Красивые цифры, пустые конверсии или как слили 652 000 ₽! Кейс по аудиту контекстной рекламы

Клиент: Промышленное производство

Проблема клиента: Завод вкладывал значительный бюджет в контекстную рекламу (Яндекс Директ), но не имел прозрачной картины её эффективности. Реклама строилась на автоматических Товарных Мастерах кампаний, аналитика в Метрике фиксировала «заявки», не отражавшие реальных продаж, а расхождения между Директ, Calltouch и CRM Битрикс24 делали невозможной корректную оценку отдачи.

Задача аудита: Провести независимую диагностику сайта, аналитики и рекламного аккаунта, чтобы выявить: куда уходит бюджет, почему низка доля целевых лидов и какие точки роста существуют для повышения окупаемости рекламы.

В рамках аудита мы диагностировали проблему и сформировали план действий

• Выявили и доказали недостоверность ключевой метрики. Провели эксперимент с тестовыми заявками и подтвердили, что автоцель «Отправка формы» срабатывает даже на некорректные данные, поэтому опираться на 712 заявок как на KPI нельзя.

• Установили реальную конверсионную картину. Сопоставили данные из трёх источников (Яндекс Метрика, Calltouch, CRM Битрикс24) и вывели истинное количество целевых лидов 47 вместо 712. Это дало клиенту реальную, а не иллюзорную воронку.

• Зафиксировали расхождения сквозной аналитики. Выявили ошибки интеграции Calltouch с Директом (в отчётах появлялись несуществующие кампании) и неработающие макроцели в Метрике, без этого любая оптимизация была бы бессмысленной.

• Определили основные источники слива бюджета. На срезах по запросам, площадкам и соцдему нашли доминирование запросов про «б/у», признаки ботного трафика в сетях и аномальный всплеск аудитории 55+ — это и было главным «пожирателем» бюджета.

• Оценили состояние сайта с точки зрения конверсии и рисков. Подтвердили неработающий функционал (кнопка «Сравнение», необработанные тестовые заявки), отсутствие элементов ФЗ‑152 (политики, чекбоксы) и слабую конверсионную проработку (нет УТП, оффера, призывов к действию).

• Подтвердили отсутствие регулярной «гигиены» кабинета. Доказали, что чистка запросов и площадок проводилась только 1 раз за 3 месяца, а автостратегии фактически учились на нерелевантном трафике.

• Структурировали проблему в понятной форме. Оформили результаты в таблице «как выглядело / что показал аудит» — это стало главным доказательством для клиента, что видимость эффективности не равна реальной отдаче.

• Сформировали конкретный план исправлений. Подготовили рекомендации и планы по развитию: переход на ручные цели (GTM/JS), сегментация «б/у» в отдельную кампанию, запуск управляемых поисковых кампаний, настройка корректной сквозной аналитики и добавление корректировки −100 % на сегмент ботов.

Мы не просто посмотрели кабинет,  мы вскрыли цепочку, из‑за которой бюджет уходил в пустоту.

Что стало понятно про конверсии и метрики

• Автоцель «Отправка формы» - это шум. Эксперимент с тестовыми заявками (в том числе умышленно некорректной) показал: цель срабатывает на любой клик. То есть 712 конверсий в Метрике не лиды, а технический мусор.

• Реальная воронка в 15 раз хуже красивой. По CRM целевых лидов оказалось всего 47 против 712 заявок в отчёте. Это не «неэффективная реклама», это неправильная оценка эффективности.

• Макроцели не работают. Из 41 настроенной цели по большинству вообще нет данных, а ключевые (звонки, покупки) не срабатывают. Без них сквозная аналитика слепая.

Что нашли в сквозной аналитике и интеграции

• Данные не сходятся между системами. Расхождения между Директом, Calltouch и CRM делали любые выводы про окупаемость бессмысленными.

• Интеграция Calltouch с Директом давала «призрачные» кампании. В отчётах появлялись кампании, которых в кабинете не было, это искажало срезы и мешало видеть реальную картину.

Где именно утекал бюджет в рекламном аккаунте

• Автостратегия училась на нерелевантном трафике. Большинство запросов (из 445) вели на товар «б/у», а это другая воронка и другая экономика. При этом «б/у» не был вынесен в отдельную кампанию.

• В сетях признаки ботного трафика. Аномально низкая доля отказов и высокая конверсия в сетях (224 против 9 на поиске) при всплеске аудитории 55+ - это маркер, что автоматика приняла ботов за «эффективную» аудиторию.

• Площадки и запросы почти не чистили. За 3 месяца чистка проводилась всего 1 раз. Минус‑слов почти нет, поэтому автостратегия спокойно крутилась по мусорным площадкам и нецелевым запросам.

• Ретаргетинг работал вхолостую. Кампания «По базе» показывалась по всей РФ, без оффера и призыва к действию, площадки не сегментировались. По сути, это были траты без гипотезы.

Что вскрыли на сайте

• Функционал терял лиды. Кнопка «Сравнение» не работала, на тестовые заявки никто не перезвонил, отдел продаж не закрывал даже очевидные касания.

• Юридические риски. На формах нет согласий, политик конфиденциальности и обязательных чекбоксов — это прямой риск штрафов по ФЗ‑152.

• Конверсия «не продаёт». У клиента есть сильные аргументы (ISO 9001, российское производство, филиальная сеть), но на странице нет УТП, оффера, работы с возражениями и чётких призывов к действию. Сайт просто «рассказывает», а не конвертирует.

Главный вывод цифрами

При бюджете 652 151,96 ₽ за 3 месяца реальная эффективность была скрыта за:

• недостоверной автоцелью, которая маскировала отсутствие целевых лидов;

• расхождениями между тремя системами аналитики;

• автоматикой, которая училась на ботах и запросах про «б/у».

Фактически кабинет жил сам по себе: ручной контроль почти отсутствовал, алгоритм оптимизировал под ложные сигналы.

Что мы сделали как решение на этапе аудита

• Собрали доказательную базу: эксперимент с заявками + сопоставление трёх источников данных.

• Показали причинно‑следственную связь: от плохой цели → к ложным конверсиям → к неверным выводам об эффективности → к трате бюджета.

• Выделили конкретные источники потерь (боты, «б/у», отсутствие сегментации) и измерили масштаб (47 реальных лидов против 712 шумовых).

• Сформировали понятный план исправлений: ручные цели, корректная сквозная аналитика, управляемые кампании, вынос «б/у» в отдельную кампанию, корректировка −100 % на сегмент ботов.