Портфолио и кейсы фрилансеров по настройке Яндекс Директа

Кейс: настройка ВК Рекламы для завода межкомнатных дверей Задача Увеличить продажи в 8 городах, привлечь розничных клиентов и дизайнеров интерьеров, задействовать профильные группы ВК. Решение Разделили кампании на две аудитории. Для розничных клиентов — таргетинг по интересам (ремонт, дизайн), креативы с фото интерьеров и ценами, призыв к бесплатному замеру. Для дизайнеров — таргетинг на специалистов, акцент на оптовые цены и бонусы, лид-форма. Разместили нативные посты в профильных группах строителей и дизайнеров. Настроили цели в пикселе ВК (заявки, звонки), использовали чат-бота. Бюджет распределяли 60/40 с корректировкой по первым дням.

Аудит рекламных кампаний в Яндекс Директ с фокусом на выявление точек роста и лишних расходов. Проверяю, как расходуется бюджет, какие запросы и площадки приводят трафик, насколько корректно настроены кампании и объявления. По результатам даю список конкретных действий: — что отключить; — что переработать; — какие гипотезы протестировать. Итог — понятный план улучшений, который можно внедрить без моего участия.

Веду и оптимизирую рекламные кампании в Яндекс Директ с фокусом на заявки и контроль их стоимости. Подходит, если реклама уже запущена, но не даёт стабильного результата, или нужен специалист для регулярной работы с кампаниями. Работаю не «разово», а как с системой: анализирую данные, выявляю точки роста и последовательно улучшаю показатели. Что делаю в рамках ведения — анализ текущих показателей и поведения трафика — конверсионный мониторинг (отслеживание заявок) — минусация нецелевых запросов — чистка площадок в РСЯ — корректировки по аудиториям и ставкам — обновление и тестирование объявлений — поиск и проверка новых гипотез Как выстроена работа После запуска или принятия кампаний в работу сначала провожу анализ: проверяю структуру, семантику, объявления и настройки. Далее — регулярная оптимизация на основе данных: убираю неэффективные элементы, усиливаю рабочие связки и тестирую новые решения. Задача — не просто «поддерживать рекламу», а постепенно снижать стоимость заявки и повышать её качество. Результат Более управляемая реклама, снижение нецелевых расходов и постепенный рост эффективности кампаний.

За 4 недели CPL упал с 4 200 до 2 200 ₽, квал-лидов стало 45 вместо 19, бюджет вырос всего на 8%. 📌 Что сделали: 🛠 Сайт — разделили посадочные страницы по типам оборудования: сплит-системы, VRV/VRF, приточные установки, чиллеры, тепловые насосы. Под каждую — подбор мощности по площади, калькулятор стоимости монтажа. 🎯 Директ — разбили кампании по типу оборудования и назначению (дом/офис/склад/ресторан). Заминусовали информационные запросы (ремонт, заправка, чистка, схема, форум, отзывы, своими руками). Оставили только коммерческие: купить, установка, монтаж под ключ, цена, гарантия, в наличии. 📊 Стратегия — максимум конверсий, оплата за клики. 2 недели на обучение. 📞 Ключевой момент — подключили коллтрекинг с передачей в Метрику и Директ только подтвержденных менеджером лидов (проект > 100 000 ₽, готов к выезду на объект, конкретные сроки). Алгоритм обучался исключительно на коммерческих обращениях, а не на звонках "сколько стоит заправка". 📈 Результат: ✅ CPL — с 4 200 до 2 200 ₽ (-47%) ✅ Квал-лидов — с 19 до 45 в месяц (+137%) ✅ Мусор — с 72% до 20% ✅ Бюджет — +7 000 ₽ (с 80 000 до 87 000)

