Punkt wyjścia: kampania, która wyglądała nieźle na pierwszy rzut oka
Klient: producent maszyn i podzespołów przemysłowych, sprzedaż realizowana głównie przez zapytania ofertowe składane przez formularz i telefon. Cykl sprzedaży: od kilku tygodni do kilku miesięcy, decyzje podejmowane przez kilka osób po stronie kupującego. Budżet mediowy: 18 000 zł miesięcznie w Google Ads, kampanie prowadzone od ponad roku przez wcześniejszą agencję.
Panel Google Ads pokazywał 340 konwersji miesięcznie przy koszcie 980 zł za konwersję. Klient przyszedł do mnie nie dlatego, że wyniki wyglądały źle na papierze — tylko dlatego, że dział handlowy skarżył się, że "nic z tego nie ma sensownych rozmów". To rozbieżność, którą warto traktować poważnie: gdy liczby w panelu i odczucia sprzedaży się rozjeżdżają, winny zazwyczaj jest sposób mierzenia konwersji, nie sama kampania.
Zanim usiadłem do panelu Google Ads, zadałem klientowi kilka pytań o proces sprzedaży: jak długo trwa cykl decyzyjny, kto po stronie kupującego bierze udział w decyzji, ile realnie zapytań miesięcznie trafia do handlowców z różnych źródeł. Te informacje okazały się równie ważne jak same dane z konta — bez nich trudno ocenić, czy 340 "konwersji" to dużo czy mało w kontekście tej konkretnej branży.
Co pokazał audyt konta
Zacząłem od standardowego przeglądu: struktura kampanii, ustawienia konwersji, dopasowania słów kluczowych, raport wyszukiwanych haseł, historia zmian stawek. Trzy rzeczy rzuciły się w oczy od razu.
Pierwsza: konto śledziło jako "konwersję" zdarzenie przewinięcia strony do 75%, dodane przez poprzednią agencję jako "wskaźnik zaangażowania" i nigdy niewyłączone. To zdarzenie odpowiadało za większość zgłaszanych konwersji. Druga: kampanie działały na dopasowaniu przybliżonym bez żadnych wykluczających słów kluczowych, mimo że konto miało ponad rok historii i wystarczająco danych, żeby te wykluczenia zbudować. Trzecia: jedna kampania obejmowała jednocześnie frazy ogólne ("maszyny przemysłowe"), frazy z nazwą konkretnych produktów i frazy serwisowe — wszystko z tą samą stawką i tym samym komunikatem reklamowym.
Realny koszt zapytania ofertowego — czyli wysłanego formularza lub telefonu, a nie przewinięcia strony — wynosił nie 980 zł, tylko 2 210 zł. Panel Google Ads pokazywał dobre liczby, bo optymalizował się pod zdarzenie, które nic nie znaczyło biznesowo. Im lepiej system się uczył, tym gorzej dowoził to, czego klient faktycznie potrzebował.
Dodatkowo sprawdziłem historię zmian na koncie — poprzednia agencja podnosiła dzienne budżety niemal co miesiąc, tłumacząc to "rosnącymi wynikami", bez ani jednej zmiany w strukturze kampanii czy strategii licytacji od momentu uruchomienia. To typowy wzorzec, który widzę na przejmowanych kontach: rosnący budżet ma maskować brak realnej optymalizacji, a nie ją zastępować.
Przebudowa targetowania — od ogólnych fraz do intencji zakupowej
Pierwszym krokiem było oczyszczenie słów kluczowych. Przejrzałem 14 miesięcy raportu wyszukiwanych haseł i wyodrębniłem trzy grupy intencji, które wcześniej były zlepione w jedną kampanię:
- Frazy z konkretną nazwą kategorii produktu — użytkownicy, którzy wiedzą czego szukają, najbliżej decyzji zakupowej
- Frazy ogólne branżowe — wyższy etap lejka, wymagają innego komunikatu i innej strony docelowej
- Frazy serwisowe i posprzedażowe — zupełnie inna intencja, inny typ klienta, powinny mieć osobny budżet i osobne KPI
Zmieniłem też dopasowania: z przybliżonego bez żadnej kontroli na kombinację dopasowania do wyrażenia i przybliżonego wspieranego sygnałami odbiorców oraz rozbudowaną listą wykluczeń. Po dwóch tygodniach zebrałem pierwszą partię nowych wykluczeń z raportu wyszukiwanych haseł — głównie zapytania o części zamienne pojedynczych sztuk, szkolenia i praktyki studenckie, których klient nie obsługiwał.
