Кейс PPC для Agora Discount: рост продаж и ROAS за 450 дней

Как Agora Discount увеличил оборот примерно на 85 % и улучшил ROAS примерно на 35 % за 450 дней.

Мы рассмотрим кейс клиента "Agora Discount" — интернет-магазина товаров для дома, сада и ремонта. Применив комплексную PPC-стратегию, команда увеличила объем продаж на 85 %, повысила ROAS на 35 % и снизила CPA на 4 % за 450 дней (с 20 января 2025 по 13 апреля 2026). В этом кейсе проанализированы исходная ситуация, пошаговая стратегия, результаты и выводы.

Про Agora Discount

• Ниша: e-commerce, техника для дома, сада и ремонта.
• География: Украина.
• Ассортимент: электроинструмент, садовая техника, кухонное оборудование, техника для дома.
• Конкуренты: крупные маркетплейсы (Rozetka, Prom, Эпицентр) и нишевые магазины.
• Особенности: широкий ассортимент, разные категории товаров, акцент на акционных предложениях и быстрой доставке.

Запрос клиента

Agora Discount обратился с задачами:

1. Увеличить продажи и выручку из контекстной рекламы.
2. Масштабировать рекламу без потери эффективности.
3. Улучшить ROAS (окупаемость рекламных расходов).
4. Снизить CPA (стоимость привлечения конверсии).
5. Масштабировать Performance Max/Shopping-кампании и выделить категории по их маржинальности.

Стартовая ситуация

До старта проекта аккаунт имел хаотичную структуру: одна кампания Performance Max охватывала все категории, поисковые кампании были нерелевантными, а аналитика настроена поверхностно. В среднем ROAS держался на уровне ≈33,7 (первые 30 дней), а CPA — ≈51,7 грн. Конверсии были нестабильными, преобладали товары с низкой маржой, что не позволяло масштабировать бюджет.

Основные стартовые метрики (первые 30 дней)

Проблемы:

• Низкий и нестабильный ROAS.
• Отсутствие детализации по категориям (все товары в одной кампании).
• Нерелевантная структура поиска и Shopping-кампаний.
• Слабая аналитика: цели отслеживались некорректно, отсутствовала сегментация по маржинальности товаров.

5. Стратегия PPC

1. Аудит рекламного аккаунта

1. Проверка кампаний. Анализировали Performance Max, Search и Shopping-кампании: выявили смешанные аудитории, пересечения поисковых запросов и брендовых конверсий.
2. Проверка трекинга. Перенастроили Google Analytics 4 и GTM: внедрили e-commerce транзакции, передавали маржу в качестве кастомных конверсий.
3. Анализ категорий. Разделили товары на группы по маржинальности (высокая, средняя, низкая), чтобы выделить приоритетные.
4. Анализ фида и названий товаров. Выявили, что названия не соответствуют популярным поисковым запросам; описаний товаров не хватало.

2. Реструктуризация кампаний

1. Performance Max по категориям. Вместо одной кампании создали несколько: отдельно для электроинструментов, садовой техники, домашней техники и акционных товаров. Для каждой задали отдельный бюджет в соответствии с маржинальностью.
2. Search-кампании. Создали брендовую кампанию, а также общие (non-brand) кампании с точным соответствием и минус-словами.
3. Shopping-кампании. Оптимизировали Google Shopping: отдельные фиды для товаров с разным уровнем маржи и для регионов; протестировали Smart Shopping и стандартные Shopping-кампании.
4. Рекламные материалы. Обновили баннеры и адаптивные объявления, добавили акционные элементы, сезонные офферы и персонализацию.

3. Работа с фидом

1. Оптимизация названий товаров. Использовали шаблоны с названием бренда, ключевыми характеристиками и категорией (например, «Аккумуляторная дрель Bosch 18 V для дома»).
2. Очистка фида. Удалили нерентабельные и неконкурентные позиции.
3. Работа с маржой. Для категорий с высокой маржей повысили ставки и бюджеты; для низкомаржинальных оставили минимальный бюджет или исключили.
4. Добавление атрибутов. Добавили цвета, размеры, сезонность и другие атрибуты, повышающие релевантность.

