Системный подход к созданию и оценке креативов: о чем были доклады на CPA Life Fest 2025

Создание креативов, которые привлекают внимание: экспертиза Atlas 

Григорий Воеводин, тимлид Atlas, в своем выступлении показал боль, знакомую каждому баеру: оффер просел — CTR упал, CPC и CPM выросли. Что делают 95% рынка? Идут в спай-сервисы, копируют чужие крео и снова льют. Это нормально для насмотренности, но потолок такого подхода — стабильный минус или, в лучшем случае, скромная маржа. Чтобы реально расти, нужно выходить из этого замкнутого круга. И именно про это был весь доклад — как перейти в 5% игроков, которые стабильно делают ROI 100%+ и масштабируются.

Вся схема умещается в 7 пунктов:

1. Читаем мысли ЦА. Баеры часто фокусируются на продукте: что он умеет, чем отличается от конкурентов. Но реальность в том, что пользователь думает не о продукте, а о себе. Он покупает эмоции, а потом лишь оправдывает решение логикой. Это значит, что ролик или баннер должны сразу цеплять на уровне базовых желаний: комфорта, статуса, безопасности, удобства.

Задача креатива — не показать функцию, а нажать на «кнопку в голове юзера». Например, вместо «стул регулируется по высоте» лучше работает «твоя спина больше не будет болеть после 8 часов за компом». Чем точнее попадание в внутреннюю мотивацию ЦА, тем выше шанс, что крео сработает.

2. Достаем инсайты из отзывов через ChatGPT. Отзывы пользователей — кладезь готовых аргументов и эмоций. Сбор сотни и больше отзывов, а затем прогон через GPT позволяет получить карту болей и желаний, которые нельзя найти в абстрактных исследованиях. Этот метод превращает разрозненные эмоции в конкретные инсайты.

Промпт: используя отзывы на продукт [PRODUCT], составь список наиболее распространенных моментов, которые понравились или не понравились покупателям в этом продукте. Учитывай только те пункты, которые повторяются снова и снова в отзывах. Упоминай сначала те, что встречаются чаще всего. Раздели список на 8 категорий — 2 относятся к продукту, 6 к клиенту. В каждой категории должно быть от 3 до 5 пунктов.

Дальше все просто: боли становятся эмоциональными крючками. Если люди массово пишут «устал от бесконечных скрытых платежей», именно это и нужно выводить в хук или сторителлинг. Такой подход ускоряет производство и снижает количество пустых гипотез.

3. Сторителлинг + фреймворки (AIDA, PAS, BAB). Структура делает креатив предсказуемо сильным. Герой сталкивается с конфликтом, проходит трансформацию, а в финале мы даем CTA. Дальше это упаковывается в проверенные схемы: AIDA (внимание → интерес → желание → действие), PAS (проблема → агитация → решение), BAB (было → стало → мостик).

По статистике Atlas, AIDA работает в 60% кейсов, потому что универсальна. PAS эффективен, когда важно продавить боль (например, в нутре). BAB отлично подходит для до/после формата. Сторителлинг превращает «сухой» продукт в историю, а история всегда цепляет сильнее, чем факты.

4. Когнитивные искажения как приправа. Классические когнитивные эффекты усиливают восприятие креатива. Фрейминг, якорение цены, дефицит («осталось 5 мест»), социальное доказательство — все это дешевые и быстрые способы поднять CTR и снизить CPC. Воеводин приводил пример: простое «пройди опрос и получи» уменьшило CPC вдвое.

Важно понимать: искажения — это не «замена продукта», а усилитель. Работают они тогда, когда накладываются на правильный инсайт. В противном случае зритель просто почувствует манипуляцию и отвалится.

5. Генерация хуков. Хук — стартовый элемент креатива (фраза/кадр), который мгновенно цепляет внимание и заставляет продолжить просмотр/чтение. Его задача — «остановить скролл» и задать тон дальнейшему месседжу. Здесь работают как текстовые решения (вопросы, шокирующие факты, прямое обращение), так и визуальные приемы (стикеры, эмоции, speech bubbles). Чем больше вариативности, тем выше шанс поймать нужную реакцию.

