В 2 раза больше заявок и снижение CPL на 33%: как отказ от классической семантики привел к снижению цены лида для Li auto в Казани

Как обеспечить стабильный поток заявок на премиальный китайский электромобиль, если прямой спрос в поиске пока минимален?

Многие региональные дилеры попадают в одну и ту же ловушку: пытаются продвигать новые марки по классическим правилам масс-маркета. В итоге кампании быстро выгорают, а стоимость заявки улетает вверх.

Официальный дилер автомобилей Li Auto столкнулся с похожей ситуацией. 

Предыдущая команда работала по стандартной схеме: основной упор на Поиск, гибридные кампании (Поиск + РСЯ) и Мастер кампаний. Логика понятна, и данные из Calltouch показывали, что уникальный лид обходится примерно в 3 900 рублей. Для премиум-сегмента это вполне адекватная цифра, отдел продаж работал в плюсе. Однако после аудита стало понятно, что этот показатель можно серьезно улучшить.

Главная ошибка в продвижении новинок – мыслить привычными шаблонами. Кажется логичным собрать огромную базу ключевых слов и запустить по ней показы. Но Li Auto – бренд относительно свежий. Люди пока редко ищут его напрямую. Если пытаться загнать этот узкий спрос в рамки стандартной семантики, мы искусственно обрезаем себе охваты и заставляем алгоритмы Яндекса переплачивать за крошечный объем трафика.

Стратегия: жесткое разделение трафика и ставка на автотаргетинг

Решение оказалось в изоляции каналов и умном подходе к автотаргетингу. Мы развели Поиск, РСЯ и Мастер кампаний по отдельным направлениям. Это принципиально разные инструменты, они работают с разными сегментами аудитории, и смешивать их в кучу – значит мешать алгоритмам нормально обучаться.

Поиск: отказ от классической семантики

Раз прямого спроса мало, мы доверились автотаргетингу на Поиске. Чтобы не сливать бюджет на случайных прохожих, мы выбрали только узкие категории запросов:

• Целевые запросы с упоминанием бренда li Лисян

• Запросы с упоминанием конкретных моделей L7, L8 и L9

• Запросы по прямым брендам-конкурентам для перехвата аудитории на этапе выбора

Параллельно шла ручная чистка: мы жестко минусовали нерелевантные фразы и корректировали ставки. Итог: мы забрали максимум из поисковой выдачи, не переплачивая за пустые клики.

РСЯ: объединение для быстрого обучения

В сетях стояла другая задача – охватить тех, кто уже интересуется покупкой Li Auto, но еще не гуглит дилеров. 

Мы намеренно не стали настраивать десятки мелких кампаний, вместо этого создали одну, в которой объединили общие фразы (например, «ли авто дилер») и модельные запросы.

Это было сделано для повышения эффективности работы рекламы в сетях: чем больше данных собирается внутри одной кампании, тем быстрее алгоритмы Яндекса обучаются и точнее находят целевых пользователей. За счет такого решения реклама стабильнее приносила заявки, при этом, креативы внутри кампании адаптировались под разные сегменты аудитории.

Мастер кампаний: поиск по интересам

Мастер кампаний мы использовали как радар для поиска новой аудитории. Настраивали его не по ключам, а по интересам. Мы сфокусировались на сегменте аудитории который читает про премиальные SUV, гибриды, электромобили и китайский автопром в целом. Это отлично сработало на привлечение потенциальных покупателей, которые только начали изучать рынок.

Борьба со спамом и языковые нюансы

По ходу работы клиент заметил проблему: пошел странный спам. Пользователи оставляли реальные номера, но дозвониться по ним было невозможно. Мы просто подключили сервис Ботфактор. Система начала автоматически блокировать ботов, и маркетолог клиента подтвердила, что мусорные обращения прекратились.

Еще один важный нюанс – нейминг. До официального ребрендинга многие в России привыкли называть марку по-старому: «лисян» или «лисянг». Плюс по закону о рекламе мы обязаны дублировать иностранные названия на русском языке. Поэтому в текстах и на баннерах мы использовали как оригинальное Li Auto, так и привычные русскому уху варианты. Это помогло не потерять тех покупателей, которые ищут машины по старинке.

Тестирование гипотез

Мы также проверили несколько смежных аудиторий, чтобы найти дополнительные точки роста:

• Кампании в РСЯ с ключевыми запросами по автокредитам привлекали людей, которым в первую очередь были важны условия банка, а не сам бренд Li Auto. Трафик оказался менее платежеспособным, а конверсия в качественный лид – низкой

• Широкие запросы вроде «китайский электромобиль» или «гибридный SUV» давали отличный охват, но пользователи находились на слишком ранней стадии выбора. Они кликали, но редко оставляли заявки

Увидев такие показатели, мы оперативно распределили бюджет в пользу автоматизированных кампаний и РСЯ-кампании с объединенными общими и модельными запросами, которые давали реальный результат.

Результаты первого месяца

Просто отказавшись от привычных шаблонов и правильно настроив обучение алгоритмов, мы в первый же месяц кардинально изменили экономику проекта.