Как увеличить конверсии в 4,5 раза с помощью in-image рекламы и ИИ

В современных условиях даже очень крупным брендам сложно достучаться до нужной аудитории. «Газпромбанку» был нужен не просто инструмент продвижения, а способ выделиться среди конкурентов. Решением стали нестандартные диджитал‑форматы и AI‑технологии. Компания протестировала in-image рекламу и оптимизацию рекламной кампании с помощью ML-алгоритмов на AI-Vision рекламной платформе VOX (входит в состав AdTech-экосистемы Hybrid ). Результатами команда агентства поделилась с Sostav.

Российский рынок банковских услуг перенасыщен предложениями по дебетовым картам, кредитам и кэшбэку. Пользователи ежедневно сталкиваются с десятками рекламных сообщений, что приводит к баннерной слепоте и снижению кликабельности классических объявлений.

«Газпромбанк» вместе с рекламным агентством DIGITAL TWIGA обратились к команде VOX для проведения рекламной кампании по дебетовым картам. Основные задачи: привлечь внимание целевой аудитории, обеспечить качественный трафик на посадочные страницы и увеличить конверсии. KPI: CTR не ниже 0,3%, уровень отказов не выше 60%, среднее время на сайте не менее 40 секунд и совокупная конверсия (last-click + post-view) — не ниже 0,3%.

Для достижения этих целей требовалось решение, способное не только выделить бренд в перегруженном информационном поле, но и обеспечить персонализацию, креативную подачу и гибкую технологическую настройку под быстро меняющееся поведение пользователей.

Добивались мы этого с помощью in-image рекламы, которая органично встраивается в визуальный контент статей, а также автоматизированной AI-оптимизации рекламных связок. Здесь ML-модели анализировали не просто креативы и таргетинги отдельно, а их комбинации и закономерности в поведении пользователей, выявляя паттерны и рассчитывая вероятности того или иного действия в различных контекстах.

Преимущества формата in‑image:

Чтобы охватить именно ту аудиторию, которая планирует выпуск или активное использование дебетовых карт, VOX совместил несколько типов таргетинга:

Контекстуальный

Аудиторные сегменты

Демографические параметры

Каждое сочетание параметров проверялось AI‑моделями на этапе предварительного тестирования. Связки, где метрики наиболее успешны, получали приоритетное выделение бюджета.

Кампания была реализована в два двухмесячных флайта. Мы проводили поэтапную оптимизацию флайтов:

Благодаря постоянному обучению моделей между флайтами достигалось систематическое улучшение метрик: каждое новое тестирование шло на базе накопленных данных и успешно подтверждало или корректировало сделанные гипотезы.

Каждый из показателей был значительно превышен уже в первом флайте, аудитория демонстрировала еще более высокую вовлеченность и готовность к целевым действиям на сайте банка.

Для оценки универсальности решения VOX, входящего в состав AdTech-экосистемы Hybrid, были проанализированы результаты и других рекламных кампаний «Газпромбанка» в рамках данной экосистемы:

Во всех случаях CR в модели last‑click + post‑view вырастал минимум в два раза, что говорит о стабильности и масштабируемости подхода.