惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Jina AI
Jina AI
WordPress大学
WordPress大学
P
Proofpoint News Feed
F
Fortinet All Blogs
博客园 - 聂微东
小众软件
小众软件
量子位
博客园_首页
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
T
Tailwind CSS Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
The Register - Security
The Register - Security
The Cloudflare Blog
S
SegmentFault 最新的问题
D
Docker
美团技术团队
T
The Blog of Author Tim Ferriss
罗磊的独立博客
J
Java Code Geeks
Vercel News
Vercel News
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
NISL@THU
NISL@THU
L
Lohrmann on Cybersecurity
T
Threat Research - Cisco Blogs
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Scott Helme
Scott Helme
P
Palo Alto Networks Blog
Project Zero
Project Zero
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Tenable Blog
S
Securelist
博客园 - 叶小钗
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
V
Vulnerabilities – Threatpost
Recent Announcements
Recent Announcements
Help Net Security
Help Net Security
AWS News Blog
AWS News Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
IT之家
IT之家
O
OpenAI News
N
News and Events Feed by Topic
S
Security Affairs
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
V
Visual Studio Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Честный бизнес в скользкой нише: покупатель не доверяет никому, конкуренты играют нечестно, а законы меняются
Сергей Перевозчиков · 2026-06-18 · via Все публикации подряд на Хабре

Честный бизнес в скользкой нише: покупатель не доверяет никому, конкуренты играют нечестно, а законы меняются

Простой

11 мин

97

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Когда ко мне обратилась компания по банкротству физических лиц, главной проблемой была нестабильность: количество заявок колебалось от 60 до 150 в месяц, а стоимость обращения нужно было удерживать в пределах 3 000 рублей, чтобы реклама оставалась прибыльной.

Мы пересобрали стратегию продвижения: подготовили несколько вариантов рекламных материалов, создали отдельные страницы под разные потребности аудитории и сделали ставку на Рекламную сеть Яндекса.

В результате получили стабильный поток — около 200 заявок в месяц при стоимости обращения около 2 500 рублей. Этот кейс показал, что даже на высококонкурентном рынке рост достигается за счёт точной работы с аудиторией и её потребностями.

Банкротство физических лиц (БФЛ) – ниша специфическая по нескольким причинам:

1. Ниша БФЛ очень конкурентная, особенно в крупных городах и регионах с высокой закредитованностью населения:

  • по открытым данным, с 2019 по 2024 год количество банкротств физлиц в России выросло в 2,3 раза;

  • в этой сфере широко используются франчайзинговые модели: бизнес с нуля можно запустить за 3-4 недели, а срок окупаемости часто составляет от 1 до 12 месяцев, так как спрос на услуги списания долгов остается стабильно высоким;

  • на рынке присутствуют крупные игроки федерального масштаба с широкой клиентской базой, развитой инфраструктурой и проверенной репутацией.

Итого: войти на рынок БФЛ по франшизе легко, спрос стабильно высокий, потенциальная аудитория растет, но бороться за нее приходится и с другими новичками, и с именитыми компаниями, которые давно на рынке.

2. В нише БФЛ довольно хитрое привлечение клиентов. Должники, с одной стороны, склонны к эмоциональным решениям под давлением стресса, а с другой, долго это решение откладывают и вдобавок скрываются от коллекторов, не доверяют незнакомым сайтам, боятся оставить свои контактные данные.

Успех зависит от умения работать с такими клиентами. И практика показывает, что 80% компаний достигают успеха не самым честным путем: играют на чувствах должников, используют изображения судебных приставов и мимикрируют под МФЦ.

3. В нише БФЛ много недобросовестных компаний, которые хитрят не только в рекламных сообщениях, но и при оказании услуг. Зачастую они занижают цены и вынуждают добросовестных игроков тоже опускать цены. Соответственно, допустимая стоимость привлечения клиента тоже падает, что накладывает дополнительные ограничения на рекламные кампании.

Непредсказуемые скачки от 60 до 150 заявок в месяц, строгое требование не больше 3000 р. за целевую заявку – суровые будни компании в БФЛ

Главный герой этого кейса – компания из сферы БФЛ, которая работала добросовестно и реально помогала людям решать проблемы с долгами по кредитам. Однако, правила игры на рынке БФЛ действуют для всех, поэтому и этой компании приходилось хитрить для привлечения клиентов.

Целевая аудитория компании – люди с долгом, но без имущества. У таких клиентов процедура банкротства проходит быстрее и проще: нет необходимости описи, оценки и реализации активов, снижаются риски оспаривания сделок и дополнительные расходы на специалистов (оценщиков, организаторов торгов и прочих). При работе с ипотечниками и должниками с имуществом компания еще и зарабатывает меньше, так как часть средств от продажи активов уходит на погашение требований залогодержателей.

