Кейс рекламы жилого комплекса в Яндекс: рост SQL в 6 раз и снижение стоимости лида в 4 раза

К нам обратились с запросом продвинуть ЖК в Иркутске с помощью Яндекс. Их основное направление - продажа квартир в новостройке.

На момент обращения реклама уже работала, но большая часть бюджета уходила в нецелевые заявки: обращения были, а в реальные продажи переходила лишь небольшая часть. За последние 3 месяца конверсия в качественный лид составляла всего 5,9% - 29 потенциальных клиентов по цене 33 227 ₽.

В нише первичной недвижимости, где высокий чек и длинный цикл принятия решения, много кликов почти ничего не значат. Пользователи могут оставлять заявки ради консультации, сравнения цен, чтобы просто посмотреть варианты. Но до отдела продаж доходит далеко не каждый.

Перед нами стояла задача перестроить систему привлечения клиентов так, чтобы увеличить количество квалифицированных лидов, снизить стоимость SQL и убрать зависимость от случайных и неэффективных обращений.

Начали с полного анализа текущей рекламы. Выяснили, что было допущено несколько ошибок.

Ошибка 1. Бюджет уходил в пустые площадки РСЯ

В рекламной сети Яндекса (РСЯ) значительная часть бюджета уходила на площадки, которые не приносили ни одной конверсии.

Только на такие размещения было потрачено 97 942 ₽ без единого результата.

При этом на части площадок наблюдался высокий CTR, что на первый взгляд может выглядеть как хороший показатель. Но в сетях высокий CTR без конверсий чаще не говорит об эффективности - пользователь активно переходит по объявлению, но не совершает целевого действия.

Дополнительной проблемой была сама стратегия - часть кампаний была ориентирована на оптимизацию кликов, а не на получение конверсий. Это усиливало поток нецелевого трафика и размывало бюджет.

Также список запрещенных площадок обновлялся нерегулярно, хотя в РСЯ это требует постоянной работы. Без системной чистки алгоритм продолжал закупать слабый трафик снова и снова.

Ошибка 2. Сетевые кампании были урезаны по формату

В остановленных сетевых кампаниях использовался только стандартный формат баннеров, что ограничивало охват и снижало возможности системы по подбору эффективных размещений.

Яндекс лучше работает, когда получает несколько форматов креативов и может адаптировать показы под разные площадки, аудитории и сценарии поведения пользователя. А в данном случае часть потенциального трафика просто не участвовала в аукционе, потому что реклама не была подготовлена под нужные форматы.

Ошибка 3. Брендовый спрос не был выделен отдельно

Запросы по бренду ЖК не были вынесены в отдельную рекламную кампанию и шли внутри общих рекламных кампаний через автотаргетинг. Это серьезная ошибка для недвижимости.

Брендовый трафик - самая теплая аудитория, потому что пользователи уже знают проект, ищут его целенаправленно и находятся значительно ближе к покупке. Такие кампании требуют отдельной стратегии, отдельных объявлений и отдельного контроля эффективности.

Когда бренд смешивается с общими запросами, теряется прозрачность аналитики и невозможно точно управлять самой конверсионной частью трафика.

Ошибка 4. МК слабо использовал свой потенциал

Мастера кампаний действительно приносили конверсии, но внутри было большое количество слабых заголовков, описаний и креативов. Система продолжала крутить неэффективные элементы, а это снижало CTR, ухудшало качество трафика и повышало стоимость обращения.

Дополнительно использовались только настройки по ключевым словам и автотаргетинг. При этом не тестировались аудитории по интересам и околоцелевому поведению (например, пользователи, которые интересуются ипотекой, посещают сайты недвижимости или сравнивают новостройки).

Для недвижимости это важный сегмент - человек может еще не вводить прямой поисковый запрос, но уже находится в стадии выбора.

Без работы с такими аудиториями часть качественного спроса просто оставалась вне охвата.

Ошибка 5. Минус-слова в МК резали полезный трафик

В кампаниях использовалось большое количество минус-слов, что на первый взгляд выглядит правильно, но в МК показы идут одновременно и на поиске, и в РСЯ. Если в поиске минус-слово отсекает нецелевой запрос, то в РСЯ оно может отключить показ рекламы на целых сайтах и страницах, где это слово просто встречается.

В результате система теряла часть полезного охвата и искусственно ограничивала объем целевого трафика.

Ошибка 6. Кампании обучались только на одну цель

Для оптимизации использовалась только одна цель, что сильно ограничивало обучение рекламных алгоритмов.

Когда система ориентируется, например, только на отправку формы, ей неоткуда взять данные, какие обращения действительно доходят до продажи, а какие остаются пустыми лидами.

Для проекта такого уровня важно обучать рекламу не только на общие конверсии, но и на SQL (обращения, которые реально имеют потенциал сделки). Без этого реклама начинает оптимизироваться на количество, а не на качество.

