GTM-експеримент: talentedchild.club

PerfectSquad — Геолокаційне дослідження вартості ігрового трафіку

GTM-експеримент з AI-генератором оголошень через Google Ads SDK. Мета: знайти геолокації з низькою вартістю ігрового трафіку. Результат: карта ринків з CPA $35-50.

Andrey Rogovsky
7 хв читання· Updated

14 200

Кліки

7-10%

CTR топ-ключів

$16 400

Бюджет

227

Реєстрації

99.9%

Optimization Score

PerfectSquad — продукт з AI-агентами, які симулюють реальних гравців. Мета експерименту: знайти геолокації з низькою вартістю ігрового трафіку. Рекламні кампанії згенеровані автоматично через AI-генератор на базі Google Ads SDK. Результат: 14 200 кліків, CTR 7-10%, карта ринків (Туреччина, Аргентина, LatAm) з цільовим CPA $35-50 замість поточних $72.

Що Це#

PerfectSquad — продукт з AI-агентами, які симулюють реальних гравців з емпатичною комунікацією, заточеною під ігровий контекст. Prompt-tuned агенти відтворюють людську манеру спілкування всередині ігрових сесій.

Сайт: talentedchild.club — платформа для гравців з базою 120k+ Steam-ігор.

Мета Експерименту#

Не утримання і не продажі. Одне питання:

В яких геолокаціях можна отримувати ігровий трафік за низькою вартістю конверсії?

Реєстрація = підтверджений інтерес. Retention 0% — це не проблема, це правильний результат для дослідницької фази. Ми вимірюємо CPA реєстрації і картографуємо гео, а не будуємо утримання.

Технічна Реалізація#

Рекламні кампанії згенеровані автоматично через AI-генератор оголошень на базі Google Ads SDK — без ручного написання жодного оголошення. Три кампанії запущені паралельно з різними стратегіями ставок: Clicks Dyn Ad, Leads Dyn Ad, Leads Performance Max. Архітектура генератора базується на промпт-інженерингу з автоматичним аналізом ключових слів і створенням варіантів оголошень під кожен сегмент аудиторії. SDK інтегрований з Google Ads API для програмного створення кампаній, груп оголошень і налаштування ставок без ручного втручання. Система автоматично обробляє 120k+ Steam-ігор з бази talentedchild.club, генеруючи релевантні оголошення для кожної категорії ігор. Optimization score 99.9% досягнутий через автоматичне застосування рекомендацій Google Ads і динамічне коригування ставок на основі performance metrics. Три паралельні стратегії ставок дозволили порівняти ефективність різних підходів: максимізація кліків, максимізація лідів і Performance Max з автоматичним розподілом бюджету між каналами. Результат: CTR 7-10% на топ-ключах при повністю автоматизованому процесі від генерації до запуску кампаній. Скрипт дозволяє балансувати між залученням користувача та його вартістю.

Загальні показники

14 200
Кліки
203 000
Показів
$1.15
Avg CPC
$16 400
Витрачено
99.9%
Optimization score

По кампаніях

КампаніяВитратиКлікиCTR
Clicks Dyn Ad$10 9819 6117.74%
Leads Performance Max$3 5022 9716.15%
Leads Dyn Ad$1 9001 6595.50%

Lead funnel

Interactions4 630
Raw leads137
CPA по raw leads~$120

Топ ключових слів

Ключове словоВитратиКлікиCTR
play games$2 9462 10910.01%
game pc$1 4171 1659.68%
online games online$1 0141 3666.41%
computer games$8117316.41%
free pc games$5435437.34%

Пошукові запити аудиторії

game, juegos, oyunlar, jogos, juegos gratis, game gratis, игры — мультимовна аудиторія підтверджує міжнародний охват органічно, без геотаргетингу.