Количество таких целевых обращений (от людей с долгом, но без имущества) непредсказуемо скакало: то пусто, то густо, от 60 до 150 заявок в месяц. Естественно, компании хотелось иметь более стабильный и контролируемый поток обращений.

При этом обязательное условие – стоимость целевой заявки должна быть ниже 3000 рублей, иначе у компании не сходилась экономика. Спасибо недобросовестным конкурентам, которые демпингуют и усложняют жизнь остальным компаниям.

Предыдущий опыт показал: целевые заявки по нужной цене приносит РСЯ (рекламная сеть Яндекса), а не поиск. Предполагаем, что объяснений этому два:

  1. Люди под стрессом не готовы действовать здесь и сейчас: они могут искать информацию о банкротстве, но решение о банкротстве принимают позже. РСЯ позволяет догнать таких пользователей в тот момент, когда они готовы к действиям.

  2. Поиск ориентирован на прямые запросы (например, «банкротство физических лиц» или «списать долги»). Здесь конкуренция за клики очень высокая, и высокие ставки могут сделать привлечение клиентов невыгодным.

Итого, задача перед подрядчиком по контекстной рекламе звучала так: пользуясь РСЯ, привлечь как можно больше целевых заявок (в идеале от 150 в месяц и больше) да так, чтобы за одну заявку отдавать не больше 3000 рублей. Пока соблюдаются эти простые требования, проект может считаться успешным.

Десятки посадочных страниц и креативов, суммарно 60 кампаний за 4 месяца. Постоянно генерировали и проверяли гипотезы – именно так добились нужных показателей

Как писали выше, целевая аудитория в сфере БФЛ очень чувствительная. Успех рекламной кампании зависит от того, насколько объявление попало «в сердечко» должника. Изначально были сформулированы три группы объявлений, каждая со своим подходом к аудитории:

  1. Рациональные объявления: «банкротство под ключ».

  2. Эмоциональные объявления: «не спите по ночам из-за долгов?»

  3. «Желтые» объявления, написанные нарочито скандально и сенсационно, по аналогии с «желтыми» новостями: «СМИ скрывают, как списать долги!»

Были запущены и протестированы рекламные кампании для всех трех подходов. За пару недель экспериментов стало очевидно: лучший результат именно у «желтых» объявлений – как ни крути, специфика БФЛ дает о себе знать.

Дальнейшие гипотезы формулировались и проверялись уже в рамках «желтого» подхода. Пришло время безудержной генерации: и изображений, и смыслов. Всего было запущено около 60 кампаний за 4 месяца – от 2 до 6 разных кампаний в неделю. Для каждой – свой цепляющий посыл и эффективная картинка.

Образы использовались все те же, привычные для БФЛ: приставы, коллекторы, МФЦ. Все изображения генерировались с помощью ИИ, чтобы не использовать фото реальных людей.

Изначально у компании был один одностраничный сайт. Для тестирования разных подходов требовались разные посадочные страницы, написанные и оформленные в соответствующем стиле. Поэтому мы стали создавать новые домены с разными посадочными страницами для разных рекламных кампаний: эмоциональных, рациональных и «желтых». Страницы, которые «выстрелили», оставляли, а менее успешные – заменяли новыми.  

Все наши посадочные страницы тоже были короткими, на 2-3 экрана. Ключевым элементом каждой страницы стал квиз – короткая анкета, которая позволяла не только собрать контактные данные посетителя, но и предварительно квалифицировать потенциальное обращение.

Ниже пример посадочной страницы. Естественно, стилистика, изображения и формулировки отличались для разных рекламных кампаний.

Из множества кампаний требовалось отобрать успешные, которые цепляют целевую аудиторию. Это неизбежно привело к большому объему работы по мониторингу и анализу. Результаты каждой кампании оценивали на дистанции одной недели:

  • если сразу попадали в цену целевой заявки ниже 3000 рублей, значит, все отлично – крутим показы дальше;

  • если цена целевого обращения была немного выше (до 30%), вносили правки и откручивали еще неделю – после чего принимали решение, оставлять кампанию или завершать;

  • если по итогам первой недели заявка стоила заметно выше (более чем на 30%), тогда сразу завершали эту кампанию.

Естественно, успешные решения хотелось масштабировать и увеличивать показы этих объявлений. К примеру, одна из «зацепившихся» кампаний кр утилась с сентября по декабрь и стабильно приносила новые заявки. С сентября по декабрь было всего три таких успешных кампании, которые крутились дольше двух месяцев (напоминаем: всего за 4 месяца было запущено около 60 кампаний). 

Проблема была в том, что не удавалось найти логику, по которой одни объявления выстреливали, а другие тонули. Бывало даже такое, что одна кампания не работала сразу, а спустя два месяца с минимальными изменениями внезапно приносила результат. Причем изменения могли быть совсем крошечными: в одном случае заголовок был «решить проблему с долгами», в другом – «урегулировать проблему с долгами». С целевой аудиторией в БФЛ формулировки объявлений играли критически важную роль.

