Контекстная реклама бытовых услуг

Задача

Сделать вложения в интернет-рекламу высоко конкурентной ниши "ремонт стиральных машин" в регионе Санкт-Петербург рентабельными, показатель ROI довести до уровня 80% и более.

Исходная ситуация

Служба ремонта работает на рынке бытовых услуг с 2008 года и активно использует для получения заказов как оффлайн, так и онлайн каналы рекламы. В последнее время стоимость заказа, полученного посредством контекстной рекламы, стала превышать средний чек оказания услуг. Клиент решил не отказываться от рекламы в интернете, а попробовать сменить подрядчика, который вел рекламные кампании. Ситуация осложнялась тем, что подрядчик вел рекламные кампании на своем аккаунте доступ к ним не предоставил.

Показатели бизнес-эффективности, которые предоставил клиент:

• Среднее количество конверсий в мес. - 19.
• Средняя стоимость конверсии - 1039,00 руб.
• Средний коэффициент конверсии - 5,92%.

Начало работы: сентябрь 2017 года.

Решение

1. Настроили сбор аналитических данных

• Подключили и настроили систему аналитики Google Analytics, проверили и устранили ошибки в коде отслеживания.
• Внедрили коллтрекинг для аналитики оффлайн звонков.
• Связали аккаунты Google Ads и Google Analytics в «обе стороны».
• Настроили учет следующих конверсий: заказ обратного звонка, заполнение формы вызова мастера, звонок оффлайн.
• Интегрировали данные аналитики в Data Studio для визуализации отчетов.

2. Собрали семантическое ядро для рекламных кампаний

• Вручную определили основные «базисы» по теме: ремонт стиральных машин.
• При помощи Wordstat собрали расширения для базисов и высокочастотные минус-слова.
• Расширили полученную семантику путем прогона через Кей Коллектор, затем провели чистку.
• Разбили семантическое ядро на категории (один базис - одна категория).
• Категории ключевых слов объединили в группы (1 группа – 1-3 ключевых слова).

3. Внесли изменения в посадочные страницы

• Сделали технический аудит посадочных страниц, устранили ошибки и внесли изменения.
• Разработали «недостающие» страницы и заполнили их контентом.

4. Настроили рекламные кампании

• Создали две поисковые кампании в Google Рекламе: одну – по брендовым запросам, другую – по коммерческим запросам в тематике «ремонт стиральных машин».
• Для каждой группы написали по 3 релевантных рекламных объявления, опираясь на проведенный анализ конкурентов в платной выдаче Google.
• На уровне кампании подключили списки минус-слов.
• Настроили расширения для рекламных объявлений: дополнительные ссылки, уточнения, структурные описания и номера телефонов.
• Настроили все необходимые параметры рекламных кампаний: расписание и методы показа, местоположения и т.д.

5. Запуск и оптимизация рекламных кампаний

• Запустили рекламные кампании и выбрали стратегию ручного управления ставками, удерживая показатель «Средняя позиция» на уровне 3-4.
• Для уменьшения стоимости клика подключили в поисковых кампаниях показ объявлений по ключевым словам в контекстно-медийной сети Google. При этом запретив показ в приложениях и мобильных играх, и периодически проводя чистку площадок.
• После накопления необходимых статистических данных провели анализ и определили оптимальные значения показателей для оптимизации: стоимость клика (CPC), стоимость конверсии (CPA) и показатель возврата инвестиций в рекламу (ROI).
• Далее велась работа по оптимизации рекламных кампаний для достижения запланированных показателей CPC, CPA и ROI.

Результат

Рентабельность вложения в рекламу составила 199%, т.е. на каждый вложенный в рекламу 1 рубль клиент получил прибыли 1,99 рубля.

Представленный скриншот с Data Studio показывает реальные результаты проведенных работ.