Блог https://weon.ru ru Thu, 17 Sep 2026 19:16:17 +0300 Возвращаем игроков в мобильную RPG: кейс WEON и Esprit Games https://weon.ru/blog/vozvraschaem-igrokov-v-mobilnuyu-rpg https://weon.ru/blog/vozvraschaem-igrokov-v-mobilnuyu-rpg?amp=true Thu, 09 Apr 2026 14:49:00 +0300 Кейсы Lost Crown — мобильная idle-RPG от международного издателя Esprit Games, специализирующегося на фэнтези-играх для широкой аудитории.

Возвращаем игроков в мобильную RPG: кейс WEON и Esprit Games

Lost Crown — мобильная idle-RPG от международного издателя Esprit Games, специализирующегося на фэнтези-играх для широкой аудитории. В игре пользователи исследуют мир, собирают героев, выполняют задания, участвуют в сражениях и прокачивают персонажей.

Модель монетизации основана на внутриигровых покупках: игроки приобретают артефакты, бустеры и улучшения, которые позволяют ускорить прогресс и открыть эксклюзивный контент.

Для рекламных кампаний в этой вертикали особенно важны точечные стратегии и работа с «тёплой» аудиторией — пользователями, уже знакомыми с игрой и готовыми к совершению покупок.

Цели и задачи

Перед нами стояли две ключевые задачи:
  • вернуть неактивных пользователей в приложение;
  • увеличить объем покупок среди них, сохранив целевой CPA.

Вызовы

Рынок Gaming — один из самых сложных с точки зрения удержания аудитории: пользователи быстро теряют интерес, особенно если не видят прогресса или сталкиваются с платными ограничениями.
Дополнительную сложность создает высокая конкуренция: на рынке регулярно появляются новые игры с бонусами и акциями, и пользователи легко переключаются на другие предложения. В таких условиях стоимость конверсии часто выходит за рамки KPI, а эффективный ретаргетинг становится ключевым инструментом.
В рамках проекта нам предстояло не просто вернуть интерес пользователей, но и мотивировать их на совершение покупок — при этом сохранив целевой CPA.

Решение

Мы сосредоточились на in-app-ретаргетинге, используя возможности собственной платформы Holdy.app.
Целевая аудитория кампании — пользователи, которые уже установили приложение, но не совершали покупок.
Для настройки и оценки эффективности мы использовали данные Appsflyer — это позволило детально отслеживать поведение пользователей и ключевые события внутри приложения.
На стороне клиента были выделены сегменты по поведенческим признакам: сколько времени прошло с момента установки, какие действия выполнялись в приложении и на каком этапе пользователь прервал цепочку.
Отдельное внимание мы уделили качеству трафика. Для защиты от фрода применялись инструменты Protect 360 и внутренняя аналитика Holdy.app. Мы тщательно фильтровали источники, работали с white- и black-листами и использовали алгоритмы платформы, обученные на накопленных данных.
Такой подход позволил удерживать запланированные показатели эффективности и сохранять CPA в пределах KPI даже при масштабировании кампании.

Результаты

Ретаргетинговая кампания стартовала в феврале с подготовительного этапа: мы тестировали гипотезы, сегментировали аудитории, проверяли связки креативов и собирали данные, на которых обучались модели платформы.

Уже в марте мы перешли к масштабированию кампании: количество покупок выросло с 25 в феврале до 597 в марте, а в апреле сохранилось на высоком уровне — 570 покупок
“Работа с командой WEON оставила только положительные впечатления. Компания запустило для нас эффективную ретаргетинговую кампанию, которая принесла заметные результаты в короткие сроки. Особенно хочется отметить скорость выполнения задач — ребята моментально реагировали на все запросы и оперативно решали возникающие вопросы”

Екатерина Букреева
Менеджер по мобильной рекламе в Esprit Games
Посмотрим на ключевые метрики:
  • Conversion click to re-attribution — процент пользователей, вернувшихся в приложение после клика по рекламе. В феврале это было 0,01%, в марте — 0,17%, в апреле — 0,13%. Для gaming такие показатели типичны: повторно вовлечь пользователя, который уже переключился на другую игру, крайне сложно.
  • Conversion re-attribution to purchase — доля пользователей, совершивших покупку после возвращения. Здесь мы видим отличные результаты: 8,87% в феврале, 8,55% в марте (что уже является высоким показателем), и нам удалось повысить его до 11% в апреле.
“Совместная работа с командой Esprit Games помогла найти решения, учитывающие как особенности продукта, так и динамику рынка. Этот проект стал для нас примером того, как сочетание грамотной стратегии, данных и технологичных инструментов позволяет добиваться устойчивых результатов даже в конкурентной среде.”

Анна Лунгу
Head of Mobile
]]> Как понять, что источник упёрся в потолок масштабирования https://weon.ru/blog/kak-ponyat-chto-istochnik-upersya-v-potolok-masshtabirovaniya https://weon.ru/blog/kak-ponyat-chto-istochnik-upersya-v-potolok-masshtabirovaniya?amp=true Sat, 25 Apr 2026 02:09:00 +0300 Статьи Почти у любого источника трафика есть предел, после которого увеличение бюджета перестаёт давать сопоставимый рост результата.

