Кейс: как мы сделали 1,5 тысячи продаж в Яндекс 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.

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:

• Бюджет: 512 265 руб.
• Клики: 91 974
• Средняя цена клика: 6 руб.
• Количество конверсий: 1 346
• Стоимость цели: 381 руб.

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:

• запросы по самому бренду сервиса,
• общие запросы, связанные с нейросетями,
• отдельные кампании под популярные нейросети и инструменты (например, Sora, Gemini, Claude и другие).

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

А в рекламной сети (РСЯ) структура была другой:

• общий охват аудитории, интересующейся нейросетями,
• отдельная работа с брендом,
• сегменты по популярным инструментам (например, ChatGPT),
• ретаргетинг (возврат пользователей, которые уже были на сайте).

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.

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.

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:

• Декабрь - тестовый период и базовая настройка
• Январь - кратный рост объема при снижении стоимости
• Февраль - закрепление результата и выход на максимальные показатели

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.