Кейс Директа: цена подписки в телеграм-бот минус 65% за шесть недель, работа с ИИ

Я давно заметил: в настройке рекламы проблема почти никогда там, где её ищут заказчики. Все смотрят на креатив и заголовок объявления, а деньги обычно утекают там, где их вообще не привыкли искать - в семантике, в стратегии обучения и в том, что считать результатом. Покажу на реальном примере: за шесть недель цена подписки в клубе шаговых тренировок упала с 695 до 241 рубля, а подписок в неделю стало в пять раз больше при бюджете, выросшем в 1,7 раза. И расскажу, что в этой работе делал я, а что - настроенные мной ИИ-агенты.

1. С чего начинался проект и почему считаем подписки, а не клики

Воронка: от клика до подписки в бот

Клуб шаговых тренировок - онлайн-школа домашних тренировок и ходьбы для женщин. Я веду для него рекламу в Яндекс.Директе через агентский кабинет (аккаунт, через который таргетолог ведёт рекламу нескольких клиентов сразу).

Здесь сразу нужно объяснить одну развилку, без которой цифры дальше не читаются. Цель рекламы - не продажа сразу, а подписка в телеграм-бот с бесплатным планом тренировок. Дальше бот сам прогревает человека и продаёт абонемент. Воронка выглядит так: реклама, лендинг-трекер (промежуточная страница, которая запоминает, откуда пришёл человек, и передаёт это дальше в Метрику), телеграм-бот клиента, подписка - и уже из бота подтверждение подписки возвращается офлайн-конверсией обратно в Метрику (это когда о событии Метрика узнаёт не сразу с сайта, а позже, из другой системы).

Почему цена подписки, а не цена клика

Если бы стратегия Директа обучалась на кликах, она бы гнала любой трафик, лишь бы дешёвый. Обучаем её на реальной подписке в бот, и алгоритм ищет не тех, кто кликнет, а тех, кто действительно готов подписаться и начать заниматься.

Это и есть ключевая метрика всего проекта: цена подписки, CPA (стоимость целевого действия). Не цена клика, не цена перехода на лендинг - именно цена состоявшейся подписки.

2. Точка старта: сколько стоила подписка в июле

Первые цифры

Первая неделя наблюдения, 1-7 июля, кампания на поиске: 257 переходов, 16 подписок, цена подписки 631 рубль. Через две недели, в снапшоте (срезе данных кабинета за конкретную неделю) 14-20 июля, картина уже другая: расход вырос до 15 995 рублей в неделю, подписок 23, но цена подписки при этом поднялась до 695 рублей.

Ошибка на двух днях данных

Если взять всю историю кабинета с самого начала, с 11 мая по 19 июля, включая первые технические сбои и тестовый период, средняя цена подписки была 832 рубля за 126 подписок. Это более честная точка отсчёта, чем один только июль - и именно от 832 рублей я буду мерить итоговый результат.

Дальше: в канале

Что запускаю, что получается, что сливаю

Причёсанные кейсы дозревают здесь, на сайте. А в канале работа идёт в моменте: цифры в тот же день, честные провалы, приколы из практики и шаблоны, которые я делаю себе и отдаю бесплатно.

Телеграм

Черновики кампаний и цифры в тот же день.

Подписаться в Телеграм

МАКС

Всё то же самое, если удобнее в МАКС.

Подписаться в МАКС

3. Что дало главный сдвиг: расширение семантики и обучение стратегии на подписке

Расширение семантики 20 июля

Самый большой единичный сдвиг за все шесть недель случился 20 июля. Тогда у меня была гипотеза: не сама реклама была плохой, а я сам задрал цену клика бесконечными чистками и сужением семантики. Расширил ядро с 15 запросов почти до ста и включил автотаргетинг (режим, при котором Директ сам находит похожие запросы, а не показывает рекламу только по заданному списку слов).

Результат пришёл в течение той же недели. Цена клика на поиске упала с 47,8 до 27,9 рубля, цена подписки на поиске - с 699 до 301 рубля. К концу июля клик стабилизировался на уровне 22 рубля, а подписка на поиске стоила уже 237 рублей вместо изначальных 461. Одно решение, один рычаг - и цена подписки почти удвоила эффективность за неделю.

