Пост телеграм-канала PPC для сверхразумов | Александр Хитро

🤬 Работа с B2B внутри B2B внутри огромной B2C отрасли.

Веду неординарный иностранный проект. В рамках широченной B2C отрасли (назовём его сегмент #1) есть небольшой B2B кусок (назовём его сегмент #2), в рамках которого мне нужно откусить ещё меньшее целевое B2B направление (назовём его сегмент #3). Фрактал внутри фрактала.

На созвонах с двумя представителями клиента регулярно обсуждаем, почему та или иная фраза подходит или не подходит, когда на первый взгляд они все кажутся идентичными по своей сути. Да что там на первый взгляд, даже на десятый раз я смотрел в книгу и всё ещё видел фигу.

И только на конец второго месяца ежедневного сидения в семантике, агрегированного анализа данных из важного текстового поля в лидформе и спустя суммарно 30 часов созвонов и обсуждений с двумя специалистами со стороны клиента я наконец начал понимать, что нужно бизнесу.

Это самая сложная лексика, с которой я когда-либо сталкивался.

В статистике поисковых запросов за 2 месяца лишь 8% ненужного нам трафика, большинство из этих 8% пришлись на конкурентные запросы. И тем не менее, читаю ежедневно поисковые запросы, и кажется, что трафик настолько идеально чистый, что чистить уже просто напросто нечего, исключаю в среднем всего лишь по 3-5 слов в день. Но нецелевые заявки из более широкого сегмента #2 всё никак не исчезнут.

Эпик в том, что запросы из нужного нам сегмента #3 могут вводить те, кто есть и в сегменте #2, и в общем сегменте #1.

Лексика в отрасли (в сегменте #1) колоссальных размеров, буквально бесконечная.

Google Ads в этой нише, к несчастью, не видит разницы между B2C и B2B запросами. И сначала отдавал показы по всем подряд общеотраслевым, межотраслевым и конкурентным запросам.

Пришлось собрать и отминусовать:

— 35 000 отраслевых брендов, коих на самом деле во много раз больше, и я продолжаю их минусовать ежедневно

— 8 000 минус-слов

— 5 000 широких минус-фраз в точном соответствии, запретив показы по грязным широкоотраслевым общим поисковым запросам.

Навыки обработки, фильтрации и группировки больших объёмов семантики здесь пригодились как нельзя кстати.

И не потому, что нужно было собрать ключи. А потому что у клиента уже был большой объём накопленных данных, и сначала нужно было оцифровать:

— Какие есть смысловые кластеры

— Какие показатели по каждому кластеру

— Сколько в них фраз и каких

— Какие показатели по каждой фразе

— Доля нецелевого и конкурентного охвата в каждом кластере

Далее из обработанных данных сделать интерактивные отчеты с быстрой удобной фильтрацией, чтобы на созвоне с клиентом можно было задать кучу вопросов по каждому кластеру, нужен ли он с текущими показателями, и за секунду отобразить на экране все показатели с разной степенью детализации.

И только после этого стало понятно:

— Какую долю результата приносили те или иные кластеры

— Что исключить и почему

— Что запускать в первую очередь и на чём фокусировать бюджет

— Что оставить на потом

Перевод семантики на другие языки показал, что охваты в планировщике Google Ads в 22 раза меньше, чем на основном языке, и ради пары кликов в месяц идея о переводе сайта потеряла смысл.

Два месяца не можем победить проблему заявок из более широкого B2B сегмента #2, который нам не нужен в рамках более узкого целевого B2B сегмента #3.

Предпринимаю ряд мер по сокращению объёма заявок от ненужного нам типа юрлиц:

— Сбор новых более очевидных B2B-шных нужных нам ключей

— Минусация слов и фраз

— Остановка ключей, по которым большинство запросов были нецелевые

— Остановка ключей, по которым большинство заявок были с нецелевыми значениями в важном текстовом поле лидформы

— Фильтрация аудитории текстами объявлений

— Согласование с клиентом списка B2B конкурентов

— Запуск ключей с B2B конкурентами

— Предстоит работа с содержанием текущего сайта, пока делается новый

— Ещё около двух десятков пунктов с крупномасштабными и мелкими работами

Это только верхушка айсберга. Работы ещё вагон. Новые страны, новые рекламные системы, новые языки. Случай явно неординарный, но прорвёмся.

————

Топ постов @ppc_bigbrain:

ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7 | ч.8