сбп нейросеть в действии: как VibeMarketolog удвоил CTR кампании СБП — кейс от 18 октября 2025

Контекст и постановка задачи: от кампании СБП к нейросетям

«сбп нейросеть» — так мы внутри агентства VibeMarketolog коротко называли проект, где классическая перформанс-кампания по росту оплат через Систему быстрых платежей получила новый движок на базе генеративных и оптимизационных моделей. Клиент пришел с привычным набором целей: удержать CPA в пределах, масштабировать объёмы и при этом поднять CTR креативов, чтобы расширить верхнюю воронку. Мы добавили к этому свои ограничения по модерации и регуляторике, а затем аккуратно разложили задачу на архитектурные и экспериментальные блоки, которые позволили не просто улучшить цифры, а кратно ускорить цикл «идея — креатив — тест — принятие решений».

До старта проекта мы видели типичные для зрелых кампаний симптомы: выгорание даже лучших баннеров, исчерпание сегментации, ручной бид-менеджмент с запаздывающей реакцией на изменения спроса и поведения площадок. На стороне продукта добавлялись специфические барьеры: пользователи знали о СБП, но не всегда доверяли переводу в одно касание, не понимали выгоды в сопоставлении с картами и опасались ошибок при оплате. Именно поэтому мы решили объединить знания о барьерах с персонализацией сообщений и автоматизировать принятие решений в аукционах за счёт обучения на реальном фидбэке.

Мы строили работу так, чтобы сохранить управляемость на каждом шаге: от прозрачной атрибуции и очистки данных до внедрения контент-guardrails и ручной валидации первых волн креативов. Команда по данным отвечала за фичестор и связность с CRM, креативная группа — за язык и визуальные паттерны «боль — решение — выгода СБП», а перформанс-менеджеры — за сетап экспериментов, pacing бюджета и стоп-условия. Такой набор ролей позволил гармонично совместить дисциплину перформанса с гибкостью генеративных моделей. Мы подробно писали о таком подходе к построению AI-стека в разделе AI инструменты, а сам кейс с деталями интеграций мы развиваем в подробном кейсе СБП.

Бизнес-контекст и согласование со стейкхолдерами

У клиента были разнонаправленные интересы: маркетинг стремился к росту охвата, продукт — к повышению доли оплат через СБП, финансы — к контролю CPA и ROI, комплаенс — к снижению рисков модерации и приватности. Мы провели воркшоп и закрепили «контракт эксперимента»: горизонты ожиданий, стоп-условия и зоны ответственности.

Исходные метрики и ограничения

Мы зафиксировали исходные метрики, чтобы честно сравнивать результат: CTR по основным форматам, CR в оплату через СБП, CPA и долю СБП в структуре оплат. Наша зона влияния распространялась на дисплей и соцсети, ремаркетинг и контекст, а также на поведение на лендингах, где мы могли тестировать блоки доверия и объяснение выгоды мгновенного перевода. В верхней воронке ключевым индикатором мы считали CTR, потому что масштаб без роста кликабельности неминуемо вел бы к удорожанию лида.

К ограничениям относились модерационные требования площадок, правила банка-эквайера и регулятора, и, конечно, приватность: мы не переносили PII в модели и строго контролировали доступы, логи и ретенции. Для предотвращения кликфрода заранее включили фильтры ботов, посткликовые проверки и согласовали с клиентом политику по подозрительной активности. Наконец, мы в явном виде описали границы допустимого тона креативов: без агрессивных обещаний, с корректными триггерами выгоды и с верифицируемыми фактами. Базовые подходы к бренд-безопасности мы систематизировали в материале Brand Safety: чек-лист перформанс-команды.

Ключевые проблемы стартовой конфигурации выглядели так: креативы, даже самые успешные, выгорали за 7–10 дней и требовали полной перезаписи; сегментация в кабинете не успевала за поведенческими микросдвигами; ручной бид-менеджмент не мог оперативно учитывать контекст площадки, время суток и историческую эффективность в сравнении. Мы пришли к выводу, что без связки генерации персонализированных сообщений и алгоритмического авто-биддинга потенциал роста CTR будет ограничен.

