На 85,5% больше лидов с контекстной рекламы для крупного регионального застройщика

Предполетный бриф

Наш клиент — одна из крупнейших строительных компаний в своем регионе. Застройщик на рынке уже более 30 лет, в его базе более 65 000 клиентов. К середине 2025 года доля компании по текущему строительству в регионе составляла 29% — внушительный показатель с учетом масштабов области.

К Rocket Business клиент обратился с запросом на услугу контекстной рекламы в Яндекс.Директ. До этого он занимался рекламой самостоятельно, но результаты не оправдывали ожиданий — цена лида переваливала за десятки тысяч рублей, не было прозрачной аналитики, при запуске рекламных кампаний терялась часть целевой аудитории.

Особенности проекта

Ситуация критическая, ведь клиент работает в очень сложной, конкурентной нише. Цикл сделки длинный — потенциальные покупатели квартир не готовы принять решение моментально. При этом до многих заинтересованных пользователей информация о доступных квартирах, акциях и спецпредложениях просто не доходила.

В сфере недвижимости обстановка меняется практически ежедневно — пересчитываются ставки по ипотеке, выходят поправки к закону о потребительском кредите, начинается строительство нового жилого комплекса, поступают в продажу квартиры с обновленными планировками, меняются промоакции. В таких условиях стабильно «обучать» рекламные кампании и запускать их на долгий период практически невозможно.

Задача нашей команде была ясна — улавливать все изменения на рынке и оперативно корректировать рекламные кампании, чтобы обеспечить постоянный поток целевых лидов.

Подготовка

Мы провели детальный аудит текущих рекламных кампаний. Первое, что заметили — очень высокую цену лидов. В РСЯ она доходила до десятков тысяч рублей, что слишком дорого даже в разрезе такой ниши, как недвижимость — затраты и усилия на рекламу не окупались.

В поисках причин изучили рекламный кабинет клиента и выявили слабые места, которые мешали эффективной работе контекстной рекламы.

• Цели рекламных кампаний были настроены некорректно, из-за чего алгоритмы Директа не могли «обучиться» под нужную целевую аудиторию — это причина снижения процента конверсий на сайте
• У рекламных кампаний нет четкой сегментации по категориям предложений и целевым аудиториями
• Одновременно включено множество кампаний без дополнительного контроля и регулярной аналитики
• В поиске была запущена только одна рекламная кампания по всей возможной семантике, большую часть которой поисковая система игнорировала
• Поисковая реклама распространялась только по небрендовым запросам по типу «купить квартиру от застройщика», что сильно тормозило трафик
• Все кампании были настроены на стратегию «Максимум кликов», что давало клики по рекламе, но абсолютно не гарантировало конверсии на сайте

Перед началом продвижения нам предстояло полностью перенастроить рекламный кабинет. Мы заложили на это достаточное количество времени, чтобы планомерно внедрять изменения и следить за тем, как меняется динамика. Вот что мы сделали в первую очередь:

1. Отключили рекламные кампании, которые «сливали» бюджет
2. Провели масштабную работу по сегментации: выделили основные группы ЦА, категории предложений, действующие акции — и распределили их между собой в зависимости от конкретной РК
3. Настроили цели под стратегию «Максимум конверсий», чтобы эффективно «обучать» рекламные кампании под запросы качественных лидов
4. Настроили качественную аналитику с детализацией конверсий по каждой фазе и каждому действию пользователя

Оптимизируем РСЯ

Продвижение недвижимости подразумевает большое количество различных акций и спецпредложений — под определенный сегмент квартир, конкретный ЖК или категорию кредита. Их готовят маркетологи со стороны клиента и направляют нам, чтобы мы внедрили их в контекстную рекламу.

Сложность заключалась в том, что у застройщика на данный момент 5 жилых комплексов в разной стадии строительства — и под каждый составлены индивидуальные спецпредложения. Предложения действуют поочередно в зависимости от востребованности проекта или могут остановиться вовсе. Это делало работу сложнее, но интереснее — мы выстроили свою собственную систему внедрения правок в РК, чтобы давать рекламе возможность охватить максимальное количество аудитории в короткие сроки. А сроки в контексте Директа действительно были короткие — обучение алгоритмов требует времени. Здесь потребовалась синергия наших директологов и ответственных за проект со стороны клиента, чтобы гипотезы сработали.