7. Сильные кампании были отключены

По статистике было видно, что поисковые кампании и часть РСЯ уже давали результаты по приемлемой цене. Но на момент аудита активно работали в основном только МК и баннер на поиске. Это резко ограничивало возможности управления спросом, тестирования гипотез и сегментации аудитории.

Следовало использовать отдельные кампании под ретаргетинг, околоцелевые запросы, интересы, look-alike аудитории. Именно такие связки часто дают самый сильный рост в недвижимости, когда задача стоит масштабировать поток качественных лидов. Без них реклама оставалась слишком общей, плохо управляемой и зависела от ограниченного числа сценариев показа.

На первом этапе мы сосредоточились на пересборке базы: корректной аналитике, чистке аудиторий и структурировании кампаний.

Настройка передачи данных о качестве лидов

Первым шагом связали CRM и Яндекс.Метрику, чтобы передавать в рекламную систему не просто факт заявки, а ее качество. До этого алгоритмы оптимизировались на любые обращения, из-за чего активно привлекали пользователей, которые не доходили до сделки. 
После интеграции система начала получать сигнал о том, какие лиды действительно становятся квалифицированными, и это стало основой для дальнейшей оптимизации.

Очистка аудитории от источников спама

Далее провели анализ сегментов, которые приносили конверсии, но имели низкое качество: высокий процент отказов, минимальное время на сайте и отсутствие дальнейшего взаимодействия. Выявили несколько проблемных зон:

• площадки в РСЯ с мусорным трафиком (игры, решебники, мобильные приложения),
• аудитория до 25 лет, которая формально давала заявки, но по факту не соответствовала целевой.

Важно, что такие сегменты ранее выглядели эффективными по количеству конверсий. Но после сверки с CRM стало понятно, что значительная часть этих лидов является спамом.
Совместно с клиентом приняли решение ограничить показы: полностью отключили часть площадок, исключили нецелевую возрастную аудиторию.

Разделение структуры

Параллельно переработали структуру рекламных кампаний. Вынесли брендовые запросы в отдельную кампанию.

Ранее брендовый трафик смешивался с остальными через автотаргетинг, это в итоге мешало корректно оценивать эффективность, искажало обучение стратегий, не позволяло управлять самой горячей аудиторией. После разделения каждая группа запросов получила свою логику оптимизации:

• бренд,
• конкуренты,
• целевые запросы,
• общие запросы.

Так мы смогли точнее управлять ставками, креативами и стратегиями под каждый тип спроса.

Переработка объявлений и расширение формата

На основе анализа продукта и конкурентов мы выделили ключевые преимущества ЖК и пересобрали объявления в Мастере кампаний.

Заменили слабые и размытые заголовки на более конкретные, отражающие ценность для пользователя. Это позволило повысить релевантность объявлений, улучшить CTR и сократить долю случайных кликов.

Дополнительно доработали объявления технически - добавили все доступные расширения.

Ранее использовались не все быстрые ссылки, из-за чего объявления показывались в сжатом формате и занимали меньше места в выдаче. После доработки объявления стали более заметными и информативными, что напрямую влияет на кликабельность и качество трафика.

Перенастройка стратегий на реальные цели

Отдельно мы пересобрали цели для оптимизации. Вместо одной конверсии добавили полный набор значимых действий, включая квалифицированные лиды с наивысшей ценностью. Это критически важно для недвижимости - система начала обучаться на качественных заявках.

Результат первого месяца работы

На первом этапе мы сознательно ужали неэффективный трафик и перестроили обучение алгоритмов. Это ожидаемо привело к росту стоимости конверсии, но мы получили ряд других плюсов:

• снизилась доля спам-заявок,
• улучшилось качество трафика,
• снизилась стоимость квалифицированного лида.

Фактически реклама перестала закупать случайные обращения и начала привлекать реальных потенциальных покупателей.

После того как мы очистили трафик, пересобрали структуру кампаний и настроили обучение на качественные лиды, следующим шагом было масштабирование тех связок, которые уже показывали результат.

Теперь нужно было не просто убрать неэффективные расходы, а увеличить количество SQL без потери качества и резкого роста стоимости лида.

Мы сосредоточились на трех направлениях: продолжили чистку РСЯ, расширили аудитории в сетях и отдельно усилили поисковое направление через конкурентов.

Отключение некачественных площадок

Работа с РСЯ не заканчивается после первой чистки - это постоянный процесс. Мы продолжили регулярно анализировать площадки, аудитории и сегменты, которые потребляли бюджет, но не приносили квалифицированных обращений. Особое внимание уделяли площадкам с высоким CTR и слабой постконверсионной эффективностью: такие размещения часто создают иллюзию хорошей работы, но по факту приводят пустой трафик.

Каждые несколько дней обновляли список исключений, отключали слабые сегменты и перераспределяли бюджет в пользу площадок, которые действительно давали SQL. Благодаря этому смогли удерживать качество трафика при росте объемов.

