Apple Search Ads Manager для приложения подписки iOS

Здравствуйте! Я ознакомился с вашим заданием и считаю, что смогу успешно его выполнить. Буду рад сотрудничеству пожалуйста, напишите мне лично для дальнейших детале

Здравствуйте!

У меня есть практический опыт работы с performance-рекламой и аналитикой (Google Ads, воронка конверсии, оптимизация ставок). Я понимаю логику работы Apple Search Ads, структуру кампаний и важность негативных ключевых слов.

Я работал с моделями подписки, понимаю путь пользователя от пробной версии до платной и ориентируюсь на ROAS / окупаемость, а не только на CPI.

Готов взять на себя исследование ключевых слов, построение структуры кампаний, запуск и оптимизацию в течение первого месяца. Пример результатов (без названий): оптимизация кампаний с фокусом на конверсию привела к снижению стоимости подписки и выходу на положительный ROAS после тестового периода.

Буду рад обсудить детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Мы готовы взяться за проект. Задачи понятны, опыт с подписочными моделями есть. Чтобы у нас с вами был результат в виде окупаемости (ROAS), а не просто отчет по кликам, хочу сразу подсветить технические сложности, с которыми мы столкнемся, и то, как мы их решим.

Трудность 1: «Слепая» оптимизация

Проблема: Часто данные в кабинете Apple Search Ads показывают только установки, но не показывают, кто реально оплатил подписку. Оптимизироваться по «дешевым установкам» — это путь к сливу бюджета.

Наше решение: Мы потратим первые 2–3 дня на глубокую связку ASA с вашей аналитикой (RevenueCat/AppsFlyer). Я настрою Python-скрипты, которые будут вытягивать данные о реальных оплатах. Мы будем видеть окупаемость каждого ключевого слова и отключать то, что не приносит денег.

Трудность 2: Динамика рынка и аукциона
…
Проблема: Ставки в ASA постоянно скачут. Если проверять их раз в день вручную — можно либо выпасть из выдачи, либо переплатить.

Наше решение: Я разверну систему автоматического мониторинга ставок (в Docker-контейнере на моем сервере). Скрипт будет мониторить показатели 24/7 и корректировать ставки в зависимости от заданного нами целевого ROAS. Это сэкономит около 15–20% бюджета.

Трудность 3: «Мусорный» трафик Apple

Проблема: Apple часто подмешивает широкие соответствия, которые не конвертятся в подписки.

Наше решение: В течение первого месяца мы проводим агрессивную чистку Negative Keywords. Я использую свои наработки по сбору семантики, чтобы исключить нецелевые запросы еще на старте, а затем ежедневно фильтровать новые.

Трудность 4: Конверсия самого продукта

Проблема: Если экран оплаты (paywall) в приложении не «продает», то даже идеальная реклама будет в минусе.

Наше решение: Мы проведем аудит воронки trial-to-paid. Если увидим, что трафик качественный, а покупок нет — я дам рекомендации по оптимизации paywall, чтобы поднять общую окупаемость.

Готов обсудить технические доступы и приступать. Что скажете

Здравствуйте! Изучив ваш проект с большим интересом, я готов приступить к его выполнению. Давайте обсудим детали для достижения оптимального результата.