Кейс ГПМ Реклама, RTA и «Умскул»: как получить 700 конверсий с помощью программатик-платформы Getintent и снизить стоимость действия на 67%
О том, как за счет предиктивной оптимизации и точной работы с аудиторией в баннерной рекламе удалось существенно снизить стоимость конверсии и обеспечить стабильный поток заявок для образовательного онлайн-сервиса, — в кейсе
Совместный проект ГПМ Рекламы и онлайн-школы по подготовке к ЕГЭ и ОГЭ «Умскул», реализованный в партнерстве с агентством RTA, был направлен на повышение эффективности рекламных кампаний в высококонкурентной нише онлайн-образования. Клиенту требовалось не только привлекать заявки, но и значительно снизить стоимость их получения. Для этого была выбрана программатик-платформа ГПМ Реклама — Getintent, ключевыми преимуществами которой являются глубокая аналитика, предиктивная оптимизация и точная работа с целевой аудиторией.
Задачи
-
Привлечение заявок и оплат на образовательные продукты.
-
Снижение стоимости целевого действия (CPA).
-
Повышение эффективности баннерной рекламы.
Реализация
На платформе Getintent запустили баннерную рекламную кампанию с использованием предиктивных систем, направленных на поиск целевых пользователей с помощью ML-моделей (Machine Learning — машинное обучение). Код CPA предиктора (Cost per Action — стоимость действия) на ML-модели фокусируется на расширенных признаках системы «пользователь — креатив — сайт», делая акцент на поведенческих факторах. Такой подход учитывает промежуточные цели для прогнозирования, что позволяет оптимизировать кампанию до завершения сбора данных модели и работать как с ретаргетинговой, так и с новой аудиторией.
Таргетинг настроили на основе контентных категорий «семья», «воспитание» и «образование», а также аудиторных сегментов, включающих школьников и подростков, преподавателей, пользователей, интересующихся образовательными сервисами, подготовкой к экзаменам, а также колледжами и университетами.
Дополнительно сделали ретаргетинг на пользователей, ранее взаимодействовавших с рекламными креативами. Для усиления эффективности бюджет распределялся в пользу стратегии CPA предиктора, ориентированной на заявки и оплаты. Оптимизация кампании также основывалась на анализе качества трафика и типа устройств. Приоритет отдавался пользователям мобильного интернета.
Шевченко Ирина, руководитель управления продаж программатик-платформы Департамента продаж диджитал-рекламы ГПМ Реклама:
«Кейс показывает, что ML-модели эффективно работают в том числе и в конкурентной категории онлайн-образования. Использование CPA Predictor (“Предиктор повышения кликабельности”) позволило оптимизировать кампанию на ранних этапах, быстрее находить конверсионные сегменты и динамически перераспределять бюджет на пользователей с наибольшей вероятностью целевого действия.
Такой подход обеспечивает не только снижение стоимости привлечения, но и делает перформанс-результат более стабильным и управляемым».
Данияр Мусаев, руководитель отдела рекламы «Умскул»:
«Для нас было критично не просто нарастить объем заявок, а добиться управляемой стоимости привлечения в условиях высокой конкуренции в категории. В рамках кампании с ГПМ Реклама и RTA мы увидели, что предиктивный подход действительно работает не как декларация, а как операционный инструмент: система быстро обучалась и перераспределяла бюджет в пользу наиболее конверсионных сегментов.
В результате нам удалось выстроить стабильный поток заявок с существенно более эффективной экономикой, что подтверждает потенциал программатик-решений для задач перформанс-уровня в образовании».
Алла Малахова, специалист по медийной рекламе RTA:
«В RTA мы накопили значительную экспертизу в сегменте детского образования, что помогает нам глубоко понимать специфику работы с аудиториями школьников, подростков и родителей, интересующихся учебными программами. Для данной рекламной кампании мы выбрали программатик-платформу Getintent благодаря ее способности обеспечивать высокие охватные метрики в сочетании с предиктивной оптимизацией на базе ML-моделей, что не только минимизирует стоимость целевого действия, но и гарантирует качественный трафик в конкурентной нише онлайн-образования».
Результаты
Кампания значительно превысила плановые показатели, что наглядно демонстрирует эффективную работу предиктивной оптимизации и точного таргетинга. Запущенные предиктивные модели, в первую очередь CPA Predictor («Предиктор повышения кликабельности»), позволили в реальном времени перенаправлять бюджет на самых перспективных пользователей, что стало ключевым драйвером снижения стоимости.
-
Конверсии — План: 228; фактически: 700 (перевыполнение в 3 раза).
-
CPA (Cost Per Action) — снижение стоимости конверсии на 67%.
-
CR (Conversion Rate — коэффициент конверсии, то есть отношение числа пользователей, совершивших целевое действие, к общему количеству посетителей) — План 1,6%; фактически 4,9% (перевыполнение в 3 раза)*.
*Источник: по данным программатик-платформы ГПМ Реклама – Getintent, 2026
Реклама. Рекламодатель ООО «ГПМ Реклама» ИНН 7728665444
