Кейс завода металлоконструкций: как с нуля выстроить систему платного трафика и получать целевые заявки

Показываем на примере завода металлоконструкций, как выстроили рекламную систему с нуля: разделили направления, запустили Google Ads и Яндекс.Директ, подключили сквозную аналитику и коллтрекинг, а затем оптимизировали кампании на основе данных. За время работы количество конверсий выросло до 41 в месяц в Google и до 29 в Яндексе, а конверсия отдельных посадочных страниц увеличилась на 85%.

С какой проблемой пришёл завод

Клиент — завод металлоконструкций из Беларуси, который более 13 лет работает на рынке проектирования, изготовления и строительства зданий из металлоконструкций. Компания работает преимущественно в B2B‑сегменте: проектирует металлоконструкции под конкретные объекты и производит готовые конструкции для промышленного и коммерческого строительства.

Целевая аудитория проекта — собственники бизнеса, технические директора, специалисты по снабжению и проектировщики. Для них выбор подрядчика редко происходит спонтанно. Перед обращением необходимо оценить стоимость проекта, сроки, технические возможности производителя и его опыт.

Поэтому у проекта был длинный цикл принятия решения и высокая цена нецелевого обращения: менеджерам приходилось тратить время на обработку заявок, которые не соответствовали профилю компании.

До начала работы основной поток новых клиентов формировался благодаря репутации компании и рекомендациям. Для бизнеса с многолетней историей это естественный источник обращений, но его сложно прогнозировать и масштабировать.

Как определили цели рекламной кампании

Первой задачей было не увеличение количества трафика, а создание дополнительного канала привлечения качественных B2B‑лидов.

Для этого определили целевые действия, которые должны учитываться в рекламе:

• отправка заявки;
• звонок;
• обращение через мессенджер;
• другие обращения, которые могли стать началом переговоров с менеджером.

Такой подход позволил отказаться от оценки рекламы только по кликам.

Для B2B‑проекта пользователь, который перешёл на сайт и сразу ушёл, не представляет такой же ценности, как потенциальный заказчик, который оставил контакты или позвонил в компанию.

Чем длиннее цикл сделки, тем важнее связывать рекламные показатели с реальными действиями потенциальных клиентов

Почему продвижение разделили на два направления

У компании было два основных направления — проектирование и изготовление металлоконструкций.

На первый взгляд их можно было продвигать в рамках одной рекламной кампании. Но у направлений различаются поисковый спрос, сценарии принятия решения и потребности аудитории.

Поэтому мы сразу разделили продвижение.

Такой принцип можно применять и в других B2B‑проектах: если у компании несколько продуктов с разными аудиториями и сценариями покупки, объединение их в одну рекламную кампанию может усложнить управление бюджетом и анализ результатов.

Как выстроили аналитику

До запуска рекламы настроили техническую основу проекта:

• Google Tag Manager;
• Google Analytics 4;
• Яндекс.Метрику;
• цели на сайте;
• передачу данных о целевых действиях;
• коллтрекинг;
• цели в чат‑боте сайта.

Это позволило отслеживать не только переходы из рекламных систем, но и дальнейшие действия пользователей.

Для B2B‑рекламы такая настройка особенно важна. Если учитывать только клики и визиты, невозможно понять, какой канал действительно приводит потенциальных клиентов.

После подключения коллтрекинга звонки также стали частью общей системы оценки рекламы.

Как запускали и оптимизировали рекламу

После настройки аналитики перешли к запуску рекламных кампаний.

В Google Ads использовали Поиск и PMax. В Яндекс.Директе — Поиск и РСЯ.

Кампании разделили по направлениям бизнеса, а для продвижения разработали отдельные рекламные креативы с учётом специфики проектов промышленного и коммерческого строительства.

После запуска основная работа состояла не в том, чтобы просто увеличивать бюджет, а в регулярной оптимизации.

Чистили семантику. В технических B2B‑ни́шах рядом с целевыми запросами часто встречаются запросы пользователей, которым продукция компании фактически не нужна.

Поэтому регулярно анализировали поисковые запросы, добавляли минус‑слова и переносили в кампании запросы, которые показывали хороший потенциал по конверсиям.

