Немного статистики

Сфера недвижимости входит в топ самых дорогих рынков с высокой конкуренцией в контекстной рекламе. Согласно статистике Яндекса, с 2015 по 2019 годы в России число рекламодателей неуклонно растёт. Расходы на рекламу тоже повышаются.

Ту же динамику можно наблюдать в Москве и Московской области.

Увеличивается и количество поисковых запросов в этом сегменте. В 2019 году количество запросов в категории «Купля-продажа жилой недвижимости» в России увеличилось на 18%.

В Москве также повысилось количество запросов о недвижимости. В 2019 году категория «Купля-продажа жилой недвижимости» показала рост на 11%.

Ситуация на рынке диктует свои правила: в условиях постоянно усиливающейся конкуренции очень важно сделать всё правильно и свести количество ошибок к минимуму. Потому что рынок этих ошибок не простит. Но понимают ли это рекламодатели? Давайте проверим.

Как работают рекламодатели в таких условиях

Чтобы проверить, насколько хорошо настроена контекстная реклама у девелоперов, мы решили ввести в поиске Яндекса несколько запросов о покупке недвижимости.

Первый запрос — «купить квартиру рядом с метро университет» в Москве. И если в блоке Спецразмещения Яндекс отобразил наиболее релевантные объявления, то на блок Гарантированных показов их не хватило — все четыре объявления нерелевантные.

По запросу «купить квартиру в новой москве» ситуация ничуть не лучше.

Если вы считаете, что это слишком специфические запросы, то вот вам третий пример — «купить квартиру рядом с метро». Блок Гарантированных показов снова заполнен нерелевантными объявлениями.

Казалось бы, при усилении конкуренции застройщики должны оптимизировать работу по всем фронтам и не допускать ошибки начинающих рекламодателей, среди которых:

• Некачественно проработанная семантика. Например, использование очень общих ключевых фраз («квартира» или «купить квартиру»). В итоге показ рекламы идёт по всем поисковым запросам, где есть эти ключевые слова. Но людям не нужна просто абстрактная квартира, их запросы более конкретные: им нужна квартира в определённом районе, рядом с метро. Что в итоге: пользователь кликает на рекламу, не видит то, что ему нужно, и уходит. А вместе с ним уходят и деньги, которые были потрачены на его привлечение. Впустую потрачены.
  
  
• Нерелевантные объявления. Эта проблема плавно вытекает из первой. Если через год рядом с жилым комплексом появится метро — нужно написать об этом. Если рядом с ЖК есть детский сад или школа — нужно это обозначить. Под каждый поисковый запрос должно быть написано конкретное объявление.

Не нужно долго искать примеры: такие же ошибки на первой странице поиска можно найти практически по любому запросу со станцией метро, районом или типом квартиры.

С одной стороны, это прискорбно, но с другой — позволяет при качественно настроенной рекламе уменьшать расходы на контекстную рекламу за счёт снижения цены клика и стоимости конверсии по сравнению с конкурентами, у которых реклама настроена хуже.

Рекомендации по повышению эффективности рекламы

1. Правильно работайте с семантикой и создавайте объявления, которые релевантны запросам

Соберите максимально полное семантическое ядро и сгруппируйте запросы по тематикам, переходя от общих к конкретным. Мы для этих целей составляем mind map, а для парсинга и кластеризации используем Key Collector. Этот подход позволит рекламодателю показывать максимально релевантные объявления под каждый пользовательский запрос. Например, могут быть следующие тематики:

• купить квартиру в СПб и другие самые горячие ключи;
• купить квартиру, продажа квартир и подобные;
• по названиям и адресам ЖК;
• по районам и направлениям;
• по станциям метро;
• по качеству жилья;
• по цене;
• по застройщикам;
• по количеству комнат;
• жилье в кредит, с субсидией, в рассрочку, ипотеку;
• переуступка и акции;
• все остальные запросы.

Когда накопится достаточная статистика, удалите ключевые слова, которые не приносили лиды, и понизьте ставки по тем, который дают слишком высокий CPL.

2. Выбирайте посадочные страницы, исходя из потребностей пользователей

Грамотно подбирайте посадочные страницы, на которые целевая аудитория переходит по объявлению. Если пользователь хочет купить квартиру в определённом районе, то и на лендинге он должен узнать о предложениях именно в интересующем его месте. Когда нет возможности подобрать релевантную посадочную страницу под каждую группу ключевых фраз, которая описывает потребность пользователя, воспользуйтесь технологией динамического контента (например, Yagla).

3. Настройте веб-аналитику

Оптимизируйте рекламные кампании, основываясь на данных о конверсиях и звонках. Чтобы отслеживать конверсии, настройте передачу данных из CRM-системы, так вы сможете определить, какие заявки с сайта были качественными, а какие — нет. Чтобы определить источники звонков, подключите сервис динамического коллтрекинга.

Аналитика поможет определить:

• стоимость привлечения лида/клиента;
• прибыль, которую зарабатывает компания на сделках, которые приносит реклама;
• рентабельные рекламные кампании и ключевые фразы.

Эффективность кампании зависит как от оптимизации семантического ядра и составления правильных объявлений, так и от отдела продаж, который обрабатывает добытые в конкурентной борьбе заявки. Упомянутые выше сервисы динамического коллтрекинга позволяют прослушивать записи звонков — благодаря им вы сможете контролировать качество обработки заявок отделом продаж.

Кейс eLama

Мы продвигали услуги агентства недвижимости в Петербурге с помощью Google Ads. Перед нами стояла задача получать заявки по 900 рублей. Мы отслеживали только отправку форм, так как по статистике заказчика на звонки приходится менее 10% обращений (что связано со спецификой предложения на сайте).

Собрали семантику для кампании и запустили рекламу на поиске с модификаторами широкого соответствия. Поскольку из-за ограничений бюджета ставки были довольно низкими, на первые места объявления не попадали. Что, естественно, сказывалось на объемах трафика и заявок. Стоимость лида в первое время была ближе к 3000 рублей.

Одна лишь оптимизация ставок и работа с объявлениями не дала бы желаемой стоимости заявки или очень сильно снизила бы их количество. Необходимо было увеличить трафик: для этого мы сделали копию основной кампании с широким соответствием и запустили со ставками, уменьшенными в два раза. Трафик увеличился втрое, но качество его было заметно хуже кампании с модификаторами широкого соответствия.

Для новой кампании мы собрали большой список минус-слов и долгое время продолжали его пополнять. Кроме того, проводили оптимизацию ставок на уровне ключей и тестировали различные варианты объявлений. По итогам трех месяцев стоимость лида по кампании в широком соответствии снизилась до 1100 рублей.

В дальнейшем мы продолжали пополнять список минус-слов и корректировать ставки, и через 6 месяцев заявка все-таки достигла желаемых 900 рублей.

Каких результатов мы добились суммарно по всем кампаниям:

1 месяц — 23 заявки по 3000 рублей.
2 месяц — 25 заявок по 2500 рублей.
3 месяц — 27 заявок по 2400 рублей.
6 месяц — 26 заявок по 900 рублей.

Заключение

Сегмент недвижимости остаётся одним из самых конкурентных рынков в контекстной рекламе. В работе с платным трафиком важно качественно выполнять все шаги по подготовке, настройке и аналитике контекстной рекламы, чтобы достигнуть поставленных целей. Проработайте семантику, составьте релевантные запросам объявления, подберите соответствующий лендинг и не забудьте про аналитику.

Источник фото на тизере: Victor Garcia on Unsplash