Как снизить стоимость лида в VK Ads — практическое руководство

Первое место

Павел Бельченко, основатель SMM-агентства Tesla Target.

Привет! Я Павел Бельченко, и наше агентство Tesla Target специализируется на комплексном продвижении бизнеса в соцсетях. После первичной настройки рекламы клиентов чаще всего интересует, как получить больше обращений за тот же бюджет. Делюсь своими проверенными тактиками, которые помогут сделать лид дешевле, а рекламу эффективнее. Итак, вот 3 наших любимых способа для соцсети «ВКонтакте».

Способ № 1 — подключение ретаргетинга

Проект: продажа автомобильных ковриков
Средняя цена клика: 8,58 руб.
Цена клика после оптимизации: 5,65 руб.

Что было сделано:

Первичная оптимизация рекламной кампании подразумевает работу над стоимостью клика на конкретные объявления. В этом проекте мы сначала использовали стандартную настройку по интересам: пользователи, состоящие в двух и пяти группах по автоковрикам. В объявлениях сохранялись аудитории, которые взаимодействовали с группой и рекламой. Параллельно этому на сайт ставили пиксель — определенный код, который собирал данные пользователей с сайта клиента. Это позволило сначала познакомить пользователей с компанией, а далее напомнить о ней еще раз.

Как сделать

1. В рекламном кабинете заходим в раздел «Ретаргетинг».
   

   

2. Находим вкладку «Пиксели» и нажимаем «Создать пиксель». Дальше сгенерируется код и будет подробно расписано, как его вставлять на сайт.

   

3. Когда пиксель установлен, создаем аудиторию ретаргетинга. Ждем, пока она наберет хотя бы до 100 человек, но лучше больше.

   

   Тут вам нужно выбрать «Получить с помощью пикселя».

   

4. При создании рекламного объявления в дополнительных параметрах добавляете в «Аудитории ретаргетинга» ту аудиторию, которую создали.

   

   Так вы сможете показывать рекламные объявления посетителям сайта.

   Другой способ — сохранение аудитории внутри соцсети «ВКонтакте». Как это сделать?

   При создании рекламного объявления для первого касания с пользователем выбираете необходимые реакции. Как правило, тут нам интересны позитивные реакции, а также пользователи, которые перешли по объявлению и просмотрели запись. На эти аудитории можно настраиваться, как расписано выше в пункте 4. Но если вы хотите не тратить бюджет на нецелевой трафик, стоит там же настроить поле «За исключением». И выбрать сохраненную аудиторию с негативными реакциями. Это также влияет на снижение стоимости клика.

   

Способ № 2 — меняем способ оплаты

Проект: блог о клинических исследованиях для медиков
Стоимость подписчика до оптимизации: 16 руб.
Стоимость подписчика после оптимизации: 9 руб.

Что было сделано:

Стоимость подписчика снизилась в результате оптимизации объявления. По нашей теории, «ВКонтакте» показывает объявление тем, кто с бо́льшей вероятностью среагирует на него. Поэтому мы поменяли CPM (оплата за показы) на CPC (оплата за переходы). Это самый простой метод попробовать внести изменения — нужно поменять лишь способ оплаты.

Лучше всего использовать этот метод на объявлениях, у которых уже есть неплохой результат (или средний), но хочется его улучшить. Иногда даже бывает так, что при модели оплаты за показы объявление дает очень дорогой клик и заявку, а при смене на оплату за клик результаты улучшаются.

Как сделать

1. Открываем объявление и нажимаем кнопку «Копировать вместе с записью».

   

2. Листаем в самый низ и в настройках цены указываем способ оплаты CPC.

   

3. Ставку лучше указывать изначально завышенную, чтобы объявление быстро дало нужные показы и переходы. После того как открутили на объявлении 100–200 рублей и получили CTR 1,2 % и выше, ставку можно понемногу снижать: примерно на 25 %.

Способ № 3 — используем квиз

Проект: студия по производству кухонь на заказ
Стоимость лида до оптимизации: 1200 руб.
Стоимость лида после оптимизации: 300 руб.

Что было сделано:

Изначально мы использовали VK Ads стандартно. Были дешевые клики, но лидов очень мало. В дальнейшем запустили эти же объявления со ссылкой на квиз (тест с формой заявки в конце).

В связи с тем что в квизе есть большое количество детальных вопросов и увеличивающаяся скидка при ответе на каждый вопрос, люди более охотно оставляли свои данные (но важно не переборщить с количеством вопросов). В этой нише наибольшее количество заявок клиенты оставляют, ответив на 4–7 вопросов.

Как сделать

1. Настройка лид-формы

Заходим в группу, с которой ведется реклама, и открываем графу «Управление». Открываем «Приложения» и выбираем приложение «Форма сбора заявок» (если его нет, устанавливаем).

Заполняем все поля и текст, который увидит пользователь, когда откроет лид-форму. Грузим обложку размером 1200 × 300 и выбираем, кому присылать уведомления о получении нового лида (как правило, это менеджер на стороне клиента).

Не забудьте назвать лид-форму так, чтобы вам сразу было понятно, что это за квиз (выделили красным).

Далее копируем ссылку на лид-форму:

2. Настройка рекламной кампании с лид-формой

В нашем случае это была универсальная запись со ссылкой.

