Как мы сделали 1,5 тысячи продаж в Яндексе для агрегатора нейросетей

К нам пришли создатели агрегатора нейросетей, в котором по подписке можно получить доступ к инструментам для генерации фото, видео и текстов. Продукт ориентирован на широкую ЦА от частных пользователей и студентов до специалистов, копирайтеров, блогеров и контент-мейкеров.

Заказчик обратился с запросом увеличить количество покупок и снизить стоимость привлечения подписчика. Нашей основной задачей было выстроить стабильный поток платящих пользователей через Яндекс.Директ и сделать экономику привлечения управляемой.

Сервис в интернете - агрегатор нейросетей по подписке, где клиенты получают доступ к инструментам для генерации фото, видео и текстов.

Основная аудитория - частные пользователи, специалисты, студенты, копирайтеры, блогеры и контент-мейкеры.

Реклама уже работала, но не давала нужной эффективности: стоимость привлечения была высокой, а потенциал по количеству покупок не раскрыт.

Перед нами стояла задача увеличить число оплат и снизить стоимость покупки.

Пересобрали структуру рекламных кампаний, разделили трафик на поиск и РСЯ, настроили корректную передачу конверсий и запустили стратегии с оптимизацией по целевым действиям. Далее перераспределили бюджет в пользу более эффективных кампаний, отключили слабые сегменты и усилили оптимизацию за счет минус-фраз и чистки площадок.

За период после запуска получили 2 596 конверсий со средней стоимостью 246 ₽ против 1 346 конверсий и 381 ₽ до начала работы.

В пиковый месяц — 1 490 покупок при CPL 219 ₽. Рекламная система стала масштабируемой и продолжает расти вместе с увеличением бюджета.

До начала нашей работы реклама уже была запущена и приносила результаты, но они не устраивали клиента с точки зрения эффективности. За 3 месяца работы показатели были такими:

При таких объемах основная задача стояла не в запуске с нуля, а в оптимизации: нужно было увеличивать число покупок и снижать их стоимость.

Рекламные кампании были настроены без четкой логики и разделения по задачам. Часть рекламы работала с упором на визуальные объявления, отдельно были запущены кампании на возврат пользователей, которые уже заходили на сайт (ретаргетинг). Параллельно использовались стандартные текстовые объявления в поиске, а также отдельные объявления по брендовым запросам.

Дополнительно было выделено направление под узкую аудиторию пользователей из сферы Telegram-разработки.

В итоге все эти кампании существовали параллельно, но не были объединены в единую систему, из-за чего управлять эффективностью и масштабировать результат было сложно. При этом дополнительных данных для углубленного анализа аккаунта клиента не было. Из-за этого возможности точечной оптимизации были ограничены. Требовался пересмотр подхода к управлению рекламой.

На старте мы полностью пересобрали структуру рекламных кампаний в Яндекс.Директ, чтобы сделать управление прозрачным и подготовить систему к масштабированию. В первую очередь разделили трафик по типам размещения (отдельно Поиск и отдельно РСЯ), чтобы точечно управлять ставками, стратегиями и анализировать эффективность без смешивания разных источников.

В поиске выделили несколько отдельных направлений:

Так мы смогли точнее управлять спросом: отдельно работать с горячей аудиторией и отдельно с более широкой.

А в рекламной сети (РСЯ) структура была другой:

В итоге мы перестали мешать все в одну кампанию и начали управлять рекламой по сегментам с разными задачами, стратегиями и ожиданиями по результату.

Отдельно запустили мастер-кампанию с фокусом на продукт. Далее выстроили корректную систему аналитики: настроили передачу конверсий и их ценности в Яндекс Метрике. Это дало возможность обучать рекламные стратегии не на кликах, а на реальных действиях пользователей.

Для более точного отслеживания эффективности добавили разметку ссылок, что позволило видеть вклад каждой кампании и объявления в общий результат.

