ДРР 10% в Яндекс Директ

Контекст: речь идёт о крупной поисковой рекламной кампании с тысячей групп объявлений и более чем 10 000 запросами.

В целом кампания:

• приносила продажи,
• масштабировалась,
• выглядела «рабочей» по верхним метрикам.
• в сезон август-сентябрь работала в отличный плюс

Но при детальном анализе выяснилось, что одна группа ключевых слов системно ухудшала экономику всей кампании, оставаясь при этом почти незаметной.

Я смотрел не на CTR и CPL, а на:

• вклад каждой группы в продажи,
• влияние на DRR,
• влияние на ROMI,
• и нагрузку на отдел продаж.

Цель — понять, какие элементы кампании реально создают результат, а какие живут за счёт общей статистики.
Проблемная группа: была группа брендовых запросов конкурентов.

Но цифры по воронке рассказали другую историю.

• Вклад брендового трафика конкурентов (в долях)≈18% рекламного бюджета кампании
• ≈16–17% всех лидов

При этом:

• <2% всех продаж
• ≈1–2% всей выручки

То есть почти каждый пятый рубль бюджета работал с кратно худшей окупаемостью.

Ключевое наблюдение Кампания была прибыльной внутри, но одна группа ключевых слов маскировала эту прибыль, тянула DRR вверх и съедала ROMI.

Это типичная ситуация в больших кампаниях:

• сильные группы субсидируют слабые,
• а общая экономика выглядит «так себе».

Дополнительный эффект: ресурсы отдела продаж

Брендовый трафик конкурентов давал:

• непропорционально много недозвонов и отказов,
• минимальный вклад в продажи.

При средней зарплате менеджера 100 000 ₽ в месяц это означало:

• ≈15–20% времени отдела продаж
• уходило на обработку лидов,
• которые практически не участвовали в формировании выручки.

Фактически:

• маркетинг терял ROMI,
• продажи теряли производительность,
• бизнес платил за это дважды.

Почему оптимизация не помогла быЭто не проблема:

• ставок,
• креативов,
• или скриптов.

Это структурная проблема типа спроса.
Пользователь, который ищет бренд конкурента:

• сравнивает,
• исследует рынок,
• не готов покупать сейчас.

Такой трафик:

• не должен жить в performance-контуре,
• искажает DRR,
• и сжигает ресурсы команды.

Решение

Я просто вывел брендовые запросы конкурентов из performance-кампании.
Без попыток «улучшить» то, что экономически не работает.

Итог

• ROMI вырос примерно в 2 раза
• воронка стала чище
• отдел продаж начал тратить время на лиды с реальным намерением купить

И всё это — без роста бюджета и без масштабирования.
Главный вывод В крупных рекламных кампаниях эффективность чаще всего теряется
не в очевидно плохих каналах,
а в группах, которые выглядят «нормально»,
но имеют неадекватный вклад в DRR и ROMI.
И задача сильного маркетолога —
уметь это увидеть и принять правильное решение.

Если вам нужен маркетинг, который:

• улучшает окупаемость, а не отчёты,
• думает деньгами и ресурсами,
• и умеет вовремя отключать лишнее —

значит, мы точно говорим на одном языке.

Контекст: речь идёт о поисковой рекламной кампании в Яндекс Директ.

Изначально:

• Москва и регионы работали в одной кампании,
• экономика усреднялась,
• ROMI выглядел приемлемым, но не максимальным.

Что было сделано:
1. Рекламная кампания была разделена по географии:

• Москва и МО
• Россия и СНГ

2. Лендинги были разведены по гео:

• отдельная версия под Москву и МО
• отдельная версия под регионы
• с разной ценовой логикой

3. Управление кампаниями переведено на контроль стоимости лида в рекламном кабинете.

При этом:

• продукт не менялся,
• воронка продаж не менялась,
• команда продаж работала по тем же процессам.

Почему были изменены лендинги и цены
Гипотеза была простой и проверяемой: аудитория Москвы и МО обладает более высокой платёжеспособностью и иначе воспринимает ценность одного и того же предложения.

Поэтому:

• лендинг для Москвы и МО был пересобран под другую подачу ценности,
• ценовая модель была скорректирована,
• при этом продукт остался тем же самым.

Это дало рост среднего чека без деградации верхних конверсий.

Результат: средний чек после разделения и изменения лендингов:

• средний чек в Москве и МО оказался выше примерно на 30%,
• чем в регионах.

Это стало основным драйвером роста ROMI.

Важно:

• не за счёт увеличения объёма,
• а за счёт лучшей монетизации одного и того же спроса.

Второй драйвер — CR сделка → оплата

Дополнительно выяснилось, что:

• в Москве и МО конверсия из сделки в оплату
• выше примерно на 8 п.п.

Это усилило эффект:

• больше оплат при сопоставимом количестве сделок,
• ниже DRR,
• кратный рост ROMI.

Управление через стоимость лида

Отдельно важно, как управлялась кампания в Москве и МО.
В рекламном кабинете была:

• осознанно увеличена целевая стоимость лида.

Что это дало:

• система начала привлекать более «дорогие», но более качественные сегменты;
• выросла доля лидов, доходящих до сделки и оплаты.

При этом:

• фактическая стоимость лида выросла незначительно,
• а качество лидов выросло кратно.

Почему это сработало
Потому что:

• аукцион перестал бороться за максимальный объём,
• и начал оптимизироваться под ценность лида, а не количество.

Это типичная ситуация, когда:
увеличение целевой стоимости лида улучшает экономику всей воронки.
Что не изменилось (и это важно)Я отдельно проверил остальные показатели:

• CPL
• CR клик → лид
• CR лид → сделка
• количество сделок

👉 статистически значимых различий нет.
Разница возникла:

• на уровне среднего чека,
• и на уровне готовности платить.

Итоговая экономика
За 2,5 недели после изменений:

• ROMI в Москве и МО оказался выше почти в 3 раза, чем в регионах;
• DRR в Москве и МО стал существенно ниже;
• появилась возможность управлять масштабированием осознанно, а не «в среднем».

И всё это:

• без роста общего бюджета,
• без изменения продукта,
• без усложнения воронки.

Ключевой вывод География — это не просто параметр таргетинга. Это инструмент управления экономикой, когда:

• кампании разделены,
• лендинги адаптированы,
• управление идёт через стоимость лида,

маркетинг перестаёт быть источником усреднённых цифр и начинает управлять ROMI и DRR.