Рост через сезонность: настройка кампаний под пики и спады в Яндекс.Директе

Сезонность — один из ключевых факторов эффективности контекстной рекламы. Правильно пойманный момент способен принести кратный рост продаж, а неучтённые спады — привести к пустым расходам. В этой статье разберём, как использовать данные Яндекс.Метрики для планирования бюджета, автоматизировать работу с учётом сезонности и покажем примеры из e-commerce и B2B.

Почему сезонность критична для эффективности рекламы

Потребительский спрос меняется в течение года. Он зависит от времени года, праздников, распродаж, погоды и других внешних факторов. Например:

• В феврале растёт спрос на подарки для мужчин
• Весной активизируется покупка товаров для дачи и сада
• Осенью увеличивается интерес к образовательным программам
• В декабре пик продаж почти во всех сферах

Игнорирование сезонных колебаний может привести к снижению ROI и потере конкурентных преимуществ. Планирование и корректировка рекламной активности в соответствии с этими изменениями позволяет эффективно использовать бюджет и увеличивать конверсии.

Использование Яндекс.Метрики для анализа сезонности

1. Анализ исторических данных

Перейдите в Яндекс.Метрику: Отчёты → Источники → Контекстная реклама. Установите фильтр по цели (например, “заявка” или “оформление заказа”) и выберите период за 12–24 месяца.

Обратите внимание на:

• Пиковые периоды по заявкам и продажам
• Сезонные провалы
• Зависимость спроса от времени года или конкретных дат

Сравните показатели по месяцам, чтобы выявить устойчивые закономерности.

2. Сегментация по регионам и устройствам

Спрос может отличаться по географии и типу устройств. Например, в южных регионах сезон на климатическое оборудование начинается раньше, чем в северных. В B2B часто выше доля десктопного трафика, особенно в рабочие часы.

Эти данные позволят скорректировать геотаргетинг и расписания показов.

Автоматизация ставок с учётом сезонности

1. Настройка расписания показов

В Яндекс.Директе можно настроить показы по дням недели и времени суток. Если из отчётов видно, что заявки чаще приходят по будням или в конкретные часы — сосредоточьтесь на этих интервалах, чтобы не расходовать бюджет впустую.

2. Использование корректировок ставок

Автоматические стратегии (например, «Оптимизация конверсий» или «Максимум конверсий») можно дополнить корректировками ставок по:

• датам или дням недели
• погодным условиям (через внешние скрипты)
• пользовательским сегментам и гео

Например, можно повысить ставки на 25% в ноябре–декабре для подарочных товаров или снизить ставки на корпоративные услуги в августе, когда падает спрос.

3. Связь с внешними данными через API

Для крупных рекламодателей возможна интеграция с BI-системами или CRM. Это позволяет динамически изменять ставки в зависимости от:

• заполняемости складов
• прогноза спроса
• сезонных KPI

Примеры применения: e-commerce и B2B

E-commerce: интернет-магазин одежды

Задача: избежать слива бюджета в январе, когда спрос минимальный.
Решение:

• Проведён анализ сезонности по данным Метрики за 2 года.
• Выявлен рост продаж в ноябре–декабре.
• 30% январского бюджета перераспределены на декабрь.
• Настроены корректировки ставок в зависимости от даты.

Результат:
+48% заказов в пиковый сезон, -22% CPA по сравнению с предыдущим годом.

B2B: аренда спецтехники

Задача: устранить неэффективные показы в осенне-зимний период.
Решение:

• По данным Метрики, заявки поступают преимущественно в марте–июле.
• Внесены временные корректировки ставок.
• В низкий сезон активирована только ретаргетинговая кампания с минимальными ставками.

Результат:
Уменьшение затрат на 35% в неэффективные месяцы, рост конверсии в пиковый период.

Заключение

Сезонность — не абстрактное понятие, а инструмент планирования, с которым можно добиваться более высокой эффективности рекламных кампаний. Используйте данные Яндекс.Метрики, применяйте автоматизацию ставок, сегментируйте аудиторию и распределяйте бюджет в соответствии с поведением спроса. Это даст ощутимые результаты и поможет избежать потерь в «пустых» месяцах.