Оптимізація лідогенерації для школи англійської мови
Опис клієнта
Офіційний екзаменаційний центр Cambridge Assessment English та провідна мовна школа у Києві. Центр спеціалізується на комплексному навчанні англійської мови для трьох основних сегментів: діти (6–11 років), підлітки (11–17 років) та дорослі (18–99 років). Навчання проводиться за комунікативною методикою Empower у форматах офлайн (центр на пр. Лобановського) та онлайн по всій Україні. Також школа є сертифікованим центром підготовки викладачів до іспитів TKT.
Основні виклики
Фільтрація нецільового трафіку - високий відсоток заявок, які не конвертувалися у студентів на початковому етапі.
Сезонність - необхідність заповнення груп для дітей та підлітків у чітко визначені терміни (старт у вересні).
Складна сегментація - одночасне просування онлайн та офлайн форматів для різних вікових груп з різними чеками (4000 - 4250 грн/міс).
Аналітичні обмеження - складнощі з ідентифікацією джерел лідів у наявній CRM-системі клієнта.
Стратегія та виконання
Технічна база та аналітика
Для вирішення проблеми прозорості даних було виконано:
Налаштування GA4 через GTM з відстеженням форм, кліків по номеру телефону та взаємодії з квізом.
Створення сегментів аудиторії на основі поведінкових факторів (час на сайті > 2 хв).
Впровадження скриптів для контролю бюджету та перевірки цільових сторінок.
Структура рекламних кампаній
Ми розділили кампанії за типом послуг та воронкою:
Пошукові кампанії (Search) - окремі групи для категорій "Дорослі", "Підлітки", "Діти" з поділом на Online та Offline.
PMax - для розширення охоплення і отримання дешевих конверсій.
Квіз-маркетинг - запуск кампаній на спеціалізований квіз для кращої ідентифікації потреб студента та підвищення якості ліда.
Динамічні оголошення (DSA) - використання для охоплення специфічних запитів по підготовці до іспитів (FCE, CAE, CPE).
Результати
Місяць | Конверсії | CPA | Витрати з ПДВ |
10.2025 | 12,87 | ₴1 055,73 | ₴13 587,29 |
11.2025 | 56,71 | ₴448,04 | ₴25 408,32 |
12.2025 | 3,94 | ₴3 553,31 | ₴14 000,03 |
Найкращий результат продемонстрував Листопад, коли після оптимізації стратегій ставок (перехід на "Максимізацію конверсій") вдалося знизити вартість ліда вдвічі при значному зростанні обсягів.
Оптимізація та висновки
Попри короткочасне зростання кількості запитів у листопаді, загальна ефективність проекту у грудні продемонструвала критичне падіння (CPA зріс до 3 553 ₴). Аналіз виявив наступні ключові причини невдачі:
Відсутність наскрізної аналітики та "сліпа" оптимізація
Найголовніша проблема проекту — технічне обмеження CRM-системи клієнта.
Неможливість відстежити продажі: Ми бачили лише факт відправки форми, але не знали, чи став цей лід реальним студентом.
Оптимізація на кількість, а не на якість: Алгоритми Google Ads навчалися приносити якомога більше дешевих конверсій (що ми й побачили в листопаді), але значна частина цих лідів була нецільовою.
Відсутність зворотного зв'язку[1]: Без даних про оплатність ми не могли вчасно коригувати стратегії ставок для залучення платоспроможної аудиторії.
Пастка "дешевого трафіку" та падіння якості
У спробі зменшити CPA за рахунок кампаній Performance Max та автоматичних стратегій, система почала залучати менш якісний трафік.
Нецільові запити: Було отримано багато "сміттєвих" конверсій за запитами на переклад або безкоштовні курси. Серед місць розміщення трапився сайт, який відкрито накручував переходи на рекламні оголошення, використовуючи для цього рекламу в Meta. При перевірці сайт не відрізнявся від решти місць розміщення, але оголошення реклами Meta пропонували безкоштовні курси. Що значно збільшило кількість нецільових лідів.
Ефект "задушення" кампаній: Коли ми спробували обмежити нецільовий трафік, щоб підвищити якість лідів, обсяг даних для навчання алгоритмів впав нижче критичного рівня, що призвело до повного краху кількості конверсій у грудні.
