НА 824% ЗБІЛЬШИЛИ ROAS ДЛЯ БРЕНДУ ЖІНОЧОЇ БІЛИЗНИ В США

Замовник

Наш замовник — американський бренд жіночої білизни з бамбукової віскози. Компанія виробляє продукцію у штаті Вашингтон і робить ставку на комфорт, якість матеріалів та етичне виробництво.

Бренд працює не в масмаркеті. Його аудиторія шукає екологічний матеріал, звертає увагу на тактильні відчуття та довше приймає рішення про покупку. Така ніша дає сильну перевагу над конкурентами, але водночас звужує аудиторію та ускладнює продаж.

До початку роботи в акаунті працювала лише кампанія Performance Max. Вона приносила близько двох продажів на місяць при ROAS 14,4%.

Основний запит клієнта — стабільно отримувати продажі з Google Ads і зробити цей канал прибутковим.

Стратегія розвитку акаунту

Ми вирішили вимкнути стару неефективну Performance Max кампанію та вибудувати вірну систему з нуля. На старті співпраці ми:

налаштували аналітику та перевірили передачу даних у Google Ads;
підготували Google Merchant Center і товарний фід;
проаналізували сайт з точки зору конверсії;
запустили перші кампанії.

Детальніше нижче.

Аналітика

Якісна аналітика стала фундаментом усієї роботи. Без неї Google Ads бачить спотворену картину, неправильно навчає алгоритми й витрачає бюджет на нерелевантний трафік.

Ми перевірили зв’язок між Shopify, Google Analytics 4, Google Ads і сайтом. У межах цього етапу ми:

налаштували ключові e-commerce конверсії;
перевірили конфігурацію GA4;
протестували інтеграцію Shopify з Google Ads і GA4;
переконалися, що система коректно фіксує всі події, покупки і дохід.

Окремо ми врахували похибку трекінгу. Частина конверсій не враховуються через обмеження iOS, блокувальники реклами та політику конфіденційності. У цій ніші така різниця часто доходить до 20–30%, тому ми постійно звіряли Google Ads із реальними продажами в Shopify.

Основні конверсії

На старті ми навчали алгоритми на двох подіях:

purchase;
add to cart.

Одних покупок було замало, адже алгоритм не отримував достатньо сигналів. Подія «додавання в кошик» прискорила навчання та допомогла швидше вивести кампанії на стабільний рівень.

Другорядні конверсії

Додатково ми відстежували:

початок оформлення замовлення;
кліки на телефон;
переходи в соцмережі.

Ці події не впливали на оптимізацію, але показували якість трафіку та поведінку аудиторії.

Перевірка та підготовка Google Merchant Center

Merchant Center визначає, наскільки стабільно працюватимуть Performance Max і Standard Shopping кампанії. Тому ми провели аудит акаунта Merchant Center:

підтвердили сайт;
налаштували країну продажу та доставку;
перевірили відповідність вимогам Google;
протестували інтеграцію Merchant Center із Shopify та Google Ads;
переконалися, що фід синхронізується без помилок.

Після цього акаунт отримав технічно чисту основу для запуску реклами.

Юзабіліті сайту

Реклама не продає сама по собі. Вона лише приводить людину на сайт. Далі все вирішує його юзабіліті та конверсійність. Тому ми проаналізували структуру сайту, навігацію, тексти, CTA, швидкість завантаження. Перевірили повний шлях користувача після кліку до покупки на наявність помилок чи будь-яких складнощів.

Загальні маркетингові рекомендації

Ми швидко побачили кілька проблем і дали наступні рекомендації:

скоротити кількість полів у кошику;
зробити кнопки і заклики до дії помітнішими;
спростити форми;
прискорити мобільну версію;
додати фотографії на живих моделях;
сильніше підкреслити ключову перевагу продукту — бамбукову тканину.

У цій ніші користувач приймає рішення очима. Якщо товар не виглядає привабливо в перші секунди, реклама втрачає гроші ще до моменту покупки.

Проблема мобільної версії сайту

Більшість трафіку приходила з телефонів. Саме тому ми окремо перевірили мобільну версію сайту.

