Подробные этапы
1. Ситуация на старте
На старте проекта мы столкнулись с комплексом серьезных ограничений. HONGQI — довольно новый для рынка бренд в премиум-сегменте. Алгоритмы автотаргетинга «не знали», что такое HONGQI, что делало невозможным прогнозируемый запуск автоматических стратегий. Выделенный бюджет был небольшим, а стоимость автомобиля высокой, что критически сужало поле для экспериментов и обучения алгоритмов.
2. Запуск и тестирование гипотез
Приступив к запуску, мы поняли, что будет непросто. Первые стандартные подходы не сработали — это быстро зафиксировали, чтобы не тратить бюджет:
- Таргетинг на аудиторию премиум-конкурентов в РСЯ — провал. Аудитория оказалась холодна к переходам на неизвестный бренд.
- Разделение трафика на безмодельные, модельные и брендовые запросы — гипотеза не подтвердилась. Малый бюджет не позволил корректно разделить потоки с сохранением достаточного объема данных для обучения алгоритмов РК.
- Запуск автоматических стратегий — снова мимо. Из-за недостаточной известности бренда и отсутствия медийных форматов система не набирала достаточное количество конверсий для выхода на окупаемость.
Тогда мы кардинально сменили подход: перешли от работы по узким KPI к глобальной задаче формирования позиционирования бренда через общую рекламную кампанию с ручным управлением ставками (CPC). Это позволило вручную контролировать расход бюджета и не зависеть от жестких требований алгоритмов к минимальному количеству конверсий.
В качестве посадочной страницы использовали официальный сайт дилерского центра с формой заявки на главной странице и виджетом обратной связи.
Техническая поддержка сайта и наполнение его контентом также были на нашей стороне. Это позволило поддерживать максимальное соответствие рекламных объявлений актуальным офферам на сайте.
3. Техническая реализация и оптимизация
Для повышения качества заявок мы внедрили последовательное ранжирование целей по воронке, определяя ценность каждой цели в зависимости от ее глубины (например, посещение сайта, начало заполнения формы, отправка заявки). Чем целевое действие ближе к формированию заявки, тем оно более ценное.
Мы использовали формат объявлений на поиске и строгие операторы в семантическом ядре для обеспечения точного соответствия поисковым запросам и сужения сегмента аудитории для более качественного обучения автотаргета.
(1).png)
Операционно процесс оптимизации включал:
- Ежедневную чистку категорий автотаргета от нерелевантных запросов и аудиторий.
- Еженедельную оптимизацию текстов объявлений для корректной работы алгоритмов.
- Еженедельную (а в некоторых случаях ежедневную) чистку поисковых запросов от нецелевого мусора.
4. Когда стратегия сработала
Уже в первые месяцы работы новая стратегия показала свою состоятельность. Ручное управление позволило удерживать стоимость заявки в рамках приемлемого CPL, несмотря на высокую конкуренцию в премиум-сегменте. Глубокая проработка семантического ядра и точечная оптимизация обеспечили показ объявлений максимально релевантной аудитории. Мы перестали получать спам, а отдел продаж начал работать с реальными, «теплыми» обращениями. Кампания продемонстрировала, что наибольшая стабильность достигается при минимальном, но точечном и регулярном вмешательстве в ее работу.
Наиболее результативным периодом оказался декабрь 2025 года: на фоне сезонного роста спроса, предновогодних предложений и готовящегося повышения цен в 2026 году стоимость целевого обращения снизилась до 2 099 ₽.
Даже после индексации цен дистрибьютором HONGQI в январе 2026 года, когда общий объем трафика закономерно снизился, плановые показатели по количеству квалифицированных лидов продолжали стабильно выполняться. Клиент получил прогнозируемый поток заявок без раздувания бюджета.
Средняя стоимость заявки за год составила 5 249 ₽, что является успешным показателем для премиального сегмента с невысокой узнаваемостью.