Решили собрать в одном месте актуальные кейсы по рекламе в Google Ads. Рассматривать кейсы мы будем от известных брендов.
Стоит сразу отметить, что не все зависит от рекламы, в первую очередь нужно заняться лендингом, он должен быть на высоте. Если вы запустите крутую рекламу, используете все фишки, как крупные бренды, но у вас “плохой” и не удобный лендинг, то не стоит удивляться результату и думать, что реклама не работает. Обязательно перед запуском рекламных кампаний проработайте свой лендинг.
Да и во время рекламной кампании стоит проводить А/Б тестирование, чтобы лендинг сделать более конверсионным. Чтобы запустить А/Б тест не нужны специальные знания, все необходимое уже имеется в Google Ads, для этого переходим в “проекты и эксперементы”.
А теперь приступи к самим кейсам в Google Ads.
Кейс от М. Видео
Главная фишка данного кейса в том, что именно с помощью А/Б тестирования посадочных страниц М. Видео удалось добиться роста конверсии. Посмотрите сами.
Сделать такие результаты невозможно не протестировав предварительно, какой из вариантов нравиться пользователям больше.
Кейс холодильник.ру
Подключив Data Driven атрибуцию и целевой CPA рекламные кампании стали приносить на 58% больше и при этом затраты уменьшились на 18%.
Data Driven – модель атрибуции в Google Ads. С помощью распределения веса и анализа вклада различных запросов данная модель атрибуции показывает хороший результат. Работает только с поисковыми кампании.
Кейс ЦИАН
Сделав оптимизацию звонков на мобильные приложения ЦИАН получил превосходные результаты: увеличение конверсии в 2,5 раза и снижение CPA на 124%.
Все это благодаря универсальным кампания для приложений (UAC). Это первый инструмент от Google Ads, который является полностью автоматизированным. Вмешательство человека тут минимально: ввести название кампании, добавить четыре рекламных текста, добавить рекламный материал, задать нужный бюджет и все готово. Далее все делает UAC.
Кейс Lamoda
Используя RFM (recency, frequency, monetary) Lamoda смогла добиться повышения конверсии на 27% и увеличения ROI на 14%.
RFM оценивание лояльность базы клиентов по определенным признакам: сумма покупок, их давность, общее количество покупок. Чтобы RFM был оптимальным необходимо выгрузить базу из CRM, сгруппировать и загрузить в Google Analitics, после чего сделать из этих данных сегмент ретаргетинга, который можно использовать в рекламе Google Ads.