К нам обратился интернет-магазин, который продаёт запчасти для отечественных грузовых автомобилей: КАМАЗ, УАЗ, ГАЗ, Газель, Волга, Соболь, Валдай. Магазин работает в Уфе.
Ниша продажи автозапчастей высококонкурентная, но главная сложность была в том, нужна очень специфическая аудитория: владельцы отечественных грузовиков определенных марок, снабженцы автопарков, частные перевозчики. Любой другой посетитель — например, владелец легковушки, который ищет запчасти на свою иномарку, или водитель MAN, столкнувшийся с поломкой своего грузовика при подъезде к Уфе — для бизнеса клиента бесполезен. Он не купит, только потратит рекламный бюджет.
Задача звучала так:
«Приведите за небольшие деньги именно тех, кто реально покупает запчасти на отечественные грузовые авто. Не просто „автолюбителей“, а тех, кто ищет грузовые запчасти КАМАЗ, Газель, Валдай. Остальные нам не нужны».
Фактически требовалось построить систему, которая безошибочно отделяет «своих» от всех остальных, не сливая бюджет на случайные клики нецелевой аудитории.
Слова «запчасти», «купить форсунку», «двигатель ремонт» используют и владельцы легковушек, и грузовиков. Без тонкой настройки Директ легко начинал показывать объявления тем, кто ищет детали на легковые авто, а это — прямые убытки.
Частный водитель Газели ищет «стук в передке Газель», снабженец автопарка — «подшипник ступицы Газель артикул 3302». Нужно было уловить оба паттерна, не смешивая их в одну кучу.
В высококонкурентной нише даже один неправильно настроенный ключ мог потратить дневной бюджет, не принеся ни одного целевого перехода. Права на ошибку не было.
Покупка грузовых запчастей — это часто не спонтанное решение. Клиент сравнивает цены, проверяет наличие аналогов, согласовывает бюджет. Без ретаргетинга большая часть прогретой аудитории терялась.
1. Глубокая аналитика до запуска: семантика, регионы и конкуренты
Мы не запустили ни одного объявления, пока досконально не изучили рынок.
2. Предельно детализированная семантика и гиперсегментация
Мы собрали и кластеризовали 4550 ключевых фраз. Это не только очевидные «запчасти КАМАЗ», но и низкочастотные, максимально целевые запросы, вплоть до конкретных артикулов и моделей двигателей:
На основе этой семантики мы построили 1229 тематических групп объявлений. Каждая группа закрывала конкретную, узкую потребность пользователя: отдельная группа под двигатели ЯМЗ, отдельная — под тормозную систему ГАЗ, отдельная — под запчасти к УАЗ «буханка». Благодаря этому объявления были релевантны до последней буквы, а CTR и показатель качества взлетели.
3. Конкурентный и брендовый таргетинг — перехват горячего спроса
Мы настроили отдельные кампании на поиск по брендам прямых конкурентов и их аналогам. Когда человек целенаправленно искал, например, конкретный магазин или популярный бренд запчастей, он видел наше предложение с акцентом на цену, наличие и быструю доставку. Так мы забирали самую «тёплую», готовую к покупке аудиторию, экономя на прогреве.
4. Точечный геотаргетинг с привязкой к офлайн-точке и доставке
Для уфимской аудитории мы настроили показы с приоритетом на радиус вокруг розничного магазина и время работы, добавляя в объявления фразы «в наличии в Уфе», «самовывоз сегодня».
5. Умный ретаргетинг и Look-a-like аудитории
За три года непрерывной оптимизации в условиях растущей конкуренции мы не только удержали позиции, но и вышли на принципиально иной уровень эффективности.
За счёт чистки «мусорного» трафика и повышения релевантности объявлений мы добились того, что цена привлечения реального покупателя упала в разы.
Трафик стал качественнее: на сайт заходили те, кто точно ищет грузовые запчасти, а не абстрактные «автозапчасти».
При этом стоимость клика осталась на прежнем уровне, несмотря на инфляцию рекламного рынка и рост ставок у конкурентов.
Этот кейс — не про «волшебную кнопку» и не про гигантские бюджеты. Это история о том, как грамотная аналитика, скрупулёзная детализация семантики и точечная настройка инструментов даже в сверхконкурентной нише с ограниченными деньгами дают ощутимый, измеримый бизнес-результат.
Мы параллельно решили две задачи: в разы расширили охват и при этом радикально повысили конверсионность трафика, не допустив роста CPC. Владелец магазина получил стабильный поток заказов от целевой аудитории.
Хотите такого же роста для своего проекта в Уфе или по всей России?
Свяжитесь с нами — обсудим вашу задачу и покажем, где скрыты точки кратного роста.
Цель: повысить конверсию в целевые заявки, снизить стоимость конверсии (цену лида).
Проблема: Компания уже пробовала рекламу в Яндексе, но РК работали нестабильно: заявок было мало, а их стоимость «кусалась». Показатель отказов на сайте превышал 41% — почти каждый второй посетитель уходил, даже не изучив предложение.
Мы выстроили стратегию: использовали цель-посредник «Активность 60 секунд», собрали составную цель из 10 поведенческих сценариев для обучения алгоритмов РК, поставили антибот, протестировали 119 рекламных кампаний и добились роста конверсий в 2,5 раза и снижения стоимости заявки в 3 раза.
Цель: популяризация платформы, привлечение слушателей.
Проблема: узкая целевая аудитория. По частотным запросам - приходит "не наш клиент". По специализированным - околонулевая частотность.
Нам нужно было не просто привести на сайт людей, интересующихся нефтегазовым образованием, а точечно привлечь тех, кто уже имеет базовую подготовку в отрасли – студентов профильных направлений, желающих расширить свои знания, а также действующих специалистов, заинтересованных в повышении квалификации и профпереподготовке.
У нас полностью собственное производство – все работы выполняются сотрудниками компании. Все, за что беремся, делаем надежно, качественно, с любовью и достижением результата.
У Вас есть проект? Давайте реализуем его вместе.
Мы можем подключиться на любом этапе.
