Как увеличить количество лидов без роста бюджета в загородной недвижимости

Загородная недвижимость – одна из самых конкурентных сфер в рекламе. Зачастую, стоимость обращения достигает десятков тысяч рублей. Часть компаний это устраивает и единственные задачи, которые они перед собой ставят – это только увеличение бюджета на рекламные каналы. Другие же пытаются проводить оптимизацию рекламных кампаний, проводят аналитику трафика, смотрят активность по сайту, пытаются найти решения. И мы помогаем находить ответы на их вопросы!

Мы расскажем как нам удалось улучшить рекламные показатели, увеличить количество лидов на 50% без увеличения бюджета у нашего клиента «Истринская долина» при помощи аналитики, оптимизации рекламных кампаний, улучшения работы сайта и работы с аудиторией в охвате.

Какие задачи были поставлены перед нашим агентством:

1) Уменьшение количества процента отказов;

2) Уменьшение стоимости клика;

3) Расширение семантического ядра с сохранением динамики привлечения целевой аудитории;

4) Расширить и оптимизировать возможности для сбора полезных данных сквозной аналитики;

5) Запуск рекламных кампаний на коттеджные поселки «Долина озер» и «Леоново-2»;

6) Повышение поведенческих характеристик на сайте.

Это самые важные задачи, которые были перед нами поставлены клиентом и дальше мы опишем то, каким именно образом мы принимали решения и действия в реализации всех указанных выше пунктов.

Перед началом запуска рекламной кампании необходимо понять: как и почему происходят все события на сайте, связанные с рекламными кампаниями? Для этого были приняты решения:

1) Изначально, проанализировать то, как до этого работала рекламная кампания, а именно в каких днях была повышенная активность, какой тип запросов использовался и многое другое. В первую очередь мы начали смотреть именно на активность основной целевой аудитории в разрезе каждого отдельного месяца за период с целью построить когортный анализ. Т.е. посмотреть на общую базовую статистику по каждому отдельному запросу и типу рекламной кампании в разрезе каждого месяца и каждого дня в этом месяце.

2) Посмотреть какая именно целевая аудитория совершает наибольшее количество конверсий. Важные характеристики - пол, возраст, с каких устройств происходят переходы на сайт, географическое положение и так далее.

3) Оценить из какого конкретного типа рекламы приходит больше аудитории и какие результаты этих переходов. Оценка давалась конкретным площадкам, типу рекламной кампании, формату объявлений, типу запросов и так далее.

4) Просмотреть поведенческие характеристики аудитории и понять что именно вызывает повышенный процент отказов и понижает средние показатели в Яндекс.Метрике по времени на сайте и глубине страниц.

5) Провести аудит сайта и понять почему не работает подмена номера в динамическом call-трекинге.

Для выявления всех этих проблем мы производили работу со следующими сервисами:

1) Сервису аналитики pr-cy. Его необходимость состояла в оценке предыдущего семантического ядра, занимаемых позиций в поисковой выдаче и средней доле показов в баннерной рекламе. И также для сбора первоначального аудита проблем в работе сайта.

2) Сервису аналитики similarweb. Данный сервис использовался для оценки на какую именно целевую аудиторию показывалась реклама и какие смежные интересы у этой аудитории.

3) Сервису сквозной аналитики CallTouch. В CallTouch просматривались заявки по каждому отдельному дню в разрезе с января 2023 по март 2023.

4) Сервису аналитики Яндекс.Метрика. В Метрике смотрелись данные по поведенческим характеристикам (включая Вебвизор), достижение конверсионных целей и данные по целевым аудиториям .

5) Сервису оценки работоспособности сайтов Google Insgiht. В данном сервисе мы смотрели на среднюю загрузку страницы и сравнивали как тот или иной элемент влиял на его работу.

6) Сервису web-archive. Для выявления в какой именно момент были добавлены  те или иные искомые модули и как они влияли на работу сайта.

При анализе заявок и распределению этих заявок по каждому типу рекламы было выявлено, что наибольшее количество заявок с января по март было из поисковой рекламы, чем с баннерной рекламы. Но при этом можно обратить внимание на то, что разница была не столь значительной, чтобы выделять какой-либо тип рекламы в приоритетную долю.

Поэтому, было принято решение не выделять какой-то тип и запускать их в равнозначном формате с равномерным распределением трафика. Однако стоит учитывать такой параметр как стоимость клика. На поиске стоимость клика значительно дороже, нежели стоимость в баннерной рекламе РСЯ. Поэтому необходимо распределить дневной бюджет, опираясь на данный параметр.

Также стоит учитывать, что на стоимость клика влияют некоторые параметры. Например, CTR и прямое соответствие первого заголовка к используемым запросам в группе объявлений. Чем больше частей запроса присутствует в первом заголовке, тем меньше будет финальная стоимость клика. Поэтому абсолютно все рекламные кампании были принято формировать по формату гиперсегментации.

