Масштабування e-commerce для магазину на Prom за допомогою Google Ads

Миколай Чевердак
11 лют.
Читати 6 хв

Оновлено: 7 годин тому

Опис клієнта

Інтернет-магазин Akulaa (akulaa.com.ua), що працює як PRO-продавець на платформі Prom.ua. Спеціалізується на будівельних матеріалах, геосинтетиці, технічній та звукоізоляції, обладнанні для опалення й водопостачання, сантехніці, а також товарах для дому, спорту та туризму.

Цільова аудиторія: Будівельні компанії, професійні монтажники, інженерні служби, а також приватні замовники.

Унікальні переваги: Прямі постачання (гарантія якості та конкурентної ціни), швидка доставка та професійні консультації фахівців.

Географія: Україна.

Бюджет: ₴140 000.

Початкові умови

Перед початком робіт було проведено масштабну підготовчу аналітику на основі історичних даних акаунту. Виконано детальний аналіз конкурентного середовища та здійснено розрахунок індексу сезонності для врахування коливань попиту. Окрім оцінки ринкової динаміки, індекс сезонності дозволив прогнозувати та планувати кількість конверсій, а зіставлення цих даних із середньою цінністю конверсії (базовою лінією) дало змогу математично розрахувати необхідний цільовий ROAS (tROAS) для виконання фінансового плану та формування обґрунтованої базової стратегії.

Монополія маркетплейсів

Аналіз аукціонів перед стартом активних робіт показав жорстку конкуренцію з боку найбільших гравців ринку: Rozetka утримувала 27,96% частки показів, Temu — 24,36%, Епіцентр — 12,71%. Частка показів нашого акаунту була нижчою за 10%. Конкурувати обсягами бюджету з такими гігантами не мало сенсу через обмеженість наявного рекламного ліміту. Тому стратегічним рішенням став обхід їхніх масивних кампаній за рахунок використання менш широких (точкових та низькочастотних) ключових слів, глибокої мікросегментації товарного фіду та фокусування на категоріях із найвищим конверсійним інтентом.

Низька гнучкість та хаотичність рекламних кампаній

Реклама базувалася виключно на Performance Max кампаніях, які охоплювали весь асортимент без сегментації. Основний підхід зводився до перезапуску кампаній "з нуля" у разі падіння результатів, а збільшення кількості замовлень досягалося лише шляхом підняття бюджету, а не за допомогою системного тестування гіпотез та оптимізації.

Технічні недоліки та відсутність структури

Не використовувалися класичні торгові кампанії (Standard Shopping), попри наявний Merchant Center.
Не проводилася сегментація товарного фіду за маржинальністю та середнім чеком.
Був відсутній стратегічний план розвитку акаунту та регулярна робота з аудиторними сигналами.
Існувала системна розбіжність у 10–13% між цінністю конверсій у Google Ads та реально зафіксованими замовленнями в Prom через скасування угод менеджерами.

Мета

Головна мета: Налагодити стабільний, прогнозований потік замовлень із забезпеченням високої рентабельності рекламних витрат (ROAS). З самого початку роботи було оптимізовано структуру цілей акаунту: відмовилися від другорядних мікроконверсій і залишили виключно цільову дію purchase (покупка), чим і пояснюється зменшення загальної валової кількості конверсій у звітності.

Фінансові та операційні орієнтири: Ефективне освоєння планового бюджету (~140 000 грн/міс) з утриманням високої рентабельності. Починаючи з липня 2026 року (07.2026), відбулася зміна стратегічного підходу: ключовою ціллю стало отримання конкретного обсягу цінності конверсій у межах чітко визначеного бюджетного ліміту. Причиною такого кроку стала відсутність можливості збільшувати рекламні витрати з боку клієнта, попри те що наявного бюджету вже було недостатньо для покриття аукціону. Відповідно, основним важелем для покращення підсумкових результатів у фіксованих рамках стало фокусування на зростанні цінності кожної конверсії.

