Работу можно разделить на три глобальных этапа.
Первый этап — выбор площадок. Сначала мы проанализировали результаты всех размещений застройщика за последние два года и отобрали площадки с хорошими показателями. Так как предыдущий подрядчик не ставил акцент на продвижение по этим каналам, а мы впервые работали с питерским застройщиком и не знали локальные ресурсы, для минимизации рисков было принято решение разработать собственные критерии отбора.
По итогам анализа мы отобрали порядка 40 площадок, оптимально подходящих под наши задачи, по следующим критериям:
- Нахождение в ТОП-10 федеральных классифайдов. Это очевидное решение, обусловленное популярностью ресурсов у населения и имиджевой составляющей.
- Нахождение в списках крупного агрегатора за пределами ТОП-10.
- Нахождение в ТОП-50 самых посещаемых площадок недвижимости в Санкт-Петербурге по оценке Яндекс.Радара.
- Рекомендации, получившие кредит доверия в вопросах фрода и накруток на других наших проектах, и пожелания подрядчика.
- Оптимальное соотношение стоимости размещения и прогнозов результатов.
Как и в предыдущих кампаниях клиента, на старте мы решили использовать мультипостинговую систему. Это было необходимо для того, чтобы детально проработать ключевые площадки без потери охвата с многочисленных локальных классифайдов. Приступив к работе, мы сразу же столкнулись с распространенной проблемой шаблонных фидов. Прошлый подрядчик использовал бесплатные фиды агрегаторов, которые обновлялись вручную либо не обновлялись вовсе, поэтому карточки квартир не появлялись в выдаче после фильтрации по многим параметрам поиска.
Мы решили не работать по стандартным пакетам системы: отказывались от размещений на площадках, в которых были сомнения, даже если они предлагались бесплатно, и предлагали те, которые были нам необходимы. Под определенные объекты привлекли ресурсы, специализирующиеся на отдельных классах жилья. К примеру, для здания элитной недвижимости использовалась трастовая питерская площадка LifeDeluxe.
После определения площадок мы перешли к форматам размещения. Их можно разделить на две группы: условно бесплатные и платные. В первую входят классифайды, которые по умолчанию не монетизируют свой проект, а также бонусные площадки с выгрузкой лотов аффилированных классифайдов, где невозможно разместиться вручную. Остальные относятся к платным размещениям. Мы сопоставляли их и делали выбор.
Второй этап — оптимизация размещений. В конце первого месяца мы оценили результативность площадок, отказавшись от части из них. Некоторые убирали не полностью: иногда площадка плохо отрабатывала премиум сегмент, но хорошо показывала себя в бизнес-классе. Полностью исключенные площадки заменяли другими, нижестоящими в первоначальном рейтинге. Все остальные оставляли без изменений или усиливали свое присутствие на них.
Так, ТОП-10 федеральных классифайдов мы отнесли к «зоне неприкосновенности», в случае с трастовыми ресурсами отказываться от бесплатных площадок не имело смысла. При заметном снижении показателей площадка переводилась в резерв (т. е. исключалась из текущего медиасплита, но использовалась как дополнительный ресурс для усиления в рамках ограниченного периода). От месяца к месяцу размещения корректировались.
После того, как мы протестировали большинство площадок на рынке и определили основной пул — 90% текущего ядра, с которым работаем, — приступили к последнему этапу, который означал переход от количества в качество.
Третий этап — повышение эффективности. Высвободив ресурс, который тратился на выбор площадок, мы отказались от мультипостинговой системы и начали проработку каждой площадки по отдельности.
Мы начали делать фиды под каждый ресурс с учетом всех особенностей: если на сайте была опция показать новую и полезную для пользователя информацию или добавить параметр, который использовался в рамках лишь одной площадки, мы это делали. Иначе, если человек выберет фильтр «Чистовая отделка», а в фиде такая ячейка отсутствует, наш объект не будет выдаваться по этому условию. Максимальная проработка позволила нашим объектам отображаться по самым узким условиям фильтрации.
Для автоматического обновления информации был самостоятельно разработан парсер, который отправлял данные об актуальных объектах застройщика на площадки. Мы также проработали наполнение карточек объектов на каждом из ключевых ресурсов, что ощутимо повлияло на число звонков.