Кейс
Как Росбанк снизил CPL на 27% с помощью GPT-Таргетинга от Roxot
Рассказываем, как удалось получить post-view заявки на 27% дешевле, чем в среднем у других программатик-размещений. При этом CTR (отношение кликов к показам) кампании оказался в 2 раза выше.
Оглавление
Вводные
Росбанк обратился к агентству MGCom за продвижением одного из главных продуктов - кредитных карт. Перед командами MGCom и Roxot стояла задача в поиске нового уникального охвата и снижении стоимости post-view заявок.

Требовалось найти эффективный сегмент аудитории и сравнить результаты с показателями стандартного таргетинга на схожих площадках. Новым инструментом стала нейросеть. Подбор сегмента осуществлялся Roxot на основании технологии, позволяющей вместо человека анализировать текстовое наполнение страниц, которые посещает пользователь, определять его интересы по контексту и смыслу контента, а не только по ключевым словам, и подбирать релевантную рекламу.

В качестве основных KPI для тестового запуска были выбраны post-view (пост-аналитика РК) конверсии), также учитывался и CTR (отношение кликов к показам). При этом, понимая, что запуск является пилотным, команда MGCom прогнозировала итоговый СРL выше бенчмарка, так как требуется время на анализ кампаний и статистики для последующей оптимизации на новых флайтах.
Цели
  • Привлечение новой аудитории (при исключении текущих покупателей на основе CRM клиента);
  • Достижение низкой ДРР;
  • Повышение количества продаж.
Решение
Рекламная кампания для Росбанка шла на протяжении одного месяца. Команда MGCom выбрала в качестве инструмента баннерные размещения в Roxot, а для GPT-Таргетинга главным параметром установили заинтересованность клиента в получении кредитной карты.

Немного о механике:

  • Roxot собирает текстовое наполнение страниц, которые посещают пользователи.
  • Собранная информация отправляется в GPT-Таргетинг по API
  • GPT-Таргетинг анализирует текст для определения тематик и смысла контента
  • Roxot на основе анализа проставляет теги к URL страницы и к пользователю в куки
  • Реклама таргетируется по всей сети на пользователей, посещавших страницы с релевантным контентом и непосредственно на этих страницах с учетом дополнительных данных
  • Решение имеет доступ к данным всех площадок рекламной сети Roxot и может распознать релевантный контент, даже если на странице нет ключевых слов по конкретной теме.

Для продукта “Кредитные карты” определили следующие категории:

  • Статьи, в которых присутствует терминология, связанная с финансовыми продуктами (например: ставка по кредиту, кэшбэк, денежные переводы),
  • Материалы со сравнением/оценкой кредитных продуктов
  • Тексты об управлении персональными финансами и бюджетированию
  • Страницы с заявками на кредитные карты
  • Инструменты для проверки кредитного рейтинга
  • Любые описания банковских карт и их функционала
  • Советы по преодолению финансовых и жизненных трудностей
При этом GPT Таргетинг позволяет отсекать критические материалы, тем самым показывает рекламу только на страницах с brand safety контентом. При запуске кампании команда исключила дополнительные ограничения (кроме пользователей, которые ранее уже оставляли заявку на сайте) по другим таргетингам, так как в работе с узкой аудиторией присутствует риск полностью реализовать сегмент за несколько дней или столкнуться с остановкой в РК.
Ход кампании
Перед началом рекламной кампании MGCom настроили автовыгрузку post-view и post-click конверсий из системы аналитики Adriver. В пиксель записывался дополнительный кастомный параметр Roxot – он давал статистическую выгрузку на сегменты по заранее определенному принципу, а команда MGCom ежедневно предоставляла выгрузки по post-click и post-view конверсиям из Adriver в удобной для анализа разбивке. Благодаря этому специалисты из Roxot могли проводить ежедневную оптимизацию на основе PC показателей, распределяя бюджет на более конверсионные таргетинги, подобранные нейросетью.
Результаты
По итогам РК размещение рекламы при помощи GPT-Таргетинга оказалось на 27% дешевле по PV+PC заявкам в сравнении со стандартным аудиторным и поведенческим таргетингом. При этом CTR – в 2 раза выше, что привело к снижению СРС и стоимости привлечения пользователя на сайт.

По итогам кампании оказалось, что GPT-Таргетинг может быть эффективнее, если сравнивать показатели с традиционным таргетингом по интересам.

Заполнение заявки более трудозатратное действие, чем просто клик по баннеру, и для этого пользователь должен быть мотивирован на оформление кредитной карты. GPT-Таргетинг позволяет найти таких людей и показать им рекламу в момент проявления интереса к продукту, в отличие от традиционного способа, работающего с ретроспективными данными. Благодаря настройке аудитории по тематике потребляемого контента, охват и уровень релевантности кампании получается высоким, что и отражают метрики.
Инсайты
ИИ помогает собирать аудиторию, у которой есть интент к совершению целевого действия. При стандартном подходе к поиску узкой аудитории мы сталкиваемся с проблемой маленького охвата. GPT-Таргетинг позволяет справиться с поиском ЦА гораздо быстрее и эффективнее и показывает хорошие результаты не только по CTR, но и ниже по воронке (PV+PC заявкам). Важно при этом обогащать данные DSP ежедневными выгрузками post-view из системы аналитики, чтобы оставалась возможность оптимизации по целевым действиям.
Технологии и новые решения дают нам возможность показывать конкурентные результаты даже в узких нишах и глубже работать с аудиториями и данными. В конечном итоге мы не просто выполняем обозначенные клиентом KPI, но и превышаем их, находя дополнительные возможности проводить кампании эффективнее.

Шпак Сергей, руководитель группы по работе с медиаклиентами, MGCom
Росбанк всегда открыт к новым способам взаимодействия со своей аудиторией и мы уже протестировали множество новых и нестандартных подходов на рынке. В наше время сложно отделить "хайп" от действительно полезных технологий, но вместе с Roxot и MGCom нам удалось эффективно использовать нашумевший GPT в наших рекламных активностях. Мы планируем дальше идти в ногу со временем и продолжать экспериментировать с технологиями в сфере искусственного интеллекта и нейросетей, повышая эффективность наших рекламных кампаний.

Андрей Чесноков, руководитель направления цифрового привлечения, РОСБАНК
GPT-Таргетинг переворачивает представления об эффективности программатик рекламы - кейс Росбанка и MGCom отлично это иллюстрирует на реальных цифрах. Мы получаем доступ к совершенно новой релевантной аудитории, охватить которую с помощью традиционного таргетинга не удавалось. Потенциально это дополнительные десятки, сотни новых конверсий, продаж, клиентов.

Радмир Насыров, основатель и генеральный директор, Roxot
👉 Для обсуждения ваших рекламных кампаний, заполните заявку в форме ниже. Мы обязательно с вами свяжемся.
Смотрите также
Оставьте заявку
и мы свяжемся с вами
Нажимая кнопку Отправить вы соглашаетесь

с Политикой конфиденциальности