Nero Network · кейс агентства
Кейс про аналитику, сайт, семантику и масштабирование Яндекс.Директа до 500 000 ₽ расхода в месяц.
Я взял проект по ремонту промышленного оборудования, где клиенту нужны были стабильные и прогнозируемые заявки из Яндекс.Директа. На старте нельзя было честно оценить эффективность рекламы: Метрика работала некорректно, звонки и письма не отслеживались, сайт плохо принимал мобильный трафик, а часть страниц мешала пользователю оставить заявку.
За 3 месяца мы привели аналитику, сайт и рекламные кампании к управляемой системе. После обучения автостратегии за 2 недели цена заявки держалась в диапазоне 2 300–2 700 ₽, средняя была около 2 400 ₽. Затем за счёт оптимизации сайта, объявлений, фраз и аудиторных срезов я снизил цену заявки на треть — до 1 500 ₽. После масштабирования совокупный расход в месяц довели до 500 000 ₽, а конверсия сайта выросла до 5%.
| Показатель | Цель или старт | Результат |
|---|---|---|
| Цель по конверсии сайта | не ниже 3% | около 5% |
| Цель по цене заявки | 2 500 ₽ | около 1 500 ₽ |
| Цена заявки после обучения стратегии | 2 300–2 700 ₽ | средняя 2 400 ₽ |
| Рост форм после правок страниц | база | +15% заполненных форм |
| Месячный расход после масштабирования | не было стабильной планки | 500 000 ₽ |
| Конверсии за последний месяц на скриншоте | не фиксировались корректно | 331 конверсия |
Клиент занимался ремонтом промышленного оборудования. В такой нише нельзя смотреть на рекламу как на поток дешёвых кликов. Заявка может быть дорогой, но прибыльной, если услуга маржинальная, география подходит под выездную бригаду, а отдел продаж понимает, что делать с обращением. И наоборот: дешёвый лид может оказаться бесполезным, если он пришёл по нерелевантному оборудованию, из неподходящего региона или без реальной потребности.
Я начал не с объявлений, а с вопроса: какую цену заявки бизнес выдерживает и как мы будем доказывать, что заявка действительно пришла из рекламы. Без ответа на этот вопрос можно красиво настроить кампании, но через месяц спорить с клиентом о том, что считать результатом.
На старте цели были неизмеримы. Метрика работала некорректно, звонки и письма не попадали в нормальную отчётность, формы не давали полной картины. Для промышленной ниши это особенно опасно: часть клиентов не любит формы и предпочитает звонить или писать на почту, потому что вопрос технический, с деталями, фото, маркой оборудования и срочностью.
Я разделил обращения на отдельные цели: формы, звонки и письма. Это помогло увидеть реальную структуру спроса. На скриншоте Метрики позже были зафиксированы 104 достижения цели по звонку и 99 целевых визитов, 195 достижений цели по письму и 177 целевых визитов, 65 достижений цели по заявке на обратный звонок и 62 целевых визита.
Если бы мы считали только формы, половина смысла могла потеряться. В ремонте промышленного оборудования письмо часто не хуже заявки: инженер или снабженец может отправить описание поломки, список узлов и фотографии. Поэтому я считал почту полноценной целью.
Сайт не был готов к платному трафику. Были проблемы с мобильной загрузкой, вёрсткой, формами и ошибками страниц. В промышленной нише пользователь может искать подрядчика с телефона прямо на производстве или в дороге. Если мобильная версия медленная, заявка теряется до того, как человек успел прочитать условия.
Я дал техническое задание на сайт:
После добавления призывов к действию и форм в конец страниц количество заполненных форм выросло на 15%. Это не магия дизайна, а устранение простой ошибки: человек дочитал страницу, понял услугу, но раньше ему было неудобно оставить заявку.
Перед рекламой я посчитал юнит-экономику: допустимую цену заявки, ожидаемую конверсию сайта и допустимую цену клика. Клиент поставил цель по цене заявки 2 500 ₽, а целевая конверсия сайта должна была быть не ниже 3%. Эти ориентиры помогли принимать решения без эмоций.
Если сайт конвертирует 3% посетителей в заявки, то из 100 кликов получится 3 заявки. При целевой цене заявки 2 500 ₽ рекламный расход на эти 3 заявки не должен превышать 7 500 ₽. Значит, допустимая цена клика зависит от реальной конверсии сайта. Когда конверсия растёт до 5%, рекламная система может выдержать больше трафика и всё равно держать цену заявки ниже цели.
Я использовал эту математику как ограничитель. Не все запросы по ремонту промышленного оборудования одинаково полезны. Одни связаны с учебными материалами, другие — с эксплуатацией, третьи — с реальной потребностью в подрядчике. Если не считать экономику, легко купить широкий спрос и получить много кликов без заявок.