Гипотеза и критерии успеха

Наша гипотеза звучала прозрачно: если связка «сбп нейросеть» возьмёт на себя генерацию и адаптацию креативов под микросегменты и площадки, а также автоматизирует ставки под CPA-цели, то CTR вырастет как минимум вдвое. Мы предположили, что точное попадание в барьеры пользователя и учёт контекста показа дадут прирост качества трафика без выстрелов в пустоту. При этом мы не хотели терять в удержании и LTV, поэтому заранее заложили защитные ограничения и посттестовую аналитику по когортам.

Мы закрепили KPI: удвоение CTR, снижение CPA на 15% и рост доли оплат через СБП при стабильном LTV. На уровне операционки определили стоп-правила: рост CPA более чем на 10%, заметная деградация CR или всплески жалоб и отклонений модерации. Мы предусмотрели и риски: от недоперсонализации до гиперперсонализации, от утечек сэмплов до дрейфа моделей, и ответили на них в архитектуре. Для эффективности А/В мы использовали CUPED — метод от Microsoft Research, позволяющий снизить дисперсию метрик, подробнее в их публикации CUPED: Improving Experiment Efficiency. Практический разбор для маркетологов мы собрали здесь: A/B и CUPED без боли.

Меры безопасности включали контентные guardrails, white/blacklists площадок и ключевых слов, а также ручную валидацию первых волн креативов перед масштабированием. На этапе тестов мы зафиксировали сильное разделение трафика, чтобы избежать пересечения в ремаркетинге, и использовали CUPED для снижения дисперсии метрик в анализе. Параллельно команда данных верифицировала атрибуцию: last non-direct как базу и Маркетинг-микс моделирование плюс MTA как внешнюю проверку.

Архитектура решения: как мы переносили кампанию СБП на нейросеть

Данные и подготовка признаков

Сердцем решения стали данные. Мы собрали и синхронизировали логи показов и кликов, поведение на сайте, CRM-события об оплатах, семантику поисковых запросов и сигналы контекста площадок. Каждое событие проходило через очистку: дедупликацию, фильтры ботов, нормализацию источников и сверку идентификаторов, после чего попадало в фичестор с версиями. Мы завели отдельные пайплайны для реального времени и батчевых обновлений, чтобы не терять скорость обучения и актуальность в аукционах.

Атрибуцию мы построили на last non-direct, но не ограничились этим: параллельно запускали MMM и MTA, чтобы проверить устойчивость выводов на горизонте недель. Это помогло спокойно принимать решения о перераспределении бюджетов, не боясь переоценки отдельных каналов. Для повышения качества данных мы синхронизировали CRM-события об оплатах через СБП, что позволило моделям «видеть» истинную ценность клика, а не только поверхностные конверсии.

Сегментацию мы реализовали через эмбеддинги тематики и поведения, а затем применили UMAP и HDBSCAN для выделения устойчивых кластеров без предположения о количестве групп. Это дало живые микросегменты по намерению оплаты СБП, уровню доверия и чувствительности к выгоде, где одни и те же офферы работали по-разному. На уровне признаков мы использовали контекст площадки, исторический CTR, время суток и дня недели, активные офферы и триггеры СБП, чтобы модель могла принимать локальные решения с глобальным эффектом.

• Источники данных: показы/клики, onsite-поведение, CRM-оплаты, семантика, площадочные сигналы.
• Очистка: дедупликация, антибот-фильтры, нормализация, атрибуция с проверкой MMM/MTA.
• Сегментация: эмбеддинги, UMAP+HDBSCAN, когорты по намерению оплатить через СБП.
• Фичи: контекст площадки, исторический CTR, тайминг, активные офферы, триггеры доверия.

Интеграции, безопасность и бренд-безопасность

Мы подключили кабинеты платных каналов, CRM и трекинг конверсий в единый шина-слой. Для антифрода — логи серверных конверсий и посткликовые проверки. На стороне площадок дополнительно включили практики IAB (ads.txt/app-ads.txt) — см. рекомендации IAB Tech Lab: ads.txt. Доступы разделили по ролям, PII подвергали псевдонимизации и хранили в изолированном периметре.

Промт-инженерия и креативные шаблоны

Чтобы ускорить генерацию релевантных сообщений, мы разработали библиотеку промт-шаблонов под типовые барьеры пользователей СБП. О том, как мы проектируем промты, — в отдельной заметке LLM-промты для перформанса.

