Большинство гайдов по Telegram Ads учат нажимать на кнопки.

Эта статья учит строить систему.

Мы разберем платформу с инженерной точки зрения: от экономики аукциона и неочевидных механик таргетинга до проектирования отказоустойчивой системы трекинга на базе Telegram Deep Links с примерами на Python.

Я покажу, как мы строим data-driven подход, который позволяет отсекать до 90% неконверсионного трафика, снижать CAC в разы и принимать решения на основе данных, а не интуиции.

Это самый полный технический мануал по Telegram Ads в рунете.

Продвижение privacy-инструментов — это всегда хождение по лезвию ножа. Прямая реклама почти невозможна, а цена привлечения клиента (CAC) из классических каналов ломает любую юнит-экономику. Мы взялись за проект, где CAC уже был на грани рентабельности. Вместо конкуренции в перегретых аукционах, мы пошли в Telegram Ads с неочевидной стратегией — сфокусировались на рекламе внутри ботов. В этой статье я подробно, с цифрами и разбором ошибок, расскажу, как мы построили data-driven подход, который позволил отсечь 90% неконверсионного трафика, снизить CAC в 4 раза и получить 25 954 целевых подписчика по 27 рублей.