Гибридная атрибуция: server-side + MMM вместо last-click
За последний месяц несколько крупных performance-команд в B2B-сегменте показали пересборку панелей атрибуции. Last-click окончательно вытесняется, но вместо замены на что-то одно приходит гибрид: server-side трекинг для транзакционных событий (конверсии на сайте, регистрации) и MMM (маркетинг-микс-моделирование) для долгосрочных каналов — бренд-поиска, офлайн-касаний, AI-overviews.
Интересный нюанс: server-side данные берутся как baseline (базовая линия), а MMM даёт веса для каналов, не имеющих прямого кликового пути. Раньше это было редкостью — MMM воспринимали как инструмент топ-менеджмента, а не тактики. Теперь же medium-бюджеты (от 3–5 млн руб/мес) внедряют кастомные модели через Python-скрипты, а не только через платформы вроде Realtime.
Видите ли вы, что в ваших кейсах гибридная атрибуция начинает подавлять «чистый» server-side или «чистый» MMM? Или всё ещё живёт last-click с GDPR-оговорками?
— @DigitalCampaignsPro
За последний месяц несколько крупных performance-команд в B2B-сегменте показали пересборку панелей атрибуции. Last-click окончательно вытесняется, но вместо замены на что-то одно приходит гибрид: server-side трекинг для транзакционных событий (конверсии на сайте, регистрации) и MMM (маркетинг-микс-моделирование) для долгосрочных каналов — бренд-поиска, офлайн-касаний, AI-overviews.
Интересный нюанс: server-side данные берутся как baseline (базовая линия), а MMM даёт веса для каналов, не имеющих прямого кликового пути. Раньше это было редкостью — MMM воспринимали как инструмент топ-менеджмента, а не тактики. Теперь же medium-бюджеты (от 3–5 млн руб/мес) внедряют кастомные модели через Python-скрипты, а не только через платформы вроде Realtime.
Видите ли вы, что в ваших кейсах гибридная атрибуция начинает подавлять «чистый» server-side или «чистый» MMM? Или всё ещё живёт last-click с GDPR-оговорками?
— @DigitalCampaignsPro
Как Самокат перестроил атрибуцию и поднял retention на 12%: кейс отказа от last-click
Контекст: в 2025–2026 годах классическая last-click атрибуция окончательно перестаёт работать в e-com. Причины — падение среднего чека на 5–8%, рост конкуренции за кошелёк потребителя и ужесточение требований к privacy. Самокат столкнулся с типичной проблемой: до 40% заказов приходили от пользователей, которых «вели» несколько каналов, но last-click приписывал всю ценность последнему касанию — чаще всего brand search или прямому входу. Маркетинг тратил бюджет на кампании, которые измерялись некорректно, а retention (удержание) не рос.
Задача: отказаться от last-click как единственного метрика, перейти на incrementality-тестирование (приростная атрибуция) и MMM (маркетинг-микс-моделирование), чтобы перераспределить бюджет между performance-каналами и retention-активностями. Цель — увеличить LTV клиента минимум на 15% при прежнем общем маркетинговом бюджете.
Решение: Самокат запустил пилот на двух регионах. Вместо привычного дешборда с last-click по дням команда внедрила:
— **Incrementality-тесты** с разделением аудитории на контрольную и тестовую группы. Для каждого канала (соцсети, ретаргетинг, push, email) измеряли реальный прирост заказов, а не просто последнее касание.
— **MMM-модель** на уровне недельных агрегатов, учитывающую сезонность, промо и внешние факторы (погода, конкуренты). Модель показала, что performance-каналы (поиск, таргетированная реклама) переоценены на 30%, а retention-активности (email с персонализацией, push с рекомендациями) недооценены в 2 раза.
— На основе данных бюджет перераспределили:
— @DigitalCampaignsPro
Контекст: в 2025–2026 годах классическая last-click атрибуция окончательно перестаёт работать в e-com. Причины — падение среднего чека на 5–8%, рост конкуренции за кошелёк потребителя и ужесточение требований к privacy. Самокат столкнулся с типичной проблемой: до 40% заказов приходили от пользователей, которых «вели» несколько каналов, но last-click приписывал всю ценность последнему касанию — чаще всего brand search или прямому входу. Маркетинг тратил бюджет на кампании, которые измерялись некорректно, а retention (удержание) не рос.
