Продвижение + Яндекс Директ

Привет! Мы МАКО — агентство контекстной рекламы и маркетплейсов с оплатой за результат. Сегодня хотим поговорить с вами о том, что такое товарный фид, для чего он нужен бизнесу и чего лишают себя компании, которые его не используют.

Товарный фид — это файл с информацией о товарах/услугах сайта, при помощи которого алгоритмы кампаний генерируют рекламные объявления.

Совсем недавно мы встречались с одной довольно крупной компанией, у которой «упал» сайт из-за кибер-атаки на майских праздниках. Это интернет-магазин, который использовал рекламные кампании, работающие на товарном фиде. Сайт им «подняли», а вот фиды даже не проверяли.

Во время аудита мы увидели, что несколько дней крутилась реклама по «пустым» фидам. То есть в Товарных кампаниях, которые были основным источником покупок, показывались только обычные, а не динамические форматы объявлений, что мгновенно сказалось на их эффективности. И на это никто не обращал внимания. Рекламный бюджет был около 3 000 000 р., и немалые суммы из него сливались впустую.

Как ни странно, это довольно распространенная ситуация. Из десятков аудитов для компаний и собеседований со специалистами по контекстной рекламе мы видим, что в 90% случаев присутствует ошибочный алгоритм работы с фидом:

1. Директолог получает фид и не смотрит в этот файл.

2. Загружает фид в Яндекс Директ, чтобы проверить на стандартные ошибки, которые не пропустит система.

3. Если Яндекс «съел» этот фид, то реклама запускается.

Что не так в этой парадигме? Во-первых, фид нужно изучить. Во-вторых — оптимизировать. То есть не хватает еще одного важнейшего пункта:

• Директолог оптимизирует товарный фид. Ведь этот файл собирает данные с сайта автоматически, то есть все подряд. А для рекламы подходит далеко не вся информация.

Доработка фида повышает кликабельность объявлений, увеличивает продажи и снижает ДРР (Долю рекламных расходов). Оптимизацию фида мало кто делает, за исключением крупных проектов. Так бизнес упускает прибыль от рекламных кампаний. В среднем теряет от 20% обращений (в зависимости от ниши) и переплачивает 30% за те, что уже приходят.

Чтобы помочь компаниям расти, мы решили поделиться своими методами работы с товарным фидом.

Краткое содержание для ЛЛ:

• Какому бизнесу грозит упущенная прибыль, если не использовать товарный фид. Методика роста на фидах

• 1.Оптимизация по названию и иллюстрациям. Интернет-магазин электроники загружал  товарный фид в Яндекс, не глядя, и продажи не росли

• 2. Доработка по ценам и возражениям. Продавец котлов не помогал покупателям понять свой товар и получал мало лидов

• 3. Разработка одноуровневой структуры. Интернет-магазин БАД использовал древовидный фид и недополучал 10% продаж ежемесячно

• 4. Настройки комбинированного типа фида. Продавец подарочных сертификатов не выполнял план продаж — 10 покупок в день

• 5. Перенаправление рекламы на страницу каталога. Магазин мебели из ротанга вел рекламу на карточки товаров и не масштабировал продажи

• 6. Сегментация товаров по маржинальности и категориям. Магазин стройматериалов рекламировал все подряд — продажи не росли, а показатель ДРР был 45%

• 7. Разработка ручного фида. Фабрика мебели получала мало заказов на сайте из-за стандартного прайс-листа

• Итого:  всем по фиду — чек-лист по оптимизации товарного фида

Какому бизнесу грозит упущенная прибыль, если не использовать товарный фид. Методика роста на фидах

Итак, каким нишам подходят рекламные кампании, работающие с товарным фидом. Это:

• Интернет-магазины. Обычно в «екомных» проектах основные продажи приходят с кампаний по фидам. У крупных бизнесов с известным брендом:  60% продаж — по фидам, 30% — по брендовым запросам и 10% — по всем остальным. Если бренд не раскручен, то с фида приходит 80% покупок.

• Недвижимость. В этой нише обычно уже есть готовый фид, который делают для размещения на агрегаторах. Его можно доработать и использовать для товарных объявлений.

• Крупные отели. На их сайтах есть крупный каталог, как в интернет-магазине — это номерной фонд. Также на сайте может производится покупка и оплата. Поэтому легко можно сделать фид. Тогда рекламные объявления будут с конкретными номерами и актуальными ценами. Это презентабельно выглядит и эффективно работает.

• Сервисы авиабилетов. Потому что они тоже продают на сайте, это «полуеком», есть готовые цены, что и интересует людей в первую очередь. Фактор ошибки  уменьшается, через фид передаются динамические значения. Все крупные игроки рынка используют.

• Другие виды бизнеса могут задействовать кампании с фидом, чтобы масштабироваться. Это дает возможность показывать объявления в необычных, интересных форматах и демонстировать цены. А они больше всего привлекают пользователей и часто определяют выбор. CTR (кликабельность) у таких объявлений выше. Например, средний CTR в нетоварных кампаниях 0,6%, а в товарных - 1,05%.

Мы рекомендуем рекламные кампании с фидом практически всем. И такую стратегию реализуем на проектах наших клиентов. Это хорошая точка роста, которая может принести на 20%+ больше обращений и снизить их стоимость на 30%+.

Какие задачи решает фид:

• Максимальная релевантность объявлений — возможность передать информацию о товаре или услуге максимально точно и персонализировано.

• Быстрый запуск — не надо собирать семантику. Например, 10 лет назад для крупных мебельных магазинов подбирали десятки тысяч ключей 1-2 недели, а с наличием фида эту рутину упразднили.

• Представление всего каталога товаров — вручную объявления для 1000 товаров не сделаешь или это будет очень долго и чревато ошибками, но с фидом можно охватить все и показывать актуальную информацию в динамическом формате.

• Исключение фактора человеческой ошибки — например, релевантность текстов по диванам или айфонам директологу проверить легко, а вот разобраться в нюансах серьезной техники довольно сложно.

Возможность отстроиться от конкурентов — например Смарт-баннеры (тип товарных объявлений в Единой перфоманс кампании, ЕПК), которые выгодно выделяются по формату среди других объявлений.

Вот что представляет из себя наша методика роста продаж с контекстной рекламы при помощи товарного фида:

1. оптимизация по названию и иллюстрациям;

2. доработка по ценам и возражениям; 

3. разработка одноуровневой структуры; 

4. настройки комбинированного типа фида;

5. перенаправление рекламы на страницу каталога; 

6. сегментация товаров по маржинальности и категориям; 

7. разработка ручного фида – в нишах, где автоматизированный фид невозможен или не подходит для выполнения поставленных задач.

Расскажем о том, как все это можно реализовать на примере кейсов.

1.Оптимизация по названию и иллюстрациям. Интернет-магазин электроники загружал  товарный фид в Яндекс, не глядя, и продажи не росли

Проблема

Интернет-магазин электроники получал всего 150 покупок в месяц. Нужно было наращивать заказы, но увеличение бюджета приводило к снижению рентабельности рекламы.

Аудит показал, что CTR (кликабельность)  товарных объявлений очень низкая — 0,2% (при норме в 1,1%). Люди мало приходили на сайт, а значит, было мало покупок. Копнули поглубже и узнали, что магазин передавал Яндексу товарный фид без какой-бы то ни было проверки и доработки.

Рекламные объявления выходили в свет с двумя крупными ошибками:

1.Неэффективные названия. Например, в фиде было 20 варочных панелей одного бренда с незначительными отличиями, и все они прописывались как «варочная панель SMEG». Как алгоритмам Яндекс Директ выбрать из них ту, которую надо показать пользователю? Ведь чем точнее запрос, тем более релевантное объявление получит потенциальный покупатель.

2.Непривлекательные иллюстрации. Например, в карточке стиральной машины на сайте было 3 фото, и одно из них — схема встройки. Алгоритмы подбирали для объявления рандомную картинку и демонстрировали пользователю не красивую фотографию новой техники, а скучную схему.

Решение

Проверили фид и оптимизировали его по параметрам name (название) и picture (иллюстрация).

1.Название — это основное место, где Яндекс оценивает соответствие товара поисковому запросу и формирует заголовки объявлений. Вот что сделали по этому параметру:

• Четко рассказали, что мы продаем с помощью такого алгоритма: название категории, бренд и модель. Например «Смартфон Самсунг Х15».

• Максимально охарактеризовали товары и получили длинное название: «встраиваемая электрическая варочная панель Smeg»  + артикул. Такой алгоритм позволил максимально релевантно отвечать даже на супер-узкие запросы.

• Использовали дополнительные символы параметра для мотивации пользователя: «новинка», «в наличии».

• Подумали, что еще может заинтересовать ЦА при покупке товара? Например, про телефон еще рассказали: какой цвет, сколько памяти, возможности видео.

2. Иллюстрация — тоже важный параметр. Чтобы алгоритмы добавляли в рекламные объявления только подходящие картинки, мы:

• Проверили вручную 30 позиций в фиде и обнаружили непрезентабельные картинки

Попросили клиента удалить из фида их и все им подобные. Для чего в базе данных сайта был прописан скрипт — фильтр, исключающий добавление ненужных нам картинок.

Результат

Эти небольшие изменения в работе с товарным фидом привели к хорошему росту продаж интернет-магазина электроники, причем, без увеличения бюджета:

• CTR увеличили с 0,2% до 1,1%

• покупки с рекламы выросли на 25%.

2. Доработка по ценам и возражениям. Продавец котлов не помогал покупателям понять свой товар и получал мало лидов

Проблема

Компания продавала электрические системы отопления и получала порядка 42 лидов в месяц. Товар сложный и пользователи, которые хотели купить себе отопительный котел, не понимали, какая именно система лучше для их дома. Более того, у многих покупателей было предубеждение, что отопительный котел — это очень дорого, и лучше всего поискать выгодное предложение на Авито.

Нужно было помогать им сделать первоначальный выбор на уровне рекламы, но подрядчик клиента не погружался в продукт и не занимался доработкой товарного фида. Рекламные офферы получались мало информативными, и пользователи на них слабо реагировали — CTR объявлений был 0,96%. Вот какими были основные ошибки:

• Название. В заголовки объявлений подтягивались тексты, которые мог понять разве что профессионал, а для обычного человека они были как китайская грамота, например: «ОГОНЬ 2-6 кВт / Эконом».

• Параметры — многие были не заполнены. На месте описания в рекламном объявлении дублировался заголовок, что вызывало только больше вопросов и отторжения.

Цены — в офферах цены указывались только на часть позиций. Клиент не хотел отпугивать пользователей дорогостоящими моделями, ведь покупали они все равно не на сайте, а после консультации по телефону. На деле, из-за такого решения товары без цен в фиде не могли показываться во всех динамических форматах и выглядели непрезентабельно и неконкурентно.

