Команда протестировала связку Facebook* → Telegram-бот → AI для оффера Olymptrade от Kingfin. За 70 дней теста удалось получить положительный результат и проверить автоматическую обработку лидов без постоянной работы операторов.
Основной результат кейса — $12 063 дохода при $11 100 рекламных расходов и заявленном ROI 192%. Команда работала с Саудовской Аравией и ОАЭ, а ключевым изменением стала автоматизация общения с лидами через Telegram и AI.
В первый месяц команда лила по стандартному payout $86. Затем удалось договориться с партнеркой Kingfin о повышенной ставке.
Для ОАЭ payout подняли до $105, для Саудовской Аравии — до $104. Это важный момент при оценке кейса: экономика связки зависела не только от CR, но и от условий партнерки.
При работе с финансовыми офферами я всегда разделяю две задачи. Сначала нужно доказать, что связка конвертит. Затем — улучшать экономику через payout, оптимизацию трафика и автоматизацию.
Суть: Команда перенесла обработку пользователя из стандартной рекламной воронки в Telegram. Бот принимал лида после клика, запускал сценарий общения, а AI помогал автоматизировать дальнейшую коммуникацию.
Схема выглядела так:
Facebook → рекламное объявление → Telegram → бот → диалог → регистрация → Olymptrade.*
Такой подход отличается от классического direct-to-offer. Пользователь сначала попадает в контролируемую среду, где можно сегментировать аудиторию и тестировать сценарии общения.
После клика по объявлению пользователь попадал в приватный Telegram-канал. Там его встречал автоматический бот.
Первое сообщение запускало заранее подготовленный сценарий. Дальше пользователь переходил к диалогу и получал информацию по офферу.
Для байера здесь появляется дополнительный уровень аналитики. Можно смотреть не только регистрацию, но и поведение человека до нее.
Команда подключила постбэки и собирала данные по каждому пользователю. В связке фиксировались рекламные параметры и дальнейшие действия.
Такая разметка помогает находить связки внутри связки. Например, один креатив может давать дешевую регистрацию, но слабый апрув. Другой привлечет меньше лидов, зато принесет больше подтвержденных действий.
Именно поэтому я бы не оптимизировал trading-оффер только по CPL. Финальная оценка должна учитывать CR, payout, апрув и ROI.
Если кратко: AI в этом кейсе использовали как часть автоматизированной коммуникации. Главный эффект — снижение зависимости от ручной обработки лидов и возможность масштабировать диалоги.
На старте команда сравнивала два сценария оптимизации:
Результаты различались по ГЕО. Для ОАЭ лучше показывала себя модель с подписками. Для Саудовской Аравии более интересным оказался сценарий с диалогами.
Это логичный результат для двух разных аудиторий. Один и тот же funnel не обязан одинаково работать на всех ГЕО.
На первых этапах Click2Reg оставался низким. Дополнительной проблемой была стоимость рекламного трафика в SA и AE.
Команда продолжила тестирование и подключила AI к коммуникации. После этого ручную работу операторов убрали из основной воронки.
Вместо схемы:
реклама → Telegram → оператор → регистрация
получилась автоматизированная модель:
реклама → Telegram → бот + AI → регистрация.
Для арбитражной команды это снижает нагрузку на саппорт. При большом дейли-спенде такой подход особенно полезен: оператор физически не успевает вести сотни или тысячи диалогов одновременно.
Вывод: В кейсе основной аудиторией были мужчины 18–35 лет из Саудовской Аравии и ОАЭ. Команда отдельно тестировала языки и учитывала изменения активности аудитории по дням.
Команда ориентировалась на города с более высокой платежеспособностью. При этом языковые тесты дали неодинаковый результат.
Англоязычные креативы показывали более сильный конверт. Арабские объявления чаще приводили аудиторию с платежеспособностью.
Для такого ГЕО я бы не объединял языковые кампании в один ad set. Разные языки дают разную стоимость клика и поведение после перехода.
В кейсе команда заметила просадку активности в пятницу до полудня. Отдельно учитывались религиозные праздники.
Это не повод полностью останавливать кампанию. Правильнее сравнивать данные за несколько недель и смотреть именно на фактическую экономику.
