Топ ошибок в продвижении услуг в интернете: 1 часть

Почему реклама плохо продает ваши услуги? Если вы задаетесь этим вопросом, то эта статья для вас. На примере 4-х кейсов рассмотрим популярные ошибки в продвижении услуг с помощью контекстной рекламы. Разберем проблемы с позиционированием и неэффективными текстами на лендингах, отсутствием аналитики и данных для обучения умных кампаний Яндекса, неверных корректировок для аудиторий и гиперсегментации структуры аккаунта.

Клиент:

Юридическая компания, основанная 12 лет назад двумя женщинами — опытными и успешными адвокатами. Начав с небольшой фирмы, сейчас они имеют в штате 11 специалистов. Компания предоставляет различные юридические услуги как для частных лиц, так и для бизнеса.

Изначально компания развивалась благодаря сарафанному радио, но в январе 2023 года они решили запустить контекстную рекламу и привлечь больше клиентов. По словам учредителей, для успешного развития компании достаточно было получать от 20 новых заявок в месяц. Однако предыдущий подрядчик выполнял этот план лишь на 25%.

Ошибка:

Мы провели аудит и нашли несколько проблемных мест в продвижении. Уровень отказов достигал 58%, в то время как нормой считается 20−25%, а идеалом — 10%. Мы начали разбираться, почему 6 из 10 посетителей считали предложение компании неинтересным и покидали сайт.

Этому было несколько причин:

1.Недостатки в позиционировании. На главной странице было указано название компании и текст, не несущий полезной информации. Посетители не понимали, как компания может быть им полезна и почему стоит выбрать именно её. Контент на сайте не отвечал на потребности клиентов и не объяснял, как компания может помочь.

2.Слабо проработанные Call-To-Action. Сайт предлагал лишь ограниченные возможности для связи: форму заявки и телефон. Пользователи нуждались в более разнообразных способах связи, чтобы выбрать наиболее удобный для них.

3.Сложный юридический язык. Попытка сегментировать аудиторию (B2B и B2C) и описать услуги на втором экране была выполнена на сложном канцелярском языке, трудном для понимания. Компания не учитывала, что её клиенты могут не понимать сложную терминологию.

В итоге количество заявок было низким, это затрудняло оптимизацию кампаний. Недостаток данных для обучения алгоритмов Яндекс Директа приводил к тому, что кампании не могли привлекать новых клиентов.

Последствия для бизнеса:

Приходило не больше 5-ти заявок в месяц, а стоимость привлечения одного лида (CPL) составляла 20 000 рублей.

Как исправили:

Мы предложили создать отдельные посадочные страницы для аудиторий B2B и B2C. Важно было разделить услуги для этих двух групп, учитывая их различные потребности и уровень осведомлённости о способах решения своих вопросов. Для каждой группы мы также сегментировали услуги по видам. Например, для B2C создали отдельные посадочные страницы по трём темам: семейное, трудовое и уголовное право. На них мы направляли трафик с помощью рекламных объявлений, соответствующих их содержанию.

Разберем изменения на примере посадочной страницы для B2C по семейному праву.

1. Изменили позиционирование. На первом экране мы рассказали, как компания может помочь людям, планирующим развод. Особое внимание уделили опыту специалистов.

Мы подготовили контент, исходя из потребностей клиента, который думает о разделе имущества или установлении порядка общения с ребёнком.

2. Переработали и расширили формы Call-To-Action. Мы добавили: обратный звонок, мессенджеры, онлайн-чат. Эти варианты взаимодействия были полезны не только пользователям, но и для рекламы, так как позволяли отслеживать, какие виды обращений лучше работают и использовать их для оптимизации рекламных кампаний.

3. Переписали тексты, сделали их простыми и понятными. Теперь пользователи понимали, как мы можем решить их проблемы и каким образом это будет происходить.

Благодаря этим изменениям сайт стал более понятным и интересным для пользователей, уровень отказов снизился, а количество обращений начало расти. У нас появилось больше данных для обучения алгоритмов. Для оптимизации РК мы использовали не только макроконверсии (заявки, звонки, обращения в мессенджеры или онлайн-чат), но и микроконверсии (время на сайте, количество просмотренных страниц, клики на контакты). Кампании начали привлекать нужную аудиторию, и количество заявок возросло.

Результат:

Заказчик начал получать по 20−25 заявок с контекстной рекламы в месяц. Стоимость привлечения лида (CPL) снизилась с 20 000 рублей до 4 000 рублей. Уровень отказов сайта также уменьшился с 58% до 15%.