Клиент: Компания по продаже и установке септиков Гео: Ижевск и Удмуртия Период: Июнь – Ноябрь 2025 (сезонный пик) Бюджет: 107 500 ₽ Задача Настроить рекламные кампании в Яндекс.Директе для получения целевых заявок (заполнение анкеты) с оптимальной стоимостью в сезон высокого спроса. Провести серию тестов для поиска эффективных связок. Проблемы Высокая стоимость заявки (CPL) — 3 500 ₽ на старте. Неравномерное распределение бюджета между каналами (Поиск, РСЯ, МК). Необходимость выявления наиболее эффективных объявлений и офферов. Решение Структурирование и аудит: Провели аудит текущих кампаний, собрали и кластеризовали семантику. Тестирование гипотез: Запустили три основных A/B-теста: сравнение эффективности Поиска и РСЯ, тест различных УТП в объявлениях, тест посадочных страниц. Оптимизация: Настроили минусацию нецелевых запросов, внедрили систему UTM-меток и четкое отслеживание цели в Метрике. Результат CPL: зафиксирована на уровне 2 287 ₽. Количество заявок: 47 за период. Выявлены рабочие связки для масштабирования в следующий сезон. 💡 Вывод: Удалось создать стабильную систему сбора заявок.

Авито-магазин для автосервиса. Работа весной 2026 года. Основная задача – увеличить обращения автовладельцев с определённым типом ремонта и определенных марок машин. Использовали варианты размещения по категориям с учетом интересующих услуг. Нашли через А/Б тестирование наиболее привлекательные способы оформления заголовков и надписей на фотографиях, работали со своим и дополнительно проводили генерацию фото-контента. По результату более 85% целевых обращений. Продумали стратегию размещения на основании цифр, утвердили офферы и УТП, выбрали категории размещений. Проработали картинки, описания с учетом сео-оптимизации, отобразили разнообразие услуг автосервиса, сделали каждое объявление уникальным. Все объявления прошли модерацию. Локация: город-миллионник Цифры: стоимость лида 90-110 руб для ниши мебели 250-350 лидов ежемесячно, полная загрузка автосервиса

<h2>Специалист по контекстной рекламе</h2> <p>Контекстолог управляет рекламой в интернете, которая показывается по запросам и интересам. Цель — привлечь целевую аудиторию и повысить конверсию.</p> <h3>Обязанности</h3> <ul> <li><b>Стратегия:</b> изучение продукта, ЦА, конкурентов, разработка стратегии.</li> <li><b>Настройка:</b> сбор семантики, минусация, написание объявлений, создание креативов, настройка таргетинга.</li> <li><b>Оптимизация:</b> запуск кампаний, A/B-тесты, корректировка ставок.</li> <li><b>Аналитика:</b> настройка целей, расчёт CPL/ROI, отчёты с выводами.</li> </ul> <h3>Навыки</h3> <ul> <li><b>Реклама:</b> Яндекс.Директ, VK Реклама.</li> <li><b>Аналитика:</b> Яндекс.Метрика, коллтрекинг, CRM.</li> <li><b>Семантика:</b> сбор и кластеризация ключей, минусация.</li> <li><b>Инструменты:</b> Excel, Figma, Tilda.</li> </ul> <h3>Качества</h3> <ul> <li>Аналитическое мышление.</li> <li>Ответственность за бюджет и результат.</li> <li>Внимательность и коммуникабельность.</li> </ul> <p><b>Для B2B</b> — опыт в сложных нишах (энергетика, металлообработка, инжиниринг), понимание длинного цикла сделки, привлечение лидов от юрлиц.</p>