Как понять, что источник упёрся в потолок масштабирования

Почти у любого источника трафика есть предел, после которого увеличение бюджета перестаёт давать сопоставимый рост результата. До определённого момента всё работает предсказуемо: вы увеличиваете бюджет — растёт количество установок, лидов, регистраций или покупок.
Например, при бюджете $1 000 источник приносит 500 регистраций по $2 за каждую. Бюджет увеличивают до $1 500 — и результат растёт почти пропорционально: до 720 регистраций при стоимости около $2,08.
Но затем наступает момент, когда каждый следующий шаг вверх даётся всё дороже, а эффективность начинает снижаться. Это и есть потолок масштабирования.

Важно понимать: потолок — это не точка, в которой источник «ломается». Чаще это постепенное насыщение. Источник продолжает работать, но уже менее эффективно. Он всё ещё может давать объём, но цена растёт, а качество — снижается.

В этой статье разберём, по каким признакам можно понять, что источник близок к своему пределу, как отличить потолок от временной просадки и что делать, если канал уже перестал масштабироваться эффективно.

Что значит "упереться в потолок"?

Когда говорят, что источник уперся в потолок, имеют в виду простую вещь: в текущих настройках и при текущем подходе он больше не дает качественного роста.

На практике это выглядит так: бюджет растет, а результат — либо гораздо медленнее, либо вообще не меняется.
Например, при бюджете $2 000 канал давал 1 000 целевых действий по $2. После увеличения бюджета до $2 800 он приносит только 1 150 действий по $2,43.
Иногда объём остаётся примерно тем же, но ухудшаются ключевые метрики: растёт стоимость привлечения, падает окупаемость, снижается конверсия или проседает качество пользователей.

Иными словами, источник ещё жив, но его текущая модель работы уже почти исчерпала себя.

Первый признак: бюджет растёт, а результат - нет

Самый очевидный сигнал — нарушение пропорции между вложениями и результатом.

Если раньше увеличение бюджета на 20% давало примерно такой же прирост по объёму, а теперь при тех же 20% вы получаете лишь незначительный рост, это уже повод насторожиться.
Например, бюджет вырос с $5 000 до $6 000 — то есть на 20%, а количество лидов увеличилось только с 2 500 до 2 650, всего на 6%. Особенно показательно, если каждый следующий этап масштабирования даёт всё более слабый эффект.
Обычно это означает, что источник уже выбрал самый доступный и качественный объём. Дальше системе приходится искать результат в менее эффективной зоне — поэтому рост становится дороже и менее устойчивым.

Второй признак: “стоимость результата” стабильно растёт

Разовое удорожание само по себе еще ничего не значит. Но если стоимость привлечения растёт несколько дней или недель подряд без заметных изменений со стороны продукта, воронки или аналитики, это уже серьезный сигнал.

Как правило, в этот момент происходит одно из двух: либо источник начинает работать с более сложной аудиторией, либо основная часть доступной аудитории уже исчерпана. В обоих случаях системе приходится тратить больше ресурсов на поиск новых конверсий — а значит, цена результата растёт.
Например, на первой неделе стоимость регистрации составляла $1,90, на второй — $2,10, на третьей — $2,35, а на четвёртой — уже $2,60. При этом объём почти не менялся: 900, 910, 880 и 905 регистраций.
Особенно показательно, если стоимость растёт, а качество новых пользователей при этом не улучшается.

Это говорит о том, что дополнительные деньги уже не покупают лучший результат, а просто компенсируют снижение эффективности.

Третий признак: хорошие показатели остаются только на верхнем уровне

Источник может по-прежнему хорошо выглядеть по верхнеуровневым метрикам: кликам, переходам, регистрациям или установкам. Но если посмотреть глубже, часто оказывается, что до действительно ценных действий доходит всё меньше пользователей.
Например, раньше из 1 000 регистраций в первую покупку переходили 180 пользователей, а теперь регистраций всё ещё 1 000, но покупку совершают только 110. На верхнем уровне объём сохраняется, а внизу воронки уже начинается просадка.
В результате источник может выглядеть масштабируемым, хотя фактически он уже перестаёт приводить нужное качество.

Этот сигнал особенно опасен тем, что его легко пропустить. Если команда ориентируется только на промежуточные показатели, можно долго считать, что канал продолжает расти, хотя на деле он уже работает на пределе.

Четвертый признак: креативы продолжают крутиться, но отклик слабеет

Потолок масштабирования часто связан не только с самим источником, но и с рекламной коммуникацией внутри него. Пока связка «посыл + формат + аудитория» остаётся свежей, она даёт хороший результат. Но со временем реакция пользователей ослабевает.

Проблема в том, что внешне это не всегда выглядит как резкое падение. Объявления могут продолжать получать трафик, откручиваться в нормальном объёме и даже приносить конверсии. Но если сравнить показатели с более ранним периодом, становится видно, что эффективность уже снижается.
Например, один и тот же креатив в первый месяц давал CTR 2,4% и конверсию в регистрацию 18%, а спустя шесть недель CTR снизился до 1,5%, а конверсия — до 11%.
Это означает, что источник ещё не перестал работать, но прежний подход внутри него уже перестал быть сильным драйвером роста.

Пятый признак: любое масштабирование сразу ухудшает экономику

Некоторые источники отлично работают на небольшом объёме, но плохо переносят резкое расширение. Пока бюджет ограничен, алгоритмы или настройки удерживают нужное качество. Но как только начинается активное масштабирование, метрики быстро ухудшаются.

Это тоже признак потолка — не обязательно абсолютного, но вполне реального в текущей конфигурации.
Например, при бюджете $3 000 стоимость лида держалась на уровне $8, а после попытки увеличить бюджет до $4 500 уже через три дня выросла до $10,50.
Если каждое расширение сопровождается ростом стоимости, падением качества и затяжной нестабильностью, это означает, что источник не выдерживает масштабирования в том виде, в котором вы работаете с ним сейчас.

