Оставить заявку

Контекстная реклама облачной платфомы immers.cloud: формируем поток новых заявок

immers.cloud — это облачная платформа, с помощью которой любой пользователь может взять в аренду высокопроизводительное «железо» и начать пользоваться им через интернет буквально через пару минут. 

Играть в требовательные игры, эффективно заниматься обучением нейросетей, рендерингом и 3D-моделированием, и даже майнить криптовалюту, — всем этим платформа позволит вам заниматься, имея даже простенький ноутбук.

Услугой компании является предоставление своих облачных серверов с индивидуальной конфигурацией оборудования в зависимости от типа решаемых задач. Это полноценные выделенные серверы, удаленные рабочие места, CPU- и GPU-серверы. 

На середину 2020 года платформа работает по модели Infrastructure-as-a-Service. При этом возможность быстрой регистрации и аренды серверов от 60 минут без договора, заявок и ожидания цен послужило полноценным конкурентным преимуществом и позволило считать услугу сравнительно новой и потенциально интересной многим IT-специалистам.

Задача

Задача: сформировать поток новых клиентов и тем самым загрузить работой простаивающее оборудование в сегменте GPU-серверов.

Аудит существующей рекламы

До начала сотрудничества клиент своими силами вел поисковую рекламу в Яндекс Директе, и стандартам эффективной настройки она не соответствовала.

  1. Несмотря на то, что семантика была собрана хорошо, все запросы были объединены в одну группу. 
  2. В группе присутствовало одно объявление с обобщенным нерелевантным заголовком. Это идет вразрез с одним из основных принципом успеха поисковой рекламы — единой по смыслу связкой «запрос - объявление - посадочная страница», а также ведет к повышению цены за клик.
  3. Из дополнений присутствовали только быстрые ссылки. Такие объявления получаются малозаметными и менее кликабельными, что также напрямую влияет на цену клика.
  4. Отсутствовали UTM-метки;
  5. Отсутствовало разделение кампаний по регионам.
Структура кампании Яндекс Директ
Структура кампании Яндекс Директ
Объявление Яндекс Директ
Объявление Яндекс Директ
/

Не беря во внимание другие мелкие недоработки, перечисленные пункты в совокупности уже лишали смысла переделывать существующую рекламу, проще было начать с нуля.

Настройка поисковой рекламы в Яндекс Директ и Google Ads

1. Начинаем с качественной проработки семантики.

  • Прорабатываем семантику в ширину и в глубину, т.е. дополняем ее недостающими и вложенными запросами. В данном случае тематика позволила обойтись без парсинга семантического ядра через Keycollector.
  • Собираем минус-слова. Это те слова в запросах пользователей, по которым точно не стоит показывать рекламу. Они отсекаются как на начальных этапах (сбор и анализ семантики), так и регулярно при последующем ведении рекламы. Таким образом, реклама не показывается незаинтересованным в покупке людям, а мы экономим бюджет.
Часть списка собранных минус-слов

Часть списка собранных минус-слов

  • Группируем семантику по смыслу и написанию. Здесь также сразу стоит сказать, что метод группировки «1 ключ - 1 объявление» неактуален уже несколько лет. В его пользу есть логичные аргументы, но с точки зрения удобства, времени и денег такой подход имеет низкий КПД. Но опять же все зависит от частотности запросов в конкретной тематике.
Разбивка семантики на группы внутри кампании

Разбивка семантики на группы внутри кампании

2. Составляем конкурентоспособные объявления.

  • Для максимальной релевантности используем метод подстановки ключевого слова в главный заголовок – главную часть объявления. Потенциальный клиент делает запрос и сразу видит его в объявлении – БИНГО! Яндекс и Гугл дополнительно акцентируют жирным те слова в объявлении, которые содержатся в запросе пользователя, а это уже воздействие на уровне подсознания. Кликабельность (CTR) растет, а цена клика снижается.
  • По возможности помещаем главное УТП в дополнительный заголовок или текст объявления.
Вид объявления в Яндексе
Вид объявления в Яндексе
Вид объявления в Google
Вид объявления в Google
/
  • Используем по-максимуму все возможные расширения объявлений: быстрые ссылки, уточнения, визитку, отображаемую ссылку и т.д. Это стандарт эффективной настройки. Во-первых, объявление становится визуально больше и заметнее, растет CTR. Во-вторых, Директ начинает нас чаще показывать в рекламной выдаче.
Дополнения к объявлениям Яндекс Директ

Дополнения к объявлениям Яндекс Директ

  • Используем правильные utm-метки, в нашем случае для того, чтобы корректно передавать данные в систему сквозной аналитики.

3. Делим рекламу на регионы. В этом плане единого стандарта нет, но по крайней мере Москву отделять нужно всегда.

Разбивка кампаний Яндекс Директ по регионам

Разбивка кампаний Яндекс Директ по регионам

4. Полностью готовую рекламу переносим через сервис Google Teleport в Google Ads, впоследствии «допиливая» и оптимизируя рекламу под требования этой рекламной площадки. Такой способ настройки используется в тех случаях, когда заказчику не принципиально, где сперва нужно настроить рекламу. Это решение позволяет экономить время студии и деньги заказчика, сокращая трудозатраты.

