На 8,3% увеличили прибыль и на 14,6% снизили ДРР в контекстной рекламе: кейс RTA и «Здравсити»

Главное о кейсе

Команда RTA пересобрала поисковые брендовые кампании, перевела их на стратегию ручного управления ставками, провела оптимизацию как брендовых, так и небрендовых кампаний. В результате за период низкого сезона при меньших инвестициях, чем за период более высокого сезона с контекстной рекламы получено дохода на 8,3% больше с ДРР на 14,6% ниже.

The RTA team optimized both branded and non-branded campaigns, achieving an 8.3% increase in revenue while reducing CRRs by 14.6% during the off-season, with lower investment compared to the high season.

Как проект изменил жизнь пользователей

Запустили рекламу на самых горячих пользователей, отключили неэффективные показы, чтобы ее видела самая заинтересованная аудитория.

We launched advertising targeted at the most active users and disabled ineffective ad placements to ensure it reached the most interested audience.

Бизнес-задача и ее решение

Контекст и задача

«Здравсити» — онлайн-сервис по заказу и доставке лекарств, медицинских изделий, средств гигиены, БАД, косметики и других товаров для здоровья и красоты.

Задачи

В период 01.05.2024-31.07.2024 снизить ДРР в контекстной рекламе без снижения дохода.

Решение:

1. Пересобрали брендовые кампании
- Сегментировали семантику, написали релевантные объявления, добавили релевантные.
- Установили ставки, обеспечивающие приток максимально дешевого трафика, увеличив его объем.
- Провели кросс-минусовку в группах, минимизировали показ объявлений по семантическому типу соответствия.

2. Оптимизировали небрендовые кампании
- Отключили LAL и оставили кампанию работать только по ретаргетингу на посетителей сайта
- Сделали подробную разбивку по фильтрам в фиде,
- С помощью «двойного отрицания» сделали аудиторию более целевой — оставили только тех пользователей, кто посещал сайт за последние 3 и 14 дней (самые эффективные аудитории).
- Исключили неэффективные площадки, добавили корректировки по соцдем признакам, типам устройств, регионам таргетинга, остановили неэффективные категории товаров.
- Исключили неэффективные сетевые площадки, отминусовали нецелевые запросы, скорректировали заголовки для соответствия индикатору качества в товарных кампаниях.
- Остановили неэффективные группы объявлений, категории автотаргетинга, категории товаров, в ряде групп в отдельности добавили корректировки по соцдем признакам, типам устройств, регионам таргетинга, эксклюзивному размещению в динамических кампаниях.

3. Скорректировали ЕПК с товарными объявлениями и ТГО
- В ряде групп в отдельности добавили корректировки по соцдем признакам, типам устройств, в группах с ТГО провели кросс-минусовку.

4. Вывели наглядную статистику в DataLens для оперативной аналитики
- Настроили автоматизацию аналитики, упаковали ее в дашборд через DataLens.

Результаты:
- на 8,3% больше дохода
- на 14,6% ниже ДРР

Context and Task
Zdravcity is an online pharmacy and health and beauty products delivery service in Russia.
The task was to reduce CRR through PPC without decreasing revenue during the period from 01.05.2024 to 31.07.2024.

Solution:
1. We Rebuilt Brand Campaigns
- We segmented the semantics, wrote relevant ads, and added additional relevant ads.
- We set bids to attract the cheapest possible traffic, thereby increasing overall traffic.
- We conducted cross-minimization within groups and minimized display ads by semantic match type.

2. We Optimized Non-Branded Campaigns
- We disabled Lookalike Audiences (LAL) and focused the campaign solely on retargeting site visitors.
- We performed a detailed breakdown using filters in the feed.
- Utilizing “double negation,” we refined the audience to include only those users who visited the site in the last 3 and 14 days (the most effective audiences).
- We eliminated ineffective sites and made adjustments for social features, device types, and targeting regions, while stopping ineffective product categories.
- We removed ineffective network sites, minimized untargeted queries, and adjusted headlines to improve quality indicators in product campaigns.
- We stopped ineffective ad groups and auto-targeting categories, and in some groups, we added specific adjustments for social features, device types, targeting regions, and exclusive placements in dynamic campaigns.

3. We Adjusted EPCs with Product Ads and CSOs
- In several groups, we added adjustments for social demographics, device types, and implemented cross-minimization in groups with CSOs.

4. We Set Up Visual Statistics in DataLens for Operational Analytics
- We established analytics through a dashboard in DataLens for effective operational analytics.

Results:
- 8.3% increase in revenue
- 14.6% decrease in DRR

Скриншоты