Мы разделили кампании по географии. Для низкомаржинальных услуг работали Москва и область. Для услуг с высоким чеком и выездной мобильной бригадой брали Центральный федеральный округ и окрестности без Москвы и области. Это позволило не смешивать разные экономики в одной кампании.
В ремонте оборудования расстояние влияет на прибыль. Выезд бригады, срочность, тип оборудования и чек заказа меняют допустимую цену заявки. Если всё смешать, стратегия будет оптимизироваться по средней температуре: часть денег уйдёт в регионы или услуги, где заявка формально есть, но бизнесу она невыгодна.
После экономики я навёл порядок в измерениях. Подключили инструменты для событий, Mango Office, цели в Метрике для форм, звонков и писем. Важно было не просто поставить счётчики, а проверить, что каждая цель действительно фиксирует нужное действие.
Я настроил цели так, чтобы видеть разные типы обращения отдельно. Это помогло сравнивать не только кампании, но и поведение пользователя. Например, если по одной группе запросов чаще звонят, а по другой пишут письма, это не ошибка. Возможно, разные услуги требуют разного способа контакта.
Цели были сгруппированы по смыслу:
| Цель | Что показывает | Почему важно |
|---|---|---|
| Звонок | срочный контакт или быстрый вопрос | в ремонте поломка часто требует скорости |
| Письмо | техническое описание задачи | удобно для сложного оборудования |
| Форма | стандартная заявка | даёт структурированные данные |
| Обратный звонок | отложенный контакт | нужен тем, кто не может звонить сейчас |
Такой учёт позволил не спорить о качестве рекламы на уровне «звонков стало больше на глаз». Мы видели конкретные достижения целей и могли оптимизировать кампании под реальную воронку.
Сайтовые правки были практичными. Я не переделывал весь проект ради красоты. Нам нужно было убрать то, что мешает заявке: плохую мобильную загрузку, неочевидные контакты, отсутствие формы в логичном месте, ошибки страниц и неудобную вёрстку.
После добавления форм в конец страниц и усиления призывов к действию количество заполненных форм выросло на 15%. Для рекламы это сильный эффект: тот же трафик начинает давать больше заявок, а цена цели снижается без обязательного увеличения бюджета.
Семантику собирали не только по внешним запросам, но и с участием сотрудников клиента. Это важный момент. В промышленной нише специалисты внутри бизнеса знают названия оборудования, типовые поломки, жаргон клиентов и формулировки, которые не всегда очевидны маркетологу.
В ядре были кластеры: ремонт промышленного оборудования, ремонт и обслуживание промышленного оборудования, монтаж и ремонт, техническое обслуживание, ремонт технологического оборудования, ремонт промышленного холодильного оборудования. Я разделял запросы по смыслу, чтобы объявление соответствовало ожиданию пользователя.
Если человек ищет «техническое обслуживание и ремонт промышленного оборудования», ему нужен подрядчик на регулярные работы или комплексную задачу. Если ищет конкретный тип оборудования, ему нужно доказательство компетенции именно в этом направлении. Объявления и посадочные страницы должны отвечать не общим «ремонтируем всё», а конкретной потребности.
География была частью структуры, а не настройкой в конце. Москва и область подходили для одних услуг, Центральный федеральный округ и соседние территории — для других. Разделение помогало управлять ставками, бюджетом и ожиданиями по качеству заявки.
Я не хотел, чтобы система обучалась на смешанных сигналах. Если в одной кампании есть дешёвые маломаржинальные заявки рядом и дорогие выездные задачи далеко, стратегия может приводить то, что легче получить, а не то, что выгоднее бизнесу.
После запуска я дал автостратегии обучиться. Подключили овердрафт, чтобы кампании не останавливались из-за кассовых разрывов бюджета. Для стратегии остановки особенно вредны: она теряет темп, обучение сбивается, а статистика становится рваной.
Через 2 недели после обучения цена заявки была 2 300–2 700 ₽, средняя около 2 400 ₽. Это уже попадало в целевой ориентир 2 500 ₽, но я не остановился. Если цель достигнута, следующий шаг — проверить, где ещё есть потери: объявления, фразы, устройства, пол, возраст, страницы, время показов.
Овердрафт здесь был не способом тратить больше без контроля, а страховкой от остановок. Когда рекламная система набирает конверсии, ей нужна непрерывность. Особенно в нише, где заявок не тысячи в день.
Дальше я анализировал срезы: какие объявления дают заявки, какие фразы съедают бюджет, как ведут себя мужчины и женщины, какие возрастные группы конвертируются, какие устройства дают дорогие обращения, где страница проседает.
