Сделать рекламу устойчивой в непраздничные недели: чтобы стратегии не обучались на праздничном покупателе и не тратили две недели после каждого пика на то, чтобы прийти в себя.
«После каждого праздника реклама неделями работала на праздничном покупателе, которого в обычной жизни нет. Автопилот AI-агента включили на части кампаний, и к апрелю CPA опустился на 42%, а заказов в тихие недели стало в 2,3 раза больше»
кейс Артфлора × Rivox AI
Артфлора, интернет-магазин цветов с доставкой по Москве и области. Букеты, композиции в коробках, подарочные наборы. Средний чек 4 500-5 500 ₽.
К началу года ситуация была такой:
В праздники (8 марта, 14 февраля, 1 сентября) трафик и заказы взлетали, до 200 заказов в день;
А в обычные недели кампании не приносили даже 10-15 заявок в сутки;
Автостратегии не успевали перестраиваться: данные пика сбивали обучение;
После праздников реклама неделями продолжала выкупать «праздничный» интент и сливала бюджет.
Команда меняла креативы, экспериментировала с текстами и форматами. Заявок это не добавило: проблема была не в объявлениях.
Задача: сделать рекламу устойчивой в тихие недели, а не только в праздники.
У Артфлоры есть свой директолог, отдавать ему на замену робота никто не собирался. Поэтому автопилот включили не на весь аккаунт: часть кампаний ушла под управление агента, остальные остались за штатным специалистом. Агент получил доступ к Директу, Метрике и amoCRM по API и работал только в своей зоне. Кампании специалиста он не трогал.
ЗАДАЧА
Что сделал AI-агент
1
Подключение по API, без правок на сайте
Сборщик подключился к Яндекс.Директу, Метрике и amoCRM по официальному API. Ставить что-то на сайт не потребовалось. Агент сразу увидел не только клики и заявки, но и то, что из этих заявок доехало до оплаты. В цветах это разные вещи: заказ оформляют, а потом не подтверждают по телефону, меняют дату или отказываются, когда узнают цену доставки за МКАД. Данные обновляются раз в 3 минуты, агент работает круглосуточно.
2
Аудит аккаунта по 102 правилам
Шесть аудиторов прошли аккаунт параллельно по своим зонам: ставки, семантика, площадки РСЯ, креативы, аудитории, гео. Полный прогон занимает около 12 минут на тысячу групп, поэтому карта проблем была на столе в первый день, а не после двух недель наблюдений. Аудит агент прогнал по всему аккаунту, но правил руками только свою зону: находки по кампаниям штатного специалиста ушли ему списком. Находки ниже в таблице.
3
Развели праздничный и повседневный спрос
Главная находка аудита. Праздничный и обычный покупатель цветов ведут себя по-разному, но жили в одних и тех же кампаниях:
В праздничные дни 78% заказов идут со слотом «сегодня», человек платит в первый визит за несколько минут;
В обычную неделю дату доставки выбирают за 3-5 дней вперёд, а до оплаты доходят со второго или третьего визита;
Стратегия обучалась на праздничном поведении и после 8 марта ещё две недели выкупала срочный интент, которого в апреле почти нет.
Агент разнёс спрос на два контура. Праздничный останавливается после пика, и его данные не подмешиваются в повседневный. Повседневный контур агент больше не перезапускает: вместо этого он двигает лимиты и корректировки шагами через API, чтобы стратегия не выпадала в переобучение. Раньше кампании после каждого пика поднимали заново и они уходили в обучение на 5-7 дней. Теперь выход на стабильные показатели занимает 2 дня.
4
Перевели обучение на оплату, а не на оформление заказа
Целью в Метрике стояло «оформление заказа». По данным из amoCRM видно, что это ложный сигнал:
Заявки из сетей выходили почти на 40% дешевле, но до оплаты доходило втрое меньше, чем с поиска;
Автостратегия видела дешёвую цель и разгоняла именно этот трафик, а деньги в кассе за ним не появлялись.
Агент подгружает оплаченные заказы из CRM обратно в Метрику и переводит стратегии на этот сигнал. Сети при этом никто не отключал: у них поменялась цель, по которой они учатся. Конверсия в оплату на дашборде считается именно так.
5
Вечерний прайм и ставка ниже медианы
Группа со срочными запросами («букет сегодня», «доставка цветов за 2 часа») формально работала, но ставка в ней была на 38% ниже медианы по кластеру. В аукцион с 18:00 до 21:00 объявление не попадало, а это часы, когда человек вспоминает про букет по дороге домой. Агент поднял ставку и завёл корректировки по часам. В отчёте по CPA этой проблемы не было видно вообще: кампания выглядела дешёвой просто потому, что почти не показывалась в дорогое время.
6
Звонки и география доставки
Ежедневная расшифровка звонков дала две вещи. Часть обращений спрашивала про оформление залов и свадебных арок, а Артфлора этим не занимается: значит, по этим запросам бил целый кластер семантики, и он приносил «заявки», которые никогда не станут заказом. Вторая часть звонков падала на адреса за пределами зоны доставки, менеджер называл цену выезда и человек отваливался. Агент отминусовал оформление мероприятий и сузил гео до радиуса, куда курьер действительно успевает в слот. Для дальней области сделали отдельный контур с честной ценой доставки в объявлении.
7
Запросы, которые не покупают в первый визит
«Что подарить маме на юбилей», «какие цветы дарят на годовщину» по отчёту выглядят как слив бюджета: конверсия в первом визите почти нулевая. Но по Метрике эти же люди возвращаются за 2-4 дня до самой даты и покупают. Резать их нельзя, иначе магазин теряет покупателя за неделю до его повода. Агент вывел эти запросы в отдельную группу с мягкой ставкой и увёл аудиторию в ретаргет с напоминанием ближе к дате события.
