Читать книгу Руководство по продвижению на Авито 2024 онлайн
Анализ хороших объявлений
При анализе конкурентных объявлений важно обращать внимание на те, которые собрали больше всего просмотров. Это поможет вам понять, как должны выглядеть ваши объявления, чтобы не экспериментировать собственными деньгами и приблизить проект к уже работающим стратегиям по заголовкам, изображениям и ценам.
Для этого нужно сделать следующее: найдите объявления с наибольшим количеством просмотров, откройте их и составьте общие сходства, учитывая заголовки и изображения.
Например, при просмотре объявлений по стройматериалам можно заметить, что больше просмотров собирают те, на которых изображен поддон стройматериалов. В случае с бытовками, наиболее популярны объявления, где первая фотография сделана изнутри.
Игнорирование анализа конкурентных объявлений может не принести кардинального увеличения просмотров на начальном этапе и не является критически важным шагом в продвижении на Avito. В будущих главах я расскажу, как составляются трендовые объявления и на что обращать внимание у конкурентов, чтобы попасть в рекомендации. Эти нюансы будут детально разобраны в отдельной главе.
Раздел 2: Оптимизация объявления
В этом разделе мы рассматриваем ключевые аспекты создания эффективных объявлений на платформе Avito. Вы узнаете о различных структурах продающих текстов и их влиянии на конверсию объявлений. Мы представляем две основные структуры текста, которые помогут вам сформировать убедительные объявления, способствующие увеличению числа звонков и сообщений.
Кроме того, мы обсуждаем, какие изображения наиболее эффективны для привлечения внимания потенциальных покупателей. Вам предложены конкретные советы по выбору и компоновке изображений в объявлениях, которые помогут повысить их кликабельность и конверсию.
Как оптимизировать заголовок и описание объявления для привлечения внимания
С каждым годом Avito пытается снизить влияние заголовка на оптимизацию объявления, внедряя стандартизацию и автоматические заголовки для категорий и подкатегорий. Это позволяет избежать человеческих ошибок и улучшает работу рекомендательных систем.