Антон Каргаполов — «Лаборатория тестирования рекламных источников в Контуре, или Как крупнейший IT-разработчик находит для себя лучшие источники и связки»

Эта статья — предположение о том, что может быть сказано Антоном Каргаполовым на Суровом Питерском Форуме. Мы используем открытые подходы к экспериментам и маркетинговой аналитике и не опираемся на внутренние данные Контур. Все элементы, касающиеся роли спикера и конкретных практик компании, помечены как предположение.

Лаборатория тестирования рекламных источников — это постоянный процесс генерации и проверки гипотез по каналам и их связкам: источник × оффер × креатив × лендинг. Цель — находить комбинации, которые снижают стоимость привлечения и ускоряют окупаемость. Формат лаборатории подходит крупным и средним компаниям, но идеи применимы и для небольших команд при дисциплине измерений и приоритизации.

Вводная: контекст, цели и допущения

Контекст: компания, форум, роль спикера (предположение)

Контур — крупный российский разработчик программных решений для бизнеса. Компания работает с B2B и SMB‑сегментами. Факт присутствия в этих сегментах подтверждается публичными материалами компании. Вокруг крупного портфеля продуктов обычно развивается комплексная маркетинговая функция, что требует системного тестирования каналов. Это общая рыночная практика.

Суровый Питерский Форум — публичная площадка о маркетинге, продукте и росте бизнеса. На подобных конференциях обсуждают процессы, метрики и инфраструктуру измерений. Предположение: Антон Каргаполов мог бы говорить о том, как в большой организации выстроить лабораторию тестирования рекламных источников, какие тесты запускать и какие решения принимать по итогам экспериментов.

Цель лаборатории и ожидаемая польза для бизнеса

Цель лаборатории — снизить CAC и повысить ROMI за счёт валидированных экспериментов. CAC (customer acquisition cost) — стоимость привлечения одного платящего клиента. ROMI (return on marketing investment) — возврат маркетинговых инвестиций, отношение добавочной прибыли к расходам на маркетинг. Дополнительные цели — ускорить Payback (срок окупаемости рекламных вложений) и увеличить LTV (lifetime value, суммарная маржа на клиента за период жизни).

Практическая польза — заранее понимать инкрементальный эффект рекламы и масштабировать только то, что даёт прирост. Инкрементальность — прирост метрики, который не произошёл бы без рекламы. Для крупных компаний это сокращение бюджетных потерь на неэффективные каналы. Для малых — ускорение цикла обучения и снижение цены ошибки.

Зачем нужна лаборатория тестирования рекламных источников

Проблемы классической закупки трафика без экспериментов

Закупка трафика без дизайн‑контроля даёт смещённые оценки эффективности. Атрибуция по последнему клику часто переоценивает низовую перформанс‑рекламу и недоучитывает верх воронки. Это приводит к неверному распределению бюджета и завышенному CAC.

Без стандарта гипотез и чётких критериев успеха команда спорит на вкус и опыт. Время уходит на обсуждения, а не на проверку. Итог — растущий список нереализованных идей, которые сложно сравнить между собой.

Риски и издержки отсутствия системного тестирования

Главный риск — масштабирование без доказанного инкрементального эффекта. При расширении охватов появляются каннибализация органики, выгорание аудитории и рост частоты показов без прироста конверсий. Это удорожает привлечение и ухудшает ROMI.

Дополнительный риск — методологические ошибки: p‑hacking (подгонка результатов), неполнота данных, сезонные сдвиги. Без расчёта MDE (minimum detectable effect, минимальный детектируемый эффект) тесты могут быть недостаточно мощными для принятия решения, что ведёт к ложным отрицаниям или ложным подтверждениям гипотез.

Что тестируем: текущее портфолио и новые источники

Текущее портфолио: гипотезы оптимизации внутри каналов

В первую очередь лаборатория работает с тем, что уже приносит результат. Гипотезы касаются связок: аудитории, сообщения, креатива, лендинга и оффера. Примеры: новая сегментация по отрасли, переразметка брифов для креативов, смена формата посадочной. Цель — найти улучшения с быстрым Payback в существующих каналах.

