Найти в Дзене
Инк.

«Цифры в отчетах ни о чем не говорят»: 3 метода, которые помогут оценить реальную эффективность рекламы

Поделиться • 22 декабря 2025 Автор: Александр Горбачев, директор продуктовой платформы OOMsk by Okkam Фото: Unsplash Перфоманс-маркетинг ориентируется на измеримые результаты: сколько кликов, заявок, покупок. Но на практике цифры порой только вводят в заблуждение: каналы перехватывают продажи друг у друга, а в отчетах реальный трафик неотличим от фальшивого. Объясню, как оценить реальную эффективность рекламы и какие вложения действительно окупаются. Перфоманс-маркетинг ориентируется на измеримые результаты: сколько кликов, заявок, покупок. Но на практике цифры порой только вводят в заблуждение: каналы перехватывают продажи друг у друга, а в отчетах реальный трафик неотличим от фальшивого. Объясню, как оценить реальную эффективность рекламы и какие вложения действительно окупаются. Исторически измеримой считается реклама в цифровых каналах — ее результат отслеживают через системы веб- (от англ. world wide web — всемирная паутина. — Прим. ред.) и эпп-аналитики (от англ. app — приложение
Оглавление

Поделиться • 22 декабря 2025

Автор: Александр Горбачев, директор продуктовой платформы OOMsk by Okkam

Фото: Unsplash

Перфоманс-маркетинг ориентируется на измеримые результаты: сколько кликов, заявок, покупок. Но на практике цифры порой только вводят в заблуждение: каналы перехватывают продажи друг у друга, а в отчетах реальный трафик неотличим от фальшивого. Объясню, как оценить реальную эффективность рекламы и какие вложения действительно окупаются.

Перфоманс-маркетинг ориентируется на измеримые результаты: сколько кликов, заявок, покупок. Но на практике цифры порой только вводят в заблуждение: каналы перехватывают продажи друг у друга, а в отчетах реальный трафик неотличим от фальшивого. Объясню, как оценить реальную эффективность рекламы и какие вложения действительно окупаются.

Исторически измеримой считается реклама в цифровых каналах — ее результат отслеживают через системы веб- (от англ. world wide web — всемирная паутина. — Прим. ред.) и эпп-аналитики (от англ. app — приложение. — Прим. ред.). Трекинг-ссылки в реальном времени передают данные об источнике клика, после которого пользователь пришел на сайт или установил приложение. Например, на их основе работают простейшие системы закупки перфоманс-рекламы — с ценой за клик (cost per click, CPC) или с ценой за установку (cost per Install, CPI).

Сколько в среднем стоит закупка рекламы, сказать сложно, потому что площадок множество, у всех разный ценник и разная система ценообразования.

Неоднозначные данные

Атрибуция по UTM-меткам (специализированный параметр уникального адреса ресурса, используемый маркетологами для отслеживания рекламных кампаний в интернете. — Прим. ред.) и сквозная аналитика — стандарты при оценке эффективности перфоманс-рекламы. На них ориентируется подавляющее большинство российских рекламодателей.

Узнать, с какой площадкой — первой или последней — пользователь взаимодействовал перед совершением целевого действия, позволяют:

  • post-click (в переводе с англ. — после клика. — Прим. ред) аналитика — исследование действий пользователей после того, как они кликнули по рекламному объявлению и попали на целевую страницу сайта;
  • last-click (в переводе с англ. — последний клик. — Прим. ред) аналитика — метод оценки эффективности рекламы, он присваивает 100% ценности конверсии последнему каналу, с которым пользователь взаимодействовал перед покупкой или целевым действием.

Эти методы работают, когда кампания запускается в одном-двух каналах: источник конверсии отследить просто, а каналы не конкурируют друг с другом. В омниканальных кампаниях ситуация сложнее: один и тот же пользователь может сначала увидеть баннер на сайте, затем рекламу в поиске, но совершить конверсию с партнерской интеграции.

Last-click и post-click присвоят эту конверсию разным каналам — это мешает оценить реальную эффективность кампании. Эти методики не позволяют увидеть вклад каждого канала и понять, как распределить бюджет в следующих кампаниях.

Поглощение лидов

Еще одна проблема, которую сложно определить через стандартные модели атрибуции (атрибуция в рекламе — определение вклада различных каналов и точек контакта на пути клиента к целевому действию. — Прим. ред.), — поглощение органических лидов платными каналами. Например, один из наших клиентов обнаружил, что подключение новых платных каналов продвижения не приводит к значимому росту конверсий в установку приложения.

