Просування офлайн-освіти у прифронтовому місті
Опис клієнта
«Абрикос» — приватна школа повного циклу (0–11 класи) у м. Дніпро. Заклад позиціонується як сучасна альтернатива державній освіті з акцентом на безпеку (власне укриття), індивідуальний підхід, вивчення англійської мови щодня та підготовку до ДПА/ЗНО безпосередньо у програмі.
Початкові умови
Проєкт реалізовувався в умовах високої конкуренції з боку таких закладів, як Logos School, Alterra та IT STEP School. Основна проблема полягала в тому, що реклама в кабінеті працювала ще з 2016 року, проте відстеження конверсій було налаштовано некоректно: система фіксувала лише кліки по номеру телефону, які не завжди перетворювалися на реальні дзвінки, що не дозволяло об'єктивно оцінити ефективність кампаній.
Мета
Максимізація цільових лідів: Збільшення кількості заявок через форми на сайті та дзвінків.
Побудова воронки продажів: Відстеження шляху користувача: Перший контакт → Екскурсія → Угода.
Збір аудиторії: Формування бази для ремаркетингу та списків клієнтів для Look-alike.
Просування Дня відкритих дверей: Отримання лідів на конкретну подію (лютий-березень).
Стратегія
Гібридний підхід: Використання класичного пошуку (Search) для "гарячого" попиту та Performance Max для охоплення та медійного впливу.
Квіз-маркетинг: Впровадження ігрової механіки («Чи підійде школа вашій дитині?») для зниження вартості ліда.
Сегментація: Розподіл аудиторії на батьків майбутніх першокласників та батьків учнів середньої/старшої школи.
Реалізація
Технічна частина: Встановлено GTM, GA4 та налаштовано передачу подій (form_submit, click_tel, phone_revealed).
Створено скрипт для фільтрації лідів у Google Sheets за кольором (виключення «нецільових») та автоматичного оновлення списків аудиторій.
Проведено А/Б тест: приховування номера телефону під кнопку «Показати» для точнішої фіксації наміру на десктопах.
Проведено А/Б тест з квізом.
Під час реалізації проєкту було впроваджено комплексний підхід до налаштування реклами. Для захисту брендового трафіку від конкурентів запущено окрему кампанію, тоді як інші пошукові інструменти було сфокусовано на цільових запитах. Щоб охопити аудиторію в YouTube, КММ та Пошуку, ми використали кампанію Performance Max, налаштовану на сигнали конкурентів. Додатково створено квіз-воронку для залучення лідів на ранніх етапах прийняття рішення. Паралельно ми повністю оновили оголошення, зробивши акцент на головних перевагах школи: наявності власного укриття та форматі "навчання без домашніх завдань", де всі завдання виконуються безпосередньо в закладі.
Складність аналітики
Основне завдання проєкту полягало в залученні цільових лідів за фіксованою вартістю. Однак через те, що система враховувала як конверсії абсолютно всі надіслані форми та мікроконверсії (дії користувачів на сайті), виникала суттєва похибка. Рекламні алгоритми орієнтувалися на загальний обсяг заявок, ігноруючи їхню якість, що призводило до великої кількості спаму та невалідних контактів. Налаштувати повноцінну аналітику безпосередньо в кабінеті не вдалося, оскільки клієнт відмовився від інтеграції колтрекінгу та CRM-системи для перевірки лідів.
Щоб опосередковано впливати на якість трафіку, було впроваджено альтернативне рішення: співставлення кількості конверсій із реальними лідами. Для цього розробили Google Таблицю, куди менеджери вручну додавали кожну нову заявку, зазначали джерело та оцінювали її валідність. Пов'язати конкретний лід із певною кампанією чи передати ці дані безпосередньо в Google Ads технічно неможливо, проте такий підхід дає змогу відстежувати, як оптимізація акаунта впливає на динаміку та якість заявок. Попри те, що цей метод аналітики є недосконалим, для цього проєкту він виявився єдиним доступним варіантом.