Решение

Доработали фид так, чтобы он помогал ЦА хоть немного понять продукт и сделать первоначальный выбор в сторону нашей продукции:

1.Название. В заголовке простым и понятным языком рассказали пользователям о товаре: эргономичные и недорогие электрокотлы.

2. Параметры. В описании  раскрыли преимущества: быстрый нагрев, легкий монтаж, электробезопасность служат до 20 лет, доставка 2 дня.

3. Цены добавили в фид везде. Рекламные объявления с ценой более заметны и привлекательны для пользователей, могут иметь конверсию на 30% выше, так как потенциальный покупатель до клика понимает, подходит ли товар под его финансовые ожидания и возможности.

Результат

Так удалось обойти возражения покупателей на уровне рекламного объявления и повысить CTR объявлений до 1,93%. Конечно, для покупки котла ЦА все равно требовалась консультация специалиста. Но, по-крайней мере, мы начали давать больше полезной информации о товаре и приводить пользователей на сайт.

3. Разработка одноуровневой структуры. Интернет-магазин БАД использовал древовидный фид и недополучал 10% продаж ежемесячно

Проблема

Интернет-магазин БАД пришел к нам с посылом: «У нас все хорошо. Хотим посмотреть, что еще можно улучшить». Когда мы проводили аудит, обнаружили, что у рекламных объявлений по фиду клиента невысокий показатель CTR  — всего 0,63%. (при норме выше 1%).  Стали проверять сам фид и увидели, что он не доработан по структуре. Алгоритмы передают нерелевантные данные для некоторых объявлений, из-за чего магазин недополучает трафик на сайт.

Ошибка была в древовидной структуре товарного фида, что встречается у 90%+ компаний.

В целом структура фида бывает:

• одноуровневой — категории равноуровневые, без вложенностей, и алгоритмы Директа выбирают товары для показа в соответствии с их особенностями;

• древовидной — категории связаны, есть материнская категория, к которой прикрепляются дочерние подкатегории.
  

  Что происходит? Яндекс при подборе релевантности учитывает только категорию товара, и под один и тот же запрос может загрести товары из материнской и дочерней веток. Например, материнская категория «БАД от стресса», дочерние — «магниевый комплекс», «растительный мелатонин» и еще к ним подтягивается «комплекс для снижения веса», потому что в его составе есть ингредиенты, влияющие на нервную систему тоже.

Чем это плохо? Пользователь вводит в поиск запрос «купить бады от стресса» и видит объявление с БАД для снижения веса. Вместо клика на свое объявление, рекламодатель получает заряд раздражения от пользователя, который нашел совсем не то, что искал.

Решение

Изменили структуру товарного фида. Сделали одноуровневую. В целом, это процесс сложный и требует большой разработки на уровне выгрузки информации с сайта в фид. Удовольствие недешевое (до 500 000 р для больших проектов), но у нашего клиента крупный интернет-магазин и были ресурсы на такую задачу.

Результат

Избавление от древовидной структуры фида увеличила кликабельность объявлений с 0,63% до 1,3%, а количество покупок выросло на 10,5%.

P.S. Если ваш фид хорошо оптимизирован и вы уже все перепробовали, рекомендуем перейти на одноуровневую структуру. Это может вам добавить 10% новых продаж. Единственный момент: в небольших проектах такая доработка, скорее всего, не окупится, надо тщательно просчитать экономику.

4. Настройки комбинированного типа фида. Продавец подарочных сертификатов не выполнял план продаж — 10 покупок в день

Проблема

Интернет-магазин продавал подарочные сертификаты и зарабатывал на комиссии от компаний, предоставляющих услуги-подарки. Чтобы экономика сходилась, нужно было получать не менее 10 покупок в день.

В самом начале работы мы тщательно проработали фид по всем параметрам. По сути, в этом направлении улучшать было уже, практически, нечего. Но достигнуть ежедневного плана никак не удавалось. Максимум, что получали — это 9 заказов.

Решение

Тут в одном из профессиональных чатов вышла информация о выпуске нового вида товарного фида. Яндекс Директ тогда еще не давал официального анонса, но мы начали тестирование этого инструмента.

Итак, теперь у Яндекса было 3 вида фида:

• упрощенный — название товара передается с помощью одного элемента;

• произвольный — есть 3 элемента в названии;

• комбинированный — соединяет в себе возможности обоих своих предшественников.

Мы ухватились за эту новинку, чтобы дать системе больше данных и увеличить охваты товарных объявлений. А еще была гипотеза, что такая вариативность элементов повысит релевантность показов рекламных объявлений.

Вот какие элементы названия товара использовали в комбинированном типе фида по категории «сафари на снегоходе»:

Результат

Новый комбинированный фид, действительно, повысил релевантность рекламы и стал точкой роста продаж. Наконец-то мы преодолели барьер — 10 покупок в день.

P.S. Рекомендуем новый тип фида всем, кто ищет любые возможности масштабирования. До сих пор еще мало кто перешел на него, в основном только крупные компании. Возможно, не все ещё знают, что комбинированный фид дает прирост от 5% до 10% продаж. При этом не требует больших затрат, потому что доработка нужна минимальная.

5. Перенаправление рекламы на страницу каталога. Магазин мебели из ротанга вел рекламу на карточки товаров и не масштабировал продажи

Проблема

На сайте интернет-магазина товаров для сада были представлены качественные и доступные товары: мебель из ротанга, текстиль, освещение и т.п. Собственник бизнеса поставил задачу ROM — масштабировать продажи с контекстной рекламы. Увеличили рекламный бюджет, но ничего не получилось.

Когда мы стали искать новые точки роста на проекте увидели такие пробелы:

После перехода на сайт пользователи попадали на карточку товара и в 99,8% случаев покидали ее, ничего не купив. В В2С товарах массового спроса покупателю нужен большой ассортимент. Например, пользователь искал в интернете комплект мебели из ротанга. Он еще не определился, какую именно модель хочет купить, какого цвета и фактуры должна быть обивка, какой вид плетения будет лучше смотреться. Попадание на карточку одного товара ограничивало возможности его выбора.

Копаться на сайте и самому искать другие варианты пользователю не хотелось, легче было вернуться в торговую галерею и посмотреть там другие комплекты.

• В рекламе было мало подборок со специальными предложениями, которые сейчас являются драйвером продаж. Как выяснилось, этот процесс в компании был медленным и негибким. Потому что для распродажи готовили отдельную страницу на сайте, а это требовало времени и немалых затрат.

Решение

Использовали новый тогда (весной 2024 г.) формат работы с фидом —  <collection>, позволяющий нестандартно рекламировать товары. Добавили этот элемент в фид магазина с товарами для сада и стали продвигать:

• Не отдельные модели, а всю категорию товаров — вели пользователя на страницу каталога с разными комплектами мебели из ротанга, чтобы дать покупателю широкий выбор.

• Сезонные предложения и акции, но без долгих и дорогих изменений на сайте, а на уровне разработки фида. Создали новый тип рекламных объявлений «страницы каталога» и с них вели пользователя на автоматически сформированные посадочные распродаж.

Результат

Такие изменения в работе с фидом помогли на 10% масштабировать продажи магазина садовых товаров и уменьшить ДРР до 26%.

6. Сегментация товаров по маржинальности и категориям. Магазин стройматериалов рекламировал все подряд — продажи не росли, а показатель ДРР был 45%

Проблема

У магазина стройматериалов не получалось добиться от рекламы рентабельности. По количеству покупок планы выполнялись минимально, и значительного роста получить не удавалось. Доля рекламных расходов превышала критический уровень и достигала 45%.

Мы обнаружили важные ошибки в рекламе:

• Не было углубления в товарную аналитику магазина.

• В товарном фиде не прорабатывались элементы <custom_label> и <custom_score>, с помощью которых можно настраивать кастомные фильтры и разделять предложения по маржинальности.

• Все товары закидывались в одну рекламную кампанию, алгоритмы крутили их на свое усмотрение, и, в результате получались усредненные показатели.

Например, в рекламу загружалась информация про обои одного бренда из разных ценовых сегментов. Яндекс Директ видел дешевый товар и тратил 40% бюджета именно на него, потому что такой продать легче. Интернет-маркетолог магазина смотрел отчет и делал позитивный вывод: пользователи приходят, продажи есть, значит, все нормально. А ДРР в это время росла и росла.

Решение

Начали управлять ассортиментом на уровне рекламы:

• Провели  АВС-анализ товаров, разбили их по маржинальности:  самые популярные и маржинальные - А, менее популярные, но маржинальные - Б, менее популярнее и менее маржинальные - С.

• Добавили в фид элементы <custom_label> и <custom_score>, чтобы задать маржу и фильтрами сегментировать высокомаржинальные и низкомаржинальные товары. Например, для товаров группы А, в рамках единой ЕПК с товарными объявлениями, выставили процент +%50 от стоимости конверсии, а для категории С - 40%. Это давало нам наиболее выгодную СРО (стоимость заказа).

• Оптимизировали рекламные кампании по проценту ДРР:  Для категорий В 20%,  для А — ДРР 30%, для С - ДРР 12%

• Рекламные кампании сильно не дробили. Создавали не больше 3х одного типа и сегментировали их по маржинальности, по категориям, например: плитка, напольные покрытия, двери.

Результат

Эта стратегия увеличила количество покупок на 38% и ДРР снизила с 45% до 32%.

7. Разработка ручного фида. Фабрика мебели получала мало заказов на сайте из-за стандартного прайс-листа

Проблема

Фабрика мебели создавала качественную мебель в современном минималистичном стиле по доступной цене. Руководитель фабрики продавал на маркетплейсах, но средний чек там был низкий, заказывали в основном дешевые столы и тумбочки. Поэтому хотел развивать продажи на собственном сайте, но это никак не удавалось.

Причиной тому был стандартный динамический фид, который автоматически собирал все предложения сайта и передал их алгоритмам Я. Директа. Его использование повлекло за собой 2 проблемы:

• Неэффективный ассортимент для рекламы. На сайте было 7 коллекций, а хорошо продавались только 4. Но автоматике было все равно, она “лила” трафик на все коллекции. В то время как нужно было привлекать пользователей на популярные.

• Нерелевантные офферы. В объявления загружались дизайнерские описания, которые больше подходили для буклета, чем для контекстной рекламы. Например: «В небольшой гостиной или уютной спальне с легкостью отыщется место для компактного комплекта. Таким комплектом является модульная гостиная Мексика…». Подобная лирика в рекламе неуместна.

Решение

Сделали простой ручной фид в интерфейсе Директа. Вручную собрали карточки, прописали тексты, загрузили картинки, прописали категорию. Плюс этого формата в том, что его можно собрать легко и быстро. Такое костыльное решение хорошо подходило фабрике, вот почему:

• Повысили эффективность ассортимента товаров для рекламы. Позиций у фабрики не так много, и мы смогли запускать рекламу на самые популярные товары.

