Мои кейсы и отзывы
Эта страница работает как накопительное портфолио и регулярно пополняется новыми кейсами. Для вашего удобства я собрала здесь быстрые ссылки - используйте их для мгновенного перехода к нужному блоку.
Выбирать подрядчика в интернете всегда волнительно, и это абсолютно нормально. Репутация и доверие - фундамент моей работы.Если вы хотите быть на 100% уверены в безопасности средств на этапе нашего знакомства, мы можем оформить сделку через международные фриланс-биржи. Они резервируют оплату и выступают независимым арбитром (за эту защиту платформа берет комиссию).Я прошла полную проверку на ведущих фриланс-платформах. Переходите в удобный для вас профиль по ссылкам ниже - качество моих услуг останется на высшем уровне в любом формате сотрудничества.
Кейс
Аудит и новая архитектура трекинга для магазина с подписками и лидогенерацией
Серверный трекинг для Shopify-магазина с подписками и лидогенерацией: sGTM на Stape, Meta CAPI, Google Ads, GA4 и Triple Whale.
Что получил магазин:✅ Покупки больше не теряются. Заказы через Shop Pay, Apple Pay, апселлы и покупки из встроенных браузеров Instagram и Facebook доходят до рекламных кабинетов.✅ Без дублей. Браузерные и серверные события связаны одним event_id, каждая покупка учитывается один раз.✅ Алгоритм учится на правильной ценности. Пробный период за $0 передаётся стоимостью плана с учётом удержания.✅ Точнее сопоставление. В Meta уходят 8 хешированных параметров, в Google Ads Enhanced Conversions.✅ Заявки с сервера. Формы, попапы и записи на звонки отправляются в Meta и Google Ads напрямую с сервера.
Читать о проекте подробнее...
Shopify-магазин онлайн-курсов продаёт разными способами: разовые покупки, рассрочки, подписки с бесплатным пробным периодом, апселлы. Параллельно идёт лидогенерация: формы и попапы Klaviyo и Alia, запись на звонки через Calendly. Реклама в Meta и Google Ads, атрибуция в Triple Whale. Заказчик из Вьетнама.
Запрос клиента: старт пробного периода не доходил до Meta и Triple Whale, Purchase передавал неверную ценность, у лидов не было серверной отправки.
Что показал аудит:- Purchase уходил в Google Ads из трёх источников: нативное приложение, пользовательский пиксель и GTM.- Purchase в Meta отправляли и нативное приложение Facebook & Instagram, и GTM из песочницы Custom Web Pixel, каждый со своим event_id.- Покупки через Shop Pay проходили мимо трекинга чекаута.- Старт пробного периода создавал заказ на $0, и кампании на максимум ценности получали конверсии с нулевой ценностью.- Лиды отправлялись только из браузера, без Conversions API. event_id был только у половины событий.- Серверный GTM был создан, но хостинг не развёрнут. В веб-контейнере лежали 25+ устаревших скриптов.
Что сделано:- Развёрнут серверный GTM на Stape на собственном поддомене. У него 5 точек входа: браузер, Shopify Flow (все заказы, включая Shop Pay и продления подписок Appstle), вебхуки Klaviyo и Calendly, лендинг GoHighLevel (этот старый лендинг в ходе работ перенесли на основной домен, но возможность оставлена, если владелец решит вернуться к его рекламе).- На витрине собираются все необходимые идентификаторы рекламы, и через атрибуты корзины они переносятся в заказ.- Настроена нормализация на сервере - у события одно каноническое имя, а распределение по платформам задаётся таблицей. Новое событие добавляется строкой в таблице, а не новым тегом.- Ценность пробного периода: в Meta и Google Ads уходит стоимость плана с коэффициентом удержания, в GA4 полная стоимость. Пробный период определяется по плану подписки, а не по нулевой сумме.- В Meta уходят 8 хешированных параметров, в Google Ads полный адресный блок для Enhanced Conversions.- Настроена дедупликация покупок: event_id - это номер заказа, общий для браузерной и серверной половин.- Triple Whale был установлен корректно через нативное приложение, в его работу не вмешивалась. Для улучшенного сопоставления заявок с сайта дополнительно настроен вебхук в Triple Whale с сервера через Data-In API.- Внедрён Consent Mode v2 с отдельными настройками для ЕС и Великобритании.
Лидогенерация:- Формы и попапы Klaviyo и Alia и запись на звонки в Calendly переведены на серверную отправку: Lead в Meta, lead в Google Ads.- Рекламные идентификаторы хранятся в браузере 30 дней и сохраняются при переходах между страницами до отправки заявки.- event_id генерируется в браузере и проходит всю цепочку, поэтому он одинаковый в Meta и Google Ads.- В Calendly (внешний домен) ID рекламных кликов передаются через параметр ссылки, а вебхук возвращает их на сервер. По типу встречи определяется событие: запись на звонок или VIP-заявка.- Каждый тип заявки получает условную ценность. Соотношение ценностей не даёт алгоритму учиться на дешёвых массовых заявках.- В GA4 заявки идут из браузера, в рекламные платформы - только с сервера.
