Проблема: пустые визиты и низкая конверсия
Магазин обуви вёл рекламные кампании одновременно в VK Рекламе и Яндекс Директе. Агентство, отвечающее за продвижение, регулярно анализировало трафик через Яндекс Метрику. В ходе анализа выявили закономерность: значительная доля визитов оказывалась «пустой» — пользователи заходили на карточки товаров, где в наличии оставался только один размер.
Такие страницы почти не конвертировались: если нужного размера нет, клиент быстро уходит. Это портило поведенческие метрики, снижало качество трафика и повышало стоимость привлечения. Перед агентством стояла задача отсечь нецелевые показы и перераспределить бюджет на реально конверсионные товары.
Решение: динамический фильтр в Feedrotor
Для решения проблемы использовали конструктор фидов Feedrotor. В нём настроили правило: автоматически исключать товар из фида, если на складе остался только один размер. Фильтр работал динамически — как только количество размеров сокращалось до одного, позиция переставала участвовать в рекламе. При пополнении ассортимента товар автоматически возвращался в кампанию.
Ключевое преимущество подхода — автоматизация без участия менеджера. Раньше такие исключения приходилось делать вручную: выгружать остатки, сверять с фидом, удалять отдельные позиции. Это занимало время и неизбежно приводило к задержкам, когда реклама продолжала вести на «полупустые» карточки.
Результат: рост эффективности без увеличения бюджета
После запуска фильтра общая эффективность рекламных кампаний выросла на 7 %. В отдельных категориях, где проблема «одиночных размеров» была особенно острой, прирост достигал 19 %. Это проявилось в улучшении ключевых метрик:
- Снизилась доля отказов: пользователи реже попадали на страницы без выбора размера, поэтому дольше оставались на сайте.
- Выросла конверсия в заказ: трафик стал более целевым — клиенты видели ассортимент, из которого реально можно выбрать.
- Улучшились поведенческие сигналы: более длительное время на сайте и большее количество просмотренных карточек позитивно влияли на алгоритмы рекламных площадок.
При этом агентству не пришлось увеличивать бюджет или менять креативы: эффект был достигнут за счёт оптимизации подачи ассортимента и исключения заведомо неэффективных показов.
Сравнение: до и после внедрения фильтра
| Показатель | До внедрения | После внедрения |
|---|---|---|
| Доля пустых визитов | Высокая (значительная часть трафика) | Существенно снижена |
| Конверсия в заказ | Базовый уровень | Рост до 19 % в отдельных категориях |
| Средняя стоимость конверсии | Стабильная или растущая | Снижение за счёт более качественного трафика |
| Время на ручное управление фидами | Регулярные ручные выгрузки и правки | Автоматизация, минимум ручного труда |
Почему сработало именно так
Рост эффективности объясняется тремя факторами:
- Релевантность предложения. Пользователь видит товар, из которого можно выбрать размер, — это сразу повышает вероятность взаимодействия.
- Качество трафика для алгоритмов. Рекламные системы лучше обучаются на целевом трафике: больше целевых действий — выше качество аудитории и ниже стоимость привлечения.
- Динамика без задержек. Автоматическая синхронизация остатков с фидом исключает ситуации, когда реклама ведёт на неактуальный ассортимент.
Читайте также
- Как промо-фид и правильные изображения подняли кликабельность до 25 % и конверсию на 48 %
- Feedrotor: гибкие сценарии работы с товарными фидами
- Автоматизация работы с фидами