Климович Артем - специалист по трафику.
Привожу своим клиентам от 2 до 23 клиентов в день
при помощи маркетинга, Яндекс.Директ и аналитики.


• Максимально погружаюсь в бизнес, выявляю сильные и слабые места.
• Разрабатываю и веду качественную рекламу.
• Создаю продающие сайты.
• Работаю с рекламными бюджетами от 50 000 рублей в месяц.

ЗАПИСЬ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ

ЗАПИСЬ НА АУДИТ РЕКЛАМЫ

Интернет-магазин БАДов для долголетия "Сово-сова". До меня рекламу вели два подрядчика, но результаты падали, а причины никто не объяснял.
Начал с аудита кабинета.
Что нашел
1. Автотаргетинг делал всю работу.
Обычные объявления не работали. Трафик шел только через автотаргетинг, который со временем начал приводить мусор. Алгоритм сломался — такое бывает, если его не контролировать.
2. Группы объявлений были пустыми.
На каждый препарат висело по одному ключевому слову. Этого мало для нормальной работы кампании.
3. Весь трафик вел на главную.
Объявления вели на главную страницу, хотя должны были — на карточки конкретных препаратов. Люди, искавшие «Фаговит», попадали на титульник и уходили. Конверсия терялась на ровном месте.

Шаг 1. Собрал семантику из данных автотаргетинга
Проанализировал, по каким запросам автотаргетинг приводил людей, когда кампания еще работала. Эти ключи стали основой новой семантики. На основе тех же данных собрал минус-слова, чтобы отсекать нецелевой трафик.
Шаг 2. Перестроил структуру кампании
Создал отдельные группы под каждый препарат через фид. Каждое объявление настроил на карточку конкретного товара.
Шаг 3. Нашел и усилил лучший сегмент аудитории
В аналитике обнаружил сегмент с конверсией 13% — при средних 6% по кампании. Изучил его интересы и поведение, настроил под него отдельные ставки.
Шаг 4. После обкатки перевел кампанию на оплату за конверсии
Когда система заработала предсказуемо, сменил стратегию, чтобы повысить стабильность и эффективность.

Цифры

До/После
Заявки в месяц
22/90
Стоимость заявки
637 ₽/238 ₽
Продажи за 2 месяца: 192 товара на 433 455 ₽

Достаточно найти системные ошибки, убрать хаос и настроить структуру под поведение аудитории.

ОБНОВЛЕНИЕ
Спустя 8 месяцев пришли к выручке в 2,5млн рублей, скрин в начале кейса.

Увеличил заявки на БАДы в 4 раза, итог: 2,5млн выручки за 8 месяцев.

Директ для строительной компании:
57 заявок, 3 договора на 21,6 млн ₽ за 2 месяца

Статистика за последний месяц:
Целевые заявки (сложная форма)
57
Стоимость одной заявки
3 484 ₽
Бюджет за 2 месяца
198 591 ₽
Заключено договоров
3
Сумма договоров
21 647 000 ₽

Строительная компания "СибирьСтройПроект". Реклама в Яндекс Директ была запущена, заявки шли нестабильно.

Провел аудит:

• Посмотрел конкурентов — их подходы, объявления, посадочные.
• Изучил текущий сайт клиента. Он не подходил для трафика из Директа: не отвечал на возражения, не фильтровал аудиторию.

Договорились сделать новую посадочную страницу на Tilda. Взял реализацию на себя.
Что я сделал
1. Проанализировал аудиторию
Собрал ядро ЦА, построил CJM (карту пути клиента), посмотрел данные из метрики. Понял, какие боли и вопросы у людей, которые реально хотят строить дом.
2. Сверстал посадочную страницу
Страницу делал под конкретную задачу:

• адаптировал под целевую аудиторию;
• добавил сложную форму заявки (12 полей), чтобы отсекать тех кто «просто узнать цену».

3. Настроил Яндекс Директ (РСЯ)
Рекламную кампанию построил на основе анализа аудитории и конкурентов. Объявления писал под новую посадочную страницу.
Главное: кампания обучалась только на сложных заявках. Алгоритм сразу «понял», какую аудиторию нужно приводить.
Результат:
За последние 2 месяца:

Целевые заявки (сложная форма)
57
Стоимость одной заявки
3 484 ₽
Бюджет за 2 месяца
198 591 ₽
Заключено договоров
3
Сумма договоров
21 647 000 ₽
Звонки и мессенджеры в статистику не включал — они часто нецелевые. Учитывал только сложные заявки. Их оставляют те, кто готов строить.
Вывод: когда сайт и реклама заточены под одну аудиторию, а кампания учится на «горячих» лидах, результат становится предсказуемым.

