Початкові дані
Цілі роботи
- /01 Збільшення стабільної кількості транзакцій
- /02 Збільшення продажів за рахунок низькочастотних запитів
- /03 Зниження вартості залучення однієї конверсії (CPA)
- /04 Налагодження коректної передачі даних про вживаний стан товарів у Google Merchant Center
- /05 Підвищення рентабельності рекламних витрат (ROAS)
Проблематика та загальна стратегія
Основний виклик у ніші вживаної техніки – це висока конкуренція з дошками оголошень та недовіра покупців до стану товару. На момент старту реклама працювала нестабільно: частина товарів не проходила модерацію в Google Merchant Center через відсутність унікальних ідентифікаторів (GTIN), а вартість кліка за загальними запитами була занадто високою для збереження маржинальності.
Стан проєкту перед початком робіт
- Багато товарів мали статус «відхилено» в Merchant Center через специфіку вживаного стану.
- Відсутність сегментації за призначенням техніки (для навчання, для ігор, для роботи).
- Невикористаний потенціал низькочастотних запитів за конкретними характеристиками (об’єм SSD, модель процесора).
Запропонована стратегія
Ми зробили ставку на автоматизацію та максимальну деталізацію товарного фіда. Стратегія базувалася на розділенні бюджетів між категоріями товарів із різним рівнем попиту та використанні Performance Max для охоплення аудиторії на етапі порівняння характеристик.
Що було зроблено
Технічне налаштування фіда на Хорошоп
Ми використали стандартні можливості платформи Хорошоп для генерації фіда, але додали ручні правила перетворення в Google Merchant Center:
- Чітко прописали значення used для всіх позицій, щоб уникнути блокувань.
- У Title автоматично додали ключові технічні параметри (процесор, RAM, SSD, роздільна здатність екрана), що дозволило збирати цільовий трафік за конкретними запитами користувачів.
- Позначили товари за рівнем маржинальності та ціновими діапазонами.
Сегментація кампаній Performance Max
Замість однієї загальної кампанії ми створили окремі групи об’єктів:
- Окремі групи для техніки в ідеальному стані та з невеликими дефектами (уцінка).
- Кампанії, націлені на запити «ноутбук для офісу» або «ігровий ноутбук БВ».
- Окрема стратегія для вживаної техніки Apple з вищими ставками через високий попит і чек.
Робота з Пошуковою мережею (DSA)
Для охоплення тисяч унікальних карток товарів ми запустили динамічні пошукові оголошення (DSA). Це дозволило системі автоматично генерувати заголовки під конкретні моделі ноутбуків, які з’являлися на сайті, без необхідності вручну збирати семантику для кожної позиції.
Налаштування динамічного ремаркетингу
Користувачі в цій ніші часто довго порівнюють варіанти. Ми налаштували ремаркетинг, який наздоганяв відвідувача саме тим товаром, який він переглядав, пропонуючи додатковий аргумент у вигляді гарантії від магазину.
Оптимізація конверсій
Було налаштовано відстеження не лише покупок через кошик, а й переходів у месенджери та кліків на номер телефону, оскільки вживана техніка часто потребує додаткової консультації перед покупкою.
Результати
Завдяки автоматизації товарного фіда та використанню динамічних пошукових оголошень нам вдалося забезпечити стабільний приріст замовлень навіть за умов високої волатильності асортименту.
Основним драйвером зростання стала коректна передача технічних характеристик у заголовки оголошень, що дозволило системі знаходити покупців із чітко сформованим запитом. Сегментація за сценаріями використання (офіс/ігри) допомогла ефективно розподілити бюджет, виділяючи більше ресурсів на категорії з вищим середнім чеком та швидшою оборотністю.
| Параметри | На початку робіт | Через 5 місяців | Різниця |
|---|---|---|---|
| Покази | |||
| Покази | 420000 | 895000 | +113% |
| Кліки | |||
| Кліки | 8500 | 19800 | +132% |
| CTR | |||
| CTR | 2,02% | 2,21% | +9% |
| CPC | |||
| CPC | 4,80 грн | 4,10 грн | -15% |
| Конверсії (продажі) | |||
| Конверсії (продажі) | 115 | 278 | +142% |
| Середній чек | |||
| Середній чек | 8400 грн | 10200 грн | +21% |
| ROAS | |||
| ROAS | 420% | 650% | +55% |