• Сделали правильные рекламные офферы. Написали в карточках лаконичные, емкие и целевые описания. Например: «Стенка под телевизор в гостиную. Современный стиль. ЛДСП. Доставка по Москве 0Р».

С ручным фидом пришлось повозиться: цены в нем нужно обновлять тоже руками, и трафик немного меньше, чем у динамического. Но! Мы не тратили рекламный бюджет на менее популярные позиции, привлекали более качественных пользователей на сайт и в итоге получали больше фактических заказов.

Результат

Сравните показатели декабря 2022 г., когда реклама велась по динамическому фиду, и статистику января-февраля 2023 г, когда мы начали работу и запустили в работу ручной фид. В феврале количество лидов повысили в 2 раза, а стоимость лида (CPA) снизили с 7 240 р. до 3 391 р.

P.S. Сложный ручной фид – это  Google таблица со всей информацией о товарах, которую при помощи скрипта мы преобразовываем в формат XML, а полученную ссылку загружаем в Яндекс Директ. В таком фиде точно присутствует все необходимое: категории, товары, цены, заголовки и описания, отвечающие на запросы пользователей, красивые картинки.

Плюс: Яндекс директ рассчитан на работу с автоматизированными файлами и лучше воспринимает такой тип фида.

Минус: сложная разработка. Но у нас уже есть собственный стандарт,  запущенный в работу в 2025 г. и показавший хорошие результаты в недвижимости, услугах, В2В-товарах и других нишах.

Итого:  всем по фиду — чек-лист по оптимизации товарного фида

Забирайте чек-лист по оптимизации товарного фида. Желаем вам роста обращений с контекстной рекламы и снижения их стоимости.

Если вы хотите успешно запускать продвижение в еком и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.

А затем Яндекс постепенно начал увеличивать количество рекламы в органической выдаче. Количество платных ссылок на сайты начало стремительно увеличиваться – и в верхней, и в нижней части страницы поисковой выдачи. Но это было только начало. Прежде всего на первых строках выдачи появились ссылки на Яндекс-Маркет, собственный проект Яндекса. Через некоторое время на страницу выдачи была добавлена «товарная карусель» – строка с фотографиями товаров и указанием цен (естественно, размещение в этой «карусели» с самого начала стало платным), при этом обычные текстовые рекламные ссылки также остались, но сдвинулись ниже. Затем, ещё немного позже, на следующих местах в выдаче прочно обосновались крупные маркетплейсы – главным образом Озон и Wildberries, а также, в зависимости от специфики, соответствующей поисковому запросу – крупные профильные интернет-ресурсы: для строительной тематики, к примеру, это «Кувалда», «Леруа-Мерлен» (переименовавшийся позже в «Lemana Pro»), «Все Инструменты», «Петрович» и др.

Другими словами, если несколько лет назад вышедший в топ Яндекса по нужным ключевым фразам ссылку на сайт ещё можно было увидеть на первом экране поисковой выдачи – то на сегодня, в 2025 году, в поисках этой ссылки придётся прокрутить выдачу на два-три экрана вниз, а то и ниже. То есть туда, куда добирается далеко не каждый обычный пользователь поисковой системы. В результате – формально сайт занимает топовые бесплатные позиции в Яндексе, а фактически – мало кто из пользователей поисковой системы увидит ссылку на него и перейдёт по ней на сайт. Проще говоря, первая позиция в выдаче по ключевой фразе – на самом деле никакая не первая: это может быть и двадцать первая, и тридцать первая.

Естественно, в результате этого явления трафик на сайты катастрофически снизился. Но как показали дальнейшие события – эти изменения оказались лишь одним из звеньев длинной цепи.

Следующим звеном цепи стало весьма неожиданное заявление Яндекса: реклама – это больше не реклама. Как это так, удивились предприниматели? А вот так, ответил Яндекс: то, что раньше было рекламой – теперь стало промо-ссылками. На практике это выразилось в том, что рекламные ссылки перестали помечаться словом «реклама» – это слово превратилось в слово «промо», отодвинутое от ссылки далеко вправо, тем самым фактически вводя в заблуждение посетителя поисковой системы и заставляя его думать, что рекламные ссылки – это часть органической выдачи.

Согласно законам драматургического жанра, следующим сюжетным ходом должно было стать появление армии.

И армия появилась.

Армия ботов.

И эта армия сказала своё веское слово в сюжете, выковав новое звено в цепи событий.

Однажды в Яндексе вполне резонно пришли к выводу: решающим фактором ранжирования сайтов должны быть не размещённые на страницах сайтов ключевые слова, не внешние ссылки с других сайтов, а поведенческий фактор. Что это за зверь? Поведенческий фактор – это анализ поведения пользовавтеля на сайте после перехода по ссылке на этот сайт из поисковой выдачи. Если сайт интересен пользователю – тот после перехода просмотрит первую страницу, затем перейдёт на вторую, затем на третью, попутно своершая целевые действия – набирая в поисковой строке сайта, на который перешёл, поисковые запросы, отправляя в корзину товары, пролистывая отзывы на товары и пр. А если сайт неинтересен пользователю – тот уйдёт с сайта, и скорее всего, вернётся обратно в поисковую выдачу яндекса, чтобы найти более интересный сайт.

Для контроля за поведением пользователей на сайтах Яндекс пуще прежнего начал активно внедрять на сайты Яндекс-Метрику – своего рода датчик телеметрии, который передаёт на сервер информацию о том, что делает пользователь на сайте, на что кликает, как прокручивает экран и т. п.

Однако, как известно, у поисковых систем нет такого фактора ранжирования, которым нельзя было бы искусственно манипулировать. Вот тут-то в игру и включились боты – компьютерные программы, имитирующие человеческое поведение, умеющие кликать по ссылкам и переходить с одного сайта на другой, умеющие указывать запросы в поисковых строках и отправлять товары в покупательскую корзину.

Здесь необходимо отметить, что манипулировать поведенческим фактором ботов научили как с положительным, так и с отрицательным эффектом – то есть даже первые боты были способны как улучшить поведенческий фактор сайта, так и ухудшить его, в зависимости от того, какая задача преследовалась тем, кто настраивал этого бота.

В результате распределились задачи ботов следующим образом: у тех сайтов, владельцы которых платили за продвижение, боты улучшали поведенческий фактор, а на поведенческий фактор всех остальных сайтов ботам было наплевать. Но фокус в том, что бот, как и любая другая компьютерная программа – штука очень быстрая: за одну секунду бот способен просканировать с десяток, а то и под сотню страниц любого сайта. С точки зрения алгоритмов Яндекса, такое поведение (если оно человеческое) – резко ухудшает поведенческий фактор.

Впрочем, уже предвижу очевидные вопросы.

Во-первых, зачем ботам нужны сайты, владельцы которых не платят за продвижение?

Здесь следует пояснить, что в Яндексе, конечно же, метод манипуляции с использованием ботов сразу же стал известен, и в компании были разработаны алгоритмы, задачей которых было определить, кем является посетитель того или иного сайта – ботом или человеком. Забегая вперёд, сразу же скажу, что с этой задачей алгоритмы Яндекса по сей день не справляются и большую часть ботов определяют как человека. Но у любого человека, помимо поведения, есть ещё и такая штука, как «цифровой отпечаток» – другими словами, история посещения сайтов за неделю, за месяц, за год. Потому что не может же быть такого, чтобы вдруг ниоткуда в сети появился некий новый пользователь и сразу же начал бы лазить по профильным интернет-сайтам – в таком пользователе алгоритмы Яндекса могли бы опознать бота. Поэтому первое, чему учат ботов – это лазить по множеству сайтов, изображая из себя человека, и интересуясь набором неких заранее определённых тематик, с тем чтобы поисковые системы зафиксировали круг интересов этого пользователя и не смогли опознать его как бота.

Во-вторых, зачем боты при накрутке своего «цифрового отпечатка» портят поведенческий фактор сайтов, куда заходят?

А они не нарочно. Просто ботам нет смысла тратить время на многочасовые блуждания по одному и тому же сайту: бот зашёл, за пару секунд пролистал с десяток страниц и ушёл, а то, что по результатам анализа его поведения поисковая система пришла к выводу о никчёмности сайта – просто побочный эффект, не более, боту до этого дела нет.

Как итог из всего перечисленного – рано или поздно коммерческие компании и предприниматели должны были ощутить резкое падение трафика и катастрофическое снижение количества заказов. А как следствие – тем и другим ничего не оставалось, как обратить свои взгляды в сторону платной рекламы.

Рекламная карусель Яндекса

И вот тут мы подходим к самому интересному моменту нашей истории.

Логично предположить, что если первые места в выдаче Яндекса забиты платной рекламой (той, которая больше не реклама, а промо-ссылки) – значит, именно на эти места и приходится основной напор целевой аудитории. Стоит только включиться в эту карусель (извините за каламбур) – и заказы снова потекут рекой. Не надо больше ничего улушать, совершенствовать и полировать на сайте – просто заказать рекламу, и всё.

Если же ещё немножко подумать – то неизбежно появится вопрос: собственно говоря, а зачем целевой аудитории нужен Яндекс? Большая часть пользователей уже хорошо знает: на первых местах поисковой выдачи будет Яндекс-Маркет и маркетплейсы Озон и Wildberries – так может быть, просто сразу отправиться туда, минуя Яндекс? Многие так и делают. Но если целевая аудитория уходит с Яндекса – так, пожалуй, много денег с рекламы не наторгуешь. И что прикажете делать?

Но безвыходных ситуаций, как известно, не бывает.

Кому известно, что целевая аудитория уходит с Яндекса? Прежде всего, конечно, Яндексу. А ещё кому? А никому. Яндекс такими цифрами делиться ни с кем налево и направо точно не станет, наоборот, нарисует максимально радужную картину – мол, с наплывом страждущих справиться не успевает.

И вот удивительно! – это подтверждается на практике: стоит запустить рекламную кампанию в Яндекс-Директе – и к тебе на сайт немедленно начинают толпами ломиться многочисленные посетители. Посетители, правда, несколько странные – просматривают одну-две страницы и уходят, поиском на сайте не пользуются, отзывы на товар не пишут, да и вообще, ведут себя как вчерашние выпускницы института благородных девиц, опасаясь лишний раз потрогать какой-нибудь из интерактивных элементов сайта, но зато – многочисленные же!

Неизменная проблема с этими посетителями с Яндекс-Директа всегда только одна: они ничего не покупают на сайте. Ходят, смотрят, даже улучшают поведенческий фактор, но не покупают.

Представляю себе, как вы встрепенулись при виде фразы «улучшают поведенческий фактор» – эта фраза вам что-то напомнила, верно? Ну, вы уже догадались?

Правильно догадались. А может быть, даже вспомнили знаменитую поговорку «Не можешь справиться – возглавь». Ибо в один прекрасный (ну это для кого как, конечно) момент в Яндексе подумали: стоп, а мы что – рыжие? Боты тут и там пытаются выдать себя за человека, а мы с какого перепоя будем не при делах?!

