Как создать 40 тыс. уникальных объявлений точно под поисковый запрос и снизить CPA на 71% 

При настройке контекстной рекламы в сфере недвижимости многие ориентируются на обобщенный таргетинг. В лучшем случае применяют таргетирование по нужному городу, но зачастую работают через запрос «купить квартиру» и предлагают жителям Омска недвижимость в Москве. «ДомКлик» дал людям возможность найти подходящую жилплощадь в конкретном городе с точностью до улицы. Команда «СберМаркетинга» рассказала о реализации и итогах проекта для сервиса.

Пришел и победил: выход в лидеры

«ДомКлик» — удобный и безопасный сервис от «Сбера» для продажи, покупки, аренды жилой и коммерческой недвижимости и оформления ипотеки. Раньше «ДомКлик» позиционировался как сервис, который помогает взять ипотеку от Сбербанка. Сейчас он работает как масштабный классифайд с предложениями жилой и коммерческой недвижимости по всей России.

Новое позиционирование поставило «ДомКлик» в один ряд с давними лидерами рынка и стало отличным фундаментом для запуска масштабной рекламной кампании. Мы поставили перед собой сложную цель — охватить любой геозапрос пользователя, связанного со сделкой по недвижимости. Не важно, ищет человек участок во Владивостоке, дом в Некрасовке Орловской области или квартиру в Санкт-Петербурге на улице Марата. Важно, чтобы пользователь увидел объявление, которое совпало бы с его запросом и привело его самого на страницу с релевантными предложениями.

Это было непросто, поскольку требовалось:

• охватить все доступные объекты недвижимости в России (более 40 тыс.);
• сделать рекламные объявления, которые максимально точно повторяли бы поисковый запрос пользователя, а значит, отработать 40 млн вариантов запросов;
• создать посадочные страницы с релевантными предложениями под уникальный геозапрос, а это более 40 тыс. страниц.

40 тыс. посадочных страниц

У сайта «ДомКлика» сложная структура. Для каждого города есть свой домен, например, для Барнаула — barnaul.domclick.ru, а для Хабаровска — xabarovsk.domclick.ru. Внутри каждого домена создаются тысячи посадочных страниц под каждую категорию недвижимости (дом, квартира, комната, участок) и локацию (улица, район).

Чтобы продвигать эти тысячи посадочных страниц в контексте, мы тщательно проработали и автоматизировали рекламные кампании.

Структура рекламных кампаний

Когда планируется масштабная рекламная кампания, важно ее грамотно спроектировать. Обычно запросы в кампаниях разделяют по видам трафика на брендовые, конкурентные и общие. Затем делят трафик на поисковый и сетевой, мобильный и десктопный. Иногда дополнительно дробят кампании по геолокации, типу устройств и т. д.

Мы с самого начала понимали, что подробная детализация приведет к созданию неповоротливого «монстра», которым будет очень сложно управлять. Поэтому кампании классифицировали так, чтобы привязать запросы к типу трафика (брендовый, конкурентный, общий) и разделам сайта «ДомКлика» по категориям недвижимости (дом, квартира, коттедж, дача и т. д.).

Такое решение позволило быстро обучать кампании (использовались автостратегии «Яндекса») и оптимизировать.

Создание уникального YML-фида

Крупные интернет-магазины и маркетплейсы автоматизируют создание рекламных объявлений с помощью товарного фида — файла с информацией обо всех товарных предложениях (название, стоимость, характеристики). На основе фида можно создать максимально персонализированные объявления под каждого пользователя.

У фида может быть несколько форматов — в частности, YML (Yandex Market Language), который чаще всего используется для генерации объявлений в «Яндекс.Маркете», «Яндекс.Директе» и Google Ads. Команда проекта решила пойти по такому же пути и разработать YML-фид со всей нужной информацией об объектах недвижимости, включая их категорию, местоположение, стоимость и описание.

Сложность была в том, чтобы одновременно удовлетворить двум взаимоисключающим требованиям:

• сделать фид максимально универсальным;
• сделать объявление релевантными для каждого пользователя.

