190 000+ установок при CPI $0,55–0,60: как масштабировали привлечение пользователей для Kuna Exchange
О проекте
Kuna Exchange — украинская криптобиржа с мобильным приложением, через которое пользователи регистрируются и совершают торговые операции.
Перед нами стояла задача масштабировать пользовательскую базу приложения, сохранив низкую стоимость привлечения. При этом клиент хотел не просто увеличить объём трафика, а разобраться, какая модель привлечения действительно может работать на больших объёмах.
Поэтому параллельно с прямым привлечением установок протестировали альтернативную модель через YouTube — сначала формировать аудиторию и доверие через контент, а уже затем переводить её в продукт.
| 190 000+ | $0,55–0,60 | 3 000+ |
|---|---|---|
| установок приложения | CPI | подписчиков YouTube |
Задача
Нужно было найти рабочую модель привлечения пользователей и масштабировать её без существенного роста стоимости установки.
Основные направления работы:
- увеличить количество установок приложения;
- протестировать Google Ads и Meta Ads;
- найти эффективные аудитории и рекламные связки;
- проверить разные креативы и сообщения;
- протестировать YouTube как дополнительную точку входа;
- сравнить прямую и контентную модели привлечения.
Масштабирование через Google Ads
Основной объём привлечения решили строить через App Campaigns в Google Ads.
Отдельно работали с Android и iOS, тестировали разные аудитории, баннерные и видеокреативы, рекламные сообщения и сигналы для алгоритма.
После запуска анализировали, какие сочетания аудитории и креатива позволяют получать установки по приемлемой стоимости. Неэффективные варианты постепенно отсекали, а бюджет перераспределяли в пользу связок, которые давали стабильный объём.
Так Google Ads стал основным каналом масштабирования и обеспечил 190 000+ установок при CPI около $0,55–0,60.
Meta Ads как дополнительный источник
Meta Ads использовали не как замену Google, а как дополнительный канал привлечения и расширения охвата.
Здесь также тестировали аудитории и рекламные подходы, чтобы понять, какие сегменты можно эффективно привлекать за пределами основной рекламной системы.
Кроме прямого привлечения пользователей, Meta использовали для поддержки второй гипотезы — продвижения YouTube-канала.
От инсталла к контенту: тест второй модели
Параллельно проверили гипотезу, что для криптовалютного продукта пользователя эффективнее сначала познакомить с брендом и контентом, а уже после переводить его в приложение.
Получилась следующая воронка:
Реклама → YouTube → подписка → доверие → переход в биржу
Через рекламное продвижение получили 3 000+ подписчиков YouTube.
Но сам факт роста аудитории ещё не означал, что эта модель эффективнее прямого привлечения. Поэтому сравнивали не только объём полученной аудитории, но и то, насколько быстро и прозрачно каждая модель позволяет получать конечный результат.
Что показало тестирование
В итоге сравнили две модели:
Прямая: Реклама → Инсталл → Регистрация → Торговля
Контентная: Реклама → YouTube → Подписка → Доверие → Биржа
Контентная модель имела смысл с точки зрения долгосрочного формирования доверия, но для задачи быстрого и масштабируемого привлечения пользователей прямая модель оказалась эффективнее.
Она давала более понятную аналитику, быстрее приводила пользователя к целевому действию и позволяла проще контролировать стоимость привлечения.
Поэтому YouTube оставили как дополнительный инструмент, а основной акцент сделали на прямом привлечении пользователей в приложение.
Результат
190 000+
установок приложения
$0,55–0,60
стоимость установки
3 000+
подписчиков YouTube
В результате удалось не только масштабировать объём установок, но и проверить две разные модели привлечения на практике.
Основной системой роста стала прямая рекламная модель через Google Ads и Meta Ads, а YouTube подтвердил свою роль дополнительного канала формирования аудитории.
Ключевые решения
- Сделали основным KPI не охват, а реальное привлечение пользователей в приложение.
- Масштабировали Google App Campaigns отдельно для Android и iOS.
- Тестировали аудитории, креативы и сообщения до выхода на масштаб.
- Использовали Meta Ads как дополнительный источник трафика и охвата.
- Не стали заранее считать YouTube эффективным — сначала проверили гипотезу на практике.
- Сравнили прямую и контентную воронки по скорости, прозрачности аналитики и возможности масштабирования.
- На основании результатов сфокусировались на прямой модели, которая показала более предсказуемую экономику.