И Яндекс-Директ начал поставлять рекламодателям ботов в качестве целевой аудитории. У рекламодателей-то в распоряжении нет алгоритмов, позволяющих отличить бота от человека! Единственное характерное различие – бот никогда ничего не купит у предпринимателя, но это всегда можно списать на некачественный сайт, на плохое обслуживание или на слишком дорогой товар. А уж если работать по схеме, предусматривающей авансовый платёж – это вариант просто-таки беспроигрышный.

В этом месте нашего повествования здравый смысл слабо нашёптывает: так услуга-то за деньги, которые перечисляет рекламодатель Яндекс-Директу, не была оказана, товар не был предоставлен – непорядок! Логика (вместе с Яндекс-Директом) немедленно возражают: это уж извините, рекламодатель заказывал клики по рекламной ссылке – он получил клики! Нигде не сказано, что кликать должен человек. Ах, это само собой разумеется? Ну отлично – а ты докажи, что по твоей ссылке кликали боты, а не люди? Не можешь, не умеешь, не знаешь способов? Ну вот и сиди там себе помалкивай. Деньги заплатил – клики получил, всё честно. Заказов нет? Сайт улучшай – будут заказы.

Прим.: данный материал выражает личную точку зрения автора и написан по результатам полуторагодовой работы с данным вопросом.

Продолжение, возможно, следует...

Источник материала: мой блог

Краткое содержание для ЛЛ:

• Спрос на услуги по брендированию авто колебался, конкуренты давили бюджетами. Решили раскачать продажи за счет необычных гипотез

• Сайт не позволял запустить динамическую рекламу услуг. Добавили данные в Директ вручную и получили 660 заявок за 3 года

• Потенциальные клиенты не понимали суть услуги. Поставили в рекламу ролик «до-после»: он принес 31 обращение за счет прогрева аудитории

• Как охватить все сегменты? Три открытия повысили эффективность рекламы

• В нишу хлынули конкуренты, рынок перенасытился ― горячих лидов меньше. Сделали акцент на качестве материалов и увеличили средний чек в 2,5 раза

• В несезон число заявок падало. Поменяли модель оплаты и сохранили продажи

• Прорывные гипотезы увеличили количество лидов в 2,5 раза. Компания получает стабильный поток заявок круглый год

Спрос на услуги по брендированию авто колебался, конкуренты давили бюджетами. Решили раскачать продажи за счет необычных гипотез

Компания специализируется на брендировании транспорта. Оказывает полный цикл услуг по рекламному оформлению любых автомобилей ― от разработки индивидуального дизайн-проекта до подбора материалов и печати.

Основная часть продаж приходится на средний и крупный бизнес, включая транспортные службы. Другой сегмент аудитории ― частные специалисты и самозанятые: мастера, рекламирующие свой бизнес, таксисты, которым для официальной работы нужно привести авто в соответствие с нормативами и стандартами перевозчика.

Цены на услуги варьируются: небольшая наклейка с логотипом может стоить 10 000 руб., а проект по брендированию парка техники компании ― сотни тысяч рублей. Продажи зависят от сезона ― рост с апреля по октябрь и спад с ноября по март.

Компания обратилась к нам еще в 2020 году. После анализа тематики мы обнаружили, что многие конкуренты выделяют на контекстную рекламу бОльшие бюджеты, чем клиент (65 000 рублей на старте проекта). Но другие игроки используют похожие и достаточно консервативные подходы к продвижению. Например, основные ресурсы вкладывают в классическую рекламу на поиске. В итоге аукцион перегревается, новым рекламодателям все сложнее занимать высокие позиции в показах, цена клика растет. Никто не подключает динамическую рекламу, медийные кампании, не экспериментирует с новыми инструментами рекламы.

Чтобы привлекать больше лидов без значительного увеличения бюджета, мы в МАКО сделали акцент на тестировании нестандартных гипотез.

Расскажем, какие из них выстрелили.

Сайт не позволял запустить динамическую рекламу услуг. Добавили данные в Директ вручную и получили 660 заявок за 3 года

На проектах мы часто используем фид ― файл с информацией о товарах, который автоматически собирает данные с сайта. С помощью фида алгоритмы товарных кампаний генерируют рекламные объявления. Этот инструмент распространен в e-commerce, а в сегменте услуг по оклейке автомобилей его никто не использовал. Мы решили попробовать, но для этого пришлось преодолеть технические ограничения сайта.

1. Вручную изменили ссылки на страницы, чтобы рекламировать услуги как товары.

Раньше обязательным условием для формирования фида было наличие на сайте каталога с карточками, откуда в файл и подтягивались товары. Наш сайт имел другую структуру ― несколько страниц с услугами, а еще 2-3 года назад объявления со ссылками на такие ресурсы не проходили валидацию в рекламной системе.

Мы доработали ссылки для фида вручную: взяли реальные урлы страниц услуг и прописали в них хештеги с цифрами, как у страниц товаров. Директ посчитал их разными страницами и начал показывать медийно-контекстные баннеры на основе контента.

Компания стала первопроходцем в тематике по использованию рукописного фида для динамической рекламы. Сейчас Директ расширил возможности для настройки фидов, и часть приемов мы уже не используем, но 3 года назад это было мега-новацией.

2. Расширили описание услуг, чтобы увеличить охват объявлений.

Рекламная система при создании объявлений по фиду учитывала заголовки и описания услуг на посадочных страницах. Но недавно в настройках Директа появился новый тег <param>, за счет которого можно расширить охваты и ввести максимум параметров. Содержимое этого тега не показывается в заголовке, но влияет на подбор наиболее релевантных запросов и аудиторий.

Мы вписали в <param> модели автомобилей, которые можно оклеивать пленкой клиента, например, Lada Largus, Volkswagen Golf. Система начала дополнительно расширять аудиторию по запросам, которые содержат эти слова.

За 3 года получили 660 заявок из товарной кампании.

Скачайте наш чек-лист “Стандарты настроек рекламных кампаний МАКО” и проверьте свой рекламный кабинет

Потенциальные клиенты не понимали суть услуги. Поставили в рекламу ролик «до-после»: он принес 31 обращение за счет прогрева аудитории

Когда мы начинали работу на проекте, брендирование транспорта было менее распространено, чем сейчас. Многие потенциальные клиенты не понимали, что это такое, как выглядит брендированный автомобиль и как оклейка влияет на узнаваемость и продажи.

Мы решили запустить медийную рекламу, чтобы сформировать потребность в услуге и прогреть холодную аудиторию. Для этого предложили поставить в рекламу креативный ролик. Придумали сценарий и ТЗ. Компания сняла ролик, где ярко и интересно показывался процесс оклейки и вид автомобилей до и после.

Ролик использовали в настройках медийной кампании на поиске и в РСЯ по околотематическим запросам. И он зашел аудитории и начал формировать потребность в услуге! Обычно медийная реклама работает скорее на повышение узнаваемости бренда, увеличение трафика на сайт и вовлеченности пользователей. Мы не ждали прямых продаж, но они пошли ― люди обращались за оклейкой)

Этот ролик показывается в рекламе уже 2,5 года и до сих пор приводит лиды. Только за последние полтора года с него было 31 обращение.

Как охватить все сегменты аудитории? Три открытия о ЦА повысили эффективность рекламы

В тематике услуг аудитория может меняться, появляются новые сегменты. Поэтому важно регулярно проводить анализ ЦА.

На этом проекте мы совершили три открытия, которые повысили эффективность рекламы.

1. Женщины звонят по рекламе чаще мужчин.

Раньше женщин полностью исключали из показов, потому что думали, что они не интересуются оклейкой транспорта. А когда прослушали записи звонков, обнаружили, что чаще по рекламе звонят как раз женщины среднего возраста ― менеджеры компаний, которым нужны услуги по оклейке. Мы сделали повышающую корректировку ставок, чтобы больше показывать рекламу женщинам от 25 до 45 лет. И получили прирост заявок в 1,5 раза ― с 66 до 90 в месяц.

2. Настройки по гео около цехов приводят бизнесы из этих районов.

Мы пробовали подбирать аудиторию по геолокации с помощью сервиса «Яндекс Аудитории». С его помощью создали сегменты из людей, которые работают в офисах в радиусе 2 км от двух цехов по оклейке автомобилей.

Однако эта гипотеза не сработала. Тогда мы настроили классическую рекламу с повышающей корректировкой по двум точкам геолокации вокруг цехов. Сотрудники окрестных офисов стали чаще видеть рекламу, число заявок увеличилось.

3. Целевые лиды проводят на сайте 2-3 минуты и скроллят страницы до конца.

Анализировали поведение пользователей на сайте и оптимизировали рекламу по микроконверсиям ― действиям, которые совершают посетители на пути к покупке. Лучше всего сработала связка «Время на сайте + глубина просмотра до конца страницы». Первый показатель постепенно увеличили от 30 секунд до 2 минут: заметили, что все больше пользователей задерживаются.

Эта стратегия помогла запустить кампании к началу сезона и увеличить общее число конверсий в 2 раза.

Скачайте наш чек лист “По проведению CustDev” и используйте при изучении ЦА.

В нишу хлынули конкуренты, рынок перенасытился ― горячих лидов меньше. Сделали акцент на качестве материалов и увеличили средний чек в 2,5 раза

С середины 2022 года в сфере брендирования авто начался рост. Из-за внешнеполитических событий часть рекламных каналов стали недоступны, и бизнесы вновь обратились к офлайн-рекламе. Пик спроса пришелся на 2023 год.

Но в 2024 году начались проблемы: в разы увеличилось число конкурентов и стало меньше горячих клиентов. Пленочное покрытие держится на машине от 2 до 5 лет, то есть если компания брендировала автомобили в 2023 году, она нескоро обратится за повторной услугой.

У нас начались просадки по лидам: в некоторые месяцы их было вдвое меньше, чем обычно, например, 30 вместо 55-60.

Тогда мы стали работать над увеличением среднего чека. Некоторые конкуренты использовали для оклейки некачественную пленку, которая с трудом выдерживала даже 2 года, трескалась и облезала.

Мы сделали в рекламе акцент на качестве материалов и самой услуги. Пленка производится на японском оборудовании, обладает высокой износостойкостью. Наклеивают ее опытные монтажники, которые умеют работать с напечатанными изображениями и совмещать разные элементы макета на разных поверхностях транспортных средств.

На поиске запустили кампании с ретаргетингом на аудиторию, которая уже была на сайте: как классическую поисковую рекламу, так и динамические поисковые объявления по фиду.

Средний чек увеличился в 2,5 раза. Среди лидов практически исчезли физлица, на которых раньше приходилось до 30% заявок.

