Над проектом работало пять человек: маркетологи и аккаунт-менеджер. Одновременно работали с 15 факультетами университета. В среднем у каждого факультета запустили по 10 рекламных кампаний с пятью группами.

Автоматизация отчетов в Google Data Studio

Факультетов — 15 ответственных лиц — 40, всем отчеты надо на вчера, поэтому часть нашей работы мы автоматизировали в Google Data Studio.

Остальную часть процессов по отчетности скорректировали, чтобы не было «Сделайте из позавчера на вчера», а чтобы были четко определенные промежутки времени, за которые запускаем рекламу и когда отчитываемся.

Одна и та же кампания может работать по-разному. Почему?

Со стороны университета появилось более 40 ответственных лиц, не все воспринимали нашу работу, от определенных факультетов мы получали обратную связь оперативно и все наши правки сразу воплощались в жизнь, но так было не со всеми.

Страницы сайтов отличались наполненностью и дизайном, страницы в Facebook и Instagram также велись по-разному, поэтому одна и та же рекламная кампания с точки зрения настроек могла работать совершенно по-разному между различными креатива и состояниями групп. Грубо говоря: факультеты, которые постились в Facebook Story, как правило, имели более дешевую рекламу в Facebook, чем факультеты, постились поменьше.

Также в определенные недели были очень интересные результаты по обычному трафика или в лидах именно на Instagram Story. В определенные недели были категорически наоборот.

Факапы: за что блокирует Facebook

Из интересных моментов: Facebook был уверен, что часть креативов была связана с криптовалютой. На самом деле никакой криптовалюта не было, были танцующие люди. Причем, что в одной и той же кампании одно видео отклонялось, а в другой это именно видео работало и приносило лиды.

Поэтому в некоторые группы добавляли по 15 одинаковых видео (копии) и из них могло одно видео пройти модерацию, затем отклониться, потом другое пройти, потом снова отклониться.

Кроме анализа эффективности рекламных кампаний (по аудитории, кликам, конверсиям, стоимости конверсии), гораздо активнее следили именно за модерацией объявлений (чем в среднем по другим сферам) и проверяли блокировки креативов 3 раза в день.

Что показала рекламная кампания

Некоторые факультеты были не готовы к экспериментам в рекламе, а те, кто был готов и доверились нам полностью — получили больше заявок по рекламе, и эти заявки были дешевле.

Вполне логично, что тот, кто вкладывает время и усилия, кто готов экспериментировать, кто работает в рекламе не только в формате: «Вы специалисты, вот вам одно видео на все 60 дней». Кто наоборот, спрашивает, предлагает, что можно изменить, настроить таргетинг на одну аудиторию с одним видео, на другую — с другим. Которые живут вместе с нами этим процессом — у тех реклама была значительно лучше, чем у менее активных.

Главное сомнение заказчиков — недоверие, что мы сможем снизить стоимость заявки, но когда через неделю нам все же удалось уменьшить расходы в 10 раз от предыдущих цифр, то нам давали зеленый свет и мы запускали все, что считали нужным.

Эксперименты

Поскольку в университете представлены различные факультеты, то мы настраивали рекламу на разные специальности с учетом особенностей. И один и тот же тип рекламы мог конвертировать совершенно по-разному. Например, у одного факультета хорошо конвертировал стандартный Instagram Leads: деканы автоматически получали заявки на почту и все заявки дублировались в Google Sheets.

Но на других факультетах Instagram Leads не заработал и все заявки оттуда скорее были случайными, а классно работала реклама в Google Forms. В некоторых Google Forms реклама давала заявки значительно дороже, чем ожидали заказчики, Instagram Leads и Facebook Leads не подходили (с 18 лет), поэтому хорошо работала реклама на сайт. У некоторых реклама на сайт не работала вообще, а работала реклама в директ, мессенджер и сообщения.

Мы тестировали автоматические ответы и чат-боты с точки зрения снижения стоимости заявки. Из негативных моментов — чат-бот некоторых запутывает. Там, где мы его тестировали, мы потом «откатили» на обычный автоответ, который первым делом спрашивал номер телефона и предлагал помощь.

Подведем итоги