CPI-бенчмарк без ловушек: как сравнивать сетки, гео и крео, а не гадать по среднему

CPI-бенчмарк без ловушек: как сравнивать сетки, гео и крео, а не гадать по среднему

CPI сам по себе почти ничего не значит, пока не зафиксированы гео, вертикаль, плейсменты, окно атрибуции и тип крео. Один и тот же install может стоить по-разному в pre-install, rewarded и interstitial, а в SKAN часть разницы просто уедет в задержку и обрезку сигналов.

Чтобы бенчмарк не обманывал, сравнивайте только одинаковые корзины:
— одно гео и один OS
— один формат рекламы
— один набор таргетов
— одинаковый период и budget pacing
— один post-install KPI: D1, D3, trial, purchase или регистрация

Если в отчёте сеть показывает CPI ниже, но quality хуже, смотрите не на цену инсталла, а на стоимость целевого события. Часто дешёвый install из холодного плейсмента даёт хуже retention, чем более дорогой трафик с нормальным D1/D7. Для iOS особенно полезно считать не «средний CPI», а CPI по кластерам: broad, lookalike, keyword, brand, competitor.

Хороший внутренний бенчмарк строится так: одна таблица на geo x source x format, рядом CPI, CVR в install и downstream KPI. Тогда видно, где платите за мусорный объём, а где платите дороже, но получаете LTV. Именно так CPA-оптимизация перестаёт быть спором «дорого/дёшево» и становится вопросом маржи.

Если у вас один список CPI на все гео — это не бенчмарк, а шум. Сравнивайте только сопоставимые сегменты и всегда держите рядом post-install качество.