Taylor JoelleВід 201 замовлення до 6 158 за рік
Google і Meta приводили трафік, який майже не конвертувався — бренд ліцензійних суконь, що дедалі більше залежав від передзамовлень, обслуговував наявних клієнтів замість пошуку нових. Ми перебудували обидва канали паралельно: оптимізацію під реальні покупки в Google і acquisition-структуру з циклом лаунчів у Meta.
Замовлення Google (січ–лип)
Замовлення Meta (січ–лип)
Конверсія Google
Конверсія Meta
Google Ads + Meta Ads, атрибуція Shopify (last non-direct click). Січень–липень 2025 проти січень–липень 2026. Дохід і повні фінансові показники в цьому звіті свідомо не деталізуються — фокус на трафіку, конверсії та структурі клієнтів.
Січень–липень, рік різниці
Контекст
Taylor Joelle продає ультрам'які сукні для дітей за ліцензіями Disney та Warner Bros. — Попелюшка, Frozen, Моана, Рапунцель та інші персонажі, продажі напряму через Shopify. Каталог живе циклом лаунчів (нова ліцензійна колекція приблизно кожні 3–4 тижні) і дедалі більше — на преордері, з очікуванням до 3–4 місяців на топові моделі. Google і Meta були двома платними каналами, і формально обидва «працювали», не приводячи нових клієнтів.
Задача
Google приводив понад 165 тис. сесій за півроку і закривав лише 105 замовлень — конверсія 0,06%, бо кампанії оптимізувались під додавання в кошик, а не покупку. У Meta було ще гірше: 96 замовлень зі 115 тис. сесій, і дві третини з них — повторні клієнти; жодних кампаній на холодну аудиторію, жодного конвеєра креативів, жодної структури воронки. Плюс каталог дедалі сильніше йшов у преордер (18,4% → 57,6% SKU) — довше очікування й більше тертя саме тоді, коли обом каналам треба було почати конвертувати холодний трафік.
Що ми зробили
- Перевели обидва акаунти з проміжних цілей (кошик, залучення) на реальну цінність покупки — щоб алгоритми навчались на справжніх покупцях, а не на клікерах.
- Перебудували структуру Google за ролями — захист бренду, Shopping, окремий контур PMax під нових клієнтів — і розганяли таргети ROAS маленькими кроками, а не стрибками.
- Побудували Meta з нуля навколо залучення: 70–80% бюджету — на холодну аудиторію TOF, підкріплену щотижневим конвеєром креативів на основі дослідження покупців (4 512 відгуків, розбір конкурентів, три реальні портрети покупця).
- Перетворили 3–4-місячне очікування преордера на частину пропозиції в Meta, і зробили так, щоб Google зараховував попит у момент оформлення замовлення, а не відправки.
Результат
За той самий період січень–липень, але рік по тому, сумарні замовлення з Google і Meta зросли з 201 до 6 158. Google зробив це майже виключно за рахунок конверсії: трафік майже не зріс (+6,0%), а замовлення виросли у 33,8 раза, і частка нових клієнтів подвоїлась (23,8% → 48,3%). Meta зробила це і обсягом, і якістю: сесії зросли майже вдвічі (+95,6%), замовлення — у 27,2 раза, а канал перейшов від переважно повторних (65,6% замовлень) до переважно нових клієнтів (58,6%). І все це — на фоні того, що бренд утричі збільшив залежність від преордера (18,4% → 57,6% каталогу): тертя від довшого очікування свідомо контролювали, а не просто терпіли.
Google Ads
Від трафіку, що не конвертувався, до системного каналу залучення
На старті Google приводив реальний трафік і майже нічого не закривав — той самий обсяг аудиторії давав лише 105 замовлень за півроку. Ми перебудували акаунт так, щоб алгоритми оптимізувались під реальну покупку, а не проміжну дію — саме це дало стрибок конверсії з 0,06% до 2,02% при майже незмінному трафіку.
Сесії
+6,0%
Замовлення
×33,8
Конверсія
Нові клієнти в замовленнях
Перевели оптимізацію на реальні покупки
Кампанії навчались на мікроконверсіях (додавання в кошик), тому «конверсій» було багато, а продажів — ні. Прибрали ці цілі й перевели весь акаунт на ціль «Покупка» з передачею цінності замовлення — алгоритми почали шукати покупців, а не клікарів.
