Автоматизация Telegram Ads: как держать цену подписчика и не сидеть в кабинете сутками

Источник материала: ИноСМИ

Автоматизацию Telegram Ads на объёме удобнее всего показать так, как это делает Александр Сосновский на мебельном проекте: одна жёсткая метрика, подписчик не дороже 1,5 евро, и вокруг неё вся система. Когда каналов сотни, а объявлений тысячи, руками этот кабинет просто не тянется.

Почему руками не масштабируется

В Telegram Ads вы платите за показы в конкретных каналах, минимальная ставка около 2 евро за 1000 показов. Релевантных каналов несколько сотен, по каждому надо проверить аудиторию, поставить ставку, следить за ценой подписчика и вовремя выключить то, что не даёт результата. Пока каналов десять, это вечер работы. Когда триста, вы сидите в кабинете по четыре часа в день только чтобы двигать ставки.

Я уже устал от этих автоправил в телеге. То доведу цену подписки до 1,5 евро, то опять по 5, то вообще ноль. Руками этот объём просто не тянется.

Из чего собрана система

• • Подбор каналов через LLM. Парсим кандидатов, прогоняем через скоринг по релевантности продукту, мусор отсекаем, а не чистим руками.
• • Автоставки через API. Скрипт держит ставку под целевую цену подписчика и ставит на паузу то, что уходит дороже порога.
• • Авто-стоп на просадке. Если канал не даёт результата за тестовый бюджет, он выключается сам, не жду, пока сольётся вся сумма.
• • Обвязка на n8n. Лид из CRM уходит в отдел продаж, оттуда собираются отчёты собственнику, без ручного переклеивания табличек.

Что это дало

• • 3000 протестированных креативов;
• • подписчиков в канале с 2,2 до 19,5 тысяч, почти в девять раз;
• • цена подписчика удержана в целевой при кратном росте тестов;
• • стоимость лида в проекте упала на две трети, и это сошлось в сделках в CRM.

Автоматизация не купила снижение цены подписчика магией. Она купила время и объём тестов при той же экономике, а уже объём тестов вытаскивает дешёвые связки.

Честно про грабли

Чтобы не выглядело как реклама автоматизации, скажу про минусы. Автоправила в кабинете легко начинают воевать друг с другом: одно правило поднимает ставку, другое тут же роняет, и ты находишь это только когда лезешь в историю запусков и видишь, что половина из них не отрабатывает. Вывод простой: правил должно быть мало и они не должны пересекаться по условиям, иначе система воюет сама с собой. Второй момент: LLM-скоринг ошибается на нишевых каналах, где по описанию не поймёшь аудиторию, такие всё равно смотрю сам. Автоматизация экономит время, но не отменяет насмотренность. Она не думает за тебя, она разгребает рутину, чтобы думать успевал ты.

Смысл не в том, чтобы отдать всё нейросети и уйти пить кофе. Смысл в том, чтобы снять с себя рутину и оставить себе решения: оффер, сегменты, деньги. Порог входа ниже, чем кажется, половина эффекта это простые правила плюс API, без всякого AI.