Меня зовут Дмитриев Игорь, я исполнительный директор агентства Веб-Инфодонск (http://web.infodonsk.ru/).

Клиент попросил не раскрывать название интернет-магазина, чтобы прямые конкуренты в рекламной выдаче не использовали эту информацию для конкурентной борьбы и кейс не повлиял на изменения достигнутых высоких результатов.

Клиент – интернет-магазин запчастей для мобильных устройств, ноутбуков, планшетов и другой электроники. Он обратился в наше агентство в октябре 2018 года с целью настройки рекламных кампаний в Яндекс.Директ под большое количество товаров. До этого был опыт настройки рекламы на группы товаров: аккумуляторы, тачскрины, дисплеи, шлейфы и другие запчасти для мобильной техники, по довольно общим запросам. Желаемого результата данный подход не принес, и реклама работала в минус.

Оценив объем работы, мы пришли к решению, что нужно подключать сервис автоматической генерации объявлений по YML-фиду для каждого отдельного товара.

Основным целевым показателем рекламной кампании являлся CPO — стоимость покупки. При этом плановый CPO отличался для разных категорий товаров.

CPO по категориям:

— Аккумуляторы: 245 рублей.

— Touch screen (Сенсорные экраны): 250 рублей.

— Дисплеи: 824 рублей.

— Динамики (speaker): 139 рублей.

— Корпуса, корпусные части: 221 рублей.

— Микросхемы: 116 рублей.

— Шлейфы: 133 рублей.

Нас очень обрадовал системный подход клиента к расчету CPO, настройке фида и быстрая обратная связь по всем вопросам.

Для того, чтобы объявления получились информативными и красивыми, мы дали клиенту рекомендации по изменению YML-фида и на выходе получили вот такие офферы:

Следующим шагом мы настроили шаблоны генерации.

Мы использовали разные шаблоны в разных группах товаров, чтобы заголовки получались максимально информативными. Вот один из примеров – в первый заголовок мы поместили тег <name> и отминусовали все символы и слова, которые напрямую на название продукта не влияют.

В поле Текст мы поместили цену, с тем расчетом, что Яндекс автоматически будет подтягивать эту часть текста во второй заголовок. А остальную часть текста заполнили общим текстом: «Оригинальные запчасти для мобильных устройств! Гарантия!»

Для того, чтобы те товары, у которых название более 35 символов (ограничение 1 заголовка в Директе), тоже попали под шаблон генерации мы создали дополнительные шаблоны, в которых часть слов в конце обрезалась, если они не проходили ограничение в 35 символов.

В шаблонах ключевых слов мы использовали название и модель товара, а также синонимы названия, например:

Мы сгенерировали рекламные кампании по основным категориям — аккумуляторы, сенсорные экраны, и дисплеи, подключили биддер и запустили рекламу.

После генерации основных объявлений получилось 12 791 объявление. Каждое объявление ведет на страницу с карточкой товара.

Мы включили ручное управление ставками и использовали биддер Alytics. В биддере поставили стратегию удержания 75% объема трафика при ставке не выше 15 рублей. И получили следующие результаты:

Уже в первый месяц после запуска у нас получилось перевыполнить целевые показатели по CPO и за 77 000 рублей получить 350 заказов на сайт со средней ценой на привлечение 1 заказа 219 рублей.

Что примечательно, в марте мы провели тест, изменив стратегию удержания в биддере на 100% объема трафика при ставке не более 20 рублей. В итоге получили увеличение цены клика почти в 2 раза, а процент конверсии остался прежним. Из-за чего средний CPO вырос до 376 рублей.

Поэтому мы вернули предыдущие настройки, и показатели по основным категориям – аккумуляторам и сенсорным экранам в течение 1 месяца восстановились и продолжили улучшаться.

В процессе работы с рекламными кампаниям, мы также проводили углубленную аналитику поведения пользователей в разрезе пола/возраста, времени суток, региона пребывания, устройства с которого был визит и браузера с помощью Яндекс.Метрики.

К примеру, мы высчитали, что при средней цене клика в 5 рублей для достижения CPO в 250 рублей необходима конверсия 2%. Поэтому мы сформировали отчеты с различными условиями и добавили понижающие корректировки на те часы показа, регионы и аудиторию по которым конверсия была менее 2%.

Добавляя различные корректировки, удалось снизить средний CPO до значения менее 200 рублей без особой потери трафика.