Маркетолог, аналітик, ex-CMO — фокус на екосистемі Google (Ads, Merchant Center, GA4, GTM). Google Partner. 150+ проєктів, 100+ позитивних відгуків на Freelancehunt, 12+ країн.
- Працюю напряму, без менеджерів і субпідрядників
- Рахую результат у продажах, а не в конверсіях кабінету
- Максимальна експертиза в екосистемі Google — замість «і контекст, і таргет, і SEO»
Це один з моїх улюблених проєктів. Не через цифри — хоча цифри теж класні — а через те, як тут працює клієнт. Тут готові до всього нового, готові впроваджувати дуже швидко все те, що я напрацював роками. Немає сумнівів у моїй компетенції і в тому, що я роблю. Цей кейс вважаю більш ніж успішним.
Зміст статті
- Як почалась співпраця
- Цифри за поточний період (несезон)
- Як клієнт сам зламав структуру, що працювала
- Рішення: розбити ціль на предмети й насичити систему якісними сигналами
- Структура кампаній
- Реакція клієнта
- Наступний крок: передача цінності
- Важливий нюанс по атрибуції
- Виклики попереду
- Підсумок
- FAQ
Як почалась співпраця
Звернулись за консультацією ще наприкінці минулого року — дивились рекламний кабінет, розбирали моменти, які не подобались. Консультація швидко переросла в довготривалу співпрацю, хоча були перерви — доробляли сайт, функціонал, CRM-систему, тому активної реклами якийсь час не було. З літа цього року вони знову повернулись до мене. І це найкращий показник довіри, який може бути.
На старті — стандартна картина: відсутність трекінгу, хаотична структура кампаній, незадоволеність результатом. Перший етап пропущу — цікавіше те, до чого ми прийшли зараз.
Цифри за поточний період (несезон)
Показую цифри саме внесезон — червень і липень закривають репетиторський сезон зі здачею НМТ, далі йде глухий період: запити є, але дорожчі, і у вересні поступово все відновлюється.
З 1 червня по 11 вересня інвестовано в рекламу 292 496 грн. Отримано 484 — і тут важливий нюанс: це не ліди, це люди, які вже оплатили перший урок. Тобто продажі.
CPL на дашборді показує 604 грн, але фактично це не cost per lead, а cost per sale — вартість ліда, який вже конвертувався в оплату. Важливий нюанс саме цього дашборду, який варто розуміти правильно.
Як клієнт сам зламав структуру, що працювала
Десь за місяць-два до відновлення нашої співпраці до клієнта звернувся персональний Google-консультант. Ми на той момент якраз були на паузі. Консультант порадив класику: вмикайте AI Max у пошукових кампаніях, ставте широку відповідність, знімайте обмеження зі стратегій — і заробляйте. Клієнт сам впровадив ці рекомендації, поки ми не працювали разом.
Це зламало все, що працювало до того.
Тут важливо розуміти специфіку проєкту: перелік напрямів — майже всі шкільні предмети плюс купа мов, а ліди потрібні саме на конкретні напрями з конкретної причини. Структура, яка працювала раніше, розсипалась під AI Max, який почав генерувати хаотичний потік запитів про все підряд. По кабінету вартість ліда виглядала непогано, але це були запити на напрями, які клієнту взагалі не цікаві.
Класичний приклад: Performance Max, запущений на математику, генерував лідів на українську мову, англійську, німецьку — на все, крім математики. Чому? Бо Google на той момент не розумів, як виглядає лід саме з математики. Була одна загальна ціль — запит на репетитора. Система вважала: якщо кампанія працює «на математику» і привела ліда — значить, це лід з математики. Так це не працює.
Рішення: розбити ціль на предмети й насичити систему якісними сигналами
У проєкту вже є інтеграція з CRM-системою клієнта — офлайн-конверсії передаються назад у Google Ads. Запропонував рішення, яке вже обкатане на інших проєктах: розділити всіх лідів на підвиди, під кожен предмет — свою окрему ціль. Раніше схожу методологію описував у кейсі, де ми окремо розбивали B2B та B2C ліди.
