← На главную
Курс Практика Программа Чеклист

Адаптивное давление по сегментам

Рост выручки за счёт оптимизации рекламного давления для разных сегментов пользователей.

Урок: Можно ли масштабировать

Контекст эксперимента

Внедрили адаптивное рекламное давление в тестовой группе: интенсивность рекламы меняется в зависимости от сегмента пользователя (высокодоходные, среднедоходные, низкодоходные).

Эксперимент длился 13 дней. Трафик стабильный, сезонных эффектов не наблюдалось. Контрольная группа без изменений — стандартное давление для всех пользователей.

В тестовой группе выручка выросла на 8–10% на мобильных платформах, на десктопе эффект нейтральный (~0%). В агрегате выручка выросла на 4–5%. Заметны разные эффекты по сегментам: высокодоходные пользователи дают основной вклад в рост.

Подумай

Показать разбор

Разбор

На графике видно, что эффект различается по сегментам: высокодоходные пользователи дают основной вклад в рост выручки, средне- и низкодоходные показывают меньший или нейтральный эффект. В агрегате эффект меньше, чем в отдельных сегментах.

Механизм эффекта: Адаптивное давление оптимизирует монетизацию для разных сегментов пользователей:

  • Высокодоходные пользователи: Могут переносить более высокое рекламное давление без ухудшения продуктовых метрик. Рост давления для них даёт рост выручки.
  • Средне- и низкодоходные пользователи: Чувствительнее к давлению, но не реагируют на небольшие изменения. Оптимизация давления для них даёт меньший или нейтральный эффект.
  • Агрегат маскирует эффект: В агрегате эффект меньше, потому что разные сегменты имеют разные веса и эффекты разнонаправлены или разной величины.

Почему агрегат показывает меньший эффект: Это классический пример того, как агрегат может маскировать эффекты. Если высокодоходные пользователи дают +15% выручки, но их доля в трафике 20%, а средне- и низкодоходные дают +2% и 0% соответственно, то в агрегате эффект будет меньше, чем в сегменте высокодоходных.

Почему эффект разный по платформам: На мобильных платформах пользователи более чувствительны к давлению, и адаптация даёт больший эффект. На десктопе эффект может быть нейтральным из-за других паттернов потребления контента.

Важность сегментации: Без сегментации можно было бы сделать неправильный вывод, что эффект небольшой или нейтральный. С сегментацией видно, что механизм работает для определённых сегментов, и это важный инсайт для дальнейшей оптимизации.

Порядок проверки:

  1. Revenue в агрегате — есть ли общий эффект?
  2. Revenue по сегментам — какие сегменты дают основной вклад?
  3. Mix shift — не изменились ли веса сегментов (нужен reweight)?
  4. Guardrails по сегментам — не ухудшились ли продуктовые метрики в отдельных сегментах?
  5. Разрезы по платформам — эффект может отличаться на разных устройствах.

Вывод

❌ Неправильный вывод:
«В агрегате эффект небольшой (+4%), значит механизм не работает. Нельзя катить в прод.»
✅ Корректный вывод:
Адаптивное давление даёт рост выручки на 8–10% на мобильных платформах, в агрегате — на 4–5%. Основной вклад дают высокодоходные пользователи, которые могут переносить более высокое давление. Агрегат маскирует эффект из-за разных весов сегментов. Это рабочий механизм роста выручки через сегментацию. Можно катить в прод на мобильные платформы, на десктопе требуется дополнительная настройка или наблюдение.
⚠️ Чего нельзя утверждать:
Нельзя утверждать, что «агрегат всегда прав» — важно проверять сегменты, чтобы не пропустить эффекты. Нельзя утверждать, что «эффект будет одинаковым на всех платформах» — на разных устройствах эффект может отличаться. Нельзя утверждать, что «сегментация всегда нужна» — важно понимать, когда она критична для интерпретации.

Связанные темы