Dlaczego nie podajemy nazwy klienta?
W tym case study świadomie nie ujawniamy nazwy firmy. Anonimizacja pozwala nam pokazać znacznie szerszy zakres rzeczywistych danych z kampanii — w tym budżety, liczbę kontaktów, koszty konwersji, strukturę konta oraz sposób skalowania działań na kolejne miasta.
Wszystkie przedstawione wyniki pochodzą z rzeczywistych kampanii Google Ads. Ukryliśmy jedynie informacje, które mogłyby pozwolić na identyfikację klienta lub ujawnić wrażliwe dane biznesowe.
Klient i cel: skalowanie lokalnego serwisu AGD
Realizowany projekt to serwis zajmujący się naprawą pralek, lodówek i zmywarek. W tym biznesie użytkownik nie analizuje oferty przez kilka tygodni. Ma problem i potrzebuje fachowca — najlepiej dziś albo jutro.
Współpracę rozpoczęliśmy w kwietniu 2025 roku. Konto działało wtedy lokalnie i generowało:
- 384 kontakty miesięcznie — telefony i formularze będące potencjalnymi zleceniami.
- 53,30 zł kosztu kontaktu — główny wskaźnik efektywności kampanii.
- 6,96 zł kosztu kliknięcia przy 2 938 kliknięciach miesięcznie.
- Około 20 000 zł miesięcznego budżetu przeznaczanego na jeden lokalny rynek.
Cel był konkretny: zwiększyć liczbę wartościowych zgłoszeń, obniżyć koszt ich pozyskania i wejść na kolejne aglomeracje bez utraty opłacalności.
Nie chodziło o samo zwiększanie wydatków. Potrzebowaliśmy systemu, który pozwoli skalować kampanie rynek po rynku i utrzymać pełną kontrolę nad kosztem każdego kontaktu.
Co zrobiliśmy: kontrolowana ekspansja zamiast skalowania na ślepo
Zaczęliśmy od przebudowy struktury konta i rozdzielenia działań według poszczególnych rynków. Każda aglomeracja miała działać jak osobny projekt — z własnym budżetem, kosztem kontaktu i decyzją dotyczącą dalszego skalowania.
Osobna struktura dla każdego miasta — rozbiliśmy jedną kampanię na osobne kampanie dla poszczególnych aglomeracji. Dziś konto obejmuje 16 aktywnych kampanii na 8 rynkach, z oddzielną kontrolą budżetu i kosztu kontaktu.
Ekspansja krok po kroku — nowe miasto uruchamialiśmy dopiero wtedy, gdy poprzedni rynek generował kontakty w opłacalnym koszcie. Działania zostały rozszerzone między innymi na Bydgoszcz, Trójmiasto, Kraków, Warszawę, Wrocław, Łódź oraz aglomerację śląską.
Połączenie Search i Performance Max — kampanie w wyszukiwarce przechwytywały użytkowników z konkretną potrzebą naprawy, a Performance Max uzupełniał działania dodatkowym wolumenem z pozostałych powierzchni Google. W wybranych kampaniach koszt kontaktu spadał poniżej 10 zł.
Budżet skoncentrowany na urządzeniach mobilnych — koszt kontaktu na desktopie sięgał około 120 zł, podczas gdy na smartfonach wynosił około 27 zł. Wyłączyliśmy tablety i Connected TV, mocno ograniczyliśmy desktop oraz zwiększaliśmy stawki na mobile nawet o 30%.
Precyzyjne targetowanie lokalne — wdrożyliśmy około 300 wykluczeń lokalizacji, aby budżet nie trafiał na obszary znajdujące się poza zasięgiem pracy serwisantów.
Harmonogram dopasowany do pracy serwisu — reklamy wyświetlały się wtedy, gdy zespół mógł realnie odebrać telefon i przyjąć zlecenie. Łącznie wdrożyliśmy 91 reguł czasowych dla różnych kampanii i rynków.
Komunikaty odpowiadające na pilną potrzebę — testowaliśmy nagłówki wykorzystujące dynamiczną frazę, nazwę miasta oraz przekazy związane z szybkością realizacji: „fachowiec dziś lub jutro” i „ekspresowa naprawa”. Na koncie działały 62 aktywne reklamy.
Landing pages przygotowane pod kontakt — analizowaliśmy dopasowanie strony do reklamy, widoczność numeru telefonu, formularze i wygodę korzystania ze strony na smartfonach. Użytkownik miał szybko przejść od problemu do rozmowy z serwisem.
Pomiar każdego zgłoszenia — śledziliśmy kliknięcia w numer telefonu, wysłane formularze oraz połączenia wykonane bezpośrednio z reklamy. Algorytm uczył się na realnych kontaktach, nie na samych wejściach na stronę.
Cotygodniowa optymalizacja — analizowaliśmy wyszukiwane hasła, przesuwaliśmy budżet do najtańszych źródeł kontaktu i eliminowaliśmy nietrafiony ruch. Na koncie wdrożyliśmy ponad 4 000 wykluczających słów kluczowych.
Kampanie nie działały w modelu „ustaw i zapomnij”. Każdy rynek, przedział czasowy i urządzenie były oceniane na podstawie kosztu oraz liczby realnych zgłoszeń.
97% mobile
Urządzenia mobilne odpowiadają dziś za około 97% skutecznych kontaktów generowanych przez kampanie.