Для проверки применяют A/B‑тесты. A/B‑тест — эксперимент, в котором сравнивают контроль и вариант по одной ключевой метрике при случайном распределении трафика. Для начала часто запускают A/A‑тест — проверку стабильности системы измерений без изменений в варианте. A/A помогает убедиться, что нет систематического смещения до старта серии A/B.

Новые источники: отбор, пилот и критерии выхода в масштаб

Новые площадки и форматы проходят воронку отбора. Сначала — оценка соответствия целевой аудитории и доступности атрибуции. Далее — пилот с зафиксированными критериями остановки и успеха: целевой CPAU, целевой Payback, минимальный Uplift. CPAU (cost per activated user) — стоимость пользователя, выполнившего целевое действие в продукте.

В пилоте важен дизайн инкрементального теста: гео‑сплит, holdout‑группа или дополнительные методы контроля. Гео‑тест — эксперимент, в котором сравнивают регионы с включённой и выключенной рекламой. Holdout — группа, целиком исключённая из воздействия для оценки фона. При достижении критериев запускают ограниченное масштабирование и повторную проверку на новых сегментах.

Методология экспериментов

Приоритизация гипотез: RICE/ICE/PIE и постановка успеха

Чтобы не распылять внимание, гипотезы ранжируют по RICE/ICE/PIE. RICE (reach, impact, confidence, effort) оценивает охват, влияние, уверенность и усилия. ICE (impact, confidence, ease) — упрощённая модель с тремя компонентами. PIE (potential, importance, ease) — потенциал, важность и лёгкость. Итоговый балл определяет порядок запуска.

Критерии успеха задают до теста: целевые пороги по CAC, ROMI и Payback, минимальный размер эффекта и допустимая длительность. Для каждого теста фиксируют минимальный объём выборки и мощность — вероятность обнаружить эффект заданной величины. Это снижает вероятность остановок «по наитию».

Дизайн: A/A, A/B, инкрементальность, гео‑тесты, holdout

A/A‑тест калибрует контур измерений: проверяет трекинг событий, равномерность распределения и корректность атрибуции. Он выявляет технические ошибки до того, как деньги тратятся на гипотезы. После A/A переходят к A/B с заранее определённой метрикой успеха и планом анализа.

Для оценки инкрементальности используют гео‑тесты и holdout‑дизайны, а также эксперименты по отключению каналов. Инкрементальность измеряют как Uplift — разницу результата между группой воздействия и контролем, нормированную на контроль. Гео‑подход удобен там, где индивидуальная рандомизация затруднена, а кластерная случайность контролирует утечку сигналов между группами.

Метрики: CAC, LTV, ROMI, Payback, CPAU, Incrementality Uplift

Базовые метрики нужны для финальных решений и сравнения каналов. CAC показывает эффективность закупки, LTV — долгосрочную ценность сегмента, ROMI — отдачу на вложения, Payback — время возврата инвестиций. Дополнительно считают CPAU для ранних сигналов качества трафика, конверсию по этапам и Uplift инкрементальности для подтверждения причинно‑следственной связи.

Для согласованности применяют общие окна атрибуции и стандартные правила очистки данных: вынос аномалий, дедупликацию пользователей и контроль частоты. Для визуализации и оперативного контроля помогают сквозная аналитика и дашборды с единым словарём метрик. Это позволяет команде обсуждать одно и то же число, а не разные представления одного факта.

Качество данных: атрибуция, MDE, мощность, контроль и конфаундеры

Атрибуция — правило, по которому события конверсии связываются с каналами. При возможности применяют multi‑touch‑атрибуцию, чтобы учитывать путь пользователя. При ограничениях платформ используют согласованные окна и приёмы валидации через отключения и гео‑сплиты.

MDE рассчитывают заранее. Он зависит от дисперсии метрики, размера выборки и уровня значимости. Мощность выбирают не ниже 80%, чтобы избежать слабых тестов. Конфаундеры — факторы, которые влияют и на рекламу, и на результат (сезонность, акции, изменения продукта). Их контролируют дизайном и включают в регрессионный анализ, если это уместно.