<h2>Камнеобработка: ROI 150% за 3 месяца</h2> <h3>Для кого</h3> <p>Мастерская по изготовлению изделий из натурального камня (столешницы, подоконники, лестницы, камины). Продукция из мрамора, гранита, оникса. ЦА: частные клиенты, дизайнеры, строительные компании.</p> <h3>Особенности</h3> <ul> <li>Высокая конкуренция по общим запросам («столешница из камня»).</li> <li>Большая доля нецелевых розничных запросов («дешево», «для дачи»).</li> <li>Нужно привлекать не только частников, но и дизайнеров, строительные компании.</li> <li>Бюджет ограничен — 400 000 – 600 000 ₽/мес.</li> </ul> <h3>Решение</h3> <ul> <li>Собрал семантику с учётом видов продукции, типов камня и помещений.</li> <li>Ввёл жёсткую минусацию розничных запросов.</li> <li>Запустил отдельные кампании на B2C и B2B-сегменты.</li> <li>Настроил геотаргетинг на Москву и Подмосковье.</li> <li>Настроил сквозную аналитику (коллтрекинг + CRM).</li> </ul> <h3>Результат за 3 месяца</h3> <ul> <li><b>CPL:</b> 8 500 ₽ → <b>5 900 ₽</b> (снижение на 30%)</li> <li><b>Заявки:</b> 45/мес. → <b>120/мес.</b> (рост в 2,6 раза)</li> <li><b>Доля юрлиц:</b> выросла на 40%</li> <li><b>ROI:</b> <b>150%</b></li> <li>Выручка: <b>более 15 млн ₽</b></li> </ul> <p><b>💡 Вывод:</b> разделение аудитории на B2C и B2B и точная настройка семантики позволили снизить CPL на 30%, увеличить заявки в 2,6 раза и вывести продукт на окупаемость с ROI 150% за 3 месяца.</p>

<h2>Генераторы до 100 кВт: CPL ↓44%, заявки ↑2,5х</h2> <h3>Для кого этот проект</h3> <p>Компания-интегратор по продаже и установке газовых, бензиновых и дизельных генераторов мощностью до 100 кВт. Целевая аудитория: частные дома, дачи, малый бизнес, строительные объекты, сервисные компании.</p> <h3>Особенности работы</h3> <ul> <li>Высокая конкуренция по общим запросам («купить генератор», «электростанция для дома») — крупные сети и маркетплейсы перебивали бюджет.</li> <li>По узким запросам (тип топлива, мощность) — низкий спрос и мало показов.</li> <li>Большая доля нецелевых обращений: частники с вопросами «что выбрать», а не «хочу купить».</li> <li>Бюджет ограничен — 200 000 – 350 000 ₽/мес., нужно было добиться максимальной отдачи.</li> </ul> <h3>Результаты</h3> <ul> <li><b>CPL:</b> 5 200 ₽ → <b>2 900 ₽</b> (снижение на 44%)</li> <li><b>Заявки:</b> 38/мес. → <b>94/мес.</b> (рост в 2,5 раза)</li> <li><b>Доля целевых лидов:</b> 42% → <b>79%</b></li> <li><b>ROI:</b> 110% → <b>190%</b></li> <li>Заключено контрактов на сумму <b>28 млн руб.</b> за 4 месяца</li> </ul> <p><b>💡 Ключевой вывод:</b> переход от «широких» запросов к точной сегментации по типу топлива и мощности позволил снизить CPL на 44% и увеличить число заявок в 2,5 раза. Бюджет стал работать эффективнее — ROI вырос почти вдвое.</p>

Кейс: Металлопрокат — вывод нового продукта на рынок Ниша: Металлопрокат, B2B, производство Бюджет: 350 000 – 500 000 руб./мес. Продукт: трубы, задвижки, фитинги для нефтегазового сектора Задача Региональный завод вывел на рынок РФ новую продукцию. Нужно было наладить поток заявок от промышленных предприятий и проектных институтов. Проблема Запросы по общим словам («купить трубу») перебивались крупными трейдерами с большими бюджетами. По узким запросам («задвижка стальная ду300») — низкий спрос и мало показов. Решение Связка «Поиск + РСЯ»: поиск собирал «горячих» клиентов, которые уже ищут конкретные типоразмеры. РСЯ грел ЛПР на смежных сайтах (нефтегазовые порталы, отраслевые СМИ). Автоматическая выгрузка цен: настроил динамические объявления с актуальными ценами из прайс-листа прямо в текст объявлений. Ввёл минусацию по розничным и непрофильным запросам («для дома», «своими руками», «одна труба»). Результат за 6 месяцев Количество квалифицированных заявок: 15 → 42/мес. (+180%) ROI рекламы: 215% Доля заявок от ЛПР (главные инженеры, снабженцы) выросла с 35% до 78%