Кейс ГПМ Реклама, RTA и «Умскул»: как получить 700 конверсий с помощью программатик-платформы Getintent и снизить стоимость действия на 67%

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.

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.

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.

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.

Алла Малахова

Специалист по медийной рекламе RTA

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)*.

*Данные programmatic-платформы ГПМ Реклама — Getintent, 2026

Источник Adindex