Клиент и задача

Заказчик — крупная федеральная сеть фастфуда, запускающая набор сотрудников для работы по всей России.

Задачи: 

• Сохранение объема заявок при оптимизации стоимости размещения.
• Увеличение количества заявок при сохранении планового бюджета.
• Тестирование офферов и гипотез по целевой аудитории.
• Усиление отдельных регионов при недостатке работников.
• Обеспечение ежедневной и еженедельной отчетности.

 Этап 1. Тестирование и оптимизация

Что сделали:

• Разработали более 11 видов таргетинга для разных портретов ЦА.
• Ограничили площадки показов (удалили >30% «мусорных»).
• Тестировали офферы и отключали неэффективные.
• Применяли корректировки по возрастам и полу.
• Определили эффективные и неэффективные гео для отдельной проработки.

Результат через 1,5 месяца:

• CPL снизился почти на 20%.
• Оптимизирована структура РК.
• Выделены рабочие гипотезы по типам таргетинга и портретам ЦА.
• Выделили эффективные и неэффективные ГЕО в отдельные РК для дополнительной проработки.

 Этап 2. Масштабирование и тестирование гипотез

Что сделали:

• Оптимизировали стратегии показов и средний CPL.
• Разогнали слабые кампании на более верхнеуровневых целях (например, «отправка анкеты»).
• Увеличили ставки на видеообъявления +20%.
• Масштабировали успешные связки, усилили поиск по широким и альтернативным  запросам («работа», «вакансии», «кассир», «повар») при CPL ≤900 ₽.
• Добавили новые гипотезы по ЦА (конкуренты, студенты, профессии).

Результаты через 3 месяца:

• CPL снизился до 1400 ₽ (на старте был ~2200 ₽).
• Количество заявок выросло до 4600 (×2 по сравнению со стартом).
• Выделены успешные гипотезы по типам таргетинга и ЦА.
• Сократили расходы по неэффективным регионам, усилили РК там, где не хватает работников.

Этап 3. Финальное масштабирование

Что сделали:

• Скорректировали ключевые цели и донастроили стратегии для удержания CPL.
• Переоптимизировали разогнанные кампании, чтобы зажать CPL.
• Протестировали новые гипотезы (например, «работа ночью»).
• Объединили основные связки на уровне РФ, сократив структуру с >100 РК до 15 основных + дополнительные усиления и тесты.

Результат:

• CPL снизился до ~1100 ₽.
• Количество заявок увеличилось до 11 071 (×2 по сравнению со стартом).
• Клиент получил стабильный канал «горячих» и «тёплых» лидов с контролируемой ценой заявки.

Итоговый результат

• Построена эффективная структура кампаний для всей РФ с учетом гео, офферов и портретов ЦА.
• Оптимизированы бюджет и структура РК → меньше расходов, больше заявок.
• Масштабирование привело к росту лидов ×2 и снижению CPL почти на 50% по сравнению со стартом.

Использован повышающий коэффициент в CPL и бюджете, цифры округлены для сохранения конфиденциальности.

Инсайты

1. Неэффективные площадки «съедают» бюджет — регулярный аудит и отключение «мусорных» размещений могут быстро снизить CPL.
2. Гео-сегментация обязательна — разные регионы показывают разную эффективность, и важно перераспределять бюджет под реальные потребности.
3. Масштабирование работает только на отобранных связках — бессистемное расширение приводит к росту CPL, а масштабирование успешных гипотез позволяет наращивать лиды без лишних трат.
4. Гипотезы по ЦА дают прорыв — тестирование альтернативных аудиторий («студенты», «работа ночью», конкуренты) позволило увеличить объем заявок.
5. Упрощение структуры кампаний = экономия времени и бюджета — переход от 100+ РК к 15 основным дал контроль и устойчивый результат.

Заказчик и задача

Заказчик — один из крупнейших поставщиков газового оборудования на российском рынке. Компания стабильно занимает лидирующие позиции и обладает заметным влиянием на аукцион в своей нише.

Задача — снизить CPC, сохранив при этом объем трафика и количество заявок.

Точка А (ситуация до)

Ноябрь 2023: клиент увеличивает рекламный бюджет.

Сезонный фактор: в данной сфере естественно временное падение заказов и рост CPC, но к концу сезона показатели должны возвращаться в норму.

Февраль 2024: CPC выросла с 90 руб. до 150–160 руб. (почти в 2 раза) и не пошла на снижение, как ожидалось.

Почему вырос CPC

В ходе анализа рекламных кампаний выявили две ключевые причины:

Автотаргетинг на поиске

• Тестировался около недели.
• Привел много нецелевого и дорогого трафика, «съел» часть бюджета.
• Выключен при переходе на ручное управление ставками.

Работа биддера

• Автоматическая система с задержкой изменяла ставки.
• Это приводило к «перегреву» аукциона и искусственному росту CPC.

Решение

Шаг 1. Аналитика и приоритезация

• Построили аналитику по прибыльности брендов, кампаний и товаров.
• Определили приоритетные направления для удержания топ-позиций и менее важные — для оптимизации бюджета.

Шаг 2. Приоритетные кампании

• Сохраняли позиции около 2 места (практически всегда в спецразмещении).
• Не повышали ставки, чтобы не перегревать аукцион.

Шаг 3. Неприоритетные кампании

• Разделили на кластеры.
• Планомерно снижали ставки (~10% на шаг) до целевого значения (около 100 руб.).
• Благодаря сильному влиянию клиента на рынок, позиции восстанавливались даже при снижении ставок.

Шаг 4. Поддержка кампаний

• Подкручивали ставки раз в 3 дня для удержания стабильного результата.
• Исключили автотаргетинг.
• Усилили контроль над биддером, чтобы исключить задержки и скачки ставок.

Точка Б (результаты)

• Бюджет: снижен на 40%.
• Трафик: потеря составила всего 10–15% по неприоритетным кампаниям.
• Заявки: объём сохранился на прежнем уровне.
• Сроки: к концу февраля – началу марта 2024 года проблема полностью решена.

Инсайты и рекомендации

• Автотаргетинг на поиске часто приводит к перерасходу — его лучше отключать.
• Эффективнее держать кампании на ручном управлении ставками.
• Важно учитывать задержку работы биддеров — это напрямую влияет на CPC и позиции.
• Постепенное снижение ставок и приоритезация направлений позволяют оптимизировать бюджет без потери заявок.

Клиент и задача

Заказчик — крупная федеральная сеть фастфуда, запускающая набор сотрудников для работы на юге России (Сочи, Краснодар, Ростов-на-Дону, Геленджик).

Задачи:

• Привлечь анкеты кандидатов для переезда и работы на Юге РФ.
• Яндекс.Директ: бюджет 280 000 ₽, задача ≥350 анкет.
• ВКонтакте: бюджет 155 000 ₽, задача ≥100 анкет.
• CPL в целевых показателях.
• Масштабирование при сохранении качества.
• Ежедневная и еженедельная отчетность по эффективности.

 Этап 1. Тестирование и оптимизация

Что сделали:

• Подготовили гипотезы по офферам и таргетам.
• Разработали структуру рекламных кампаний.
• Отсекли возрастные сегменты с высоким CPL.
• Ограничили время показов РК.
• В ВК оставили только показы в лентах ВК и ОК.

Результаты Директ:

1. Сократили количество офферов и таргетов → нашли связки с CPL <500 ₽.
2. Расширили гео (поиск работы «в Сочи», «на Юге») → рост охвата.
3. Офферы и ключи «работа с проживанием» показали лучшие конверсии.
4. Почти полностью отключили РСЯ → конверсия выросла ×2, CPL снизился до 370 ₽.

Результаты ВК:

1. Тест общего запроса на юг и на отдельные города 
2. Тест размещения на сайт и на лид формы
3. Тест различных стратегий закупок трафика 
4. Тест Площадок  и гео внутри групп  по радиусам вокруг городов

Общий результат работы:

1. Выделили основные регионы, которые приносили квалифицированные лиды по заданной стоимости;
2. Сконцентрировали рекламный трафик только на лид-формах, убрав переходы на сайт. Это помогло получать заявки в 1,7 раза дешевле;
3. Достигли  целевых показателей  в 107 заявок  за 155К , несмотря на то, что первые 2 недели  CPL был выше 2500.  

