Меня оценивали не по цене регистрации, а по тому, сколько приносит каждый рубль рекламы. Ниже — какие кампании дали такую окупаемость, что провалилось и как мы 3 раза подступались к сквозной аналитике.
Клиента я не называю: этот кейс по Яндекс Директу публикуется обезличенно. Скажу только, что это известный эксперт в теме навыков для работы и бизнеса.
О продукте
Продвигать нужно было бесплатный 3-дневный интенсив.
Интенсив зашит в автоворонку и повторяется постоянно: каждый день стартует как новый. Это очень распространённая схема в инфобизнесе.
Моя задача — стабильно приводить людей, которые не просто зарегистрируются на сайте, а дойдут до интенсива. И потом оставят заявку на платную программу.
Как было до меня
С декабря 2022 года я работал специалистом в команде продюсера, который полностью вёл проект клиента, в том числе воронку с этим интенсивом.
До меня кампании в Яндекс Директе настраивали другие подрядчики из той же команды. Даже когда я уже запустил свои кампании, параллельно со мной Директ вели ещё 2 подрядчика, один из них — агентство.
С декабря 2023 года Директ на проекте вёл только я: всё это время лучшие результаты по ROMI были в моём кабинете.
Задача: окупаемость, а не дешёвые регистрации
Главная задача — приводить рентабельный трафик. В расчёт бралась вся воронка: от показа объявления до прибыли от человека, который это объявление увидел.
Поэтому мало было просто приводить как можно больше регистраций. Я постоянно разбирал кампании по ROMI, то есть по окупаемости, и выключал те, что давали нулевой или отрицательный результат.
Выключал и те, что были в плюсе, но хуже остальных. Так бюджет перетекал в кампании и группы объявлений с окупаемостью от 200%.
Какой KPI был на самом деле
Формально KPI подрядчика по рекламе — число регистраций и их средняя цена. Но дешёвые регистрации не всегда означают высокую окупаемость.
На этом проекте я не раз отключал кампании, которые приводили людей дешевле других, но не окупались вообще или уходили в минус.
Поэтому настоящим KPI был ROMI. Цена регистрации заказчика не волновала, важна была только окупаемость:
- целевой ROMI — 400%;
- минимум, при котором реклама окупается, — 250%;
- ниже 200% об увеличении бюджета речи нет, скорее наоборот.
Помимо меня, на проекте работали подрядчики по таргетированной рекламе ВКонтакте, YouTube и другим площадкам. Логика простая: у кого выше ROMI, тот и получает больше бюджета. По-моему, это честно и правильно.
Кто покупал: целевая аудитория
Интенсив был про навыки, которые помогают расти на работе, в бизнесе или просто в переговорах. Тема универсальная, поэтому аудитория широкая: предприниматели, топ-менеджеры и рядовые сотрудники, которые хотят получить повышение.
За первые 6 месяцев я собрал много данных по полу, возрасту и географии. Вывод: самые большие чеки дают женщины 35–55 лет из самых крупных городов по всей России.
Это совпало с кастдевом — интервью с клиентами, которые проводили ещё до меня. Поэтому за год работы настройки по полу и возрасту менялись только точечно.
В итоге с точки зрения окупаемости мы пришли к 2 сегментам.
Сегмент 1: Россия, крупные города
Люди 30–55 лет из городов России с населением от 700 000 человек. Мужчин я не исключал: они тоже покупают, просто с чуть меньшей конверсией в покупку.
Больше полугода реклама шла строго на эту аудиторию.
Сегмент 2: Казахстан
Второй сегмент мы тестировали: такую же воронку на русском языке для Казахстана. Технически проект мог принимать оттуда платежи, а клиента знают и за пределами России.
Рекламу на Казахстан отключили: она работала хуже российской. ROMI был примерно на 50% ниже, а в отдельные месяцы — на 100%.
Посадочная страница
На старте рекламы я не вносил серьёзных правок в посадочную страницу. Её уже проверили на других источниках трафика: Яндекс Директ запускался не первым.
Я рассчитывал, что страница даст конверсию 5–10%, потому что объём трафика большой. Ожидания подтвердились: конверсия составила 7%, и это на баннерном трафике в РСЯ. Для холодного трафика из сетей это отличный результат.
Дальше мы с клиентом начали дорабатывать страницу. Когда набралось достаточно статистики и стало понятно, как она конвертирует, пошли тесты.
Я провёл аудит этой страницы и страниц «конкурентов», которые тоже рекламируют бесплатные вебинары и интенсивы. По итогам подготовил документ с рекомендациями, и по нему страницу начали дорабатывать и тестировать.
Важный для меня нюанс — страница благодарности. Она открывается только после успешного заполнения формы, другим путём обычный посетитель туда не попадёт. По ней я и оптимизирую кампании, эта схема проверена годами. Здесь она тоже работала.
