Грабитель складчин
Редактор
Премиум
И так приступим. Арбитраж трафика на товарку.
Вводные данные по кейсу:
Трафик идет из Яндекс Директа + поиск
Наша задача при минимальной цене связки получить максимальную прибыль.
На старте бюджет составляет 50 тыс.руб. на один тест.
Всего залито 862 400 руб. в течение пяти месяцев.
(Скрин из самой "жирной" партнёрки)
Сам процесс:
Создал компании в Яндекс Директе. На одну фразу была одна группа с объявлениями, а в поисковых компаниях на одну маску, одна группа объявлений.
Семантическое ядро бралось как можно более широко. Тщательно подбирались все запросы по тематике связанной с рыболовством.Что в итоге дало максимальный охват при масштабировании.( В итоге вышло свыше 57 миллионов показов, при невысокой стоимости за клик.
Примеры объявлений в РСЯ:
Примеры топовых объявлений в поиске:
Примеры топовых объявлений в поиске:
Запуск кампании:
Открутка первого теста на 50 тысяч была отрицательной. Я ушел в минус на 25 000 р. (на скринах с трекера числа в долларах, так как он уже древний, но я указываю сумму в рублёвом эквиваленте. Статистка первого теста - ROI -54.4% и CR 0.32%. Как видите, далеко не фонтан.
Оптимизация кампании и вывод её в плюс:
Приступил к сплит-тестированию разных посадочных лендингов и прелендов, показывающих наиболее лучший конверт. Общее количество за время работы компании составило 26 штук. Наиболее высокая конверсия - 0.83.
Одновременно со сплит-тестами лендингов проводится оптимизация компании по фразам и объявлениям.
При сборе статы я использовал эти токены РСЯ:
Они передавались на трекер и уже там происходила оценка эффективности срезов.
Сразу же отслеживаем по группам самые незашедщие объявления. После обнаружения сразу их стопаем, несмотря на показатели СTR. И так во всех группах во всех компаниях. Срез - {camaign_id} / {gbid} / {ad_id} показывает наши самые провальные объявления, например:
Далее проводились работы со ставками. На срезе{campaign_id} / {phrase_id} оцениваем фразы по eCPC и проводим коррекцию ставок, исходя из данных значений. Для примера:
Как видим у большей части фраз эффективный клик обходится мне в районе 4 рублей. Следовательно по отдельным фразам цену за клик в Директе стоило поднять до 4-5 рублей, а у других опустить.
У меня это давно было автоматизированно в Экселе, я постоянно выгружал информацию с трекера и статистику РСЯ. С помощью этого я видел получамый профит по всем фразам за определенный период времени и сравнивал увеличение и понижение эффектности фраз после смены цены за клик.
Так выглядела итоговая таблица:
phrase - идентификатор фразы,
Rev - прибыль по фразе за период,
Cost - затраты в Я.Директ по фразе за период,
CPC - средняя цена клика в Я.Директ по фразе за период,
Profit - прибыль по фразе за период.
Как видим это привело к следующему результату: увеличение ставки за клик с 3,16 руб. до 3,7 руб. по фразе 1097446115 позволило увеличить прибыль с -1204,02 руб. до 1178,95 руб., а понижение оплаты за клик по фразе 1097446111 с 4,5 руб. до 3,78 руб. дало возможность понизить убытки в - 837,72 руб. и даже достичь минимальный прибыток в 36,48 руб. Но, так же заметно, что увеличение оплаты за клик по фразе 197446168 с 4,15 руб. до 4,78 руб. привело к снижению профита. В этом случае значение ставки я возвращал к первоначальному значению.
Общий итог:
За ~5 месяцев кампания израсходовала ~860 т.руб. и принесла более 3000 апрувнутых лидов.
ROI, стартовавший со значения -54,4% был поднят до +20 - 25% уже после первого месяца открутки:
Последнее редактирование:
