Иногда лучшее решение — объединить несколько рабочих подходов в один. Данный кейс — отличный пример такой синергии. Использовав сильные стороны партнерской CPA-сети AdsEmpire и рекламной сети Mirelia Networks, арбитражнику удалось получить солидный профит всего за неделю.
- Партнерка: AdsEmpire
- Оффер: Flirt.com (SOI Dating Offer)
- Источник трафика: Mirelia Networks
- ГЕО: США
- Период: 7 дней
- Потрачено: $1 000
- Общая прибыль: $1 350
- ROI: 35%
Описание связки
Т.к. дейтинг всегда был основным направлением арбитражника, он решил продвигаться именно в этой вертикали. США в плане dating ниши — очевидный выбор при условии, что вы хорошо понимаете динамику дейтинга и имеете опыт успешных рекламных кампаний. Учитывая солидный бэкграунд арбитражника, он осознанно принял решение сконцентрироваться на рынке США, используя свои знания и понимание предпочтений/поведения американцев.
Для этого конкретного кейса в качестве оффера был выбран SOI дейтинг оффер Flirt.com в партнерской CPA-сети AdsEmpire. Решение было основано на наблюдениях того, что он шикарно работает в сочетании с трафиком рекламной сети Mirelia Networks.
Когда дело дошло до общей настройки, решающее значение имел выбор типов устройств. Был сделан осознанный выбор — приоритет отдали мобильным устройствам, ведь эта стратегия в прошлом неизменно приносила положительные результаты. Что касается аудитории, то по совету личного менеджера было решено провести сплит-тест. Для этого было создано 4 кампании, в каждой из которых тестировалось 2 типа аудитории для каждого места размещения. Такой подход позволил собрать ценные данные и идеи для оптимизации таргетинга и повышения общей эффективности кампании.
На эффективность кампании влияет множество переменных, поэтому найти универсальную формулу успеха сложно. Кроме того, каждый DSP имеет свои уникальные функции, источники трафика и нюансы. Чтобы добиться оптимальной производительности DSP Mirelia Networks, сосредоточились на следующих ключевых факторах:
- Ценообразование (CPM): выбрали модель CPM, поскольку она обеспечивает лучшее управление бюджетом и позволяет более точно контролировать воронку посредством настройки баннера.
- Оптимизация времени: разные ГЕО имеют свои периоды максимальной производительности, поэтому было тщательно рассчитано время буста для каждой кампании. Например, таргетинг на аудиторию из США ранним утром или вечером, когда пользователи с наибольшей вероятностью воспользуются сайтом знакомств после долгого дня.
- Таргетинг на устройства: ориентировались исключительно на мобильные устройства, поскольку они хорошо сочетаются с трафиком Mirelia. Чтобы максимизировать охват, в таргете выбрали все операционные системы и браузеры.
- Стратегическое размещение рекламы: баннеры разместили в местах, которые предлагали оптимальные углы обзора, обеспечивая более высокую видимость и вовлеченность аудитории. Провели тестирование на двух разных местах размещения — верхнем (300 х 250) и межстраничном (320 х 480).
- Типы аудитории: в модели CPM было доступно три типа аудитории: платная, неоплачиваемая и все. В поисках разных подходов и ценных данных решили протестировать как платную, так и неоплачиваемую аудиторию.
Данный подход объединил хорошее понимание арбитражником американской аудитории, точный таргетинг и стратегическую настройку кампанию. Все это вкупе было максимизацию эффективности и прибыльности от оффера AdsEmpire с американским трафиком из Mirelia Networks.
Креативы
Т.к. в рекламной сети была доступна баннерная реклама, было принято решение искать креативы, которые легко вписываются маркетинговую воронку арбитражника и резонируют с мышлением целевой аудитории, побуждая их обратиться к предложению AdsEmpire Flirt.com.
Менеджер Mirelia посоветовал использовать их самые эффективные баннеры (по показателю CTR) из библиотеки по умолчанию. Стартовали с тестирования рекомендованных баннеров.
Первые результаты были многообещающие, поэтому продолжили изучение мест размещения, которые показывали лучшие результаты в предыдущих тестах CPM, в частности, Top (300х250) и Interstitial (320х480).
Ниже приведены примеры баннеров, которые посоветовали протестить в рекламной сети:
Кроме того, персональный менеджер предоставил наиболее эффективные лендинги, соответствующие выбранным настройкам таргетинга.
Что еще использовали
Оптимизацию кампании начали, когда первоначальные результаты оказались немного ниже ожиданий. Вместо поспешных корректировок был принят подход, основанный на данных. Сначала собрали достаточно информации для точной оптимизации, и это в результате привело к повышению эффективности кампании.
Процесс оптимизации включал в себя следующие шаги:
- Приостановка неэффективных баннеров. На второй день тестирования неконвертящие баннеры были немедленно приостановлены, чтобы исключить неэффективные элементы и сосредоточиться на более прибыльных вариантах рекламы. Этот шаг был направлен на повышение общей эффективности кампании за счет более эффективного распределения бюджета и ресурсов.
- Часовой пояс и почасовая оптимизация. Для достижения точного таргетинга часовой пояс был изменен на -5 UTC (Нью-Йорк), чтобы соответствовать целевой аудитории кампании. Кроме того, были выбраны определенные активные ночные часы с 20:00 до 06:00, чтобы повысить видимость в периоды повышенной активности пользователей. Такой подход оптимизировал показ рекламы и максимизировал потенциальные конверсии.
- Приоритет ставок и корректировка бюджета. Первоначально был установлен более высокий приоритет ставок для большего количества показов и более свежего трафика для сбора данных. Однако уже через несколько дней стало очевидно, что платная аудитория обходится дороже выбранного оффера. Следовательно, на четвертый день скорректировали приоритет ставок, чтобы оптимизировать расходы бюджета, а также сократили дневной бюджет до 50 долларов США. Попутно приостановили некоторые неэффективные баннеры, оставив активными только самые успешные.
Статистика
В результате кампания по итогам оптимизации показала впечатляющие результаты:
- Затраты — $1 000
- Общий профит — $1 350
- Чистая прибыль — $350
- ROI — 35%
Несмотря на то, что изначально кампания столкнулась с определенными трудностями, тщательный мониторинг эффективности, корректировки на основе данных и целевые стратегии оптимизации привели к хорошему результату.
Автор кейса: Affiliate Valley