Как рекламировать онлайн-школу, чтобы она окупалась
Подготовка началась с аналитики. В Яндекс Метрике я создал и проверил цель «Посещение страницы благодарности»: это главная цель, по которой оптимизировались кампании.
Подробнее о том, почему я настраиваю аналитику раньше рекламы, — в статье «Как я запускаю рекламу в Яндекс Директе: этапы работы».
Только после этого я составил карту гипотез, которые хотел проверить первыми, и собрал под них кампании.
Гипотеза 1: брендовые запросы
Люди ищут не только имя эксперта на русском и английском. Они ищут его книги, записи выступлений, живые вебинары, YouTube-канал и другие соцсети. Всё это я отнёс к брендовым запросам.
Под них сделал поисковую кампанию и отдельную кампанию в РСЯ по тем же ключам.
Гипотеза 2: «конкуренты»
Название условное: это скорее коллеги клиента по цеху, чем конкуренты. Известные бизнес-тренеры и коучи, которые выступают публично.
Я собрал семантику по ним, по сути их брендовые запросы, и сделал под неё отдельные кампании: поисковую и в РСЯ, как в первой гипотезе.
Гипотеза 3: навыки коммуникации
Интенсив строится вокруг навыков общения. Поэтому я отдельно собрал запросы, по которым люди ищут книги, вебинары и другие материалы именно на эту тему.
Забегая вперёд: эта кампания показала себя очень хорошо и стабильно — и по цене регистрации, и по ROMI. Она стала одной из основных.
Гипотеза 4: Мастер кампаний с автотаргетингом
Я был уверен, что Яндекс тоже прекрасно знает, кто мой клиент. И сможет подобрать аудиторию — и за счёт его известности, и за счёт объёма бюджета в кабинете.
Автотаргетинг — это показы без ключевых фраз. Система сама решает, подходит ли объявление под запрос, интересы человека или тематику площадки, ориентируясь на текст объявления и посадочную страницу. Так можно добрать аудиторию, до которой сложно дотянуться фразами.
Я запустил Мастер кампаний с автотаргетингом и показами и на поиске, и в сетях, чтобы привести на сайт как можно больше людей как можно дешевле. Потом по данным аналитики оптимизировал кампанию, пока она не начала стабильно окупаться.
Снова забегу вперёд: в итоге именно она стала основной кампанией с максимальной окупаемостью.
Какие кампании сработали лучше всего
Важная деталь проекта — цикл сделки. После регистрации на интенсив человек покупает в среднем через 2–4 недели.
Поэтому первые 3–4 недели я оптимизировал рекламу по конверсии сайта и средней цене регистрации. И, конечно, следил за аналитикой всех кампаний.
Через 1–1,5 месяца после запуска появились кампании-локомотивы. Они приводили не просто регистрации, а окупаемость до 300–400%.
Лучше всего сработали 4 кампании:
- брендовая кампания в РСЯ по запросам с именем клиента;
- Мастер кампаний на автотаргетинге — хорош и по цене регистрации, и по окупаемости;
- кампания в РСЯ по запросам об обучении навыкам коммуникации;
- единственная чисто поисковая кампания — по брендовым запросам с именем и фамилией заказчика.
По ходу работы появилось ещё около 10 идей, но ни одна не дала нужного ROMI. Эти 4 кампании стояли особняком: их окупаемость в разные месяцы доходила до 300–400%.
Как на проекте появилась сквозная аналитика
За время работы мы сменили 3 способа считать окупаемость кампаний.
Roistat
Начинали с Roistat, но не сработались. Возможно, его не смогли корректно настроить, возможно, были проблемы с передачей UTM-меток между этапами воронки. Я в настройке не участвовал, поэтому точную причину назвать не могу.
Монитор и ручные выгрузки
Следующим был сервис Монитор. На словах всё работает прекрасно, но на этом проекте он тоже не прижился: полностью свести расходы с доходами так и не получилось.
Постоянно что-то отваливалось: то данные из Директа отображались некорректно, то часть воронки после регистрации. Несколько недель мы пытались всё свести, а в итоге всё время обходились обычными выгрузками из ГетКурса.
Я вручную сопоставлял по UTM-меткам расходы из рекламного кабинета с выгрузкой из ГетКурса, где были видны оплаты. Так я понимал, сколько людей зарегистрировалось, сколько дошло до интенсива, на какую сумму сделали заказов и на какую — купили. Отсюда и считал ROMI.
Обновляли эти данные раз в 2 недели: чаще не позволял цикл сделки. Это жутко неудобно и отнимало кучу времени.
И ещё минус: нельзя было в любой момент посмотреть окупаемость отдельной кампании или другого среза.
Дашборд в Looker Studio
Только позже на проекте появился дашборд в Looker Studio. В него подтягивались данные из рекламных кабинетов всех подрядчиков, из вебинарной платформы Бизон по посещениям и из ГетКурса по заказам и оплатам.
