Кейс Google Ads: как сделать лучше, когда и так хорошо

Вводные данные

Продукт: жалюзи для дома и офиса

Страна: Австралия

Задача: масштабирование результатов

Особенность ниши: большая конкуренция, так как в Австралии это довольно востребованный продукт

Примерно в середине прошлого года в агентство контекстной рекламы Penguin-team обратился клиент из Австралии. Средний ROAS в их кампаниях составлял 700-1 400%. Согласитесь, неплохо? Однако при масштабировании у них возникали проблемы, так как большее количество трафика не приносили результатов в виде прироста конверсий и соответственно ROAS попросту уменьшался. Клиент пытался масштабироваться на протяжении полугода, пока не пришел к нам.

Результаты ДО работы с агентством контекстной рекламы Penguin-team

Результаты за май — последний месяц перед обращением в агентство контекстной рекламы:

• конверсии — 797;
• коэффициент конверсии — 6,70 %;
• доход — 188 188,95 A$;
• ROAS — 1 278,69 %

Этапы работы

Работа над рекламным аккаунтом:

1. Изначально мы реструктуризировали рекламный аккаунт.

Поисковые кампании были хорошо структурированы, но мы заметили, что все-таки девайсы имели разную эффективность. Стандартная ситуация, когда большинство трафика приходит с мобильных, но лучше конвертируется с компьютера. Поскольку пользователи могут искать с мобильного, а покупать в итоге с компьютера, мы не хотели полностью отказываться от трафика с обоих девайсов. Но нужно более рационально расходовать бюджеты, чтобы улучшить эффективность.

Мы решили разделить кампанию на разные девайсы. Это позволило нам лучше контролировать бюджеты для различных устройств. После того, как кампании получили достаточно данных, мы использовали различные смарт-стратегии для девайсов.

Мы увидели, что для мобильных очень хорошо заходила стратегия таргет ROAS, а для компьютеров — максимизация кликов. Так как в целом трафик с компьютеров был более конверсионным, мы пытались забирать как можно больше трафика для этих устройств.

2. Структуризация торговых кампаний.

Типичная ошибка, когда в одну кампанию Google Shopping добавляют сразу все товары. В этом аккаунте была такая же ситуация. Все типы жалюзи были в одной кампании. Мы разделили все товары на разные группы по типу товара, а для более продаваемых создали умные кампании Shopping.

Смарт шоппинг имеет больший охват и лучшую эффективность по сравнению со стандартными шоппингом за счет использования машинного обучения и списков ремаркетинга.

3. Кампании в КМС

В этом проекте кампании в КМС использовались для увеличение brand awareness, но без какой-либо структуризации и отслеживания поведения пользователей на сайте. Были кампании, были баннеры и адаптивные объявления, они как-то показывались для пользователей с похожими интересами и все.

Мы структурировали кампании по интересам/событиям и создали более тематические баннеры для каждой аудитории. И показывали их пользователям, у которых недавно было событие переезд или которые недавно переезжали. Креативы были с оффером и информацией о рассрочке и скидке при заказе от Х штук, а также о доставке на адрес и установке. Чаще пользователи, которые были в процессе переезда, интересовались именно адресной доставкой и установкой, потому что не хотели заморачиваться еще и с этим.

Для пользователей, которые просто интересовались шторами и декорированием окон, мы показывали баннеры с разными типами жалюзи и оффером о заказе пробника с кусками тканей. Так люди могли вживую увидеть, насколько та или иная ткань подходит для их текущего декора. Чаще всего таким пользователям некуда спешить, они больше предпочитают рациональный выбор «походить, посмотреть» и только потом выбрать. Кроме того, тут мы не продавали в лоб, мы вели пользователей на определенные статьи о преимуществах жалюзи, их типах и возможных вариантах.

В дальнейшем мы отслеживали поведение пользователей. Создали аудиторию ремаркетинга для пользователей, которые проскролили страницу ＞70% и провели на странице ＞3 минут. Так мы фильтровали пользователей, которые с большей вероятностью заинтересовались нашим продуктом. Потом мы их догоняли офферами и различными акциями. В целом эта идея сработала и в дальнейшем аудитория показывала хорошие результаты.

Работа над сайтом:

Мы проводили работу не только над рекламным аккаунтом, но и над самим сайтом:

1. тестировали различные заголовки, а также их размеры;
2. тестировали расположение офферов на странице;
3. тестировали расположение, размер, цвет кнопок с СТА;

То есть тестировали все элементы, которые по нашей гипотезе влияли на поведении пользователей на сайте и коэффициент конверсии.

К примеру, все кнопки на сайте были оформлены в корпоративной расцветке — бледно-розовые, все в одном стиле. У нас была гипотеза, что изменение цвета помогло бы увеличить коэффициент конверсии, так как пользователи привыкли чаще всего видеть кнопку «заказать» зеленого цвета. Это тестирование помогло нам увидеть, что у страницы с зеленой кнопкой коэффициент конверсии с добавлением товара в корзину был на 4,07% больше, чем у страницы с кнопкой с корпоративным цветом. Да, тут нет кардинального роста в коэффициенте конверсии, но различные тесты и гипотезы помогают понемногу повышать эффективность.

Результаты ПОСЛЕ работы с агентством контекстной рекламы Penguin-team

Результаты после месяца работы:

• конверсии — 973;
• коэффициент конверсии — 6,32 %;
• доход — 235 082,25 A$;
• ROAS — 1 569,13%

Сравнение результатов за 12 месяцев работы:

• конверсии — с 3 735 до 12 344;
• коэффициент конверсии — с 3,30% до 6,98%;
• доход — с 1 176 735,35 A$ до 3 993 905,40A$;
• ROAS — с 501,09% до 2 024,61%