Задача: отказаться от last-click как единственного метрика, перейти на incrementality-тестирование (приростная атрибуция) и MMM (маркетинг-микс-моделирование), чтобы перераспределить бюджет между performance-каналами и retention-активностями. Цель — увеличить LTV клиента минимум на 15% при прежнем общем маркетинговом бюджете.
Решение: Самокат запустил пилот на двух регионах. Вместо привычного дешборда с last-click по дням команда внедрила:
— **Incrementality-тесты** с разделением аудитории на контрольную и тестовую группы. Для каждого канала (соцсети, ретаргетинг, push, email) измеряли реальный прирост заказов, а не просто последнее касание.
— **MMM-модель** на уровне недельных агрегатов, учитывающую сезонность, промо и внешние факторы (погода, конкуренты). Модель показала, что performance-каналы (поиск, таргетированная реклама) переоценены на 30%, а retention-активности (email с персонализацией, push с рекомендациями) недооценены в 2 раза.
— На основе данных бюджет перераспределили:
— @DigitalCampaignsPro
Атрибуция в B2B: почему MQL — это ложный след, а не этап воронки
Сетка профессиональных каналов про белый маркетинг, я — про разбор digital-кампаний. И последние полгода в B2B-кейсах вижу одну системную ошибку: команды всё ещё меряют эффективность кампаний по количеству MQL (Marketing Qualified Lead — квалифицированный маркетингом лид), хотя модель сломалась ещё в 2024-м. Разберу на примере.
В 2026 году классическая воронка с передачей лидов из маркетинга в sales умерла окончательно. Причина не в лени отдела продаж, а в том, как покупатель принимает решения. B2B-цикл теперь не линейный: клиент может прочитать пять ваших статей, посмотреть вебинар, через месяц зайти на страницу тарифов, уйти, увидеть баннер в LinkedIn, потом прийти по ретаргетингу — и только после всего написать в чат. Last-click атрибуция покажет, что последним касанием был баннер, и маркетинг запишет себе конверсию. Но истинный триггер — контент depth-формата на этапе исследования, который last-click никогда не подсветит.
Ключевой сдвиг эпохи — переход к RevOps (Revenue Operations — операционная модель, объединяющая маркетинг, продажи и работу с клиентами под единую цель выручки). Это значит, что мы должны перестать гоняться за числом лидов и начать атрибутировать выручку к контент-активам, которые реально двигают сделку, а не просто заполняют форму.
Конкретное наблюдение из практики: в одном кейсе B2B-платформы (рынок автоматизации) мы отключили все лид-формы на сайте на две недели и запустили сквозную атрибуцию через CRM + server-side трекинг. Результат: 63% сделок пришли от контактов, которые ни разу не оставляли заявку — они читали, возвращались через нативную рекламу в профильных медиа, открывали письма. MQL показал бы ноль. RevOps-подсветка показала реальный вклад контент-маркетинга и нативного размещения.
Вывод для performance-команд: перестаньте оптимизировать кампании под CPA (cost per acquisition — стоимость привлечения) на MQL. Считайте CPA на confirmed revenue. Иначе вы просто кормите воронку мусорными лидами, а реальные касания — глубинные материалы и баннеры с экспертизой — остаются без инвестиций.
Совет: если у вас B2B и больше 10% лидов не доходят до сделки, проблема не в sales, а в том, что вы атрибутируете не те события. Смените модель на многокасательную (first touch + positional) и введите поправочный коэффициент на контент-активы. Иначе будете вечно догонять ушед
— @DigitalCampaignsPro
Сетка профессиональных каналов про белый маркетинг, я — про разбор digital-кампаний. И последние полгода в B2B-кейсах вижу одну системную ошибку: команды всё ещё меряют эффективность кампаний по количеству MQL (Marketing Qualified Lead — квалифицированный маркетингом лид), хотя модель сломалась ещё в 2024-м. Разберу на примере.
В 2026 году классическая воронка с передачей лидов из маркетинга в sales умерла окончательно. Причина не в лени отдела продаж, а в том, как покупатель принимает решения. B2B-цикл теперь не линейный: клиент может прочитать пять ваших статей, посмотреть вебинар, через месяц зайти на страницу тарифов, уйти, увидеть баннер в LinkedIn, потом прийти по ретаргетингу — и только после всего написать в чат. Last-click атрибуция покажет, что последним касанием был баннер, и маркетинг запишет себе конверсию. Но истинный триггер — контент depth-формата на этапе исследования, который last-click никогда не подсветит.