156 заявок на промышленный альпинизм за 3 месяца, цена лида 1594 ₽

Ко мне обратилась компания Sky Pro из Тюмени — промышленный альпинизм: мойка и ремонт фасадов, работы на высоте.
Реклама уже была, но заявки оказывались пустыми:либо звонок и сброс, либо звонили люди, но до договора доходили единицы.
Цель:
— Получать заявки от тех, кому действительно нужны услуги.
— Уложиться в цену лида не выше 2000 ₽.
Проблема: звонки не работают
До меня кампании были завязаны на звонки и мессенджеры.
Это удобно для клиента, но плохо для алгоритмов:
— половина звонящих — не целевые;
— Яндекс.Директ не понимает, кого нужно приводить, и начинает сливать бюджет на мусор.
Я предложил другой подход: уйти от звонков к сложной форме заявки.
Что сделал
1. Проанализировал ЦА
Составил CJM (карту пути клиента). Основные заказчики — управляющие компании, ТСЖ, владельцы коммерческой недвижимости. У них есть чёткие объёмы и сроки.
2. Запустил кампании только на поиске
Только коммерческие запросы + автотаргетинг в другой группе
3. Собрал минус-слова
Отсек всё, что не связано с Тюменью, а также «вакансии», «обучение».
4. Ввёл сложную форму заявки
Вместо простого «Оставьте телефон» — форма с вопросами:

• Площадь фасада (м²)
• Тип работ (мойка / ремонт / герметизация швов)
• Срочность
• Бюджет (ориентир)
• Есть ли проект или нужен выезд специалиста

Такая форма отсекает случайных людей. Её заполняют только те, кто готов обсуждать договор.
5. Обучал кампанию на форму
Я передавал в Яндекс.Директ данные о конверсиях исключительно по заполненным формам. Звонки и мессенджеры в статистику не включал. Алгоритм «понял», кого нужно приводить, и перестал тратить бюджет на пустые лиды.

Итого:

156 заявок на промышленный альпинизм за 3 месяца, цена лида 1594 ₽

Световые вывески — 151 обращение
по 1029 ₽ через РСЯ

Компания Mango занимается производством продажей вывесок, а также услугами фрезеровки и широкоформатной печати.
Раньше реклама была настроена на поиск — цена лида получалась высокой, много нецелевых звонков. Клиент хотел:

• получать стабильный поток обращений;
• удерживать стоимость лида в пределах 1000–2000 ₽.

Решение: перенос акцента на РСЯ
Ко мне обратилась компания из Тюмени — продажа светодиодных вывесок, а также услуги фрезеровки и широкоформатной печати.
До меня реклама была настроена на поиск. Цена лида выходила высокой, звонки часто оказывались нецелевыми. Задача: получать стабильные обращения и удерживать стоимость в пределах 1000–1500 ₽.

Что сделал
1. Перенёс акцент на РСЯ
В этой нише поисковые кампании часто дают дорогой лид. Я решил сосредоточиться на Рекламной сети Яндекса.
2. Разделил кампанию на две группы для точной аналитики

• Группа по ключевым словам — коммерческие запросы: «световая вывеска на заказ», «вывеска для магазина».
• Группа на автотаргетинге.

Так я мог видеть, какой тип таргета эффективнее, и управлять бюджетом.
3. Подключил коллтрекинг
Вместо обычной цели «клик по номеру» настроил динамический коллтрекинг. В статистику стали попадать только реальные звонки, которые длились минимум 50 сек.
4. Ввёл сложную форму заявки
На сайте установил форму с вопросами:

• тип вывески;
• размеры;
• бюджет;
• сроки.

Это отсекло случайных посетителей — форму заполняют только те, кто действительно готов заказывать.
5. Настроил цели в Яндекс.Метрике
Передавал в обучение кампаний только два типа конверсий:

• отправка сложной формы;
• звонки через коллтрекинг.

Алгоритм «понял», какую аудиторию нужно приводить.
6. Организовал еженедельный разбор заявок
Клиент каждую неделю отмечает, какая заявка целевая, какая нет, и указывает причину отказа. Эти данные помогают мне в аналитике.

Результат за 2 месяца

Бюджет
155 432,61 ₽
Конверсии (заявки + звонки)
151
Стоимость обращения (CPA)
1029,36 ₽
Средняя стоимость лида уложилась в целевой ориентир, количество обращений выросло без увеличения бюджета.
Почему это сработало

• РСЯ в этой нише дал более дешёвый и предсказуемый трафик, чем поиск.
• Коллтрекинг и сложная форма отсекли нецелевые контакты и дали чистую статистику для обучения алгоритмов.

Вывод
Смещение фокуса с поиска на РСЯ, прозрачная аналитика и фильтрация трафика через сложную форму позволили получить 151 обращение по цене 1029 ₽.