Под каждый ЖК мы подобрали самые подходящие запросы:

• Брендовые — связанные с названием жилого комплекса
• Конкурентные — связанные с другими ЖК рядом
• Запросы, связанные с районами, где находятся эти проекты

Далее совместно с дизайнерами приступили к разработке объявлений и креативов, где учли необходимые факторы. Мы составили цепляющие заголовки с четкими и понятными формулировками, обозначили реальные выгоды для каждой ЦА, не забыли и про яркий визуал макетов.

Также мы посегментарно собирали аудиторию и точечно обучили каждую рекламную кампанию под ее запросы, чтобы продвижение попадало точно в цель. При этом мы учли не только «прогретых» лидов, но и категории пользователей в возрасте от 24 до 55 лет, которых может заинтересовать наша реклама.

В рамках этой задачи мы дополнительно тестировали несколько гипотез:

1. Настройка рекламы на аудиторию беременных женщин. Предполагали, что помимо основных запросов, связанных с рождением ребенка и уходом за ним, будущие мамы потенциально могут быть заинтересованы в покупке квартиры — рост семьи и соответствующие льготы часто дают мотивацию к расширению жилплощади. Реклама до адресата доходила, но цена за одного человека оказалась очень высокой. Пришли к выводу, что рассматриваем слишком долгосрочную перспективу — у данной аудитории другие приоритеты и решение о смене жилья может прийти не раньше, чем через несколько месяцев или даже лет после пополнения в семье. В итоге от этой кампании мы отказались.
2. Аудитория молодых семей с детьми (возрастной диапазон 24-44 года). Здесь ситуация обстояла гораздо лучше. В рамках этой кампании мы составили сильные объявления с учетом актуальных потребностей ЦА: приобрести собственное жилье вместо аренды, найти квартиру с низкими платежом или с другими выгодами для молодых семей. Кампанию настроили только на один конкретный ЖК — самый подходящий по условиям. Гипотеза сработала и стабильно приносила лиды по выгодной цене более двух месяцев.

В процессе работы мы столкнулись с еще одной проблемой. Ссылка на квартиру, которая была вшита в объявление, могла стать неактуальной — квартиру продавали в момент работы РК. Пользователь переходил по ссылке, но попадал на страницу «404». Это негативно сказывалось на показателях эффективности контекстной рекламы. Сначала мы заменяли перелинковку вручную, но по мере того, как количество кампаний росло, делать это было все труднее и труднее. Поэтому мы подключили программистов из RocketDev, которые настроили автоматическую замену ссылок — она происходит незаметно для пользователя. Через тот же рекламный креатив человек переходит на страницу с альтернативным вариантом.

Квизы

Клиент уже использовал интерактивные опросы на отдельных посадочных страницах. Цель таких квизов — сбор и сегментация квалифицированных лидов. Это та часть потенциальных клиентов, которая проявила интерес к объекту и с высокой вероятностью готова его приобрести. На основе полученных через квиз данных отдел продаж сможет предоставить этой аудитории персонализированные рекомендации по выбору жилья.

Мы проанализировали текущие наработки клиента. Для того, чтобы повысить конверсии, квизы было необходимо детально переработать. Мы с нуля написали новые сценарии для посадочных страниц, добавили «цепляющие» заголовки, CTA-кнопки, яркие изображения и больше интерактива. Квизы получились гибкими — в зависимости от текущей ситуации их можно оперативно адаптировать под ту или иную акцию.

После прохождения квиза с клиентом связывается менеджер, чтобы обсудить детали и сформировать персональное предложение. Мы учли все возможные исходы — даже если не произойдет прямая конверсия, данные остаются в базе отдела продаж, что позволит менеджерам установить контакт с клиентом позже.

Повышаем эффективность поиска

Чтобы обеспечить клиенту максимальный целевой трафик и увеличить спрос, мы ведем работу в еще одном ключевом направлении — занимаемся постоянной оптимизацией поисковых кампаний.

Мы регулярно анализируем рекламные площадки и поисковые запросы: проводим чистку минус-слов, исключаем нерелевантные запросы и обеспечиваем максимально целевой трафик. Параллельно с этим мы постоянно работаем над добавлением новых, актуальных объявлений в поисковые кампании, чтобы охватывать все потенциальные запросы пользователей и поддерживать актуальность наших предложений.