• Барьеры «недоверие/безопасность»: подчёркиваем надёжность, цитируем правила СБП и банк-эквайера, ведём на раздел FAQ.
• Барьеры «выгода/экономия»: конкретизируем проценты/рубли, делаем сравнение с картами.
• Барьеры «скорость/удобство»: упор на перевод в одно касание и отсутствие комиссии партнёра.

Пример промта для LLM (заголовок + подзаголовок): «Task: generate RU ad copy for SBP. Audience: price-sensitive; Platform: mobile feed; Constraints: ≤35 chars title, ≤60 chars subtitle, avoid hard promises; Must mention ‘без комиссии’ if applicable; Tone: доверительный, лаконичный».

Модели и оркестрация «сбп нейросеть»

Мы построили оркестрацию так, чтобы связка «сбп нейросеть» могла быстро порождать и отбирать креативы, а также динамически управлять ставками в аукционах. Для текстов использовали LLM с промт-шаблонами под СБП: короткие заголовки, ясные выгоды, микрообещания скорости и безопасности. Для графики подключили диффузионные модели с бренд-гайдами и пиксельными ограничениями площадок, чтобы каждый баннер проходил модерацию и сохранял узнаваемость.

Персонализация работала по двум уровням: выбор варианта креатива per-аудитория×площадка и адаптация сообщений под типовые барьеры оплаты. Если пользователь ранее видел СБП, но не платил, акцент делался на экономии и возврате к удобству; если был очень ценочувствителен, то усиливали конкретную выгоду в рублях. Мы добавили интеллектуальный частотный каппинг и анти-выгорание: модель отслеживала утомление аудитории и своевременно переключала визуалы.

Авто-биддинг был реализован на гибриде policy-gradient подхода и байесовской оптимизации поверх ставок, где целевая функция включала CPA и вероятность оплаты через СБП. Мы дополнили это pacing-слоем, который распределял бюджет в течение дня, учитывая пики конверсий и ограничения по CPA. Через API рекламных кабинетов, CRM и трекинг конверсий СБП мы замкнули контур обратной связи, а MLOps обеспечил версионирование данных и моделей, canary-релизы и мониторинг дрейфа.

• Генерация: LLM для текстов и диффузионная графика с промт-шаблонами под СБП.
• Персонализация: выбор креатива на уровне микросегмента и площадки, сообщение под барьеры.
• Биддинг: policy-gradient + байес-оптимизация, pacing по CPA и дневной динамике.
• Интеграции: API кабинетов, CRM, трекинг СБП, модерация и контент-guardrails.
• MLOps: версии датасетов/моделей, canary, алерты на дрейф и качество.

Оптимизация лендингов и доверительных блоков

Чтобы закрывать барьеры «на земле», мы синхронизировали сообщения в рекламе и на посадочных. Добавили FAQ по СБП, мини-инструкцию «как это работает» и ссылку на официальный ресурс Системы быстрых платежей — это снижало тревожность и повышало CR. Провели серию A/B-тестов: порядок блоков, микро-копирайт в callout’ах, отображение «без комиссии» и бейджей безопасности.

• Тест «FAQ сверху vs снизу» → +6% к CR при размещении FAQ выше первого экрана.
• Тест «конкретика в рублях vs процент» → аудитория с низким чеком реагирует на рубли лучше (+4% к CTR).
• Тест «бейдж доверия банка-эквайера» → −9% отказов на шаге оплаты.

Эксперименты и результаты: как мы получили +100% к CTR

Дизайн эксперимента и проверка гипотез

Мы разметили контроль и тест на уровне связки «аудитория × площадка × формат», чтобы исключить взаимное влияние и получить чистые сравнения. Трафик выравнивался по часам и дням, а пересечения в ремаркетинге были исключены через списки и отдельные кампании. Для анализа использовали доверительные интервалы, классический t-test и CUPED, снизив дисперсию CTR и CPA и ускорив принятие решений без потери достоверности.

Метрики включали CTR, CPA, share of wallet СБП и удержание, а также мягкие индикаторы: темп модерации, жалобы пользователей, стабильность показателей по кластерам. Стоп-условия запускали автоматические алерты: если CPA рос более чем на 10%, CR деградировал или наблюдался всплеск жалоб, эксперимент уходил в паузу на разбор. Такой дизайн позволил нам двигаться быстро, оставаясь в рамках безопасных границ и комплаенса.

Первая волна тестов была canary: мы отдали связке «сбп нейросеть» ограниченный трафик для проверки гипотез и работы пайплайнов. После успешного прохода модерации и предсказуемого поведения биддера мы масштабировали долю трафика, сохраняя инвариантность сравнений. Под конец второй недели мы увидели устойчивый рост CTR, которого не удавалось достигнуть ручными методами даже при агрессивной ротации креативов.

Таксономия креативов и карта тестов

Мы заранее задали таксономию: боль (безопасность/комиссии/скорость) × решение (СБП) × выгода (конкретика). Для каждой семьи креативов генерировались 8–12 вариантов сообщений и 4–6 визуальных тем.

Итоги, вклад факторов и разбор креативов

Финальные цифры выглядят как редкая для зрелых аккаунтов история: CTR x2, CPA снизился на 18%, доля оплат через СБП выросла на 27% при стабильном LTV. Мы подтвердили, что основной вклад дал уровень персонализации и тайминг показов, усиленный площадочной адаптацией и анти-выгоранием. Особенно заметным оказался эффект там, где пользователи ранее видели СБП, но не пытались платить — новая подача выгоды и безопасности сработала кристально понятно.

Победившие креативы следовали паттернам «боль — решение — выгода СБП»: сначала проговаривали страхи и неудобства, затем давали ясный механизм и закрывали конкретной выгодой. Визуалы были простыми и контрастными, с акцентом на скорость перевода и узнаваемую айдентику бренда, без перегруза мелким текстом. В текстах отлично работали микрообещания и социальные доказательства, подтверждённые ссылками на правила СБП и понятными цифрами экономии.

Не сработали агрессивные call-to-action и перегруз выгодами в одном баннере: пользователь терялся и уходил без клика. Мы сократили заголовки, усилили подзаголовок конкретикой и вывели основное возражение в отдельную строку для визуального считывания. Это показало, что даже в связке «сбп нейросеть», где генерируются десятки вариантов, принцип ясности и единичного фокуса остаётся непреложным.

Практические рекомендации: как повторить «сбп нейросеть» у себя

Пошаговый план и инструменты

Начните с аудита данных: атрибуции, чистоты логов и связности CRM с оплатами через СБП. Если в событиях есть шум, модели будут усиливать его, а не эффект — поэтому очистка, согласование идентификаторов и построение фичестора со строгими версиями обязательны. Проверьте, что вы видите не только клики и установки, но и реальные оплаты через СБП, а также возвращения и удержание, чтобы не ловить краткосрочные всплески ценой долгосрочного урона.

Далее выберите стек: LLM для текстов, диффузионную графику для баннеров, авто-биддер с целями по CPA и гибкую A/B-платформу для экспериментов. Заранее подготовьте промт-шаблоны с тональностью, выгодами СБП, ограничениями площадок, а также UTM-метками и идентификаторами эксперимента. Не забудьте о процессе: цикл креативной ротации, canary-тесты перед масштабированием, недельные ретроспективы и health-check модели должны стать рутиной. Если нужна помощь с настройкой всего контура, посмотрите наш подход в услуге Performance Marketing под ключ.

С точки зрения обучения и мониторинга заложите алерты на дрейф данных, всплески частоты показов и предикторы выгорания креативов. Держите в арсенале white/blacklists площадок и ключей, чтобы быстро гасить нежелательные источники трафика. И главное — обеспечьте контур обратной связи: без интеграции с CRM и подтверждения оплат через СБП связка «сбп нейросеть» не сможет учиться на главном сигнале ценности.

• Аудит данных и атрибуции: чистые логи, связность CRM, прозрачные конверсии СБП.
• Стек: LLM, генеративная графика, авто-биддер, A/B-фреймворк, фичестор и мониторинг.
• Промт-шаблоны: тон, выгоды СБП, ограничения площадок, UTM/ID эксперимента.
• Процессы: регулярная ротация креативов, canary, ретроспективы, health-check моделей.

Чек-лист запуска за 14 дней

1. День 1–2: аудит источников данных и атрибуции, настройка серверных конверсий.
2. День 3–4: сбор и очистка базовых фич, первичная сегментация аудитории.
3. День 5–6: разработка промт-шаблонов и генерация первой волны креативов.
4. День 7: настройка canary-кампаний и стоп-условий.
5. День 8–9: запуск canary, проверка модерации, мониторинг аномалий.
6. День 10: анализ CTR/CPA с CUPED, отбор победителей.
7. День 11–12: масштабирование трафика, настройка pacing и частотных капов.
8. День 13: A/B лендинга (FAQ/бейджи/копирайт «без комиссии»).
9. День 14: ретроспектива, обновление роадмапа и бэклога гипотез.

ROI и экономика проекта

Мы оценивали окупаемость как на горизонте 2 недель (тест), так и 8 недель (масштаб). Ниже — иллюстративный срез по неделе на стабильном бюджете.

Риски, комплаенс и анти-паттерны

Приватность — первая линия обороны. Минимизируйте PII в датасетах, разделяйте доступы, применяйте псевдонимизацию и храните чувствительные данные в изолированных контурах. Регулярно пересматривайте политики доступа, а для генеративного контента держите модерационные фильтры и ручную валидацию в первых волнах, особенно если планируете агрессивное масштабирование.

Антифрод обязывает: включайте фильтры ботов, посткликовые проверки, верификацию оплат через СБП по данным CRM. Для устойчивости метрик следите за дрейфом аудитории, выгоранием креативов и saturation по частоте, чтобы не размывать CPM и не «жечь» бренд зазря. И не забывайте о простой истине: если бюджеты малы, ниши узкие, а площадки жёстко ограничивают креатив, то связка «сбп нейросеть» может не окупить накладных расходов — в таких случаях достаточно дисциплинированной ручной оптимизации.

Наконец, держите под рукой авторитетные источники, чтобы ссылки в креативах и на лендингах укрепляли доверие. Например, официальный ресурс Системы быстрых платежей от НСПК (sbp.nspk.ru) даёт понятные объяснения и ответы на частые вопросы, что снижает барьеры и количество возражений у пользователей.

FAQ: частые вопросы по связке «сбп нейросеть»

Сколько времени занимает первый результат? При готовых данным и креативным шаблонам — 10–14 дней до первых устойчивых выводов по CTR и CPA.

Что делать, если модерация режет креативы? Снизить плотность обещаний, усилить доказательность, использовать брендовые визуалы и предмодерацию. Мы описали подход в гайде по Brand Safety.

Какой минимальный бюджет нужен? Стабильная оценка эффекта требует 500–1 000 конверсий/неделю в тестовой ветке. При меньших объёмах используйте более длительные окна и CUPED.

Это работает только для СБП? Нет. Подход масштабируется на любые продукты с выраженными барьерами принятия решения и повторяющимися возражениями.

Нужен ли отдельный лендинг? Не обязателен, но согласованность рекламы и контента посадочной напрямую влияет на CR. Минимум — блок FAQ, бейджи доверия и конкретика выгоды.

Выводы и следующий шаг

Когда мы запускали проект внутри VibeMarketolog, у нас не было магической кнопки. Была дисциплина данных, чёткая постановка задачи и желание дать моделям правильную пищу — сигналы, контекст и проверяемые гипотезы. Теперь мы видим, что связка «сбп нейросеть» работает не как разовая фича, а как операционная система для перформанса, которая помогает командам мыслить быстрее, тестировать шире и масштабироваться без боли.

Чтобы повторить результат, не пытайтесь сразу «обучить всё». Начните с малого: один канал, два формата, базовые кластеры и понятные офферы. Закройте риски комплаенса, поднимите пайплайны данных и соберите минимум метрик для принятия решений. Уже первые недели покажут, как быстро ваша команда и связка «сбп нейросеть» превращают гипотезы в прирост CTR и экономию CPA, а дальнейшее — вопрос масштаба и зрелости процессов.

Мы продолжаем развивать пайплайн: добавляем мультимодальные эмбеддинги, обучение на уровне последовательностей показов и околореального времени для ставок в чувствительных аукционах. В планах — расширение интеграций и более глубокие модели доверия, чтобы ещё точнее работать с барьерами аудитории. Но главное уже произошло: мы убедились, что «сбп нейросеть» — это не лозунг, а рабочая технология, меняющая рутину перформанса и делающая рост управляемым. Следите за обновлениями в нашей рубрике AI инструменты — будем делиться новыми находками и шаблонами.