Клиенты из Telegram Ads для школы разработки чат-ботов

/О проекте

Саша Матюшкин — основатель онлайн-школы по разработке чат-ботов. Обучение рассчитано как на новичков, которые только заходят в профессию, так и на специалистов с техническим бэкграундом — разработчиков/техспециалистов.

Я подключилась к проекту в июне 2024 года. На старте в Telegram-канале было около 800 подписчиков.

Задача была не просто нарастить аудиторию канала. Telegram Ads должен был приводить потенциальных учеников, которых дальше можно было прогревать контентом, приглашать на вебинары и запускать в воронку продаж обучения.

Перед стартом я также помогла подготовить канал к модерации Telegram Ads: собрала подробный файл с необходимыми корректировками, после чего Саша внёс изменения и мы смогли запустить рекламу.

/Сначала разобрались, кому действительно нужно это обучение

На старте я разделила аудиторию на три основных сегмента:

Новички — люди, которые только искали новую профессию или хотели начать зарабатывать онлайн. Для них я тестировала каналы про удалённую работу, фриланс, вакансии, digital-профессии, маркетинг, Telegram, трафик, продажи и обучение новым навыкам.

Разработчики — аудитория каналов о программировании, разработке, автоматизации, чат-ботах, AI и технических инструментах.

Технические специалисты — специалисты из смежных направлений, которым могли быть интересны автоматизация, AI, инструменты для работы и развитие дополнительных навыков.

Отдельно я тестировала смежные профессиональные сообщества: маркетинг, Telegram-продвижение, медиа, продажи, автоматизацию, AI и фриланс для специалистов.

Так мы не ограничивались очевидными каналами про разработку, а искали аудитории, у которых был потенциальный интерес к обучению чат-ботам.

/От широкого теста к рабочим связкам

На первом этапе я проводила тестирование подборок через Target Channels —проверяла каналы и смотрела, какие аудитории дают не просто клики, а подписки.

Когда находились рабочие подборки, я переносила их в Target Users, чтобы масштабировать сегменты.

При этом я не оставляла кампании на уровне «нашли хороший канал — увеличили бюджет». Лучшие связки дополнительно дробились по модели 1 канал — 1 РК. Это давало больше контроля над объёмом трафика.

Для поиска новых точек масштабирования я использовала парсеры: на основе каналов, которые уже показывали хороший результат, находила похожие и добавляла их в тест.

Так постепенно формировался пул рабочих каналов и аудиторий, который можно было расширять без перехода к полностью новым гипотезам.

/Использовала связку креатив + посадка

В Telegram Ads стоимость подписчика зависела не только от того, кому показывалась реклама. Большую роль играло то, куда именно приходил пользователь после клика.

Поэтому я тестировала несколько вариантов посадки:

• Telegram-канал
• приветственный пост
• отдельные посты под конкретный сегмент
• полезный контент
• продающие посты
• посты с приглашением на вебинар

Я постоянно смотрела CR из клика в подписку. Когда CR снижался, стоимость подписчика закономерно росла — и в этот момент я меняла не только рекламную кампанию, но и саму посадку.

Например, если в канале начинался активный продающий период и подписка становилась дороже, я могла увести холодный трафик на отдельный полезный пост. Пользователь сначала знакомился с контентом, а уже после этого принимал решение подписаться.

Когда в канале выходил сильный полезный материал, наоборот, использовала его как дополнительную точку входа.

/Креативы брала не только из рекламы

У Саши был YouTube-канал, поэтому я использовала уже накопленные там данные об интересе аудитории.

Смотрела, какие темы и визуальные подачи хорошо работали в YouTube, и на их основе делала гипотезы для Telegram Ads: адаптировала темы видео и визуальные элементы под рекламные баннеры.

Это позволяло не придумывать креативы полностью с нуля, а опираться на контент, который уже показал интерес аудитории.

/Когда нашли рабочие связки, начали наращивать объемы

Масштабирование шло сразу по нескольким направлениям.

Во-первых, я увеличивала частоту показов в тех связках, которые уже давали нужное качество трафика.

Во-вторых, разделяла лучшие подборки по каналам 1 к 1, чтобы быстрее масштабировать связки.

Через парсеры находила похожие каналы на основе уже успешных подборок.

И постоянно расширяла набор креативов внутри работающих сегментов.

Так масштабирование не сводилось к простому увеличению бюджета: каждый дополнительный объём проходил через уже понятную механику работы с аудиторией.

/Стоимость подписчика смотрела вместе с CR

Одна из важных метрик на проекте — не просто стоимость подписчика, а связка клик - подписка - дальнейшее поведение пользователя.

Я регулярно отслеживала CR из клика в подписку и связывала его с изменениями в рекламных кампаниях и контенте канала.

Если стоимость подписчика начинала расти, я сначала разбиралась, что именно изменилось: аудитория, креатив, посадка или сам контентный период.

Это помогало не оптимизировать рекламу вслепую под одну цифру.

/Telegram Ads постоянно менялся — новые возможности тестировала сразу

За 1,5 года Telegram Ads несколько раз расширял возможности таргетинга и форматы размещения.

Когда появилось таргетирование на ботов, я сразу протестировала ботов из тематик AI и технических специалистов.

Когда появились ключевые слова - запустила тесты по релевантным запросам.

