Performance-маркетинг: як тестувати, автоматизувати й масштабувати

Що всередині

•Чотири «А» перформанс-маркетингу: автоматизація, авторули, альорти, A/B-тести

•Головне правило: коли фічу варто автоматизувати, а коли ні

•Історія системи автоматизації: від «каменя» до ребуту з нуля

•Авторули: три версії й еволюція погодинних правил

•Креативне тестування після виходу Андромеди

•Альорти, які не просто сповіщають, а ставлять задачі дизайнеру

•Як коректно тестувати авторули через парний A/B-підхід

Для кого цей матеріал

•Перформанс-маркетологів і user acquisition менеджерів, які працюють з платним трафіком

•Маркетологів, які хочуть автоматизувати рутину і масштабувати кампанії

•Тих, хто працює з Meta Advantage+ і адаптується до нових алгоритмів

•Маркетинг-аналітиків і тімлідів, які будують системи тестування й автоматизації

Про що лекція

Можна збільшити витрати рекламних кампаній удвічі без втрати ефективності або зекономити до п'яти годин роботи маркетолога на день. Дмитрія Ванадія, head of performance marketing у дейтинг-застосунку Hily, показує, як це працює на практиці — на реальних цифрах і провалах власної команди.

Лекція побудована навколо чотирьох «А»: автоматизація, авторули, альорти й A/B-тестування. Наскрізний принцип простий: нічого не автоматизувати, поки немає доказів, що фіча принесе гроші або швидкість. Спочатку все тестується руками, і лише те, що справді спрацювало, перетворюється на автоматизовану дію.

Головні тези

Автоматизувати лише те, що доведено працює

Коли фічі роблять за принципом «а давайте зробимо», система заростає нефункціональними шарами й одного дня сиплеться. Команда дійшла до повного ребуту й побудувала автоматизацію з нуля, керуючись доказами, а не ентузіазмом.

Авторули розвиваються ітераціями, а не одним стрибком

Перша версія підняла ROI, але просадила спенди на 30%. Кожна наступна версія порівнювалася з попередньою й виправляла її слабке місце — доки третя не підняла і ROI, і обсяги. Логіка зміни бюджетів за перші години життя кампанії розкрита всередині.

Алгоритми змінюються — стратегія тестування теж

Після виходу ML-системи Андромеда креативне різноманіття стало охопленням: без різних креативних кутів кампанія втрачає користувачів. Команда переробила саму інфраструктуру тестування й вивела власну ключову метрику для оцінки.

Альорти можуть працювати замість людини

Сповіщення не просто інформує про креатив — воно автоматично створює задачу з описом для дизайнера. Продюсеру не треба щоразу ставити її вручну, і жоден вінер не губиться.

Тестувати треба так, щоб не обманути самого себе

Дві однакові кампанії дають різний результат просто через аудиторію. Щоб відокремити вплив зміни від випадковості, команда тестує парами А/Б і дивиться не лише на загальний результат, а й на те, у скількох парах виграла тестова версія.