На першому екрані користувач бачив другорядні блоки та зайвий текст. Фото товару й ціна з’являлися лише після скролу.

Через це людина:

не розуміла, що саме продає бренд;
втрачала інтерес у перші секунди;
закривала сторінку.

Ми запропонували повністю перебудувати картку товару. Фотографії, ціна й кнопка покупки мали з’являтися одразу. Усі характеристики та додаткові пояснення порадили перенести нижче.

Для цієї ніші це критично, адже рішення про покупку часто формується саме в перші секунди.

Перші обовʼязкові кампанії

Після підготовки сайту, аналітики та Merchant Center ми перейшли до запуску реклами.

Брендова пошукова кампанія

Спочатку ми запустили брендову кампанію. Вона закрила найгарячіший попит і не дозволила конкурентам забирати аудиторію, яка вже знала бренд.

Стандартна торгова кампанія

Паралельно ми запустили стандартну торгову кампанію на весь асортимент. Саме ця кампанія дала перші корисні дані для подальшої роботи з фідом і пошуковими запитами.

Тематичні пошукові кампанії

Потім ми створили три пошукові кампанії на основні кластери ключових слів:

бамбукова білизна;
антибактеріальна білизна;
екологічна й комфортна жіноча білизна.

Динамічний ремаркетинг

Окремо ми запустили динамічний ремаркетинг. Він повертав користувачів, які вже заходили на сайт, переглядали товари або додавали їх у кошик.

Підготовка до Performance Max

Ми свідомо відклали запуск Performance Max. Акаунт ще не мав достатньо покупок, пошукових запитів і поведінкових сигналів для коректного навчання алгоритму.

Оптимізація акаунту

Регулярна оптимізація акаунту

Після запуску базових кампаній ми перейшли до системної регулярної оптимізації.

Керування бюджетами

Бюджет у проєкті був обмежений, тому ми не працювали на всі напрямки одразу, а концентрували бюджет там, де бачили реальну окупність. На кампанії з високим ROAS встановлювали більші бюджети. Кампанії, які приносили дешевий трафік без продажів, ми поступово обмежували або вимикали.

Коригування стратегій призначення ставок

Ми регулярно переглядали стратегії призначення ставок. Частина кампаній працювала через tROAS, частина — через tCPA, а для окремих кампаній ми тестували ручні ставки.

Робота з пошуковими запитами та мінус-словами

Ми регулярно перевіряли реальні пошукові запити. Інформаційні та нерелевантні фрази одразу потрапляли в мінус-слова. Такий підхід скоротив витрати та залишив у кампаніях лише аудиторію з більшою готовністю до покупки.

Робота з гео, пристроями та аудиторіями

Ми проаналізували які штати, пристрої та аудиторії приносять найбільше продажів. Після цього ми підвищили ставки саме для цих сегментів.

Робота з оголошеннями та рекомендаціями Google

Ми регулярно оновлювали тексти оголошень. Тестували нові формулювання, змінювали акценти й адаптували меседжі під сезонні періоди.

Рекомендації Google Ads впроваджували лише ті, які приносили бізнесу реальну користь. Рекомендації, що розширювали охоплення, ми відхиляли. Таким чином тримали рівень оптимізації акаунту на рівні 100%.

Сезонні та акційні активності

В роботі ми враховували сезонність і маркетингові активності бренду. Оновлювали креативи, додавали промо-розширення зі знижками й посилювали ремаркетинг на аудиторію, яка вже взаємодіяла з брендом.

Контроль якості медійних плейсментів

Ми регулярно перевіряли сайти, де показувалася медійна реклама. Майданчики зі слабкою залученістю, неякісним трафіком або ризиком для бренду ми одразу вимикали.

Оптимізація структури пошукових кампаній

Згодом ми об’єднали три пошукові кампанії в одну структуру STAG. Кожна група оголошень відповідала окремому кластеру запитів. Ми звільнили частину бюджету для більш ефективних звичайних торгових кампаній.

Робота з Performance Max

Після накопичення даних ми протестували Performance Max кампанію, але вона не виправдала очікувань. Значна частина бюджету йшла в YouTube і медійну мережу, а продажі залишалися слабкими.

