Новости
РАМУ
7 часов назад
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Hybrid
Как RTA и Hybe приросли в покупках в 1.5 раза за 3 месяца для клиента «Много лосося»
Performance-кампания на CTV помогла привлечь новых пользователей и увеличить покупки в мобильном приложении «Много лосося».
Бренд доставки еды «Много лосося» совместно с агентством RTA и платформой Hybe (входит в состав AdTech-экосистемы Hybrid) запустил кампанию с фокусом на рост установок и покупок в мобильном приложении в Москве и Московской области. За три месяца работы за счет поэтапной оптимизации, доработки видеокреатива и запуска ML-модели командам удалось увеличить количество покупок в 1,5 раза, сохранив эффективность в условиях высококонкурентного рынка.
Клиент: «Много лосося»
«Много лосося» — это профессионализм и стабильность. Более 7 лет бренд готовит и доставляет суши, роллы и другую еду, которой можно доверять.
«Много лосося» развивается из года в год, но их главная цель неизменна: делать всё, чтобы каждый заказ приносил удовольствие.
Задача клиента:
-
Привлечение новых пользователей в мобильном приложении в Москве и МО.
-
Увеличение и рост покупок через мобильное приложение.
Формат: Performance-кампания на CTV.
Креатив:
Креативная стратегия в этом кейсе начала свою историю с ролика, созданного клиентом. На первом этапе запуска было проведено тестирование видео, что позволило оценить его эффективность и выявить области для улучшения.
С учетом полученных результатов, агентство RTA в тесном сотрудничестве с клиентом разработало обновленный креатив, основанный на лучших практиках и рекомендациях, которые были накоплены за годы успешной работы.
Особенно важным компонентом стало добавление и отдельное выделение промокода в конце ролика. Этот элемент не только создал дополнительный стимул для зрителей, но и позволил отследить эффективность кампании в режиме реального времени. После внесения правок ролик был запущен в повторное размещение, что позволило не только увеличить охват, но и значительно повысить уровень конверсии.
В результате совместные усилия не только помогли достичь поставленных целей, но и заложили основу для дальнейшего сотрудничества. Этот кейс — яркий пример того, как креативная стратегия, основанная на тщательном анализе и коллаборации, может привести к выдающимся результатам и укрепить позиции бренда на рынке.
Какие трудности ожидали
Москва и область — самый конкурентный и дорогой рынок. Перед командами стояли 2 непростые задачи: с одной стороны, нужно удерживать показатели в рамках KPI, с другой стороны, объемы необходимо было поддерживать или растить. При этом на старте возникали расхождение в аналитике между кабинетом и трекером, но эту проблему удалось решить за счет повторной интеграции.
Стратегия запуска
Этап 1: Сбор и анализ данных
Важно учитывать, что на первом этапе основной задачей является сбор данных, а последующие действия построены на их анализе и оптимизации. Поэтому на этом шаге были запущены РК без сужений аудитории «на широкую», в рамках которой в одной РК присутствуют несколько SSP.
Этап 2: Точечная оптимизация на уровне SSP
В рамках мульти SSP кампаний проводится точечная оптимизация, а именно:
-
настройка ставкой;
-
отключение неэффективных связок на уровне SSP+приложения.
Анализируются все параметры, которыми можно управлять на уровне SSP, приложений, и происходит отбор наилучшей по эффективности связки.
Этап 3: Глубокая оптимизация на уровне сингл кампаний
После того как какие-либо SSP были выделены в отдельные сингл-кампании, следует провести более глубокий анализ и оптимизацию на уровне отдельных параметров, что включает в себя улучшение целевых параметров и более точную настройку ставок, основываясь на собранных данных. Анализ будет состоять из понимания аудитории и оптимизации бюджетов по результатам кампаний и создания вайт листов (пула эффективных приложений).
Этап 4: Обучение и запуск ML модели
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это одна из форм искусственного интеллекта (ИИ). Это использование математических моделей данных, которое позволяет системе обучаться автономно, без явных инструкций.
