Увеличение трафика в 4,7 раза: кейс по рекламе для лифтостроительной компании

Крупный поставщик лифтового оборудования обратился к нам с проблемой нецелевого расхода бюджета в контекстной рекламе. Мы применили технологию глубокой сегментации семантического ядра и настроили трекинг на базе Google Analytics, отказавшись от широкого соответствия ключевых фраз. В результате за первый месяц работы мы снизили стоимость клика до 0,22 $ и увеличили объем целевого трафика в 4,7 раза, сгенерировав потенциальный пайплайн с высокой вероятностью конверсии.

Наш партнер - это крупная казахстанская производственно-инжиниринговая компания, специализирующаяся на проектировании, поставке, монтаже и сервисном обслуживании сложного подъемного оборудования. Предприятие выступает официальным дистрибьютором ряда международных брендов и реализует проекты полного цикла. География присутствия охватывает ключевые экономические центры: Алматы, Астана и Шымкент. Основные заказчики - это государственные учреждения, крупные строительные холдинги, управляющие компании объектов коммерческой недвижимости и торгово-развлекательные центры. Цикл сделки в данной нише может достигать от трех до восьми месяцев, что требует максимально точного попадания в целевую аудиторию на этапе первичного формирования коммерческого спроса.

До старта нашего сотрудничества клиент управлял контекстной рекламой самостоятельно, используя базовые рекомендации системы. Основная проблема заключалась в хаотичной архитектуре рекламного кабинета и использовании исключительно широкого типа соответствия ключевых фраз. Это приводило к тому, что CTR поисковых кампаний находился на критически низком уровне (ниже 1%), а выделенный маркетинговый бюджет расходовался на абсолютно нерелевантные поисковые запросы. Дополнительным конверсионным барьером служил устаревший корпоративный сайт с перегруженной формой заявки, которая отпугивала даже самых горячих лидов из сектора B2B. Ключевые KPI проекта: увеличить объем целевого трафика минимум в два раза, снизить показатель CPL (стоимость привлечения квалифицированного лида) и повысить показатели качества рекламных объявлений без внесения радикальных изменений в исходный код существующего веб-ресурса.

На этапе первичного аудита мы произвели глубокое погружение в исторические данные Google Ads и отчеты Google Analytics. Картина оказалась классической для самостоятельных запусков в узких промышленных тематиках. Рекламные бюджеты планомерно сжигались на информационный и развлекательный мусорный трафик. Пользователи переходили на сайт по запросам: "видео с лифта", "скрытая камера в лифте", "лифты в играх", "устройство шахты реферат". Список минус-слов на уровне аккаунта практически отсутствовал, а все транзакционные маркеры были заданы в широком соответствии без каких-либо модификаторов.

Пользовательский путь обрывался сразу после клика, так от пользователя требовалось ввести электронную почту, точные расчетные параметры шахты, грузоподъемность и пройти сложную капчу. Наш главный стратегический инсайт заключался в следующем: компания обладала мощнейшими реальными конкурентными преимуществами (собственное локальное производство, цены прямого импортера, гарантия до 3 лет, круглосуточный сервис), но этот потенциал абсолютно не транслировался на этапе первого касания. Нам предстояло компенсировать слабую конверсионность сайта за счет создания высокорелевантных объявлений с расширениями, которые прогревали бы клиента еще до перехода на посадочную страницу.

Разработанная нами стратегия базировалась на принципе максимальной изоляции коммерческого целевого спроса от информационного шума с помощью жестких настроек таргетинга. Мы приняли осознанное решение не блокировать запуск из-за необходимости редизайна сайта, а сфокусироваться на агрессивной фильтрации входящего трафика на стороне рекламной платформы Google Ads.

Наша дорожная карта включала следующие этапы:

Первым этапом технической реализации стал полный демонтаж старой рекламной структуры и сбор нового семантического ядра с нуля. В сфере промышленного оборудования и сложного B2B-инжиниринга критически важно разделять запросы по интенту (намерению пользователя). Мы выгрузили массив данных из планировщика ключевых слов и разбили его на жесткие кластеры, используя методологию STAG (Single Theme Ad Groups). Каждая группа объявлений была посвящена одной узкой теме: например, "проектирование эскалаторов для ТРЦ", "купить пассажирский лифт цена", "монтаж подъемников для инвалидов". Это позволило нам добиться максимальной релевантности между поисковым запросом пользователя и текстом рекламного объявления. Одновременно с этим мы провели колоссальную работу по сбору стоп-листов. В общую библиотеку минус-слов на уровне управляющего аккаунта было добавлено более 400 лексем, включающих информационные маркеры (реферат, скачать, фото, видео), названия игр, бытовые проблемы (застрял, сломался в подъезде) и нецелевые гео-запросы. Мы полностью исключили широкое соответствие, переведя все ключи во фразовое и точное, что моментально остановило показы по нерелевантным синонимам, которые алгоритмы Google подбирали ранее.

