Нужно было улучшить показатели рекламы вдвое при том, что спрос в декабре на земельные участки падает, достигая по году самого низа.
Как повышается отдача по контекстной рекламе?
Цель контекстной рекламы — максимум звонков и заявок потенциальных клиентов по выгодной стоимости. Поэтому вся оптимизация строится вокруг этой цели. Ставки по ключам, которые дают недорогие звонки, увеличиваются, что даёт прирост трафика и звонков. А ставки по ключам, привлекающим дорогие звонки, уменьшаются до тех пор, пока они не начнут приносить звонки по приемлемой стоимости.
Заказчик до нас размещал контекстную рекламу около полугода, поэтому логично было воспользоваться накопленными данными.
Однако обнаружилась проблема — плохо настроенный коллтрекинг показывал только источник звонка — Яндекс Директ или Google Ads. А статистики по обращениям в привязке к рекламным кампаниям и ключевым словам — не было. Ситуация усложнялась…
Для повышения отдачи нужна статистика, но что делать, если её нет?
Мы не знали, какие конкретные объявления привлекли звонки, и поэтому не могли провести стандартную оптимизацию по конверсиям, чтобы решить поставленную задачу.
Вносить правки вслепую, не понимая, как отрабатывают конкретные объявления, или создавать новую рекламу с нуля в надежде, что она отработает лучше — абсолютно не вариант. Поэтому решили пойти другим путем — использовать для оптимизации микроконверсии.
Решение — оптимизируем по микроконверсиям
Микроконверсия — это определённое поведение пользователя на сайте, которое характеризует его большую заинтересованность в покупке, но которое ещё не является обращением. Например, пользователь скачал прайс-лист, посетил страницу контактов, положил товар в корзину, провёл на сайте более 10 минут — всё это микроконверсии.
Ключевая ценность микроконверсий — их намного больше, чем реальных обращений (макроконверсий), и поэтому на основе них статистически достовернее в небольших проектах оптимизировать рекламу по ключам.
Остаётся вопрос, на какую микроконверсию ориентироваться, чтобы получить максимальную отдачу в реальные обращения?
Гипотеза: 10 минут на сайте — хорошая микроконверсия
Проанализировав в Google Analytics аудиторию, которая совершила звонок или заявку, мы выяснили, что в среднем пользователь из этой аудитории проводил на сайте более 10 минут. Этот параметр мы решили взять за основу.
Мы выдвинули гипотезу, что посетители, которые проводят на сайте одинаковое время с теми, кто совершает звонок, с большей вероятностью позвонят в сравнении с теми, кто провёл нас сайте меньшее время, недостаточно глубоко ознакомившись с его содержанием.
Теперь наша цель — привлекать как можно больше таких посетителей в рамках бюджета.
Собираем данные для проверки гипотезы
Нам очень хотелось воспользоваться накопленными данными по рекламе заказчика. Для этого построили в Google Analytics сегмент «Все пользователи, которые провели на сайте более 10 минут» и посмотрели, по каким ключевым фразам из контекстной рекламы они приходили.
Мы взяли топ-20 ключевых фраз, которые привлекли 85% всех микроконверсий и объединили их в смысловые группы. Теперь мы стали лучше понимать, как ведёт себя заинтересованная аудитория, и можем расширять семантику, не ограничиваясь данным набором ключей.
В результате получили 4 семантических группы с разной микроконверсией:
Звонки и заявки также выросли: на 33% снизилась стоимость обращений и на 47% выросло их количество. И это в условиях спада сезона!
Гипотеза подтвердилась!
В результате, наша гипотеза подтвердилась, и мы значительно улучшили показатели рекламы заказчика, используя оптимизацию по микроконверсии «10 минут на сайте».
Если вернуться к задаче на декабрь, то мы не повысили оба показателя на 50%, но всё же вплотную к этому приблизились.
Оптимизируем дальше: обращений всё ещё недостаточно
Перед началом работы мы корректно настроили коллтрекинг, чтобы видеть источник звонка до ключевого слова и объявления. Теперь по итогам первого месяца работы мы увидели ключи, которые привлекли все 25 обращений, но всё равно не могли проводить оптимизацию на их основе. Почему?
25 обращений в пересчёте на десятки ключей, которые их привели, — это очень мало, чтобы сделать верные выводы из этой статистики. К примеру, у нас есть данные:
Можем ли мы сказать, что первый ключ в 6 раз эффективнее двух других, а эффективность второго и третьего одинакова?
Вроде бы да… Но если мы возьмём данные за больший период по тем же самым ключам, картина изменится кардинально:
Эффективность первого ключа стала вдвое меньше, а эффективность второго — в три раза меньше, чем третьего. Именно поэтому оптимизировать рекламу на малом числе конверсий категорически нельзя. Нам нужно получить десятки звонков по каждому ключу, чтобы быть уверенными в достоверности собранных данных.
Получается, нам остаётся ждать месяцы для набора статистики и только потом проводить оптимизацию? В идеальном мире — да. Но заказчик месяцы ждать не будет, и продажи нужны сейчас.
Поэтому мы продолжили оптимизацию по микроконверсиям. А данные по звонкам использовали, чтобы по их динамике проверять результативность нашей стратегии. Плюс ждали момента, когда статистика по звонкам накопится, и мы сможем сделать корректировки на основе реальных обращений.
Результаты по микроконверсиям за 4 месяца работы
Все месяцы кроме января мы наблюдали рост звонков, и по итогам марта в 3,6 раз превысили изначальные показатели, оставаясь в рамках бюджета.
В апреле клиент увеличил бюджет на рекламу, и рост звонков продолжился, но уже без существенного снижения стоимости их привлечения. В дальнейшем в ходе проекта средняя стоимость микро и макроконверсий оставалась на том же уровне.
Итог: 400% роста
5 месяцев оптимизировали рекламу только по микроконверсиям из-за малого количества макроконверсий, что помогло в 3,7 раза снизить среднюю стоимость реальных обращений (звонка и заявки) и увеличить их число в 5 раз — с 17 в ноябре до 84 в апреле.
По информации от клиента, с февраля месяца пошли первые продажи с контекстной рекламы, и к марту их объём в 5 раз перекрыл все затраты с декабря месяца.
В каких случаях актуально использовать микроконверсии?
Технология работы с микроконверсиями по шагам
Работаем с клиентами в парадигме WIN-WIN. Зарабатывает клиент — зарабатываем и мы.