Иногда мы нащупывали локальные тренды: в один период работали объявления с акцентом на МФЦ, в другой период лучше цепляли тизерные кампании в духе «вы не знали о новом способе списания долгов». Однако по-прежнему не удавалось определить универсальную стратегию, которая гарантировала бы результат, уверенно опираясь на аналитические данные. По сути, мы продолжали перебирать объявления эмпирическим путем:

  • лить бюджет на удачные (на данный момент) кампании;

  • параллельно продолжать генерировать и проверять новые гипотезы;

  • чтобы иметь новую удачную кампанию к моменту, когда предыдущий фаворит перестал работать.

Выбранный подход работал, результаты радовали, но тут ударили нечестные конкуренты – из-за накрутки кликов критически выросло количество «мусорных» заявок

На дистанции четырех месяцев, с сентября по декабрь включительно, стратегия работала хорошо: поток квалифицированных заявок наладился, цена заявки держалась стабильно ниже 3000 рублей. В декабре достигли вообще шикарных показателей – 200 заявок по 2500 рублей.

Не успели мы порадоваться успеху, как получили удар под дых от недобросовестных конкурентов. Еще на старте проекта мы понимали, что в нише БФЛ очень много скликивания (кликфрода), намеренного мошеннического нажатия на рекламные объявления, чтобы искусственно слить бюджет конкурента.

Хуже всего, что эта проблема приводила к большому количеству некачественных заявок. Обычно оптимальной является стратегия «Максимум конверсий», с оплатой за конверсии – так мы платим за целевые действия, а не за трафик. Но из-за высокой накрутки в нише БФЛ мы платили за некачественные заявки (недозвоны, несуществующие номера) – за счет этого цена целевой заявки значительно вырастала.

Со второго месяца проекта (октябрь) начали целенаправленно отслеживать процент некачественных, «мусорных» заявок. И обнаружили, что процент накрутки рос на глазах и в декабре достиг критических 65%.

Стало очевидно: с «мусорным» трафиком и «мусорными» заявками надо бороться системно, иначе из-за высокого уровня накрутки невозможно адекватно оценить показатели эффективности рекламы. Здесь нужно немного объяснить, как обычно накручивают клики.

Есть два типа накрутки:

  1. Техническая накрутка: когда создают ботов, которые кликают по объявлениям.

  2. Мотивированная накрутка: когда на объявления жмут реальные люди, как правило, по заданию какой-то компании. Нередко создаются целые фермы с множеством устройств, с которых люди целенаправленно накручивают клики, ведущие к некачественным заявкам. 

Отсечь ботов до момента списания бюджета сравнительно просто: достаточно подключить сервис по отлову ботов. А вот с мотивированной накруткой кликов пришлось повозиться. Самое простое решение – прикрутить подтверждение через СМС, однако для целевой аудитории БФЛ это лишний порог. Они и так скрываются от коллекторов и банков, а тут на незнакомом сайте сразу просят оставить номер для СМС-подтверждения.

Мы настроили и внедрили решение, как говорится, «без регистрации и СМС». Объясняем суть на пальцах:

  1. В основном, в данном кейсе приходил мобильный трафик.

  2. На мобильных устройствах есть два параметра:

    1. User ID — постоянный персональный идентификатор зарегистрированного пользователя в базе данных, который объединяет действия человека на разных устройствах.

    2. Client ID — анонимный временный идентификатор устройства или браузера, который автоматически создается для каждого посетителя. 

  3. Мы подключили сервис, который отслеживает подозрительную активность пользователя и привязывает ее к постоянному идентификатору User ID.

  4. Все «мусорные» заявки сохранялись в CRM (Customer Relationship Management, система управления взаимоотношениями с клиентами). Был сформирован черный список подозрительных личностей, которые накручивают клики.

  5. При повторной попытке захода на сайт человек из черного списка видел белый экран, и на этом его злые происки заканчивались.

На фермах не может быть бесконечного количества мобильных устройств. Поэтому если мы за пару месяцев заблокировали тысячу-другую накрутчиков, то в следующие месяцы процент «мусорных» заявок неизбежно падает.

Пока боролись с накруткой кликов, прилетел второй удар, на этот раз сверху: в БФЛ изменилось законодательство

С января в Федеральный закон «О рекламе» были внесены ключевые для рынка БФЛ изменения. В рекламе услуг по банкротству физлиц больше нельзя было использовать следующие формулировки:

  1. Про гарантии результата: «спишем долги», «100% гарантия», «освободим от обязательств», «законное избавление от долгов», «списание долгов под ключ».

  2. Призывы против платежей: «перестаньте платить кредиты», «забудьте про долги», «не платите банку». 