Настройка ретаргетинга в Яндексе

Цель ретаргетинга – напоминание о предложении, возврат пользователя к брошенной корзине, на сайт или в приложение, информирование об акциях и т.д. Показывать объявления следует не всем посетителям, а только тем, которые проявили интерес к товару или услуге.

В нашем случае для напоминания о себе были выбраны те посетители, которые совершили микро-конверсии – например, обращение в чат или просмотр нескольких страниц сайта, но не совершили макро-конверсий – например, регистрацию или оплату.

Настройка сегмента в Яндекс Метрике

Настройка сегмента в Яндекс Метрике

Так выглядят некоторые форматы объявлений для ретаргетинга в Яндекс Директ

Так выглядят некоторые форматы объявлений для ретаргетинга в Яндекс Директ

Реклама на look-alike аудиторию, или расширение наработанной клиентской базы

Технология look-alike находит потенциальных клиентов среди тех, кто по интересам или поведению похож на ваших существующих покупателей на сайте. Для этого в «Яндекс Аудитории» нужно загрузить список телефонов или email клиентов, либо в «Яндекс Метрике» создать сегмент пользователей, которые совершили на сайте ценные действия. 

По сути это та же реклама в РСЯ, только вместо таргетинга на ключевые слова используется таргетинг на сегмент пользователей, который сервис «Яндекс Аудитории» подбирает с помощью машинного обучения. 

Если данных по конверсиям у системы будет достаточно, то подбирать новую ЦА она будет довольно точно. Убедиться в этом можно как косвенно, проанализировав данные сегмента (например, обратив внимание на значение аффинити-индекса и шкалу схожести пользователей), так и напрямую – об этом в «Результатах».

Шкала схожести сегмента look-a-like
Шкала схожести сегмента look-a-like
Значения аффинити-индекса сегмента look-a-like
Значения аффинити-индекса сегмента look-a-like
/

Тестирование других гипотез

Параллельно работе с основными рекламными кампаниями проводилось тестирование других рекламных гипотез, в частности рекламы по смежным запросам. Были выделены сегменты пользователей, которые находятся в вершине воронки продаж и ищут решение своей проблемы.

Воронка продаж по модели AIDA

Воронка продаж по модели AIDA

Пример запроса такого пользователя: “компьютер для машинного обучения”. В этом случае мы можем обратить его внимание на иной способ решения проблемы – не покупать компьютер, а арендовать облачный сервер, чтобы он продвинулся по воронке продаж ниже и проявил интерес к нам.

Тест не показал значимых результатов, но есть и плюс – клиент убедился в необходимости проработки сайта под сегменты таких пользователей, т.к. для них он малоинформативен.

Аналитика

Почти с самого начала сотрудничества клиент внедрил наиболее полный вариант аналитики трафика – базовая аналитика (Яндекс Метрика и Google Аналитика) в связке со сквозной аналитикой (UTMSTAT) и CRM-системой (Битрикс24). Такая связка позволяет видеть не только то, какие кампании или ключевые слова приносят заявки, но и наглядно демонстрирует окупаемость каждого рекламного канала.

Интерфейс UTMSTAT

Интерфейс UTMSTAT

Дополнительно мы помогли настроить базовые системы аналитики так, чтобы конверсии считались правильно, не искажая реальную картину. Для удобства поместили скрипты и теги всех систем и внешних сервисов сайта в Google Tag Manager.

Результаты

Спустя 4 месяца тестирования рекламных каналов, объявлений и различных настроек был налажен стабильный приток новых заявок в бизнес клиента в необходимых KPI.

Несколько ключевых моментов:

  • Наименьшая стоимость заявки (около 100 руб.) - у рекламы на look-alike аудиторию. Добиться этого удалось после накопления в системе значительного объема данных по конверсиям, а также не в последнюю очередь подбором наиболее удачных вариантов объявлений.
  • Самый высокий показатель ROMI (737%) - у ретаргетинга.
  • Вышеперечисленные показатели - не предел, т.к. по некоторым наблюдениям часть новых заявок и последующих оплат присваивается не рекламе, а прямым заходам. Это связано с использованием частью клиентов режима «инкогнито» после перехода с рекламы на сайт, при этом затирается client_id и система определяет пользователя как нового и пришедшего не с рекламы.

Дальнейшие планы

Начальный этап пройден, и впереди еще много работы. Как минимум нам предстоит еще:

  • Повторный тест гипотез после проработки клиентом его сайта под смежные сегменты пользователей;
  • Налаживание потока заявок на услуги в CPU-сегменте, и в дальнейшем во всех остальных.

Продолжение следует.

Нужна эффективная настройка рекламы?

Обращайтесь, настроим, как для себя

Рекомендуем почитать

Хотите попробовать с нами? Оставьте заявку, получите бесплатный аудит SEO и рекламы сайта.
Оставить заявку
Нажмите и держите для максимального увеличения