Шестой признак: источник даёт объём только за счет компромиссов

Иногда источник всё ещё можно масштабировать, но только ценой ухудшения ключевых показателей: выше стоимость, слабее качество, ниже возврат, хуже удержание, меньше ценности на пользователя. Формально объём растёт, но бизнес почти ничего не выигрывает.
Например, раньше при бюджете $4 000 источник приводил 400 клиентов со средней выручкой $30 на пользователя. После масштабирования до $6 000 он привёл уже 520 клиентов, но средняя выручка снизилась до $21. Формально клиентов стало больше, но экономика заметно ухудшилась.
Это важный момент: масштабирование ради самого масштабирования не имеет смысла. Если каждый следующий объём становится менее выгодным, источник уже близок к своему пределу.

Проще говоря, потолок начинается не тогда, когда объём перестаёт расти совсем, а тогда, когда дальнейший рост теряет смысл с точки зрения экономики.

Почему это происходит

У любого источника есть ограничение по доступному качественному объёму. Сначала система выбирает самые эффективные возможности. Но чем активнее вы пытаетесь наращивать результат, тем быстрее этот ресурс исчерпывается.

После этого начинают проявляться типичные признаки насыщения:

  • дорожает привлечение;
  • снижается конверсия;
  • хуже работают прежние креативы;
  • источник уже не может находить столько же качественных пользователей, как раньше;
  • каждый следующий бюджет приносит всё менее качественный прирост.
Например, если раньше дополнительные $1 000 приносили 500 регистраций, а теперь те же $1 000 дают только 260, это и есть наглядный эффект насыщения.
Это не исключение, а естественный этап работы с любым каналом. Вопрос только в том, насколько рано команда успевает его заметить.

Как отличить потолок от временной просадки

Не стоит делать выводы по одному дню. Источник мог попасть в краткосрочное колебание: сезонность, внешняя активность конкурентов, сбой в аналитике или изменение поведения пользователей. Поэтому потолок лучше определять не по эмоциям, а по устойчивому набору признаков.

Обычно стоит смотреть сразу на несколько факторов:

  • как меняется стоимость результата;
  • как меняется объём при росте бюджета;
  • сохраняется ли качество на глубине воронки;
  • насколько быстро выгорают рабочие связки;
  • возвращается ли эффективность после тестов и обновлений.
Например, если раньше дополнительные $1 000 приносили 500 регистраций, а теперь те же $1 000 дают только 260, это и есть наглядный эффект насыщения.
Именно повторяемость здесь важнее всего. Если проблема возникает не один раз, а воспроизводится при каждой попытке роста, скорее всего, вы действительно упёрлись в потолок масштабирования.

Что делать, если источник упёрся в потолок

Главное — не пытаться бесконечно дожимать источник тем же способом. Это самая распространённая ошибка. Когда канал начинает терять эффективность, команда часто просто увеличивает бюджет в надежде «продавить» объём. На практике это лишь ускоряет ухудшение экономики.

Гораздо эффективнее в этот момент пересобрать подход:

  • обновить креативную стратегию;
  • протестировать новые сегменты аудитории;
  • разделить кампании по задачам и логике работы;
  • пересмотреть подход к оптимизации;
  • оценивать качество не только на входе, но и по всей воронке;
  • считать не среднюю, а предельную эффективность следующего объема.

Последний пункт — ключевой.
Например, если средний CPA за месяц составляет $7, это ещё не означает, что источник работает эффективно. Важно понимать, сколько стоит именно дополнительный объем. Если последние 100 лидов обходятся уже в $11, значит именно этот прирост дается слишком дорого.
Важно помнить: масштабируется не сам источник, а конкретная рабочая модель внутри него. И если эта модель выработала свой ресурс, нужно менять не только бюджет, но и сам способ закупки.

Вывод

Понять, что источник уперся в потолок масштабирования, можно по устойчивому набору признаков: бюджет растет быстрее результата, стоимость привлечения повышается, глубинные метрики ухудшаются, креативы выгорают, а каждая новая попытка расширения ослабляет экономику.

Это не означает, что источник больше не нужен. Это означает, что в его текущей конфигурации рост перестал быть эффективным.

Именно с этого начинается зрелый подход к масштабированию: не любой объём полезен, не любой рост оправдан, и не любой работающий источник можно бесконечно расширять без потери качества.
]]> Как вернуть аудиторию в приложение и снизить CPA https://weon.ru/blog/case-online-kinoteatr https://weon.ru/blog/case-online-kinoteatr?amp=true Sat, 25 Apr 2026 02:57:00 +0300 Кейсы Один из крупнейших отечественных онлайн-кинотеатров обратился в нашу компанию с задачей: вернуть пользователей в приложение.

Как вернуть аудиторию в приложение и снизить CPA

Один из крупнейших отечественных онлайн-кинотеатров обратился в нашу компанию с задачей: вернуть пользователей в приложение, сохранив при этом CPA в целевых пределах.

Мы запустили ретаргетинг через собственную платформу Holdy.app, проработали релевантные сегменты аудитории и оптимизировали закупку трафика с учётом сезонных колебаний и рисков фрода.

В кейсе подробно рассказали о том, как точный таргетинг и продвинутая аналитика помогли не только вернуть пользователей, но и значительно повысить их вовлечённость — увеличив глубину просмотра и продолжительность сессий.

Цель РК

Масштабировать рекламную кампанию в условиях роста ставок в аукционах.

