В начале сотрудничества проект был на этапе старта. SEO-оптимизация еще не давала трафика. Для получения быстрых результатов решили запускать PPC-рекламу. Наша задача заключалась в том, чтобы быстро вывести проект на рынок, получить качественный целевой трафик и протестировать бизнес-модель

Цели проекта

• 2500 уникальных качественных пользователей в день и 30 000 пользователей в месяц  
• как можно быстрее выйти на MAU и DAU показатели за счет платной рекламы

Также Клиент хотел определить:

• объем рынка по трафику
• возможную стоимость пользователя (не клика) из платной рекламы
• потенциальную стоимость лида, который совершает полезное действие (звонит в агентство, оставляет контакты, оформляет заявку на недвижимость) 

После обсуждения целей мы приступили к работе.

Шаг 1. Подготовили семантическое ядро

Еще до нашего сотрудничества Клиент проделал большую работу по изучению конкурентов: составил их список и спарсил семантику с помощью Semrush, разбил интересующую его семантику на кластеры по приоритетности.

Мы дополнили данными из Google и Serpstat, сформировали семантическое ядро проекта, которое затем разбили  на кампании и сформировали mindmap будущего рекламного аккаунта. 

Большая редкость, когда Клиент предоставляет столько данных на старте проекта. Обычно, мы делаем это сами. Вот очень упрощенная методология, по которой мы работаем:

Шаг 2. Настроили дашборд в Google Data Studio

Для формирования общего дашборда проекта мы использовали Google Data Studio. Сформировали отчет с такими данными, таблицами и графиками:

• основные показатели трафика на дату и за период: количество сессий, количество пользователей, стоимость рекламы, коэффициент конверсии, цена конверсии 
• динамика показателей по времени. Все участники проекта видят, как меняется СРА/СРС/ROI проекта, как растет соотношение затрат к обороту или к прибыли 
• отдельной таблицей — детальные данные по каждому платному источнику трафика, показатели кампаний разного типа и их динамика

Шаг 3. Проверили и дополнили настройку Google Analytics и аккаунта Google Ads

• Проверили корректность сбора данных
• Настроили корректный учет конверсий и микро конверсий 
• Выдали ТЗ на пометку сайта для кампаний товарного динамического ремаркетинга
• Выдали ТЗ на создание фидов для DSA кампаний 
• Сформировали структуру списков минус-слов для разных типов кампаний 
• Добавили в аккаунт Google Ads скрипты для работы: отслеживание 404-ошибок и ошибок в типах соответствия слов, отслеживание конфликтов минус-слов, скрипты для работы с DSA кампаниями

Результаты этапа: зафиксирована точка старта, сформирован план рекламных кампаний и приоритеты запуска. 

Шаг 4. Запустили рекламные кампании и настроили оптимизацию

Анализ показателей конкурентов показал такую статистику по запросам:

• общий поисковый объем в нише — около 512 000 запросов в месяц 
• количество платного трафика, которые собирают конкуренты по приоритетным запросам — около 65 000 запросов в месяц (данные из открытой статистики Semrush, Serpstat, Similarweb) 
• основной траффик дают низкочастотные запросы из 2+ частей в поисковом запросе 

Учитывая это мы сформировали стратегию на первые 2 месяца работы. 

1. Сначала запускаем динамические поисковые кампании (DSA). Они будут служить донорами семантики для остальных кампаний.
   В процессе регулярной оптимизации мы будем выносить из этих кампаний значимую по объемам трафика семантику и добавлять ее в основные поисковые кампании. Ее же будем в DSA кампаниях добавлять как минус-слова.
   В итоге через какое-то время (при большом объеме трафика, обычно, до полугода) DSA кампании должны практически полностью перестать давать трафик. 
2. Запускаем обычные поисковые кампании по приоритетам Клиента. 

Использовали такую структуру аккаунта:

На этапе запуска продумывали каждую мелочь, так как система списков минус-слов и кросс-минусовка между кампаниями играют очень важную роль в реализации рекламной кампании. Они делают систему управляемой.

Шаг 5. Проанализировали первые результаты

За первые 2 месяца рекламные кампании вышли на следующие показатели:

• от 1185 кликов в неделю при средней стоимости клика 1.14 $ до 17 300 кликов в неделю при стоимости клика 0.38$ на конец второго месяца работы кампаний
• рост количества лидов на 50% ежемесячно. 

Шаг 6. Продолжили работу с аккаунтом

В процессе работы мы регулярно оптимизируем кампании по нашему чек-листу, разгруппировываем их, чтобы создать еще более гранулярную структуру аккаунта. 

Нашей основной задачей было получить ответ на вопрос — какова цена пользователя и лида по каждому типу (тематике запросов)? Это позволяет инвестировать не в весь рекламный канал, а в ту его часть, которая наиболее выгодна. 

Что делали дальше?

Разделили DSA кампании по типам страниц, чтобы убрать конкуренцию за бюджет между запросами внутри кампаний. 

Дополнили традиционные поисковые кампании дополнительной семантикой:

• по типам районов
• по названиям бизнес-центров
• по названиям жилых районов и комплексов
• объявления с упором на коммерческую недвижимость

На момент написания статьи продолжаем оптимизировать рекламу, снижая стоимость лида. 

Результаты

• Клиент вышел на желаемые показатели по DAU (количество уникальных пользователей в день) и MAU (количество уникальных пользователей в месяц) на 2 месяц работы. Мы постоянно слышим — тратьте больше, не нужно экономить наш бюджет
• трафик растет от месяца к месяцу при сохранении CPC
• количество лидов выросло в 4 раза за 5 месяцев, при этом CPC увеличился всего на 40% (с 32 центов до 53 центов) 
• Клиент доволен качеством лидов из Google Ads.