При анализе я бы отслеживал:
Если проседает только ctr, проблема может быть в креативе. Если CTR держится, но падает Click2Reg, искать причину стоит уже в Telegram-воронке или оффере.
Коротко: Для финансовых офферов агрессивные обещания дохода создают дополнительные риски. В кейсе акцент сместили с заработка на обучение и финансовые навыки.
В рекламе избегали формулировок вроде:
Вместо этого использовали образовательный angle:
Для SA и AE это особенно важно. В этих ГЕО рекламный посыл должен учитывать местный культурный контекст и правила рекламной площадки.
Не стоит сразу менять десять элементов. Я бы разделил тест на несколько переменных:
Так становится понятно, что именно влияет на CR.
Например, связка может выглядеть так:
Facebook → English creative → Telegram → AI-диалог → trading offer.*
Для нее отдельно считаются CPL, Click2Reg, апрув и ROI.
Связка: Facebook* → Telegram-бот → AI-диалог → Olymptrade
Вертикаль: Trading / Finance
ГЕО: Саудовская Аравия + ОАЭ
Оффер: Olymptrade от Kingfin
Воронка: рекламный креатив → Telegram → бот → диалог → регистрация
Апрув: подтвержденное целевое действие, которое оплачивает партнерка
Ориентир по payout: $86–105 по данным кейса
Результат кейса: $12 063 дохода при $11 100 расходов
Заявленный ROI: 192%
Для финансовой вертикали я бы дополнительно контролировал качество регистраций. Дешевый лид сам по себе мало значит, если рекламодатель массово режет такие конверсии.
Главное: Масштабировать стоит не по количеству регистраций, а по подтвержденной экономике. Связка должна выдерживать увеличение объема без резкого падения CR и апрува.
На практике я бы добавил еще EPC и стоимость подтвержденного действия.
Допустим, два ad set дают одинаковый CPL. Первый получает больше регистраций, но имеет слабый апрув. Второй приводит меньше лидов, зато рекламодатель принимает их значительно чаще.
Для масштабирования второй вариант может оказаться выгоднее.
Кейс Olymptrade показывает интересную модель: AI здесь выступает не отдельным инструментом, а частью медиабаинговой инфраструктуры.
После нахождения рабочего варианта я бы двигался по такой схеме:
В этой модели сильная сторона не в самом AI. Важнее связка из трафика, аналитики, Telegram-воронки и автоматической обработки лидов.
Команда за 70 дней получила рабочую модель для финансового оффера и заявленный ROI 192%. При этом основной интерес кейса — не сама цифра ROI, а архитектура связки: Facebook* приводит пользователя, Telegram удерживает его в воронке, а автоматизация берет на себя коммуникацию.
Сколько заработала связка Olymptrade через Facebook и Telegram
Основной результат кейса — $12 063 дохода при $11 100 рекламных расходов и заявленном ROI 192%. Команда работала с Саудовской Аравией и ОАЭ, а ключевым изменением стала автоматизация общения с лидами через Telegram и AI.
| Метрика | Результат |
|---|---|
| Оффер | Olymptrade / Kingfin |
| Вертикаль | Trading / Finance |
| ГЕО | SA + AE |
| Источник | Facebook* |
| Период | 02.07–07.09.2025 |
| Длительность | 70 дней |
| Расход | $11 100 |
| Доход | $12 063 |
| Заявленный ROI | 192% |
| Стартовый payout | $86 |
| Payout AE | до $105 |
| Payout SA | до $104 |
Для ОАЭ payout подняли до $105, для Саудовской Аравии — до $104. Это важный момент при оценке кейса: экономика связки зависела не только от CR, но и от условий партнерки.
При работе с финансовыми офферами я всегда разделяю две задачи. Сначала нужно доказать, что связка конвертит. Затем — улучшать экономику через payout, оптимизацию трафика и автоматизацию.
Как собрать связку Facebook → Telegram-бот → AI для трейдинг-оффера
Суть: Команда перенесла обработку пользователя из стандартной рекламной воронки в Telegram. Бот принимал лида после клика, запускал сценарий общения, а AI помогал автоматизировать дальнейшую коммуникацию.
Схема выглядела так:
Facebook → рекламное объявление → Telegram → бот → диалог → регистрация → Olymptrade.*
Такой подход отличается от классического direct-to-offer. Пользователь сначала попадает в контролируемую среду, где можно сегментировать аудиторию и тестировать сценарии общения.
Шаг 1. Как Telegram-бот принимал лидов из Facebook
После клика по объявлению пользователь попадал в приватный Telegram-канал. Там его встречал автоматический бот.
Первое сообщение запускало заранее подготовленный сценарий. Дальше пользователь переходил к диалогу и получал информацию по офферу.
Для байера здесь появляется дополнительный уровень аналитики. Можно смотреть не только регистрацию, но и поведение человека до нее.
Шаг 2. Какие данные нужно передавать через постбэк
Команда подключила постбэки и собирала данные по каждому пользователю. В связке фиксировались рекламные параметры и дальнейшие действия.
| Параметр | Что отслеживать |
|---|---|
| Дата и время | Момент регистрации |
| ГЕО | SA / AE |
| Устройство | iOS / Android / Desktop |
| Источник | Facebook* |
| Креатив | ID или название |
| Ad Set | Группа объявлений |
| РК | Кампания |
| Регистрация | Факт реги |
| Апрув | Подтвержденное действие |
| Доход | Выплата по офферу |
Такая разметка помогает находить связки внутри связки. Например, один креатив может давать дешевую регистрацию, но слабый апрув. Другой привлечет меньше лидов, зато принесет больше подтвержденных действий.
Именно поэтому я бы не оптимизировал trading-оффер только по CPL. Финальная оценка должна учитывать CR, payout, апрув и ROI.
Как AI меняет воронку и оптимизацию лидов
Если кратко: AI в этом кейсе использовали как часть автоматизированной коммуникации. Главный эффект — снижение зависимости от ручной обработки лидов и возможность масштабировать диалоги.
На старте команда сравнивала два сценария оптимизации:
- оптимизация под подписку;
- оптимизация под начало диалога.
Результаты различались по ГЕО. Для ОАЭ лучше показывала себя модель с подписками. Для Саудовской Аравии более интересным оказался сценарий с диалогами.
Это логичный результат для двух разных аудиторий. Один и тот же funnel не обязан одинаково работать на всех ГЕО.
Что изменилось после подключения AI
На первых этапах Click2Reg оставался низким. Дополнительной проблемой была стоимость рекламного трафика в SA и AE.
Команда продолжила тестирование и подключила AI к коммуникации. После этого ручную работу операторов убрали из основной воронки.
Вместо схемы:
реклама → Telegram → оператор → регистрация
получилась автоматизированная модель:
реклама → Telegram → бот + AI → регистрация.
Для арбитражной команды это снижает нагрузку на саппорт. При большом дейли-спенде такой подход особенно полезен: оператор физически не успевает вести сотни или тысячи диалогов одновременно.
Как настроить таргетинг Facebook под Olymptrade в SA и AE
Вывод: В кейсе основной аудиторией были мужчины 18–35 лет из Саудовской Аравии и ОАЭ. Команда отдельно тестировала языки и учитывала изменения активности аудитории по дням.
| Параметр | Настройка |
|---|---|
| Возраст | 18–35 лет |
| Пол | Мужчины |
| ГЕО | SA + AE |
| Языки | Английский + арабский |
| Основной интерес | Trading / Finance |
| География внутри ГЕО | Крупные города |
| Тестовый период | 70 дней |
Команда ориентировалась на города с более высокой платежеспособностью. При этом языковые тесты дали неодинаковый результат.
Англоязычные креативы показывали более сильный конверт. Арабские объявления чаще приводили аудиторию с платежеспособностью.
Для такого ГЕО я бы не объединял языковые кампании в один ad set. Разные языки дают разную стоимость клика и поведение после перехода.
Как учитывать сезонность и время суток
В кейсе команда заметила просадку активности в пятницу до полудня. Отдельно учитывались религиозные праздники.
Это не повод полностью останавливать кампанию. Правильнее сравнивать данные за несколько недель и смотреть именно на фактическую экономику.
При анализе я бы отслеживал:
- CTR;
- CPC;
- Click2Reg;
- CR;
- CPL;
- апрув;
- EPC;
- ROI.
Если проседает только ctr, проблема может быть в креативе. Если CTR держится, но падает Click2Reg, искать причину стоит уже в Telegram-воронке или оффере.