Процесс, роли и артефакты лаборатории

Роли: маркетинг, аналитика, продукт, правовой и безопасность

Команда лаборатории — межфункциональная. Маркетинг формулирует гипотезы и отвечает за креативы и медиапланы. Аналитики ставят дизайн эксперимента, собирают данные и проверяют качество измерений. Продукт отвечает за корректность целевых событий и их семантику. Это снижает риски неверного определения «активации» и «покупки».

Правовой блок и безопасность проверяют соблюдение требований платформ и законодательства, особенно в части персональных данных и ретаргетинга. Это важно при использовании серверных конверсий и интеграций, где передаются идентификаторы пользователей. Совместная работа сокращает задержки при запуске и снижает риск блокировок.

Артефакты: бриф гипотезы, план эксперимента, отчёт и реестр решений

Каждая гипотеза оформляется в брифе: проблема, инсайт, предполагаемый механизм, дизайн теста, MDE, критерии успеха, риски. План эксперимента включает схему рандомизации, метрики, длительность, способ анализа и протокол остановки. Это дисциплинирует команду и обеспечивает повторяемость.

Отчёт содержит фактический дизайн и отклонения от плана, результаты, проверку допущений и решение: масштабировать, повторить или закрыть. Все решения заносят в реестр и связывают с медийным календарём. Наличие общего реестра снижает дублирование работ и помогает в онбординге новых сотрудников.

Инструменты и инфраструктура

Трекер гипотез, таск‑менеджмент, репозиторий знаний

Удобный трекер гипотез фиксирует статус, владельца и дату пересмотра. Связка с таск‑системой даёт прозрачность очереди. Репозиторий знаний хранит шаблоны брифов, планы, реестры тестов, часто задаваемые вопросы и уроки, извлечённые из неудачных экспериментов.

В зрелой настройке часть артефактов создаётся полуавтоматически из шаблонов. Автоматические напоминания о ретестах не дают забыть о деградации эффектов из‑за выгорания аудитории. Для управления повторной монетизацией полезны процессы в духе программы удержания, где тесты охватывают коммуникации по базе и апсейлы.

Сквозная аналитика, MMP, коннекторы CAPI и витрины данных

Сквозная аналитика объединяет расходы, трафик и выручку на уровне каналов и кампаний. Это даёт единую правду для маркетинга и продукта. Для мобильных продуктов применяют MMP (mobile measurement partner) — систему, которая атрибутирует установки и события приложений.

CAPI (conversions API) — серверные коннекторы отправки событий в рекламные платформы. Они повышают полноту трекинга и позволяют корректировать оптимизационные сигналы при ограничениях браузеров. Витрины данных собирают нормализованные таблицы для отчётности и продвинутых моделей. Для управленческого уровня полезны дашборды для руководителя, где собраны ROMI, LTV и Payback по источникам и сегментам.

Интересные результаты и находки (предположения)

Паттерны в B2B/SMB и различия по фрагментам воронки

Предположение: в B2B‑воронках уместны более длинные окна атрибуции и оценки инкрементальности на уровне заявок и квалификаций, а не только на уровне кликов. Длинный цикл сделки и множественные контактные точки требуют отчётности на уровне сессий и аккаунтов. Это повышает качество решений о масштабировании каналов верхнего уровня.

В SMB может работать стратегия «широкий охват + быстрый ретаргетинг», но только при измеренной инкрементальности. Предположение: связки «поиск + контент» дают прирост в нижней части воронки за счёт прогрева, если ретаргетинг не пересекается с брендовой кампанией и не каннибализирует органику.

Связки креатив × оффер × площадка и влияние на инкрементальность

Креатив, оффер и площадка образуют систему. Предположение: креативы, связывающие боль клиента с конкретным результатом, превосходят универсальные сообщения в перформанс‑каналах. Но их эффект быстро выгорает, поэтому нужен план обновления и библиотека контрольных сообщений.

