Кейс: как мы масштабировали в Яндекс сервис нейросетей: 2814 оплат за месяц и ДРР 66%

К нам обратились основатели сервиса, который предоставляет доступ к топовым ИИ-моделям в одном интерфейсе (ChatGPT, Midjourney, Claude, Sora). Пользователи этого агрегатора могут генерировать текст, изображения, видео и музыку без необходимости оплачивать каждую нейросеть отдельно или использовать зарубежные карты. Целевая аудитория довольно широкая: от студентов и копирайтеров до блогеров и контент-мейкеров.

Их реклама в Яндекс.Директ работала нестабильно и не обеспечивала нужного масштаба. При бюджете около 24 500 рублей в месяц удавалось получить лишь 11 покупок. Стоимость привлечения одного платящего пользователя составляла 2 232 рублей, что при среднем чеке в 176 рублей делало рекламу крайне убыточной - ДРР превышал 1200%.

Проведя анализ рекламных кампаний, мы обнаружили несколько ошибок:

1. Слабая проработка семантики - кампании были настроены на узкий пул запросов ("ChatGPT для учебы", "ChatGPT в телеграм", "Распознать текст с фото"), что сильно ограничивало охват потенциальной аудитории.
2. Отсутствие сегментации - не использовалось разделение по конкретным нейросетям и сценариям использования, которые сейчас находятся на пике трендов.
3. Технические недоработки - в поиске не использовались операторы соответствия, что приводило к показу объявлений по нецелевым и мусорным запросам.

Из-за этих недочетов канал не приносил прибыли и не имел возможностей для кратного роста.

На старте мы отказались от узких и разрозненных кампаний "для учебы", перейдя к комплексной структуре, охватывающей весь спектр спроса в нише ИИ.

Нашим приоритетом стала настройка сквозной аналитики: наладили передачу конверсий и их ценности в Метрику, чтобы алгоритмы Яндекса начали обучаться не просто на кликах, а на реальных покупках подписок - это критически важно для высокочастотного B2C-сервиса.

Вот что мы сделали:

1. Тотально расширили семантику: собрали огромный пул запросов и разделили их на логические сегменты: "Основная" (общие запросы по нейросетям), "Бренды конкурентов" (запросы по ChatGPT, Midjourney и др.), "Домены" и тематические РСЯ по интересам.
2. Очистили трафик у конкурентов: в кампаниях на конкурента (Chad) мы закрепили ключевые слова оператором !, чтобы отсечь мусорный трафик и сделать переходы максимально целевыми.
3. Провели агрессивный тест в сетях (РСЯ) и МК: запустили сразу несколько типов кампаний (общие, по интересам, на сайты конкурентов и ретаргетинг). Чтобы найти рабочую связку, мы кратно увеличили количество вариантов объявлений и креативов, проводя ежедневную чистку площадок.
4. Сделали фокус на тренды (Sora, Claude, Gemini): заметив высокую эффективность группы с нейросетью Sora, мы вынесли ее в отдельную Мастер-кампанию. Это дало мощный импульс к масштабированию: покупка Sora в отдельной МК обходилась в 253 рублей против 225 рублей в составе общей группы, но при этом приносила в разы больше объема.

Благодаря тому, что мы оперативно перераспределили бюджет из неэффективных кампаний в прибыльные направления (преимущественно в бренды других нейросетей), удалось стабилизировать проект.

• Динамика: среднее количество покупок выросло с 3 до 5 в день.
• Итог августа: с 14 по 30 число мы получили 69 покупок.
• Экономика: CPL (стоимость покупки) снизился до 635 рублей, а ДРР составил 130%.

Мы доказали, что канал может приносить стабильный поток платящих пользователей, и дальше перешли к фазе жесткой оптимизации расходов.

По итогам первого месяца мы нащупали рабочие связки, но столкнулись с новым вызовом: общие рекламные кампании по брендам нейросетей стали слишком громоздкими, что мешало гибко управлять бюджетом.

Кроме того, классические кампании в РСЯ показывали низкую окупаемость по сравнению с Поиском, съедая часть прибыли.

Во второй период мы перешли от бомбардировок общими запросами к ювелирной сегментации. Это позволило не просто покупать трафик, а управлять окупаемостью каждой конкретной нейросети внутри агрегатора. Дальше описаны наши ключевые гипотезы и технические решения, которые мы применяли.

Дробление гигантов и запуск персональных МК

Изначально запросы по разным нейросетям (Nano Banana, Sora, Gemini) были в одной общей рекламной кампании. Это размывало статистику и не давало алгоритмам Яндекса зацепиться за целевую аудиторию конкретного продукта.

Мы полностью пересобрали структуру и выделили каждую нейросеть в отдельную поисковую кампанию с глубокой проработкой семантики.

Параллельно для каждого бренда запустили Мастера кампаний. Связка "Поиск+МК" создала эффект синергии: поиск забирал горячий сформированный спрос, а Мастер кампаний добирал аудиторию на смежных площадках, обучаясь на данных конкретной группы. Это дало взрывной рост охвата при сохранении качества лида.

Переход на модель "Оплата за результат"

Классический подход к РСЯ с оплатой за клики в данной нише себя не оправдал - площадки генерировали много дешевого, но холодного трафика, который плохо конвертировался в подписки.

Мы радикально изменили подход, переведя все кампании в сетях на стратегию "Оплата за конверсию". Это стало переломным моментом для экономики проекта: мы застраховали бюджет клиента от слива на некачественных площадках и "мусорных" кликах. 
Теперь рекламная система сама искала пользователей, готовых купить подписку, а мы платили Яндексу только за свершившийся факт продажи.