Важно было не просто вернуть пользователей в приложение онлайн-кинотеатра, но и вовлечь их в контент — увеличить глубину просмотра и среднюю продолжительность сессий.

Ключевые вызовы

  • Рост стоимости аукционов. Сезонные колебания цен и высокая конкуренция могли привести к удорожанию закупки трафика, что усложняет удержание CPA в целевых пределах.
  • Сложность выбора источников трафика. На рынке доступно множество рекламных площадок, но далеко не все обеспечивают качественный трафик и могут приводить к снижению ROI.
  • Высокий уровень фрода. В in-app рекламе часто встречаются накрученные установки и фиктивные действия, искажающие реальные метрики рекламной кампании.

Реализация

Анализ аудитории и сегментация

Прежде чем запустить ретаргетинговую кампанию, важно было определить, какие пользователи с наибольшей вероятностью вернутся в приложение и начнут просмотр контента.

Для этого мы провели детальный аудит данных и выделили 2 ключевых сегмента аудитории:

  • Бывшие подписчики. Эти пользователи уже знакомы с сервисом, но отказались от подписки по разным причинам. Нам нужно было определить, какие из них готовы вернуться и продолжить пользоваться сервисом.
  • Установили приложение, но не оформили подписку. Это потенциальные клиенты, которые сделали первый шаг, но по каким-то причинам не завершили регистрацию или не оформили платную подписку.

Для каждой аудитории мы разработали разные рекламные стратегии и креативы. Совместно с клиентом мы определили пул наиболее привлекательных фильмов и сериалов, способных заинтересовать пользователей и мотивировать их вернуться в приложение.

Выбор и настройка DSP

После сегментации аудитории следующим шагом стало определение платформы для закупки трафика. Нам нужен был инструмент, который позволял бы эффективно управлять ставками, оптимизировать бюджет и точно нацеливать рекламу на пользователей с высокой вероятностью возврата.
Для этих задач мы выбрали собственную платформу Holdy.app, так как эта DSP обеспечивала гибкость в настройке кампании и возможность оперативно корректировать стратегию в зависимости от изменений в аукционе и поведения пользователе.
На платформе мы реализовали несколько ключевых настроек:
  • Точный таргетинг на сегменты пользователей, определенные на этапе анализа аудитории. Это позволило сосредоточить бюджет исключительно на тех, кто с наибольшей вероятностью вернется в приложение и начнет просмотр контента.
  • Использование RFM-анализа, который помог исключить из ретаргетинга пользователей, которые могли бы самостоятельно вернуться в приложение без рекламного воздействия.
  • Оптимизация ставок в режиме реального времени, что помогало удерживать CPA в целевых пределах и адаптироваться к колебаниям стоимости трафика.
Чтобы обеспечить высокое качество размещений и повысить видимость рекламы, мы настроили таргетинг на премиальный инвентарь. Дополнительно использовали white-list проверенных площадок, чтобы исключить нерелевантные источники и привлечь аудиторию с высокой вероятностью конверсии.

Креативы

Чтобы повысить вовлеченность аудитории и увеличить вероятность возврата пользователей в приложение, мы протестировали более 20 вариантов рекламных материалов.
Одним из ключевых решений стали видео с рекомендациями «Персональный выбор для вас», которые подбирали фильмы и сериалы по интересам пользователей. Такой формат позволял вовлечь аудиторию на эмоциональном уровне и повысить мотивацию к просмотру.
Дополнительно мы использовали адаптивные баннеры, в которых делали акцент на преимуществах платформы. Они предлагали пользователям бесплатный пробный период, эксклюзивные премьеры и новый контент, недоступный на других сервисах.
Для повышения интерактивности мы внедрили форматы, позволяющие пользователям добавлять контент в свою библиотеку прямо из рекламного объявления. Это сокращало путь от интереса к целевому действию, делая процесс возврата в приложение более удобным.
Комбинируя разные креативные подходы, мы смогли создать рекламу, которая не только привлекала внимание, но и формировала у пользователей желание вернуться в сервис и продолжить просмотр контента.

Оптимизация и масштабирование

Кампания реализовывалась поэтапно:
  • Тестирование гипотез. На небольшом объеме трафика анализировалась эффективность различных сегментов и рекламных форматов, что позволило выявить наиболее результативные подходы.
  • Оптимизация. На основе полученных данных бюджет перераспределялся в пользу наиболее эффективных каналов и креативов, что способствовало повышению рентабельности кампании.
  • Масштабирование. Для расширения охвата были задействованы lookalike-аудитории и дополнительный премиальный инвентарь, что позволило увеличить вовлеченность целевой аудитории.

Борьба с фродом

Чтобы минимизировать влияние фродового трафика, мы внедрили ряд защитных мер, позволяющих оперативно выявлять и исключать подозрительные источники.
  • Интеграция антифрод Protect 360. Система анализировала трафик в реальном времени, выявляя подозрительные установки и аномальную активность.
  • Мониторинг поведения пользователей. Используя аналитику клиента, мы оценивали метрики просмотра контента, чтобы исключить из закупки неактивных пользователей и предотвратить их повторное вовлечение.
  • Фильтрация подозрительных площадок. Мы анализировали исторические данные и ключевые метрики, такие как количество сессий на одну атрибуцию и post-install поведение пользователей, чтобы выявлять источники с аномальной активностью и исключать их из кампании.
Таким образом нам удалось сократить долю некачественного трафика, оптимизировать рекламные расходы и сосредоточиться на привлечении пользователей, действительно заинтересованных в приложении.
Чтобы обеспечить высокое качество размещений и повысить видимость рекламы, мы настроили таргетинг на премиальный инвентарь. Дополнительно использовали white-list проверенных площадок, чтобы исключить нерелевантные источники и привлечь аудиторию с высокой вероятностью конверсии.