Посадочные страницы влияют на Uplift не меньше, чем креатив. Улучшение скорости загрузки и адаптивности даёт измеримый прирост CPAU и Payback. Контент в связке с продуктовым триалом или демо снижает неопределённость для пользователя и улучшает конверсию в активацию.

Ограничения, риски и этика

Сезонность, выгорание аудиторий и лимиты статистики

Сезонность и региональные пики искажают результаты. Для долгих тестов используют калибровку по фону и регрессионную корректировку. Для коротких — синхронные сплиты и симметричные планы запуска, чтобы исключить влияние дней недели.

Выгорание аудитории приводит к росту частоты и снижению CTR. Лаборатория фиксирует срок «жизни» креатива и правила замены. Ограниченные бюджеты снижают мощность тестов; это решают через объединение гипотез, более грубые метрики и приём последовательного анализа с контролем на ложноположительные решения.

Этические и юридические рамки экспериментов

Правила площадок и закон защищают пользователя. Эксперименты не должны вводить в заблуждение и эксплуатировать уязвимые группы. Критично соблюдать требования к персональным данным при использовании серверных событий и списков ремаркетинга. Это снижает юридические риски и защищает бренд.

Отдельно фиксируют запреты на креативы с недостоверными обещаниями и искусственным дефицитом. В продуктовых тестах избегают скрытых условий, влияющих на цену. Эти простые принципы повышают доверие и улучшают долгосрочные метрики удержания и LTV.

Выводы и практические рекомендации

Чек‑лист запуска лаборатории

Начните с простого стандарта. Определите 3–5 бизнес‑метрик: CAC, ROMI, Payback, LTV и CPAU. Зафиксируйте окна атрибуции, протокол A/A‑проверки и порог значимости. Создайте единый бриф гипотез и шаблон плана эксперимента. Назначьте владельца реестра решений и еженедельный комитет гипотез.

Параллельно настройте базовую отчётность: расходы, клики, сессии, лиды, продажи, повторные продажи. Если повторная монетизация критична для окупаемости, запустите повторные продажи из базы в отдельный поток экспериментов с контролем инкрементальности. Для сезонных активностей заранее планируйте дизайн теста «акции vs контроль», включая возможные игровые акции и промо.

Что измерять и автоматизировать в первую очередь

В первую очередь автоматизируйте сведение затрат и доходов по источникам и кампаниям. Это база для ROMI и Payback. Дальше — построение конвейера событий продукта и маркетинга, чтобы отслеживать CPAU и ранние сигнал‑метрики. Для управленческого контроля достаточно одного экрана с «красной линией» по ключевым показателям и набором «дрелей» по каналам. Готовые отчёты по трафику экономят время и снижают число спорных интерпретаций.

Отдельно настройте библиотеку креативов и связок с результатами. Это ускорит обучение и позволит быстро запускать новые тесты без потери качества. В процессе работы регулярно проверяйте деградацию эффектов и обновляйте приоритизацию по RICE/ICE/PIE.

Что владельцы онлайн‑школ возьмут из статьи

Онлайн‑школам критично управлять окупаемостью трафика из‑за высокого влияния контента и ретаргетинга. Лаборатория поможет быстро проверять офферы, цены и форматы уроков ещё на уровне лид‑магнитов. Сосредоточьтесь на метриках CAC, ROMI и Payback в связке с LTV по когортам.

Практика: разделяйте тесты «привлечение» и «дожим» и проверяйте инкрементальность ретаргетинга. Оценивайте креативы не только по CTR, но и по CPAU и Uplift. Для снижения зависимости от платного трафика развивайте CRM‑маркетинг по базе и тестируйте сценарии прогрева, апсейлы и рекомендации курсов.

Локальный вывод. Лаборатория тестирования рекламных источников — дисциплина принятия решений на основе проверяемых эффектов и корректных измерений. Даже небольшая команда может внедрить базовый процесс: приоритизацию гипотез, A/A‑проверку, простые A/B‑тесты и отчётность по ROMI. Предположительно, доклад Антона Каргаполова покажет, как это масштабируется в большой компании, но набор принципов универсален и применим для владельцев онлайн‑школ и других цифровых бизнесов.