Автосервис в Рыбинске

Клиент владеет двумя автосервисами в Рыбинске. Первый занимается автостеклами: ремонтом, заменой и полировкой. Второй работает с сигнализациями, фарами, мойкой и чисткой автомобилей.

Для продвижения использовались два сайта - на Tilda и WordPress. Серьезно дорабатывать их не стали, поэтому результат нужно было вытягивать структурой рекламных кампаний и качеством семантики.

Спрос в городе такого размера ограничен. Запросов вроде «замена лобового стекла Рыбинск» в месяц немного, поэтому забирать нужно почти весь трафик и не переплачивать за клик.

Успехом считали заявку с сайта. Чтобы ее увидеть, в Яндекс Метрике настроили несколько целей: отправку формы, всплывающие окна, открытие и отправку квиза, обращение к чат-боту и клик по номеру телефона.

Клик по номеру телефона - не звонок. Он показывает намерение позвонить с мобильного, но не факт разговора. Мы держали это в голове и не смешивали такие цели с формами при оценке рекламы.

Сначала собрали большую семантику по всем услугам двух автосервисов: автостекла по маркам машин, тонировка, бронирование, полировка фар, установка сигнализации с автозапуском.

Дальше применили гиперсегментацию. Ключевые фразы разделили по смыслу, разбили на маленькие группы, под каждую группу написали свое объявление. Заголовок объявления повторяет запрос человека.

Отдельные группы получились даже под марки: «стекла на Приору», «стекла на Форд», «стекло на Октавию», «стекло с подогревом». Такая структура дольше настраивается, но повышает релевантность связки «запрос - объявление - страница». Растет CTR, падает цена клика.

Всего собрали 8 кампаний: два сайта, на каждый поиск и РСЯ, и в каждой паре отдельно Рыбинск и Ярославская область. Разделение по географии нужно, чтобы город и область не конкурировали за бюджет по одной ставке.

На поиске оставили ручное управление ставками. При таком объеме данных автостратегия обучается медленно, а руками можно точно держать цену клика. В РСЯ включили оптимизацию кликов.

Пробовали смарт-баннеры и динамические объявления. Оба формата в проекте не закрепились и были отключены.

Причина в объеме данных. Смарт-баннеры и динамические объявления строятся на фиде и на автоматике, а автоматике нужен поток статистики для обучения. В городе на 180 тысяч человек по узким автоуслугам этого потока нет, алгоритм не успевает выйти на стабильную цену цели.

Часть групп по услугам тоже останавливали: например, полировку кузова и часть запросов по тонировке. Логика простая - если группа месяц тратит бюджет и не дает заявок, ее выключают, а деньги уходят в те услуги, где заявки есть.

В автосервисах большая часть клиентов звонит напрямую, а не оставляет заявку через форму. Но коллтрекинг подключать не стали. Поэтому в статистике учитывались только заявки с сайта, а фактическое количество обращений было выше.

Значит, реальная цена обращения ниже 210₽. Насколько именно - сказать нельзя, потому что мы этого не мерили. Если бы проект начинался сейчас, коллтрекинг стоило бы поставить первым делом: он окупается уже тем, что показывает, какие кампании приносят разговоры, а не только клики.

За первый месяц: 1 469 кликов, расход 18 220₽, 67 заявок по 272₽.

За полугодие январь-июнь 2020: 7 345 кликов, расход 112 044₽, 533 заявки по 210₽. Средняя цена клика 15,25₽.

Лучший месяц - июнь 2020: 124 заявки по 161₽ при бюджете 19 916₽. В разные месяцы цена заявки держалась в диапазоне 160-275₽, и это без учета звонков.

На поиске CTR доходил до 14-18%. Это прямое следствие гиперсегментации: объявление почти дословно повторяет запрос.

Для похожего бизнеса вывод такой. В небольшом городе не нужен большой бюджет, нужна точная структура. Основная работа делается один раз на этапе сбора семантики и разбивки на группы.

Автоматические форматы тут работают хуже ручных: данных мало, обучаться не на чем. Зато ручные ставки на поиске полностью управляемы.

И главное - поставьте коллтрекинг. В автоуслугах телефон остается основным каналом обращения, и без него вы недосчитываете половину результата.