Кейс з просування автошколи в Києві
Як ми налаштували рекламу в Google Ads, аналітику та перейшли на smart bidding
Аудит
Цей рекламний акаунт дістався нам уже в робочому стані. Клієнт був незадоволений кількістю звернень на місяць і попросив провести аудит, щоб за того ж бюджету отримувати більше заявок.
У ході аудиту ми побачили, що основна частина бюджету йде на пошукові кампанії. Це загалом непогано: пошук дає «гарячі» ліди, коли людина вже шукає конкретну послугу. Але в деяких нішах пошук не завжди працює ефективно: сайт може бути недостатньо конверсійним або ж конкуренція в певному GEO надто висока.
Тестування гіпотез
Ми вирішили протестувати медійну рекламу. Спочатку була ідея об’єднати пошук і банери в одній кампанії через Performance Max. Проте експеримент не вдався: кампанія все одно переважно йшла в пошук, а медійні канали майже не працювали. В результаті вартість звернення трохи знизилась, але кількість заявок не зросла.
Після цього ми протестували «чисту» медійку, але не на сторонніх сайтах, а на власних майданчиках Google: YouTube, Discovery, Gmail. Тут ми були впевнені, що не зіткнемося зі спамом і неякісним трафіком.
У клієнта кілька навчальних програм (категорія B, категорія А, категорія А1, спецкурси для дівчат, окремі тарифи для студентів КПІ). Спочатку ми запустили одну кампанію з групами оголошень по різних напрямках. Уже на другий місяць реклама дала кращі результати, ніж Pmax. Пошук залишили лише за брендовими запитами, а решту перевели у Demand Gen.
Ми створили кампанію з ціллю «Максимум конверсій» і додали групи оголошень із різними банерами. Далі виникла задача: наприклад, категорія А менш маржинальна, ніж категорія B, і потрібно було збільшити бюджет саме на B. У межах однієї кампанії це робити незручно, особливо при обмеженому бюджеті. Перейти на стратегію «Цільова ціна за конверсію» клієнт не міг — бюджету не вистачало. Тому ми вирішили розбити одну кампанію на чотири за напрямами.
Тепер ми можемо:
1. Окремо керувати бюджетами,
2. Аналізувати ефективність категорій,
3. Оперативно перерозподіляти бюджети (наприклад, коли в певні періоди категорія B дає більше лідів, а іноді зростає популярність категорії А).
Результат: такі кампанії працюють значно ефективніше за попередні експерименти. Кількість звернень зросла приблизно у 3 рази.
Аналітика
Тестування
Demand Gen
Smart
Bidding
Після цього ми почали активно працювати з оголошеннями: тестували тексти, зображення, комбінації. Використовували як реальні фото, так і згенеровані ШІ.
Окремим блоком була аналітика. Коли ми взяли проект, конверсії передавалися з Google Analytics. Зараз Google рекомендує переходити на Google Tag, тому ми налаштували відстеження прямо в рекламному акаунті. Ми передаємо такі конверсії:
- кліки по номеру телефону,
- переходи в месенджери,
- копіювання e-mail правою клавішею,
- заявки з сайту.
Також ведемо файл із усіма зверненнями, який щодня заповнюють менеджери з продажу. Там фіксується джерело та тип конверсії (дзвінок чи заявка). Поки що ми не бачимо великої різниці в якості: і дзвінки, і заявки працюють приблизно однаково. Тому оптимізація кампаній йде одразу по всіх типах конверсій.
Висновок
Пошук не завжди показує себе ефективно. У деяких нішах конкуренція надто висока, а вартість кліка робить ціну за лід неприйнятною. У таких випадках варто тестувати інші формати Google Ads. Google — це не лише пошук.