Расширение аудиторий в РСЯ через интересы и общие запросы

Начали расширять охват за счет более теплых и перспективных сегментов. Добавили новые аудитории по интересам пользователей:

• интересуются ипотекой,
• посещают сайты недвижимости,
• изучают предложения застройщиков,
• находятся в стадии выбора новостройки.

Параллельно усилили показы по общим околоцелевым запросам, например:

• "новостройки Иркутска цены",
• "новостройки Иркутска от застройщика",
• "купить квартиру в новостройке Иркутск".

Так у нас получилось забрать аудиторию еще до момента прямого брендового спроса - когда пользователь уже выбирает объект, но еще не определился с конкретным ЖК.

Это принесло дополнительно 8 квалифицированных лидов по приемлемой цене, что подтвердило верность гипотезы: часть качественного спроса действительно находилась вне стандартных поисковых сценариев.

Запуск отдельной поисковой кампании по конкурентам

Отдельным сильным направлением стал поиск по конкурентам. Мы собрали аудиторию пользователей, которые искали жилые комплексы-конкуренты, расположенные поблизости. Такая аудитория обычно более горячая, чем общий поисковый трафик, потому что запрос уже максимально приближен к покупке. Именно этот сегмент показал лучшие результаты среди всех направлений:

• Расход: 37 600 ₽
• 15 конверсий
• 12 SQL
• Стоимость SQL: всего 3 133 ₽
• Конверсия в SQL: 80%

Для сравнения: средняя стоимость SQL по всем кампаниям в этот период составила 8 548 ₽, то есть поиск по конкурентам работал почти в 3 раза эффективнее.

Единственное ограничение - объем такого спроса всегда конечен. Эту аудиторию нельзя бесконечно масштабировать, потому что она ограничена количеством реальных поисковых запросов. Но как источник самых качественных лидов - это один из лучших инструментов в нише недвижимости.

Результат второго месяца работы

На этом этапе мы уже не просто оптимизировали рекламу, а начали управляемо масштабировать сильные сегменты. Удалось значительно увеличить объем качественных обращений без потери эффективности.

По итогам февраля получили 62 SQL. Стоимость каждого составила 8 548 ₽, а конверсия в SQL выросла до 27%.

Для сравнения: до начала работы этот показатель составлял всего 5,9%, а стоимость SQL достигала 33 227 ₽. То есть реклама начала не просто приводить лиды, а стабильно поставлять в отдел продаж реальных потенциальных покупателей.

Даже после оптимизации часть обращений оставалась пустой: пользователи оставляли некорректные номера телефонов, случайные заявки или лиды, с которыми отдел продаж просто не мог связаться. Формально такие конверсии выглядели хорошо в отчете, но для бизнеса не приносили никакой ценности.

Чтобы сократить количество спамовых обращений, мы доработали форму сбора контактов:

• добавили шаблон заполнения телефона, чтобы пользователь не мог оставить некорректный номер;
• сделали обязательным поле с email, чтобы отсечь часть случайных заявок.

На первый взгляд это ухудшило показатели: общая конверсия снизилась, а CPL вырос. Но фактически произошло обратное - реклама стала качественнее. Стоимость квалифицированного лида снизилась, потому что в системе стало меньше пустых обращений и заявок, которые раньше только создавали иллюзию результата.

В итоге за этот период мы получили 87 SQL по цене 6 667 ₽, а конверсия в SQL составила 44,6%

За три месяца работы нам удалось полностью перестроить систему привлечения клиентов через Яндекс.Директ и перевести рекламу из режима хаотичных заявок в управляемый канал продаж.

Количество качественных лидов выросло более чем в 6 раз, а стоимость одного SQL снизилась почти в 4 раза. В общей сложности мы привели 177 квалифицированных лидов, средняя цена которых составила 8 558 ₽.

Не все проблемы решаются только рекламными настройками. Одним из серьезных ограничений оказался низкий рейтинг застройщика на Яндекс Картах. Для недвижимости это особенно критично, потому что пользователь почти всегда проверяет отзывы перед тем, как оставить заявку на квартиру с высоким чеком. Даже если реклама приводит качественный трафик, слабая репутация может резко снижать итоговую конверсию в обращение и продажу.

С нашей стороны были подготовлены рекомендации по работе с репутацией: как улучшать рейтинг, выстраивать системную работу с отзывами и снижать влияние негатива на принятие решения.

Совместно с клиентом мы разработали план улучшений, потому что в таких проектах реклама и репутация всегда работают в связке.

А главный вывод из этого проекта: при работе с недвижимостью нельзя ориентироваться только на количество заявок. Без интеграции CRM и передачи данных о реальном качестве лидов реклама почти всегда будет оптимизироваться не туда.

Поэтому при любой возможности важно связывать CRM с рекламной системой и принимать решения не по CPL, а по целевым обращениям.