Сначала выбираем параметры целевой аудитории: в этом объявлении мы таргетировались на женщин 25–50 лет, которые живут в Москве или Московской области и активны в сообществах конкурентов.

Параметры возраста и геопозиции

Чтобы найти данную аудиторию, в форму ниже нужно добавить ссылки на группы конкурентов в графу «активности в сообществах». И не забудьте исключить свою группу.

Выбираем способ оплаты. В этом объявлении мы выбрали оплату за 100 показов (12,88 руб). Также выбираем параметры рекламных площадок — мобильный сайт и приложения.

В текст объявления добавляем ссылку на лид-форму, которую скопировали ранее.

Так как цена заявки на лид-форму была слишком высокой, мы решили добавить в объявление ссылку на квиз.

3. Настройка квиза

Для создания квиза мы использовали сервис Marquiz.

Сперва создаем личный кабинет и начинаем собирать стартовую страницу: прописываем заголовок, подзаголовок и текст на кнопке.

Далее добавляем вопросы, которые придумали заранее. Наш тест был призван помочь пользователю определиться, какая кухня ему нужна. Так у менеджера уже изначально была какая-то вводная информация о клиенте.

Вопросы можно составлять разные: с картинками, ценами и т. д.

Далее выбираем тип данных, которые нам нужно собрать в графе «Форма контактов». Эта форма с полями для заполнения появится в конце теста. Нам были нужны имя и телефон. Также добавляем текст в конце формы.

Затем настраиваем усиление конверсии. В данном случае это нарастающая скидка, т. е. с каждым последующим ответом на вопрос скидка увеличивается. В поле «Процент скидки» выбираем итоговый процент, который лид получит после ответа на все вопросы.

В настройках вводим название (для себя), валюту и язык (по умолчанию русский). Сохраняем и копируем ссылку.

Далее добавляем в эту ссылку utm-метки, чтобы у нас было понимание, с какого объявления приходят лиды. Эту ссылку вставляем в объявление. В нашем случае мы скопировали то же, что было с лид-формой, и просто поменяли ссылку на квиз.

В «заявках» лиды будут отображаться так:

Нажав на глазок (справа), можно увидеть, с какой метки был оставлен лид.

После всех оптимизаций рекламных кампаний на уровнях стоимости клика, подписчика и заявок мы всегда запрашиваем информацию об эффективности нашей рекламы. Идеально, когда у клиента есть прозрачная аналитика и выстроена работа менеджеров. В таком случае мы отключаем объявления и направления, которые не дают продаж. И можем оставить объявления с более дорогим обращением, но более эффективные в перспективе. Поэтому при работе с рекламой держите также в фокусе конечный, самый важный результат.

А какие у вас есть способы снизить стоимость лида? Рассказывайте в комментариях или пишите нам на почту — обсудим гостевую статью от вашего лица. Мы всегда рады новым экспертам. Давайте делиться опытом и вместе делать интернет-маркетинг еще более эффективным.

— команда BI47 : Александр Налётов, Никита Голубцов, Максим Зеленский и Алексей Марков.

Их решение помогает быстро оценить, как обстоят дела с рекламой в Директе. Например, система предупреждает о «дорогих конверсиях» в кампании — слишком высоком показателе CPA, — и о низкой конверсии по конкретным объявлениям. При этом система рассчитывает среднее количество кликов, необходимое для конверсии, CPA для моделей атрибуции по первому и последнему клику, а также рекомендует повысить или понизить ставку исходя из заданного значения CPA. А ещё для каждой кампании и каждого типа звонка («первичный», «целевой», «коммерческая недвижимость» и другие) определяется среднее количество визитов до обращения по телефону.

Описание решения, пример системы и pbix-файл.

Второе место — команда FirstPartyData : Александр Морин, Дмитрий Воронин, Денис Соболев и Павел Максимов.

Команда разработала универсальный набор дашбордов, который позволяет отслеживать не только эффективность рекламных кампаний, но и качество работы отдела продаж. Оценить CPA по разным каналам, обеспечивающим звонки, помогают три модели атрибуции — U-shaped (первый и последний клик получают по 40% ценности, а остальные 20% распределяются между остальными источниками), модель по длительности визита и по глубине просмотра.

Предусмотрен и прогноз конверсионности для каждой ключевой фразы и кампании, подробный дашборд для отслеживания пропущенных звонков с разбивкой по месяцам и дням недели, а также визуализация соотношения разных типов звонков. На отдельный дашборд выведены данные по отложенным звонкам — которые произошли не сразу после первого визита на сайт, а позже: система рассчитывает среднее количество дней до отложенного звонка и показывает такие звонки в разбивке по источникам трафика.

Описание решений, примеры систем и pbix-файлы (первая и вторая BI-системы).

Третье место — UraAnalytics : Сергей Лосев, Юрий Батиевский, Антон Астахов и Иван Иванов.

Участники команды сосредоточились на заделе для сквозной аналитики — таблице, где в единый таймлайн сведены действия посетителей в Метрике и звонки из CoMagic.

Также команда разработала полезные дашборды — визуализацию стоимости лида, график изменения затрат на рекламу в связке с объёмом выкупаемого трафика и отображение динамики эффективности кампаний в разных моделях атрибуции. А дашборд с данными по качеству обработки звонков помог выявить интересную зависимость: большая часть пропущенных вызовов приходится на начало рабочего дня и время сразу после обеденного перерыва.

Описание решения, пример системы и pbix-файл.