Монтаж вентиляции и кондиционирования — 122 лида по 2017 ₽, выручка 3,456 млн ₽ за 3 месяца

Компания по установке кондиционеров. Рынок конкурентный, частные мастера демпингуют, B2C-сегмент ориентирован на цену. Заказчик хотел выйти на корпоративных заказчиков: офисы, склады, торговые центры.
Бюджет — 80 000 ₽ в месяц.
Проблема
B2B-клиентов в Яндекс.Директе сложно выделить. Запросы у них те же, что и у обычных людей: «установка кондиционеров», «монтаж сплит-системы». Никто не ищет «установка кондиционеров на склад» — таких запросов мало.
Показывать рекламу просто на широкие аудитории — значит получать много B2C-лидов, которые отваливаются из-за цены.
Нужен был способ отсечь «физиков» и оставить только бизнес.

1. Сделал ставку на позиционирование в объявлениях и на сайте
В текстах рекламы и на посадочной странице явно обозначил, что работаем с юридическими лицами, объектами коммерческой недвижимости. Добавил: гарантии, выезд на объект для составления сметы, указал сегменты склады, магазины, производства, лаборатории итд.
2. Ввёл сложную форму заявки
Просто «оставить телефон» не подходило — много нецелевых контактов. Сделал форму с вопросами:

• тип объекта (офис / склад / ТЦ / производство);
• площадь помещения;
• количество кондиционеров (ориентир);
• есть ли готовый проект;
• сроки.

Такая форма отсекает тех, кто «просто узнать цену». Заполняют только те, кто действительно ведёт бизнес-задачу.
3. Подключил коллтрекинг через сервис «Каллибри»
Вместо обычной цели «клик по номеру» настроил динамический коллтрекинг. Это позволило передавать в обучение алгоритмов только качественные лиды.

Результат за 3 месяца

Бюджет
246 084 ₽ (80 000 ₽/мес)
Лиды (заявки + звонки)
122
Стоимость лида (CPA)
2017 ₽
Выручка
3 456 000 ₽

Сложная форма и коллтрекинг дали чистую статистику. Алгоритм обучился на B2B-лидах и перестал приводить «физиков».

Комментарий
Однажды клиент не пополнил вовремя бюджет, кампания встала на неделю. После возобновления стоимость лида подскочила в 2,5 раза, а алгоритму потребовалось несколько недель, чтобы восстановить эффективность.
В нишах с дорогим лидом непрерывность бюджета критична. Остановка обучения стратегии резко увеличивает стоимость и теряет накопленные данные.

Комплектующие для фрезерных станков интернет - магазин 105 конверсий, выручка 1 090 585 ₽

Интернет-магазин по продаже комплектующих для фрезерных станков (фрезы, оснастка, запчасти).
Бюджет — 40 000 ₽ в месяц. Рынок узкий, конкуренция высокая, цена клика на старте была высокой.

1. Проанализировал конкурентов
Через специальный сервис посмотрел, по каким запросам конкуренты крутятся в Директе. Это дало понимание структуры семантики и объёмов.
2. Собрал две рекламные кампании

• Ручная кампания — с классической семантикой. Ключевые слова вели на группы товаров. Подход для тех, кто ищет «фрезы по дереву», «цанги для фрезера» и т.д.
• Кампания по фиду — на основе товарного фида с сайта. Объявления вели на страницы конкретных товаров. Обучалась на автотаргетинге.

3. Добавил ложные цели для обучения алгоритмов
На старте цена клика в нише оказалась высокой, бюджет скромный. Алгоритмам нужно время и данные. Я добавил микроконверсии на основе скрипта: глубину просмотра, время на сайте, скроллинг.
Это помогло обучить кампании. Цена клика на поиске снизилась до приемлемого уровня, затем подтянулось и нужное число целевых конверсий.

Результат:

Фактический открученный бюджет
115 963 ₽
Конверсии
105
Стоимость конверсии (CPA)
1104 ₽
Выручка
1 090 585 ₽













Ручная кампания дала стабильные заказы по коммерческим запросам.
Кампания по фиду расширила охват и привлекла трафик, который без автотаргетинга не удалось бы собрать.

Дальнейшие планы
При согласовании увеличения бюджета следующим этапом подключу оферный ретаргетинг — будем догонять тех, кто уже заходил на сайт, но не оформил заказ, с персональными предложениями. Это должно дополнительно увеличить конверсию и снизить стоимость привлечения.

• Анализ конкурентов помог быстро выйти на эффективную семантику.
• Две кампании с разными подходами закрыли разные типы запросов.
• Ложные цели помогли в обучение алгоритмов и обойти ограничения скромного бюджета.
• Выручка 1,09 млн ₽ при бюджете 116 тыс. ₽ подтверждает экономическую эффективность подхода.