Количество органических установок сократилось на треть: платная кампания перехватывала трафик, который бренд раньше получал бесплатно, а данных сквозной аналитики оказалось недостаточно, чтобы определить источник каннибализации.

Мы провели комплексный анализ: последовательно исключили влияние сезонности, активности конкурентов, фрода, изменений в продукте и других внешних факторов. Мы обнаружили четыре платных канала, которые перехватывали органический трафик. Конверсии в двух каналах более чем на 70% состояли из установок, перехваченных у органики.

Бывают и обратные ситуации, когда кабинетная статистика показывает далеко не весь эффект от перфоманс-рекламы, если конверсии происходят в каналах, которые не попадают в стандартный мониторинг. Например, в омниканальном ретейле человек может прийти на сайт из контекстной рекламы, изучить товар онлайн, а потом купить его в офлайн-магазине.

Анализ помог выявить и отключить источники, где наблюдалась высокая каннибализация органики, и получить тот же объем установок при меньшем бюджете.

Как оценить результаты

Мы комбинируем три метода.

1. A/В-тесты

сравнение двух вариантов одного и того же объекта, чтобы определить, какой из них эффективнее достигает поставленной цели

Они помогают оценить, насколько результаты стандартной атрибуции соотносятся с реальным вкладом каналов в целевое действие.

Для проведения тестов аудитория делится на контрольную и тестовую группы. Их подбирают так, чтобы они обладали максимально идентичными характеристиками. Затем на тестовую группу запускают рекламу в исследуемых каналах и сравнивают ключевые характеристики с контрольной группой. Такое сравнение помогает оценить влияние каналов, ставок и креативов на результат. Результаты можно получить быстро (две недели на тест и до пяти дней на оценку эффективности), а инструментарий часто встроен в аналитические платформы.

У метода есть ограничения: точность тестов зависит от корректности формирования выборки и чувствительности метрик. Кроме того, он не подходит для прогнозирования и требует достаточного объема данных для разделения на группы.

2. Эконометрика

анализ с применением статистических и математических моделей

На практике часто возникают ситуации, когда эффективность перфоманс-размещений при одинаковой стратегии и бюджете различается в разы. На эффективность кампаний влияет множество факторов, которые не учитываются стандартными моделями атрибуции:

  • фрод — наличие некачественного или бот-трафика, который может искусственно завышать или занижать показатели;
  • сезонность — естественные колебания спроса в зависимости от времени года, праздников, других событий;
  • активность конкурентов — изменение активности других игроков на рынке может влиять на стоимость клика и конверсии;
  • изменения в продукте или UX — обновления интерфейса, цен, ассортимента, способов оплаты и других параметров продукта отражаются на поведении пользователей;
  • cтавки на рекламных аукционах — изменение аукционных ставок и алгоритмов закупки напрямую влияет на эффективность кампаний;
  • поддержка в охватных каналах — параллельные медийные активности могут усиливать или ослаблять эффект от перфоманс-продвижения;
  • гео и таргетинг — изменение географии показов и сегментов аудитории также влияет на итоговые метрики.

Эконометрическое моделирование оценивает инкрементальный эффект всех факторов, включая рекламу и внешнюю среду, используется для построения прогнозов с предсказуемой точностью и для расчета оптимального медиамикса. Этот подход также помогает учесть эффект от перфоманса в каналах продаж, где невозможно отследить конверсии через инструменты цифровой аналитики.

У эконометрики самые высокие требования к данным — исторические данные по конверсиям и факторам влияния за три и более лет с детализацией по дням и неделям. Метод подходит для стратегического планирования, но ограничен в тактической оптимизации, особенно если бюджет небольшой или активность нерегулярная.

3. Атрибуционное моделирование

система правил, которая помогает распределить ценность конверсии между всеми рекламными каналами, участвовавшими в пути клиента, чтобы понять реальную эффективность каждого из них, а не только последнего

Например, в одном из кейсов анализ вклада каждой площадки в продажи по модели цепей Маркова (это метод, использующий математическую модель последовательности событий) позволило нашему клиенту оптимизировать бюджет на 18% без снижения общей эффективности в продажах.

Основные ограничения:

  • подход не учитывает внешние факторы (сезонность, активность конкурентов и прочие);
  • оценка возможна, только если для каждого пользователя есть один постоянный идентификатор (уникальный номер или код, позволяющий отличить один объект от другого. — Прим. ред.), по которому можно проследить весь путь: от момента, когда он увидел рекламу, до момента, когда совершил покупку или другое важное действие.