Nowa struktura konta
Rozbiłem jedną kampanię na cztery, każda z jasnym celem i osobnym budżetem:
Zmiana strategii licytacji i wartości konwersji
Konto działało na "Maksymalizacji liczby konwersji" bez żadnego limitu — czyli dokładnie w kierunku, który premiował tanie, bezwartościowe zdarzenia. Pierwszym krokiem było usunięcie przewinięcia strony ze zdarzeń głównych i pozostawienie go co najwyżej jako obserwowanego, niewliczanego do optymalizacji.
Następnie przypisałem realne wartości pieniężne do zdarzeń konwersji, oparte na danych od działu handlowego o współczynniku zamknięcia sprzedaży dla każdego typu zgłoszenia:
| Zdarzenie konwersji | Typ | Przypisana wartość | Uzasadnienie |
|---|---|---|---|
| Formularz zapytania ofertowego | Główna | 600 zł | Przy 12% zamknięciu sprzedaży i średniej marży z kontraktu |
| Połączenie telefoniczne powyżej 60s | Główna | 450 zł | Wyższy wskaźnik konwersji niż formularz, ale trudniejsze do zweryfikowania |
| Pobranie karty katalogowej | Pomocnicza | 60 zł | Sygnał zainteresowania na wczesnym etapie, rzadko konwertuje bezpośrednio |
| Zapis do newslettera branżowego | Pomocnicza | 15 zł | Buduje bazę do remarketingu, znikomy bezpośredni wpływ na sprzedaż |
| Przewinięcie strony 75% | Usuń z optymalizacji | 0 zł | Zdarzenie bez związku z decyzją zakupową, zaburzało cały algorytm |
Przy tak zbudowanej tabeli wartości mogłem przełączyć kampanię produktową na docelowy CPA liczony wyłącznie od zdarzeń głównych, a kampanię branżową zostawić na maksymalizacji konwersji bez ograniczeń — bo tam faktycznie zależało mi na wolumenie tańszych, pomocniczych zdarzeń.
Gdy algorytm dostaje wartości konwersji zamiast płaskiej liczby zdarzeń, zaczyna szukać użytkowników podobnych do tych, którzy generują zapytania ofertowe i telefony, a nie do tych, którzy tylko przewijają stronę. To zmiana kierunku optymalizacji, nie tylko kosmetyki kampanii.
Wyniki po 60 dniach
Po przebudowie dałem kontu 3 tygodnie na ustabilizowanie się bez ingerencji, a potem drobne korekty stawek na poziomie grup reklam. Po 60 dniach od wdrożenia zmian:
Nowa struktura kosztuje więcej czasu na start — cztery kampanie zamiast jednej to więcej danych do monitorowania. Dla mniejszych budżetów (poniżej 5 000 zł miesięcznie) rozbijanie na tyle kampanii może rozproszyć dane zbyt mocno. W takich przypadkach zostawiam mniej kampanii, ale dokładam segmentację na poziomie grup reklam i list odbiorców.
Co monitoruję dalej, żeby wynik się utrzymał
Przebudowa konta to nie jednorazowe działanie, po którym wyniki utrzymują się same. Co dwa tygodnie przeglądam raport wyszukiwanych haseł dla każdej z czterech kampanii osobno — bo kampania serwisowa generuje zupełnie inne zapytania niż kampania produktowa, i wykluczenia trzeba budować niezależnie dla każdej z nich.
Raz w miesiącu wracam też do działu handlowego z pytaniem o jakość napływających zapytań — nie tylko o liczbę. To pozwala wcześnie wychwycić sytuację, w której algorytm zaczyna dryfować w stronę tańszych, ale mniej wartościowych sygnałów, zanim widać to w twardych liczbach kosztu konwersji. Przy kontach B2B ta rozmowa jest często cenniejsza niż kolejna godzina spędzona w panelu Google Ads.
Checklist — co sprawdzić w swojej kampanii B2B
- Czy wiesz, które zdarzenia konwersji w panelu Google Ads faktycznie odpowiadają wysłanemu zapytaniu, a które to tylko sygnały zaangażowania?
- Czy porównywałeś kiedykolwiek liczbę konwersji z panelu z liczbą realnych rozmów handlowych zgłaszanych przez dział sprzedaży?
- Czy Twoje kampanie mieszają frazy o różnej intencji (produktowe, ogólne, serwisowe) w jednej strukturze?
- Czy masz przypisane realne wartości pieniężne do zdarzeń konwersji, oparte na danych o zamknięciu sprzedaży?
- Czy strategia licytacji optymalizuje pod wartość konwersji, czy tylko pod ich liczbę?
- Kiedy ostatnio przeglądałeś raport wyszukiwanych haseł i budowałeś listę wykluczeń?
"W B2B liczba konwersji w panelu nic nie mówi o jakości. Dopóki nie zapytasz działu handlowego, co się dzieje z tymi zapytaniami, optymalizujesz w ciemno."
— Wniosek z tego audytu