Мобильная реклама остается одной из самых динамичных областей digital-маркетинга. Рост конкуренции, изменения в политике приватности и постоянное удорожание привлечения пользователей заставляют команды пересматривать привычные подходы. Сегодня успех все реже определяется объемом трафика и все чаще — качеством аудитории и реальной ценностью, которую она приносит продукту.
Один из ключевых сдвигов последних лет — переход от ориентации на CPI к ROAS и долгосрочным метрикам. Вместо погонки за дешевыми установками маркетологи оценивают кампании через удержание, вовлеченность, ARPU и LTV. Такой подход позволяет выстраивать более устойчивые стратегии и избегать ситуаций, когда рост установок не приводит к росту дохода.
Заметную роль в этой трансформации играет искусственный интеллект. AI-инструменты уже стали стандартом в мобильном маркетинге: они используются для генерации креатива, персонализации сообщений, оптимизации рекламных кампаний и работы с ASO-ассетами. Это позволяет быстрее тестировать гипотезы, адаптироваться к изменениям алгоритмов и эффективнее масштабировать рабочие решения.
На фоне роста рисков усиливается тренд на диверсификацию каналов привлечения. Полная зависимость от одной платформы становится опасной — изменения алгоритмов или регуляторные ограничения могут резко повлиять на результаты. В ответ маркетологи распределяют бюджеты между несколькими источниками трафика, включая rewarded-форматы и Connected TV, которые все чаще используются для формирования спроса и узнаваемости бренда.
Одновременно меняется и подход к таргетингу. Ограничения по пользовательским данным стимулируют развитие контекстной рекламы и ретаргетинга. Вместо точечной работы с персональными профилями акцент смещается на понимание контекста, мотивации и повторное вовлечение уже знакомых пользователей. Это требует более глубокого анализа поведения аудитории и причин, по которым она возвращается к продукту.
При всем этом App Store Optimization остается одним из самых устойчивых каналов привлечения. Пользователи, приходящие из стора, как правило, более осознанны в своем выборе и демонстрируют лучшие показатели удержания. Современный ASO все чаще опирается на AI, A/B-тестирование, кастомные продуктовые страницы и работу с сезонностью. На этапе анализа спроса, конкуренции и поискового поведения команды используют ASO-инструменты, такие как ASOMobile, чтобы лучше понимать структуру рынка и выстраивать более точное позиционирование.
В результате мобильная реклама постепенно уходит от логики «больше и быстрее» к осмысленной работе с ценностью продукта, мотивацией пользователей и качеством взаимодействия. В выигрыше оказываются те команды, которые смотрят на маркетинг не как на источник установок, а как на продолжение продуктовой стратегии.