В несезон число заявок падало. Поменяли модель оплаты и сохранили продажи

С апреля по октябрь спрос на услуги по оклейке растет, с ноября по март – падает. Количество заявок может сократиться в несколько раз. Каждый раз на входе в низкий сезон приходится думать, как сохранить объемы по заявкам: нет универсального рецепта, который гарантированно помогал бы из года в год.

Последний раз сработала смена модели оплаты и типов рекламы. В сезон мы периодически используем модель оплаты за клики. Но в несезон на поиске меньше запросов, цена клика возрастает до 800 рублей: для проекта с небольшим бюджетом это очень дорого.

Мы подготовились к несезону. Летом направили большую часть бюджета на товарную кампанию и Мастер кампаний. Собрали много конверсий, по которым автостратегии Директа обучились. Зашли в несезон с этими накопленными данными об аудитории и переключили модель с оплаты за клики на оплату за конверсии. Таким образом мы не переплатили за клики и данных по конверсиям хватило, чтобы кампании не остановились.

Прорывные гипотезы увеличили число лидов в 2,5 раза.  Компания получает стабильный поток заявок круглый год

За 4,5 года количество лидов выросло в 2,5 раза ― со 110 за квартал на старте до 260 в 2024 году. Всего за это время было 2900 обращений.

Компания стабильно получает минимум 2 целевые заявки в день от юрлиц и самозанятых, то есть в среднем 60 заявок в месяц.

Если вы хотите успешно запускать продвижение в сложных нишах и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Узнайте, какие рекламные каналы реально приводят продажи, а не просто заявки? Получите наш чек-лист и настройте сквозную аналитику без пробелов.

Проверьте свои кампании с помощью нашего чек-листа по 27 пунктам: от общих стандартов настроек до правил сегментации и создания объявлений.

Привет! Мы — МАКО — агентство контекстной рекламы с оплатой за результат. В этом кейсе расскажем, как влияют на результаты рекламы углубленное понимание ЦА и нестандартный подход к инструментам Яндекс Директа.

Краткое содержание для ЛЛ:

1. Задача — привлечь в частную школу 1000 обращений за год

2. Столкнулись с проблемой — у родителей не существует  единого запроса на онлайн-образование, у каждого своя ситуация и проблема

3. Нашли 4 смысловые группы в 4238 ключах и точно попали в боли родителей — CTR в РСЯ достигал 3,3% вместо обычных 0,5%

4. Обнаружили, что объявления с лицами учителей в 8 раз эффективнее рекламы с детьми, которую использовали конкуренты

5. Нашли важный триггер продаж — добавили на сайт инструкцию по шагам для родителей

6. Сгенерили рекламой поток обращений родителей, но лишь 5%  из них конвертировался в договор на онлайн-обучение

7. Помогли оптимизировать процессы в отделе продаж — предложили методы решения проблем

8. Конверсия отдела продаж выросла  с 5 % до 47%

9. Решили проблему с продажами и масштабировались — повысили в 2 раза поток обращений, нестандартно применив инструмент для Ecom — Товарную кампанию

10. В августе нашли еще одну точку роста в товарной РК – обращения выросли на 22%, а их стоимость упала на 25%

11. В сентябре на спаде сезона не стали сокращать бюджет и еще на 28% увеличили обращения, снизив их стоимость на 18%

Задача — привлечь в частную школу 1000 обращений за год

Наш клиент — частная школа в Москве. Обучение проходит офлайн и онлайн, есть детский сад, кружки. Профессиональный опыт в образовании — более 10 лет. Ранее продвигались за счет сарафанного радио.

Цитата: Директор по маркетингу школы. Наш клиент просил не указывать в кейсе название школы и его имя.

Нам хватало хороших отзывов родителей, не было задачи привлекать людей со стороны, которые не знают школу. У нас система собеседований, конкурс на место и родители сами хотят, чтобы дети учились в нашей школе.

Есть сильный педагогический состав, который работает в очном и заочном форматах. Поясню: при заочном обучении дети учатся в школе, официально в нее зачислены, но физически туда не ходят. Вся работа ведется на онлайн-платформе. Это направление мы начали развивать после ковида.

Не сразу, но пришли к пониманию, что в онлайн-среде нужно вкладывать серьезные деньги в продвижение. Сначала пробовали с небольшими бюджетами работать в ВК, но безуспешно. Сотрудничали с партнером, у которого есть свои ученики и платформа по онлайн-образованию. Но тоже не сложилось. Чужая система не позволяла нам повышать качество образования, а для нас это важно.

Поняли, что нужно полагаться только на самих себя. Сделали с педагогами свою платформу и решили ее рекламировать. Руководитель заочного отделения порекомендовала МАКО, зная агентство по работе в другой компании. Мы сразу оценили ваш вдумчивый подход, поняли, что нет задачи нарисовать большой бюджет и одобрили предложение.

Основной задачей наш клиент видел рост заявок. Хотел за год получить 1000 обращений. И в июне 2023 г мы запустили рекламу.

Столкнулись с проблемой — у родителей не существует  единого запроса на онлайн-образование, у каждого своя ситуация и проблема

Сначала изучили ЦА. Прежде всего, это был родители, нацеленные на качественное образование и высокий уровень успеваемости своих детей.

При запуске проекта мы предложили подключить коллтрекинг и клиент согласился. Поэтому была возможность слушать звонки, чтобы глубже понять ЦА. Читали также комментарии на форумах. Важно было понять, как люди ищут онлайн-школу для своих детей. Что за проблемы пытаются решить. Какие страхи и возражения им мешают принять решение.

Выяснилось, что с формулировками своих запросов у людей возникают проблемы. На рынке образования много терминов: домашнее, заочное, инклюзивное, онлайн, семейное. Но у ЦА нет единого понимания, что они означают. В смыслах ключевых фраз, которые люди набирают в поисковой строке, тоже царил хаос.

Наша задача была такой: сформировать семантическое ядро и тексты рекламных объявлений  так, чтобы они максимально соответствовали запросам родителей, отражали их боли и потребности. Даже если сами родители не могли их четко сформулировать.

Нашли 4 смысловые группы в 4238 ключах и точно попали в боли родителей — CTR в РСЯ достигал 3,3% вместо обычных 0,5% 

Проанализировали самые популярные для сферы онлайн-образования ключевые фразы (4238 шт.) и разобрали их по смыслам, которые ЦА вкладывала в свои запросы. И вот что получилось: 

• «Домашнее обучение» набирают родители, дети которых отстают в учебе по различным причинам. Это была не наша ЦА, ведь в школу попадают ребята с высоким уровнем успеваемости, предварительно проходя конкурс; 

• «Онлайн обучение»  - популярное, но слишком широкое понятие, которое ведет много «мусора», не связанного с детским школьным обучением: кулинарные курсы, танцы, психология и т.п.;

• «Инклюзивное образование» ищут родители, когда их дети «устали»  учиться в школе или пострадали от буллинга и хотят учиться из дома (хотя сам термин на самом деле означает другое - обучение детей с разными возможностями в общеобразовательных школах); 

• «Семейное образование» - подменное понятие для родителей, которые  имеют в виду заочное или очно–заочное обучение. Кстати, именно этот ключевой запрос нам отлично подошел и до сих пор является одним из самых эффективных.

После смыслового разбора мы взяли в семантическое ядро 475 запросов максимально близких к нашей ЦА. Затем приступили к рекламным объявлениям. Чтобы сделать тексты убедительными, использовали такие аргументы:

• преимущества школы — живые уроки, группы до 10 человек, своя платформа, тариф от 0 р. и т.п;

• факторы доверия — аттестат государственного образца, наличие лицензии, государственная аккредитация, участие в рейтинге Forbes-education.

Хотелось еще передать смыслы о высоком качестве обучения и душевном отношении к ученикам. Но такого рода утверждения нужно аргументировать и доказывать. Поэтому в текстовом формате короткого рекламного объявления им не место. А вот невербальные способы — креативы, для этих целей как раз подходят.

CTR (кликабельность) объявлений в РСЯ составила 1-3,3%, в то время как обычный показатель - 0,5%

Обнаружили, что объявления с лицами учителей в 8 раз эффективнее рекламы с детьми, которую использовали конкуренты

В самом начале нашей работы клиент хотел видеть в рекламных объявлениях креативы с изображением детей. Это было неудивительно, потому что большинство конкурентов использовало именно такой подход.

Нужно было разбить «баннерную слепоту». Кроме того, мы были уверены, что на родителей бОльшее впечатление произведут лица настоящих учителей школы - увлеченных своим делом, симпатичных и доброжелательных профессионалов. А не фотографии чужих детей из shutterstock.

Клиент немного сомневался в такой гипотезе. Поэтому мы запустили в ротацию 2 вида объявлений: с детьми и с преподавателями.

Лучше всего сработали объявления с лицами учителей. Например, креатив с подростком (слева на иллюстрации) принес 4 обращения, а реклама с учителем (справа на иллюстрации) - 31 обращение и в 2,3 раза дешевле

Нашли важный триггер продаж — пошаговая инструкция для родителей по переводу детей на онлайн-формат — и добавили ее на сайт

Продвигаясь глубже по воронке, мы обнаружили отрицательный триггер продаж, связанный с переживаниями родителей. О нем кричали форумы, поступало много информационных запросов в школу. Дело в том, что родители совершенно не представляли, как им на практике осуществить перевод ребенка на онлайн-обучение в частную школу. Какие действия, документы требуются, и в какой последовательности?

Чтобы снять это напряжение и помочь родителям поскорее приблизится к своей цели, мы добавили на сайт инструкцию по шагам. Ее можно было скачать, заполнив форму. Получился полезный лид-магнит:

В инструкции рассказали, что нужно сначала пройти тестирование и получить приглашение из новой школы, потом забрать личное дело из старой школы и форму о прививках ребенка из поликлиники. Подготовить еще ряд документов и подать весь пакет в новую школу. Пользователи охотно скачивали эту простую брошюру, и в отдел продаж поступало все меньше вопросов об алгоритме действий при поступлении. Обращения стали более горячими.

Сгенерили рекламой поток обращений родителей, но лишь 5%  из них конвертировался в договор на онлайн-обучение

В первый месяц работы мы слушали звонки, чтобы изучить ЦА и поняли, что в коммуникации отдела продаж с родителями есть серьезные проблемы. Менеджер не знала преимуществ школы, не могла доступно рассказать об услуге, а лишь формально отвечала на поступающие вопросы. Не вникала в ситуацию заказчика и не пыталась проконсультировать по ней. Назревала проблема конверсии заявки в договор. Поэтому мы провели аудит воронки продаж.

