ML-оптимизация в Q3 2025: рост конверсий до 7 раз и снижение CPC. Отчет по вертикалям
В третьем квартале 2025 мы продолжили внутреннее A/B-тестирование кампаний с автоматизацией и без нее в разных вертикалях: Медицина, Авто, Отели, Ритейл, Сервисы и услуги. Оценивалось, как на ключевые показатели эффективности влияют инструменты Core AI: Персонализация креативов и Оптимизация кампаний.
Сравнивалось два подхода: кампании с использованием инструментов Core AI и без. Core AI — это комплекс AI- и ML-решений для эффективного управления рекламными кампаниями в Hybrid Platform.
Сравнение осуществлялось в рамках A/B-теста при соблюдении единых условий. Команда оценивала показатели CTR, CPC, количество PC (post-click) и PV (post-view) конверсий, а также их стоимость. Тестировались следующие инструменты и вертикали: в Персонализации креативов это была Медицина, а в Оптимизации кампаний это были Медицина, Авто, Отели, Ритейл, Сервисы и услуги.
Персонализация креативов (Creative Optimization) приоритезирует показы наиболее результативных баннеров на основе выбранных событий, кликов, конверсий и других показателей.
Оптимизация кампаний (ML Bid) позволяет автоматизировать управление ставками для роста KPI и более эффективного распределения бюджета.
Ранее мы публиковали итоги второго квартала. Тогда наши тесты показали, что по всем вертикалям кампании с Core AI стабильно показывают более низкий CPC, более высокий CTR, а также более низкую стоимость конверсий (как post-click, так и post-view) и рост их количества по сравнению с ручной оптимизацией. А инструменты Core AI перераспределяют трафик в пользу более релевантных аукционов.
Результаты Q3 по вертикалям
В «Медицине» Персонализация креативов дала рост CTR в 3,6 раз и снижение CPC в 2 раза за счет приоритизации наиболее результативных баннеров. C Оптимизацией кампаний стоимость PC-конверсии и PV-конверсии стала ниже в 3 раза. При этом количество PV-конверсий выросло в 3,2 раза, а PC-конверсий — в 3,3 раза.
В вертикали «Авто» Оптимизация кампаний сильнее всего повлияла на кликабельность. CTR вырос в 2,6 раза, CPC стал ниже на 11,3%, а стоимость PC-конверсии – ниже в 3 раза. Это хороший сценарий для performance-задач, где важно удерживать цену результата.
В категории «Отели» Оптимизация кампаний дала понятный эффект, а бюджет быстрее перераспределился в пользу аукционов, где вероятность целевого действия выше. CTR вырос в 4 раза, CPC снизился примерно на 400 %. Таким образом, стоимость PC-конверсии снизилась в 2,8 раз, стоимость PV-конверсии – в 3,6 раза. Параллельно вырос объем конверсий: PC – рост в 5,5 раза, PV – рост в 7 раз.В «Сервисах и услугах» Оптимизация кампаний дала стабильный рост в экономике. Стоимость PC-конверсии стала ниже почти в 2 раза, стоимость PV-конверсии ниже на 11,3%.
В категории «Ритейл» CPA снизился в 2,3 раза. CTR вырос в 1,8 раз, CPC стал ниже в 2,3 раза, стоимость PV-конверсии ниже в 2 раза.
Выводы и рекомендации
Подводя итоги, мы видим стабильное превосходство автоматизации над ручным управлением во всех тестируемых вертикалях. Лучший результат в этом квартале показали вертикали «Авто» в Оптимизации кампаний, а также «Медицина» в Персонализации креативов. Это те кейсы, где эффект заметен уже на уровне верхних метрик и стоимости результата. Поэтому, мы рекомендуем включать эти инструменты в свои размещения для максимальной эффективности.
По мере накопления данных система все эффективнее перераспределяет бюджет в пользу наиболее релевантных аукционов, что обеспечивает управляемую экономику и предсказуемость KPI вне зависимости от масштаба кампании.
По итогам Q3 хорошо видно, что ML-инструменты дают не разовую удачу, а управляемую экономику. Система быстрее учится на данных кампании и перераспределяет бюджет в пользу тех аукционов и комбинаций, где KPI достигается дешевле. За весь период наших тестов мы видим, что ML-оптимизация стабильно улучшает ключевые метрики. Чаще всего растет CTR, снижается CPC, дешевеют PC/PV-конверсии и увеличивается их объем. Этот эффект подтвержден во всех тестируемых вертикалях. Поэтому, вы можете использовать эти результаты как опору для планирования, закладывать ожидаемую экономику и заранее понимать, какие инструменты Core AI стоит включать в медиаплан в первую очередь.
Илья Лысенко
Data Science Product Lead в AdTech-экосистеме Hybrid
В наших следующих отчетах мы покажем расширенную динамику, чтобы продемонстрировать, как и что меняется по мере накопления данных и обучения моделей.
Кейсы
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании