Как тестировать офферы в Moloco: логика запуска и чтение статистики

Эффективная работа с Moloco DSP — это не просто «залить оффер и ждать результата».
Алгоритмы machine learning оптимизируют закупку под конверсии, но для правильной работы им нужны чистые данные и корректная структура кампаний.
Если подходить к тестам хаотично, бюджет будет уходить впустую, а результаты — нестабильными.

В этой статье разберем, как правильно строить кампании для теста офферов, на что обращать внимание при оптимизации и как читать статистику, чтобы алгоритмы работали на прибыль.
Также обсудим особенности работы с малыми бюджетами и типичные ошибки новичков, чтобы избежать потерь и ускорить поиск рабочих связок.

Структура кампаний

В Moloco DSP кампании строятся по четырехуровневой схеме:
приложение → кампания → адсет → группа креативов.

Такая структура нужна не ради удобства интерфейса, а чтобы алгоритмы корректно обучались и точнее определяли, какие сигналы ведут к результату.

Для теста офферов важно соблюдать несколько принципов:

1. Несколько адсетов под разные креативы.
   В них можно тестировать разные подходы, форматы, длительность и подачу.
   Такое разделение ускоряет сбор данных и помогает системе точнее определять, какие крео работают лучше.

2. 3–5 креативов на один адсет.
   Этого достаточно, чтобы алгоритм протестировал разные форматы и выявил рабочие без распыления бюджета.
   Если загрузить 10–15 объявлений, каждый получит слишком мало показов, и обучение застопорится.

Главное правило Moloco DSP: структура должна быть чистой.
Один оффер, чёткие гипотезы и несколько креативов внутри каждого ad set.
Так алгоритм быстрее находит паттерны, закупка становится эффективной, а трафик — прибыльным.

Оптимизация по событиям

Одно из главных преимуществ Moloco DSP — это машинное обучение.
Алгоритм строит закупку не только на кликах, а на предсказаниях по конверсиям.
Чтобы он работал корректно, важно грамотно выстраивать оптимизацию.

На что смотреть при настройке

• Цель кампании.
  Если задача — привлекать инсталлы, ставим событие install.
  Но если прибыль идёт только с покупок, лучше сразу оптимизировать под purchase.
  Алгоритм будет собирать нужную аудиторию и отсекать нецелевые установки.

• Минимальный объём данных.
  Для нормальной работы алгоритму нужно набрать статистику — хотя бы 50–100 целевых событий на адсет в неделю.
  Лучше сразу запускать кампанию под покупки: система обучается быстрее и не тратит бюджет на промежуточные цели.

• Качество событий.
  Важно правильно настроить трекинг.
  Если часть конверсий не отправляется в систему, алгоритм будет работать «вслепую».

Практическая логика такова:
если приложение новое и оптимизация по покупкам пока недоступна — сначала работаем на инсталлы, собираем нужный объём событий, а потом переключаемся на purchase.
Если доступна сразу — выбираем её с первого дня.

Такой пошаговый подход позволяет не «сжечь» бюджет и при этом выстроить корректное обучение алгоритма.
Чем точнее настроены цели, объём данных и трекинг, тем эффективнее работает machine learning и выше прибыль.

Работа с малыми бюджетами

Многие байеры заходят в Moloco DSP с ограниченными суммами на тест.
Здесь важно понимать, как распределять бюджет, чтобы алгоритм всё равно получил достаточно данных для обучения.

Ключевые моменты

• Минимальный бюджет.
  Для корректной работы алгоритмов Moloco рекомендует дневной лимит $250–500.
  Такой бюджет даёт системе достаточно данных для обучения и оптимизации.

• Фокус на оффере.
  На старте стоит протестировать несколько приложений, офферов и креативов, чтобы понять, что работает лучше.
  После выявления эффективных связок сосредоточиться на них и дать системе больше данных для стабильной оптимизации.

• Терпение.
  Алгоритмы Moloco обучаются не за один день.
  Минимум 3–5 дней открутки перед выводами.
  Если кампания уходит в глубокий минус — за неделю она не выйдет в плюс.
  Если цена инстала слишком высокая — проблема в креативах.
  Если слабый конверт install → reg — проседает оффер.
  В таких случаях кампанию лучше остановить, донастроить и перезапустить.

При малом бюджете главное — не распыляться.
Ставьте адекватный дневной лимит, тестируйте одну–две гипотезы и дайте алгоритму время стабилизироваться.

Вывод

Тестировать офферы в Moloco DSP нужно с учётом логики работы алгоритма.
Он ищет закономерности в событиях и сам оптимизирует закупку — но для этого требуется правильная структура и достаточный объём данных.

Основные правила:

• Выделяйте отдельную кампанию на каждый оффер;
• Оптимизируйте не по кликам, а по целевым событиям;
• При малых бюджетах не распыляйтесь и дайте системе время обучиться.

Такой подход позволяет экономить на старте и быстрее находить рабочие связки для масштабирования.
Moloco DSP раскрывается именно в долгую: чем больше данных получает алгоритм, тем точнее он работает и тем выше прибыльность закупки.

Хотите протестировать офферы в Moloco без рисков?

Используйте готовые аккаунты и карты от RentAcc — тестируйте, оптимизируйте и масштабируйте кампании с полной поддержкой команды.