4. Оптимизация бюджетов

1. Масштабирование топ-категорий. Постепенно увеличивали бюджеты на кампании с высоким ROAS и хорошей динамикой конверсий.
2. Сокращение нерентабельных кампаний. Выявили кампании с CPA > 70 грн и ROAS < 30 и уменьшили для них бюджеты или отключили.
3. Перераспределение бюджетов. Часть бюджета перераспределили на PMax и Shopping; менее эффективные Search-кампании сокращали.
4. Использование сезонности. В пиковые сезоны (весна — садовая техника, осень — обогреватели, блэкаут — альтернативные источники питания и т.д.) увеличивали бюджеты, а в межсезонье — снижали.

5. Аналитика и оптимизация

1. E-commerce аналитика. Собрали данные о доходе, среднем чеке, марже, конверсиях и товарах.
2. Атрибуция. Использовали data-driven атрибуцию в Google Ads и GA4 для корректного распределения конверсий.
3. Автоматизированная оптимизация. Настроили скрипты для отслеживания ROAS, CPA и индикаторов сезонности.
4. Тестирование ставок. Сравнивали ручное управление ставками и автоматические стратегии (maximize conversion value with target ROAS). Постепенно отказались от ручного управления в пользу стратегий с целевым ROAS.

6. Результаты

Изменения:

• Оборот вырос на ≈85 % (с 1,82 млн ₴ до 3,37 млн ₴).
• Количество конверсий увеличилось на ≈45 %.
• ROAS повысился с 33,7 до 45,8 (+35 %).
• CPA снизился на ≈4 % (с 51,7 ₴ до 49,7 ₴), несмотря на увеличение бюджета.
• CTR вырос на ≈33 %, а коэффициент конверсии — на ≈10 %.
• Количество показов почти не изменилось (–3 %), однако количество кликов выросло на ≈29 %, что свидетельствует о повышении качества объявлений и точности таргетинга.

6.2 Совокупные результаты за 450 дней

За весь период (449 дней в нашем файле) аккаунт сгенерировал ≈51,26 млн ₴ оборота, потратив ≈1,45 млн ₴. Суммарный ROAS составил ≈37, а общее количество конверсий — ≈23 575.

Средний CPA за весь период — ≈65 ₴, средний коэффициент конверсии — 2,28 %.

6.3 Графики

Графики демонстрируют динамику ключевых показателей. Видно, что в течение 2025 года расходы росли, но оборот увеличивался быстрее, что обеспечило рост ROAS. В 2026 году бюджет оптимизировали, сосредоточившись на прибыльных категориях, что позволило сохранить высокую окупаемость.

‍

7. Выводы

1. Структура — основа успеха. Разделение аккаунта по категориям и маржинальности позволило контролировать бюджеты и тестировать гипотезы отдельно.
2. Performance Max работает, если правильно настроить. Кампании PMax с сегментацией по категориям и качественными креативами показали самый высокий ROAS.
3. Фид — сердце e-commerce. Соответствие названий товаров поисковым запросам, добавление атрибутов и удаление нерентабельных позиций напрямую повлияли на конверсии и CPA.
4. Аналитика решает. Корректный трекинг, передача маржи и атрибуция позволили принимать обоснованные решения по бюджетам и ставкам.
5. Сезонность важна. В пиковые сезоны целесообразно увеличивать бюджеты, а в низкий сезон — оптимизировать расходы и фокусироваться на прибыльных категориях.
6. Масштабирование ≠ хаотичное увеличение бюджета. Только благодаря структуре и аналитике удалось увеличить расходы на 35 %, при этом значительно повысив доход.