Контекстная реклама застройщика. Как перевыполнить план в несезон

Для начала была продумана структура аккаунта и создана mindmap – так мы полностью охватили все варианты запросов, по которым люди могут искать жилье.

Для коммуникации с посетителями на сайте клиента подключили несколько инструментов:

• Динамический коллтрекинг и ловец лидов Calltouch;
• Онлайн-консультант;
• Profitbase*, специализированная платформа для сайтов по продаже недвижимости.

* В этой платформе пользователь может выбрать квартиру по количеству комнат, этажу и другим параметрам. Сервис очень функционален, но сильно нагружает сайт, о чем мы проинформировали клиента.

Проблема

• Текущий подрядчик не настроил передачу данных о конверсиях в системы аналитики – передавалась только информация с форм сайта, где фиксировалось очень мало обращений. Единую картину эффективности рекламы получить было невозможно, а значит нельзя было и провести корректную оптимизацию рекламных кампаний.

• Наше ТЗ долго внедрялось заказчиком, из-за чего мы потеряли часть статистики об обращениях с рекламы в первый месяц работы.

Решение

• Мы закрыли вопрос настройкой всех необходимых целей в системах аналитики («Яндекс.Метрика» и Google Analytics), отправили клиенту ТЗ по настройке сторонних сервисов и проверили корректность передачи данных. Оставалось только визуализировать статистику в виде удобного дашборда – вот что получилось после согласования всех необходимых для отображения клиенту показателей:

Доступов к текущим рекламным кабинетам клиент нам не предоставил, поэтому мы создали рекламные кампании с нуля. Для начала мы запустили брендовые РК – в тематике недвижимости очень важно не экономить на брендовом трафике. Показывая свои объявления по брендовым запросам, вы не просто забираете свой трафик, но и – что не менее важно – не отдаете его конкурентам. Следом мы запустили ремаркетинг для дальнейшего взаимодействия с пользователями, посетившими сайт.

Проблема

Мы столкнулись со сложностями, когда начали создавать кампании по основным запросам. У клиента был второй объект в той же локации, продвижение которого запустило другое агентство – наши объявления конкурировали бы по ключевым фразам. Но и это еще не все. И мы, и наши коллеги должны были вести трафик на один сайт, рекламная система «схлопывала» бы объявления и показывала только одно из двух.

Решение

Мы договорились о показе рекламы по принципу «шахматки».

После мы начали поочередно запускать основные рекламные кампании – от более точных запросов (купить квартиру в Кудрово) к общим (купить квартиру спб).

По статистике, большая часть пользователей интересуется покупкой жилья рядом с собой, поэтому мы использовали корректировки по ближайшему от Кудрово local geo и добавили в РК повышающие корректировки на пользователей, которые проживают в пределах этого радиуса. Им рекламные объявления показывались на более выгодных позициях.

Что мы делали после запуска:

• Оценивали поисковые запросы и отсекали нецелевые;
• Контролировали ставки, количество лидов и их стоимость;
• Отслеживали % конверсии с различных типов устройств;
• Отключали неэффективные ключевые слова;
• Прослушивали звонки Calltouch;
• Чистили неэффективные площадки в сетях;
• Тестировали разные варианты объявлений.

Один из важных нюансов в оптимизации кампаний в тематике недвижимости – анализ отчета по многоканальным последовательностям. Тогда как большая часть обращений приходит по брендовым РК, остальные могут либо приносить заметно меньше входящих заявок, либо не приносить вообще. Но это не значит, что их стоит отключать, нужно проанализировать всю цепочку взаимодействий пользователя с сайтом через рекламу.

В этом отчете видно, что прежде чем оставить заявку пользователь переходил по объявлениям нескольких рекламных кампаний. Такой анализ позволяет оценить вклад каждой кампании в итоговую заявку и корректно оптимизировать рекламу.

Проблема

После 2,5 недель работы мы обнаружили низкий % конверсии с мобильных устройств. Сервис Profitbase сильно нагружал работу сайта, а в особенности – его мобильную версию.

Решение

Мы создали отдельную турбо-страницу для мобильного трафика. Пользователи больше не испытывали проблем со скоростью загрузки сайта и % конверсии мобильного трафика начал расти.

Ежемесячно мы перевыполняли план клиента (он зависел от выделяемого бюджета на каждый месяц работы), несмотря на то, что количество показов рекламы в день было сокращено в 2 раза.

График октября не отражает реальную статистику из-за проблем с настройкой аналитики, про которую мы говорили в самом начале. Фактический объем лидов в октябре значительно превысил эти показатели.

На протяжении всего проекта нам удавалось из месяца в месяц снижать стоимость заявки.

• Денис Черкасов – специалист по контекстной рекламе
• Александр Белков – аналитик
• Михаил Абашин – менеджер проекта
• Елена Савочкина – аккаунт менеджер