UGC-контент, который
продаёт: контент-завод
и посевы у микроблогеров

Снимаем ролики с авторами и отдаём файлы с правами на использование. Размещаем их у микроблогеров, которые уже продавали похожие товары. До запуска считаем, сколько заказов даст кампания, после — показываем заказы по каждому ролику

Зарегистрироваться

Получить расчет и прогноз

Смотреть примеры роликов

UGC — контент от блогеров и покупателей для бренда

Как модель приходит к цифре

Не «магия ИИ», а конвейер, который можно объяснить: данные → признаки → модель → калиброванный прогноз

Технология

1.

Данные

История кампаний

Коммерческие результаты реальных размещений: что продалось, за сколько, у какого блогера.

140+ кампаний · 8 600 блогеров · связка «размещение → заказ» по промокодам и ссылкам

2.

Признаки

Профиль связки

Модель смотрит не на блогера отдельно, а на связку «блогер × товар × формат × сезон»

46 признаков: категория, чек, формат, площадка, динамика аудитории, сезонность

3.

Модель

Ансамбль моделей

Прогноз строят несколько моделей, обученных на разных срезах — итог собирается из их согласия

Градиентный бустинг + калибровка вилок · переобучение еженедельно

4.

Прогноз

Вилка, не точка

На выходе — три сценария P10 / P50 / P90 и прогноз ДРР, ROAS и выручки по каждому блогеру.

После кампании факт сверяется с прогнозом — расхождение учит модель

Выход модели

Что именно вы узнаёте до запуска

1

Продажи, шт

По каждому блогеру и суммарно

2

Выручка, ₽

С учётом вашего среднего чека

3

ДРР, %

Доля рекламных расходов

4

ROAS, %

Возврат на рекламный бюджет

1

CPO, ₽

Стоимость заказа

2

CPV, ₽

Стоимость просмотра

3

CTR, %

Переходы из контента

4

Вилка P10–P90

Три сценария вместо одной цифры

Три экрана, которые заменяют «поверьте нам на слово»

Прогноз, ход кампании и сверка с фактом — в одном кабинете

Кабинет

Отчёт по кампании

Продажи

814 Выручка

1,79 млн ₽

ДРР факт

16,8%

ROAS

386%

CTR

5,9%

Точность прогноза

91%

Отчёт, который можно показать руководству - деньги и эффективность, а не скриншоты сторис

Сценарии кампании

распределение прогноза продаж

Пессимистичный

610 шт

ДРР 22,4%

Базовый

896 шт

ДРР 15,7%

Оптимистичный

1180 шт

ДРР 11,9%

До запуска. Вы принимаете решение по вилке, а не по одной красивой цифре.

Сценарии кампании

распределение прогноза продаж

Пессимистичный P10 · нижняя граница

610шт ДРР 22,4%

Базовый P50 · медиана

896шт ДРР 15,7%

Оптимистичный P90 · верхняя граница

1180шт ДРР 11,9%

До запуска. Вы принимаете решение по вилке, а не по одной красивой цифре.

Прогноз vs факт по блогерам

средняя ошибка модели · 9,3%

@marina.home прогноз 312 факт341 +9%

@bytdoma прогноз 287 факт254 −11%

@chistodom прогноз 203 факт219 +8%

прогноз факт коридор ±10%

После кампании. Сверка по каждому блогеру — видно, где модель ошиблась и на сколько.

Прогноз vs факт по блогерам

средняя ошибка модели · 9,3%

@marina.home прогноз 312 факт341 +9%

@bytdoma прогноз 287 факт254 −11%

@chistodom прогноз 203 факт219 +8%

прогноз факт коридор ±10%

После кампании. Сверка по каждому блогеру — видно, где модель ошиблась и на сколько.

Доказательство

Обучена на деньгах. Проверена фактом

Средняя ошибка считается на 340 завершённых кампаниях — сверка «прогноз против факта» есть в каждом полном кейсе, включая случаи, где факт оказался ниже прогноза

140+

Кампаний в обучении

8 600

Блогеров с историей

34

Категории товаров

310 млн ₽

GMV в выборке

12,4%

Средняя ошибка прогноза выручки