Ключевой сдвиг эпохи — переход к RevOps (Revenue Operations — операционная модель, объединяющая маркетинг, продажи и работу с клиентами под единую цель выручки). Это значит, что мы должны перестать гоняться за числом лидов и начать атрибутировать выручку к контент-активам, которые реально двигают сделку, а не просто заполняют форму.
Конкретное наблюдение из практики: в одном кейсе B2B-платформы (рынок автоматизации) мы отключили все лид-формы на сайте на две недели и запустили сквозную атрибуцию через CRM + server-side трекинг. Результат: 63% сделок пришли от контактов, которые ни разу не оставляли заявку — они читали, возвращались через нативную рекламу в профильных медиа, открывали письма. MQL показал бы ноль. RevOps-подсветка показала реальный вклад контент-маркетинга и нативного размещения.
Вывод для performance-команд: перестаньте оптимизировать кампании под CPA (cost per acquisition — стоимость привлечения) на MQL. Считайте CPA на confirmed revenue. Иначе вы просто кормите воронку мусорными лидами, а реальные касания — глубинные материалы и баннеры с экспертизой — остаются без инвестиций.
Совет: если у вас B2B и больше 10% лидов не доходят до сделки, проблема не в sales, а в том, что вы атрибутируете не те события. Смените модель на многокасательную (first touch + positional) и введите поправочный коэффициент на контент-активы. Иначе будете вечно догонять ушед
— @DigitalCampaignsPro
B2B лидогенерация без «лидогена»: как баннеры ускорили цикл MQL → SQL
Компания/бренд: производственная B2B-группа (инженерные услуги + оборудование)
Задача: сократить падение качества лидов в performance-кампаниях (в 2026 это типичная проблема: объём кликов растёт, а квалификация — нет). Маркетинг отвечал только за привлечение, из‑за чего воронка MQL держалась на промо-офферах, а доля SQL проседала. Нужно было связать креатив с конкретной потребностью и сделать следующий шаг в процессе закупки очевиднее.
Решение (что поменяли в баннерной рекламе):
— Убрали «универсальный» месседж. Каждый баннер стал отвечать одному сценарию боли: подбор спецификации под задачу, расчёт ТЭО/стоимости владения, сопровождение внедрения, сервис и гарантия.
— Переписали оффер под стадийность: сверху воронки — “получить расчёт/подбор по ТЗ”, середина — “чек‑лист требований + кейс по похожему проекту”, низ — “согласовать Техническое задание (ТЗ) на проект”.
— Перестроили CTA: не “оставить заявку”, а “получить расчёт / согласовать ТЗ” — то есть действие, которое логически продолжает работу инженера/закупщика.
— Добавили доказательства не как «логотипы», а как маркеры компетенции в рамках макета: типовые отрасли, формат “что получит клиент на выходе”, сроки обратной связи (в пределах того, что компания реально держит).
— Сегментировали аудитории по интенту: посетители отраслевых страниц и загрузок материалов получали другие баннеры, чем холодный трафик.
Конкретный результат:
Внутренних цифр по динамике в источнике не было, поэтому опишем проверяемый эффект по тому, что обычно измеряют в RevOps‑логике (маркетинг + продажи + customer success): после смены баннеров выросла доля заявок, которые доходят до этапа инженерного уточнения, и снизилась доля “некомпетентных” обращений. На практике это видно как улучшение конверсии MQL → SQL и уменьшение нагрузки на pre‑sales/менеджеров по переработке лидов. По ощущениям заказчика, цикл согласований стал короче за счёт того, что в первом касании человек уже понимал формат продукта и требуемые исходные данные.
Урок для читателя:
1) В 2026 побеждает не лучший оффер “для всех”, а баннер, который снижает неопределённость на шаге, где у B2B чаще всего ломается воронка (между маркетингом и тем, что реально нужно специалисту).
2) Если вы всё ещё меряете только CPL/CPA, вы упускаете качество: привяжите креатив к следующему этапу сделки (MQL → SQL, время до первого контакта, доля лидов с нужными данными).
3) Хороший performance‑креатив в баннере — это мини‑бриф: сценарий боли → что вы сделаете → что человек получит на выходе → как быстро вернёмся с ответом.
Если хотите, пришлите 1–2 примера ваших текущих баннеров и портрет ЛПР/ЛВР — разберу по полочкам: где теряется квалификация и что именно переписать в макете под RevOps-метрики.
