управляемая вручную. Поэтому последнюю решили приостановить.

По подобной модели мы работали и с другими брендами котлов потом, брендами для которых был сделан отдельный лендинг и отдельно настроена реклама.

Это очень коротко о нашей работе. В процессе возникало много разных задач, которые реализовывались.

Чего достигли

Смогли развить рекламу клиента с начального уровня ручного управления, до более эффективной рекламы, основанной на автоматических стратегиях назначения ставки. Систематизировали работу с рекламой в разных аккаунтах, для разных брендов, благодаря чему работа с рекламой стала более целенаправленной, понятной и, главное, результативной.