Nero Network · кейс агентства
Кейс о связке посадочной страницы, точной семантики и оптимизации рекламных кампаний после накопления статистики.
Я взял проект сервиса автоматизации маркетплейсов, где проблема была не в одном плохом объявлении. Реклама и лендинг обещали пользователю разное, автостратегиям не хватало нормального обучения, семантика притягивала часть слабых переходов, а аналитика была раздроблена по поддоменам. В такой ситуации бюджет может уходить быстро, но заявка остаётся дорогой и нестабильной.
По экономике проекта максимальная цена заявки была 2 000 ₽. После пересборки связки «посадочная страница — аналитика — Яндекс.Директ» я вышел на среднюю цену заявки по основным кампаниям 550 ₽. Финальный скриншот по всем кампаниям показал 721 конверсию, конверсию 12,59% и цену цели 544,15 ₽. Конверсия посадочной страницы составила 12%.
Первый слой проблемы был в несоответствии. Пользователь видел одно обещание в рекламе, переходил на посадочную страницу и не получал достаточно понятного продолжения. Для сервиса автоматизации маркетплейсов это особенно чувствительно: аудитория сравнивает решения, смотрит пробный период, доверие, отзывы, выгоду для работы с карточками и аналитикой.
Если объявление приводит человека к ожиданию быстрых действий, а лендинг говорит общими словами, пользователь уходит. Если реклама ведёт на несколько поддоменов с разными счётчиками Метрики, путь клиента становится мутным. Если ценности целей выставлены произвольно и слишком низко, система может начать искать дешёвые действия, которые не похожи на качественные заявки.
Аудит показал, что семантика содержит запросы без коммерческого интереса. В нише маркетплейсов таких запросов много: пользователи могут искать бесплатные инструменты, обзоры, создание карточек, аналитику, автоматизацию бизнеса или просто информацию. Не каждый запрос одинаково близок к заявке.
Я не стал считать весь трафик полезным только потому, что он связан с маркетплейсами. Сервису нужны предприниматели и селлеры, которые готовы смотреть демонстрацию, пробовать продукт и обсуждать автоматизацию работы. Поэтому слабые переходы пришлось отсекать через семантику, объявления, минус-фразы и последующую аналитику.
Недельный бюджет не позволял автостратегиям набрать 10-12 конверсий для обучения. Это важная техническая проблема: стратегия может быть формально включена, но если она не получает достаточного количества полезных сигналов, она не учится находить похожих пользователей.
Вторая проблема была в целях. Когда ценности целей выставлены произвольно и слишком низко, система видит неправильный ориентир. Она может приводить дешёвые действия, но не те, которые ведут к клиенту. Поэтому до масштабирования я сначала выравнивал аналитику и смысл целей.
Посадочная страница должна была объяснить ценность сервиса для селлера. Я добавил бесплатные действия: запись на демонстрацию и возможность попробовать сервис бесплатно на неделю. Это сняло часть барьера, потому что пользователь мог не покупать сразу, а проверить продукт через понятный следующий шаг.
Отдельно я усилил блок отзывов и разработал поп-апы для пользователей, которые проводили на сайте больше 120 секунд. Такая аудитория уже заинтересована: человек не закрыл страницу сразу, читает и сравнивает. Значит, ему можно дать мягкий стимул к действию без агрессивного давления.
Я перестроил офферы вокруг действий, которые ближе к решению пользователя. Демонстрация помогает увидеть интерфейс и сценарии автоматизации. Бесплатная неделя снижает риск: селлер может попробовать сервис на своей задаче, а не верить только описанию.
Для сервиса автоматизации это сильнее, чем абстрактная фраза о пользе. Пользователь хочет понять, как инструмент впишется в его работу: карточки, аналитика, процессы, контроль, время команды. Поэтому лендинг должен вести к проверке продукта, а не только рассказывать о преимуществах.
Блок с отзывами добавил 15% к конверсии по кликам на кнопку «попробовать». Я считаю это не случайной прибавкой, а подтверждением простой логики: в сервисной нише пользователю важно видеть, что продукт уже кому-то помог. Отзывы превращают обещание в более проверяемый сигнал.
