Контекстная реклама для интернет-магазина климатической техники

В начале марта 2021 года в нашу студию обратился интернет-магазин ТЕХНИКА БЫТА с запросом на настройку контекстной рекламы в Яндекс.Директ.
До этого основным источником трафика для заказчика был Яндекс. Маркет, но в связи с отключением модели ADV на маркете ожидалась просадка трафика и было нужно найти новые конверсионные источники.
До нас в настройке контекстной рекламы ТЕХНИКЕ БЫТА пытались помочь несколько топовых студий. К сожалению, у них ничего не вышло, реклама работала в минус. Конкуренция в нише запредельная.
Нам сыграло на руку, что мы могли проанализировать предыдущие кампании и найти собственное решение задачи.

ТЕХНИКА БЫТА — это более 9000 SKU. На первом этапе мы брали категорию — кондиционеры, т.к. это основная товарная категория заказчика.
В нише очень большое количество семантики, особенно низкочастотной. Распространенная схема настройки по которой работают потоковые студии: запустить рекламу по высокочастотникам (общие запросы с продающей добавкой + общие запросы по брендам) при этом весь низкочастотный пласт игнорируется.
В процессе работы с заказчиком мы встретили всего пару интернет-магазинов работавших по низкочастотникам.

Почему?

Настройка по высокочастотникам занимает гораздо меньше времени. Каждый приходящий в контекст с кондиционерами в первую очередь собирает запросы вроде «купить кондиционер» на выходе стоимость клика по таким запросам приближается к 200 рублям, при том что конверсия интернет-магазинов в среднем 1%.

Мы не стали экономить время разработки рекламных кампаний в ущерб бюджету заказчика и сразу стали прорабатывать низкочастотники.

Что мы брали?

Сами объявления составлялись отдельно под мобильные устройства (с релевантным CTA и отдельно под десктопы). Модели по которым присутствовал риск получить статус «мало показов» были выведены в отдельные группы. При этом каждый ключ в одной группе вёл на свою посадочную страницу (страница конкретной модели). Объявления содержали шаблон для подстановки ключа в заголовок. Для этого каждый ключ (содержал название модели) был поднят в верхний регистр.

Для РСЯ были созданы яркие баннеры, образающие внимание юзера. Такая проработка семантического ядра позволила дотянуться до пласта самых низкоконкурентных и конверсионных запросов.

Из-за отсутствия у заказчика CRM системы, нам пришлось руководствоваться косвенными показателями эффективности. С этим нам помог мультитрекинг от Callibri. С его помощью мы отслеживали:

Прямые оформления заказов отслеживались с помощью счетчиков аналитики.
В конце месяца заказчик получал сводную таблицу со всеми заявками с сайта на основе которой мы считали ROMI.
При первом запуске кампаний мы использовали ручное управление ставками. Анализировали поведенческие факторы трафика и конверсии.
Спустя 1 месяц после старта мы получили достаточное количество статистики для запуска автостратегий.
В итоге вышли в плюс уже в первом месяце, но результаты нельзя назвать выдающимися. Поэтому мы решили искать альтернативные источники трафика.

Аукцион в Яндекс. Директ очень горячий. мы предложили заказчику попробовать размещение в Google Покупках. По нашему опыту они показывают себя отлично в широких товарных сегментах, т.к. конкуренция там гораздо ниже.
Для получения лучших результатов мы предусмотрели три кампании в структуре рекламного аккаунта.

В каждую кампанию был добавлен каждый бренд из фида отдельной группой.

Кондиционеры. Общая

В этой кампании стояла самая низкая ставка и высокий приоритет. Помимо ненужных нам хвостов, были отминусованы названия брендов и всех моделей. Таким образом в эту кампанию приходил трафик только по общим запросам, прим. «Кондиционер купить». Самый низкоконверсионный трафик, т.к. пользователь еще не знает какой именно кондиционер ему необходим.
Средняя стоимость клика по такому запросу составила 10 рублей (для примера — в Директе от 120 руб)

Кондиционеры. Бренды

В этой кампании были отминусованы все названия моделей, но не брендов. Ставка стояла средняя и средний приоритет. В этой кампании мы собирали трафик пользователей, которые ищут конкретный бренд, но еще не определились с моделью.

Кондиционеры. Модели

Самый конверсионный трафик. Пользователь ищет конкретную модель. Для этой кампании у каждой группы стояли самые высокие ставки и низкий приоритет.

В Google. Покупках мы не можем указать ставку для определенного запроса и, если мы просто укажем высокую ставку для конкретного бренда, с этой высокой ставкой в аукционе будут участвовать не конверсионный запросы. Мы не хотим платить высокую ставку за общий запрос, но готовы заплатить её за модельный запрос. Именно для этого и была выстроена структура описанная выше.

Таким образом мы можем структурировать потоки трафика и платить за трафик ориентируясь на его конверсионность.