После долгих обсуждений и экспериментов родилась структура YML-фида, который отвечал всем требованиям.

Каждый <offer id> соответствовал уникальной посадочной странице сайта «ДомКлика». С помощью тегов <name> и <param name> создавался уникальный заголовок рекламного объявления, который относился к определенному типу недвижимости и содержал геолокацию в соответствии с запросом пользователя. Описание (тег <description>) сделали универсальным для разных объявлений, в нем менялось лишь число актуальных предложений.

Фид автоматически обновлялся раз в сутки. Если вдруг заканчивались предложения по конкретной геолокации, в рекламных кабинетах приостанавливались показы объявлений по этой локации.

Точно под запрос

Чтобы объявление выдавалось по всем релевантным запросам про недвижимость, нужно было тщательно проработать семантику. Для этого через подбор слов «Яндекса» мы собрали все ключевые запросы, относящиеся к сфере недвижимости, и очистили их от упоминаний геолокации. Получилось около 5 тыс. фраз вроде «купить трехкомнатную квартиру», «купить дом объявления», «купить коттедж авито» и т. д.

Затем в дело вступила команда платформы автоматизации маркетинга Marilyn. Она разработала кастомные скрипты, которые в зависимости от поискового запроса собирали информацию из YML-фида и генерировали уникальные объявления. Вот как это работало:

Скрипт находил в запросе слова из категории недвижимости — например, «квартира двухкомнатная», а также геолокации — «на улице Крымская». Затем он проверял, есть ли в фиде подходящий оффер, и если да, то генерировал объявление точно под запрос пользователя. Например, если пользователь вводил «купить 3 комнатную квартиру на улице Крымская», он видел объявление, которое максимально подходило под его запрос.

При переходе по объявлению человек попадал на страницу с релевантными предложениями в нужной геолокации.

Результат

Чтобы запустить автоматическую генерацию, в рекламных системах работали кампании общего формата, созданные вручную. После подключения автогенерации по фиду и персонализированного показа объявлений можно было сравнить результат. Сейчас автоматизация охватывает:

Основная максимизация размещения проходила по общим запросам. Благодаря автоматизации:

1. CTR вырос на 88%;
2. цена клика снизилась на 76%;
3. стоимость целевого звонка снизилась на 71%.

Автоматизация контекстной рекламы позволила достичь отличных результатов и изменить привычный подход к каналу.

• Кастомизация — создано и используется больше 40 тыс. уникальных объявлений под запрос пользователя.
• Релевантность — создано и используется больше 40 тыс. уникальных геопосадочных страниц под запрос пользователя с точностью до улицы и микрорайона.
• Емкость — сгенерировано и используется больше 40 млн целевых ключевых фраз, что позволяет охватить геозапрос по недвижимости почти любого содержания.
• Эффективность — при таком подходе маркетинговые и бизнес-результаты улучшились в несколько раз по сравнению с ручным ведением кампаний.

В дальнейшем наша команда масштабирует этот опыт. Автоматизация коснется десятков миллионов посадочных страниц с еще более узкой сегментацией по геолокации.

Состав творческой группы:

«ДомКлик»:

Дмитрий Будин — Senior Manager of Search Optimization
Владислав Иванченко — Product Manager

Сбербанк:

Иван Меняйлов — performance-менеджер
Кирилл Гаевой — руководитель performance-направления управления интегрированных коммуникаций
Анатолий Лукашин — исполнительный директор управления интегрированных коммуникаций

«СберМаркетинг»:

Петр Старр — SEA Group Head
Анатолий Виноградов — Senior Project Manager
Всеволод Миронович — Head of Analytics
Оксана Момит — Client Service Team Lead
Нигяр Зейналова — Performance Director
Анна Ветринская — Head of Agency

Платформа автоматизации маркетинга Marilyn:

Мария Чернова — Head of Client Service
Михаил Метелёв — Product Manager
Константин Лебедев — Head of Development Department