Результаты

Комплексный подход к оптимизации кампании позволил не только снизить затраты на привлечение пользователей, но и повысить их вовлеченность. Благодаря алгоритмам Holdy.app и точному таргетингу удалось достичь следующих показателей:
  • Снижение CPA на 32%. Динамическая оптимизация ставок и исключение фродовых площадок позволили значительно сократить затраты на привлечение пользователей.
  • Рост глубины просмотра контента на 25%. Персонализированные креативы и точный таргетинг способствовали увеличению времени взаимодействия с приложением.
  • Увеличение средней продолжительности сессии на 18%. Интерактивные рекламные форматы и сегментированный подход к аудитории повысили вовлеченность пользователей.
  • ROI кампании – 240%. Инвестиции не только окупились, но и обеспечили значительный рост доходов.

Так даже в условиях высокой конкуренции и ограниченного бюджета можно добиться значительных результатов, используя продуманные стратегии ретаргетинга и продвинутые платформы закупки трафика.
]]> Комплексное продвижение travel-приложения в пиковый сезон https://weon.ru/blog/kompleksnoe-prodvizhenie-travel-prilozheniya https://weon.ru/blog/kompleksnoe-prodvizhenie-travel-prilozheniya?amp=true Sun, 03 May 2026 10:30:00 +0300 Кейсы Клиент — одно из ведущих мобильных приложений для путешествий в России.

Комплексное продвижение travel-приложения в пиковый сезон

Клиент — одно из ведущих мобильных приложений для путешествий в России. С его помощью можно покупать билеты на самолёт, поезд и автобус, а также бронировать отели, экскурсии и туры. Приложение входит в топ тревел-категории по количеству установок.

Цель

Летний сезон — ключевой для тревел-рынка: в этот период резко растёт спрос на путешествия, усиливается конкуренция и увеличивается стоимость конверсии.
В то же время это возможность привлечь новых пользователей и вернуть тех, кто перестал пользоваться сервисом.
Перед нами стояли две ключевые задачи:
  • привлечь новых пользователей через установки приложения;
  • увеличить число покупок от возвращённых клиентов.

Описание кампании

  • Период: апрель — август 2025
  • ОС: iOS, Android
  • Трекинг: AppsFlyer
  • Фрод-контроль: Protect360
  • Направления: User Acquisition, Retargeting
KPI: выдерживание стоимости целевого действия, запрошенной клиентом, CPA
(UA: 950 ₽ Android, 1100 ₽ iOS. RTG: 600 ₽ Android, 800 ₽ iOS).
Целевое действие: бронирование отеля.

User Acquisition

Для закупки трафика использовалась наша собственная мобильная DSP Aitera.io.Чтобы расширить охват, мы разделили аудиторию на три ключевых сегмента:
  • Планирующие отпуск заранее (за 1–3 месяца до поездки): подборки популярных направлений, раннее бронирование по выгодной цене, отели с бесплатной отменой.
  • Ищущие в последний момент (принимающие решение за неделю до выезда): срочность и ограниченность — таймеры «осталось мало мест», предложения на ближайшие даты.
  • Любители выгод (сравнивающие цены): промокоды и офферы «найдём дешевле».

Управление и оптимизация

Примерно каждые 5–10 дней мы перераспределяли бюджет в пользу наиболее эффективных связок «аудитория × креатив». Для снижения CPA использовались black- и white-листы площадок внутри платформы Aitera.io, но ключевое влияние на стоимость целевого события оказали именно рекламные баннеры.
Креативы обновлялись каждые 1–2 недели, чтобы избежать выгорания аудитории, а также постоянно проверялись новые гипотезы:
  • показывать цену в креативе или нет;
  • использовать фото города или отеля/пляжа;
  • тестировать разные CTA («Забронировать» vs. «Найти дешёвые даты»).
Все объявления вели не просто в приложение, а сразу в нужный раздел (поиск с готовыми датами и направлениями либо карточка рейса или отеля). Это увеличивало вероятность завершения бронирования.Наилучшие результаты были получены с креативами, рассказывающими о выгодных предложениях, «горящих» датах и т. д.

Результаты UA

На старте стоимость конверсии оказалась выше целевой из-за особенностей DSP-площадок, которым требуется время и бюджет для выхода на оптимальные показатели.
Уже на второй месяц CPA удалось снизить на 32%, что позволило перейти к масштабированию.
За 5 месяцев работы, благодаря User Acquisition, были достигнуты следующие результаты:
  • Общее количество установок: 28 870
  • Общее количество покупок в приложении: 7 507
  • Средний CPA: 1 025 рублей
  • Средний CPI: 266 рублей.

Ретаргетинг

Для возврата пользователей в приложение мы использовали собственную платформу Holdy.app. Это позволило снизить стоимость целевого действия: не было комиссии за использование сторонних сервисов, а алгоритмы платформы автоматически оптимизировали ставки.
Аудитория была разделена на два ключевых сегмента:
  • установили приложение, но не совершили покупку;
  • не совершали покупок более 60 дней.