Клиент:

Молодой застройщик ЖК комфорт-класса на берегу реки в крупном городе. Основатель — опытный инвестор, решил вложиться в недвижимость три года назад. Все квартиры первого дома комплекса были проданы, но на старте продаж следующего дома заявки начали поступать медленно. Ранее использовались наружная реклама, агрегаторы («Авито», «Циан»), социальные сети. Для увеличения заявок решили добавить контекстную рекламу, но результатов не было. Собственник обратился к нам с вопросом: «В отчёте 50 кликов по телефону, а в CRM нет ни одной продажи!».

Критические ошибки:

1.Отсутствие коллтрекинга и интеграции с CRM. Клиент не отслеживал звонки и сообщения из мессенджеров, что приводило к отсутствию данных о результатах контекстной рекламы и неправильным выводам о целевой аудитории для настроек кампаний.

2.Оптимизация рекламы по кликам на номер телефона. Эта стратегия работала только для мобильных пользователей, а десктопные пользователи не взаимодействовали с телефоном. В итоге терялись потенциальные клиенты, так как показы на десктопах были отключены.

3.Неверная оценка сообщений в мессенджерах. Клики на кнопку не равны заявкам. Важно учитывать реальные обращения в мессенджерах, так как количество таких заявок растет и важно их правильно отслеживать.

Последствия для бизнеса:

Продажи с контекстной рекламы были низкими. После настройки аналитики и интеграции с CRM стало ясно, что доля обращений из Яндекс Директ составляла всего 12%, что означало продажу 2−3 квартир в месяц. Стоимость квалифицированного лида достигала 30 000 рублей.

Как исправили:

Подключили коллтрекинг и интегрировали его с CRM, стали отслеживать звонки с рекламы. Настроили корректное отслеживание заявок из WhatsApp и Telegram, учитывая только отправленные сообщения. Интеграция мессенджеров с CRM позволила учитывать все обращения (звонки, мессенджеры, заявки). Совместно с отделом продаж разработали систему квалификации лидов, чтобы понимать, какие лиды приводят к продажам. Оказалось, что наиболее эффективными были телефонные звонки и общение в мессенджерах.

Оптимизировали РК, сфокусировав алгоритмы Яндекса на наиболее эффективных лидах из кампаний в Директе. Затем расширили цели, включив квалифицированные обращения из CRM всех лидов. Уже через месяц клиент начал видеть рост продаж с контекстной рекламы.

Результат:

Доля продаж с контекстной рекламы выросла с 12% до 20%. Компания стала продавать около 30 квартир в месяц, из них 20% благодаря контекстной рекламе. Стоимость квалифицированного лида снизилась с 30 000 рублей до 18 000 рублей.

Клиент:

Компания по доставке воды в крупном уральском регионе. Основа клиентской базы — В2 В клиенты: арендаторы бизнес-центров, крупные компании, промышленные и государственные учреждения. В 2023 году собственник компании, переехав за границу, нанял нового менеджера для управления бизнесом. Новый управленец решил расширить целевую аудиторию, привлечь больше B2C клиентов и запустил контекстную рекламу. Изначально продажи росли, но через два месяца начался спад. Подрядчик не смог объяснить причину и предложил увеличить бюджет. Руководитель компании засомневался в целесообразности такого шага и обратился к нам.

Ошибка:

Мы проанализировали настройки кампаний и выявили причину низкой эффективности рекламы. Ошибка была простой, но распространённой: подрядчик установил единые корректировки для всех рекламных кампаний, без учёта особенностей каждой из них. Это привело к тому, что результаты анализировались в среднем по всему аккаунту, что не позволило выявить конкретные проблемы.

Например: для смартфонов РСЯ была менее эффективной, но реклама на поиске с мобильных устройств давала 70% лидов. Подрядчик оценивал эффективность по всему аккаунту и сделал понижающие ставки на мобильные устройства везде, что привело к потере 30% обращений.

Другой пример: летом, когда люди проводили много времени на дачах, они часто кликали на рекламу в РСЯ из-за скуки, не совершая покупок. Но на поиске эта аудитория, наоборот, показывала высокую конверсию с большими заказами. Подрядчик же сделал понижающие ставки для этой категории во всех кампаниях, что привело к упущенным продажам с поиска.

Последствия для бизнеса:

Падение количества заявок и рост их стоимости. За месяц было получено всего 220 заявок, а стоимость лида (CPL) составила 1582 рубля.

Как исправили:

Мы проанализировали статистику по каждой кампании и настроили корректировки по устройствам и географическому положению:

1. По устройствам. В РСЯ бюджет расходовался на мобильный трафик с низкой конверсией, поэтому были установлены понижающие ставки. На поиске, напротив, были повышены ставки на мобильные устройства для увеличения конверсии.
2. По географии. В поисковых кампаниях были повышены ставки на дачников, делающих крупные заказы воды, а в РСЯ снижены ставки на тех, кто не приносил результатов.