Когда стали доступны баннерные размещения - также протестировала новый формат.

Логика была простой: новое обновление - быстрый тест на проекте - оценка качества трафика - масштабирование, если связка показывала результат.

/Telegram Ads работал не только на привлечение подписчиков

По мере развития проекта я использовала рекламу и на следующих этапах воронки.

Во время запусков тестировала ретаргетинг на Telegram-бота Саши. Даже на небольших бюджетах он приводил дополнительные заполнения анкеты на предзапись и реальные продажи через бот-воронку.

Это было важно, потому что позволяло оценивать Telegram Ads не только по стоимости подписчика, но и по дальнейшему действию потенциального ученика.

/Перед вебинарами отдельно работала с собственной аудиторией

В период вебинаров я запускала рекламу на посты с приглашением на мероприятие.

Отдельно использовала ретаргетинг на подписчиков самого Telegram-канала — чтобы повторно показать им приглашение и увеличить охват вебинарного поста среди уже накопленной аудитории.

То есть Telegram Ads использовался не только для постоянного притока новых людей, но и для работы с теми, кто уже находился внутри канала.

/Рекламные решения принимала с учётом продаж

Ещё один источник данных для оптимизации — обратная связь с запусков.

Я анализировала, какая аудитория фактически покупала обучение, и сопоставляла это с теми сегментами, которые мы привлекали через Telegram Ads.

Если определённая аудитория чаще доходила до покупки, я увеличивала объём трафика именно в этом направлении.

Поэтому со временем оптимизация шла уже не только вокруг стоимости подписчика. Мне было важно понимать, какой трафик потенциально превращается в ученика.

/Результаты в цифрах

За период работы получили следующие цифры:

• €12 823 — рекламный бюджет
• 3 664 264 — показов

4 205 подписчиков

• 0,72% — средний CTR
• 14,81% — средний CR из клика в подписку
• €3,50 — средний CPM
• €3,29 — средняя стоимость подписчика
• ≈365 ₽ — средняя стоимость подписчика по данным с пересчётом расходов в рубли

250%+ — ROMI запусков

/Какие механики можно забрать из этого кейса

1. Ведите непрерывное тестирование сегментов и связок

В Telegram Ads нельзя один раз найти рабочую аудиторию и остановиться. Я постоянно тестировала новые сегменты, каналы, креативы и посадки — это помогало одновременно поддерживать объём и не выжигать рабочие связки.

Постоянный поток гипотез особенно важен на длинных проектах: он позволяет заранее находить новые источники трафика, а не искать их только тогда, когда текущая связка уже начала проседать.

2. Во время продаж меняйте уводите холодный трафик на контент

Когда в канале начинался продающий период, стоимость подписки могла расти. В такие моменты я не продолжала вести весь холодный трафик напрямую в канал.

Часть трафика переводила на полезные посты — так пользователь сначала получал ценность, знакомился с экспертом и контентом, а уже потом принимал решение подписаться.

Посадка должна меняться вместе с задачей канала: не обязательно постоянно вести весь трафик в одну точку.

3. Синхронизируйте рекламу с контент-планом и ключевыми событиями школы

Если у школы выходит сильный контент или запланирован вебинар, рекламу стоит подстраивать под этот контент, а не вести её независимо от происходящего внутри канала.

Перед вебинаром я направляла трафик на пост с приглашением, а затем дополнительно использовала ретаргетинг на собственных подписчиков, чтобы увеличить охват мероприятия внутри уже накопленной аудитории.

Так реклама работала не отдельно от контент-маркетинга, а усиливала его в моменты, когда действие от пользователя было особенно ценно.

4. Используйте ретаргетинг на собственные воронки

Если у школы есть бот или другая внутренняя воронка, её аудиторию тоже можно использовать в Telegram Ads.

На проекте я тестировала ретаргетинг на Telegram-бота во время запусков. Даже при небольших бюджетах он давал дополнительные заполнения анкеты на предзапись и продажи.

Поэтому ретаргетинг имеет смысл использовать не только для возврата пользователя в канал, но и для конкретных действий внутри воронки.

5. Оптимизируйте не по CPS, а по качеству аудитории и данным запусков

Дешёвый подписчик не всегда означает хороший трафик.

Я сопоставляла рекламные данные с обратной связью после запусков: смотрела, какие сегменты фактически покупали обучение, и уже на основании этого увеличивала объём нужной аудитории.

Так стоимость подписчика оставалась важной операционной метрикой, но не становилась конечной целью оптимизации. Главным было понять, какой трафик приводит потенциальных учеников и в итоге конвертируется в продажи.

6. Тестируйте обновления Telegram Ads сразу после выхода

Когда Telegram Ads запускает новую возможность, я стараюсь тестировать её одной из первых. Новые инструменты на старте дают дополнительный источник трафика и часто позволяют найти более эффективные связки до того, как их начнут массово использовать.

На проекте я сразу тестировала новые форматы и инструменты: таргетинг на ботов, ключевые слова, баннеры и другие обновления платформы. Если тест показывал хороший результат по первичным метрикам, в первую очередь по CPS, я увеличивала объём и добавляла рабочую механику в постоянную рекламу.

За счёт этого обновления становились не просто отдельными экспериментами, а дополнительным способом находить более дешёвый и качественный трафик.