Техническое задание: Аудит и оптимизация рекламной кампании Яндекс.Директ

Контекст проекта

Существует действующая рекламная кампания в Яндекс.Директ для образовательного проекта в сфере информационной безопасности. Кампания работает более двух месяцев, накоплена статистика. Предоставляются: история показателей, бриф по целевой аудитории и УТП, анализ аудитории и конкурентов.

Цели проекта

  • Снижение стоимости целевого действия (заявки на обучение).
  • Увеличение количества заявок при сохранении текущего рекламного бюджета.

План работ

Этап 1: Аудит и первичная оптимизация (1-я неделя)

  • Глубокий анализ текущей структуры кампании: групп объявлений, объявлений и ключевых фраз.
  • Оценка релевантности семантического ядра бизнес-целям.
  • Анализ ключевых метрик: CPC (цена клика), CTR (кликабельность), конверсия и стоимость заявки.
  • Рекомендации и внесение правок:
    • Отключение неэффективных ключевых фраз.
    • Оптимизация ставок и перераспределение бюджета между более успешными группами.
    • Запуск A/B-тестирования объявлений для повышения CTR.

Этап 2: Масштабирование и регулярное ведение (со 2-й недели)

  • Расширение семантического ядра: поиск и добавление новых релевантных поисковых запросов.
  • Постоянное тестирование новых вариантов объявлений и посадочных страниц.
  • Настройка ретаргетинга и работа с Яндекс.Аудиториями для повышения конверсии.
  • Еженедельный мониторинг и отчетность по согласованным KPI.

Что предоставляет заказчик

  • Доступ к действующей рекламной кампании Яндекс.Директ с историей.
  • Бриф по целевой аудитории и уникальному торговому предложению (УТП).
  • Материалы проведенного анализа аудитории и конкурентной среды.

Требования к исполнителю

Опыт в настройке и оптимизации контекстной рекламы Яндекс.Директ, preferably в сфере B2C или образования. Умение работать с данными, анализировать метрики и строить гипотезы для роста эффективности.

Разработка системы рекомендаций потенциальных клиентов для сайта оборудования

Требуется создать модуль для автоматического подбора потенциальных клиентов под новое оборудование. Система должна анализировать историю переписки и схожесть товаров. Сайт написан на чистом PHP, используется самописная CRM.