Исходные данные и цель кейса
У нас был вполне классический запрос: B2B‑сервису нужно было выйти за пределы «теплой» базы и протестировать, как увеличить охват целевой аудитории с помощью programmatic рекламы, не раздувая CPL. Клиент уже пробовал контекст и таргет в соцсетях, но упирался в потолок показов. Мы договорились, что это будет честный programmatic реклама кейс: фиксируем стартовые метрики, запускаем гипотезы и оцениваем не клики ради кликов, а вклад в воронку — от охвата до заявок и бренд‑поиска.
Необходимые инструменты: что мы использовали
Платформы и данные
Для запуска мы собрали стек из DSP‑платформы, DMP и сторонней системы аналитики. DSP отвечала за закупку инвентаря и аукционы, DMP — за сегменты аудиторий и look‑alike, а аналитика связывала показы с лидами в CRM. Эксперты сразу настояли: programmatic advertising для бизнеса без нормальной атрибуции превращается в лотерею, поэтому мы заранее настроили передачу событий, меток и офлайн‑конверсий, чтобы видеть не только CTR, но и стоимость целевого действия и вклад в ROMI.
Креативы и технические настройки
Отдельный блок — креативы. Мы подготовили несколько линеек баннеров: продуктовые, проблемно‑ориентированные и имиджевые. Параллельно продумали частотный контроль и плейсменты: исключили площадки с подозрительным трафиком и сделали белый список деловых медиа. Эксперты по медиапланированию напомнили: если настройка programmatic рекламы под целевую аудиторию делается без контроля частоты и окружения, вы получаете «выгорание» пользователей и пустой расход бюджета, даже при внешне красивых показателях по CPM.
Поэтапный процесс: как развивался эксперимент
Шаг 1. Формулируем гипотезы и метрики
Сначала зафиксировали три ключевые гипотезы: 1) programmatic даст более дешевый охват узких B2B‑сегментов; 2) связка ретаргетинга и look‑alike повысит конверсию в заявки; 3) бренд‑поиск вырастет пропорционально частоте контактов. Метрики тоже определили заранее: CPM, охват, доля целевой аудитории, стоимость лида и изменения в прямых заходах. Такой подход позволил не спорить «нравится/не нравится», а оценивать услуги programmatic рекламы агентство через понятные цифры и динамику по этапам.
Шаг 2. Запуск пилота и первые корректировки
На первом этапе мы запустили минимально жизнеспособный набор сегментов: списки клиентов, посетители сайта, похожие аудитории и поведенческие настройки по интересам. Уже через неделю стало видно, какие сегменты «выстреливают» по вовлечению, а какие дают показы без кликов и визитов. Эксперты рекомендовали не торопиться с выводами: ранняя оптимизация часто убивает перспективные, но длинные по циклу сделки аудитории, особенно если речь о сложных продуктах и многошаговых воронках продаж.
Шаг 3. Масштабирование рабочих связок
Когда мы получили первые стабильные данные, наступил этап масштабирования. Мы аккуратно увеличивали бюджеты на лучшие связки «сегмент + креатив + площадка», параллельно отключая всё, что стабильно не давало целевые действия. Важный момент: мы не гнались за максимальным охватом любой ценой, а усиливали долю показов именно тем пользователям, которые проявляли интерес. Так настройка programmatic рекламы под целевую аудиторию стала не разовой операцией, а циклом: тест — измерение — корректировка.
Роль экспертов и практические рекомендации
Что советуют специалисты по programmatic
Эксперты по медиазакупкам и аналитике выделили несколько правил, которые нам реально помогли: 1) сразу закладывайте бюджет на тесты не менее 20–30% от общего объёма; 2) не оценивайте эффективность только по CTR, смотрите на конверсии и бренд‑поиск; 3) обязательно стройте сквозную аналитику до CRM. Такой подход делает programmatic advertising для бизнеса предсказуемым инструментом, а не экспериментом «на удачу», и позволяет аргументировать результаты перед собственниками и топ‑менеджментом.
Оптимизация креативов и сообщений
Отдельный блок рекомендаций касался креатива. Специалисты по стратегии подсказали простую, но рабочую схему: в холодном сегменте — больше говорить о боли и выгоде, в тёплом — о конкретных сценариях использования продукта, в ретаргетинге — о доверии, кейсах и ограниченных предложениях. Мы раз в две недели обновляли худшие баннеры и тексты, не меняя сразу всё. Это помогло сохранить стабильность тестов и понять, какие форматы действительно двигают пользователя дальше по воронке, а какие лишь создают фон.
Устранение неполадок: с какими проблемами столкнулись
Бот‑трафик и «мусорные» площадки
Одна из первых неприятностей — аномально высокий трафик с пары площадок при нулевых конверсиях. Мы увидели скачки показов в ночное время и неестественно ровный CTR. Подозрение пало на ботов и мотивационный трафик. Вместе с платформой мы оперативно сузили инвентарь, добавили дополнительные фильтры и усилили бренд‑safety. Вывод экспертов прост: чем раньше вы автоматизируете отсеивание подозрительных площадок, тем чище будет кейс и тем точнее оцените реальный потенциал канала.
Слабая связка с CRM и потеря конверсий
Вторая проблема — часть заявок из форм не подтягивалась в общую аналитику, поэтому вклад programmatic выглядел заниженным. Пришлось пересобирать интеграцию: проверять вебхуки, UTM‑метки, дедупликацию лидов и сопоставление источников. После исправлений оказалось, что реальная стоимость лида ниже, чем в отчётах, почти на 18%. Совет от аналитиков: до того как масштабировать услуги programmatic рекламы агентство или отдел, убедитесь, что все этапы пути клиента — от показа до договора — корректно фиксируются и размечены.
Результаты и выводы из кейса
Чем закончился эксперимент
Итоговый период теста составил три месяца. За это время нам удалось увеличить чистый охват целевой аудитории примерно на 40% по сравнению с исходной точкой, при этом удержать CPM в комфортных рамках и снизить стоимость заявки на 12% относительно других каналов. Programmatic реклама кейс показал, что при аккуратной работе с данными и гипотезами можно не просто «лить трафик», а управлять качеством контакта. Ключевым фактором успеха стала дисциплина в аналитике и постоянная, а не разовая, оптимизация кампаний.
