In-app-трафик привлекает все больше арбитражников за счет объемов и кажущейся простоты входа. Однако на практике этот источник быстро отсеивает случайных игроков: без опыта, аналитики и понимания внутренней логики работы сетей стабильного результата здесь не бывает. In-app — это канал для тех, кто готов работать с цифрами, фродом и долгим обучением алгоритмов.
В материале расскажем, как на практике работать с in-app-трафиком, с какими ограничениями придется столкнуться и в каких случаях этот источник действительно оправдывает вложения.
- Трафик из приложений: основы и особенности
- Проблемы in-app-сетей: фрод, битые кабинеты и человеческий фактор
- Moloco DSP как ключевая платформа для in-app-закупки
- Как считать и фильтровать: ключевые метрики и настройка аналитики для in-app
- Выбор ГЕО и стартовый бюджет
- Особенности создания креативов для in-app
Трафик из приложений: основы и особенности
In-app-трафик — это переходы по рекламным объявлениям, размещенным внутри мобильных приложений. Реклама в этом случае встраивается в интерфейс приложения, которым пользователь уже пользуется в момент показа.
Сценарий выглядит просто: пользователь играет в игру или сидит в приложении → видит рекламный баннер, видео или rewarded-формат → кликает → в большинстве случаев попадает в стор и устанавливает приложение оффера. За счет этого in-app работает как прямой перехват внимания — реклама появляется тогда, когда человек активен, вовлечен и держит телефон в руках.
В арбитражном контексте in-app рассматривается прежде всего как массовый мобильный источник, заточенный под install-трафик. Здесь почти не используют сложные прогревы. Вся работа строится вокруг выбора рекламных сетей, плейсментов и форматов, а также тестирования креативов, которые максимально органично встраиваются в приложение-донор и не выбиваются из пользовательского сценария.
При этом in-app заметно отличается от привычных источников вроде Facebook* или Google. Возможности аналитики и ретаргетинга здесь ограничены, пиксели работают хуже, а оптимизация чаще ведется не по аудиториям, а по источникам и плейсментам. Из-за этого рабочие связки выстраиваются дольше, а первые тесты редко дают быстрый плюс — in-app требует времени, объема и системной оптимизации.
Отдельный нюанс — доступ к трафику. Большинство крупных in-app-сетей не работают напрямую с арбитражниками, поэтому запуск чаще происходит через агентства или посредников. Они предоставляют рекламные кабинеты, берут на себя модерацию, биллинг и технические вопросы, а арбитражник получает возможность стабильно работать с объемами без постоянных блокировок.
В арбитраже in-app часто воспринимается как источник второй волны. Его подключают тогда, когда оффер уже показал жизнеспособность и понятна экономика. Зато при правильной настройке он дает стабильные объемы, хорошо масштабируется и приводит пользователей с неплохим LTV, что особенно важно для mobile-вертикалей вроде гемблинга и беттинга.
Проблемы in-app-сетей: фрод, битые кабинеты и человеческий фактор
У источника хватает собственных проблем, и большинство из них всплывают уже на старте. Первая — качество и состояние рекламных кабинетов. В агентских сетках нередко попадаются кабинеты с ограничениями по ГЕО, особенно в китайских сетях: часть стран может быть просто недоступна без явных причин. Бывает и так, что креативы не откручиваются вовсе или застревают на модерации без комментариев и сроков, что сильно тормозит тесты и ломает планирование.
Вторая критичная особенность — аналитика. Без подключенного трекера в in-app делать нечего: невозможно валидировать цепочку install → event, отследить аномалии и понять, где именно разваливается воронка. In-app-трафик почти всегда требует ручного контроля, потому что автоматические алгоритмы здесь работают хуже, чем в соцсетях. Любая оптимизация строится на цифрах, а не на ощущениях.
Отдельная и, пожалуй, самая болезненная тема — фрод. В in-app он присутствует системно, особенно в сетях с большим объемом дешевого трафика. Боты, скликивание, прокси-трафик, подмененные девайсы — все это встречается регулярно. Чаще всего фрод видно не напрямую, а по косвенным признакам: высокий CTR при нуле регистраций, слишком короткое время от клика до инсталла, одинаковые паттерны поведения у «разных» пользователей. По сути, whitelist и blacklist собираются только через аналитику и ручную фильтрацию — без этого стабильной работы не будет.
При обнаружении фрода реагировать нужно немедленно. Необходимо фиксировать доказательства: сохранять скриншоты, выгружать ID трафика, события и логи, после чего передавать их агенту или в службу поддержки сети. Компенсации возможны только при условии, что трекинг и события были корректно настроены заранее — без подтвержденных данных возврат средств фактически невозможен. В этом отношении in-app ничем не отличается от пушей или тизерных сетей: преимущество получает не тот, кто быстрее запускается, а тот, кто умеет детально разбирать источники, плейсменты и креативы, опираясь исключительно на цифры.
