Объединили кампании и пересобрали рекламу с нуля — заявок стало в 5 раз больше, CPL упал на 75%

Клиент работает в образовательной сфере и использует Яндекс Директ как основной канал привлечения лидов. На момент начала нашей работы рекламные кампании демонстрировали критическую просадку по заявкам: за одну неделю удалось получить всего 2 конверсии. Это недопустимо низкий показатель для бизнеса данного масштаба — фактически означающий остановку продаж.

Скриншот 1 — статистика рекламных кампаний до начала работы: CR 1,03%, CPA 14 574,29 ₽, 2 конверсии за неделю

На первом этапе мы провели детальный аудит всего рекламного аккаунта. Из всех активных кампаний выделили две наиболее результативные — они вели на разные посадочные страницы и исторически приносили конверсии.

Ключевой вывод анализа: подавляющую долю конверсий генерировал автотаргетинг, а не вручную подобранные ключевые слова. Это был важный сигнал о том, где сосредоточен реальный спрос аудитории.

Скриншот 2 — разбивка конверсий по типу условий показа: автотаргетинг генерирует 99 из 118 конверсий

Почему старые кампании перестали работать? В них уже было сделано многое: трафик таргетировался на целевую аудиторию, поисковые запросы регулярно чистились, включались только эффективные объявления. Однако со временем алгоритм «выгорел» — кампании потеряли динамику и перестали приносить результаты на прежнем уровне. Требовался свежий старт с накопленными данными.

Для реализации гипотезы мы выполнили следующие шаги:

• Собрали все конверсионные ключевые слова и запросы за последние 6 месяцев из обеих ранее запущенных кампаний.
• Объединили ключи и запросы с двух разных посадочных страниц в одну новую кампанию, разделив их на две группы объявлений — каждая ведёт на свою посадочную страницу.
• Написали новые объявления на основе тех формулировок, которые ранее фактически приносили заявки — сохранили работающие триггеры и заголовки.
• Остановили все ранее активные кампании и запустили одну новую с автостратегией «Максимум конверсий» с оплатой за клики.
• В первые 5 дней (01.07–05.07) кампания проходила фазу обучения: алгоритм искал аудиторию, что сопровождалось большим количеством нерелевантных запросов. Мы проводили ежедневную тщательную чистку — это позволило ускорить обучение и не слить бюджет впустую. Итог первой недели: 2 заявки.

Скриншот 3 — результаты первой тестовой недели 29.06–05.07: кампания в фазе обучения, CPA 6 414,69 ₽, 2 конверсии

Скриншот 4 — сводная таблица ключевых показателей До и После

Детализация статистики по обоим периодам:

Скриншот 5 — детализация по неделям до внесения изменений: CR 1,03%, CPA 14 574,29 ₽, 2 конверсии

Скриншот 6 — детализация по неделям после запуска новой кампании: CR 2,42%, CPA 3 660,17 ₽, 13 конверсий за 2 недели

На графике ниже хорошо видна разница в динамике между старыми и новой кампаниями в разрезе по дням за весь период кейса (22.06–19.07). Старые кампании дают редкие, разрозненные конверсии и постепенно затухают. Новая кампания после фазы обучения выходит на стабильный ритм и показывает рост с каждой последующей неделей.

Скриншот 7 — линейный график конверсий по дням, метрика: конверсии, детализация: по дням, период: 22.06–19.07

После подтверждения гипотезы и стабилизации результатов следующим шагом станет масштабирование и дальнейшая оптимизация кампании: