Клиент и задача
RazumAIzer — онлайн-сервис на базе искусственного интеллекта. Он помогает школьникам и студентам собрать структуру и черновик реферата, доклада, курсовой или сочинения.
Задача — превратить сайт в стабильный источник регистраций и оплат из Яндекс Директа. Главный риск ниши: нейросетями интересуются миллионы людей, но доступ к специализированному учебному сервису покупает только часть этой аудитории.
Исходная ситуация и проблемы
У проекта уже были рабочий продукт, базовый лендинг и понимание целевой аудитории. Не хватало системной рекламной стратегии и понятной воронки.
Аудит показал типичные для AI-сервисов и EdTech проблемы:
- слишком широкие ключи «нейросеть» и «ИИ-помощник»;
- размытая ценность: «умный помощник» вместо конкретного результата;
- один оффер для школьников, студентов и родителей;
- отсутствие отдельной логики догрева посетителей.
Четыре аудитории — четыре причины купить
Спрос разложили на отдельные сегменты:
- школьники 8–11 классов — нужно быстро закрыть реферат или доклад;
- студенты 1–4 курса — нужен план и черновик курсовой;
- родители — хотят снизить учебную нагрузку и количество ночных авралов;
- опытные пользователи ИИ — готовы платить за экономию времени и готовую структуру.
Поиск забирает горячий спрос, РСЯ расширяет охват, ретаргетинг возвращает посетителей без регистрации, а look-alike ищет людей, похожих на тех, кто уже совершил целевое действие.
Семантика и структура кампаний
1. Запросы про ИИ в учёбе
«ИИ-помощник для студента», «ИИ для школьника», «ИИ в учёбе». Эта аудитория уже понимает способ решения, поэтому в объявлениях важны скорость и удобство.
2. Узкие учебные запросы
«Реферат онлайн», «написать доклад», «черновик курсовой», «как оформить курсовую». Это максимально горячий слой спроса.
3. Широкие, но релевантные формулировки
«Как сделать реферат» и «как написать курсовую». Для них сразу заложили строгую работу с минус-словами.
В РСЯ собрали те же смысловые блоки отдельными группами. Автотаргетинг на старте не включали, чтобы не собирать лишний трафик по нейросетям вообще.
Креативы, расписание и догрев
Для каждой аудитории использовали свой язык:
- школьникам — помощь со сбором фактов, планом и черновиком реферата;
- студентам — черновик курсовой, главы и оформление в Word;
- родителям — меньше ночных авралов и понятный учебный процесс;
- опытным пользователям — готовая структура без бесконечной настройки промптов.
В заголовках делали акцент на результате: «черновик», «план», «оформление в Word», а не на абстрактном «ИИ-ассистенте».
Показы усилили вечером и ночью в будни, когда закрывают домашние задания, и днём в выходные — перед дедлайнами понедельника. Бюджет разделили между поиском и РСЯ, постепенно подключая мобильный трафик.
Аналитика и стратегии управления
Цели в Метрике выстроили по приоритету:
- регистрация или создание аккаунта;
- переход к оплате;
- просмотр тарифов и клики по целевым кнопкам.
Там, где накопилось достаточно данных, использовали автостратегии с оптимизацией по конверсиям. На поиске сохранили ручной контроль в группах, где важно было точно проверить ключевые запросы.
Результаты продвижения RazumAIzer
Кампании вышли на стабильный режим. Сегментация и отказ от широкого автотаргетинга удерживают стоимость целевого действия без расходов на аудиторию, которой интересны нейросети, но не учебные работы.
При достаточном объёме трафика связка поиска, РСЯ, ретаргетинга и look-alike даёт алгоритмам данные для обучения и помогает отфильтровать нерелевантные показы.
Почему связка сработала
- отдельные кампании и офферы для школьников, студентов, родителей и пользователей ИИ;
- поиск, РСЯ и ретаргетинг работают как единая воронка;
- абстрактный «ИИ-помощник» переведён в конкретный продуктовый результат;
- оптимизация ведётся по регистрации и оплате, а не только по кликам.
Видеоотзыв RazumAIzer
В видеоотзыве клиент рассказывает о работе над продвижением RazumAIzer и результатах системной настройки рекламы.
