CTV, который продаёт: 12 000+ первых покупок в низкий сезон с помощью НЕперформанс-канала

Задача — привлечь новых пользователей в низкий сезон с KPI по стоимости покупки и доказать, что CTV работает как performance-канал. Дополнительно — подтвердить инкрементальность покупок, то есть показать, что пользователи из CTV действительно новые и не дублируют органику или другие каналы.

Клиент: «Национальная Лотерея»

Гео: РФ

Трекер: AppsFlyer

Период, описанный в кейсе: июнь – август 2025

Ключевой вызов: показать, что CTV работает не только на бренд, но и как полноценный performance-инструмент, дающий измеримые установки и покупки.

Сложности: Снижение количества покупок в летние месяцы (как органических, так и привлечённых), нехватка перформанс-инвентаря, сложности с атрибуцией и недоверие к CTV как к инкрементальному перформанс-источнику. По данным Gracenote, треть руководителей компаний по-прежнему считают CTV неэффективным каналом, 46% маркетологов уже перевели более ¼ своих бюджетов в CTV, но лишь 27,8% оценивают его как «чрезвычайно эффективный». При этом 40,5% респондентов называют эффективность «высокой, но нестабильной». Многие бренды сталкиваются с проблемами таргетинга и измерения — отсюда и недоверие.  

Решение: 

1. Запуск нескольких CTV-источников по CPA с полной сквозной атрибуцией через AppsFlyer.

2. Тестирование двух креативных подходов: медийный vs брендформанс.

3. Ставка на view-through модель + QR-мосты. Пользователь видит рекламу на ТВ → сканирует QR или позже ставит приложение → AppsFlyer фиксирует конверсию по household/IP.

4. Частотный контроль (2–3 OTS в день) и жанровый таргетинг (спорт, новости, развлекательные шоу) для максимальной релевантности контента.

5. Масштабирование только тех источников и креативов, которые удерживают CPA в пределах KPI.

Как мы преодолели ограничения:

1. Модель CPA. Оплата только за первую покупку. Это исключает риск «слить бюджет» на просмотры без действий.

2. Контроль фрода. Тщательно отслеживали аномалии по IP, повторные показы, дублирование установок.

3. Инкрементальные тесты. Чтобы доказать реальное влияние CTV, мы провели тест по принципу A/B-сегментации:

Тестовая группа: аудитория, которой показывалась реклама.

Контрольная группа: аудитория с аналогичными характеристиками, но без показов.

В «зачёт» шли только инкрементальные покупки. 

4. Cross-device аналитика. Каждый показ на ТВ сопоставлялся с установкой и покупкой на смартфоне. Использовались данные household/IP, что позволило связать действия, даже если пользователь не сканировал QR.

5. Контроль частоты и жанров. Реклама показывалась с частотой 2–3 контакта в день на домохозяйство, что минимизировало выгорание аудитории. Лучшие показатели CR фиксировались в плейсментах с контентом категории «развлечения» и «спорт».

6. Замер органического трафика до запуска и во время рекламы. Подтвердили отсутствие каннибализации.

— Выбрали целевое событие: первая покупка билета.

— Настроили AppsFlyer: постбеки установок/покупок, окна атрибуции, разметку кампаний.

Как это работает: 

1. Реклама показывается на Connected TV, и в AppsFlyer фиксируется импрессия (время, устройство, IP/household).

2. Пользователь видит рекламу и совершает действие на другом устройстве: устанавливает приложение или заходит на сайт со смартфона/ПК.

3. Сопоставление событий — данные AppsFlyer сверяются с логами CTV по IP/домохозяйству и времени.

4. Атрибуция. Конверсия помечается как результат просмотра рекламы на CTV (view-through или assist).

Таким образом ТВ-показы стало возможно коннектить с установками.

Протестировали две гипотезы: медийную и брендформанс. Для медийной использовали видеоролики с Дмитрием Хрусталёвым. А для брендформанс — простой дизайн с оффером «Приз в каждом билете» и CTA в первые 2–3 секунды видео.

В данном кейсе лучше всего отработали именно брендформанс-ролики с оффером и CTA — +20% к CR.

Модель оплаты: CPA за первую покупку.

Ограничения: частота не более 2–3 показов на устройство за день, жанровый таргетинг (спорт/новости/развлечения) под оффер.

На старте мы сознательно выбрали максимально широкий таргетинг, ограничившись только географией и частотой показов. Задача — собрать поведенческие данные о CTV-пользователях, понять, где аудитория реально конвертируется.

После сбора статистики мы отключали слабые источники и усиливали эффективные плейсменты — тем самым оптимизировали CPA и повышали ROMI.

— Сравнивали параллельные кампании по источникам/жанрам.

— Мониторили доли post-view и аномалий по устройствам/домохозяйствам.

— Отбирали успешные рекламные кампании и масштабировали их. Смотрели: CPA за покупку, ROMI D0/D7, RR1d, CR install/purchase.

Мы уделили значительное внимание этой проблеме и пошли по трём направлениям:

1. A/B-тест с контрольной группой. Описали этот метод в предыдущем разделе.

2. Geo-split test.

Мы запустили CTV-кампанию по всей России, чтобы оценить вклад канала в общий рост установок. Трафик проливался в течение двух месяцев, после чего в тестовом режиме отключили показы в двух регионах — Новосибирске и Краснодаре.

Регионы были выбраны осознанно: это схожие по пользовательской активности, уровню дохода и доле мобильных устройств территории. Такой подход позволил минимизировать влияние внешних факторов и исключить, например, детерминизм погодных условий, который может искажать данные в сезонных периодах.

Далее сравнили динамику установок в этих городах с:

— предыдущими месяцами без CTV,

— аналогичным периодом прошлого года.

По итогам тестов инкрементальности с последовательным отключением гомогенных регионов и исключением территориального детерминизма было выявлено, что от региона к региону инкрементальность CTV трафика составляет от 64 до 73 процентов.

3. Сравнение органических установок до запуска CTV-источников и во время запуска. В динамике органики в период запуска мы видим стабильность и положительные колебания: показатели органики сохраняют уровень, а в ряде месяцев даже превышают значения «дотестового» периода. Это подтверждает, что CTV стал дополнительным источником качественного прироста, а также помог нам достичь желаемых результатов и привести платящих пользователей.

Мы получили 12 000+ первых покупок за три месяца, ROMI D7 > 200% и RR1d = 28%. Стоимость привлечения (СAC) СTV сопоставима с классическими performance-каналами, при этом сохраняется охват и премиальное окружение большого экрана.