Наконец я видел свои расходы и доходы в одном месте. Вот тогда можно было сказать, что на проекте появилась настоящая система сквозной аналитики.
Но и с дашбордом пришлось попотеть. Сначала в нём была только общая статистика по рекламному аккаунту, без детальных срезов.
Я раз за разом согласовывал доработки с разработчиком дашборда, и в нём стали появляться срезы:
- по кампаниям;
- по группам объявлений;
- по объявлениям;
- по ключевым фразам;
- по регионам;
- по устройствам.
Часть доработок успели реализовать, и это сразу сказалось на окупаемости.
В конце ноября 2023 года в дашборде появился срез по кампаниям и группам объявлений. Я увидел, что 2 из 4 активных кампаний не окупаются, и отключил их.
В 2 других кампаниях ROMI был около 100%. Там я отключил 3 группы объявлений, которые съедали львиную долю бюджета. Уже в следующем месяце общий ROMI по аккаунту вырос почти в 2 раза.
Какие гипотезы не сработали
Заранее невозможно знать наверняка, какие гипотезы выстрелят. Часть не срабатывает даже у человека с 7 годами опыта в рекламе — столько было у меня на тот момент.
Вот что не сработало на этом проекте:
- реклама из Яндекс Директа с показами в Telegram-каналах;
- ретаргетинг на тех, кто провёл на сайте больше минуты, но не зарегистрировался на интенсив;
- реклама на базу клиентов заказчика и на похожую на неё аудиторию — хотя исходная база насчитывала несколько десятков тысяч человек;
- отдельная настройка по интересам и посещаемым сайтам в Яндекс Директе.
«Не сработали» не значит, что бюджет ушёл впустую. Просто ROMI у этих кампаний был ниже, чем у 4 лучших.
Итоги работы
Проект начался в декабре 2022 года и шёл в 2 рекламных кабинетах Директа.
Второй кабинет появился в середине 2024 года. Окупаемость тогда уже долго падала, и была надежда, что дело не в постаревшей воронке, а в сбоях на стороне Яндекса.
На 2 снимках, по сути, весь жизненный цикл проекта. Обидно, что он закончился. По-моему, в первую очередь потому, что воронка себя изжила.
Всё это время мы работали с одним и тем же автомарафоном. Средний месячный рекламный бюджет по всем каналам был около 5 000 000 ₽, а база в ГетКурсе выросла почти до 300 000 уникальных пользователей. Рано или поздно это должно было случиться.
Почему не удалось договориться о перезаписи автомарафона на другую тему, я не знаю: со спикером напрямую я об этом не общался.
Несколько говорящих чисел за время моей работы:
- почти 24 000 000 ₽ рекламного бюджета;
- 84 кампании с разными местами показов, аудиториями и креативами;
- больше 50 000 регистраций;
- 2 рекламных кабинета.
Что я вынес из этого проекта
Сквозная аналитика нужна каждому бизнесу в сфере инфопродуктов. Не обязательно всем проектам вообще, но в инфобизнесе — точно. И неважно, идёт реклама в Яндекс Директе или в других каналах.
Аналитика нужна подрядчику, чтобы не тратить время на ручное сопоставление данных, где легко ошибиться. И нужна владельцу бизнеса: без неё он не поймёт до конца, выгодно ли вложил деньги в рекламу. Особенно если каналов несколько.
Без общей картины непонятно:
- какие кампании окупаются;
- как перейти от окупаемости x3 к x5 или x7;
- где дыры, через которые утекает бюджет, а где кампании, которые приносят результат.
На этом проекте были кампании с низким ROMI в целом. После отключения отдельных групп объявлений они выходили на 250% и выше буквально через 1–2 недели.
При этом не всем бизнесам с их объёмами нужны CRM-системы. И вложения в дорогие тарифы Roistat и похожих сервисов порой бессмысленны.
Самые очевидные гипотезы могут не выстрелить. А отлично сработает то, на что изначально не рассчитываешь.
Я помню это с самых первых проектов: делаешь кампанию, объявление или сегмент аудитории, в которые особо не веришь, а они дают неожиданно сильный результат. Работает и в обратную сторону.
Здесь я был почти уверен в рекламе на базу клиентов заказчика и на похожую аудиторию тех, кто за год купил платную программу. По логике они должны были стать лучшими. Не стали.
Это, пожалуй, главный урок для всех, кто запускает рекламу онлайн-курсов: решают не красивые гипотезы, а окупаемость, которую видно по каждой кампании.
Что дальше
Если реклама уже идёт, а понимания, какие кампании окупаются, нет, — начните с бесплатного разбора рекламных кампаний. Покажу, что происходит в кабинете, без обязательств с вашей стороны.
Если запускаете рекламу онлайн-школы или меняете подрядчика — обсудим настройку и ведение Яндекс Директа.
А если реклама у вас в своих руках и нужен взгляд со стороны на аналитику и структуру кампаний — запишитесь на консультацию.