Как тестировать креативы для финансового оффера в 2026 году
Коротко: Для финансовых офферов агрессивные обещания дохода создают дополнительные риски. В кейсе акцент сместили с заработка на обучение и финансовые навыки.
В рекламе избегали формулировок вроде:
- «быстрый заработок»;
- «100% доход»;
- «гарантированная прибыль»;
- обещаний легких денег.
Вместо этого использовали образовательный angle:
- «Освой современный навык»;
- «Изучи финансовые инструменты»;
- «Развивай финансовую грамотность».
Для SA и AE это особенно важно. В этих ГЕО рекламный посыл должен учитывать местный культурный контекст и правила рекламной площадки.
Как я бы построил тест креативов
Не стоит сразу менять десять элементов. Я бы разделил тест на несколько переменных:
| Тест | Варианты |
|---|---|
| Hook | Обучение / финансовая грамотность |
| Формат | Видео / статичный креатив |
| Язык | English / Arabic |
| CTA | Learn More / Start Learning |
| Воронка | Подписка / диалог |
| Destination | Telegram / лендинг |
Так становится понятно, что именно влияет на CR.
Например, связка может выглядеть так:
Facebook → English creative → Telegram → AI-диалог → trading offer.*
Для нее отдельно считаются CPL, Click2Reg, апрув и ROI.
Пример рабочей связки: Olymptrade через Facebook и Telegram
Связка: Facebook* → Telegram-бот → AI-диалог → Olymptrade
Вертикаль: Trading / Finance
ГЕО: Саудовская Аравия + ОАЭ
Оффер: Olymptrade от Kingfin
Воронка: рекламный креатив → Telegram → бот → диалог → регистрация
Апрув: подтвержденное целевое действие, которое оплачивает партнерка
Ориентир по payout: $86–105 по данным кейса
Результат кейса: $12 063 дохода при $11 100 расходов
Заявленный ROI: 192%
Для финансовой вертикали я бы дополнительно контролировал качество регистраций. Дешевый лид сам по себе мало значит, если рекламодатель массово режет такие конверсии.
Какие метрики считать перед масштабированием trading-связки
Главное: Масштабировать стоит не по количеству регистраций, а по подтвержденной экономике. Связка должна выдерживать увеличение объема без резкого падения CR и апрува.
| Этап | Метрика | Что показывает |
|---|---|---|
| Показы | Impressions | Объем охвата |
| Реакция | Engagement | Интерес аудитории |
| Переход | Clicks | Работа объявления |
| Регистрация | Sign-ups | Конверсия в оффер |
| Апрув | Approved | Доля оплачиваемых действий |
| Доход | Revenue | Выплату партнерки |
| Расход | Spend | Стоимость трафика |
| ROI | Profit / Spend | Экономику кампании |
На практике я бы добавил еще EPC и стоимость подтвержденного действия.
Допустим, два ad set дают одинаковый CPL. Первый получает больше регистраций, но имеет слабый апрув. Второй приводит меньше лидов, зато рекламодатель принимает их значительно чаще.
Для масштабирования второй вариант может оказаться выгоднее.
Что делать после нахождения плюсовой связки
Кейс Olymptrade показывает интересную модель: AI здесь выступает не отдельным инструментом, а частью медиабаинговой инфраструктуры.
После нахождения рабочего варианта я бы двигался по такой схеме:
- Зафиксировать прибыльный ad set.
- Проверить стабильность CR на новом объеме.
- Сравнить апрув по креативам.
- Отдельно оценить SA и AE.
- Разделить English и Arabic.
- Протестировать новые сценарии Telegram-бота.
- Автоматизировать повторяющиеся диалоги.
- Запустить новые креативы без изменения всей воронки.
- Договориться о повышении payout.
- Только после этого увеличивать дейли-спенд.
В этой модели сильная сторона не в самом AI. Важнее связка из трафика, аналитики, Telegram-воронки и автоматической обработки лидов.
Команда за 70 дней получила рабочую модель для финансового оффера и заявленный ROI 192%. При этом основной интерес кейса — не сама цифра ROI, а архитектура связки: Facebook* приводит пользователя, Telegram удерживает его в воронке, а автоматизация берет на себя коммуникацию.
