Это анонимный кейс без чувствительных данных — зато с рабочими шагами, которые можно применить в любом проекте.
Проблема. В одном из проектов CPA стабильно рос 3 недели подряд, несмотря на сохранение ставок и бюджетов. Кампании были разделены по гео и устройствам, но общий CPA уже выходил за KPI. При этом отдельные кампании показывали разную эффективность, а ручной контроль не успевал за динамикой.
Гипотезы.
Часть площадок и устройств «тянут» CPA вверх из‑за низкой конверсионности.
Бюджет распределяется неоптимально: эффективные кампании упираются в лимит, а неэффективные продолжают тратить деньги.
Ставки не учитывают время суток: ночью конверсии ниже, а цена клика остаётся прежней.
Шаги.
Собрали данные за 21 день по кампаниям: CPA, CR, CPC, количество конверсий, разбивка по устройствам и площадкам.
Выделили «лидеров» и «аутсайдеров»: кампании с CPA ниже целевого на 15–30% и те, где CPA превышал цель более чем на 30%.
Перераспределили бюджет в пользу эффективных кампаний: +30% бюджета на топ‑кампании, −40% на аутсайдеры.
Отключили низкоконверсионные площадки (отдельные сайты в РСЯ) и снизили ставки на мобильные устройства в ночное время (23:00–06:00).
Настроили авто-правило в интерфейсе Директа: если CPA > целевого более чем на 25% в течение 3 дней — снижать ставку на 10% и ставить алерт.
Результат. За 14 дней CPA снизился на 23%, при этом количество конверсий выросло на 8% за счёт перераспределения трафика на более эффективные кампании и площадки. Бюджет остался прежним.
3 рекомендации, которые работают в любом проекте:
Разделяй кампании по ключевым сегментам (гео, устройства, тип аудитории) — так проще точечно перераспределять бюджет и отключать неэффективное.
Не держи «слабые» площадки и сегменты «на всякий случай»: если сегмент стабильно даёт CPA выше цели на 30%+, лучше отключить его или сильно снизить ставки.
Автоматизируй базовые правила (снижение ставок при росте CPA, алерт при остановке/отклонении объявлений) — это экономит время и снижает человеческий фактор.