Именно поэтому работа без агентов в in-app — высокий риск. Прямого доступа к сетям почти нет, а разбираться с фродом, модерацией и биллингом в одиночку — долго и дорого. При этом и сами агенты не горят желанием работать с маленькими бюджетами. Нормальное отношение со стороны агентства и реальная поддержка обычно начинаются при определенном уровне спенда. Найти агентства не составит труда: достаточно вбить в любом поисковике соответствующий запрос.
При этом даже стартовый тест с бюджетом около $1000 не гарантирует результата: на этом этапе легко получить ноль по событиям и трафик, который невозможно отбить. В итоге формируется замкнутая цепочка, где для доступа к качественной поддержке нужен объем, а для выхода на объем — уже стабильная и чистая связка.
Тем не менее при всех этих минусах in-app остается рабочим источником. Просто это канал для тех, кто готов считать, фильтровать и терпеть.
Moloco DSP как ключевая платформа для in-app-закупки
При работе с in-app Moloco DSP сегодня занимает особое место. Платформу выбирают из-за доступности, относительно стабильного качества трафика и сильной технической базы.
В отличие от многих мобильных сетей, где для старта требуется глубокое погружение во внутреннюю механику закупа, Moloco позволяет запуститься достаточно быстро.
По своей архитектуре Moloco — это полноценная DSP-платформа, которая агрегирует инвентарь крупнейших in-app-источников: AppLovin, ironSource, Vungle, Unity и других сетей. Фактически платформа выступает надстройкой над мобильным рынком и предоставляет доступ к огромному объему трафика: миллионам приложений, миллиардам устройств и почти двум сотням стран. Для гемблинга и беттинга такой охват критичен, поскольку без доступа к показам рекламы в большом количестве приложений в разных странах — полноценное масштабирование невозможно.
С точки зрения оптимизации Moloco предлагает несколько режимов работы: install, event, ROAS и re-engagement. В арбитражной практике наибольший интерес представляет оптимизация по событиям — регистрации, первому депозиту и другим целевым действиям. При этом важно учитывать стандартную для DSP-логики особенность: на старте доступны только install-кампании. Для перехода к event-оптимизации необходимо открутить определенный объем бюджета, чтобы алгоритм успел собрать базовые поведенческие данные и пройти этап обучения.
Отдельным преимуществом являются встроенные инструменты A/B-тестирования. Креативы, плейсменты и сегменты трафика можно тестировать прямо внутри платформы, без использования внешних решений. Также доступна сегментация по географии, типам приложений и устройствам, что упрощает первичную оптимизацию и отсев нерелевантного трафика. Moloco поддерживает загрузку собственных аудиторий и запуск ретаргетинга, однако на практике арбитражники чаще полагаются на автоматические алгоритмы платформы, которые обучаются на поведенческих паттернах пользователей.
При этом важно учитывать ограничения in-app-среды. Ретаргетинг здесь в целом уступает: отсутствует полноценный кроссплатформенный ремаркетинг, как в Facebook*. Это нужно учитывать при проектировании воронки и не закладывать на in-app-задачи, которые он технически не способен решать.
Алгоритмы Moloco ориентированы прежде всего на поведение пользователей: как они взаимодействуют с рекламой, как часто устанавливают приложения и какие действия совершают после инсталла. Для гемблинга и беттинга это принципиально важно, поскольку качество трафика оценивается не по кликам, а по пост-инсталл-событиям и итоговому ROI. Именно поэтому Moloco чаще используют как инструмент масштабирования уже проверенных связок, а не как площадку для быстрых экспериментов.
Как считать и фильтровать: ключевые метрики и настройка аналитики для in-app
Для эффективной работы с in-app-трафиком аналитика должна быть выстроена как единая система, а не как набор разрозненных отчетов. На практике чаще всего используется схема, при которой данные из трекера и рекламной сети автоматически передаются и агрегируются через data pipelines — автоматизированную цепочку обработки данных.
Сырые данные по кликам, установкам и событиям собираются, очищаются и складываются в единую аналитическую среду, где уже можно строить графики, применять фильтры и анализировать метрики в нужных разрезах.
Такой подход позволяет практически в реальном времени видеть, какие источники, креативы и сегменты аудитории действительно приносят целевые действия, а какие лишь создают объем установок без дальнейшей ценности. Это особенно важно для in-app, где автооптимизация рекламных сетей начинает работать корректно только при сильном общем сетапе, когда оффер, приложение и креативы дают понятные и стабильные сигналы алгоритмам.
Набор метрик всегда зависит от продукта, однако ключевыми остаются регистрации, депозиты и поведение пользователя в первые 24–72 часа после установки. Именно этот период чаще всего отражает реальное качество трафика и позволяет прогнозировать LTV.
Если показатели проседают, решения принимаются оперативно: пересматриваются ГЕО, плейсменты, связка или сам оффер. В in-app нельзя затягивать с оптимизацией — неэффективные источники должны отключаться сразу, а не по итогам недельных отчетов.
При запуске новых офферов особенно важно заранее определить, какие события считаются целевыми и какие действия критичны для оценки качества трафика. Если ивенты не настроены корректно с самого начала, можно получить большой объем установок, которые не конвертят в нужные действия и создают лишь иллюзию активности.