Каждая кампания содержала в себе запросы только определенного типа и не какие-либо еще. На примере брендовых запросов можем сказать, что в среднем это снизило изначальную стоимость клика на 23%.

Помимо этого, обязательным критерием любой нашей рекламной кампании является то, что необходимо проводить постоянные А/В тесты рекламных креативов и смотреть на то, какой из них приносит больше активности или конверсионных действий.

Поэтому для рекламной кампании коттеджного поселка на каждую отдельную группу объявлений было подготовлено по 3 версии объявлений. В течении каждого месяца мы оставляли самую работающую версию, убирали остальные и добавляли два новых варианта. И такую процедуру мы делали до того самого момента, пока все три варианта у нас не показывали стабильно хорошие показатели как по рекламным данным, так и по лидогенерации.

Данный этап включал в себя работу с сервисом Яндекс.Метрика и CallTouch для того, чтобы понять какой пол и какой возраст совершает наибольшее количество качественно-конверсионных действий, приводящих к заявке или звонку.

На первоначальной диаграмме мы увидели, что самой активной аудиторией являются пользователи в возрасте 35-54 лет. Но это только трафик, а нужно еще провести оценку достижения целей на сайте. Поэтому мы продолжили просматривать метрику.

По достигнутым целям мы видим, что мужская аудитория все же больше достигает конверсионных целей, но опять же разница не столь значительна для того, чтобы задавать корректировки в рекламных кампаний на женскую аудиторию.

Исходя из полученных данных было принято следующее решение – аудиторию младше 18 лет и 18-24 лет добавить в полное исключение (-100%), аудиторию 25-34 сделать минимальной (-65%), на аудитории 34-44 и 45-54 не добавлять в исключения вовсе, а аудиторию 55+ лет сделать меньше ровно на половину.

При просмотре трафика за период январь 2023 - март 2023 мы обратили внимание, что самая большая активность происходит именно в четверг, пятницу и воскресенье. Именно в эти дни клиент получал наибольшее количество трафика и заявок.

Поэтому было принято решение сделать акцент именно на эти дни, но при этом не сильно снижая приоритеты на остальные дни. Для рекламных кампаний были приняты следующие настройки по временным таргетингам.

При первичном анализе было выявлено, что падение поведенческих характеристик связано с тем, что скорость загрузки некоторых модулей происходит слишком долго. Например, скорость загрузки генерального плана посёлка составляет 1 минуту 27 секунд, скорость подмены номера из динамического call-трекинга почти 2 минуты, а загрузка галереи и видео от 1 минуты.

Так выглядел генеральный план до тех пор, пока он не загрузиться (как на десктопной, так и на мобильной версии).

Было принято решение проанализировать через DevTool браузера какой же элемент на столько сильно загружает скорость загрузку сайта. 

До этого скорость загрузки именно страницы составляла 7,3 секунды, а скорость загрузки всех модулей (только на главной странице) составляла в среднем от 18 до 36 секунд.

Как оказалось, что вся проблема была связана с двумя модулями - Google Retargeting и Google Tag Manager. Убрав их из тега <head> мы уменьшили скорость загрузки сайта в 8 раз.

Стоит заметить, что эта проблема влияла как на поведенческие характеристики, так и в целом на процент отказов по всем каналам привлечения аудитории на сайт

1) С апреля мы получили 37 лидов с наших рекламных кампаний. В марте у клиента данный показатель составлял 27 лидов. Прирост лидов по сравнению с прошлым составляет 28%

В мае же этот показатель уже составлял 48. Опять же за тот же самый рекламный бюджет. Прирост уже составляет 44%.

Июнь был закреплен примерно похожим результатом мая, а именно 44 лида. Спад по сравнению с маем 4,5%.

В общей сложности, за тот же самый рекламный бюджет количество лидов было увеличено на 55%. На текущий момент среднее число лидов, генерируемое при помощи нашей рекламной кампании составляет от 80 до 140.

2) Снижение стоимости лида с 15,000-22,000 рублей до 6,400-14,000 рублей. Это удалось сделать из-за:

◘ постоянной оптимизации рекламной кампании;

◘ выявления самых эффективных вариантов объявлений в А/В тестах;

◘ анализу самых конверсионных запросов (и вынесения их в отдельную рекламную кампании для отсутствия зависимости от общего дневного бюджета);

◘ работе с оптимальными ставкам для нахождения эффективных позиций в поисковой выдаче;

◘ работе с другими параметрами,

3) Снизить процент отказов с 56,18% до 31,45%

Снижение получилось возможным как за счет оптимизации рекламной кампании (минус-слова, запрещенные площадки, удаления запросов с высоким процентом отказов и т.д.), так и за счёт оптимизации работы сайта, т.к. скорость загрузки сайта и его модулей также влияло на % отка