Авито Реклама для Chad AI: как снизить стоимость регистрации до 150 рублей и превратить тест в стабильный канал
Новый рекламный канал почти всегда начинается с неопределенности. Даже если площадка обладает большой аудиторией, заранее невозможно понять, подойдет ли она конкретному продукту, какие форматы окажутся эффективными и удастся ли масштабировать результат без роста стоимости привлечения.
Команда Advertalyze, входящая в партнерскую программу eLama, протестировала Авито Рекламу для сервиса Chad AI практически сразу после запуска инструмента. В процессе специалисты проверили разные модели оплаты, аудитории, креативы и настройки кампаний. В результате стоимость регистрации удалось снизить с 230 до 150 рублей, а стоимость оплаты - с 1453 до 920 рублей. При этом Авито Реклама перестала быть экспериментом и стала постоянным performance-каналом.
О клиенте: что представляет собой Chad AI
Chad AI - российский сервис, объединяющий популярные нейросети в одном интерфейсе. Пользователи получают доступ к ChatGPT, Midjourney, Suno, Veo и другим моделям без необходимости оформлять зарубежную карту или самостоятельно обходить ограничения.
Платформа позволяет создавать тексты, изображения, видео, музыку и презентации, а также вести диалог с ИИ-помощником. Основная аудитория сервиса - предприниматели, маркетологи, специалисты по контенту, студенты и все, кому требуется быстрый доступ к современным инструментам искусственного интеллекта.
До августа 2025 года проект привлекал клиентов через Яндекс Директ, VK Рекламу и programmatic-площадки. Однако команда решила проверить дополнительный источник трафика - Авито Рекламу. Главный вопрос заключался не только в том, получится ли получить регистрации, но и в том, можно ли выстроить на этой площадке предсказуемую модель привлечения пользователей.
Какие задачи стояли перед командой
Перед запуском необходимо было проверить сразу несколько предположений:
- может ли аудитория площадки объявлений заинтересоваться IT-сервисом;
- какие рекламные сообщения будут понятны пользователям, которые изначально приходят на Авито за товарами и услугами;
- какие сегменты дают не просто переходы, а регистрации и оплаты;
- какая модель оплаты позволяет удерживать стоимость привлечения в рамках экономики Chad AI;
- можно ли масштабировать эффективные связки без существенного ухудшения показателей.
Работу выстроили по performance-модели: каждую неделю запускали новые гипотезы, сравнивали результаты и перераспределяли бюджет в пользу более сильных вариантов. В анализе учитывали CTR, CPC, стоимость регистрации, стоимость оплаты и последующую окупаемость привлеченного трафика.
Первый этап: проверка модели оплаты и креативов
На старте одновременно запустили две группы объявлений. В первой использовали креативы, ранее применявшиеся в других рекламных системах, но адаптированные под новую площадку. Во второй разработали объявления специально для Авито, учитывая особенности поведения местной аудитории.
Для быстрого получения охватов выбрали широкие настройки таргетинга и оплату за показы - CPM. Ставки сначала выставляли вручную, примерно на уровне половины рекомендованной системой ставки. После накопления статистики порог корректировали с учетом фактической стоимости перехода.
Первые результаты оказались неудовлетворительными. В течение двух недель CTR составил всего 0,09%, переход обходился примерно в 130-190 рублей, а стоимость регистрации превышала 3000 рублей. При таких показателях рекламная модель не укладывалась в целевую экономику.
Поэтому от CPM отказались и перешли на оплату за клики. Это решение быстро изменило ситуацию: стоимость перехода снизилась до 5-8 рублей. После этого стало возможным сосредоточиться не на получении дешевых показов, а на поиске наиболее конверсионных сегментов.
Второй этап: сегментация аудитории
После перехода на CPC команда начала подробно сравнивать аудиторию по возрасту и интересам. Наиболее эффективными стали пользователи в возрастных группах 35-44 и 45-54 года. Стоимость регистрации у них была в два-три раза ниже, чем в остальных сегментах.
Дополнительно проверяли разные сценарии позиционирования. Креативы с конкретной пользой для работы показали себя лучше, чем универсальные объявления о нейросетях. CTR рабочих сценариев достиг 0,21%, тогда как у общей коммуникации про искусственный интеллект был на уровне 0,17%.
Это подтвердило важный вывод: аудитории недостаточно просто рассказать о наличии нескольких нейросетей. Гораздо эффективнее показать, какую практическую задачу пользователь сможет решить с помощью Chad AI - подготовить текст, создать изображение, автоматизировать рутинную работу или ускорить подготовку контента.
Портрет наиболее результативной аудитории
По итогам тестирования сформировался следующий профиль пользователей, на которых целесообразно направлять основной бюджет:
- география: Москва, Московская область и Санкт-Петербург;
- возраст: преимущественно 35-44 и 45-54 года;
- интересы: компьютеры, гаджеты, игры, цифровые продукты и технологии;
- потребность: использование нейросетей для работы, бизнеса, создания контента и решения прикладных задач.