Додатково на основі зібраної таблиці сформували списки аудиторій у Google Ads, розподіливши їх на цільові та нецільові контакти (для використання у таргетингу чи виключення з показів). Наразі ці обсяги даних є надто малими для ефективної роботи, але в майбутньому вони стануть корисними додатковими сигналами для навчання рекламних алгоритмів.
Технічне налаштування (GTM та GA4)
Основним каналом зв'язку для клієнтів є телефонні дзвінки, проте вимірювати їх точну кількість безпосередньо неможливо через відсутність системи колтрекінгу. З метою приблизної оцінки конверсій у січні 2026 року було впроваджено технічне рішення: за допомогою Google Tag Manager номер телефону на сайті приховали за кнопкою "Показати номер". Це дозволило реєструвати кожне натискання як окрему подію click_tel_show, яка свідчить про чіткий намір користувача зателефонувати до школи. У результаті такого нововведення зафіксовано стрімке зростання кількості конверсій. Хоча ця метрика відображає лише загальну активність аудиторії, попередні дані підтверджують наявність прямої пропорції.
Підвищення активності на сайті згодом конвертується у збільшення реальних лідів.
До застосування скрипта GTM:
Після застосування скрипта GTM:
Квіз
Для порівняння посадкових сторінок візьмемо дані конверсій і лідів[1], отриманих через квіз та стандартні форми сайту:
Впровадження інтерактивного квізу як альтернативної посадкової сторінки дозволило значно розширити воронку залучення та зацікавити користувачів, які ще не були готові до прямого запису на консультацію через стандартну форму. Квіз виконував роль попереднього відбору, де батьки могли розрахувати вартість навчання чи пройти тест на визначення готовності дитини до школи. Починаючи з березня 2026 року, квіз демонстрував високу залученість користувачів із конверсією у лід на рівні 50%, а в квітні 2026 року досяг максимальної ефективності, продемонструвавши 100% валідності (всі 4 отримані ліди з квізу були підтверджені менеджерами як цільові).
Ключовим фактором для ефективної роботи квіза є бонус.
У травні квіз-форма стала об'єктом масованої атаки ботів та невалідного трафіку, через що система зафіксувала різкий стрибок конверсій (10 відправок). Проте завдяки впровадженій Google Таблиці ручного обліку, команда оперативно відсіяла спам: лише 3 ліди (25%) виявилися реальними та цільовими. Це підтвердило, що квіз є чудовим інструментом лідогенерації для ніші освіти, але потребує обов'язкового технічного захисту (капчі) та ручної перевірки для захисту рекламних алгоритмів від навчання на фейкових конверсіях.
Результати
За період активної фази отримано наступні показники:
Місяць | Конверсії | Ліди[2-1] | CPA | CPL | Витрати[4] |
09.2025 | 1,00 | ₴16,92 | ₴16,92 | ||
10.2025 | 12,96 | 6 | ₴910,42 | ₴1 967,08 | ₴11 802,47 |
11.2025 | 16,54 | 11 | ₴690,45 | ₴1 038,03 | ₴11 418,35 |
12.2025 | 4,00 | 4 | ₴1 838,94 | ₴1 837,81 | ₴7 351,22 |
01.2026 | 12,00[5] | 4 | ₴1 125,63 | ₴3 376,89 | ₴13 507,55 |
02.2026 | 10,00 | 2 | ₴1 860,60 | ₴9 303,01 | ₴18 606,02 |
03.2026 | 12,01 | 9 | ₴2 855,03 | ₴3 808,84 | ₴34 279,58 |
04.2026 | 18,78 | 13 | ₴1 672,17 | ₴2 415,89 | ₴31 406,59 |
05.2026 | 42,00 | 16 | ₴804,39 | ₴2 111,54 | ₴33 784,57 |
Період активної фази просування (вересень 2025 – травень 2026 року) чітко демонструє еволюцію проєкту: від початкового налагодження аналітики до виходу на стабільні обсяги цільових заявок. Завдяки гнучкому управлінню та впровадженню проміжних метрик, кампанії показали якісне зростання навіть у складних ринкових умовах.
