Цього року я провела день на закритому Meta Marketing Summit разом із командами великих мобільних застосунків. Нижче зібрала головні тренди, які найближчим часом впливатимуть на performance-маркетинг. Найцікавіше, що більшість команд до них структурно не готові.
Performance-маркетинг у Meta: автоматизація креативів, аналітика та якість даних. Ілюстрація створена за допомогою ШІ.
З AI продакшн перестав бути проблемою. Якщо ви це пропустили, то відстали не на кілька тижнів
Рік тому всі питали, чи може AI допомогти з креативами. Цього року питання звучало інакше: а що тоді лишається людям?
Найпросунутіші команди вже мають агентів, які отримують один бізнес-промпт і далі працюють самі. Наприклад: «Запусти цей хук у 6 ринках, по 50 варіантів у кожному, вимикай усе, що нижче 0,8 ROAS через 24 години». Агент збирає дані конкурентів, генерує варіанти, запускає їх і відсікає слабкі. Встигає все це до того, як хтось відкрив дашборд.
Звісно, ці команди прийшли до цього не за тиждень. Вони місяцями будували інфраструктуру: створювали внутрішні self-service системи, автоматизували пайплайни, впроваджували й тестували контроль якості. Без цього креативне виробництво не масштабується, і люди в команді самі стають вузьким місцем.
Командам, які ще не автоматизували процеси, доведеться надолужувати багато місяців порівняно з конкурентами. У них стеля, закладена в саму структуру, і з кожним кварталом розрив більшає.
Рахувати треба не кількість креативів, а різноманітність
Більшість команд запускають багато оголошень. Але якщо придивитися, це ті самі три базові концепції в різних форматах, і це важко назвати креативною стратегією. Швидше вигоранням, яке просто відкладене в часі.
Дивитися варто на те, скільки оголошень справді візуально відрізняються одне від одного. Кілька спікерів згадували одну пропорцію: 70% — ітерації на перевірених переможцях, 30% — нові концепції. Нові – означає інший кут, інша аудиторія, інша креативна логіка. Свіжий хук до старої ідеї сюди не рахується.
І ще: найкращі команди не шукають переможців широким тестуванням. Знайшли одного і розкручують його вглиб: міняють музику, тривалість, формат, хук, поки сигнал не згасне.
Після 10 показів на людину CPA починає рости
Більшість команд помічають це вже тоді, коли переплатили. На саміті показали дані з реального акаунта: як CPA змінюється залежно від частоти. Вийшло три зони:
- Warm Up Zone (частота 0–10): CPA стабільний, алгоритм навчається.
- Saturation Zone (10–15): CPA повзе вгору.
- Wasting Zone (15+): CPA росте експоненційно.
Одного frequency capping тут мало. Потрібні custom audiences на основі реальної поведінки: включати користувачів із частотою до 10, виключати тих, у кого вона понад 15, а також наявних платників за останні 180 днів.
Більшість команд так не роблять. Про частоту вони знають, просто не мають аналітики, яка показала б проблему в моменті.
Meta змінила логіку оптимізації рекламних кампаній, але більшість рекламодавців це проґавила
Advanced Analytics, pLTV-оптимізація, Custom Attribution, Customer Lifecycle Strategy давно вийшли з бети. Вони стають інфраструктурним шаром над кампаніями, і відкладати знайомство з ними «на потім» уже ризиковано.
Одна команда показала свій місяць в AA: 117 запитів, з них 110 підтягнулися автоматично, 2 вручну. Аналітика в них вбудована прямо в операційку.
Інша команда дійшла від нуля до впевненого використання AA за 4 місяці. Ресурсів було небагато: один аналітик на part-time і дзвінки з Meta раз на два тижні. Що вони отримали:
- дослідження частоти, яке прямо вплинуло на сегментацію аудиторій;
- бенчмарки вартості статичних креативів;
- custom audiences на основі купівельної поведінки.
Я для себе формулюю це так: AA потрібна для ланцюжка «інсайти → гіпотези → тести», а дашборди там побічний продукт. Межа тут у вашій уяві і в тому, чи стало користування AA звичкою.
Усе тримається на сигналі
Алгоритму потрібно достатньо сигналу, щоб навчатися. На саміті це звучало як пріоритет номер один, вище за креатив, таргетинг і розподіл бюджету.
50 конверсій — лише рання контрольна точка. CPP продовжує падати й після неї, поки модель накопичує дані. Якщо кампанії роздроблені, моделі просто нема на чому вчитися.
У команд, які масштабуються найкраще, є три речі:
- консолідована структура: менше кампаній, більше бюджету на кожну;
- чистий CAPI з високим match rate;
- достатня швидкість конверсій, щоб алгоритм не працював наосліп.
Одна команда перейшла з volume-кампаній на value-based. LTV виріс на 5–10%, тижнева динаміка стала рівнішою, ROI сильнішим. Креативи й таргетинг вони при цьому не чіпали. Змінився тільки сигнал: він став чистішим.
З чого почати
- Порахуйте, скільки активних оголошень справді візуально відрізняються, і чи тримаєте ви пропорцію 70/30 між ітераціями та новими концепціями.
- Перевірте, чи бачите, в якій зоні частоти зараз ваші кампанії, і чи враховуєте частоту й наявних платників, коли будуєте аудиторії.
- Подивіться на структуру акаунта: чи немає фрагментації, який match rate у CAPI.
- Зробіть Advanced Analytics регулярною практикою за циклом «інсайти → гіпотези → тести».
- Спочатку інфраструктура, потім агенти.
Замість висновку
Старий плейбук performance-маркетингу вже не допрацюєш, на його місце приходить новий. AI-first продакшн, гігієна сигналу, просунуте вимірювання, креативні системи під масштаб скоро стануть мінімальним рівнем для всіх. Питання лише в тому, чи ви вже рухаєтеся в цей бік, чи наздоганятимете через 18 місяців.