Складнощі з вимірюванням KPI

Головним викликом під час оцінки результативності була відсутність інтеграції між CRM-системою (де містяться реальні дані про виконані продажі) та GA4. Єдиним доступним інструментом відстеження залишалася штатна інтеграція з Prom.ua, яка фіксує конверсію в момент створення замовлення. Через це будь-які подальші повернення товарів чи скасування угод не потрапляли до аналітики. На початковому етапі ми регулярно звіряли дані між GA4 та Prom для визначення відсотка розбіжності. Надалі було прийнято рішення орієнтуватися на конверсії з Prom «як є», оскільки клієнт планував реалізувати повноцінну інтеграцію CRM із GA4 (яка зрештою так і не була впроваджена з його боку). Через відсутність цього наскрізного зв'язку інші типи конверсій, зокрема дзвінки, довелося перевести у статус другорядних, оскільки коректно розрахувати їхню підсумкову цінність було технічно неможливо.

Стратегія

Для вирішення поставлених завдань було розроблено комплексний план оптимізації та масштабування:

Сегментація товарного фіду за ціновими категоріями
Впровадження кастомних міток (Custom Labels) у фіді для розділення товарів на цінові діапазони (від найдрібніших товарів до 5 грн до високовартісних позицій від 78 125 грн). Це дозволило гнучко керувати ставками ROAS залежно від середнього чека.
Запуск класичного Shopping та робота з невзаємодіяним асортиментом
Підключення Standard Shopping кампаній паралельно з PMax, а також виділення окремої кампанії "Зомбі" для товарів, які не отримували показів у загальній масі.
Побудова точкової пошукової структури
Запуск цільових пошукових кампаній на пріоритетні та маржинальні категорії (геотекстиль, каучукова ізоляція, інвалідні візки, котли Baxi, тепла підлога, трапи та душові системи тощо).
Робота з аудиторіями та сигналами у Performance Max
Створення кастомних аудиторних сегментів на основі реальних пошукових термінів, що принесли конверсії, інтересів та сайтів конкурентів.
Тестування стратегій призначення ставок
Перехід від жорсткого tROAS до стратегії "Максимальна цінність конверсії" (Max Value) для усунення штучного стримування витрат у періоди пікового попиту.
Автоматизація управління
Впровадження спеціалізованих скриптів (Zombie Products Labeler, Top Sellers Labeler, Budget Limit MCC, Smart Monthly Auditor) для системного контролю за витратами та автоматичного мічення товарів.

Реалізація

Вересень – Листопад 2025: Технічний фундамент та розгортання структури

Налаштовано імпорт конверсій із GA4, призначено ціль web purchase як основну, прибрано другорядні цілі (дзвінки) із замовчуваних, щоб навчити алгоритми виключно на факті покупок.
Впроваджено єдиний шаблон відстеження на рівні кампаній для коректного збору параметрів.
Запущено перші точкові пошукові кампанії (геотекстиль, інвалідні візки, каучукова ізоляція, інструменти Afacan) та класичну торгову кампанію Standard Shopping.
Розгорнуто PMax з поділом за ціновими мітками та додано перші аудиторні сигнали.
Підключено скрипт контролю бюджетів Budget Limit.

Грудень 2025: Експеримент зі стратегіями ставок

Проведено А/Б тест стратегії "Максимальна цінність конверсії" (Max Value) із заданим обмеженням tROAS для пошукових та PMax кампаній. Це дозволило алгоритмам гнучкіше викуповувати якісний трафік у моменти вихідного попиту, стабілізувати добові витрати та досягти рекордного показника ROAS на рівні 5.0 (500%).

Січень – Лютий 2026: Бюджетний маневр та робота з зомбі-товарами

Запущено скрипт Zombie Products Labeler та окрему торгову кампанію під зомбі-товари для активізації асортименту без показів.
У період жорсткого ліміту бюджету тимчасово вимкнено низькочекові PMax-кампанії (товари вартістю до 125 грн). Вільний бюджет було перенаправлено на високомаржинальні цінові сегменти, що дозволило зберегти загальний валовий дохід за рахунок суттєвого зростання середнього чека.

Березень – Травень 2026: Розширення пошукового покриття та зняття обмежень

Суттєво розширено пошуковий напрямок: запущено кампанії під котли Baxi, полімерні клеї, аксесуари для ванних кімнат, покрівельні плівки, сушарки, теплу підлогу та фіксатори для арматури.
Переведено ключові PMax-кампанії на стратегію Max Value без жорстких обмежень tROAS для максимізації сукупного доходу.
У травні 2026 року досягнуто чергового пікового показника ROAS — 5.1 (510%).