8
Подготовка к пику по конкурентам
Исследователь регулярно снимает выдачу по цветочным запросам. Перед 8 марта конкуренты начинают разгонять аукцион заранее, и обычно рекламодатель узнаёт об этом по счёту за открутку. Агент увидел рост ставок в выдаче и сдвинул бюджет и корректировки заранее. После пика он же первым увёл ставки вниз, не дожидаясь, пока аукцион остынет сам.
9
Контроль над действиями агента
Все изменения уходили в Директ через официальный API, всего агенту доступно 45 типов действий. Перед каждым действием проходит 12 валидаторов, всё пишется в журнал, любое изменение откатывается в течение 24 часов. Крупные шаги (новый контур, смена цели обучения) маркетолог Артфлоры подтверждал руками, остальное агент делал сам. Кампании, оставшиеся за штатным специалистом, агент не трогал.
Что нашёл агент в первом аудите
102 правила по шести зонам. Каждая находка превращается в конкретное действие в Директе, а не в график, который надо расшифровывать самому.
| Зона аудита | Что нашёл агент | Действие |
|---|---|---|
| Аудитории | после пика стратегия ещё две недели выкупала срочный интент, доля слота «сегодня» падает с 78% до 24% | API Два контура: праздничный и повседневный |
| Данные CRM | заявки из сетей дешевле на 40%, до оплаты доходит втрое меньше | API Обучение на оплаченный заказ из CRM |
| Ставки | в группе срочной доставки ставка на 38% ниже медианы, вечерний аукцион 18:00-21:00 проходил мимо | API Ставка и корректировки по часам |
| Семантика | расшифровка звонков: часть обращений про оформление залов и арок, такой услуги нет | API Минус-фразы на оформление мероприятий |
| Гео | заявки на адреса за пределами зоны доставки, клиент отваливается на цене выезда | API Радиус показа и отдельный оффер для области |
| Семантика | «что подарить» не покупает в первый визит, но возвращается за 2-4 дня до повода | API Отдельная группа плюс ретаргет к дате |
Ключевая находка: праздничный покупатель и обычный покупатель это два разных человека. Один берёт букет на сегодня за пять минут, второй планирует за неделю и возвращается трижды. Пока они живут в одних кампаниях, автостратегия учится на том, кого больше, то есть на празднике. И весь остальной год работает по чужому шаблону.
Главные цифры кейса:
42%
Снижение CPA (с 2600 ₽ до 1508 ₽)
с 0,7% до 1,8%
Рост конверсии в оплату
в 2,3 раза
Рост заказов в непраздничный период
2 дня
Скорость обучения кампаний
Как это накапливалось
Ступеньки не было. Ни одно из действий агента не даёт скачка за неделю: цифры выправлялись месяц за месяцем, пока стратегии переучивались на оплаченный заказ и переставали таскать за собой праздничные данные. Февраль и март это ещё и пиковые месяцы, то есть улучшение шло не в тепличных условиях.
В таблице и на дашборде показатели по всему аккаунту, а не только по зоне агента. Часть кампаний всё это время вела команда клиента, и по мере того как маркетолог разбирался в журнале действий, кампании отдавали агенту одну за другой. Поэтому эффект и накапливался постепенно.
| Месяц | CPA | Конверсия в оплату |
|---|---|---|
| Январь 2025 | 2600 ₽ | 0,7% |
| Февраль 2025 | 2150 ₽ | 1,3% |
| Март 2025 | 1714 ₽ | 1,5% |
| Апрель 2025 | 1508 ₽ | 1,8% |
ПОЧЕМУ ЭТО РЕШЕНИЕ СРАБОТАЛО?
Раньше реклама была заложницей пиков. Автостратегия набирала сотни конверсий за 8 марта, решала, что покупатель цветов выглядит вот так, и весь апрель искала человека, которому букет нужен через час. Директолог видел растущий CPA, но у него не было ни времени, ни инструмента, чтобы каждый день пересобирать связку «запрос, звонок, оплата» вручную.
Что изменил агент:
Праздничные данные больше не попадают в повседневные кампании, поэтому после пика стратегия не откатывается назад;
Стратегии учатся на оплаченных заказах из CRM, а не на оформлении: дешёвая заявка перестала быть целью;
Кампании не перезапускаются после каждого пика, лимиты двигаются шагами, обучение занимает 2 дня вместо 5-7;
Аукцион, звонки и география проверяются круглосуточно, а не в те часы, когда до аккаунта дошли руки.
Клиент отдал агенту часть кампаний именно потому, что не верил в автопилот. Это нормальный способ начать. Кампании штатного специалиста остались на месте, их никто не ломал, а зону агента расширяли по мере того, как маркетолог смотрел журнал действий и понимал логику решений.
"Наконец-то выровнялся трафик, заказы теперь приходят стабильно, и в период между праздниками мы теперь живём спокойно, зная, что реклама будет приносить результат"
Хотите сократить расходы на рекламу и зарабатывать больше?
Заполните форму и получите план, как сэкономить до 30% рекламного бюджета с помощью AI-оптимизации от Rivox
Уже сэкономили более 5 млн рублей клиентам за счёт снижения нецелевого трафика
Прогоняем аккаунт по 102 правилам и выполняем до 45 типов действий через официальный API Директа
Подняли средний чек на 40% в кейсах из e-com, финтех и онлайн-услуг