Поскольку мы не имели возможности оперативно переработать структуру посадочных страниц и упростить лид-форму, нашей главной задачей стала максимизация показателя качества (Quality Score) за счет других переменных - ожидаемого значения CTR и релевантности объявления. Для этого мы разработали новые текстовые креативы, в которые интегрировали сильные офферы клиента, выявленные на этапе брифования. В заголовки H1 и H2 мы динамически подставляли ключевые фразы, а в текстах описаний делали упор на триггеры доверия для B2B-аудитории: "Производство в РК", "Официальный дистрибьютор", "Гарантия на монтаж 3 года", "Допуск к сдаче в акимат и МЧС". Чтобы сделать объявления максимально заметными и кликабельными, мы внедрили полный спектр расширений Google Ads. Были добавлены уточнения, структурированные описания с перечислением брендов оборудования, номера телефонов для быстрого звонка с мобильных устройств и дополнительные ссылки. Быстрые ссылки вели на специфические разделы сайта (даже если они были несовершенны), такие как "Сервисное обслуживание 24/7" и "Каталог эскалаторов", что позволяло пользователю пропустить общую главную страницу и сразу попасть на нужный контент, тем самым снижая показатель отказов и положительно влияя на алгоритмы аукциона.

В B2B-маркетинге лидогенерация не заканчивается на моменте отправки формы; важнейшим этапом является квалификация лида в отделе продаж. Для обеспечения прозрачности мы внедрили базовую сквозную аналитику, связав рекламный кабинет Google Ads с Google Analytics и корпоративной системой AmoCRM. Настройка производилась через Google Tag Manager: мы разместили контейнер на всех страницах сайта и настроили прослушивание отправки сложной формы. Чтобы обойти технические ограничения старого сайта, мы добавили скрытые поля в форму обратной связи, в которые с помощью пользовательских скриптов передавались параметры UTM-меток и уникальный идентификатор клика (GCLID). При успешной отправке заявки вебхук передавал массив данных напрямую в AmoCRM, создавая новую сделку с прикрепленным источником трафика. Это технологическое решение позволило нам и клиенту видеть не просто абстрактные конверсии в рекламном кабинете, а реальную стоимость привлечения квалифицированного потенциального клиента (CPL) в разрезе каждой рекламной кампании и поискового запроса. В дальнейшем это дало базу для оптимизации ставок на основе офлайн-конверсий, перенося фокус с количества кликов на качество генерируемого пайплайна.

Казахстанский рынок строительства и коммерческой недвижимости имеет ярко выраженную региональную специфику. Спрос на лифтовое оборудование напрямую коррелирует с объемами ввода в эксплуатацию новых зданий, которые максимальны в мегаполисах. В связи с этим мы приняли решение сегментировать рекламные кампании не только по типу поставляемого оборудования, но и по географическому признаку. Были созданы отдельные рекламные кампании для Алматы, Астаны и Шымкента. Это позволило нам гибко управлять ставками в зависимости от уровня конкуренции в конкретном регионе. Например, аукцион в Алматы традиционно перегрет, поэтому там мы использовали стратегию ручного управления ставками (Manual CPC) для удержания позиций в спецразмещении по самым конверсионным запросам. В Астане, где преобладает спрос со стороны административных и государственных объектов, мы скорректировали тексты объявлений, сделав акцент на соответствии оборудования строгим ГОСТам и наличии полного пакета разрешительной документации для сдачи объектов контролирующим органам. В кампании для Шымкента мы тестировали стратегию максимизации кликов для охвата растущего рынка частного коммерческого строительства, что позволило привлечь дополнительные заявки по цене ниже средней по рынку.

Для обеспечения полной прозрачности расходования маркетингового бюджета и демонстрации результатов топ-менеджменту компании мы разработали интерактивные аналитические панели в среде Google Data Studio. Мы настроили коннекторы для автоматического извлечения данных из Google Ads, Google Analytics и экспортируемых отчетов из CRM-системы. Дашборд был структурирован по принципу воронки: на первом экране отображались сводные верхнеуровневые показатели (общий расход, количество показов, клики, средний CPC, общий CTR). На последующих страницах данные детализировались до уровня отдельных рекламных кампаний, групп объявлений и ключевых слов. Мы внедрили визуализации динамики изменения стоимости клика по неделям, чтобы наглядно продемонстрировать эффект от нашей оптимизации. Отдельный блок был посвящен качеству трафика: графики показывали соотношение новых и вернувшихся пользователей, показатель отказов и процент конверсии из клика в заполненную сложную лид-форму. Данный инструмент позволил техническому директору и отделу продаж клиента в режиме реального времени отслеживать эффективность наших гипотез без необходимости погружения в сложные интерфейсы рекламных систем.