Клієнт буквально за день зробив нескладну автоматизацію. Результат подвійний: почали приходити нові дані на нову ціль, і за три місяці витягнули й класифікували всіх історичних лідів, передавши їх назад у систему як сигнали для майбутньої оптимізації. Тобто почали не з нуля — а одразу наситили систему якісними даними.
У систему передається інформація не просто про лідів, а вже про тих, хто зробив першу оплату — це найякісніший сигнал, який можна дати. Наступний крок — виділити ще й «VIP-учнів», тих, хто купив понад 10 уроків, і насичувати систему вже цими сигналами.
Важливий технічний нюанс: для роботи пакетної стратегії чи окремої кампанії системі потрібно щонайменше 30–50 якісних одиниць даних. Якщо завищити планку — стратегія може просто не запрацюватись. Тому зараз задача — в рамках встановленого KPI залучати максимум лідів для накопичення обсягу.
Структура кампаній
Основний акцент — пошукові кампанії плюс одна Performance Max. Дисклеймер: я не рекомендую використовувати Performance Max у лідогенераційних проєктах, якщо ви не передаєте назад якісні дані з CRM. Інакше це просто масштабування нецільових звернень — перевірено неодноразово, і іноді з такого стану, коли система вже насичена неякісними даними, вибратись неможливо.
Реакція клієнта
Через два тижні після розбивки лідів на окремі цілі по предметах отримав відгук:
«Загалом зараз ранжується на ті предмети, що нам треба, і заявки якісні і цільові залітають».
А ще один живий фідбек стосовно бюджетів:
«Підкажіть, який у нас на німецьку бюджет зараз? Треба, певно, зменшити в два рази і перекинути на інші предмети». Відповідаю — 600 грн. «Тоді хай буде, дуже гарно працює».
Тобто на невеликому бюджеті кампанія працює так, що клієнт задоволений і кількістю, і якістю лідів.
Наступний крок: передача цінності
Запропонував клієнту піти далі:
Володимир: «Можна ще цінність передавати разом з інформацією про лідів. Цінність — це може бути вартість першого уроку (бо ціна репетиторів різна). Таким чином у майбутньому протестувати стратегії Максимальної цінності, щоб система шукала аудиторію, яка з більшою ймовірністю обере дорожчого репетитора».
Клієнт: «Зараз всі добрі і цінні) Немає потреби наразі».
Нормальна ситуація — не кожна гіпотеза заходить одразу, навіть коли вона логічна. Це залишається в бекграунді як напрямок для масштабування, коли обсяг даних і пріоритети клієнта дозволять це протестувати.
Важливий нюанс по атрибуції
Показана в дашборді вартість покупки — це лише там, де атрибуція збереглась. А є ще частина замовлень, де атрибуція втрачена. По нижній межі це 10–15% даних, які просто не доходять до системи через втрату атрибуції — тобто реальний результат ще кращий за той, що видно в цифрах.
Виклики попереду
- Перший — масштабувати бюджет вдвічі, зберігши темп.
- Другий — втриматись у рамках поточного KPI по вартості залучення при масштабуванні.
- Третій — атрибуція звернень з месенджерів. Аудиторія молодшає, звикла вирішувати питання не дзвінком, а месенджером. Про реалізацію такої атрибуції я вже писав в іншій статті — тут це ще в процесі, частина роботи ручна, і поточний дашборд звернення з месенджерів поки не враховує.
Підсумок
Найкраще на цьому проєкті — повна синергія з клієнтом. Коли ти кажеш «давайте зробимо це» — і клієнт впроваджує, причому швидко, готовий до будь-яких експериментів заради результату. Ти можеш віддати весь накопичений роками досвід — і за рахунок такого позитивного сприйняття виходить справжній ефект синергії.
Це протилежність кейсу, де клієнт постійно ниє й нічого не хоче міняти. Це той тип проєктів, від яких кайфуєш.
Де мене знайти
Пишіть у Telegram або на пошту — відповідаю швидко. Telegram канал і YouTube — для тих, хто хоче побачити реальні кейси перед зверненням та зрозуміти мій підхід в роботі.