Поп-ап работал на тех, кто провёл на сайте больше 120 секунд. Я не использовал его как попытку перехватить каждого посетителя на входе. Он появлялся в момент, когда человек уже проявил интерес. Параллельно я поставил единый счётчик Метрики на поддомены, чтобы путь пользователя больше не распадался на отдельные куски.
Я собрал семантику вокруг коммерческих намерений: сервисы для маркетплейсов, автоматизация маркетплейсов, сервис аналитики, сервисы для карточек, комплексная автоматизация, онлайн-сервис для маркетплейсов. Важно было не просто набрать фразы, а разделить их по смыслу.
Часть пользователей ищет аналитику, часть — карточки, часть — автоматизацию процессов, часть — сравнивает лучшие сервисы, часть хочет бесплатные решения. Для рекламы это разные ожидания. Если все вести на один общий тезис, кампания начнёт терять точность.
Я разделил кластеры по задачам селлера. Автоматизация — про процессы и экономию усилий. Аналитика — про решения на основе данных. Карточки — про товарный контент. Сервисы для маркетплейсов — широкий коммерческий слой, где пользователь ещё сравнивает варианты.
Такое разделение помогло выстроить объявления и посадочные акценты. Пользователь, который ищет аналитику, должен увидеть аналитику. Пользователь, который ищет автоматизацию, должен увидеть сценарии автоматизации. Это звучит очевидно, но именно на этом часто сливается бюджет: объявление обещает одно, страница говорит обо всём сразу.
В поиске я вычистил более 100 нерелевантных запросов. Это была не косметика, а важная часть экономики. Если сервис покупает переходы по запросам без коммерческого интереса, средняя цена заявки растёт, а автостратегии получают плохие сигналы.
Я смотрел, какие фразы ведут к действиям, а какие только создают видимость трафика. Нерелевантные запросы уходили в минус-фразы, объявления уточнялись, а кампании получали более чистую аудиторию. После этого стало легче оценивать реальную работу лендинга.
После аудита я запустил брендовую рекламу, поиск, РСЯ и ретаргетинг. Это не были одинаковые кампании с разными названиями. Брендовая реклама закрывала тех, кто уже знает сервис. Поиск ловил сформированный спрос. РСЯ расширяла охват. Ретаргетинг возвращал тех, кто уже познакомился с продуктом.
Сразу после запуска цена заявки была около 1 000 ₽ с НДС. Это уже укладывалось в максимальную цену 2 000 ₽ по экономике, но я видел потенциал снижения. С четвёртой недели накопилось достаточно статистики для глубоких срезов, и я начал точнее чистить кампании по сегментам.
Каждый источник выполнял свою функцию. Брендовая кампания защищала спрос на сервис. Поиск работал с людьми, которые уже формулируют задачу. РСЯ давала охват по интересам и смежным сценариям. Ретаргетинг возвращал пользователей, которым нужно больше времени на выбор.
Я не оценивал их одной средней цифрой без контекста. Для сервиса автоматизации маркетплейсов путь к заявке может включать сравнение, повторный визит и изучение отзывов. Поэтому важно было видеть, какие кампании создают первый контакт, а какие закрывают действие.
По данным аналитики я чистил площадки, фразы, объявления, корректировки по полу, возрасту, устройствам и регионам. Это была регулярная работа после накопления статистики, а не разовая настройка при запуске.
Адаптация мобильной версии увеличила конверсию с Android-устройств на 10%. Эта цифра показывает, что проблема была не только в рекламном кабинете. Если пользователь приходит с мобильного устройства и сталкивается с неудобной страницей, реклама может быть настроена правильно, но заявка всё равно не случится.
После запуска я не стал считать лендинг завершённым. Посадочная страница должна меняться по данным: где кликают, где уходят, какие блоки усиливают действие, какие устройства проседают. В этом проекте две правки особенно заметно повлияли на результат: отзывы и мобильная адаптация.
Средняя цена конверсии снизилась на 30%. Такой эффект не появляется от одной кнопки. Он складывается из чистой семантики, корректных целей, улучшенной страницы, отсечения слабых запросов и регулярной оптимизации кампаний.
Отзывы сработали потому, что сервис автоматизации — это выбор доверия. Пользователь передаёт часть процессов инструменту, поэтому ему важно видеть, что другие предприниматели уже попробовали продукт. Блок отзывов усилил кнопку «попробовать», потому что сделал следующий шаг менее рискованным.