Второй по важности рычаг - то, о чём я писал в начале: обучение стратегии на подписке, а не на клике. Без офлайн-конверсии из бота в Метрику по этой же цели автостратегия Директа честно оптимизировала бы клики - и тратила бы бюджет на людей, которые кликают, но никогда не подпишутся.

Тест связок и проверка гипотез через данные

Дальше пошла обычная работа с гипотезами: тест 5-7 связок «объявление плюс лендинг» параллельно, из семи кампаний конца июля выжили три, дорогие РСЯ по 821-1 643 рубля за подписку я остановил. Отдельно выстрелила сегментная кампания «Считающие калории», запущенная 10 августа: CTR (доля кликов от показов) 13%, клик 21-25 рублей, 32 подписки по 204 рубля в последнюю неделю наблюдения. Запрос «рассчитать дефицит калорий» конвертил по 59-88 рублей - в разы дешевле среднего.

21 июля я осознанно выключил персонализацию Neuro Ads и автоприменение рекомендаций Директа через API. Причина простая: эти инструменты сами по себе расширяют семантику и меняют цели кампании, а мне нужно было держать нишу и цель под контролем, а не отдавать их «чёрному ящику» алгоритма.

4. Как выглядит неделя работы: таблица по семи неделям

Динамика по неделям

За все семь недель по снапшотам: 595 подписок и 181 134 рубля расхода без наложения дат между неделями, средняя цена подписки 304 рубля. Все суммы расхода в статье - с учётом НДС, так их отдаёт отчётный API Директа.

Линейная масштабируемость на примере W34

Обращаю внимание на неделю W34. Я сам срезал недельные лимиты, чтобы держаться в коридоре 20-23 тысячи рублей в неделю, согласованном с клиентом. Расход упал на 19%, подписки упали ровно на те же 19% - со 124 до 101, а цена подписки почти не изменилась, 270 рублей против 271. Система масштабируется линейно в обе стороны: это не всегда очевидно, пока не увидишь цифры рядом.

Отдельно стоит падение средней конверсии по кабинету начиная с W33 - оно не про качество работы, а про арифметику. В кабинет зашла широкая РСЯ с кликом по 2-3 рубля и конверсией 0,76% (2 109 кликов в W35), она размывает средний показатель. На поиске конверсия при этом росла весь период: с 6,8% до 12,5%.

5. Что делает ИИ, а что делаю я

Здесь и есть суть статьи - не «как я настроил рекламу», а как в этой работе распределены роли между мной и ИИ-агентами, которых я подключил к рабочим сервисам для Директа и Метрики.

Что делает ИИ

• Снимает отчёты из Директа по любым срезам - кампании, площадки, запросы, демография, устройства, дни недели - без единой ручной выгрузки, по регламенту из 15 шагов, включая проверку различий между вариантами объявлений статистическим критерием Фишера (математическим способом проверить, что разница в результатах не случайна), а не на глаз (например, p = 0,000413 для одного из тестов - чем меньше это число, тем меньше шанс, что разница получилась случайно).
• Ведёт циклы гипотез в формате «если - то - потому что» с датой проверки и напоминает мне об этой дате в телеграме, а не оставляет проверку на память.
• Рутину кабинета я развёл на два контура. Автоматический сбор данных без единого обращения к ИИ каждый понедельник снимает срез всего кабинета и синхронизирует его в сводную таблицу, чтобы клиент мог сверить цифры сам. А ИИ-агенты через мои рабочие сервисы к Директу и Метрике проводят содержательный разбор среза и готовят выводы. Стек, промпты и схему сборки в статье не раскрываю.
• Ведёт реестр минус-площадок с чёткими правилами отбора и историей чисток - площадка вроде imo дала 14 подписок по 21 рублю, и это видно в реестре, а не потерялось в общей массе.
• Создаёт и правит кампании, группы, объявления, корректировки ставок через API - и после каждой записи читает результат обратно. Я давно взял за правило: ответ «200 ОК» от API не значит, что изменение действительно применилось.
• Генерирует лендинги и элементы дизайн-системы, ловит баги вёрстки автотестами до релиза, готовит отчёты клиенту по одному согласованному эталону и ведёт журнал уроков проекта.
• Отвечает за атрибуцию подписок - через мой сервис лендинг-трекеров, который передаёт офлайн-конверсии в Метрику.