Основні етапи та динаміка показників:
Етап запуску та калібрування (Осінь 2025):
Вересень став місяцем технічного старту. Вже у жовтні та листопаді система вийшла на перші стабільні результати, згенерувавши сумарно 17 цільових лідів. Вартість залучення конверсії (CPA) у цей період утримувалася в межах 2 690 – 2 910 грн, а загальні місячні інвестиції складали близько 11,4 – 11,8 тис. грн.
Зимовий спад та технічне оновлення (Грудень 2025 – Січень 2026):
Грудень традиційно відзначився сезонним зниженням активності в ніші освіти, що відобразилося на зменшенні кількості лідів до 4 цільових заявок. У січні 2026 року було впроваджено важливе технічне рішення — приховування номера телефону під кнопку «Показати номер». Це дозволило системі зафіксувати відновлення попиту (кількість конверсій зросла до 12), хоча вартість цільового ліда (CPL) через етап адаптації алгоритмів ще залишалася на позначці 3 376,89 грн.
Ефект від впровадження скрипта GTM (Лютий 2026):
У лютому кампанії почали працювати на повну потужність завдяки новим налаштуванням. Фіксація чіткого наміру клієнтів зателефонувати до школи дала алгоритмам чистіші сигнали для оптимізації. Як наслідок, вартість конверсії (CPA) стрімко знизилася до 1 860,60 грн.
Масштабування та весняний пік (Березень – Травень 2026):
Весняний період став найефективнішим у межах приймальної комісії на новий навчальний рік. Кількість цільових лідів демонструвала стабільне щомісячне зростання: 9 у березні, 13 у квітні та рекордні 16 лідів у травні.
Розподіл бюджету між класичним Пошуком та кампаніями Performance Max у поєднанні з аналітичним контролем дозволив трансформувати роботу кабінету. Проєкт перейшов від хаотичної фіксації кліків до прогнозованого отримання валідних заявок, сформувавши надійну базу зрілих аудиторій для подальшого навчання ШІ-алгоритмів Google Ads.
Висновки
Завдяки впровадженню проміжних технічних рішень та ручній валідації лідів, команді вдалося не лише зберегти стабільність кампаній в умовах прифронтового міста, а й вибудувати чітку систему аналітики там, де пряме відстеження було неможливим.
Ключові підсумки проєкту
Оптимізація витрат: Незважаючи на агресивні спам-атаки в травні 2026 року (зокрема на квіз-форми), ручний відбір та сегментація дозволили утримати контроль над якістю трафіку. Реальний показник CPL (вартість цільового ліда) у травні вдалося стабілізувати на рівні 2 111,54 грн, що є непоганим результатом для ніші приватної середньої освіти.
Гнучкість аналітики: Інтеграція події click_tel_show у січні 2026 року повністю підтвердила гіпотезу про те, що зростання мікроконверсій на сайті конвертується у збільшення кількості реальних дзвінків та запитів.
Створення бази для ШІ: Розподіл лідів у Google Таблиці на цільові та нецільові дав змогу сформувати перші чисті списки аудиторій безпосередньо в кабінеті Google Ads.
План дій на наступний період
Накопичення та передача сигналів: Продовжити наповнення створених аудиторій Google Ads. Щойно обсяг даних досягне необхідного мінімуму, ці списки стануть потужним додатковим сигналом для навчання Smart-кампаній (Performance Max та Search), дозволяючи алгоритмам автоматично відсікати невалідні контакти ще на етапі аукціону.
Підготовка до високого сезону (Липень – Серпень): Повне оновлення креативів та акцент у текстах на "Фінальний набір до 1-11 класів". Посилення бюджетів на кампанії з найвищим показником конверсії в реальний лід (згідно з даними ручної таблиці).
Робота з конверсійністю посадковій сторінки: Модернізувати захист квіз-форми для мінімізації спам-заявок, які викривлюють статистику алгоритмів.
Коментарі