Розпорошення бюджету між мікро-нішами
Спроба рекламувати велику кількість вузькоспеціалізованих послуг (YLE, KET, PET, TKT тощо) при обмеженому бюджеті (666 ₴) виявилася неефективною.
Брак даних для навчання: Кожна окрема кампанія не отримувала достатньо конверсій для виходу з фази навчання.
Низький ROI нішевих запитів: Витрати на залучення одного клієнта на екзотичний іспит перевищували потенційний прибуток через високу конкуренцію в аукціоні.
Сезонність та агресивна конкуренція
Грудень традиційно є найскладнішим місяцем для освітніх послуг.
Зміна пріоритетів ЦА: У дорослих та батьків увага зміщується на свята, що знижує рівень конверсії сайту.
Ріст CPC: Велика кількість конкурентів у Києві (Green Forest, Englishdom, Grade) агресивно викуповували трафік, що витіснило наші оголошення з топових позицій або зробило клік занадто дорогим.
Невідповідність воронки очікуванням користувача
Стандартна форма зворотного зв'язку не забезпечувала достатньої фільтрації.
Потреба у квізі: Тільки наприкінці року було вирішено перейти на формат квіза, щоб змусити користувача пройти кваліфікацію перед тим, як залишити контакт. Це мало частково вирішити проблему з нецільовим трафіком.
Висновки для майбутнього: Просування складних освітніх послуг без інтегрованої CRM та передачі даних про реальні продажі назад у Google Ads призводить до роботи "навпомацки". Для виправлення ситуації необхідно повністю відмовитися від реклами дрібних підпослуг на користь загальних напрямків та використовувати квіз як основний інструмент фільтрації лідів.
Рекомендації щодо відновлення ефективності
Технічна база та наскрізна аналітика
Це критичний крок, без якого подальша реклама буде неефективною.
Впровадження відстеження офлайн-конверсій[2]: Потрібно налаштувати передачу даних із CRM назад у Google Ads (через GCLID). Алгоритми повинні бачити, хто з тих, хто заповнив форму, реально прийшов на пробний урок або оплатив навчання.
Перехід на стратегію Target CPA (Цільова ціна за конверсію): Тільки після накопичення даних про реальні продажі можна переходити від «Максимізації конверсій» (яка женеться за кількістю) до стратегії, що орієнтована на вартість цільового клієнта.
Enhanced Conversions: Включення розширеного відстеження конверсій для покращення точності даних у Google Ads.
Реструктуризація та консолідація кампаній
Дрібна сегментація «вбиває» автоматичне навчання Google.
Об’єднання нішевих кампаній: Замість окремих кампаній для кожного іспиту (A2, B1, B2 тощо), варто створити одну велику кампанію «Екзаменаційний центр» з окремими групами оголошень. Це дозволить акумулювати дані про конверсії в межах однієї кампанії, прискорюючи навчання алгоритму.
Портфельні стратегії ставок: Використання портфельних стратегій із загальним бюджетом для схожих напрямків (наприклад, усі онлайн-курси для дорослих), щоб Google міг гнучко перерозподіляти кошти туди, де є результат.
Зміна моделі взаємодії (Воронка)
Стандартні форми збору контактів застаріли для ринку освіти з високою конкуренцією.
Квіз як основний "фільтр": Повністю перевести трафік із загальних запитів на квіз. Запитання в квізі мають бути не лише про рівень мови, а й про бюджет та терміновість. Це створює «когнітивний бар'єр» для випадкових користувачів.
Лід-магніти для прогріву: Замість прямого продажу «купи курс», пропонувати безкоштовний корисний контент (наприклад, «Чек-лист підготовки до CAE» або «Тест на визначення рівня за 5 хвилин») в обмін на контакт.
Робота з якістю трафіку
Сегментація в PMax: У кампаніях Performance Max слід використовувати виключно сигнали аудиторій на основі списків ремаркетингу та списків реальних покупців, щоб обмежити показ оголошень випадковим людям у мережі Display.
Оптимізація креативів та контенту
Вказувати актуальну ціну (₴4 000–₴4 250) безпосередньо в заголовках або описах. Це автоматично відсіче аудиторію, яка шукає бюджетні варіанти або безкоштовні марафони.
Коментарі