Проверка шла на реальных заказах и заявках, по логам серверного контейнера. Проверены покупки из Meta, Google, email-рассылки и прямых заходов; оплата через Shop Pay и Apple Pay, апселл; встроенные браузеры Instagram и Facebook; пробный период за $0 и за $1; заявки из форм и попапов. Все события приняты платформами, event_id совпадает, пустые поля не уходят. Это был очень сложный проект - я его недооценила. Но заказчик был терпелив и стоек. Проект завершили, остались незакрытые вопросы, но они зависят от разработчиков.
Есть вопросы по трекингу на Shopify? Опишите задачу в форме - отвечу и подскажу, с чего начать. Или посмотрите все услуги по трекингу на отдельной странице.
кейс
Изоляция алгоритмов
техническое разделение покупателей товаров и заказчиков услуг "под ключ"
Динамическая ценность лидов
присвоение математического веса каждой микро- и макроконверсии
Собственные цели в Google Ads
Сегментация пользователей по намерению - от покупателей комплектующих до заявок на монтаж "под ключ"
Кейс
Вывод кампаний из убытка в прибыль за 30 дней
💎 ROAS: 199% ➔ 465% (выход в стабильный плюс)
💎 CPA (стоимость заказа): 368 грн ➔ 137 грн (−63%)
💎 CPC (цена клика): 11,93 грн ➔ 4,84 грн
Проблема клиента:Рекламные кампании работали в убыток: точка безубыточности составляла ROAS 333%, а фактический показатель держался на уровне 199%. Алгоритмы выкупали нерелевантный дорогой трафик из-за технических ошибок в фидах и аналитике
Детали проекта и что было сделано ...
Что было реализовано:
✅ Технический аудит. Устранены конфликты в структуре аккаунта, блокировавшие корректное обучение Smart Bidding.
✅Google Merchant Center.Фид очищен от дубликатов, перенастроена сегментация по маржинальности и ценовым категориям.
✅ Веб-аналитика.Настроена прямая передача покупок в Google Ads (без задержек импорта из GA4) для быстрой передачи сигналов оптимизации.
✅ Таргетинг и минус-слова.Отсеяны неконверсионные аудитории и нерелевантные поисковые запросы.
✅ Перезапуск кампаний.Запуск поисковых и товарных кампаний с жестким контролем целевой цены конверсии (Target CPA ≤ 150 грн).
✅ Оптимизация посадочных страниц.Точечные рекомендации по юзабилити и карточкам товаров для роста коэффициента конверсии (CR).
Итог:
За 1 месяц доля выигранных аукционов выросла с 10% до 16%, бюджет перераспределен исключительно на прибыльные категории, а проект подготовлен к дальнейшему масштабированию.
Кейс
Проблема: Клиент из США (ниша- SAB, чистка мебели) получил блокировку за "введение в заблуждение". Самостоятельная апелляция была отклонена.
Решение: Проведен аудит и синхронизация цифрового следа (NAP-данных). Профиль переформатирован под строгие негласные лимиты Google. Разработана кастомная доказательная база, закрывшая юридическую коллизию в документах бизнеса.
Результат: Разблокировка за 5 рабочих дней с первой попытки подачи апелляции. Удалось избежать сложной видеоверификации. Профиль успешно проиндексирован в локальном поиске Google Карт за 48 часов
Кейс (пример реализации):
Мной была спроектирована архитектура, которая перехватывает действия пользователя на стороне CDN Cloudflare и отправляет их напрямую в аналитические системы.Что реализовано: - полный отказ от тяжелых клиентских скриптов, настройка дедупликации событий и обход браузерных ограничений (ITP/AdBlock). В результате обеспечен 100% сбор данных (Match Rate) при идеальных показателях PageSpeed.
Кейс
Этот кейс пример того, как работает профессиональная разработка дашборда для глубокой аналитики рекламных кампаний. Его главная цель - показать, как правильная сборка сырых данных с разных площадок (Meta, Google, CRM) превращается в понятный инструмент. Грамотная настройка Looker Studio (сейчас - Google Data Studio) позволяет быстро находить рабочие связки, отключать неэффективные креативы и масштабировать то, что приносит реальный ROAS.
Что дает бизнесу внедрение дашборда:
✅ Глубокий анализ креативов. Сравнение эффективности рекламы не просто по кликам, а по стоимости финального лида (CPL) и закрытым сделкам.✅ Живой мониторинг KPI. Все ключевые показатели (ROAS, ROMI, CPA) обновляются на одном экране. Никаких ручных отчетов.✅ Сквозная воронка. Четкая визуализация данных показывает, как трафик конвертируется в деньги на каждом этапе: от показа до продажи в CRM.