В процессе машинного обучения алгоритмы учатся поиску закономерностей и корреляций в больших наборах данных, а также принятию оптимальных решений и созданию прогнозов на основе этого анализа. Со временем и с постоянно растущими объемами получаемых данных алгоритмы ML развиваются и повышают точность прогнозирования и принятия решений. В данном случае была запущена CPI модель, для эффективного обучения модели необходимо набрать около 800 установок. Модель позволила закупать трафик более дешево и при этом сохранять и поддерживать необходимый объем.
Результаты
Performance-кампания на CTV продемонстрировала устойчивый рост ключевых показателей уже в первые месяцы размещения. Доля установок и заказов увеличивалась от месяца к месяцу, достигнув пиковых значений в мае.
В марте рост заказов составил 20,09%, а установок 19,91%. В апреле показатели продолжили расти: доля заказов увеличилась до 24,11%, а установок до 22,20%. Максимальные значения были зафиксированы в мае, когда рост заказов достиг почти 33%. В июне, после пикового периода, показатели скорректировались, но остались выше стартовых значений: рост заказов превысил 23%, а установок 25%.
Параллельно с ростом объемов команда выстраивала динамическую оптимизацию кампаний относительно объема реализации. По мере масштабирования закупки трафика удавалось контролировать CPI и CPA, перераспределяя бюджеты между SSP и эффективными связками приложений.
В результате системной оптимизации, доработки креатива и подключения ML-модели кампания обеспечила рост установок и заказов и стала стабильным performance-каналом в условиях высококонкурентного рынка Москвы и Московской области.
Наше первое размещение CTV трафика на платформе Hybe помогло достичь нужных нам результатов буквально с первых месяцев. Благодаря рекомендациям и экспертизе всех команд мы смогли найти целевую аудиторию, которая привела к увеличению количества новых пользователей и оформленных заказов. Сотрудничество с мобильной платформой дало не только результаты, превосходящие наши ожидания, но и способствовало увеличению известности нашего бренда.
Софа КоноваHead of brand Много лосося
Несмотря на трудности в начале запуска, слаженная работа команды позволила нам продемонстрировать высокие результаты уже с первых месяцев. Системный подход к оптимизации рекламных кампаний обеспечил эффективное развитие даже в условиях высокой конкуренции на московском рынке. Особую роль сыграло создание интересного видеоролика, который привлекал внимание с первых секунд, а его последующая доработка и добавление промокода дополнительно мотивировали пользователей к заказу. CTV доказал свою эффективность как канал, который не только повышает узнаваемость бренда, но и приносит измеримые бизнес-результаты.
Гаркавая ЕвгенияClient Success Manager Hybe
Этот проект показал, как сильная коллаборация, смелость в освоении новых каналов и комплексный подход способны кратно ускорить рост даже на самом конкурентном рынке. Когда экспертиза встречается с доверием клиента — результат становится не прогнозом, а целью.
Любовь ОбоскаловаMobile Manager RTA
Лучшее в блогах
24.02.2026
Вам понравится
AICAP
18.02.2026
Негативные эмоции от вашей рекламы — повод сворачивать кампанию?
![]()
Несмотря на то что все зрители любят видеть свежие, экспериментальные и отличные от других рекламные ролики, иногда они могут быть очень противоречивыми. Очевидно, авторы хотели, чтобы видео вызывали яркие эмоции, но они недооценили, что люди могут воспринимать информацию очень по-разному.
Головкин и партнеры
09.02.2026
ИИ-тьютор для тренировки мышления обучающегося
![]()
Истинное обучение рождается тогда, когда активно возникает желание преодолевать трудности. И именно благодаря интерактивному тьютору на базе ИИ становится возможно моделировать эти барьеры из сложностей, искусно балансируя на грани понимания учеником конкретной темы. Зачем? А чтобы благодаря такому основательному мониторингу его потенциала вывести слушателя курса на качественно новый уровень познания дисциплины.
Demis Group
30.01.2026
Неделя рекламы 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании