Как получить 2013 заявок на поступление в межсезонье: «Алабуга», Hybrid и MediaGuru

Учебное заведение было заинтересовано в том, чтобы заранее сформировать интерес среди школьников, особенно учащихся 9−11 классов, и не упустить родителей, которые находятся в фазе «разведки»: изучают конкурентов, читают форумы, мониторят репетиторов для подготовки к ОГЭ и параллельно собирают информацию о потенциальных вариантах поступления. Задача рекламной кампании, которая стартовала 1 февраля и длилась до конца апреля 2025 года, заключалась не просто в генерации трафика, а в его конвертации в осознанные действия — заявки на поступление.

Сложность заключалась в том, что кампания проходила в межсезонье. То есть, основная масса пользователей в этот момент еще не «созрела» до принятия решения, а значит, обычная рекламная механика с ретаргетингом или широким охватом не принесла бы результата. Нужно было работать тонко: со слабыми триггерами, с помощью контекста и постепенного вовлечения.

У нашей команды уже была накоплена значительная база знаний по аудитории «Алабуги Политех»: предыдущие кампании в 2024 году дали объемный пласт информации о поведении пользователей, их пути, длительности визитов, глубине просмотра и, главное, о конверсии.

На этом этапе в игру вступили алгоритмы искусственного интеллекта, которые проанализировали данные с сайта, пикселей и платформ («Яндекс.Метрика» и «Яндекс.Медиа Метрика») и помогли разделить всю потенциальную аудиторию на три категории по вероятности совершения целевого действия — отправки заявки.

Группа A — это так называемые high-propensity пользователи, то есть те, кто с высокой долей вероятности заполнят форму. Для этой группы использовался весь доступный пул инвентаря: от баннеров на десктопе и в мобайле до in-app размещений. Именно на них был сделан основной упор как на самую «созревшую» аудиторию.

Группа B — пользователи со средним уровнем интереса. Они взаимодействовали с контентом, могли читать статьи про ОГЭ, заходили на страницы с направлениями подготовки, но пока не демонстрировали сильных сигналов на конверсию.

Группа C — самая широкая, но и самая холодная. В нее попадали пользователи, у которых фиксировался начальный интерес: они могли разово зайти на сайт, посмотреть видео или вбить в поисковую строку что-то вроде «куда поступить после 9 класса». Эти пользователи не игнорировались — напротив, с ними велась работа на расширение воронки.

Такой подход обеспечивал максимальную эффективность бюджетов: каждая группа получала свою стратегию, свой креатив и свою частоту.

Важно отметить, что каждая из двух аудиторий (родители и выпускники) получали свой комплект креативов. Родители видели исключительно «родительские» баннеры, акцентированные на перспективах, безопасности, профессиях будущего и уровне подготовки. Выпускникам же показывались только креативы, нацеленные на подростков: с понятным языком, визуалом, отсылающим к их повседневности, и четким позиционированием образовательного центра как современного и технологичного места.

При этом разделение аудитории на подгруппы A, B и C происходило уже внутри каждой из этих двух крупных аудиторий. То есть кампания фактически имела два независимых трека — один для родителей, второй для выпускников. Смешивание аудиторий было исключено полностью: это обеспечивало точность попадания, уменьшало «шум» и повышало конверсию за счет того, что каждый пользователь получал именно тот сигнал, который был ему релевантен.

Аудиторию искали с помощью инструментов Segments, Places и SuperGeo. Это позволило не просто таргетироваться на школьников и их родителей, но и выйти на пользователей, которые:

Каждый сегмент дополнялся ретаргетингом и look-alike моделями. Инфраструктура кампании также включала Smart Pixel, установленный на сайте, и подключенные аналитические системы, которые ежедневно «кормили» ML-модель свежими данными. Установка Smart Pixel — это обязательное условие, ведь без него невозможно собирать и обрабатывать данные. Это позволяло оперативно корректировать частотность, перераспределять бюджеты между сегментами и менять креативы.

Несмотря на то, что речь шла о «холодном» сезоне, всего за три месяца было зафиксировано 2013 конверсий. Такой результат стал возможен благодаря четкому планированию, сегментации аудитории и постоянной работе с данными.