25 574 запуска бота по €0,42: как выстраивали Telegram Ads для AI-сервиса с подписной моделью

25 574 запуска бота по €0,42: как выстраивали Telegram Ads для AI-сервиса с подписной моделью

О проекте

Проект под NDA: AI-сервис в формате Telegram-бота, объединяющий несколько генеративных инструментов — ChatGPT, Banana, Sora и другие модели — в одном продукте. Основной фокус — создание бизнес-контента: нейрофотосессии, визуалы, видео и другие материалы, которые пользователь может получать непосредственно через бота.

Особенность проекта — подписная SaaS-модель. Поэтому задача рекламы здесь не сводилась к тому, чтобы просто получить как можно больше запусков по минимальной цене.

Нужно было выстроить такую экономику привлечения, при которой стоимость первого действия пользователя соотносится с дальнейшей конверсией в оплату и позволяет масштабировать рекламу без ухудшения unit-экономики.

Для этого использовали сквозную аналитику и оценивали трафик не только по стоимости запуска, но и по его дальнейшему качеству.

Задача

На старте нужно было одновременно решить несколько задач:

• обеспечить стабильный поток новых пользователей в бота;
• найти масштабируемые источники внутри Telegram Ads;
• снизить стоимость привлечения;
• определить, какие плейсменты дают не просто дешёвые, а качественные запуски;
• постепенно выйти на экономику, при которой CAC платящего пользователя укладывается в целевой показатель.

Для SaaS это особенно важно: дешёвый запуск сам по себе ещё не означает дешёвого клиента.

Пользователь может открыть бота, посмотреть возможности сервиса и больше никогда не вернуться. Поэтому оптимизация исключительно по CPS в данном случае могла бы привести к масштабированию трафика, который хорошо выглядит в рекламном кабинете, но плохо работает на уровне продаж.

Стратегия: разделили дешёвый объём и качественный трафик

В процессе тестов достаточно быстро проявилась интересная закономерность.

Самые дешёвые запуски давали размещения в релевантных ботах и проектах-конкурентах. В отдельных рабочих связках стоимость запуска опускалась до €0,31.

Логика здесь понятна: пользователь уже находится внутри Telegram и взаимодействует с инструментами, максимально близкими к продукту. Контекст использования совпадает с задачей — человеку нужен генератор, визуал, AI-инструмент или решение для создания контента.

Но при дальнейшем анализе стало понятно, что минимальная цена запуска ≠ максимальная эффективность размещения.

Некоторые более дорогие источники приводили меньше пользователей за тот же бюджет, зато давали более качественную аудиторию и могли окупаться за счёт последующей конверсии в подписку.

Поэтому вместо попытки залить весь бюджет в самые дешёвые связки построили двухконтурную модель закупки:

• 50% бюджета — боты и конкурентные продукты, где можно получать большой объём дешёвых запусков;
• 50% — Telegram-каналы, которые давали более дорогой, но потенциально более качественный трафик.

Так удалось не выбирать между «дёшево» и «качественно», а использовать оба типа источников в рамках одной рекламной системы.

Креативы: показывали продукт, а не просто обещали результат

Для AI-сервиса особенно важна визуальная демонстрация возможностей.

Вместо абстрактных сообщений о том, что «нейросеть создаёт контент», в рекламе использовали демонстрационные креативы, скринкасты и готовые результаты генерации.

Пользователь должен был увидеть буквально за несколько секунд:

что можно сделать → как это выглядит → почему это удобно → чем сервис отличается от альтернатив.

В креативах комбинировали демонстрацию результата с конкретными преимуществами продукта:

• скорость генерации;
• работа с несколькими AI-инструментами;
• специализация под задачи бизнес-контента;
• возможность получать готовые визуалы и видео непосредственно через Telegram.

Для такого продукта это особенно важно: визуальный результат сам становится частью рекламного доказательства. Не нужно долго объяснять возможности сервиса, если их можно показать непосредственно в объявлении.

Что оказалось сложнее всего

На первом этапе была очевидная возможность быстро нарастить объём: эффективные связки уже давали запуски по €0,31-0,36, а значит, при увеличении бюджета можно было значительно ускорить привлечение пользователей.

Такой рост действительно тестировался.

Но при масштабировании появилась другая проблема — экономика перестала складываться с необходимой эффективностью.

Это важный момент для подписного SaaS: при увеличении объёма нельзя ориентироваться только на количество привлечённых пользователей. Более широкий охват может приводить к росту стоимости качественного пользователя, а часть дешёвых плейсментов имеет ограниченный объём.

В результате от идеи «забрать максимум рынка прямо сейчас» отказались в пользу контролируемого масштабирования.

То есть бюджет распределялся не по принципу «где дешевле — туда больше денег», а с учётом того, как конкретный источник влияет на дальнейшую экономику продукта.

Оптимизация шла не вокруг одной метрики

Ключевым изменением стало то, что стоимость запуска перестала быть единственным KPI.

На верхнем уровне смотрели:

показы → клики → запуск бота → дальнейшее действие → подписка → CAC.

Это позволяло видеть разницу между двумя условными источниками:

Источник А: запуск — €0,40, но низкая конверсия в оплату.

Источник Б: запуск — €0,80, но пользователи значительно лучше доходят до подписки.

Если смотреть только рекламный кабинет, первый источник выглядит эффективнее. Если смотреть на экономику SaaS, ситуация уже может быть противоположной.

Поэтому задача Telegram Ads здесь была не просто в том, чтобы получить 25 тысяч запусков, а в том, чтобы найти комбинацию плейсментов и креативов, которую можно масштабировать без разрушения unit-экономики.

Результат

За первые два месяца работы через Telegram Ads получили:

25 574 запуска бота при €10 853 рекламного бюджета.

Средняя стоимость запуска составила €0,42, а в отдельных наиболее эффективных связках показатель доходил до €0,31 за запуск.

При этом рекламная система не строилась вокруг одного дешёвого источника. После тестирования плейсментов бюджет распределили между ботами и Telegram-каналами примерно 50/50, поскольку более дорогой трафик из отдельных каналов также мог быть экономически оправдан на уровне конечной конверсии.

Ключевые решения

1. Не оптимизировали SaaS только по стоимости запуска.

Дешёвый пользователь не всегда означает дешёвого клиента, поэтому оценивали дальнейшее поведение аудитории и CAC.

2. Разделили источники по роли.

Боты и конкуренты обеспечивали объём и низкую стоимость запуска, каналы — дополнительный слой более качественного трафика.

3. Показывали продукт через результат.

Для AI-сервиса демонстрация готовых визуалов и скринкастов оказалась логичнее абстрактных обещаний: пользователь сразу видел, что именно получает.

4. Не стали масштабировать рекламу любой ценой.

Когда ускорение закупки начало ухудшать экономику, темп снизили и вернулись к контролируемому распределению бюджета.

Главный вывод: для подписного AI-продукта Telegram Ads работает не как обычный источник дешёвых переходов. Здесь важно выстроить всю цепочку — от плейсмента и креатива до запуска бота, подписки и CAC. Только тогда можно понимать, какой трафик действительно стоит масштабировать.