К нам обратился клиент - сеть обучающих курсов для детей, работающая в нескольких районах Вашингтона и выходящая в новый город - Лос-Анджелес.
Средний рейтинг локаций по Google My Business – 4,9 / 5, сильный офлайн-продукт и выстроенный отдел продаж.
До начала работы с нами клиент не использовал системную платную рекламу: основной трафик поступал за счёт органики и продвижения постов в Facebook, что не позволяло масштабироваться в новом городе и стабильно заполнять группы.
Задача: получить управляемый, прогнозируемый поток заявок через Google Ads и протестировать масштабируемую модель привлечения клиентов.
Задача:
Клиент: сеть обучающих курсов для детей
География:
– основной рынок Вашингтон
– новый рынок Лос-Анджелес
Основные цели:
- заполнение мест в новых локациях
- получение максимального количества лидов для оценки конверсии
- выход на стабильный перформанс-канал
Формат трафика: Google Ads (поисковая, КМС, Performance Max)
Модель работы: лидогенерация → отдел продаж клиента
Стратегия проекта:
Стратегия для Лос-Анджелеса строилась как запуск performance-канала с нуля в новом рынке, а не как масштабирование уже работающей рекламы. Органика и продвижение постов в Facebook не позволяли прогнозируемо заполнять группы и быстро тестировать спрос в конкретных районах Лос-Анджелеса.
Мы изначально заложили стратегию, ориентированную на объём и качество данных, а не на быстрые «красивые» показатели. Ключевая задача на старте заключалась в том, чтобы получить достаточное количество заявок для анализа конверсии, поведения пользователей и реальной стоимости лида в новом городе. Поэтому Google Ads рассматривался как основной инструмент захвата уже сформированного спроса, где родители активно ищут детские курсы рядом с домом.
В основе стратегии лежала жёсткая локальная сегментация. Кампании были разделены по локациям и районам, с приоритетом на поисковую рекламу и локальный таргетинг в радиусе до 2 км от школ. Это позволило не распылять бюджет и сразу работать с наиболее релевантной аудиторией. Поисковые кампании стали ядром стратегии, так как именно они давали наиболее качественные и «тёплые» заявки. Контекстно-медийная реклама и Performance Max использовались как поддерживающие инструменты для догрева аудитории, возврата пользователей и масштабирования стабильных связок.
Отдельный акцент был сделан на аналитике и контроле качества трафика. Мы полностью перестроили систему отслеживания конверсий, подключили инструменты анализа поведения пользователей и получили прозрачную картину по всей воронке: от клика до заявки и передачи лида в отдел продаж.
Это позволило оптимизировать кампании не по формальным показателям, а по фактической ценности трафика. В процессе оптимизации проводилась регулярная чистка поисковых запросов, расширялась система негативных ключей под каждую локацию и перераспределялись бюджеты в пользу наиболее конверсионных сегментов.
Фактически в Лос-Анджелесе была выстроена масштабируемая модель привлечения клиентов через Google Ads: с прозрачной аналитикой, понятной экономикой и чётким пониманием наиболее ценных сегментов аудитории. Это позволило клиенту не просто заполнить новые локации, а заложить фундамент для дальнейшего роста и системного масштабирования в новых районах и городах.
Что было на старте:
На момент старта проекта:
- отсутствовала выстроенная рекламная архитектура Google Ads
- не было корректной системы отслеживания конверсий
- рекламные кампании не были сегментированы по локациям
- не использовалась локальная оптимизация
- отсутствовало понимание реальной стоимости лида и качества трафика
Фактически запуск Google Ads начинался с нуля.
Гипотезы на старте проекта:
На старте мы заложили несколько ключевых гипотез:
- тест поисковой и контекстно-медийной рекламы
- получение максимального количества лидов для оценки их конверсии в продажу
- глобальная перенастройка аналитики и подключение сквозной аналитики
- тест различных рекламных связок и коммуникаций
- тест статичных, видео- и gif-креативов
- гиперсегментация аудиторий под разные локации
- тест дополнительных маркетинговых инструментов и воронок
Ход работы:
Этап 1. Аналитика и подготовка
- провели аудит всех рекламных аккаунтов сети
- настроили систему отслеживания конверсий на сайтах
- подключили Microsoft Clarity для анализа поведения пользователей
- подготовили семантические ядра под каждую локацию
- разделили кампании по географии и типу трафика
Этап 2. Стратегия
- запустили поисковые кампании с локальным таргетингом (радиус 2 км)
- запустили контекстно-медийные кампании для догрева аудитории
- внедрили Performance Max и оптимизировали распределение бюджетов
- адаптировали стратегию под престижные районы
- сфокусировались на качестве трафика, а не на массовом охвате
Этап 3. Оптимизация
- масштабная чистка неэффективных ключевых слов
- внедрение системы негативных ключей под каждую локацию
- оптимизация ставок и стратегий под конверсии
- регулярный мониторинг показателей и перераспределение бюджета
Аналитика по данным Google Ads
Период: 1 сентября - 30 ноября
- Клики: 17,5 тыс.
- Показы: 539 тыс.
- Конверсии: 650
- Расход: 23,1 тыс. $
- Покупок: 302 при среднем чеке $400
- Выручка: $120 800
- ROMI ≈ 423%
Это дало стабильный поток заявок с контролируемой стоимостью привлечения. Рост показателей был поступательным, без резких провалов, что видно по графикам на скринах.
Отдельные кампании (пример)
По отдельным поисковым и КМС-кампаниям:
- CTR доходил до 10,33%
- поисковые кампании стабильно показывали более высокую конверсионность
- контекстно-медийная реклама эффективно работала на догрев аудитории
Что сработало лучше всего:
Локальная сегментация кампаний по районам Лос-Анджелеса позволила увеличить конверсию за счёт точного попадания в географию спроса и исключения нерелевантных показов. Performance Max при корректной оптимизации показал стабильные результаты и стал дополнительным масштабируемым источником заявок без резкого роста стоимости привлечения. Глобальная перенастройка рекламных кампаний и целей позволила выйти на контролируемую экономику: при расходе $23,1 тыс. реклама принесла 302 платящих клиента и $120 800 выручки, обеспечив ROMI около 423%.
По результатам тестов:
- поисковая реклама — основной источник качественных лидов
- контекстно-медийная реклама — эффективна для возврата и догрева
- локальная сегментация дала прирост по конверсиям
- Performance Max показал стабильные результаты при правильной оптимизации
Глобальная перенастройка кампаний на новые цели:
- значительно повысила эффективность рекламы
- дала рост объёма лидов
- позволила контролировать качество трафика
Итоговый результат:
- выстроена масштабируемая система Google Ads
- получен стабильный поток заявок в новом городе
- клиент получил прозрачную аналитику по всем источникам
- появилась чёткая картина наиболее целевых сегментов аудитории
- сформирован фундамент для дальнейшего масштабирования
Продолжаем работу с клиентом и фокусируемся на дальнейшем снижении стоимости привлечения клиента за счёт оптимизации качества трафика.