Модельный кейс. Все цифры и результаты условные.

У ИИ-сервиса может быть понятный рекламный оффер, а первая покупка всё равно обходится дорого. Разберу сценарий, в котором проблема возникает после перехода: человек запускает создание ролика, закрывает сервис и не возвращается за результатом.

Для модели возьмём две рекламные когорты сервиса генерации видео. Каждую наблюдаем 30 дней с первого старта. Поиск площадок начинаем с гипотезы о каналах видеомонтажёров и авторов контента. Конкретные доступные таргеты перед запуском нужно проверить в кабинете Telegram Ads.

В объявлении предлагаем короткий ролик по сценарию. Не обещаем мгновенную генерацию. Первый экран сервиса объясняет, что получится, и показывает порядок работы. Для обеих когорт сохраняем одинаковый оффер и тариф. Отличие, заложенное в модель, — ожидание первого видео: 3 минуты в группе А и 12 минут в группе Б.

На каждую группу отводим по 18 000 ₽. Это весь рекламный расход модели с выбранными комиссиями размещения. Работу специалиста и обслуживание продукта в эту сумму не включаем. Поэтому ниже считаем рекламный расход на покупателя, а не полный CAC.

Воронка А: 300 новых пользователей начали работу, 240 запустили генерацию, 180 получили и открыли видео, 36 впервые оплатили сервис.

Воронка Б: 300 начали работу, 240 запустили генерацию, 90 получили и открыли видео, 18 впервые оплатили сервис. Повторные платежи и повторные открытия не увеличивают число покупателей.

Стоимость старта одинакова: 18 000 / 300 = 60 ₽. Если смотреть только на это событие, кампании выглядят равноценными. Но в А до просмотра результата дошли 180 / 240 = 75% запустивших генерацию, а в Б — 90 / 240 = 37,5%.

Основной расчёт — цена первого покупателя. Для А: 18 000 / 36 = 500 ₽. Для Б: 18 000 / 18 = 1000 ₽. В этой модели более длинное ожидание сопровождается двукратной разницей в рекламном расходе на оплатившего пользователя.

При этом среди тех, кто открыл видео, купили одинаковые 20%: 36 / 180 и 18 / 90. Значит, в заданных вводных главный разрыв находится до демонстрации результата. Снижать цену подписки на основании такой воронки я бы не стал: сначала нужно разобраться с незавершённым знакомством с продуктом.

Что проверить в следующем тесте: понятное время ожидания, уведомление о готовности, сохранение ролика и удобное возвращение к нему. Причины технической ошибки и добровольный уход стоит учитывать отдельно. Тогда будет видно, какая часть потерь вообще связана с ожиданием.

Цифры здесь иллюстрируют гипотезу, а не доказывают, что ускорение само по себе удвоит продажи. В реальном тесте на результат могут влиять состав аудитории, качество видео и нагрузка на сервис. Для вывода об окупаемости также нужны платежи, возвраты и затраты на генерации: цена покупателя сама по себе не показывает прибыль.

Мой вывод для такого сценария: до увеличения бюджета связать рекламную метку с получением первого результата и оплатой. Иначе дешёвые старты будут скрывать участок, на котором теряются будущие покупатели.

Разбираю продвижение сервисов и ботов через Telegram Ads в своём канале: https://t.me/+qSWPpcHyB5xhYzZi