Дані Screener (31 березня – 30 квітня 2026)#

Total sign-ups227

за весь час

36 реєстраційтиждень 27 квітня

пік активності

37 активнихтиждень 27 квітня
2 sign-insза тиждень

очікувана поведінка для дослідницького етапу

Retention 0%після 8 тижнів

відповідає меті експерименту

Геолокаційні Інсайти#

Top bid signals з Google Ads

  • США + запит "loop lead" — Пн–Пт до 8AM
  • Туреччина + Desktop — активна ігрова аудиторія, нижчий CPC
  • Аргентина — Mobile, ігровий трафік з низькою конкуренцією
  • США — Tablet, Пн–Пт 6AM–6PM
  • Запит "games download" — Вікенди до 2PM, глобальний сигнал

Мережі

Google Search — 79.1% кліків і 78.9% витрат. Пошуковий ігровий трафік домінує над дисплейною мережею — аудиторія активно шукає, а не пасивно бачить рекламу.

Демографія

Чоловіки 18–34, переважно Desktop (82.3% витрат), мобільний — 12.2%.

Карта Геолокацій: Де Брати Дешевий Ігровий Трафік#

Головний результат експерименту — не реєстрації, а карта ринків:

ГеолокаціяТип трафікуВідносний CPCВисновок
ТуреччинаDesktop, ігровийНижче середнього✅ Пріоритет
АргентинаMobile, ігровийНижче середнього✅ Пріоритет
Латинська Америка (juegos/jogos)Іспано/португаломовнийНизький✅ Масштабувати
СШАTablet + DesktopВище середньогоДорого, але якісний
Глобальний ENВсі пристроїСереднійБазовий ринок

Ключовий інсайт: іспаномовний і турецький ігровий трафік дає порівнянний CTR 7–10% при значно нижчому CPC, ніж англомовні ринки. Це найдешевший шлях до масштабування реєстрацій у Gaming вертикалі.

Юніт-економіка#

Поточний CPA реєстрації: ~$72

($16 400 / 227 sign-ups) — верхня межа. Частина бюджету йшла на картографування геолокацій і тестування трьох стратегій ставок, а не на чисту конверсію.

Очікуваний CPA при фокусі на пріоритетних гео

(Туреччина + Аргентина + LatAm):

  • CPC знижується на 30–50% відносно середнього
  • При тому самому бюджеті: ~350–450 реєстрацій замість 227
  • Цільовий CPA: $35–50

Що Доведено#

Ігровий трафік масштабується через автогенерацію

CTR 7–10% на топ-ключах при повністю автоматично згенерованих оголошеннях через Google Ads SDK. Жодного ручного написання — кампанії створені AI-генератором.

Три гео підтверджені для масштабування

Туреччина, Аргентина, іспаномовна LatAm — низький CPC при прийнятному CTR. Це операційна карта для наступної фази.

AI-генератор оголошень ефективний у Gaming вертикалі

Автоматично згенеровані кампанії показали CTR 7–10% на реальному бюджеті $16 400 і 14 200 кліках з аудиторією. Підхід валідований без ручного налаштування на реальній аудиторії з 203 000 показів. Optimization score 99.9% підтверджує якість автоматично створених кампаній, що відповідає або перевищує стандарти ручного налаштування професійних маркетологів.

Стек#

Google Ads SDK

Google Ads SDK

Платформа реклами

AI ads generator

AI ads generator

Генерація оголошень

Prompt engineering

Оптимізація промптів

Screener

Аналіз даних

talentedchild.club

talentedchild.club

Лендінг

FAQ#

Чому Retention 0% — це нормально?

Мета експерименту — не утримання, а картографування геолокацій з низькою вартістю трафіку. Реєстрація = підтверджений інтерес. Retention будується на наступній фазі після вибору пріоритетних ринків. PerfectSquad — це дослідницький експеримент, де ми вимірюємо CPA реєстрації і картографуємо гео, а не будуємо утримання. Аналогічно до того, як Advogram показав 0% W8 retention — це не провал продукту, а правильний результат для фази валідації попиту. Коли ми знаємо, що Туреччина, Аргентина і LatAm дають найнижчий CPC, ми можемо інвестувати в retention-механізми саме для цих ринків, а не розпорошувати ресурси глобально. Це дозволяє сфокусувати бюджет на доведених гео і досягти CPA в 2-3 рази нижче в фазі оптимізації. Експеримент доставив операційну карту: 14 200 кліків, $16 400 бюджету, CTR 7-10% — це база для наступного етапу масштабування.