Реклама крутится, бюджет списывается, а продаж нет? Это не "плохой Google", а математическая закономерность из-за разрыва в воронке продаж. Я не делаю "аудит ради аудита", а нахожу конкретные проблемы и даю четкий план их устранения.Проект успешно выполнен на платформе Freelancehunt. Заказчик из Украины 🇺🇦.Что конкретно было сделано:● Диагностика юзабилити (CRO): Выявлены барьеры, убивающие конверсию: сложная корзина в 4 шага, отсутствие онлайн-оплаты и сломанная логика доставки.● Проверка "слепоты" алгоритмов: Обнаружен ряд критических ошибок - нет охвата всех целевых действий (клиент оставляет заявку, а система ее не видит), ошибка в передаче ценности, устаревшая атрибуция. Алгоритмы Google обучались вслепую.● Аудит рекламных кампаний: Зафиксирован слив бюджета из-за внутренней конкуренции ключей, отсутствия минус-слов и неправильного применения стратегии "Максимум кликов" без ограничения ставки.Итог работы: Клиент получил детальный разбор с доказательствами и два варианта плана действий: от экономного маркетинга (с минимальным бюджетом) до масштабирования через Google Shopping.Оценка: 10/10
Разработка надежной архитектуры отслеживания для оптимизации рекламного бюджета.● Устранено дублирование лидов благодаря переходу на кастомный dataLayer. ● Настроена прямая передача макро- и микроконверсий в Google Ads через GTM (в обход задержек GA4), внедрены Enhanced Conversions и Consent Mode v2.Результат: - Мгновенное обучение алгоритмов Performance Max- точная работа интеллектуальных стратегий назначения ставок- надежный технический фундамент для масштабирования рекламы без слива бюджета.Оценка клиента: 10 из 10. (работа выполнена на Freelancehunt)
Для проекта была выбрана среда Cloud Run, позволяющая обрабатывать миллионы хитов с минимальной задержкой, а для небольшого трафика еще и бесплатно!✅ Серверный узел (sGTM): Развернут полностью изолированный поток данных на домене первого уровня.✅ Синхронизация потоков: Внедрена логика дедупликации, где каждый клик помечается уникальным Event ID на уровне сервера, исключая задвоение в отчетах.✅ Трансформация данных: Скрипты-слушатели (Listeners) на лету очищают и нормализуют PII-данные (Email, Телефон) перед шифрованием в SHA-256 для безопасной передачи в Conversion API (хеширование).
Задача: Настроить серверный трекинг за считанные дни, когда нет времени ждать правок от разработчиков, а данные в GA4 и Meta пропадают из-за блокировщиков.
Для этого проекта я выбрала Stape.io - это позволило развернуть серверную инфраструктуру в кратчайшие сроки, минуя сложную настройку в Google Cloud, и по адекватной цене (минимальная рабочая подписка — €20/месяц).
Что реализовано: я создала выделенный серверный контейнер sGTM и привязала к нему кастомный поддомен первого лица stape-is.iryna-performance.com. Полная верификация DNS-записей, активный SSL-сертификат и статусы Ready в панели управления подтверждают: система полностью готова к работе в защищенном 1st-party контексте
Ключевое преимущество серверного трекинга - Data Enrichment (Обогащение данных). На сервере мы можем добавить к запросу информацию о пользователе, которую обычный браузер не передает. Это критически важно для повышения качества сопоставления событий (Event Match Quality) в Meta CAPI и персонализации рекламы.Пример с теста: Я отправила прямой тестовый запрос на сервер через адресную строку браузера. Несмотря на то, что это был простой "пустой" запрос, мой сервер самостоятельно определил и добавил в него недостающие параметры.Доказательство в карусели:Пролистайте скриншоты логов из GTM Server Preview. Вы увидите, как сервер уже знает больше, чем браузер: появились заголовки с точной геолокацией (x-geo-city: Batumi, страна) и типом устройства (x-device-os). Эти данные, полученные на стороне сервера с помощью Stape.io. Рекламные платформы будут намного точнее идентифицировать конкретного пользователя.Ну и там подверждение рабоспособности сервереного ГТМ.
Кейс-аудит:
Исходные данные: Клиника стоматологии в Варшаве (Польша), с хорошими отзывами, заполненным профилем, имеющая свой сайт, страницы в соцсетях, рейтингом 4,5, а ранжируется на 20-м месте в локальном поиске по стандартному запросу. В то же время, организация, с такой же категорией, но с рейтингом 4,1 на 2 месте. Цель: Выявить ошибки ведения GBP, подготовить пошаговый план для выхода минимум в ТОП-7 локальной выдачи за 3 месяца
Инструментальная проверка и аудит. Проведен детальный разбор профиля клиники на основе алгоритмов локальной выдачи 2026 года с использованием сервисов GMB Everywhere, PlePer и актуальных факторов ранжирования (Relevance, Prominence, Proximity). Выявлены критические ошибки, из-за которых клиника теряет до 30% (по минимальным оценкам) трафика с Карт. Разработан пошаговый план внедрения изменений для кратного роста целевых звонков.
Кейс (пример реализации)
Цель: Улучшение качества сопоставлений конверсий в Гугл рекламе. Для чего: решает проблемы потери сигналов для алгоритмов рекламы из-за блокировки кукисов. Когда Google Ads видит 70 конверсий вместо реальных 100, алгоритмы Smart Bidding и Performance Max получают неполные данные. Это приводит к неверному распределению бюджета и росту стоимости привлечения клиента (CPA).Решение: Передача хешированных First-party данных
Верифицированные оценки заказчиков с независимых бирж фриланса