Управление и оптимизация

Мы подключили RFM-анализ, чтобы исключить из ретаргетинга тех пользователей, которые могли вернуться в приложение и без рекламы.
Чтобы обеспечить высокое качество размещений, сделали выбор в пользу эффективного и при этом экономически оправданного инвентаря, а также сделали акцент на использовании white-листов проверенных площадок. Это помогло отсечь нерелевантные плейсменты и привлечь целевую аудиторию.
Стратегия работы с креативами строилась по тому же принципу, что и при UA, описанном ранее.

Результаты Retargeting

За 5 месяцев, благодаря ретаргетингу, мы получили следующие результаты:
  • Количество покупок в приложении: 34 903
  • Total re-engagements: 73 760
  • Conversion (click to re-attribution): 4,07%
  • Conversion (re-attribution to purchase): 47,3%
  • Средний CPA: менее 700 рублей.

Борьба с фродом

Чтобы минимизировать влияние фрод-трафика, мы внедрили несколько защитных мер, которые позволили оперативно выявлять и исключать подозрительные источники.
  • Интеграция Protect360. Система анализировала трафик в реальном времени и выявляла подозрительные установки и аномальную активность.
  • Фильтрация площадок. На основе исторических данных и ключевых метрик (количество сессий на одну атрибуцию, post-install-поведение) исключались источники с аномальной активностью.
  • Чёткий таргетинг. Аудиторные сегменты были настроены таким образом, чтобы минимизировать пересечение с органическим трафиком и другими платными кампаниями.
Чёткая работа по исключению из закупки фрод-плейсментов помогла не только минимизировать риски излишних трат клиентского бюджета на нерелевантный трафик, но и удержать показатель фрода на протяжении всего отчётного периода не выше 4%.

Результаты РК (за 5 месяцев):

За счёт комплексного подхода, даже в условиях высокой конкуренции и роста стоимости трафика в летний сезон, нам удалось удержать CPA на целевом уровне, обеспечить рост установок и увеличить количество покупок в приложении.
  • Общее количество покупок в приложении: 42 410
  • Совокупная выручка: более 240 млн рублей
  • ARPU: более 5 000 рублей
  • Средний ROAS: 752,45%.
]]> Антифрод-технологии WEON: как мы контролируем качество мобильного трафика https://weon.ru/blog/weon-inapp-antifraud-technologies https://weon.ru/blog/weon-inapp-antifraud-technologies?amp=true Sun, 01 Mar 2026 14:26:00 +0300 Как WEON выявляет и блокирует искусственный трафик в мобильной рекламе.

Антифрод-технологии WEON: как мы контролируем качество мобильного трафика

Антифрод — это не отдельная проверка, а элемент инфраструктуры управления мобильной рекламой. В WEON мы используем собственные технологии анализа трафика для выявления подозрительной активности, оценки качества поставщиков и защиты рекламных бюджетов. Один из таких механизмов мы разберем в этом материале.

Качество трафика начинается с контроля

В мобильной рекламе качество трафика напрямую влияет на эффективность маркетинговых инвестиций. Боты, эмуляторы и искусственно сгенерированные показы способны искажать аналитику, ухудшать результаты кампаний и приводить к неэффективному расходованию бюджета.
В WEON мы рассматриваем антифрод не как отдельный инструмент проверки, а как часть инфраструктуры управления мобильным трафиком. Наши технологии позволяют выявлять подозрительную активность на ранних этапах и поддерживать прозрачность рекламных закупок.
В этом материале мы расскажем об одной из технологий, используемых для выявления искусственного трафика.

Выявление бот-трафика

Для оценки качества отдельных потоков часть мобильного трафика направляется на специальную страницу диагностики.
Пользователь находится на ней всего 1–2 секунды. За это время система выполняет десятки автоматических проверок, позволяющих определить характеристики устройства и выявить признаки автоматизированного поведения.

В процессе анализа собираются следующие сигналы:

Физические параметры устройства

  • данные гироскопа;
  • состояние аккумулятора;
  • уровень громкости;
  • доступность и корректность работы сенсоров.

Технический профиль устройства

  • параметры графического адаптера;
  • Canvas Fingerprint;
  • характеристики браузерного окружения;
  • дополнительные параметры аппаратной конфигурации.

Производительность

  • скорость рендера графики;
  • время выполнения вычислительных операций;
  • реакция системы на нагрузочные тесты.

Поиск эмуляторов

  • анализ нетипичного поведения устройства;
  • выявление признаков виртуализации;
  • обнаружение подмены операционной системы.

Проверка согласованности данных

Система сопоставляет десятки параметров между собой.
Например, если Android-эмулятор пытается выдавать себя за устройство iOS, такая аномалия может быть выявлена за счет несоответствия аппаратных и программных характеристик.

Подход, похожий на банковский антифрод

По своей логике технология напоминает современные банковские системы защиты от мошенничества и решения класса Invisible CAPTCHA.
Проверка происходит автоматически и не требует участия пользователя. Вместо выполнения дополнительных действий анализируются характеристики устройства, окружения и поведения.
Такой подход позволяет получать объективную оценку качества трафика без создания дополнительных барьеров для аудитории.

Особенности мобильного in-app трафика

В отличие от веб-среды, мобильный in-app инвентарь имеет ряд ограничений:
  • отсутствуют традиционные cookie-механизмы;
  • доступ к параметрам устройства ограничен операционной системой;
  • часть данных недоступна рекламным платформам напрямую.
Несмотря на это, современные методы анализа позволяют получать достаточный объем технических сигналов для оценки качества трафика и выявления подозрительных источников.
Все собранные данные передаются в аналитическую инфраструктуру WEON, где используются для:
  • кластеризации устройств;
  • поиска аномальных паттернов;
  • выявления искусственных посещений;
  • оценки качества отдельных поставщиков трафика.