Выбор ГЕО и стартовый бюджет
В in-app-трафике выбор ГЕО напрямую определяет эффективность всей связки. Поведение пользователя здесь жестко привязано к локальному контексту: то, как человек воспринимает рекламу, какие триггеры вызывают доверие и на какие форматы он реагирует, сильно различается от страны к стране.
В одних регионах хорошо работают прямые офферы с агрессивными бонусами и четкими призывами к действию, тогда как в других такие подходы не конвертят вовсе и уступают нативным форматам, замаскированным под новости, обзоры или пользовательский опыт. Из-за этой разницы универсальных решений в in-app не существует, и именно необходимость глубокой адаптации под каждое ГЕО делает масштабирование этого источника более сложным и медленным по сравнению с другими каналами.
Например, в гемблинге наиболее стабильными и предсказуемыми ГЕО считаются Канада, Австралия, Ирландия, Сингапур и Южная Корея. Также хорошо показывают себя отдельные страны Европы и tier-3 регионы, но только при условии глубокой локализации. Здесь важно подобрать оффер под локальные привычки, адаптировать креативы, язык и саму логику воронки.
При выборе ГЕО в in-app ориентируются не столько на цену клика, сколько на возможность масштабирования и устойчивость связки. Дешевый трафик без повторных действий и LTV не имеет смысла, особенно в гемблинге, где экономика строится на депозитах и удержании, а не на первом инсталле.
С точки зрения регуляторных ограничений наиболее стабильными для работы с in-app-трафиком считаются европейские рынки и страны Латинской Америки. Здесь относительно предсказуемая модерация и меньше сюрпризов на уровне правил площадок. Напротив, США и Китай чаще исключают из планирования: жесткое регулирование, повышенное внимание к рекламе и высокий риск блокировок делают работу в этих странах дорогой и нестабильной. Tier-3 рынки, в свою очередь, обычно используют как тестовую среду — здесь ниже конкуренция и стоимость трафика, что позволяет собирать первые данные и обучать алгоритмы, однако требования к глубине локализации остаются такими же высокими, как и в более дорогих ГЕО.
Локализация в in-app-среде — это комплексная адаптация продукта под конкретный рынок, а не формальный перевод текстов. Корректировке подлежит все: визуальный язык креативов, формулировки и подача оффера, структура лендинга, заголовки, сценарии захвата и элементы интерфейса. На результат напрямую влияют поведенческие привычки аудитории, культурные особенности, локальные праздники, используемая валюта и визуальные паттерны, к которым привык пользователь. Игнорирование этих факторов почти всегда приводит к снижению конверсии и слабому удержанию даже при хорошем объеме трафика.
Не менее критичным является вопрос бюджета. In-app-трафик не позволяет быстро проверить гипотезу: микротесты в пределах $50–100 не дают полезных данных и не позволяют алгоритмам рекламных сетей корректно обучиться. Порог входа начинается примерно с $2000, особенно при работе с ГЕО средней и высокой конкуренции. Эти средства расходуются на полноценный цикл тестирования оффера, воронки и ключевых гипотез, без которого объективно оценить потенциал источника невозможно.
Особенности создания креативов для in-app
Задача креатива в in-app — сработать как поведенческий триггер. Важно не само объявление, а то, куда ведет клик и что пользователь видит дальше: оффер, воронку, стор или приложение. Именно связка «креатив → ожидание → реальный сценарий» определяет, будет ли трафик качественным.
Поскольку реклама показывается внутри других приложений, креатив должен органично встраиваться в их контекст и не выглядеть как инородное рекламное тело. Для гиперказуальных игр хорошо работают игровые сюжеты, простые визуальные метафоры и механики «мини-квеста». При этом заметна разница между платформами: на Android чаще заходит яркая подача с прямым call-to-action, тогда как на iOS лучше работает более сдержанный, чистый дизайн без визуального перегруза.
Сегодня сформировались несколько устойчивых подходов к in-app-креативам:
- нативные заголовки, оформленные под внутренний контент приложения или сервисные уведомления, которые не воспринимаются как реклама и выглядят частью интерфейса;
- визуальные тизеры с короткими и понятными сценами геймплея, бонусных механик или выигрышных моментов, как правило дополненные простой анимацией;
- интерактивные форматы — мини-викторины, механики выбора или угадывания, которые вовлекают пользователя в действие и последовательно переводят его к офферу.
При этом оценка креативов в in-app не может строиться исключительно на CTR. Высокая кликабельность здесь часто не отражает реальное качество трафика и не дает понимания его ценности. Объективные выводы возможны только на основе пост-инсталл показателей — регистраций, депозитов, удержания и поведения пользователя в первые сессии после установки.
Выводы
In-app — сложный источник с высоким порогом входа. Он дает большие объемы только тем, кто готов работать с аналитикой, фильтрацией трафика и долгим обучением алгоритмов. Без трекера, бюджета и понимания внутренней логики сетей in-app быстро превращается в кладбище бюджета. При этом при правильной настройке и проверенной связке он способен приносить внушительный профит.