В РСЯ отдельно анализировали площадки и исключали те, которые расходовали бюджет без качественных обращений.

Тестировали стратегии. На разных этапах тестировали стратегии назначения ставок, в том числе «Максимум кликов» и оплату за конверсии.

Автоматические стратегии не оставляли без контроля: анализировали, как распределяется бюджет и какие типы трафика приводят к целевым действиям.

По мере накопления статистики бюджет перераспределяли в пользу кампаний, которые стабильно генерировали обращения.

Подключили защиту от кликфрода. Для проекта также подключили антифрод‑систему. Для конкурентной технической ниши это помогало дополнительно контролировать качество рекламного трафика и не расходовать бюджет на подозрительную активность.

Что изменили на сайте

Поэтому параллельно с оптимизацией рекламных кампаний мы анализировали посадочные страницы и внесли точечные изменения.

Это дало заметный результат: конверсия отдельных рекламных кампаний выросла на 85%.

То есть дополнительный рост количества обращений удалось получить не только за счёт изменения рекламных настроек, но и за счёт работы с сайтом.

Каких результатов удалось добиться

По мере накопления статистики количество конверсий росло.

В Google Ads количество конверсий увеличилось с единичных значений в первые недели до 41 конверсии за месяц на пике.

Средняя стоимость конверсии снизилась с диапазона 60–70 у. е. на старте до 30–35 у. е. в последующие периоды.

В Яндекс.Директе количество конверсий также выросло: от единичных значений на старте до 29 конверсий за месяц. Средняя стоимость конверсии в разные периоды составляла 160–270 BYN в зависимости от этапа обучения стратегий.

Помимо количественных показателей изменилось и качество управления рекламой:

• появилась единая система аналитики с учётом звонков;
• стало понятно, какие направления эффективнее работают через платный трафик;
• бюджет можно было перераспределять на основе данных;
• рекламные кампании регулярно оптимизировались по качеству трафика;
• точечные доработки посадочных страниц увеличили CR отдельных кампаний на 85%.

Что можно перенять из этого кейса

Настраивайте аналитику до масштабирования бюджета. Если компания не понимает, какие действия пользователей считаются целевыми, оптимизировать рекламу приходится практически вслепую.

Для B2B‑проектов важно учитывать не только заявки с сайта, но и звонки, обращения в мессенджеры и другие точки контакта.

Разделяйте разные направления бизнеса. Если продукты отличаются по аудитории и характеру спроса, им нужна отдельная рекламная логика.

Так проще понять, какое направление приносит результат и куда имеет смысл направлять бюджет.

Регулярно анализируйте поисковые запросы и площадки. Запустить кампанию один раз и оставить её без контроля недостаточно.

Нецелевые запросы и площадки постепенно увеличивают расходы, поэтому чистка семантики должна быть регулярной частью работы.

Не полагайтесь на автоматические стратегии без контроля. Автоматизация помогает управлять ставками и находить дополнительные возможности для кампаний, но особенно на этапе обучения важно отслеживать, куда уходит бюджет и какие обращения получает бизнес.

Проверяйте не только рекламу, но и сайт. Если пользователь кликает по объявлению, но не понимает предложение или не находит нужной информации на посадочной странице, рекламный бюджет расходуется впустую.

В этом проекте доработка посадочной страницы позволила увеличить конверсию отдельных кампаний на 85%.

Вывод

У завода была сильная репутация и стабильный поток клиентов по рекомендациям, но отсутствовал предсказуемый дополнительный канал привлечения.

За время работы мы создали рекламную инфраструктуру с нуля: настроили аналитику, разделили продвижение по направлениям, запустили Google Ads и Яндекс.Директ, подключили коллтрекинг, регулярно очищали трафик и дорабатывали посадочные страницы.

В результате компания получила управляемый канал платного привлечения, эффективность которого можно оценивать по конкретным действиям пользователей, а рекламный бюджет — перераспределять на основе накопленных данных.

Для бизнеса с длинным циклом сделки это важнее разового всплеска заявок: появляется система, которую можно анализировать, оптимизировать и постепенно масштабировать.