Почему используется семплирование

Любая дополнительная проверка требует времени.
Поскольку пользователь должен провести на диагностической странице не менее одной секунды, постоянное применение такого механизма могло бы негативно повлиять на пользовательский опыт и конверсию.
Поэтому технология работает по модели семплирования.
Проверка применяется только к небольшой части трафика — обычно от 1% до 5% общего объема. Для отбора используются случайные временные интервалы, что позволяет получить репрезентативную выборку без существенного влияния на рекламные кампании.
Такой подход обеспечивает баланс между глубиной анализа и эффективностью рекламных размещений.

Результаты проверки

В ходе анализа отдельных сегментов мобильного инвентаря мы фиксировали случаи, когда доля искусственного трафика достигала 40%.
После выявления подобных источников:
  • подозрительные площадки проходят дополнительную проверку;
  • поставщики низкокачественного трафика исключаются из закупки;
  • рекламные кампании перенастраиваются на более надежные источники аудитории.
Это позволяет поддерживать стабильное качество трафика и снижать риск попадания рекламных бюджетов на искусственно созданную активность.

Антифрод как часть рекламной инфраструктуры

В WEON антифрод не ограничивается одной технологией проверки устройств.
Мы используем многоуровневый подход, включающий анализ поведения пользователей, оценку качества поставщиков, выявление аномалий в данных и автоматические механизмы контроля рекламных потоков.
Наша цель — не просто фильтровать мошеннический трафик, а создавать прозрачную инфраструктуру управления мобильной рекламой, где решения принимаются на основе данных, а качество контролируется на каждом этапе закупки.
]]> Как привлечь 30 тысяч регистраций в дейтинг-приложение: кейс Badanga https://weon.ru/blog/prodvizhenie-dating-prilozheniya-badanga https://weon.ru/blog/prodvizhenie-dating-prilozheniya-badanga?amp=true Thu, 17 Sep 2026 18:22:00 +0300 Кейсы Рассказываем, как выбор события для оптимизации помог масштабировать продвижение и получить более 30 тысяч регистраций

Как привлечь 30 тысяч регистраций в дейтинг-приложение: кейс Badanga

Дейтинг остается одной из самых сложных вертикалей для performance-маркетинга. Здесь на результат влияет не только качество рекламного источника, но и то, как быстро пользователь понимает ценность продукта и готов ли переходить к платным функциям.

Описание кампании

В начале 2025 года к нам в WEON обратился сервис знакомств Badanga. Клиент хотел протестировать новый источник трафика и привлекать пользователей, которые не ограничиваются установкой и регистрацией, а продолжают взаимодействовать с продуктом.
  • Вертикаль: дейтинг
  • Период, описанный в кейсе: февраль 2025 — настоящее время, с перерывом в рекламной кампании
  • География: РФ
  • Услуга: Привлечение пользователей
  • Трекинг: AppMetrica
  • Основная платформа для закупки рекламы: Aitera

О клиенте

Badanga — сервис знакомств и общения, где пользователи создают профили, находят интересных людей и общаются внутри приложения. Монетизация сервиса строится на подписке и премиум-функциях, расширяющих возможности общения.

Задача

Ранее клиент уже тестировал продвижение в социальных сетях, но стоимость привлечения оказалась слишком высокой. Поэтому новый источник должен был дать дополнительный объем и при этом приводить пользователей, которые не ограничиваются регистрацией, а продолжают взаимодействовать с приложением.
В качестве события оптимизации на старте рассматривался запуск триала — как действие, наиболее близкое к выручке. В ходе теста основной целью оптимизации стала завершённая регистрация с фиксированной целевой стоимостью.

Основной вызов

На старте клиент предложил оптимизировать кампанию по началу триала. С точки зрения бизнеса это выглядело логично: триал находился ближе к платной подписке и выручке, чем регистрация. Однако для рекламного алгоритма событие оказалось достаточно редким.
Чтобы платформа для автоматизированной закупки рекламы могла полноценно обучаться, ей необходим регулярный поток конверсий. Алгоритм сравнивает площадки, время показов, рекламные форматы и характеристики пользователей, а затем перераспределяет объем в пользу наиболее эффективных связок.
При оптимизации по триалу данных было недостаточно. Из-за этого несколько случайных конверсий могли сделать площадку перспективной в глазах алгоритма, хотя статистики для такого вывода еще не было. И наоборот, источник с потенциально качественной аудиторией мог быть отключен слишком рано, если пользователи не сразу доходили до пробного доступа.
Кроме того, переход к триалу зависел не только от источника трафика, но и от множества факторов внутри пользовательского пути. Для обучения рекламного алгоритма это событие оказалось слишком глубоким и редким.

Почему мы перешли на регистрацию

Перед тем как скорректировать стратегию, мы самостоятельно протестировали приложение и прошли путь нового пользователя — от установки до предложения подключить пробный доступ.
Регистрация оказалась достаточно значимым событием для бизнеса. К этому моменту пользователь уже открыл приложение, познакомился с продуктом и совершил осознанное действие, необходимое для дальнейшего использования сервиса.
При этом регистраций происходило значительно больше, чем триалов. Это давало рекламной платформе необходимый объем данных.
Логика была простой: алгоритму легче обучаться на условных 100 регистрациях, чем на пяти триалах. Чем больше подтвержденных событий получает система, тем быстрее она может определить эффективные источники и закономерности в поведении аудитории.
Поэтому мы разделили события по их роли:
  • регистрация стала основной целью для закупки и обучения алгоритма;
  • триал и подписка остались показателями качества привлеченных пользователей.
В результате алгоритм получил больше данных для обучения, при этом сохранилась возможность оценивать, доходят ли привлеченные пользователи до пробного периода и подписки.