Анализ показал, что при наличии 63 заявок, только 5% могли дойти до продажи, а все остальные упущены по разным причинам:

• 27% родителей отправились «подумать», потому что диалоги завершались любезностями «приятно было пообщаться», без мотивации к принятию решения (иногда даже с заверениями, что «решить все можно и в августе»);  не предоставлялась нужная информация (вместо ответа на запрос «интересно заочное обучение в пределах 7000» долгий рассказ  обо всех форматах и тарифах), не хватало дальнейшего «подогрева» клиента (продолжения переговоров, напоминаний и пр.); 

• 10% отказались из-за отсутствия работы с возражениями («дорого» , «далеко ехать на тестирование» , «не хочется ехать за учебниками в Москву») и недостатка погружения в проблему клиента - родители путались в формулировках, могли спросить  «есть ли у вас домашнее обучение», а им давали отрицательный ответ, не уточняя, что они имеют в виду и какая у них задача; 

• 4% недозвон - так как менеджер обычно звонил только один раз;

• 43% нет в CRM - 2% на заявку ответил другой сотрудник;  14% запросы остались в чатах,  29% не идентифицированы и 3% с задвоенными целями.

Помогли оптимизировать процессы в отделе продаж — предложили методы решения проблем

Не смотря на все эти проблемы, наш клиент не был готов к радикальным изменениям в отделе продаж. Было решено разработать скрипты для имеющегося сотрудника, опираясь на наши рекомендации из аудита.

А предложили мы вот что:

• для мотивации к принятию решения и целевым действиям:

1) внедрить скидки и акции, ограниченные по времени, например, подарок за годовой тариф, бесплатный месяц или предмет при оплате в июле и пр.; 

2) завершать разговор вопросами: «Что вы думаете по поводу вариантов, которые мы обсудили?»  «Удобно ли будет, если перезвоню вам в такой-то день?» и пр.

• для работы с возражениями:

1) хорошо изучить свой продукт, уметь во время рассказать о преимуществах и  УТП, например, о лицензии, благодаря которой школа сама аттестует учеников, что не свойственно большинству онлайн-школ; 

2) использовать аргументацию в ответ на опасения: если клиент жалуется на высокие цены, объяснить какое качество обучения предлагает школа, сколько учеников успешно сдали ЕГЭ и поступили в престижные вузы;  рассказать о других преимуществах и т.п.

• для погружения в проблему клиента - слушать клиента: часто родители в самом начале пытаются рассказать о своей ситуации и почему им нужна эта услуга, важно понять глубину запроса и только после этого предлагать решения, виды обучения и тарифы, причем общаться в формате win-win;

• для подачи востребованной информации - отвечать на конкретные вопросы: когда родители спрашивают что-то, важно в первую очередь понятно и лаконично предоставить востребованную информацию,  выдержать паузу и, если новых вопросов не последует, задавать свои;

• для борьбы с недозвоном:  звонить не менее 3 раз; если не получается дозвониться, подключать общение в мессенджере; оставлять голосовые сообщения на автоответчик/помощнику; 

• для повышения эффективности работы в целом:

1) вести клиента по воронке продаж — выстроить систему дальнейшего взаимодействия после первого разговора;

2) общаться с клиентом по тому каналу, который ему удобен: если в заявке указана просьба связаться по мессенджеру, то важно сделать именно так; 

3) проработать путь заявки в CRM, вносить все обращения в систему и подробные комментарии по итогам переговоров в карточку - анализ результатов поможет корректировать работу и определять новые точки роста; 

4) настроить сквозную аналитику в CRM и подтягивать все данные о работе рекламных кампаний — что поможет анализировать каналы коммуникаций и избегать задвоения обращений.

Конверсия отдела продаж выросла  с 5 % до 47%

Качество работы отдела продаж подросло, стали больше заключать договоров — уровень конверсии вырос в июле до 17%.  Но, слушая звонки, мы понимали, что потенциал роста гораздо выше. Компетенции менеджера больше подходили для холодных продаж - в приятном разговоре рассказать о том, что вообще может предложить школа. А родители, которые оставляли заявки, были самой что ни на есть горячей аудиторией, для которой нужно было применять соответствующие приемы (описали их выше).

На регулярных собраниях мы обсуждали с клиентом результаты рекламы и обращали внимание на то, что договоров может быть больше, если усилить отдел продаж более сильным профессионалом.

Цитата: Директор по маркетингу школы

У нас раньше была стратегия, не сильно «прилипать» к клиентам, то есть по уровню агрессивности мы были на 2 месте из 5. Мы давали информацию и говорили: «ну вы еще подумайте, а люди остывали и уходили». Было также много вопросов по поводу того, как мы обрабатываем обращения. CRM-система на тот момент была сырой, нужно было ее дорабатывать. Мы поняли, что имеющийся сотрудник хорошо коммуницирует с людьми, старается, но с задачами не справляется. Поэтому у нас появилась Светлана (новый продажник). Сейчас мы развиваем CRM-маркетинг, стали активно вести клиента.»

В штат пришла новый менеджер с хорошим опытом продаж в сфере образования. Она детально изучила свой новый продукт, стала умело выстраивать переговоры с родителями (понимать их боли, слышать, вникать) и продвигать клиентов по воронке продаж к заключению договора. Конверсия из заявки в продажу выросла до 47%.

Решили проблему с продажами и масштабировались — повысили в 2 раза поток обращений, нестандартно применив инструмент для Ecom — Товарную кампанию

Итак, мы глубоко изучили ЦА и правильно настроили контекстную рекламу. Выбрали автоматическую стратегию максимум конверсий. С первых же недель количество лидов стало расти. Поэтому нам не пришлось долго и мучительно обучать алгоритмы или изобретать какие-то хитрые способы.

В конце июня решили масштабироваться и запустили нестандартный для EdTech (сферы цифрового обучения), инструмент Ecom (электронной торговли) - Товарную кампанию в автоматическом режиме.

Почему нестандартный? В работе Товарной Кампании используется фид — файл, который содержит информацию о товарах продавца. Эту информацию он автоматически собирает с сайта интернет-магазина, и, если необходимо, мы руками дорабатываем параметры фида до идеала. И затем Яндекс использует эту информацию для автоматической генерации рекламных объявлений.

Вот только на сайте школы никаких товаров не было. В ассортименте 3 услуги: очное, очно-заочное и заочное обучение. Как же должен работать фид? Мы сделали его вручную. Применили метод искусственного размножения товаров. В качестве новых товаров добавляли те же самые наши 3 услуги, но только по-разному их называли, используя семантику: «семейное», «заочное», «за 0 руб.» и т.п.

И наша Товарная Кампания выстрелила. Количество обращений за 1 месяц (в июле) выросло: по этой кампании в 4 раза (с 9 до 36), а по всем в целом — в 2 раза с 63 до 120. При это стоимость заявок (CPA) понизилась на 11%.

В августе нашли еще одну точку роста в товарной РК – обращения выросли на 22%, а их стоимость упала на 25%

В августе стали искать новые точки роста, чтобы опередить конкурентов в высокий сезон. Перевели Товарную кампанию на полуавтомат. Указали в настройках проверенные ранее ключевые слова. Проверили статистику в Я.Метрике по  кампаниям на Поиске и в РСЯ. Искали, по каким настройкам они отрабатывают лучше всего, чтобы их скорректировать, но каких-то серьезных отличий не нашли. Зато увидели, что в Товарной кампании заметно выражена разница в результатах по полу и возрасту ЦА. Например, больше всего качала категория “женщины 35-54”. На основе данных ТК скорректировали ставки на Поиске и в РСЯ. После чего компании стали приводить на 22% больше лидов и 25% дешевле. Хотя в высокий сезон CPA обычно растет. И даже после окончания высокого сезона Товарная Кампания продолжала набирать обороты и стала приводить 50% заявок.

В сентябре на спаде сезона не стали сокращать бюджет и еще на 28% увеличили обращения, снизив их стоимость на 18% 

В сентябре нужно было удержать показатели, несмотря на сезонное падение спроса. Предложили клиенту не снижать бюджет и расширить географию продвижения. Если раньше мы рекламировались только на Москву и область, то теперь стали запускать кампании по крупным городам РФ. Это помогло на 28% увеличить объем обращений, а стоимость их уменьшить на 18%.

Осенью (в низкий сезон) мы приводили почти такое же количество заявок, как и летом (высокий сезон). Хотя на рынке в это время был спад.

В итоге за 9 месяцев привели 1078 обращений с 47% конверсией в договор  — все благодаря глубокому знанию своей ЦА; продуманному подходу к семантике и контенту рекламных объявлений; поискам новых решений в контекстной рекламе и улучшению работы отдела продаж. 

Отзыв клиента

Результаты оказались боевые. Нам очень повезло с нашим продакт-менеджером. Она очень прониклась нашим общим делом, это сразу чувствуется. Инициатива — на высоте. Мы еженедельно обсуждаем результаты, решаем, как быть дальше. Нравится ваш комплексный подход, и то, что вам не безразлично. Прислушиваемся к тому, что вы говорите. Мы сделали большой шаг вперед в онлайн-продажах и очень рады. Появилась отдача, у нас стали заключаться договоры. Мы сами стали больше разбираться в контекстной рекламе. 

Здорово, то, что у вас команда, что вы, действительно, стараетесь сделать все очень качественно, и у вас это получается. Приятно, что есть эмоциональный контакт, погружение в продукт. Не просто показы, обращения и какая-то математика, а есть желание помочь. Мы очень ценим эти отношения, хочется и дальше их развивать.

Директор по маркетингу школы

Если вы хотите успешно запускать продвижение в е-коммерс и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Узнайте, какие рекламные каналы реально приводят продажи, а не просто заявки? Получите наш чек-лист и настройте сквозную аналитику без пробелов.

Проверьте свои кампании с помощью нашего чек-листа по 27 пунктам: от общих стандартов настроек до правил сегментации и создания объявлений.

Привет! Мы — МАКО, агентство контекстной рекламы с оплатой за результат. К нам пришёл производитель оборудования для неразрушающего контроля: узкая ниша, нет цен на сайте, нет опыта в контексте. Нужно было продвигать приоритетные позиции — с минимальной частотностью запросов и сложной терминологией.

В кейсе расскажем, как выстроить рекламную стратегию для сложной ниши и приводить компании по 72 заявки в месяц.

Краткое содержание для ЛЛ:

• Промышленное оборудование продавали офлайн, но клиентов не хватало. Поможет ли контекстная реклама в такой узкой нише?

• Главная проблема – горячий поисковый спрос поймать практически невозможно. Помогло обучение на геолога

• Как масштабироваться в узкой B2B-нише? Email-трекинг увеличил заказы втрое

• EПК и DSA-кампании – драйверы роста в узком B2B

• Продвигать, когда ищут единицы: как выжать максимум из узкой аудитории

Промышленное оборудование продавали офлайн, но клиентов не хватало. Поможет ли контекстная реклама в такой узкой нише?

Компания — производитель оборудования для неразрушающего контроля, которое используют в строительстве, нефтедобыче, лабораториях и химической промышленности. Это узкоспециализированные и дорогостоящие приборы, с помощью которых проверяют прочность и качество материалов без повреждений. Такое оборудование закупают крупные подрядчики, промышленные предприятия и госкорпорации — для оснащения своих объектов и лабораторий. Компаний с подобным продуктом в России немного: рынок узкий, решения штучные.