Червень – Липень 2026: Поглиблена сегментація та авто-мічення

Запущено скрипт Top Sellers Labeler та сформовано окремі кампанії під бестселери (Top Sellers PMax / Shopping).
За запитом клієнта виділено в окрему кампанію з власним бюджетом категорію "Автоаксесуари", а також розділено загальний PMax на ремаркетинг та роботу зі списками клієнтів.
Створено та оновлено кастомні аудиторні сегменти на основі актуальних конверсійних термінів.
Впроваджено скрипт Smart Monthly Auditor для регулярного аналізу відхилень та гігієни кабінету.

Результати

За період з вересня 2025 по липень 2026 року отримано такі підсумкові показники:


Загальні витрати на рекламу (без ПДВ)	₴1 170 181,87^[1]
Загальна цінність конверсій (дохід)	₴5 195 192,35
Загальна кількість конверсій (транзакцій)	2 784,60
Середній фактичний ROAS	444%

Динаміка показників^[1]:

Місяць	Conv	ROAS	Cost	ConvVal
09.2025	369,10	4,7	₴125 175,71	₴491 066,67
10.2025	240,70	4,6	₴96 209,03	₴372 250,11
11.2025	316,59	5,1	₴120 989,51	₴514 874,22
12.2025	303,88	5,0	₴139 061,27	₴580 922,59
01.2026	195,78	3,9	₴107 206,78	₴349 746,39
02.2026	114,81	3,1	₴102 556,37	₴266 907,96
03.2026	227,19	4,3	₴132 139,44	₴469 446,32
04.2026	277,57	3,5	₴179 904,52	₴525 570,88
05.2026	243,22	5,1	₴129 122,53	₴548 449,12
06.2026	239,72	4,0	₴136 377,37	₴456 022,64
07.2026	273,21	5,4	₴142 601,51	₴641 907,71^[1]

Висновки та рекомендації

Необхідність цінової сегментації

Розподіл товарів за допомогою Custom Labels та тимчасове вимкнення дешевих позицій (до 125 грн) у періоди дефіциту бюджету довели свою ефективність. Це дозволяє зберігати високу валову маржу за рахунок фокусування алгоритмів на товарах із високим середнім чеком.

Ефективність гібридної структури

Поєднання Performance Max із точковими пошуковими кампаніями під конкретні категорії та класичним Shopping суттєво підвищує керованість акаунту. Пошукові кампанії забезпечують стабільний потік високоінтенсивного трафіку, а PMax розширює охоплення.

Гнучке використання стратегій ставок

Використання стратегії "Максимальна цінність конверсії" з відмовою від надмірно жорстких лімітів tROAS дозволяє уникати штучного затискання аукціону та отримувати більше доходу в періоди високого попиту.

Наскрізна аналітика

Зважаючи на постійну розбіжність між замовленнями на Prom та фактично оплаченими угодами (10–13%), першочерговим завданням для подальшої оптимізації є впровадження наскрізної аналітики (Prom ↔ 1C ↔ GA4). Це дозволить оптимізувати рекламні кампанії виключно на основі фактично зарахованих коштів.

Масштабування бюджету

За результатами проведеного аналізу встановлено, що поточний рівень фінансування є основним чинником, який стримує подальше зростання та оптимізацію показників. Наявний бюджет дозволяє підтримувати базову активність і відпрацьовувати ключові гіпотези, проте його збільшення дозволило б розширити охоплення цільової аудиторії, прискорити оптимізацію на основі більшого масиву даних та покращити фінальний результат у кілька разів.

Примітки

Починаємо планувати від планової загальної цінності конверсій.↩︎
Розбіжність показників між загальними результатами та таблицею динаміки зумовлена різними часовими інтервалами: підсумкові дані знято за фактичний період активності (з 3 вересня по 29 липня), а в динаміці зведено дані за повні календарні місяці.↩︎
З ПДВ: ₴1 404 218,24↩︎