Тесты гипотез в начале проекта показали критическую важность масштабирования рекламных кампаний в РСЯ для увеличения общего спроса в поиске. РСЯ играет ключевую роль в прогреве аудитории по нескольким причинам:

• Формирует брендовый спрос. Пользователи, которые увидели привлекательные предложения в РСЯ, переходят от общих поисковых запросов типа «купить квартиру» к брендовым запросам. Они приходят на поиск уже с конкретным интересом к нашему предложению.
• Снижает стоимость заявки с поиска. Клик по брендовому запросу значительно дешевле, чем по общим запросам, где всегда высокая конкуренция. Таким образом, инвестиции в РСЯ, которые формируют брендовый спрос, снижают общую стоимость заявки с поисковых кампаний.
• Ускоряет принятие решения. Показ выгодных предложений в РСЯ «ускоряет» потенциальных покупателей, которые могли бы долго обдумывать покупку. Это приводит к росту количества заявок с поиска.

Синхронная работа над оптимизацией поисковых кампаний и стратегическое развитие РСЯ позволяют нам не только привлекать целевой трафик, но и формировать лояльность, снижать стоимость привлечения и увеличивать общее количество качественных лидов.

Обеспечиваем прозрачную аналитику

При аудите мы выяснили, что у клиента отсутствуют полноценные инструменты для сквозной аналитики и отслеживания звонков с рекламы. Из-за этого было невозможно полноценно оценить эффективность рекламных кампаний — у Яндекс.Директа нет для этого достаточных данных.

Что мы сделали:

1. Совместно с другим подрядчиком настроили систему коллтрекинга в Roistat, что позволило точно отслеживать звонки, поступающие из рекламных источников. Это расширило объем данных, доступных для анализа в Яндекс.Директ — мы начали получать достоверную информацию о реальном поведении пользователей, совершающих звонки.
2. Интегрировали рекламные кабинеты с внутренней CRM-системой клиента. Так мы смогли понять, какие рекламные каналы и кампании вносят наибольший вклад на разных этапах воронки продаж, а не только по последнему клику. Менеджеры по продажам могут сразу сформировать релевантное предложение на основе полученных данных о пользователе и его потребностях.
3. Наладили бесперебойную передачу данных о квалифицированных лидах. Ключевым этапом стало то, что CRM-система теперь передает в Яндекс.Директ информацию о тех пользователях, которые стали квалифицированными лидами.

Яндекс.Директ застройщика получил беспрецедентный уровень детализации. Алгоритмы Яндекса теперь не просто регистрируют клики или звонки, а видят, какой конкретно визит привел к квалифицированному лиду, а какой — нет.

Это позволяет системе:

• Точнее подбирать целевую аудиторию: Яндекс теперь фокусируется на привлечении пользователей, максимально похожих на тех, кто уже совершил целевое действие и был признан квалифицированным лидом
• Оптимизировать рекламные кампании по реальной ценности: оптимизация ведется на основе конкретных конверсий в квалифицированных лидов — это повышает эффективность рекламных бюджетов

Ретаргетинг

Одним из значимых недочетов контекстной рекламы нашего клиента было полное отсутствие ретаргетинга — трансляции рекламы пользователям, которые уже взаимодействовали с брендом, но не совершили целевое действие. Мы не только внедрили ретаргетинг, но и значительно углубили его.

Первый шаг — детальная сегментация аудитории для ретаргетинга. Мы перешли от общего подхода к глубокой сегментации, начали создавать специфические аудитории для ретаргетинга. Это позволило целенаправленно работать с такими группами, как:

• Пользователи, интересовавшиеся конкретными типами квартир или ЖК
• Пользователи, заходившие на страницы с ипотечными программами и т.д.

Каждому сегменту демонстрируются максимально релевантные рекламные сообщения, что существенно повышает вероятность их возвращения и конверсии.

Далее мы внедрили Look-alike (похожие) аудитории на основе базы покупателей из CRM-системы. Директ анализирует профили этих покупателей и находит в сети пользователей, максимально похожих на них по интересам, поведению и демографическим характеристикам. Рекламная система также предоставляет оценку «схожести» (от средней до высокой), что позволяет выбирать наиболее релевантные сегменты для таргетинга.

С момента запуска кампания демонстрировала отличные результаты, генерировала качественные лиды и квалифицированные обращения. Затем мы временно отключили ее, чтобы доработать и оптимизировать под новые запросы, которые появляются ежедневно.

Оцениваем результат

Мы с нуля провели полную интеграцию всех аналитических систем. Это позволило рекламным стратегиям обучаться на реальные квалифицированные заявки, а не просто на клики. Благодаря этому мы оперативно и корректно масштабируем рекламные кампании под изменения рынка.

Вот какие результаты мы получили за 6 месяцев работы:

• Среднее количество лидов в месяц выросло на 85,5%
• Лид в РСЯ стал дешевле на 59%
• При этом отказы на сайте снизились более чем на 40%