Розвели акаунт за ролями
Захист бренду в пошуку, основний каталог у Shopping, ядро топ-товарів і окремий контур залучення нових клієнтів у Performance Max, відео під покупку та ремаркетинг — кожен напрям з власним бюджетом і ціллю, щоб сильні товари не «доплачували» за слабкі.
Сегментували каталог за доведеною ефективністю
Товари розклали на перевірені бестселери за 90 днів, топ-перформерів, середні та слабкі позиції — кожна зі своєю планкою рентабельності. Бюджет тисне туди, де продаж уже доведено; нове тестується окремо під контрольованим таргетом.
Поетапно розганяли біддінг
ROAS у Shopping вели покроково: 50% → 150% → 300% → 400% → 450% → 470% протягом березня–травня. Кампанію на нових клієнтів — 200% → 250% → 350% → 450% → 475%, згодом відкоригували до 440%. Брендовий пошук перевели на цільову ціну за конверсію $15/$19 після стартового періоду на ROAS. Кожен крок — реакція на фактичні продажі, а не зміна навмання.
Націлились на нових клієнтів
Увімкнули додаткову цінність за нового клієнта на рівні акаунта й виділили окрему кампанію під приріст, не відсікаючи наявну базу. Частка нових клієнтів у замовленнях зросла з 23,8% до 48,3%.
Навели чистоту трафіку
Підключили мінус-слова на рівні акаунта (зокрема відсікли орендний інтент), розділили брендовий і небрендовий трафік мінус-списками, щоб не завищувати показники залучення.
Трафік майже не змінився. Замовлення зросли у 33,8 раза. Уся історія — в цьому розриві: це не збільшення витрат заради більшої кількості людей, а акаунт, який нарешті навчився впізнавати реального покупця.
Meta Ads (Facebook + Instagram)
Від каналу підтримки повторних покупців до двигуна залучення
Раніше Meta переважно продавала тим, хто вже купував, — 65,6% замовлень належали повторним клієнтам, а ті 96 замовлень, що вона все ж давала, приходили зі 115 тис. сесій при конверсії 0,08%. Не було ні кампаній на холодну аудиторію, ні конвеєра креативів, ні поділу на етапи воронки. Ми побудували всі три з нуля.
Сесії
+95,6%
Замовлення
×27,2
Конверсія
×14,5
Нові клієнти в замовленнях
Побудували акаунт навколо залучення
TOF Sandbox (холодна, Purchase ABO) тестує креативи й вимикає слабкі за 48 годин; TOF Dynamic Catalog (холодна, ADV+) став головним драйвером нових клієнтів з ROAS 7,11× і CPA $15,42; MOF Retargeting (тепла, ADV+) дожимає тих, хто побачив TOF-рекламу, але не купив, промокодами й tiered discounts. 70–80% бюджету — на TOF, свідомий зсув від повторного продажу до пошуку нових людей.
Зробили креатив щотижневою системою, а не бэклогом
Почали з дослідження, а не здогадок — 4 512 відгуків, Reddit, конкуренти, усі 195 SKU, звели у три портрети покупця (Disney Trip Mom, Birthday Party Mom, Gift-Giving Grandma), кожен зі своїм кутом і хуком. Щотижневий ритм ТЗ → апрув → продакшн → запуск тримав холодну аудиторію в свіжому креативі; відео й Dynamic Catalog системно обходили статику по CPA на холодній аудиторії.
Побудували циклічну модель лаунчів
Бренд випускає нову ліцензійну колекцію кожні 3–4 тижні, тож ми побудували три фази: 7-денну підготовку (бюджет +10–20%/день, усі креативи готові в 1:1 і 9:16), 7-денний лаунч (різкий підйом TOF-бюджету, окремий адсет під кожен hero-product, слабкі креативи вимикаються на день 2) і 7–14-денний post-launch (TOF вниз, MOF вгору, tiered discount 5/10/15%). Цикл відпрацьовано на шести лаунчах — від Little Mermaid до Swan Lake.
Вирішили проблему періодів без лаунчу
Без лаунчу чи офферу продажі падали — критично для алгоритму, якому потрібен стабільний потік конверсій для навчання. Проактивні знижки 10% sitewide між лаунчами згладили це, а через 4 місяці з'ясувалось: обмежувач — не структура, а кількість свіжих креативів. Масштабування перевірених переможців дало ROAS 6,61×.
Визначили, які ліцензії працюють на холодну аудиторію
Cinderella і Marie стабільно давали високий ROAS на холодну аудиторію й отримували більший стартовий бюджет; Toy Story і Beauty and the Beast мали нижчу впізнаваність і потребували більшого бюджету, тож тестувались обережніше.
