חנות רהיטים — מ־0 ל‑ROAS 12.32 בפחות מחודש
חנות רהיטים לבית: ROAS 12.32 בפחות מחודש — בנינו מחדש את הקמפיינים ושיפרנו ברציפות את פיד המוצרים ב־Merchant Center.
15 יונ–11 יול 2026: ערך המרות ₪35,512 · עלות ₪2,882 · ROAS 12.32.
נקודת ההתחלה
האתגר
החנות הוציאה על מודעות, אבל בלי מבנה קמפיינים נכון ובלי פיד מוצרים חי — קשה היה להגיע להחזר השקעה. נקודת הפתיחה: בערך אפס החזר שמייצג תוצאה עסקית.
המערכת שבנינו
מה עשינו
- בנינו מחדש את מבנה הקמפיינים ב־Google Ads סביב מוצרים וכוונת רכישה
- חיברנו ושיפרנו את פיד המוצרים ב־Merchant Center
- הרצנו אופטימיזציה מתמשכת לכותרות, מחירים, זמינות ואיכות הפיד
- עקבינו אחרי ROAS — לא רק קליקים
ההשפעה העסקית
התוצאה
בתקופה המתועדת בצילום (15 יונ–11 יול 2026): ערך המרות ₪35,512 מול עלות ₪2,882.52 — ROAS 12.32, עם מגמת עלייה בגרף לקראת סוף התקופה.
מחלקים מערכת מורכבת לצעדים
איך זה עבד
- 01
בנייה מחדש
קמפיינים סביב מוצרים
- 02
פיד
Merchant Center חי ומדויק
- 03
אופטימיזציה
שיפור מתמשך של מודעות ופיד
- 04
מדידה
ROAS
מה כדאי לקחת מהפרויקט
תובנות מרכזיות
- באיקומרס רהיטים — הקמפיין והפיד הם אותה מערכת
- ROAS בלי הקשר של מוצר ומרווח הוא סיסמה, לא הוכחה
- פיד חלש הורג גם קמפיין שנבנה יפה
עוד פרויקטים
UNIQ Israel Events — קמפיינים לקהל B2B בינלאומי
ניהול פעילות Google Ads למותג תיירות ואירועים שפנה לסוכני נסיעות ולקוחות עסקיים באירופה — משלב מחקר שוק ומילות מפתח, דרך בניית הקמפיינים והמסרים ועד אופטימיזציה לפי ביצועים.
- Analytics
- Google Ads
מודל שמעריך את חיפושי המותג ל־30 הימים הבאים
מודל חיזוי שמעריך את היקף חיפושי המותג ל־30 הימים הבאים על בסיס דפוסים היסטוריים של יום, שבוע וחודש — כדי לתכנן תקציב ותוכן לפני שהביקוש מגיע, ולא אחריו.
- Forecasting
- Google Sheets
- Python
- Random Forest
מנגנון שבודק אילו מילים במודעה קשורות לביצועים טובים יותר ומנחה את הקופירייטר
מנגנון שפותח לרשת דלתות ארצית: מפרק את הטקסטים של המודעות למילים ולצירופי מילים, ומזהה אילו מהם נוטים להופיע יחד עם מדדי עלות והמרה טובים יותר — כדי למקד את בדיקות הקריאייטיב הבאות.
- Google Ads
- Linear Regression
- N-grams
- Python