В связи с успешным выполнением пробной задачи, получили возможность участвовать в продвижении основного трафика.

Итог

• KPI выполнены по обоим каналам.
• Стоимость заявки вышла на целевой уровень.
• Клиент получил стабильный поток кандидатов на юг России.
• Благодаря успешному пилоту агентство получило возможность вести основной трафик компании.

Инсайты

• Для рекрутинговых задач в регионах лид-формы эффективнее переходов на сайт;
• В Директе для подобных задач сеть РСЯ может показывать низкую конверсию, фокус на поиске дает лучший результат;
• Расширение геотаргетинга за счет анализа поисковых запросов увеличивает охват без потери качества.

Клиент и задача

Заказчик — ведущий игрок на рынке транспортных услуг федерального масштаба.
Задача: привлекать кандидатов по более чем 15 направлениям найма, в том числе массовые вакансии.

Задачи проекта

• Получать стабильный поток лидов по всем направлениям (15+).
• Обеспечить корректное распределение бюджетов между направлениями.
• Держать CPL в целевых показателях (<400 ₽).
• Вести регулярную (ежедневную и еженедельную) отчётность.
• Масштабировать кампании при сохранении качества.
• Сфокусироваться на ключевых вакансиях.

Этап 1. Тестирование и оптимизация

Что сделали:

• Подготовили >60 рекламных кампаний (Яндекс.Директ + ВКонтакте).
• Запустили рекламу по регионам, специфичным для каждого направления.
• Протестировали семантику, офферы, форматы РК.
• Нашли рабочие связки «оффер → таргет → ЦА», попадающие в целевой CPL.

Этап 2. Оптимизация и масштабирование

Что сделали:

• Провели A/B-тесты сегментов: пол, возраст, гео.
• Сбалансировали бюджеты между Поиском и РСЯ.
• Отключили неэффективные креативы, согласовали новые тексты (акцент на ЗП и условиях работы).
• Выбрали оптимальные стратегии продвижения.

Результаты  Q1–Q4 2024

• Объём лидов вырос ×2,5.
• CPL стабильно <400 ₽.
• Кампании дают качественные заявки.

Этап 3. Финальное улучшение

Что изменили:

• Пересобрали структуру РК.
• Ушли от продвижения по отдельным регионам → вынесли основные кампании на уровень РФ.
• Использовали пакетные стратегии для объединения бюджетов и перераспределения средств на более эффективные направления.
• Для отстающих вакансий — точечные кампании-«усилители».

Результат Q1–Q2 2025

• Лиды ×2,5 по сравнению со стартом.
• CPL ниже 400 ₽.
• Стабильный поток «горячих» и «тёплых» кандидатов

Итог

• Построена рабочая стратегия продвижения кадровых услуг в Яндекс.Директ и ВК.
• За 3 месяца вывели проект с «провальных» тестов на рост ×2,5 по лидам.
• Клиент получил масштабируемый канал лидов с прогнозируемой ценой заявки.

(для сохранения конфиденциальности использован повышающий коэффициент в бюджете, цифры округлены)

Инсайты

Масштабироваться лучше через тесты

 — Старт с большим числом гипотез (>60 РК) позволил быстро выявить рабочие связки и отсечь «пустые» сегменты. Масштабирование без тестов почти всегда ведёт к сливу бюджета.

Распределение бюджета по направлениям критично

 — При мультивакансиях важно не «перекормить» одни позиции за счёт других. Использование пакетных стратегий и кампаний-«усилителей» помогло удерживать баланс.

CPL можно держать низким даже при росте лидов

 — Главное — вовремя отключать неэффективные креативы/сегменты и перераспределять бюджет в пользу сильных связок.

Локальная реклама не всегда выгодна

 — На старте тестировались региональные кампании, но переход на федеральный уровень дал лучший результат: выше охват, ниже стоимость.

«Горячие» и «тёплые» лиды формируются по-разному

 — Универсальный таргетинг не работает: важно тестировать гипотезы по ЦА (возраст, профессии, студенты, конкуренты).

Системность в отчётности усиливает доверие клиента

 — Ежедневные и еженедельные отчёты позволяли заказчику контролировать процесс и оперативно принимать решения по корректировке.