Оптимизировали кампании с помощью ИИ и снизили CAC на 45,2%! Обещал, что будет больше нейронок и как мы их используем - вуаля) Поделюсь мини-кейсом по использованию нейромозга в аналитике и оптимизации. Для одно финтех-проекта необходимо было максимально возможно снизить стоимость привлечения нового клиента (CAC) в рамках того же бюджета. Оптимизировать нужно было 2 РМП-кампании в Директ. В каждой было по 7 заголовков, 3 текста и 3 концепции баннеров. Сводить такой массив данных вручную - трудозатратно, поэтому мы выгрузили отчёты Директа по заголовкам, текстам и баннерам и отдали их нейронке. Выводы мы попросили ранжировать по принципу: оставить, однозначно остановить, доработать. Анализ показал, что в первой кампании 2 заголовка, 1 текст и 1 баннер работают хорошо. Во второй — 2 заголовка, 2 текст и 2 баннера. Их мы не стали трогать.  Отключить нейронка предложила в обоих кампаниях по 1 связке крео-текст-оффер. Остальные предлагалось доработать и сразу ИИ предложил несколько вариантов на основе контекста текущей задачи. Что-то из предложенного специалист взял без правок, что-то доработал по своему видению, получилось примерно поровну. Результат мы сравниваем по неделям: 15–22 июля до правок и 29 июля — 5 августа после. Неделю, в которую всё меняли, не берём, т.к. кампании обучались и данные не будут чистыми. CAC упал с 3 441 до 1 886 руб!, новых клиентов стало 155 вместо 97. Количество установок выросло на 34,6% при снижении их стоимости. При этом бюджет сократился на 12,1%! Самое любопытное, что наверху воронки всё стало хуже. Показы и клики сократились на 20-25%. CTR несколько просел. Зато конверсия из клика в установку выросла больше чем вдвое! Это говорит о том, что трафик стал более релевантный и заинтересованный, и клиент перестал тратить деньги на нецелевые показы и клики. Выводы…своими мыслями я еще поделюсь, а сейчас интересно услышать вас.