Кейс: как снизить стоимость лида в 2.7 раза в нише коммерческого транспорта

В итоге мы рискнули протестировать комбинаторные объявления находящиеся в тот момент в бете, оставив те же самые креативы и тексты, и обрушили стоимость лида (CPA) с 1 256 до 468 рублей. О том, почему мы не запаниковали при падении CTR на старте и как работают алгоритмы Яндекса на самом деле — рассказываем в этом кейсе.

Суровая реальность: почему продавать грузовики в РСЯ — это боль

Ниша коммерческого транспорта — это высокий чек, долгий цикл сделки и сложный B2B/B2C сегмент. Когда клиент пришел к нам в «МКС медиа», ситуация была типичной для сложных рынков: кампании в Рекламной сети Яндекса (РСЯ) через Единую перформанс-кампанию (ЕПК) работали, клики шли, но экономика не сходилась.

Мы использовали классические текстово-графические объявления (ТГО) с четким указанием цен. Трафик был стабильным (CTR держался на уровне 1.32% в январе), но конверсионность оставляла желать лучшего.

Мы запустили стандартный маховик оптимизации:

1. Меняли визуальные креативы.
2. Переписывали заголовки и тексты.
3. Тестировали разные автостратегии.
4. Жёстко минусовали площадки и корректировали ставки по гео и сегментам.

Результат? Нулевой. Заявки либо отсутствовали, либо их стоимость (CPA) улетала далеко за рамки рентабельности. Стало очевидно: ручной перебор связок в классических ТГО уперся в потолок. Нужно было менять саму архитектуру подачи оффера.

Поиск решения: гипотеза и чистота эксперимента

В этот период Яндекс выкатил в бета-тестирование комбинаторные объявления внутри ЕПК. Суть инструмента проста: вы загружаете пул заголовков, текстов, изображений и видео, а алгоритмы машинного обучения Яндекса сами решают, какую комбинацию этих элементов показать конкретному пользователю в конкретный момент времени на конкретной площадке.

Мы в «МКС медиа» любим тестировать беты, но для нас была важна чистота эксперимента. Чтобы доказать, что сработает именно алгоритм форматов, а не новый оффер, мы приняли радикальное решение: мы не стали создавать новые креативы.

Мы загрузили в комбинаторные объявления ровно те же самые тексты, цены и картинки, которые до этого безуспешно крутились в классических ТГО. Наша гипотеза звучала так: проблема не в нашем контенте, проблема в том, что статичное ТГО не может адаптироваться под микросегменты аудитории так быстро, как это сделает ML-алгоритм.

Февральская просадка: проверка на прочность

Мы запустили тесты в феврале. И здесь начался этап, на котором ломаются 90% рекламодателей и неопытных специалистов — просадка на этапе обучения.

Алгоритму ЕПК потребовалось время, чтобы перемножить все варианты текстов и картинок и протестировать их на живой аудитории. Машина неизбежно показывает «неудачные» комбинации, чтобы собрать статистику.

1. CTR в феврале упал до 1.18% (против январских 1.32%).
2. CPA составил 1 256.43 руб. Для многих это повод в панике остановить кампанию со словами «ваша бета не работает». Но мы в «МКС медиа» знаем: прерывать обучение алгоритма на этапе сбора данных — преступление против перформанс-маркетинга. Мы дали системе время и бюджет.

Прорыв: магия цифр марта и апреля

В марте алгоритм закончил тестирование, нашел идеальные связки и начал агрессивно масштабировать успех. Цифры взлетели так резко, что нам пришлось дважды проверять аналитику.

Динамика CTR:

• Январь (до новых объявлений): 1.32%
• Февраль (этап обучения): 1.18%
• Март (прорыв): 2.94% (Рост более чем в 2 раза!)
• Апрель (стабилизация): 2.81% Но главное произошло со стоимостью привлечения клиента. Как только выросла кликабельность релевантных связок, система стала получать больше данных о конверсиях, автостратегия обучилась и обвалила цену лида.

Динамика CPA:

• Февраль (старт): 1 256.43 руб.
• Апрель (итоговый результат): 467.94 руб.

Итог: снижение CPA в 2.7 раза при использовании тех же самых исходных материалов! Комбинаторные объявления буквально порвали старые показатели.

Выводы экспертов «МКС медиа»

Почему магия сработала? Дело не в том, что Яндекс сделал «волшебную кнопку». Дело в превосходстве машинного вычисления над ручным подбором.

В классических ТГО маркетолог сам решает, что Картинка А лучше всего работает с Текстом Б. Но алгоритм комбинаторных объявлений видит пользователя глубже: он понимает, что Ивану на десктопе лучше показать Текст А с Картинкой В, а Петру со смартфона в пробке — короткий Заголовок С с Картинкой А. Автоматизация позволяет персонализировать показ на микроуровне, до которого человек просто не дотянется руками.

Наши рекомендации коллегам и бизнесу:

1. Доверяйте алгоритмам, но контролируйте вводные. Машина соберет идеальную связку, но сырье (качественные тексты, УТП, релевантные картинки) должны дать вы.
2. Не паникуйте на этапе обучения. Просадка метрик (снижение CTR, рост CPA) в первые 1-2 недели — это покупка данных у Яндекса. Дайте кампании бюджет в рамках 10-20 целевых CPA, чтобы она нашла свою аудиторию.
3. Переходите в ЕПК с комбинаторикой. Если вы всё еще делаете сотни статичных ТГО-групп под разные сегменты — вы тратите время зря и переплачиваете за лиды.
4. Свежий взгляд важнее суеты. Иногда, чтобы кратно вырасти, нужно не переписывать тексты в сотый раз, а сменить инструмент доставки этого текста до пользователя.

Мы в «МКС медиа» не просто жмём на кнопки, мы исследуем, тестируем беты и заставляем нейросети работать на ROI наших клиентов. Если ваши кампании генерируют клики, но не приносят дешевых лидов — возможно, пришло время сменить подход.