Оптимизация шла по нескольким направлениям:
В результате цену заявки снизили до 1 500 ₽, а затем смогли довести месячный расход до 500 000 ₽ без развала экономики.
Блок показывает не только снижение стоимости заявки, но и проверку масштабом: система выдержала почти полмиллиона рублей расхода за месяц.
1 504,47 ₽ · результат оптимизацииЦена цели приблизилась к 1 500 ₽ после правок сайта, целей, объявлений, фраз, географии и аудиторных срезов.
Дальше можно развернуть, почему аналитика звонков, писем и форм была такой же важной, как семантика.
Финальные цифры показывают не просто снижение цены заявки, а управляемое масштабирование. На скриншоте за последний месяц: расход 499 240,26 ₽, 6 107 кликов, кликабельность 7,81%, 331 конверсия, конверсия 5,42%, цена цели 1 508,28 ₽. На другом скриншоте видно снижение цены цели с 2 203,26 ₽ в начале работ до 1 504,47 ₽ в результате.
Главный результат — не только 1 500 ₽ за заявку. Важно, что при этой цене проект выдержал масштабирование до 500 000 ₽ расхода в месяц. Часто кампанию можно довести до дешёвых заявок на маленьком бюджете, но при росте расхода стоимость резко ползёт вверх. Здесь система осталась управляемой, потому что были подготовлены сайт, аналитика, география, семантика и цели.
| Финальный срез | Значение |
|---|---|
| Расход за месяц | 499 240,26 ₽ |
| Клики | 6 107 |
| Кликабельность | 7,81% |
| Конверсии | 331 |
| Конверсия | 5,42% |
| Цена цели | 1 508,28 ₽ |
По Метрике видно, что заявки приходили не одним способом. Были звонки, письма и заявки на обратный звонок. Это подтвердило правильность исходного решения: не ограничиваться формой как единственной целью.
Для промышленной услуги письма особенно важны. Клиент может приложить данные по оборудованию, описать неисправность, запросить сроки и стоимость. Если такую цель не отслеживать, реклама будет недооценена.
В ремонте промышленного оборудования пользовательский путь сложнее, чем в бытовой услуге. Решение может принимать инженер, снабженец, руководитель участка или собственник. У каждого свой язык и своя срочность. Поэтому реклама должна быть связана с экономикой, сайтом, аналитикой и обработкой заявок.
Если запустить Директ без этой связки, проблемы появятся быстро:
В этом кейсе я сначала выстроил измерения и посадочную часть, а уже потом масштабировал бюджет.
Потому что реклама не живёт отдельно от посадочной страницы. Когда формы добавили в логичные места, контакты закрепили в шапке, цели стали фиксировать звонки, письма и заявки, тот же трафик начал давать больше измеримых действий. Это снизило цену цели.
Нужно отсекать информационные, учебные и слишком широкие запросы без коммерческого намерения, а также запросы по географии или типам оборудования, которые бизнес не обслуживает прибыльно. Точный список зависит от услуг клиента.
Масштабировать можно после того, как кампания держит целевую цену заявки, цели корректно считаются, сайт конвертирует, а бизнес понимает качество обращений. В этом проекте расход довели до 500 000 ₽ в месяц после снижения цены заявки и проверки воронки.
В промышленном ремонте письмо может быть полноценной заявкой. Клиент часто описывает оборудование, поломку, сроки и прикладывает материалы. Если считать только формы и звонки, часть результата рекламы будет потеряна.
Разные регионы и услуги имеют разную экономику. Москва и область подходили для низкомаржинальных услуг, а более широкая география — для дорогих задач с мобильной бригадой. Разделение помогло не смешивать прибыльные и слабые обращения.
В этом кейсе важна связка. Семантика приводит нужный спрос, сайт переводит его в обращение, аналитика показывает реальную цену заявки. Если один элемент слабый, вся система начинает искажать результат.
Я снизил заявку в ремонте промышленного оборудования до 1 500 ₽ за счёт последовательной работы: экономика, цели, сайт, звонки, письма, формы, география, семантика, автостратегии и регулярная оптимизация. Проект вырос до 500 000 ₽ месячного расхода и сохранил цену цели около 1 500 ₽.
Главный вывод: в сложной промышленной нише нельзя начинать с объявления и надеяться, что алгоритм сам разберётся. Алгоритму нужны правильные цели, бизнесу нужна понятная экономика, а пользователю — сайт, где легко оставить заявку. Когда эти элементы собраны, Яндекс.Директ становится не расходом на клики, а управляемым каналом заявок.