В этой нише решения о покупке принимают не быстро. Оборудование закупают инженеры, службы контроля и отделы снабжения крупных компаний — по чётким техническим параметрам, часто под госзаказы. Специалисты ищут конкретные модели по точным названиям, запрашивают коммерческие предложения и долго согласовывают закупку. Здесь важна не охватная реклама, а точное попадание в редкий, но ценный запрос — чтобы быть в выдаче именно в тот момент, когда клиент готов к диалогу.

Опыта работы с контекстной рекламой у компании не было. Предстояло выстроить всё с нуля: вести целевой трафик, конвертировать его в заявки и укрепить присутствие компании на рынке.

Задача осложнялась спецификой самого продукта — оборудование для неразрушающего контроля ищут редко, по узким запросам. Зацепить нужного пользователя можно только при глубоком понимании терминологии и потребностей отрасли. При этом цен на сайте нет: оборудование подбирается индивидуально. Поэтому стратегию стали выстраивать вокруг смысла.

Главная проблема – горячий поисковый спрос поймать практически невозможно. Помогло обучение на геолога

На первый взгляд, кажется, что продвигать такой продукт — просто: есть точные названия моделей, есть целевые запросы, нужно лишь добавить их в семантику и запускать рекламу. Но на практике всё сложнее:

1. Даже у одной модели может быть несколько вариантов написания, а у одного типа оборудования — десятки модификаций и аналогов.

2. Пользователи часто ищут по профессиональной терминологии, которая может отличаться. Чтобы не терять заявки, погрузились в предметную область, выяснили, как именно ищут нужное оборудование, и выстроили рекламу на пересечении формулировок, задач и контекста запросов.

С товарами широкого спроса и ежедневного потребления работают стандартные подходы: запускаем основную товарную кампанию, задаём ей широкие таргетинги. Часто она уходит в показы в сетях. Потому что практически каждый из заданной ЦА может купить диван, БАД, букет цветов и так далее. Но обычный человек не будет интересоваться узко-специализированным оборудованием.

Поэтому стали искать этот ограниченный горячий поисковый трафик. Решили также:

• поэкспериментировать с динамическими объявлениями в поиске (ДСА),

• запустить Единую перфоманс кампанию (ЕПК) с акцентом на РСЯ,

• подключить ретаргетинг,

• ориентироваться на аудиторию конкурентов и так далее.

Инструментарий тот же, а подход — глубже. Но особенно помогло погружение в продукт. Специалист, ведущая проекта, училась на геолога и знала, как устроена часть оборудования и как оно работает в лабораториях. На ее знания наслоили несколько дней тщательного изучения оборудования: какое бывает, чем отличается, как работает.

Каждую неделю мы вместе разбирали возможные поисковые запросы и исключали всё, что точно не подходит. Например исключали:

1. «Бетон» - ключевые фразы, связанные с бетоном: это дешёвое оборудование, и рекламироваться по таким словам просто невыгодно.

2. «Комплектующие» - пользователи искали не само оборудование, а комплектующие. В рентгеновском контроле, например, есть аппараты, а есть плёнки и допоборудование, которые стоят значительно дешевле — их нам рекламировать не выгодно.

3. «Медицинские» -  медицинские рентгены, внешне похожи на промышленные. Если в запросе встречалась модель, всегда проверяли, к какому типу она относится и всю медицинскую тематику минусовали.

На уровне семантики запросы формировали только точечные. Возьмём для сравнения привычный товар — диван. Люди ищут его по понятным ключам: «купить диван», «раскладной диван», «белый диван» — типовые характеристики, которые легко угадать. В нашем случае все гораздо сложнее. Допустим, мы продвигаем магнит с артикулом, скажем, мако45718твх. Таких запросов в поиске немного — одними артикулами семантическое ядро не собрать.

Садились разбираться: что это за магнит, где он применяется, кому нужен. Оказывается — для химических лабораторий. Значит, расширяем ядро: «магнит для химических лабораторий», «оборудование для лабораторий». Думаем дальше: а какую функцию он выполняет? Скажем, используется в процессе синтеза — добавляем «магниты для синтеза», «оборудование для синтеза». Так постепенно и выстраивалось ядро: от технических характеристик — к задачам и сценариям использования.

И эта логика проникала во всё: в объявления, в посадочные, в подбор минус-слов. Если с диваном понятно, что писать — про мягкость, скидки и доставку, — то тут приходится размышлять: как объяснить ценность оборудования, не называя цену? Как отработать возражения, если пользователь не всегда точно знает, что ему нужно? Всё это требует глубокого погружения в продукт и в индустрию — и на этапе семантики, и на всех последующих шагах.

Дополнительная сложность — невозможность указать цены в объявлениях. Такие товары продавались по индивидуальной стоимости, а значит, использовать товарные кампании в привычном виде (то есть взять товары из каталога, добавить названия, короткие описания и понятную цену) было нельзя. И фид (файл с информацией о товарах, который загружается в рекламные системы) для таких кампаний собирали вручную. В заголовке указывали название товара, а в описании — основные преимущества, и указывали фиктивную цену в 1 рубль, чтобы пройти модерацию.

За 7 месяцев кампании по фиду принесли 68 заявок со средней ценой (CPA)  3109 рублей.

Как масштабироваться в узкой B2B-нише? Email-трекинг увеличил заказы втрое

Сначала для обучения кампаний мы использовали только звонки и обращения через формы. Потому что ранее производитель оборудования получал заявки только с холодных звонков по базе потенциальных клиентов.

Спустя пару месяцев проанализировали юзабилити сайта. Изучили поведение пользователей по карте ссылок и кликов в Метрике. И заметили, что многие переходят в раздел «Контакты» и кликают на адрес электронной почты.

Это было типичным сценарием для B2B: в таких нишах запросы часто отправляют письмом. Мы подключили e-mail-трекинг, и переобучили кампании на таких обращениях. Это сделало рекламу точнее и дало заметный рост лидов. С октября по январь мы не учитывали заявки из почты и за это время получали, в среднем, по 17 заявок в месяц. А после оптимизации и учета всех обращений — по 58 лидов.

EПК и DSA-кампании – драйверы роста в узком B2B

Основной упор в начале мы сделали на ДСА — через них продвигали приоритетные дорогие товары. Этот тип кампаний хорошо подходил под специфику: позволял охватывать как точные, так и смежные запросы, включая высокочастотные формулировки, которые не попали в ручную семантику.

В первые месяцы ДСА стабильно приносили лиды по низкой цене — 68 обращений стоимостью около 3 000 рублей.

С октября по февраль 2025 г. кампания работала нормально, но в марте эффективность резко снизилась — обращения застопорились. Перешли на стратегию с оплатой за клики, но она только увеличила стоимость конверсии до 6 000 рублей.

А ЕПК, наоборот, стала приносить больше конверсий по меньшей стоимости. Поэтому решили использовать объявления с приоритетными товарами в ЕПК на Поиске, а ДСА обратно перевели на оплату за конверсию. Использовали посадочные страницы на приоритетные товары и общую семантику — этот блок стал основным драйвером заявок: с марта по апрель он принес 81 заявку.

Дополнительно тестировали Мастер кампаний, ретаргетинг и ЕПК в сетях. Последняя долго раскручивалась и давала 1-2 обращения в месяц, но в апреле начала показывать результаты — привела 6 лидов.

Продвигать, когда товар ищут единицы: как выжать максимум из узкой аудитории

Запустили рекламу техники, которую ищут единицы, по критериям:

• глубоко погрузились в продукт и области его применения;

• разобрали терминологию, собрали семантику;

• сделали ручной фид;

• подключили Email-трекинг и обучили кампании на реальной ЦА;

• с помощью контекстной рекламы нашли единичную, но очень горячую аудиторию в интернете.

Так точная настройка заменила шаблонные решения. Теперь реклама в Яндекс Директ приносит производителю редкого оборудования до 72 заявок в месяц по цене всего 2031 р. То есть за 7 месяцев работы мы увеличили поток обращений в 5,5 раза.

Если вы хотите масштабировать бизнес и найти эффективные подходы к продвижению, приходите к нам в «МАКО» — агентство контекстной рекламы и маркетплейсов с оплатой за результат. Мы проведем аудит, найдем болевые точки и обеспечим приток клиентов и покупателей.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Узнайте, какие рекламные каналы реально приводят продажи, а не просто заявки? Получите наш чек-лист и настройте сквозную аналитику без пробелов.

Проверьте свои кампании с помощью нашего чек-листа по 27 пунктам: от общих стандартов настроек до правил сегментации и создания объявлений.

Краткое содержание для ЛЛ:

1. Как сделать рекламные объявления в 2 раза более кликабельными при помощи Chat GPT

2. Как рекомендация от нейросети принесла дополнительные 5% бронирований для сети отелей

3. Как ИИ придумал эффективное УТП для разных ценовых сегментов аудитории

4. А потом ИИ написал скрипт для подмены контента на сайте, и это на 23% увеличило его конверсию

5. Как страшненький на вид лендинг от Midjourney оказался в 3 раза более конверсионным

6. Как правильно пользоваться нейросетями: 6 выводов для интернет-маркетолога

Привет! Мы — МАКО — агентство контекстной рекламы с оплатой за результат.

Сейчас появляется много статей о нейросетях, о том какими они бывают, и как можно их использовать. Мы решили не повторяться с теорией, а на практике рассказать, как работаем с нейросетями в контекстной рекламе, и каких результатов добиваемся.

Как сделать рекламные объявления в 2 раза более кликабельными при помощи Chat GPT

Время — самый ценный ресурс, и мы всячески стараемся автоматизировать рутинные, трудоемкие процессы. Активно используем нейросети и успели убедиться, что Chat GPT способен экономить время и предлагать неплохие идеи. Например, для рекламных объявлений.

Без хорошего ТЗ получается… Пишем хорошие 😎

Чтобы нейронные сети выдавали интересные и корректные результаты надо правильно задавать им промты (запросы). Чем точнее и конкретнее будет ваше ТЗ, тем полезнее ответы вы получите от нейросети.

Для интернет-магазина БАД ITAB мы разрабатывали рекламные объявления, нацеленные на В2В-аудиторию. Задачу поставили для себя такую: найти кардинально новые идеи, до которых ранее мы не «додумывались» и сделать рекламные посылы более нативными.

Описали Chat GPT, что именно нужно сделать и для какой ЦА. Рассказали про компанию и все ее преимущества. В ответ получили 10 вариантов посылов.

Из текстов ИИ выбрали 3 самых подходящих, доработали их сами и потом клиент внес свои правки.

