Первое, что мы сделали, это создали около трех тысяч ключевых запросов, по которым будут показываться наши объявления, сгруппировали рекламные кампании по разделам и тематикам сайта, для более эффективного управления:РК «Обмен жилья», РК «Продажа квартир» и т.д.

Затем тщательно отминусовали ключевые слова, чтобы исключить ненужные нам клики и неоправданный расход бюджета.

Понимая, что недвижимость – это дорогая тематика, в которой легко растерять бюджет, мы указали в настройках стратегию «распределенный режим показов», когда объявления показываются в течение дня неравномерно, автоматически распределяя дневной лимит. Это было сделано для того, чтобы протестировать эффективность разных временных интервалов в течение суток.

Чтобы выявить в дальнейшем, какие из рекламных кампаний оказались наиболее эффективными, с какими еще стоит поработать, а какие вообще убрать без сожаления, было принято решение подключить инструмент колл-трекинга Comagic, т.к. он позволяет отследить количество и качество звонков в каждой кампании.

И наконец, занялись самим запуском. В настройках проставили максимальные ставки для осуществления показа в спецразмещении, чтобы разогнать кампанию и набрать статистику.

Результат нас не порадовал: цена звонка зашкаливала (в четыре раза выше нормы), но зато по согласованию с заказчиком, мы получили поле для работы и тщательного анализа.

Итак, следующий наш шаг – это проведение конверсионного мониторинга кампаний за весь период размещения, в рамках которого мы:

• Сделали выгрузку по ключевым фразам в сводную таблицу, отсортировали по параметрам (где конверсия больше нуля, процент конверсии, список ключевых слов и т.п.) и выявили рекламные кампании, которые конвертировались в звонки;
• В этих рекламных кампаниях выявили ключевые слова, которые приносили звонки;
• Чтобы быстро и комфортно отсортировать ключевые фразы в рекламных кампаниях, в интерфейсе Яндекс.Директа по каждому ключевому слову проставили метки «звонки», «много звонков» и «потенциал» - т.е. те, которые потенциально могут конвертироваться;
• Оптимизировали распределение бюджета, исходя из данных о конверсиях;
• Подключили ретаргетинг, чтобы возвращать посетителей, которые заходили на сайт, но не позвонили.

Для оптимизирования ставок подключили сервис автоматизации контекстной рекламы R-брокер, в котором выполнили настройки:

а) для ключевых слов с метками «звонки» и «много звонков»  выбрали стратегию «максимальная позиция»;

б) ключевые фразы, с метками «потенциал», которые имеют показатели в Яндекс.Метрике и GoogleAnalytics «выше среднего по больнице», опустили в гарантию;

в) выявили оставшиеся фразы, которые не приносили результата и даже потенциально не могли конвертироваться и отключили их, чтобы не расходовать бюджет.

Спустя две недели мы снова замерили результаты и обнаружили, что используемая стратегия дала уже более существенный результат: стоимость звонка снижена на 42%.

Однако мы намерены еще оптимизировать показатели РК, продолжая работать в следующих направлениях:

• поиск и добавление новых эффективных ключевых слов;
• минусация и кросс-минусация (исключение возможности показа разных объявлений по одному и тому же ключевому слову) ключевых слов;
• оптимизация ставок в соответствии с показателями эффективности.