На чем построили дальнейшую работу

После перехода на регистрацию команда сосредоточилась на двух задачах: дать алгоритму достаточно данных для обучения и сохранить стоимость привлечения в рамках целевых показателей клиента.
Кампания работала по фиксированной CPA-модели. Мы тестировали несколько SSP, сравнивали площадки по конверсии в регистрацию и постепенно перераспределяли объем в пользу источников, которые стабильно укладывались в заданную стоимость. Площадки с низкой конверсией, резкими отклонениями или аномальным поведением ограничивали.
По мере накопления данных результаты становились более предсказуемыми. Наиболее эффективные связки стабильно давали регистрации в рамках условий кампании, поэтому объем на них постепенно увеличивался. Переходы к пробному доступу и подписке при этом оставались дополнительными показателями качества аудитории.
После этого кампания вышла из тестового режима и продолжила работать на постоянной основе.

Работа с креативами

На старте мы использовали готовые материалы клиента и иконку приложения. Вместо того чтобы сразу запускать десятки новых концепций, сначала проверили, как существующие креативы работают на разных площадках и через разных поставщиков рекламного инвентаря.
Коммуникация была максимально прямой: знакомство, общение и возможность быстро найти интересного человека. Для дейтинга это особенно важно — слишком громкие обещания могут повысить кликабельность, но привести менее заинтересованную аудиторию и снизить конверсию уже после установки.
При оценке эффективности учитывали не только количество кликов, но и дальнейшее движение пользователей по воронке: установка приложения, завершение регистрации и переход к пробному доступу. Это позволило отделить действительно рабочие креативы от тех, которые давали хороший отклик на верхнем уровне воронки, но не приводили качественных пользователей.
Лучше всего показали себя простые сообщения, которые сразу объясняли назначение приложения и не создавали ложных ожиданий. После этого мы масштабировали наиболее стабильные сочетания креатива и рекламной площадки.

Выбор платформы

Основной платформой для закупки и оптимизации трафика стала Aitera. Она решала несколько задач:
  • закупала мобильный рекламный инвентарь;
  • позволяла тестировать разные источники рекламного инвентаря;
  • оптимизировала кампанию на событие регистрации;
  • отслеживала аномалии в поведении площадок.
А для атрибуции команда использовала AppMetrica, через нее отслеживались установки, регистрации и последующие события внутри приложения. Это позволяло оценивать кампанию не только по рекламным показателям, но и по движению пользователей по продуктовой воронке.

Контроль качества трафика

Для контроля качества рекламного трафика мы использовали собственную платформу Aitera и экспертизу команды.
Платформа отслеживала трафик в реальном времени и реагировала на несколько типов аномалий:
  • слишком короткий или слишком длинный промежуток времени между кликом по рекламе и установкой приложения;
  • резкие изменения конверсии;
  • высокий объем кликов при небольшом количестве установок или регистраций;
  • несоответствие географии;
  • нетипичные всплески активности;
  • повторяющиеся технические паттерны.
При выявлении отклонений команда могла оперативно проверить источник и ограничить поступающий с него трафик. Кроме того, система оценивала поведение кампании в динамике. Она учитывала привычные часы и дни пользовательской активности и сигнализировала, если показатели источника начинали заметно отклоняться от сложившейся картины.
При этом низкая конверсия не считалась автоматическим признаком фрода. Решение принималось на основании совокупности сигналов.

Результаты

За 10 месяцев активного продвижения мы привлекли более 30 тысяч регистраций. Переход на это событие дал алгоритму больше данных, помог быстрее сравнивать источники и масштабировать связки, которые стабильно укладывались в условия кампании.
Регистрация не стала конечной точкой. Клиент получил аудиторию, с которой можно продолжать работать внутри продукта: возвращать пользователей через push-уведомления, рекомендации анкет, сообщения о новой активности и персональные предложения.
В результате кампания решала сразу две задачи: обеспечивала стабильный приток новых пользователей в рамках целевых показателей и формировала базу для их дальнейшего перехода к пробному доступу и подписке.

Сергей Нефёдов, руководитель группы закупки трафика WEON:
«Дейтинг — довольно требовательная вертикаль с точки зрения закупки трафика: здесь легко получить хорошие цифры на верхнем уровне воронки, которые в итоге не дают нужного результата для бизнеса. Поэтому важно смотреть на кампанию целиком: хватает ли алгоритму данных для обучения, как пользователи проходят воронку после установки и как меняются показатели при масштабировании. В проекте с Badanga нам удалось найти рабочую модель и постепенно нарастить объем без потери качества. Кампания давно вышла за рамки первоначального теста и продолжает работать сегодня — значит, найденная связка действительно решает задачу клиента, а не дает краткосрочный результат»

Пресс-служба Badanga:
«Когда работаешь с новым источником трафика, результат во многом зависит от того, насколько быстро команда замечает точки, которые можно улучшить по ходу кампании. В нашем случае WEON вовремя предложили скорректировать стратегию, что позволило постепенно наращивать объем привлечения и при этом оставаться в рамках целевых показателей. В итоге за 10 месяцев активного продвижения нам удалось привлечь более 30 тысяч пользователей. Полученный результат стал хорошей основой для дальнейшей работы — кампанию продолжаем и видим возможности для ее масштабирования вместе с WEON»
]]>