Тому ми повернули бюджет у звичайні торгові кампанії. Саме вони давали найвищу окупність.

Оптимізація фіда

Після стабілізації акаунта ми перейшли до роботи з фідом. Саме фід визначає, за якими пошуковими запитами Google показує товари.

Додавання нових атрибутів

Ми доповнили фід відсутніми атрибутами:

gender;
condition;
material;
color;
product type.

Також ми розширили описи товарів, додали в них назву та характеристики.

Покращення структури назв товарів

Найбільший ефект дала робота із назвами товарів. Ми додали слово bamboo на початок кожної назви через правила Merchant Center.

Так ми одразу підкреслили головну перевагу продукту, зберегли її видимою навіть у мобільній видачі та зменшили кількість нерелевантних кліків.

Додатково ми побудували єдину структуру назв: матеріал — тип товару — розмір — стать — бренд.

Результат

Ми підняли якість трафіку та збільшили кількість користувачів, які свідомо шукали саме бамбукову білизну.

Складнощі, з якими зіштовхнулися

Різкий спад продажів

На початку грудня 2025 року клієнт звернувся до нас через падіння загальних продажів приблизно на 25% рік до року. Ми проаналізували Shopify, GA4 і джерела трафіку та швидко побачили головну проблему. Просідання виникло не в рекламі, а в SEO.

За однаковий період органічний канал дав:

19 продажів попереднього року;
1 продаж в поточному році.

Ми швидко з’ясували причину. Раніше більшість користувачів потрапляла на головну сторінку бренду, а пізніше SEO почало приводити людей відразу на продуктові сторінки. Такий трафік виявився значно холоднішим і гірше конвертувався.

Хоча SEO не входило до нашої зони відповідальності, ми пояснили клієнту причину падіння, провели SEO-аудит та допомогли покращити структуру сайту.

Рекомендації по відновленню продаж

Паралельно ми запропонували набір дій, який мав швидко компенсувати втрату органічних продажів:

запустити помірну різдвяну знижку;
сильніше виділити акційні пропозиції на сайті;
додати додаткову цінність до замовлення;
повторити email-механіки, які добре спрацювали під час Black Friday.

Перебудова Google Ads

Після падіння SEO — Google Ads став головним каналом продажів. Ми перебудували структуру акаунта так, щоб кожен долар працював тільки на найсильніші сегменти.

Ми:

залишили лише прибуткові регіони;
розділили стандартні торгові кампанії за категоріями товарів;
вимкнули слабкі напрями;
масштабували кампанії, які стабільно приносили продажі.

Кастомний скрипт для чистки нерелевантного трафіку

Ми створили окрему Shopping-кампанію тільки для запитів зі словом bamboo. Ми налаштували кастомний скрипт: якщо пошуковий запит не містив слово bamboo, система автоматично додавала його в мінус-слова.

Ми свідомо звузили трафік, щоб сфокусуватись на найбільш конверсійних запитах

Це дало три ефекти:

зменшилася кількість випадкових кліків;
зросла кількість та якість трафіку;
зросли продажі з Google Ads, тоді як інші канали відчували спад.

Запуск Demand Gen кампанії

Ми посилили ремаркетинг і налаштували Demand Gen кампанію із товарним фідом. Вона працювала лише з теплою аудиторією та повертала користувачів до покупки.

Запуск Meta Ads

Ми запропонували клієнту запустити також рекламу в Meta. Для продукту, який сильно залежить від візуального сприйняття, Meta працює якнайкраще: вона не лише перехоплює вже сформований попит, а й створює новий.

Результати

Уже через 3 місяці співпраці ми збільшили продажі з Google Ads з 2 до 28 на місяць (+1300%), а середній ROAS — 824%. В період Black Friday він досягав 1500%.

Висновки

Цей кейс показує просту закономірність. Сильний результат з’являється, коли реклама, аналітика, сайт і фід працюють як єдина система.

Ми поступово прибрали все, що заважало продажам, і сконцентрували бюджет на тому, що реально працювало.

Саме тому Google Ads змінився з каналу, який приносив два продажі на місяць, на головне джерело доходу для бізнесу.