Впихнуть невпихуемое — любят люди, но не ИИ

Мы стали сравнивать объявления, полученные от ИИ и переработанные нами с теми, что писал только человек. И отметили, что «человеческие» тексты получались более рекламными. Почему? Когда объявление пишет человек, он старается «впихнуть» максимум контента в заданное количество символов: отжимает все из УТП, рассказывает как мы  «дарим то, и дарим это», добавляет, что «доставка за час»; делает сокращения и т.п. А нейросеть просто выполняла задачу  «написать рекламные, но нативные посты» и выдала неплохие варианты. Сравните:

Мы решили проверить, как будут конвертироваться более рекламные и более нативные объявления. Запустили их все на рекламу в одной группе. В результате, CTR (кликабельность) текстов человека составила 1%, а нейросети и человека в 2 раза выше  — 1,9%.

Под разные проекты мы создаем в Chat GPT отдельные чаты. В них обучаем ИИ всем знаниям о компании рекламодателя. Это помогает в дальнейшем упрощать промты и ускоряет процесс работы. Ведь нейросеть уже понимает все преимущества бренда, знает на каком сайте можно найти нужную информацию. Последнее стало возможно после того, как у нейросетей появился доступ к интернету и возможность видеть то, что сейчас происходит в сети.

Как рекомендация от нейросети принесла дополнительные 5% бронирований для сети отелей

Для проектов с сильной зависимостью от сезонности мы готовим прогнозы по сезонному спросу. Анализируем рынок, делаем запросы в Wordstat и продумываем как выиграть на изменениях спроса. Потом предлагаем клиенту стратегию контекстной рекламы.

Решили привлечь к этому процессу нейросеть, интересно было узнать, сможет ли ИИ внести что-то новое, чего мы ранее не учитывали. В феврале 2023 г. делали прогноз для сети отелей в центре Москвы на март. Загрузили в ChatGPT все данные и попросили его сделать выводы о том, какие запросы стоит использовать в рекламе и что будет влиять на сезонный спрос.

В рекомендациях ИИ по запросам ничего неожиданного мы не нашли. В списке факторов тоже все было ожидаемо и даже банально: холодная погода не будет способствовать  наплыву гостей в столицу, праздничные дни и городские мероприятия могут вызвать приток туристов. Но все таки попалась в отчете нейросети идея, о которой ни мы, ни клиент не подумали. Это были: весенние школьные каникулы.

На встрече с клиентом мы предложили гипотезу: в весенние каникулы люди будут приезжать в Москву с детьми, а что если нам сделать отдельную рекламную кампанию для этой аудитории. Клиент поддержал идею. Мы решили сделать акцент на недорогие семейные номера, потому что спрос на них был самым высоким. Запустили в рекламу этот сегмент ЦА и в марте получили 15 дополнительных бронирований по «детской» кампании. Остальные РК привели 355 броней. Конечно, +5% к выручке, это не так уж много, но дополнительных продаж могло и не быть, если бы ИИ не обратил наше внимание на такую возможность.

Как ИИ придумал эффективное УТП для разных ценовых сегментов аудитории

У нашего клиента несколько видов клининговых услуг для разных целевых групп. Часть из них можно разделить на 2 больших сегмента:

• уборка квартир для ЦА с низким средним чеком; 

• уборка коттеджей и загородных домов для ЦА с высоким средним чеком

Мы работали над позиционированием и УТП, чтобы развести эти группы клиентов и делать более эффективные предложения для каждой из них. В поисках новых идей обратились к нейросети. Для начала попросили ИИ представить себя маркетологом компании, потом объяснили проблему и попросили разработать позиционирование с примерами контента. Нейросеть очень хорошо уловила разницу аудиторий. И предложила для демократичной ЦА делать акцент на скорость, удобство, экономию времени и доступность услуги. А для премиальной — подчеркнуть индивидуальный подход, качество и профессионализм.

Из 30 вариантов контента созданных ИИ, мы выбрали несколько лучших мыслей и переработали их в рекламные объявления. Следующим шагом нужно было продумать, какой контент будет ждать разные ЦА после перехода на сайт.

А потом ИИ написал скрипт для подмены контента на сайте, и это на 23% увеличило его конверсию

Итак, люди будут переходить по рекламе на сайт, где представлены разные услуги: уборка квартир, коттеджей, химчистка и т.п. Какую информацию они увидят на первом экране? Если это будет какой-то общий заголовок, не отвечающий на конкретный запрос пользователя, то визит может закончиться разочарованием.

Чтобы конверсия из посетителя сайта в заказчика услуги была выше, нужно каждому сегменту ЦА показать свой индивидуальный посыл. Для того, кто искал уборку квартиры:  «Отдохните от забот по уборке и доверьте ее нам. Чистая квартира за 4 часа» А тому, кто хочет навести чистоту в коттедже: «Пришлем в ваш загородный дом команду опытных клинеров».

Поэтому мы решили сделать динамическую подмену контента в зависимости от источника трафика. Для этого нужно было написать код скрипта для внедрения его на сайт с помощью Google Tag Manager. Эту задачу поручили нейросети.

Внедрили на сайт готовый результат, но при проверке обнаружили, что в коде есть синтаксические ошибки. Запросили у нейросети исправление и затем повторно протестировали. Уточнили условия работы скрипта, добавили новые элементы и в итоге сделали скрипт…универсальным, то есть подходящим и для других проектов.

Если вы нас спросите: как мы оцениваем работу по скриптам с нейросетью? То мы расскажем, что нашли у ИИ 4 ключевых преимущества перед человеком (программистом)::

1. Скорость реализации — не нужно ждать, когда освободятся слоты у программиста, договариваться о сроках и потом их контролировать:

2. Минимальный набор входных данных для реализации задачи — можно своими словами объяснить нейросети, что нужно сделать, а не готовить развернутое ТЗ, чтобы программист понял, что вы от него хотите;

3. Отсутствие токсичности — в силу специфики работы программиста, общение с ним складывается не всегда гармонично. Довольно часто приходится испытывать чувство неполноценности  (порой навязанное самим программистом). А вот нейросеть любые, даже самые тупые вопросы и запросы на корректность, обрабатывает безо всякого негатива, и даже дружелюбно;

4. Универсальность — создается ощущение, что реализация некоторых задач в программировании похожа на сакральное знание, которое не может распространяться на другие проекты. Плюс результаты доработок часто остаются скрытыми от директолога. А вот с помощью нейросети решение можно доработать до универсальности и использовать на других проектах.

В результате: различное позиционирование для двух аудиторий бренда и динамическая подмена на посадочной странице повысили конверсию из клика в заказ на уборку на 23%  (было 1,3%, стало 1,6%).

Как страшненький на вид лендинг от нейросети Midjourney оказался в 3 раза более конверсионным

Этой весной мы готовили вебинар об эффективной воронке продаж и, конечно, потребовалась посадочная страница. Поручили работу двум молодым специалистам и устроили конкурс: чьи лендинг и рекламная кампания приведут максимум регистраций. При этом один директолог разрабатывал лендинг сам, а второй обратился к помощи нейросетей.

Над лендингом ИИ трудились 2 нейросети: Bing помогал разработать структуру и контент а Midjourney — сгенерировать прототип. Не станем описывать работу с текстами, таких примеров уже немало в этой статье, тем более, что результат вы увидите ниже. Остановимся на дизайне.

Хотя Midjourney научилась понимать русский язык, но воспринимала его неадекватно, поэтому запросы были сделаны на английском. В промте описали для чего и в каком стиле нужен лендинг: landing page for marketing webinar about sales pipeline; in the current style of graphic design; blue and white colors. Подчеркнули, что креативы с людьми должны быть без авторских прав и добавили разные варианты термина “воронка продаж”: sales pipeline, purchase funnel. Нейросеть выдала 20 вариантов в плоском стиле  (flat-дизайн), например:

Выбрали один вариант и доработали его в графическом онлайн-редакторе Figma. В целом лендинг ИИ получился довольно стандартным для вебинара, а по дизайну даже немного “страшненьким”. И на первый взгляд проигрывал лендингу, разработанному человеком. Сравните сами:

Как мы видим, лендинг человека выглядит более узнаваемо для этой сферы. На первом экране — вся самая важная информация и обозначен спикер. И далее рассказывается, кому будет полезно и что можно узнать. Лендинг ИИ на первых трех экранах был построен также, но потом начались отличия.

Человек решил, что самое время рассказать о спикере, программе и потом о нашем агентстве и клиентах, перемежая все это лид-формами.

ИИ же выдвинул вперед программу, но представил ее подробнее и в более комфортной для восприятия форме. Потом добавил дополнительной мотивации — “по итогам вебинара вы получите”. Затем рассказал про спикера и повысил доверие пользователя отзывами. А в финале уже была информация о нас.

Каждый из специалистов настраивал рекламу на свой лендинг. И качество рекламы, было примерно на одном (хорошем) уровне. Поэтому разницу в результатах мы приписываем по большей части посадочным страницам.

Результаты: Лендинг, разработанный ИИ, принес на 23% больше лидов, и почти в 2 раза дешевле. Но самое важное, что CR (конверсия лендинга) была в 3 раза выше. Конечно, предложения нейросетей дорабатывал тоже человек, но надо признать, что идеи ИИ в целом оказались довольно эффективными.

Как правильно пользоваться нейросетями: 6 выводов для  интернет-маркетолога

В финале делимся общими выводами, которые сделали сами в работе с нейросетями. Итак, нейросети:

1)  готовят довольно общую информацию, которую все равно надо дорабатывать человеку:

2) могут выдавать довольно интересные идеи или формулировки, которые мы не учитывали;

3) корректно отвечают, если мы правильно делаем запрос. Чем точнее и конкретнее промт, тем эффективнее ответ ИИ;

4) способны обрабатывать большие массивы данных, быстро анализировать сложные модели поведения пользователей и создавать персонализированные рекламные сообщения, значительно увеличивающие конверсию (опять таки с доработкой человека);

5) помогают автоматизировать рутинные и трудоемкие процессы и помогают специалистам по контекстной рекламе сосредоточиться творческих задачах;

6) продолжают развиваться и могут изменить подходы к контекстной рекламе, делая ее еще более точечной, персонализированной и эффективной.

Если вы хотите успешно запускать продвижение с нейросетями и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Это бесплатно и вот чем полезно:

• Найдем технические ошибки в настройках кампаний и сегментируем их по уровню опасности: незначительные, существенные и критические.

• Изучим глубоко аналитику и найдем причины высокой стоимости лида и малого их количества.

• Важно! Предложим изменения на сайте, которые поднимут конверсию в целевые лиды".

• Разработаем стратегию контекстной рекламы с новыми точками роста, опираясь наш успешный опыт в недвижимости.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital.ru

Узнайте, какие рекламные каналы реально приводят продажи, а не просто заявки? Получите наш чек-лист и настройте сквозную аналитику без пробелов.

Проверьте свои кампании с помощью нашего чек-листа по 27 пунктам: от общих стандартов настроек до правил сегментации и создания объявлений.