Внедрение гранулярной структуры, глубокая проработка семантики и отказ от алгоритмов широкого соответствия дали взрывной результат в первый же месяц работы. Нам удалось полностью нивелировать негативный эффект от слабого сайта за счет высококачественного, точечно направленного трафика. Ниже представлена таблица с динамикой ключевых показателей рекламного аккаунта.

Фундаментальной причиной достигнутого успеха стала хирургически точная работа с поисковым интентом. В B2B-сегменте, особенно в нише продажи дорогостоящего промышленного оборудования, цена ошибки при настройке таргетинга крайне высока. Отказавшись от широкого соответствия, мы намеренно сузили охват, но кратно повысили его качество.

Алгоритмы поисковых систем пытаются максимизировать траты рекламодателя, подбирая синонимы, которые часто имеют совершенно иной смысл (например, смешивая поиск коммерческого подрядчика с поиском инструкций по ремонту). Изоляция семантики в STAG-структуре, внедрение сотен минус-слов и адаптация текстов объявлений под конкретные боли инженеров и снабженцев позволили нам получить максимальный показатель Quality Score. Система Google Ads вознаграждает релевантную рекламу снижением стоимости клика, что мы и наблюдали на практике: двукратное падение CPC при практически пятикратном росте полезного трафика.

Наш опыт работы с данным проектом подтверждает ряд важнейших постулатов performance-маркетинга для промышленных предприятий:

Почему вы не стали настаивать на переделке сайта до запуска рекламы?

В B2B-сегменте цикл согласования разработки нового сайта может занимать месяцы. Клиенту требовались лиды здесь и сейчас для загрузки отдела продаж. Мы приняли решение компенсировать недостатки посадочной страницы за счет создания максимально релевантных и информативных объявлений, которые прогревали аудиторию еще на странице выдачи Google.

Как вы боролись со скликиванием (фрод-трафиком) в конкурентной нише?

Мы использовали встроенные алгоритмы защиты Google Ads, а также регулярно проводили ручной анализ IP-адресов и площадок (в случае с КМС). Основным методом защиты стал жесткий контроль поисковых терминов и отключение показов в ночное время, когда активность конкурентов по скликиванию традиционно возрастает.

Сколько времени заняла полная перестройка рекламного аккаунта?

Аудит, сбор нового семантического ядра, кластеризация, написание текстов и настройка интеграций через Google Tag Manager заняли у нашей команды ровно две недели. После этого мы запустили кампании и перешли к фазе ежедневного мониторинга и корректировки ставок.

Какой тип кампаний показал наилучший результат: Поиск или КМС?

Безусловным лидером стала поисковая реклама. В нише продажи лифтов и эскалаторов спрос является горячим и сформированным. Контекстно-медийная сеть (КМС) использовалась нами исключительно для ремаркетинга, чтобы "догонять" пользователей, которые уже посетили сайт, но не заполнили сложную форму заявки.

Как вы оценивали качество лидов, если цикл сделки составляет до полугода?

Мы настроили передачу данных о конверсиях по этапам воронки из AmoCRM. Даже если сделка не закрывалась сразу, мы видели переход лида на этапы "Квалифицирован", "Взят в просчет" и "Отправлено КП". Это позволяло нам оптимизировать рекламные кампании на основе промежуточных макроконверсий, не дожидаясь финальной оплаты.

Данный кейс наглядно демонстрирует, что глубокое понимание принципов работы рекламных алгоритмов и скрупулезный подход к техническим настройкам способны генерировать выдающиеся результаты даже в условиях ограничений со стороны клиентского сайта. Переход от хаотичного управления ставками к дата-дривен подходу позволил нашему партнеру закрепиться в поисковой выдаче и обеспечить стабильную загрузку производственных мощностей.

Хотите такой же качественный результат? Обращайтесь в маркетинговое агентство Метриум, выстроим стабильный поток квалифицированных B2B-заявок под вашу нишу и реальные бизнес-задачи в рамках наших услуг контекстная реклама и маркетинг под ключ.

Еще больше кейсов смотрите на странице Кейсы Метриум.