Такой подход позволил отказаться от излишне широкого охвата и сконцентрировать показы на аудитории с более высокой вероятностью регистрации и оплаты.
Третий этап: поиск сильных связок
После определения основных сегментов специалисты начали сравнивать комбинации "аудитория - сообщение - формат объявления". Проверялись как нейтральные варианты с описанием сервиса, так и креативы, построенные вокруг конкретных выгод.
Лучше всего работали объявления, в которых:
- сразу объяснялось, что Chad AI объединяет несколько нейросетей;
- подчеркивалась возможность пользоваться сервисом в одном интерфейсе;
- демонстрировался практический результат;
- не использовались слишком абстрактные формулировки;
- текст был понятен без специальных знаний в области ИИ.
Креативы с конкретным пользовательским сценарием помогали снизить барьер входа. Потенциальный клиент видел не просто рекламное обещание, а понятный способ применения продукта.
Четвертый этап: масштабирование
Когда эффективные сегменты и объявления были найдены, бюджет перераспределили в их пользу. При этом масштабирование проводили постепенно, чтобы резкое увеличение показов не привело к ухудшению качества трафика.
Команда контролировала не только количество регистраций, но и глубину воронки. Дешевый клик сам по себе не считался успехом: важно было, чтобы пользователь завершал регистрацию и переходил к оплате. Такой подход помог избежать ситуации, при которой рекламная кампания демонстрирует хороший CTR, но не приносит бизнесу реальной ценности.
Пятый этап: закрепление рабочей модели
Финальная модель строилась на оплате за клики, сфокусированной аудитории и креативах с прикладными сценариями использования. После оптимизации стоимость регистрации снизилась до 150 рублей. Стоимость оплаты составила 920 рублей против прежнего уровня в 1453 рубля.
Ключевой результат заключался не в единичном удачном периоде. Команде удалось добиться стабильных показателей на протяжении нескольких этапов работы, поэтому канал включили в постоянную performance-стратегию проекта.
Что не сработало
В ходе тестирования выявили несколько решений, которые не оправдали себя:
1. Широкие показы по CPM. Низкий CTR и высокая стоимость перехода сделали модель нерентабельной.
2. Универсальные креативы о нейросетях. Они уступили объявлениям с конкретными рабочими сценариями.
3. Ориентация только на дешевые клики. Часть переходов не приводила к регистрации или оплате.
4. Слишком широкий охват. При расширении аудитории стоимость целевого действия заметно ухудшалась.
5. Механический перенос объявлений из других рекламных систем. Даже сильный ранее креатив требовал адаптации под контекст Авито.
Эти выводы важны для новых запусков: эффективность объявления нельзя оценивать отдельно от модели оплаты, аудитории и этапа воронки.
Как удерживать результат после тестов
Чтобы канал не потерял эффективность после первоначальной оптимизации, необходимо регулярно обновлять креативы и контролировать частоту показов. Даже удачное объявление со временем может вызвать снижение CTR из-за рекламного выгорания.
Также важно разделять кампании по задачам. Отдельно можно анализировать привлечение новых пользователей, повторные касания и продвижение наиболее востребованных сценариев. Это упрощает распределение бюджета и позволяет быстрее находить причины просадки.
Еще один важный элемент - сквозная аналитика. Для сервиса с регистрацией недостаточно видеть данные только по кликам. Следует отслеживать путь пользователя от показа объявления до регистрации, активации продукта и оплаты. Именно такая цепочка позволяет понять, какие кампании действительно приносят прибыль.
Практические рекомендации для запуска рекламы на Авито
Перед началом размещения стоит подготовить несколько вариантов коммуникации, а не ограничиваться одним универсальным объявлением. Для Chad AI это могут быть сценарии создания текстов, изображений, презентаций или автоматизации рабочих задач.
Тестирование лучше проводить поэтапно: сначала определить оптимальную модель оплаты, затем сегменты, после этого - креативные сообщения. Если одновременно менять все параметры, будет сложно понять, какой именно фактор повлиял на результат.
Бюджет на первые недели следует рассматривать как инвестицию в сбор статистики. Главная цель стартового периода - не максимальный объем регистраций, а выявление связок, которые можно масштабировать без нарушения экономики.
Итоги
Опыт Chad AI показывает, что Авито Реклама может работать не только для традиционных категорий товаров и услуг, но и для цифровых продуктов. Однако результат зависит от точной настройки воронки: выбора модели оплаты, сегментации аудитории, адаптации креативов и оценки качества пользователей.
Переход с CPM на CPC, фокус на аудитории 35-54 лет, использование конкретных сценариев и постепенное масштабирование помогли снизить стоимость регистрации до 150 рублей, а оплаты - до 920 рублей. В итоге тестовый запуск превратился в устойчивый performance-канал, который стал частью постоянной стратегии продвижения Chad AI.
