Найти в Дзене

«Как считать реальную прибыль от контекстной рекламы: от CTR до ROMI» — Простые и сложные модели атрибуции.

Расчет реальной прибыли от контекстной рекламы — это переход от "нравится CTR" к "влияет на деньги". Давайте разберем по шагам, от простого к сложному. Это стандарт в Яндекс.Директ и Google Ads. Вся прибыль приписывается последнему взаимодействию перед конверсией. Формула 1: ROMI (Return On Marketing Investment) — самый важный показатель
ROMI = (Прибыль от рекламы - Затраты на рекламу) / Затраты на рекламу * 100% Пример (упрощенный): Вывод: На каждый вложенный рубль мы получили 60 копеей чистой прибыли (плюс вернули сам рубль). Формула 2: ROAS (Return On Ad Spend) — популярен, но менее точен
ROAS = (Доход от рекламы / Затраты на рекламу) * 100%
В примере выше: ROAS = (80 000 / 50 000) * 100% = 160%.
Проблема: ROAS не учитывает себестоимость. ROAS 300% может быть убыточным, если маржа маленькая. Недостаток модели "последнего клика": Она игнорирует вклад верхне- и средне-ворончатых взаимодействий (брендовые запросы, просмотры видео, переходы из email). Используются в Яндекс.Метрике, Goog
Оглавление

Расчет реальной прибыли от контекстной рекламы — это переход от "нравится CTR" к "влияет на деньги". Давайте разберем по шагам, от простого к сложному.

Ключевые метрики (основа для любых расчетов)

  1. CTR (Click-Through Rate): Показывает привлекательность объявления. (Клики / Показы) * 100%. Не является метрикой прибыли, а лишь первым шагом.
  2. CPC (Cost Per Click): Расходы / Клики. Стоимость привлечения одного посетителя.
  3. CR (Conversion Rate): Конверсии / Клики * 100%. Ключевой показатель эффективности сайта и релевантности трафика.
  4. CPA (Cost Per Action): Расходы / Конверсии. Стоимость одной целевой действия (заявка, покупка, регистрация).
  5. Средний чек (AOV — Average Order Value): Сумма всех доходов / Количество заказов.
  6. Прибыль с заказа: (Средний чек * Рентабельность) или Доход с заказа - Себестоимость товара/услуги.

Простые модели: "Последний клик"

Это стандарт в Яндекс.Директ и Google Ads. Вся прибыль приписывается последнему взаимодействию перед конверсией.

Формула 1: ROMI (Return On Marketing Investment) — самый важный показатель
ROMI = (Прибыль от рекламы - Затраты на рекламу) / Затраты на рекламу * 100%

Пример (упрощенный):

  • За месяц: Расходы = 50 000 руб.
  • Конверсии (заказы) = 20.
  • Средняя прибыль с заказа = 4 000 руб.
  • Прибыль от рекламы = 20 * 4000 = 80 000 руб..
  • ROMI = (80 000 - 50 000) / 50 000 * 100% = 60%.

Вывод: На каждый вложенный рубль мы получили 60 копеей чистой прибыли (плюс вернули сам рубль).

Формула 2: ROAS (Return On Ad Spend) — популярен, но менее точен
ROAS = (Доход от рекламы / Затраты на рекламу) * 100%
В примере выше: ROAS = (80 000 / 50 000) * 100% = 160%.
Проблема: ROAS не учитывает себестоимость. ROAS 300% может быть убыточным, если маржа маленькая.

Недостаток модели "последнего клика": Она игнорирует вклад верхне- и средне-ворончатых взаимодействий (брендовые запросы, просмотры видео, переходы из email).

Сложные модели: Мультиатрибуция (взвешенный вклад)

Используются в Яндекс.Метрике, Google Analytics и сквозной аналитике. Позволяют распределить "заслугу" в конверсии между несколькими касаниями.

Основные модели:

  1. Линейная: Каждому взаимодействию на пути присваивается равный вес. Если было 4 касания, каждое получит по 25% "заслуги".
    Плюс: Учитывает все этапы.
    Минус: Завышает роль вспомогательных каналов.
  2. С учетом времени: Чем ближе касание к конверсии, тем больший вес оно получает (например, по убывающей шкале).
    Плюс: Более реалистична, чем линейная.
  3. Позиционная (U-образная): Первому (знакомство) и последнему (решение) касанию присваивается по 40% веса, остальным 20% распределяется между промежуточными.
    Плюс: Учитывает и инициацию, и завершение.
    Минус: Сложно точно определить "правильные" проценты.
  4. Data-Driven (на основе данных): (Google Analytics, Яндекс.Метрика) Алгоритм анализирует все пути конверсий и сам определяет вес каждого канала на основе его уникального вклада.
    Плюс: Наиболее объективная.
    Минус: Требует большого объема данных.

Как это меняет картину прибыли?
Допустим, клиент шел к покупке так:
Соцсети → Поиск (бренд) → Контекст (небренд) → Покупка.

  • По последнему клику: вся прибыль (4000 руб.) приписана "Контексту (небренд)".
  • По U-образной модели: "Соцсети" и "Контекст (небренд)" получат по 40% (1600 руб.), а "Поиск (бренд)" — 20% (800 руб.).

Теперь вы видите реальный вклад каждого канала в итоговую прибыль и можете корректировать бюджет.

Практический план: как начать считать реальную прибыль

  1. Настройте сквозную аналитику: Свяжите затраты на рекламу (из Директа/Ads) с продажами (из CRM). Это можно сделать через Яндекс.Метрику, Google Analytics 4 или специализированные системы (Roistat, Calltouch и т.д.).
  2. Определите "прибыль с заказа": Это самая сложная часть. Вам нужно знать себестоимость товара/услуги, стоимость доставки, операционные расходы. Без этого любые расчеты — лишь ориентир.
  3. Начните с простого ROMI по последнему клику: Рассчитайте его для кампании в целом, затем для каждой ключевой фразы или объявления.
  4. Включите в отчетах модель атрибуции: Проанализируйте, как меняется ценность каналов в Яндекс.Метрике/GA4 при переключении с "последнего клика" на "линейную" или "с учетом времени".
  5. Добавьте "стоимость атрибуции": Рассчитайте CPA и ROMI для каждого канала в разных моделях. Вы увидите, какие каналы "открывают" продажи, а какие "закрывают".
  6. Учитывайте Lifetime Value (LTV): Настоящая прибыль возникает, если клиент покупает не один раз. Оценивайте долгосрочную ценность клиентов, пришедших с контекста.

Чек-лист "Что считать, чтобы не терять деньги"

  • Не опираться только на CTR и CPC.
  • Рассчитывать ROMI, а не только ROAS.
  • Знать свою реальную среднюю прибыль с заказа.
  • Сравнивать CPA с этой прибылью. Если CPA приближается к прибыли с заказа, вы работаете "в ноль" или в убыток.
  • Анализировать воронку целиком: от показов до повторных покупок.
  • Тестировать разные модели атрибуции, чтобы понять полную картину влияния рекламы.

Итог: Реальная прибыль считается не в интерфейсе рекламных кабинетов, а на стыке данных из рекламных систем, аналитики и вашей финансовой отчетности. Начинайте с простой модели ROMI, но стремитесь к сквозной аналитике и мультиатрибуционным моделям для принятия взвешенных решений о распределении бюджета.