300 wykluczeń
Tyle wykluczeń lokalizacji pomaga chronić budżet przed ruchem spoza realnego obszaru pracy serwisantów.
91 reguł
Harmonogramy emisji zostały dostosowane do godzin, w których serwis faktycznie odbiera telefony i przyjmuje zlecenia.
Dane, które kierowały optymalizacją
Decyzje dotyczące urządzeń, godzin emisji i konkurencyjności kampanii opieraliśmy na danych z Google Analytics 4 oraz Google Ads.
Więcej kontaktów. Niższy koszt pozyskania.
Sprawdzimy, które miasta, urządzenia i źródła ruchu naprawdę generują klientów. Następnie zbudujemy strukturę, którą można skalować bez utraty kontroli nad budżetem.
✓ Bezpłatna wycena — bez zobowiązań.
Porozmawiajmy
Efekty, które można skalować
W czerwcu 2026 roku kampanie osiągnęły rekordowy wynik: 1 585 kontaktów przy średnim koszcie 25,80 zł. Jednocześnie koszt kliknięcia spadł do 2,58 zł.
Najważniejsze: budżet został podwojony, ale koszt kontaktu nie wzrósł. Spadł o ponad połowę.
Kontakty wzrosły ponad czterokrotnie, mimo że miesięczny budżet został zwiększony tylko dwukrotnie.
Kampanie wygenerowały większą skalę przy jednoczesnym spadku kosztu kontaktu i kosztu kliknięcia. Budżet nie był zwiększany na ślepo — trafiał na rynki, urządzenia i godziny, które dowoziły realne zgłoszenia.
Dlaczego to zadziałało?
Nie zastosowaliśmy jednej „magicznej” optymalizacji. Wynik był efektem konsekwentnego systemu zarządzania kampaniami.
- Dyscyplina kosztu kontaktu per miasto — każdy rynek był rozliczany osobno i musiał potwierdzić swoją opłacalność.
- Ekspansja dopiero po osiągnięciu stabilnych wyników — nowe lokalizacje nie były uruchamiane jednocześnie.
- Koncentracja budżetu na mobile — większość użytkowników szukających pilnej naprawy chce od razu zadzwonić.
- Emisja w odpowiednich godzinach — kontakt miał trafiać do firmy wtedy, gdy ktoś mógł go odebrać i przyjąć zlecenie.
- Przekaz dopasowany do intencji — reklamy odpowiadały na pilną potrzebę użytkownika, zamiast używać ogólnych komunikatów wizerunkowych.
- Pomiar realnych kontaktów — decyzje optymalizacyjne opieraliśmy na telefonach i formularzach, nie na samych kliknięciach.
- Stały nadzór specjalisty — regularnie analizowaliśmy zapytania, koszty i potencjał poszczególnych kampanii.
Skala bez utraty efektywności.
To był główny cel projektu. Większy budżet miał generować więcej kontaktów, ale nie kosztem rentowności. Najpierw poprawiliśmy efektywność. Dopiero później zwiększyliśmy skalę.
Komentarz eksperta: system i dyscyplina zamiast jednego magicznego ruchu
W tym projekcie nie było jednego magicznego ruchu. Był system i dyscyplina. Od początku traktowałem każde miasto jak osobny biznes z własnym rachunkiem: ile kosztuje kontakt tu, a ile tam, i gdzie każda kolejna złotówka pracuje najlepiej. To pozwoliło skalować bez rozjeżdżania kosztów.
Przełom przyszedł, gdy budżet przestał się rozlewać. Wyłączyliśmy to, co przepalało, czyli tablety, telewizory i drogi desktop, zawęziliśmy godziny do momentów, w których serwis realnie odbiera telefony, i wycięliśmy lokalizacje poza zasięgiem ekip. Każda złotówka zaczęła iść po realną intencję, nie po przypadkowy ruch.
Reszta to dopasowanie przekazu. W naprawie AGD nikt nie czyta folderu, ludzie chcą fachowca dziś albo jutro. Nagłówek z frazą, miastem i szybkością robił robotę, a liczby to potwierdziły: CTR na Search od 18 do 26 procent.
Najmocniejszy dowód, że model działa, jest prosty. Podwoiliśmy budżet, a koszt pozyskania kontaktu nie wzrósł, tylko spadł o połowę. I to klient sam chciał dokładać, bo widział zwrot.
Następny krok to jakość, uczenie kampanii na realnie zamkniętych zleceniach, nie tylko na liczbie kontaktów.
Co dalej: jakość leada, nie tylko ilość
Kolejnym etapem jest optymalizacja kampanii nie tylko pod liczbę zgłoszeń, ale także pod ich jakość i wartość biznesową.
Plan zakłada importowanie do systemu reklamowego informacji o:
- odebranych i wartościowych połączeniach,
- umówionych wizytach serwisowych,
- zrealizowanych naprawach,
- wartości poszczególnych zleceń.
Dzięki temu algorytm będzie mógł uczyć się nie na każdym formularzu i telefonie, ale przede wszystkim na użytkownikach, którzy rzeczywiście zamawiają naprawę.
Więcej leadów to dobry początek. Więcej zrealizowanych i rentownych zleceń to właściwy wynik biznesowy.
Jeżeli prowadzisz lokalny biznes i chcesz zwiększać skalę bez utraty kontroli nad kosztem kontaktu — jesteśmy gotowi do działania.