  3. Слова-манипуляторы: «списание», «избавление», «гарантированно», «автоматически».

  4. Вдобавок, появилось обязательное требование: в рекламе должна присутствовать фраза о негативных последствиях процедуры банкротства.

Чего уж говорить, крылья нам подрезали прилично. До января все продвижение держалось на фразах типа «списать долги», которые теперь попали под запрет. Разрешенные фразы типа «урегулирование» или «решение вопроса с долгами» даже не тестировались, так как хорошо работали запрещенные формулировки. С изменением законодательства пришлось перевернуть с ног на голову весь подход к генерации креативов

Адаптироваться пришлось в спешке: до принятия нового закона рекламные кампании набрали хороший ход, не хотелось терять ни количество целевых заявок, ни подходящую стоимость заявки. С учетом всех новых ограничений объявления цепляли меньше прежних версий. Сравните сами:

А вот пример новой посадочной страницы. Формулировки на первом экране стали намного строже, а также добавилось обязательное предупреждение о последствиях банкротства:

Несмотря на все усилия, сохранить прежний темп не удалось – показатели рекламы неизбежно просели. «Радует», что регресс догнал не только нашу компанию, но и весь рынок в целом. Об этом говорили все профильные чаты и сообщества. Конкретно в случае нашего кейса в первые два месяца при новом законодательстве показатели изменились таким образом:

  • количество целевых заявок упало с 170-200 до 60-70 в месяц,

  • стоимость целевой заявки выросла от 2500 до 3800-4500 рублей;

  • еще и конкуренты активизировались: процент накрутки кликов вырос до ужасающих 75%.

Генерация идей и гипотез нон-стоп, борьба с накруткой кликов – и даже новый закон не помеха! Увидели хорошую динамику и добились приемлемые 124 заявки в месяц по 3411 р.

Хорошо, что мы не прекращали мозговой штурм по генерации новых гипотез и одновременно с этим закончили запуск инструмента против накрутки кликов. В итоге уже на третий месяц после принятия нового закона удалось выйти на более-менее приемлемые показатели:

  • количество целевых заявок: 124 в месяц,

  • стоимость целевой заявки: 3411 рублей;

  • процент накрутки кликов: 47%.

Конечно, до прежних показателей далековато, но даже такой уровень очень неплох с учетом общей просадки всего рынка. Да, количество целевых заявок упало, но с учетом снижения накрученных заявок стоимость целевой заявки достигла приемлемого уровня. В целом, кейс в цифрах выглядит так:

Резюмируя и опираясь на опыт этого кейса, можем аккуратно сформулировать принципы продвижения в БФЛ:

  1. РСЯ предпочтительнее Поиска.

  2. Объем рекламы важнее ее качества. Написать текст и нарисовать картинку для объявления и посадочной страницы – легко. Сложно поддерживать активность с поиском идей и смысловых нюансов вокруг одной и той же темы.

  3. Генерация и проверка гипотез важнее глубокого анализа эффективности. Понять логику в БФЛ сложно (а может, и невозможно), остается «палить со всех стволов» и проверять все идеи эмпирическим путем. 

  4. Внедрение систем фильтрации некачественного трафика – обязательно. Без инструментов против накрутки кликов в БФЛ тяжело.

Что хочется сказать напоследок. Конечно, это очень необычный кейс. На стандартных проектах мы не создаем такое количество рекламных кампаний – напротив, мы всеми руками против гиперсегментации (разделения целевой аудитории на крайне узкие сегменты и создание для каждого из них персонализированного объявления и посадочной страницы).

И обычно на проектах заголовки объявлений не имеют настолько решающее значение. Важнее, как правило, настройки кампаний: как и где будет показываться объявление, как получить качественный трафик с конвертацией в заявки и т.д. А в этом кейсе оказалось ровно наоборот: ключевую роль играли именно заголовки, болевые триггеры, вплоть до выбора конкретных слов.

Как бы то ни было, мы всегда стремимся к результату, поэтому и тут не продавливали свою привычную линию, а постарались подстроиться под специфичный рынок со всеми его правилами, происки конкурентов и даже внезапными катаклизмами в виде изменений в законодательстве.


Всё начинается с аудита. Если вас не устраивают текущие показатели по объему или стоимости обращений, мы можем сделать бесплатный аудит и стратегию. Глубоко проверим рекламу, проанализируем сайт, найдем точки роста. Спрогнозируем количество заявок с учетом накопленной статистики, конверсии и данных по вашей нише. Переходите на наш сайт контекстлаб.рф.

Реклама ИП Перевозчиков Сергей Иванович, ОГРНИП: 321774600504967, ИНН: 771977325289, ERID:awjbXmhZfRWCSpdTmVSb1hneiMChZwJPjqyYUWF8iYy