Освоение трендовых ниш

Рынок ИИ меняется каждую неделю, поэтому мы внимательно следили за поисковыми трендами. Обнаружили всплеск интереса к визуальному контенту и оперативно добавили группу запросов по направлению "GPT Image".

Так нам удалось привлечь совершенно новый сегмент аудитории - дизайнеров, блогеров и SMM-специалистов, которым нужны не только тексты, но и генерация качественных изображений. Эта группа сразу показала высокую конверсию, став одним из драйверов роста.

Динамическое управление бюджетом и умный ребаланс

Вместо статичного распределения денег на месяц вперед мы внедрили систему еженедельного перераспределения средств. Каждую неделю мы анализировали эффективность каждой РК через призму ДРР и стоимости покупки.

Если кампания переставала приносить новых клиентов по выгодной цене или увеличение бюджета не давало новых продаж, мы мгновенно высвобождали бюджет и направляли его в растущие Мастера кампаний.

К концу периода МК по эффективности не только догнали Поиск, но и стали основным инструментом для масштабного привлечения клиентов.

Системная работа над структурой позволила нам кратно увеличить объем при одновременном снижении стоимости клиента:

• Количество покупок выросло до 519 за сентябрь.
• Стоимость привлечения покупки упала почти вдвое - до 365 рублей.
• Окупаемость (ДРР) снизилась со 130% до 74%, выведя канал в зону уверенной прибыли.
• Масштабирование: убедившись в эффективности подхода, клиент согласовал увеличение бюджета: со стартовых 100 000 рублей в сентябре мы вышли на 200 000 рублей к концу октября.

К третьему этапу мы подошли с четким пониманием: модель работает и готова к большим объемам.

После того, как мы убедившись в стабильности экономики на малых цифрах, в конце второго месяца приняли решение удвоить бюджет. Это стало отправной точкой для превращения проекта из локального теста в масштабный источник трафика.
На этом этапе мы окончательно сформировали фундамент аккаунта, который позволяет эффективно осваивать крупные бюджеты:

Связка "Поиск+МК"

Основной объем покупок продолжают генерировать поисковые кампании и Мастера кампаний, сегментированные по брендам нейросетей (Sora, Nano Banana, Gemini). Это сочетание дает идеальный баланс: поиск обеспечивает горячие продажи, а МК - необходимый для роста масштаб.

Динамическая оптимизация

Проект находится в режиме ежедневного мониторинга. Мы продолжаем еженедельный ребаланс: если одна из нейросетей становится трендовой, мгновенно увеличиваем её долю в бюджете.

Поиск новых точек роста

Чтобы не упереться в потолок брендового спроса, мы начали подготовку к запуску новых тематических направлений.

В ближайших планах - охват широких ниш "ИИ для видео" и "Готовые промты", что позволит привлечь аудиторию, которая еще не определилась с конкретным сервисом.

Всего за несколько месяцев работы нам удалось совершить качественный рывок: от 11 покупок в месяц до тысяч.

Итоговые показатели октября:

• Количество покупок: 2 364 (рост в сотни раз относительно точки "А").
• Стоимость покупки (CPL): 365 рублей (удерживаем планку, несмотря на кратный рост бюджета).
• Окупаемость (ДРР): 76% (реклама работает в рамках целевой рентабельности).
• Рекламный бюджет: Мы вышли на уровень 1 000 000 рублей в месяц.

В процессе постоянно тестировали новые пользовательские сценарии. Не все гипотезы давали мгновенный результат, но в этом и заключалась суть нашей работы - оперативно выявлять слабые места и перестраивать стратегию, чтобы не допускать слива бюджета.

В ходе глубокого анализа мы обнаружили, что группа запросов "gpt image" внутри общей кампании стала забирать на себя львиную долю бюджета. При этом ее эффективность была вдвое ниже средней: CPL 750 рублей и ДРР 159%.

Чтобы защитить общий результат, мы выделили это направление в отдельную поисковую кампанию с жестким ограничением бюджета. Когда через две недели стало ясно, что на Поиске показатели не выправляются (CPL вырос до 885 рублей, ДРР до 220%), мы не стали отключать ее насовсем, а перевели на модель "Оплата за конверсии". Таким образом получилось сохранить присутствие в нише, платя только за реальный результат.

Одной из самых удачных находок стала Мастер кампания по запросам "оживить фото". Инструмент показал отличную вовлеченность аудитории: мы получили большой объем покупок по цене 315 рублей (ниже среднего по аккаунту) с окупаемостью ДРР 70%. Это направление стало еще одним стабильным звеном проекта.

Параллельно запустили тест в нише "ии фотошоп и обработка фото". За первые две недели показатели оказались пограничными: CPL 458 рублей и ДРР 95%. Тогда мы оперативно сократили бюджет на это направление, установив период наблюдения. Наша стратегия здесь жесткая: если в ближайшее время кампания не стабилизируется, она также будет переведена на модель оплаты за результат (ОЗК).

Кейс показал, что даже в такой перегретой и динамичной нише, как нейросети, системный подход дает результат.

Ключом к успеху стала жесткая сегментация по продуктам, использование автостратегий с оплатой за конверсию в сетях и смелость в масштабировании эффективных связок.

Сейчас проект продолжает расти: мы планомерно увеличиваем бюджет, сохраняя при этом контроль над стоимостью каждого нового клиента.