Направление HR компании Avito — интернет-сервиса для размещения объявлений о товарах, услугах, недвижимости, вакансиях и резюме. Сервис занимает первое место в мире среди онлайн-классифайдов.
Направление HR компании Avito — интернет-сервиса для размещения объявлений о товарах, услугах, недвижимости, вакансиях и резюме. Сервис занимает первое место в мире среди онлайн-классифайдов.
Основная задача: получение заявок из контекстной рекламы от соискателей удаленной работы в регионах: Самара, Тольятти, Ульяновск, Волгоград, Воронеж, Чебоксары, Набережные Челны, Энгельс и Липецк.
Цель: увеличить количество откликов на вакансию.
Инструменты:
Работы перед запуском:
Мы установили счетчик Яндекс Метрики на сайт и настроили цель на сбор данных по отправке формы, по этой цели мы оцениваем эффективность работы кампании. По этим данным также обучаются рекламные кампании Яндекс Директа.
Изучив ЦА клиента, мы выявили основные сегменты:
Таргетинг:
Мы собрали семантическое ядро и провели кластеризацию запросов:
На базе собранной семантики подготовили объявления. Прописали заголовки, тексты объявлений, быстрые ссылки, уточнения и т.д. - насколько возможно, задействовали все расширения объявлений. В объявлениях сделали акцент на преимущества:
В РСЯ мы создали объявления с двумя различными изображениями. В первом варианте использовали фото девушки, сосредоточенной на работе. Во втором варианте — фото парня, беззаботно слушающего музыку. Тексты и заголовки оставили одинаковыми. По итогу теста сопоставили, какое изображение больше цепляет соискателей и повышает конверсию.
Первый вариант объявления стал абсолютным лидером по СTR, количеству и стоимости заявки. Он забрал большую часть показов.
Аналогичный подход использовали для рекламной кампании в Google Ads.
Взяли семантику, ранее собранную для Яндекс Директа, и оптимизировали объявления под форматы Google Ads.
Объявление на поиске:
Объявление в КМС (задействовали иное изображение):
После того как реклама поработала две недели, у нас появилась возможность проанализировать собранную статистику и оптимизировать кампанию, чтобы улучшить результаты.
1. С помощью отчетов Яндекс Метрики мы выявили, что с мобильных устройств достижений цели больше, а также определили наиболее конверсионные возраст и пол пользователей. В интерфейсе Яндекс Директа мы выставили повышающие корректировки на соответствующие сегменты.
2. Провели минусовки поисковых запросов — нашли новые минус-слова и добавили их к тем, что были определены на этапе сбора семантики.
3. Выявили неэффективные площадки. При их определении мы ориентировались на:
4. Некоторые группы получили статус «мало показов». Мы решили объединить их с группами более высокочастотных запросов, схожих по смыслу.
5. Проанализировали результат работы по каждому ключевому слову:
а.)повышали ставки для тех, которые показывали хороший результат;
б.)снижали для слов, у которых отсутствовала конверсия или были слишком большие расходы.
Этот шаг помог нам снизить цену клика и стоимость заявки.
6. Для снижения общей стоимости заявки мы перераспределили бюджет с наименее конверсионных кампаний и форматов на более успешные.
Рекламная кампания в РСЯ показала наилучший результат.
Коэффициент конверсии: 4,34%, стоимость заявки: 149 руб. В кампаниях на поиске средний коэффициент конверсии был от 1,46% до 4,17% (в зависимости от региона), и средняя стоимость заявки получилась значительно выше — около 500 рублей. Средний CPL с «Яндекса» составил 320 рублей.
Касаемо Google Ads: определили, что кампания в сетях работает значительно хуже, чем в Яндексе, и не приносит ожидаемого результата. Поисковые кампании же, наоборот, показали конверсию значительно выше, чем в Яндексе. Но стоит отметить, что им потребовалось около 10 дней, для того, чтобы обучится и начать эффективно работать.
Показатель отказов в поисковых кампаниях Google Ads оказался ниже — 20,5% против 25,6% с Яндекса. Поэтому решили отказаться от размещения в КМС и сосредоточить бюджет на поисковых кампаниях для большего количества заявок. В зависимости от региона коэффициент конверсии составил от 5,8% до 9,7%. Средний CPL с Google Ads — 304 рубля.
По распределению заявок между регионами получились следующие данные (с обеих рекламных систем):
Наибольшее количество заявок с обеих систем пришлось на Воронеж.
Также мы пробовали задействовать автотаргетинги «Яндекса» по целевым и широким запросам. Это положительно повлияло на количество трафика, но заявки стали дороже, а их качество — хуже. Так что мы решили отказаться от автотаргетинга и использовать только условия показа, включенные в семантическое ядро.
Наиболее эффективно отработала кампания в рекламных сетях «Яндекса» — с этого источника получили максимальное количество заявок при значительно меньшем потраченном бюджете.
Заявка с РСЯ — 149 рублей, с коэффициентом конверсии 4,34%.
Поисковые кампании в «Яндексе» также привели лиды, но более дорогие. Однако они помогли принести заявки из тех регионов, в которых их было мало с РСЯ.
Заявка с поиска «Яндекса» – 500 рублей, с коэффициентом конверсии от 1,46% до 4,17%.
В Google Ads стоимость заявки с поисковых кампаний получалась значительно ниже, чем в «Яндексе» — 304 рубля, с коэффициентом конверсии от 5,8% до 9,7%.
Средняя стоимость заявки (отклика на вакансию) с обеих систем составила 313 рублей.
Контекстная реклама показала себя как эффективный инструмент для привлечения заявок от соискателей на вакансии, благодаря которому можно получать большое количество откликов и добиваться невысокой стоимости за счет регулярной и качественной оптимизации.