Кейс: масштабування Google Ads для e-commerce автозапчастин

Контекст проєкту

Замовник звернувся із завданням масштабування реклами Google Ads у ніші автозапчастин — одній із найскладніших з точки зору структури акаунта та роботи алгоритмів Google.
До звернення замовник співпрацював із кількома агентствами. Попри досвід агентств у Google Ads, відсутність глибокої експертизи саме в автозапчастинах не дозволила отримати стабільний і прогнозований результат.

Вихідна ситуація

Проєкт мав низку системних складнощів:
— великий товарний фід
— десятки категорій
— тисячі запчастин з різною застосовуваністю
— широкий розкид цін навіть у межах однієї категорії
— різна маржинальність та вплив товарів на середній чек

Після аудиту було виявлено ключове обмеження:
підрядники запускали одну або кілька кампаній на весь фід, унаслідок чого:
— Google фактично показував лише 5–10% товарів
— більша частина асортименту взагалі не отримувала показів
— алгоритми «зациклювалися» на вузькій групі товарів

Ключові проблеми

Обмеження показів фіду
Google не міг якісно навчатися на великому масиві товарів у межах однієї кампанії, тому до аукціону потрапляли лише най«зручніші» для алгоритму позиції.

Перекіс у бік ROAS
Алгоритм продавав лише ті товари, які вкладалися у заданий ROAS,
ігноруючи позиції, які:
— були вигідні бізнесу
— приводили клієнтів у суміжні категорії
— збільшували LTV та повторні продажі

Відсутність зв’язку між середнім чеком і ціною конверсії
Ціна конверсії оцінювалася однаково для всіх товарів,
хоча середній чек і маржинальність принципово відрізнялися.

Прийняте рішення

Я відмовився від стандартної логіки «один фід — одна кампанія»
та розробив персоналізовану структуру акаунта з глибокою сегментацією.

Реалізація

Сегментація за ціновими сегментами
Увесь асортимент було поділено на цінові сегменти.
Для кожного сегмента:
— задано власну допустиму ціну конверсії
— враховано середній чек
— враховано економіку конкретної групи товарів

Це дозволило:
— прибрати неадекватну вартість замовлення
— вирівняти ефективність між різними ціновими категоріями
— перестати «душити» прибуткові, але дорожчі товари

Робота з великим фідом через додаткові фіди
Для вирішення проблеми повільного входу товарів у показ було застосовано стратегію дроблення:
— сегмент приблизно з 100 000 товарів ділився на 8–10 підфідів
— для кожного підфіду запускалися окремі кампанії
— на етапі навчання відбиралися товари з найкращими показниками

Далі товари пересобиралися за логікою:
— «зірки»
— «дійні корови»
— товари з потенціалом зростання
— аутсайдери

Кожна група отримувала власну рекламну логіку.

Результат

— знято обмеження масштабування
— реклама перестала впиратися в алгоритмічні ліміти
— Google почав рівномірно працювати з асортиментом
— реклама генерує рівно ту кількість лідів, яка потрібна бізнесу

Важливий момент:
масштабування стало керованим.
За потреби обсяг лідів можна збільшити в будь-який момент — без руйнування структури та втрати ефективності.

Підсумок для замовника

— стабільна та контрольована рекламна система
— використання реального потенціалу асортименту
— зростання обороту без перекосу в окремі товари
— структура акаунта, заточена під бізнес, а не під шаблони агентств