Стратегии в кампаниях настроили с использованием микроцелей, чтобы ускорить обучение алгоритмов и стабилизировать результаты на старте. Также на основе предыдущего запуска проработали базовый список минус-фраз и площадок для сокращения нецелевого трафика уже на первом этапе.

Отдельно выделили брендовые кампании и отключили в них автотаргетинг. Это помогло точнее контролировать трафик по бренду и не смешивать его с другими аудиториями. Дополнительно усилили объявления: заполнили все доступные расширения, чтобы повысить заметность и кликабельность в выдаче.

В результате уже на старте мы получили структурированную систему, с которой можно было работать дальше: масштабировать, тестировать гипотезы и управлять эффективностью на уровне конкретных сегментов.

Позже стало очевидно, что не все кампании могут эффективно работать в условиях ограниченного бюджета. Часть рекламных объявлений просто не успевала обучаться. Из-за маленьких бюджетов они не набирали достаточного объема данных и почти не приносили конверсий. Чтобы исправить это, такие кампании мы перевели на стратегию с оплатой за конверсии (ОЗК).

Аналогичная ситуация была и с рекламой в сетях. Как и в предыдущем запуске, РСЯ показывала слабые результаты, поэтому и эти объявления также перевели на ОЗК, чтобы снизить риски неэффективного расхода.

Разница в эффективности между площадками была существенной: поисковые кампании принесли 201 покупку при стоимости около 300 рублей за каждую, тогда как реклама в сетях дала всего 27 покупок, а стоимость привлечения выросла примерно до 724 рублей за покупку.

Сводная таблица по типам площадок:

Разница более чем в 2 раза по стоимости привлечения, это очевидный сигнал для того, чтобы перераспределить бюджет в пользу поисковых кампаний, которые показывали стабильный результат. Что мы и сделали.

Параллельно шла постоянная оптимизация: регулярная чистили неэффективные площадки, обновляли список минус-фраз, донастраивали кампании по фактическим данным. Все это дало накопительный эффект и система начала очищаться от лишнего трафика и лучше попадать в ЦА.

По динамике изменения были показательными: уже в январе количество покупок выросло с 228 до 878, при этом стоимость снизилась с 350 до 265 рублей. В феврале рост продолжился - число покупок достигло 1 490, а стоимость привлечения дополнительно снизилась до 219 рублей.

Динамика по месяцам:

Рост не просто по количеству, а одновременно и по эффективности - классическая ситуация, когда система наконец начала работать как надо.

К этому моменту стало понятно, что в данном случае основной драйвер роста - поиск. И именно на него нужно делать дальнейший упор.

На пути к цели к концу второго месяца работы нам удалось выстроить управляемую систему привлечения клиентов через Яндекс, которая не просто генерирует трафик, а стабильно приводит покупки по снижающейся стоимости.

А в течение третьего месяца реклама принесла 1 490 конверсий при стоимости цели 219 рублей. Это был лучший показатель за весь период работы.

Если смотреть на результаты в динамике, то до начала работы за три месяца реклама принесла 1 346 конверсий при стоимости 381 рубль за каждую. После запуска и оптимизации за сопоставимый период удалось получить уже 2 596 конверсий, при этом стоимость снизилась до 246 рублей.

При этом важно, что рост происходил не вопреки, а вместе с масштабированием бюджета. Расходы увеличивались, но система не разваливалась, а наоборот, становилась эффективнее.

Отдельно показателен тренд по месяцам:

Также удалось удержать низкую среднюю стоимость клика (в диапазоне 7-11 рублей), что дополнительно усилило экономику проекта.

Главным результатом стало создание системы, которую можно масштабировать дальше без потери эффективности, а не просто рост числа покупок.

На текущий момент проект продолжает наращивать бюджеты и объемы, опираясь на уже выстроенную структуру и накопленные данные. Это значит, что потенциал роста еще не исчерпан. Теперь задача - выжать из рекламы максимум.