DTC-бренд постельного белья в США платил $7.70 за каждую покупку в Meta Ads при ROAS 4.5x - результат рабочий, но далёкий от потолка аккаунта. Аудит Pixel, перестройка структуры кампаний и тест 25 креативов подняли ROAS до 5.6x и снизили стоимость покупки на 18%.

Задача

Клиент уже давно рекламировался в Meta и имел стабильный, хоть и скромный результат: ROAS 4.5x и стоимость покупки $7.70. Для бренда постельного белья и домашнего текстиля это работающая экономика, но аккаунт явно упирался в потолок, а не в предел возможного.

Причин было сразу три, и они усиливали друг друга. Креативы, которые раньше хорошо конвертировали, утомили аудиторию и начали давать всё более слабый отклик. Настройку Pixel и событий никто не проверял до конца, поэтому часть оптимизации опиралась на неточные данные о покупках. А аудитории оставались широкими и неочищенными - бюджет размывался между людьми с очень разным уровнем готовности купить.

Что мы сделали

Аудит Pixel и трекинга

Прежде чем что-то оптимизировать, мы проверили всю цепочку событий Meta Pixel от начала до конца: просмотр товара, добавление в корзину, покупка. Без чистых данных о реальных покупках любая дальнейшая оптимизация алгоритма опирается на догадки, а не факты.

Перестройка структуры аккаунта

Переделали более 10 кампаний, разделив их по задаче: отдельно - привлечение новых покупателей, отдельно - ретаргетинг тех, кто уже интересовался товаром, отдельно - кампании на основе каталога. Каждое направление получило собственную логику ставок вместо одного общего бюджета на всё.

Обновление аудиторий

На основе очищенных данных собрали новые кастомные аудитории и lookalike-сегменты. Вместо широкого таргетинга на всех, кто интересуется домашним текстилем, алгоритм получил более чёткий сигнал, среди кого искать покупателей.

Тестирование креативов в большом объёме

Вместо поиска одного удачного баннера протестировали 25 вариантов - статичные карточки, карусели, видео. Такой объём тестов позволяет отличить креатив, который действительно конвертирует, от того, что просто случайно собрал дешёвые клики.

Ежедневная оптимизация

Бюджет ежедневно перераспределялся в пользу связок с лучшим результатом, слабые - отключали. Постоянный мониторинг вместо разовой настройки и забывчивости на месяцы вперёд.

Результат

Пять направлений велись параллельно, а не по очереди, и это принципиально: чистая аналитика делала каждое следующее решение надёжнее, а не случайным. Стоимость покупки снизилась на 18% - с $7.70 до $6.30. ROAS вырос на 24% - с 4.5x до 5.6x.

Оба показателя улучшились одновременно, хотя обычно снижение стоимости покупки и рост ROAS тянут в разные стороны. Это и есть признак того, что проблема была не в бюджете или оффере, а в структуре аккаунта и качестве данных, на которые опирался алгоритм.