Blended ROAS у лаунч-тижні тримається на рівні 5–7×, blended CAC — $15–25, стабільно на шести повних циклах лаунчів, а не як разовий сплеск.
Контекст: преордер
Каталог утричі збільшив залежність від преордера — і все одно виріс
Рік тому преордер не був системною проблемою: лише 18,4% товарів у каталозі (84 з 456) продавались із передзамовленням, на них припадало 46,1% проданих одиниць. За перше півріччя цього року частка преордер-товарів зросла до 57,6% каталогу (155 з 269) і 77,7% чистих продажів. Довше очікування — завжди ризик для конверсії й повторних покупок, і все ж загальна кількість проданих одиниць виросла на 47% — тертя довелось активно контролювати, а не просто терпіти.
Частка преордера в каталозі
Частка преордера в проданих одиницях
Частка преордера в чистих продажах
Загальна кількість проданих одиниць
Зробили преордер невидимим для алгоритму
- Замовлення зараховувались як реальний продаж у момент оформлення, а не відправки — алгоритм навчався на справжньому попиті, а не на «теплих» кліках.
- Каталог ділили за доведеною ефективністю, а не статусом преордера — перевірені бестселери (багато з них на преордері) отримали агресивний таргет; непідтверджені позиції йшли в окремий контур із нижчим ~300% ROAS, щоб не тягнути рентабельність доведеного асортименту.
- Брендовий пошук навколо великих лаунчів (Disney/Cinderella) вмикали й паузили синхронно з вікнами передзамовлення та вели на профільні лендинги колекцій.
Перетворили очікування на частину пропозиції
- Креативи відсіювали нецільових на вході — люди розуміли, що це унікальний ліцензійний продукт, якого більше ніде немає, і готові чекати. Дешевий трафік, що хоче «купити й отримати завтра», не конвертувався і не витрачав бюджет.
- Лаунчі, а не сейли, стали головним revenue-івентом — 2–3 на місяць, кожен зчитується як «щойно вийшло, такого немає ніде, бронюй зараз».
- 3–4 місяці очікування подавали як gift planning: «замов зараз — отримай вчасно до Хелловіну / дня народження / Різдва» — покупець закриває питання подарунку наперед, а продукт приходить саме коли потрібно.
Вісім флагманських суконь, що були на преордері в обидва роки, як група навіть трохи просіли (−11,2% сумарних одиниць), поки загальна кількість одиниць по каталогу зросла на 47% — ріст забезпечив ширший асортимент нових і другорядних позицій, а не кілька бестселерів.
Таймлайн · Як усе розгорталось
Дванадцять тижнів, розписані по тижнях — це система, а не везіння.
Прибрали проміжні цілі
Google оптимізувався під додавання в кошик — 30,5 тис. «конверсій» по $1,14, які не ставали замовленнями. Перевели акаунт на Purchase з передачею вартості замовлення і перебудували структуру за ролями: брендовий Search, Shopping, PMax.
Сегментували каталог, розганяли ставки
Товари розділили на перевірених бестселерів за 90 днів, топ, середніх і слабких — у кожної групи своя планка рентабельності. Таргет ROAS у Shopping ішов кроками 50% → 150% → 300% → 400% → 450%, ніколи одним стрибком.
Meta перебудували під залучення
Спершу дослідження покупців — 4 512 відгуків, розбір конкурентів, три портрети — потім структура TOF на холодну аудиторію на 70–80% бюджету і щотижневий конвеєр креативів під неї.
Нові клієнти, а не той самий список
Бонус за нового клієнта в Google плюс окремий acquisition-контур; у Meta система лаунчів перетворила 3–4-місячне очікування преордера на аргумент «подарунок вчасно». Частка нових клієнтів у Google подвоїлась, у Meta стала більшістю.
201 → 6 158 замовлень
Google: 105 → 3 548 замовлень на трафіку +6%; Meta: 96 → 2 610 при зростанні сесій на 95,6%. Спрацювала конверсія, а не бюджет.
Докази · Реальні дашборди
Реальні дашборди, нуль редагування. Оцініть цифри самі.
Скриншоти напряму з рекламних і аналітичних кабінетів клієнта. Ті самі цифри, які ми наводимо на цій сторінці.
Креатив
Ось що реально крутилось у цьому акаунті.
Хочете так само для свого бренду? Запишіться на дзвінок на 45 хвилин.
90-денний план заберете з собою — незалежно від того, чи працюватимемо разом.