Мы также заметили, что аудитория старше 55 лет активно переходила по рекламе в РСЯ, но не совершала покупок. Поэтому мы отключили эту аудиторию для сетей, но оставили её на поиске, где она активно заказывала воду.

Поведение аудитории может сильно различаться в зависимости от типа рекламы и устройства, поэтому важно настраивать каждую кампанию индивидуально.

Результат:

Используя индивидуальный подход к каждой РК, мы за первый месяц увеличили количество обращений на 20%, при этом снизив стоимость лида до 1264 рублей.

Клиент:

Молодая клининговая компания в Приволжском округе. Пять лет назад стартовали в крупном городе, а теперь работают в 7 областях и в Пермском крае. Компания стремилась повысить продажи во всех городах, создали собственный отдел цифрового маркетинга, но результаты оставались низкими. Поэтому обратились к нам за анализом контекстной рекламы.

Ошибка:

Мы проанализировали рекламные настройки и обнаружили, что у клиента было запущено множество кампаний как в поиске, так и в РСЯ. Для каждого города, где работала компания, создавались отдельные кампании по мобильным устройствам, десктопам и так далее. Более того, для каждого города был разработан отдельный лендинг.

На вопрос о причинах такого подхода клиентка объяснила, что в разных городах у компании были разные цены на услуги, поэтому она хотела адаптировать лендинги, кампании, тексты объявлений и ключевые слова для каждой локации.

Однако такой подход оказался неэффективным. Например, для одного нового города, в который компания недавно вошла, было запущено пять кампаний:

• Поиск десктопы,
• Поиск мобильные,
• РСЯ десктопы,
• РСЯ мобильные,
• Мастер кампаний.

Бюджет на месяц для этой локации был 50 000 рублей.

Кампании на поиске работали на ручном управлении ставками с дневным бюджетом 500 рублей на каждую, что привело к тому, что кампании часто останавливались ещё в середине дня. РСЯ и Мастер кампаний были настроены на оптимизацию конверсий с оплатой за клики, но при этом была задана целевая стоимость обращения в 100 рублей, тогда как фактическая составляла около 15 000 рублей.

Подобная ситуация наблюдалась и в других городах. Конверсий было мало, и кампании не могли обучаться и работать эффективно.

Последствия для бизнеса:

Низкое количество обращений с контекстной рекламы: например, в новом городе было всего три заявки в месяц при бюджете 50 000 рублей.

Как исправили:

Мы предложили клиентке объединить весь трафик на общий сайт, но создать на нём отдельные страницы для каждого ценового региона. Это позволило показать, что компания крупная, надёжная, с множеством филиалов и положительными отзывами. Доверие — ключевое преимущество в клининговой сфере, так как клиенты впускают в свои дома посторонних людей.

Ранее у клиента было 40 кампаний (по 5 на 8 регионов), мы же запустили 10:

• 1 Единую перформанс кампанию (ЕПК) в поиске,
• 1 ЕПК в сетях;
• 8 Мастер кампаний.

ЕПК были настроены на оптимизацию конверсий с оплатой за клики. Всю необходимую сегментацию мы сделали на уровне групп, кроме деления на устройства. Например, в каждой поисковой кампании было пять групп: брендовые запросы, геозапросы, коммерческие запросы, срочная уборка и клининг после ремонта.

Мы также настроили среднюю целевую цену конверсии на уровне групп с уникальными корректировками в зависимости от региона и эффективности ключевых слов. Установили целевую стоимость конверсии в 2500 рублей, с понижающими корректировками в домашнем регионе и повышающими — в новом городе для запросов с высоким средним чеком, таких как уборка после ремонта.

Мастер кампаний перевели на оплату за конверсии и увеличили недельный бюджет до адекватного уровня. Эти кампании стали приносить 2−3 дешёвых конверсии в неделю. В ближайшее время планируем увеличить бюджет и активнее использовать этот тип кампаний Яндекс Директа.

Весь трафик направляли на отдельные посадочные страницы городов на едином сайте. Пользователи видели, что находятся на странице крупной компании, и 50−60% из них переходили на другие разделы сайта, читали отзывы и информацию о компании, а затем совершали заказ.

Объединение кампаний позволило увеличить количество конверсий в каждой из них, трафик вырос, количество заказов увеличилось. Кампании Яндекс Директа быстро обучились и начали привлекать ещё больше обращений.

Результат:

Через месяц количество обращений с контекстной рекламы увеличилось в 6 раз — до 19 заявок, при том что бюджет на рекламу в новом городе остался прежним (50 000 рублей).