В 2023 году команда RTBSape реализовала кейс по баннерной рекламе и видео для клиента «Атомстройкомплекс»
«Атомстройкомплекс» — крупнейший застройщик в Екатеринбурге. Целевая аудитория: мужчины и женщины в возрастной категории 22+, являющиеся собственниками квартир или квартиросъёмщиками. Им интересны: покупка/продажа жилья/недвижимости, аренда квартир.
Цель – охват целевой аудитории.
Ход рекламной кампании:
- Подготовка рекламных кампаний на основе медиаплана;
- Настройка РК на ПК, телефоны, планшеты;
- Подключение предиктивных моделей;
- Подключение системных BL;
- Анализ статистики (внутренние данные и данные внешней аналитики);
- Корректировки настроек кампаний, отключение неэффективных объявлений, сайтов, отдельных рекламных мест;
- Повторные срезы статистики с корректировками.
«Команда RTBSape разработала медиаплан, настроила мультиканальные кампании (десктоп, мобильные, планшеты) и внедрила предиктивные модели с системными BL для оптимизации медийной рекламы. Постоянный мониторинг и анализ данных позволили оперативно исключать неэффективные объявления и места, корректируя РК для максимальной результативности», – отдел аккаунтинга RTBSape.
Этапы рекламной кампании и их результаты
Таргетирование и запуск рекламных сообщений
Действия:
- был реализован точечный таргетинг по интересам, связанным с покупкой и арендой жилья;
- оптимизация посадочных страниц повысила качество пользовательского опыта;
- применение предиктивных моделей помогло отсеять «холодную» аудиторию, что снизило процент отказов;
- значительное снижение показателя отказов на 15,6% говорит о высокой релевантности рекламных сообщений;
- для рынка недвижимости показатель отказа в 42,2% является исключительным показателем (средний уровень в отрасли составляет 55-65%).
Метрика: Процент отказа составил 42,2% (от плановых 50%).
Увеличение времени на сайте:
Действия:
- внедрение видеоконтента со сторителлингом, который удерживался на среднем уровне просмотра в 22 секунды;
- оснащение баннеров интерактивными калькуляторами ипотеки, что повысило интерес к рекламной кампании.
Метрика: Среднее время нахождения на сайте составило 37 секунд, что превышает запланированные 30 секунд на 23,3%.Первые 30 секунд взаимодействия критически важны для конверсии в недвижимости.
Углубление просмотра страниц:
Действия:
- внедрение «липких» элементов на лендингах повысило вовлеченность;
- проведение A/B-тестирования навигации для оптимизации пользовательского пути привело к улучшению взаимодействия.
Метрика:
- глубина просмотра составила 1,18 страницы, что на 18% выше минимального плана;
- пользователи нередко принимают решения на первой странице, но важно, что они рассматривают дополнительную информацию.
Примененные технологии и методы
Предиктивное моделирование (точность: 87%)
- подсчет наиболее конверсионных пользователей позволяет фокусировать бюджет на перспективных аудиториях.
Алгоритмы машинного обучения
Random Forest:
- сегментация аудитории для выделения групп пользователей с различным поведением и выявление скрытых паттернов.
Gradient Boosting:
- прогнозирование вероятности клика по объявлениям для оптимизации ставок в DSP и снижения CPC.
Нейронные сети:
- анализ временных рядов для выявления аномальных паттернов и трендов, максимизируя эффективность показов рекламы.
Практическая польза:
- уменьшение CPA (стоимость за действие) благодаря фильтрации нерелевантных пользователей;
- увеличение CTR через точное прогнозирование заинтересованной аудитории и поведения пользователей;
- автоматизация ставок в DSP через динамическое биддинг на основе прогнозов машинного обучения.
Результат:
Баннерная реклама:
- Охват: 834,333 (выполнение плана на 100%);
- CTR: 0,9%, что на 20% выше отраслевого стандарта (0,75%);
- CPC: 18,7 руб. (на 12% ниже среднего по Екатеринбургу);
- Конверсия в лид: 3,2% (выдающееся значение для охватной кампании).
Видеореклама:
- Охват: 99,236 (выполнение плана на 100%);
- VTR: 64% (на 28% выше отраслевого норматива);
- CPR: 4,2 руб. (оптимально для сегмента премиум).
«Анализ результатов — это не конечный шаг, а непрерывный процесс. Быстрое реагирование и внесение изменений в кампанию дает возможность быстро адаптироваться к потребностям рынка», – Айгуль Багадерова, председатель кластера «Недвижимость», РАЭК, CEO Digital Boost.
В результате работы RTBSape над задачами по кейсу с «Атомстройкомплекс» зафиксировано выполнение 100% плановых показателей, перевыполнение части плановых показателей рекламной кампании. Отмечен охват целевой аудитории, привлечение новых клиентов и повышение узнаваемости бренда «Атомстройкомплекс» на рынке недвижимости в Екатеринбурге.
Клиенту были даны рекомендации по масштабированию:
- продолжить развитие видеоконтента с элементами сторителлинга;
- расширить использование интерактивных элементов на посадочных страницах;
- усилить применение предиктивных моделей для оптимизации таргетинга;
- провести дополнительное A/B-тестирование элементов лендинга.
Рекламная кампания показала, что комбинация современных рекламных инструментов с технологиями машинного обучения позволяет достичь значительных результатов даже в высококонкурентной нише недвижимости.