Текстовые хуки: 

• Labels, маркировка, категоризация ЦА в группы. Например, “Водители Tesla в Калифорнии, у нас есть новости!”.
• Да-вопросы. Например, “У вас когда-нибудь возникали сложности с парковкой в центре города?”.
• Удивительные или шокирующие факты. Например, “93% владельцев iPhone не знают, что могут заменить экран бесплатно”.

Идеи для хуков не рождаются из воздуха. Atlas системно использует TikTok Ad Library, ChatGPT и внутренние брейнштормы. На выходе — десятки гипотез, которые прогоняются через тесты. Главное правило: хук должен объясняться одним предложением и считываться за первые 3 секунды.

Промт для генерации хуков: “Ты — эксперт по рекламе прямого отклика, специализирующийся на продвижении в социальных сетях. Учитывая всю вышеописанную информацию, придумай 10 хуков для рекламного объявления на платформе Х о продукте Y. Учитывай следующее:

• Цель хука не продать продукт, а захватить внимание.

• Люди не заходят в ленту, чтобы смотреть рекламу, поэтому нужно сказать что-то, что напрямую обращается к целевой аудитории.

• Для этого можно использовать все, что уже известно о продукте и клиентах.”

6. Грамотное ТЗ для продакшена. Никакой продакшен не сделает сильный ролик, если бриф «размытый». Правильное ТЗ включает пол, возраст, телосложение, этничность, сценарий, референсы из TikTok/FB/YouTube. Это экономит время дизайнеров и позволяет масштабировать удачные находки.

Маленький хак от Atlas: рабочее крео можно масштабировать простым изменением этноса, возраста или пола персонажа. Так один ролик превращается в серию адаптаций для разных сегментов аудитории, что сильно расширяет охват без лишних затрат.

7. Грамотная аналитика. Креатив живет и умирает по цифрам. CPM должен укладываться в бенчмарки, CTR и CPC — напрямую влияют на окупаемость. Hook Rate выше 30% говорит, что зацеп удался; Hold Rate выше 10% — что середина креатива не «провалилась». Average View Duration показывает, где именно зритель отваливается.

Если люди массово уходят на 6-й секунде — CTA переносится туда. Если CTR низкий, пересобирается хук. Такой подход убирает иллюзии и эмоции: либо креатив работает по цифрам, либо он отправляется в корзину. Это и есть та самая «системность», которой не хватает 95% баеров.

Ошибки, которые съедают ROI

Главная проблема продакшена — игнор боли аудитории. Когда креативы делаются «в вакууме», без анализа отзывов и реальных инсайтов, они превращаются в красивую, но пустую обертку. ROI падает не потому, что креатив слабый визуально, а потому что он не попадает в эмоциональные триггеры ЦА. Плюс сюда добавляется привычка работать без бенчмарков: если нет четкой точки отсчета по CPM, CTR или Hook Rate, команда гоняет тесты наугад и теряет бюджет.

Вторая типичная ошибка — отсутствие вариативности. Когда тестируются только один пол или возраст, рабочий угол быстро выгорает. В то время как банальное масштабирование по этносам или демографии позволяет в разы увеличить срок жизни крео. Отсюда же растут случайные тесты и «творчество ради творчества» — ролики делают ради идеи, а не ради результата. Характерный пример — тренд ugly advertising в США: ролики намеренно «уродливые», снятые на телефон, но попадают в инсайт, поэтому конвертят лучше студийных. И это лучшее доказательство того, что важна логика попадания, а не визуальная красота.

Как превратить продакшен в конвейер

Чтобы выйти из режима хаотичных тестов, нужно собрать цикл. В Atlas каждую гипотезу фиксируют в таск-трекере: от идеи до результата. Раз в неделю дизайнеры анализируют метрики, вычленяют повторяющиеся паттерны, а баеры дают обратную связь по фактическим результатам в кабинете. Такой подход позволяет не только отслеживать ошибки, но и масштабировать выигрышные гипотезы.

Следующий уровень — использование ИИ. Рабочие крео загружаются в модель, которая генерирует новые идеи на основе победителей. Дизайнеры быстро набивают руку, система превращается в конвейер, а цикл обучения усиливается каждым новым запуском. 

В итоге продакшен перестает быть узким горлышком: команда работает быстрее, а ROI становится предсказуемым.

Запись доклада: 

ICA Predic: может ли ИИ реально оценить креативы?

Также на конференции выступила Анастасия Войтенко (META RDP / AICAP Predict) и рассказала про свой инструмент ICA Predic. Доклад по сути рекламная презентация, но суть достаточно интересная чтобы ознакомиться. По задумке модель прогнозирует, куда пользователь посмотрит в первые секунды при просмотре рекламы. Звучит красиво: тепловые карты, отчеты по сильным и слабым сторонам баннера, даже рекомендации вроде «увеличьте надпись на 20 пикселей». Но вопрос в другом — насколько это может реально заменить тесты и улучшить ROI? Давайте углубимся в детали. 

Почему проблема существует? Большинство креативов не выживает: 19 из 20 умирают еще на тестах. Добавим «замыленность» взгляда у дизайнеров, бюджеты, которые улетают на заведомо слабые баннеры, и то, что у пользователя есть всего 0,7 секунды, чтобы зацепиться за рекламу — и становится понятно, почему это головная боль для баеров.

В этом контексте идея проверить «зацеп» заранее выглядит логично. Но вопрос остается: действительно ли ИИ способен объективно предсказать эффективность и стоит ли доверять ему настолько, чтобы резать гипотезы еще до запуска.

Что умеет ICA Predic? ИИ-шка работает как быстрый фильтр для гипотез: за 2–4 минуты можно прогнать баннер через нейросеть и получить тепловую карту внимания, понять, на какие элементы пользователь посмотрит, и оценить «видимость» ключевых деталей. Плюс — инструмент позволяет сравнить несколько вариантов и выбрать сильнейший без затрат на полноценный A/B-тест.

Но ограничения ощутимые: тестировать можно только статичные форматы — картинки, карточки товаров или куски лендингов. Видео и динамика остаются за скобками: алгоритм не умеет прогнозировать эмоциональное вовлечение, а значит, не закрывает весь спектр задач для продакшена.

Вот такие рекомендации дает сам сервис:

В общем ICA Predic может быть полезен как фильтр на раннем этапе работы с креативами. Он помогает сразу отсеять баннеры и гипотезы, которые технически не считываются пользователем: если текст не читается или внимание уходит не туда, лучше узнать это до запуска кампании, чем тратить бюджет на «слепой» креатив. Такой подход экономит деньги и ускоряет процесс поиска рабочих идей.

Еще один плюс — систематизация пайплайна. Инструмент легко встроить в процесс: идея → проверка в ICA Predic → доработка → A/B-тест. Это дает структуру и снижает хаос в работе с креативами. В итоге команда быстрее движется к «виннерам» и меньше тратит на лишние тесты.

Вот такой кейс еще нашли на лендинге: 

Мнение редакции (без негатива)

ИИ — это инструмент, а не гарантия результата. Сервис может подсветить слабые места в баннере (кстати с видео не работает), но «тепловая карта» еще не равна росту CR на реальном трафике. Всегда остается риск расхождения между прогнозом модели и поведением конкретного ГЕО или ЦА.

Стоит воспринимать ICA Predic как фильтр, который экономит время и деньги на отсеивании заведомо слабых идей. Но это не «кнопка виннеров»: сильный креатив все равно рождается в процессе тестов, анализа и доработок под рынок.

Тем не менее, если у вас поток креативов и нет желания сжигать бюджеты на откровенном шлаке — потестить можно, особенно как часть системного продакшена.