25 экспериментов для платного привлечения и медиамикса (Paid Media Experiments)

Сначала проверьте tracking, conversion definitions, customer exclusions и unit economics. Не экспериментируйте с targeting, если event сломан или Sales не обрабатывает leads. Для крупных media changes предпочтительны holdout/geo designs, если user-level randomization невозможна.

Гипотеза: если перенести 10–20% бюджета из насыщенного campaign в менее насыщенный, общий incremental CAC снизится

Как проверить: Выберите два сопоставимых сегмента/кампании, заранее задайте лимит reallocation и измеряйте downstream quality в одинаковом окне.

Основная метрика: incremental CAC / contribution Guardrail: retained quality, total volume

Гипотеза: lookalike/seed из high-LTV клиентов даст меньше, но более качественных customers

Как проверить: Создайте seed только из profitable retained cohort и сравните с обычным purchaser seed при одинаковом creative/offer.

Основная метрика: retained CAC Guardrail: scale и overlap

Гипотеза: широкий targeting позволит алгоритму найти более дешёвый qualified demand

Как проверить: Сравните broad и interest/segment setup с одинаковыми exclusions, creative и budget.

Основная метрика: qualified CAC Guardrail: lead/customer quality

Гипотеза: adjacent region даёт недооценённый demand при приемлемой economics

Как проверить: Запустите geo-cell с отдельным budget и локальным baseline; не смешивайте с national campaign.

Основная метрика: contribution per acquired customer Guardrail: delivery/service capacity

Гипотеза: pacing по часам снизит wasted spend, если conversion сильно различается

Как проверить: Используйте historical conversion by hour, примените ограничение к test group и оставьте control без dayparting.

Основная метрика: contribution per spend Guardrail: lost volume

Гипотеза: оптимизация на downstream event улучшит качество по сравнению с lead event

Как проверить: Передайте qualified/paid conversion в платформу и сравните с campaign, оптимизированной на top-funnel event.

Основная метрика: CAC / pipeline value Guardrail: learning volume

Гипотеза: suppression customers снизит waste и new-customer CAC

Как проверить: Создайте чистое customer exclusion и измеряйте new-customer mix.

Основная метрика: new-customer CAC Guardrail: reach and match rate

Гипотеза: часть attributed performance ретаргетинга неинкрементальна

Как проверить: Создайте holdout/geo-cell без retargeting или уменьшите frequency при сохранении prospecting.

Основная метрика: incremental revenue Guardrail: total conversion

Гипотеза: меньше частых правок улучшит algorithm stability

Как проверить: Сравните campaign с weekly change cadence против daily micro-optimization.

Основная метрика: CAC / conversion stability Guardrail: overspend

Гипотеза: слишком раздробленный budget не даёт сигнал алгоритму

Как проверить: Консолидируйте малые ad sets/campaigns до заранее выбранного minimum spend.

Основная метрика: CAC / delivery stability Guardrail: segment visibility

Гипотеза: новые concepts продлят scale лучше, чем новые micro-audiences

Как проверить: В mature campaign добавьте 3–5 новых creative concepts при неизменном targeting.

Основная метрика: marginal CAC Guardrail: brand fit

Гипотеза: ограничение частоты снизит fatigue без потери conversions

Как проверить: Для display/video/retargeting сравните текущую frequency и cap.

Основная метрика: incremental conversion per reach Guardrail: total sales

Гипотеза: последовательность education→proof→offer повысит conversion

Как проверить: Используйте audience exposure sequence или geo/time design с тремя стадиями messaging.

Основная метрика: qualified conversion Guardrail: frequency

Гипотеза: часть branded search sales произошла бы органически

Как проверить: Проведите geo/time holdout с сокращением branded bids при контроле organic coverage.

Основная метрика: incremental revenue Guardrail: competitor capture

Гипотеза: новые long-tail queries дадут рост до saturation core keywords

Как проверить: Создайте controlled query expansion и отдельный negative-keyword governance.

Основная метрика: qualified CAC Guardrail: search relevance

Гипотеза: разные landing pages по query intent повысят post-click conversion

Как проверить: Маршрутизируйте high-intent и research-intent traffic на разные pages.

Основная метрика: lead/customer conversion Guardrail: quality

Гипотеза: добавление второго канала снизит dependence без ухудшения blended economics

Как проверить: Перенесите ограниченную долю spend в новый channel с заранее заданным ramp.

Основная метрика: blended CAC Guardrail: total new customers

Гипотеза: атрибуция переоценивает канал и реальный lift ниже reported

Как проверить: Выберите matched geos, включите/выключите spend и сравните lift с baseline.

Основная метрика: incremental sales Guardrail: spillover

Гипотеза: специальный offer увеличит acquisition, но не cannibalization

Как проверить: Покажите offer только verified new customers и сравните с standard offer.

Основная метрика: incremental new customers Guardrail: margin / fraud

Гипотеза: передача contribution value в bidding улучшит profit против revenue optimization

Как проверить: Передавайте value after margin/returns и сравните campaign objectives.

Основная метрика: contribution ROAS Guardrail: volume

Гипотеза: удаление low-quality inventory улучшит downstream outcome

Как проверить: Создайте placement quality list по retained conversion, а не CTR.

Основная метрика: retained CAC Guardrail: reach

Гипотеза: разные device journeys требуют отдельных bids/landing

Как проверить: Разделите mobile/desktop только если historical behavior materially отличается.

Основная метрика: contribution per session Guardrail: fragmentation

Гипотеза: ранний ramp до пика снизит auction shock и даст learning

Как проверить: Запустите увеличение budget за 1–2 недели до peak в test region/segment.

Основная метрика: peak CAC / volume Guardrail: pre-peak waste

Гипотеза: меньше campaign/ad sets повысит signal density

Как проверить: Объедините дублирующие structures, сохранив reporting tags.

Основная метрика: CAC / stability Guardrail: loss of control

Гипотеза: заранее заданный stop-loss снизит потери неработающих tests

Как проверить: Для новых campaigns задайте max spend без qualified conversion и автоматический review.

Основная метрика: loss avoided / test efficiency Guardrail: premature stop

Если bottleneck — volume, начинайте с reach/channel/targeting. Если CAC — marginal budget, bidding, creative и landing. Если quality — downstream optimization, exclusions и value signals. Если attribution uncertain — incrementality experiments раньше масштабирования.

• Что изменили.
• Сколько budget подверглось тесту.
• Какой attribution/measurement design.
• Primary metric и guardrails.
• Результат.
• Решение: scale / iterate / stop.

• Библиотека экспериментов
• Как снизить CAC
• Высокий ROAS без роста
• AI Media Optimization Agent
• 25 экспериментов с ИИ-агентами в маркетинге (AI Agent Experiments)
• 25 экспериментов для креатива, оффера и рекламного сообщения (Creative & Offer Experiments)

• Experiment Registry
• Media Plan
• Channel Dashboard
• Measurement Plan

• RICE
• Impact/Effort
• Growth Accounting