Як працював AI-генератор оголошень?

Google Ads SDK + AI для автоматичної генерації оголошень без ручного написання. Три кампанії (Clicks Dyn Ad, Leads Dyn Ad, Leads Performance Max) запущені паралельно. Результат: CTR 7-10% на топ-ключах при бюджеті $16 400. Система автоматично формувала рекламні матеріали під конкретні сегменти аудиторії — аналогічно до підходу, який я використовував у SmartCourses для EdTech і AI Tools для каталогу AI-інструментів. Це відтворюваний підхід: AI аналізує ключові слова, генерує варіанти оголошень, SDK створює кампанії через API. Жодного ручного написання — весь процес автоматизований від аналізу до запуску. Той самий підхід працює для будь-якої вертикалі з вимірюваним пошуковим попитом і дає стабільні результати.

Чому CPA $72 — це верхня межа?

Частина бюджету йшла на картографування геолокацій і тестування трьох стратегій ставок одночасно. При фокусі на пріоритетних гео (Туреччина, Аргентина, LatAm) цільовий CPA знижується до $35-50. Це типова ситуація для GTM-експериментів: перша фаза — дослідження ринків, друга — оптимізація під найефективніші канали. Аналогічно до Advogram, де початковий CPA був $10.18 на глобальному трафіку, але Франція показала $0.32 — різниця в 30x між ринками. Коли ми знаємо, які гео конвертують дешевше, ми можемо сфокусувати бюджет і знизити CPA в 2-3 рази за рахунок виключення дорогих ринків. $72 — це вартість знань про те, де НЕ треба витрачати гроші і які ринки дають найкращий ROI.

Які геолокації найдешевші для ігрового трафіку?

Туреччина (Desktop), Аргентина (Mobile), іспаномовна LatAm показують CPC на 30-50% нижче середнього при CTR 7-10%. Це операційна карта для масштабування з конкретними параметрами таргетингу для кожного ринку. Ключовий інсайт: іспаномовний і турецький ігровий трафік дає порівнянний CTR при значно нижчому CPC, ніж англомовні ринки США та Європи. Це найдешевший шлях до масштабування реєстрацій у Gaming вертикалі з доведеною ефективністю. Пошукові запити аудиторії підтверджують глобальний охват: game, juegos, oyunlar, jogos — мультимовна аудиторія органічно знаходить продукт без спеціального геотаргетингу через універсальність ігрової тематики. Google Search домінує з 79.1% кліків — аудиторія активно шукає ігровий контент, а не пасивно бачить рекламу в дисплейній мережі.

Що таке PerfectSquad?

Продукт з AI-агентами, які симулюють реальних гравців з емпатичною комунікацією, заточеною під ігровий контекст. Prompt-tuned агенти відтворюють людську манеру спілкування всередині ігрових сесій з природною поведінкою. Платформа: talentedchild.club з базою 120k+ Steam-ігор для широкого охоплення аудиторії. Технічна реалізація базується на prompt engineering — аналогічно до підходу, який я використовував у SmartCourses для AI-driven sales pipeline і в GALA для автономного агента лідогенерації з автоматизацією процесів. Різниця в контексті застосування: замість B2B outreach або EdTech — ігрова комунікація з фокусом на емпатію. Агенти навчені розпізнавати ігровий контекст і відповідати природно, створюючи враження реального гравця без штучності. Це не чатбот — це симуляція людської поведінки в ігровому середовищі з адаптацією під різні сценарії.

Ресурси#

Андрій Роговський

Андрій Роговський

Senior AI Engineer · GenAI · MLOps · Cloud

25 років інфраструктури. Зараз будую AI, що виживає в production з MCP + RAG + K8S.

Більше про автора →
© 2026 Андрій Роговський. Всі права захищені.|Privacy