Что делаю я сам

• Ставлю цели и потолки: сколько стоит подписка сейчас, сколько должна стоить, сколько нужно подписок в неделю, какой недельный бюджет.
• Утверждаю каждую правку в кабинете - ИИ предлагает решение, я его принимаю или отклоняю, как в истории со ставками аукциона выше.
• Принимаю отчёты клиенту и слежу за их голосом - именно я решаю, что в отчёте, а что нет.
• Веду переговоры с клиентом, обсуждаю акции и офферы, слежу за балансом кабинета - это, кстати, до сих пор приходится проверять глазами, API баланс не отдаёт.
• Решаю, когда резать неудачную связку, а когда подождать ещё неделю данных.

6. Ошибки, которые стоили денег

Ошибки в аналитике и отчётах

Вот что не получилось сразу или получилось не так, как хотелось.

Промежуточный вывод на двух днях 10 июля - уже писал выше, но это первая и главная ошибка периода, из которой родилось правило «неделя и минимум 25-30 подписок».

3 августа я показал клиенту связку с ценой подписки 55 рублей и сразу же добавил оговорку «жду ещё неделю» - и правильно сделал, потому что полная неделя дала совсем другую цифру, 237 рублей. Одна удачная выборка ничего не доказывает.

10 августа отчёт клиенту ушёл по «последним семи дням» вместо календарной недели: цифры получились «76 подписок по 326 рублей», а факт на дозревших данных - 87 подписок по 297 рублей. После этого я ввёл жёсткий порядок: сначала снимается срез кабинета, потом пишется отчёт, а не наоборот.

Дважды кабинет вставал из-за нулевого баланса - в том числе 25 августа, когда за весь день прошло 9 рублей расхода и ни одной подписки. После каждого такого простоя стратегия перезапускается заново и первые день-два клик снова дорогой - в моём случае он подскочил с 20 до 29 рублей, то есть простой на один день стоил примерно два дня дорогого трафика.

Ошибки в кампаниях

Отдельно был лендинг под собственный бренд клиента в РСЯ - три подписки по 1 661 рублю за штуку, я его остановил сразу, как увидел цифры.

Была и техническая ошибка ИИ-агента: при пакетной сборке новых объявлений он подставил быстрые ссылки от старой кампании с чужим трекером. Ошибку я отловил на этапе обязательного ручного аудита, до включения показов - и это тоже часть честного отчёта: ИИ ошибается, и это ещё одна причина проверять его работу, а не просто доверять.

7. Сколько бюджета это сэкономило

Что было бы, если платить по старой цене

Экономику проще всего показать через простой вопрос: сколько стоили бы те же подписки по стартовой цене.

Если бы в лучшую неделю, W35, покупать 115 подписок по исходной цене 695 рублей, это обошлось бы в 79 925 рублей. По факту неделя стоила 27 747 рублей - разница 52 178 рублей за одну неделю.

Три точки сравнения

За весь август, недели W32-W35, получено 427 подписок за 114 435 рублей. По стартовой цене та же 427 подписок стоила бы 296 765 рублей. Экономия за месяц - 182 330 рублей, то есть каждый рубль бюджета в конце периода работал примерно в 2,6 раза эффективнее, чем в начале.

Если сравнивать не с июлем, а с исторической средней ценой подписки за всю жизнь кабинета - 832 рубля - то итоговые 241 рубль в W35 это снижение на 71%. Так сравнение честнее: оно учитывает и первые технические сбои проекта, а не только удачно выбранную точку старта.

8. Что дальше и кому такой подход подходит

Дальше в проекте есть куда расти: три поисковых клона каннибализируют друг друга по фразам вроде «дефицит калорий» и «похудеть на 10 кг» - решение об их консолидации уже принято, но ещё не реализовано полностью. Семантику планирую расширять и дальше, а связки готовить к традиционно дешёвому аукциону начала января.

Такой подход к рекламе подходит не всем. Он даёт максимум там, где есть чёткая конверсионная цель дальше по воронке - подписка, заявка, регистрация - а не просто клик или переход. И он требует терпения на первые недели: обучение стратегии на подписке, а не на клике, первое время выглядит дороже, чем «обычная» реклама, пока алгоритм не наберёт достаточно данных.

Если вы ведёте Директ для продукта с воронкой длиннее одного клика - бесплатный лид-магнит, подписка, регистрация до оплаты - и не уверены, что рекламный бюджет действительно окупается, а не просто тратится, буду рад разобрать ваш кабинет и показать, где деньги реально утекают.