Я не стал прятать отзывы в дальний конец страницы. Их задача — поддерживать решение в момент, когда человек сравнивает сервисы. Если отзыв появляется рядом с действием, он работает как аргумент, а не как декоративный блок.
Мобильная версия влияет на заявку напрямую. В сервисах для маркетплейсов пользователь может изучать предложение с телефона между операционными задачами: проверить рекламу, посмотреть карточки, ответить поставщику, вернуться к выбору сервиса. Если лендинг неудобен, он откладывает решение.
После адаптации мобильной версии конверсия с Android-устройств выросла на 10%. Я не добавлял новых обещаний, а убрал трение. Иногда самый сильный рост даёт не новый оффер, а возможность нормально прочитать страницу и нажать нужную кнопку.
Визуал собирает цепочку, где реклама и посадочная страница наконец обещают одно и то же: демонстрацию, пробный период и понятный следующий шаг.
Около 550 ₽ за заявкуЦена стала ниже максимальной планки 2 000 ₽ после чистки запросов, единой Метрики и доработки посадочной страницы.
Дальше можно объяснить, почему цель, объявление и лендинг должны передавать алгоритму один и тот же смысл.
Финальная статистика по всем кампаниям: 721 конверсия, конверсия 12,59%, цена цели 544,15 ₽. По основным кампаниям средняя цена заявки составила 550 ₽. Конверсия посадочной страницы — 12%. Ранее, на скриншоте цели от 05.07.24, было 554 конверсии, конверсия 2,21% и цена цели 819,13 ₽.
Эти цифры важны в динамике. Сначала проект вышел примерно на 1 000 ₽ за заявку с НДС, затем после накопления данных и оптимизации цена снизилась. Для клиента это означало, что реклама не просто «запустилась», а стала управляемым каналом.
721 конверсия — это объём, на котором можно делать выводы. Цена цели 544,15 ₽ и средняя цена заявки 550 ₽ по основным кампаниям оказались значительно ниже максимальной планки 2 000 ₽. При такой разнице появляется пространство для масштабирования, тестов и более строгого отбора качества.
Я считаю этот результат следствием выравнивания всей системы. Если бы я только вычистил запросы, но оставил слабый лендинг, цена заявки упёрлась бы в конверсию страницы. Если бы я только улучшил страницу, но оставил раздробленную аналитику, было бы сложно понять, какие кампании действительно работают.
Конверсия посадочной страницы 12% показывает, что лендинг стал отвечать ожиданию пользователя. Бесплатная демонстрация, пробный период на неделю, отзывы, поп-ап для вовлечённых пользователей и единая аналитика помогли собрать путь в одну логику.
Для сервиса автоматизации маркетплейсов это особенно важно: рынок конкурентный, пользователь сравнивает решения, а запросы часто пересекаются с информационными. Посадочная страница должна быстро объяснить, почему этот сервис стоит попробовать сейчас.
Потому что пользователь оценивает связку целиком. Объявление создаёт ожидание, а лендинг должен его подтвердить. Если в рекламе речь об автоматизации, а на странице нет демонстрации, пробного периода, отзывов и конкретных сценариев для селлеров, контакт становится менее вероятным.
Пробный период нужен, когда продукт сложно оценить без опыта использования. В этом кейсе возможность попробовать сервис бесплатно на неделю стала понятным следующим шагом. Она снижала риск для пользователя и помогала перевести интерес в действие.
Исключать нужно запросы без коммерческого интереса и фразы, которые приводят пользователей не за сервисом, а за общей информацией. В этом проекте я вычистил более 100 нерелевантных запросов. Это помогло снизить шум и дать кампаниям более качественные сигналы.
Я получил результат не за счёт одной настройки, а за счёт согласования всей цепочки: офферы, демонстрация, пробная неделя, отзывы, поп-ап, единая Метрика, чистка запросов, корректировки и работа с мобильной версией. В итоге проект пришёл к 721 конверсии, цене цели 544,15 ₽ и средней цене заявки около 550 ₽.
Для сервисов автоматизации маркетплейсов этот кейс показывает простую вещь: нельзя лечить рекламу отдельно от посадочной страницы. Когда обещание, аналитика и пользовательский путь собраны в одну систему, Яндекс.Директ начинает покупать не просто клики, а действия с понятной экономикой.
