ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АУДИТОРНЫХ ДАННЫХ В РАБОТЕ С МОБИЛЬНЫМИ ОФФЕРАМИ http://kinza.pro - Кинза 2015

1. Проблемы на рынке мобильного
маркетинга
• Отсутствие экспертизы в мобайле
• Непонятное ценообразование (огромная разница стоимости
продвижения продукта у разных подрядчиков, особенно, цены
размещения одних и тех же форматов на схожих источниках
трафика)
•Отсутствие продуктов продвижения (например, адаптированных
лендингов или мобильные приложения)
•Неудачные пробные кампании
• Сложность работы с мобильной аналитикой
• Большое разнообразие форматов и источников трафика
Аудиторные таргетинги и мобильные офферы
Михаил Малый. Кинза, 2015

2. Работа с аффилатами плюсы и
минусы
Плюсы:
•В совокупности дают большой объем трафика
•Не нужно содержать огромный штат сотрудников
•Возможность подключать аффилейтов из любых стран
Минусы:
Нет полноценного контроля (Подмешивают мотивЛьют ботов)
•Не могут гарантировать объемов по трафику
•афилейт может выйти напрямую на рекла
•сложности с оплатами (нет30 с реклом и еженедельно афилейтам)
• риски по качеству трафика

3. Что мы использовали
• Данные соц сетей и MyTarget
• Данные рекламодателя (FaceBook)
• Операторские данные

4. Кейсы: MyTarget vs Церебро
MyTarget:
Таргетинги на любителей игр и разбивка по соц.дему. Использовались
общераспространенные подходы с «Прокачай героя», «Разори
город/деревню/ферму с овощами», «Построй империю» и проч
Церебро:
- Использование парсинга в церебро для таргетинга по различным группам
любителей викингов, скандинавской мифологии и прочего.
- Очистка полученного списка от ботов
- Поиск групп, с похожей аудиторией, с помощью церебро для расширения
объемов аудитории (практически look-alike)

5. Примеры баннеров

6. Результаты
CR CPM CPC ROI
Объемы
(несколько
дней)
Вариант с таргетом на игры 6,31% 86,55 11,54 9,36% 100
Вариант с таргетом
"Церебро" 17,80% 93,5 8б5 318,8% 300

7. Кейсы: MyTarget, Игра 3 в ряд
Начали с теста общего соцдема на М и Ж, 2 типа креативов: РПГ и
"3 в ряд".
Далее выделили, что конвертятся лучше Ж по объявам типа "3 в
ряд". Этот креатив дал топ-конверсию:

8. • Подробили возраста по 10 лет, топ возраст был 35-
44. Начали сокращать аудиторию, проверили
категорию интересов "Игры" и аудиторию
игравших в Одноклассниках в однотипные
приложения. Обе аудитории неплохо сработали.
• В итоге CPI упал с 150 рублей до ~ 45 рублей (при
росте объема с 150 инсталлов за инсталлов за 2
дня, до 200+ в день)
Кейсы: MyTarget, Игра 3 в ряд. Результаты

9. Кейсы: MyTarget,
приложение азартной категории
CR
Кол-во
установок в день CPI
Женщины 7-10% до 200 70руб.
Безработные Женщины 10-12% до 350 50руб.

10. Кейсы: FB, Игра Ферма
Создаем 2 custom аудитории:
- Самые активные платящие за 10 дней
- Самые активные играющие за 10 дней
Строим look a like по каждой из созданных аудиторий, при этом
важно учитывать размер таргетируемой аудитории:

11. Кейсы: FB, Игра Ферма, Результаты
KPI - 2,5$
• Look a Like с активно играющих пошел ниже 2$,
муж 24+, в объемах 200-300 в сутки
• Look a Like с активно платящих ~2$, 150-200 в
сутки, но они платили лучше чем обычные на
30%, и мы договорились на увеличение выплаты

12. Кейсы: Туристическое агентство,
операторские данные
Какие таргетинги использовали:
Москва
Пользователь был не менее одного раза в год за границей
Пользователь туристических приложений
Пользователь посещал ресурсы, связанные с туризмом (white list)

13. Кейсы: Туристическое агентство,
операторские данные
НЕОДНОЗНАЧНО…
Для корректной работы предикторов необходима
выборка +/- 1000 0000 пользователей
…. А у нас была на несколько порядков меньше, но мы об этом скромно умолчим.

14. Спасибо за внимание
С уважением, команда Mobi Sharks
mm@mobisharks.com