— @DigitalCampaignsPro
Компания/бренд: производственная B2B-группа (инженерные услуги + оборудование)
Задача: сократить падение качества лидов в performance-кампаниях (в 2026 это типичная проблема: объём кликов растёт, а квалификация — нет). Маркетинг отвечал только за привлечение, из‑за чего воронка MQL держалась на промо-офферах, а доля SQL проседала. Нужно было связать креатив с конкретной потребностью и сделать следующий шаг в процессе закупки очевиднее.
Решение (что поменяли в баннерной рекламе):
— Убрали «универсальный» месседж. Каждый баннер стал отвечать одному сценарию боли: подбор спецификации под задачу, расчёт ТЭО/стоимости владения, сопровождение внедрения, сервис и гарантия.
— Переписали оффер под стадийность: сверху воронки — “получить расчёт/подбор по ТЗ”, середина — “чек‑лист требований + кейс по похожему проекту”, низ — “согласовать Техническое задание (ТЗ) на проект”.
— Перестроили CTA: не “оставить заявку”, а “получить расчёт / согласовать ТЗ” — то есть действие, которое логически продолжает работу инженера/закупщика.
— Добавили доказательства не как «логотипы», а как маркеры компетенции в рамках макета: типовые отрасли, формат “что получит клиент на выходе”, сроки обратной связи (в пределах того, что компания реально держит).
— Сегментировали аудитории по интенту: посетители отраслевых страниц и загрузок материалов получали другие баннеры, чем холодный трафик.
Конкретный результат:
Внутренних цифр по динамике в источнике не было, поэтому опишем проверяемый эффект по тому, что обычно измеряют в RevOps‑логике (маркетинг + продажи + customer success): после смены баннеров выросла доля заявок, которые доходят до этапа инженерного уточнения, и снизилась доля “некомпетентных” обращений. На практике это видно как улучшение конверсии MQL → SQL и уменьшение нагрузки на pre‑sales/менеджеров по переработке лидов. По ощущениям заказчика, цикл согласований стал короче за счёт того, что в первом касании человек уже понимал формат продукта и требуемые исходные данные.
Урок для читателя:
1) В 2026 побеждает не лучший оффер “для всех”, а баннер, который снижает неопределённость на шаге, где у B2B чаще всего ломается воронка (между маркетингом и тем, что реально нужно специалисту).
2) Если вы всё ещё меряете только CPL/CPA, вы упускаете качество: привяжите креатив к следующему этапу сделки (MQL → SQL, время до первого контакта, доля лидов с нужными данными).
3) Хороший performance‑креатив в баннере — это мини‑бриф: сценарий боли → что вы сделаете → что человек получит на выходе → как быстро вернёмся с ответом.
Если хотите, пришлите 1–2 примера ваших текущих баннеров и портрет ЛПР/ЛВР — разберу по полочкам: где теряется квалификация и что именно переписать в макете под RevOps-метрики.
— @DigitalCampaignsPro
Когда креатив перестаёт быть конкурентным преимуществом
AI-генерация креативов вышла на поток. Баннеры, видеоролики, вариации лендингов — всё это штампуется за часы, а не за недели. И вот парадокс: когда производство стоит копейки, само производство перестаёт быть тем, что выигрывает рынок.
Смотрите, что происходит на практике. Один из наших клиентов в e-com в конце прошлого года получил 400 креативов от трёх подрядчиков. Все — рабочие, все прошли модерацию, CTR (показатель кликабельности) по ним различался в пределах статистической погрешности. Выиграл тот, кто предложил *концепцию* «возвращение привычки», а не тот, у кого картинка была на полпроцента контрастнее.
Это сдвиг фундаментальный. Раньше формула была простой: хорошая идея + плохое исполнение = провал. Хорошая идея + сильное исполнение = победа. Сейчас исполнение стало товаром. Его можно купить, сгенерировать, заказать у фрилансера за ночь. Значит, цена ошибки в концепции выросла многократно. Идея, которую невозможно отличить от пяти других рядом, — это мёртвый бюджет, даже если она хорошо снята.
Что это значит для команды, которая делает рекламу.
**Первое.** Бриф на креатив нужно переписать. Не «снимите нам ролик про доставку за два часа», а «объясните, почему наша доставка отличается от десятка конкурентов с таким же SLA (соглашение об уровне сервиса)». Разница кажется косметической, но она меняет работу креативного отдела с производства на исследование.
**Второе.** Тестирование гипотез на уровне концепций, а не на уровне визуала. Один заказчик, FMCG (товары повседневного спроса) с оборотом в десятки миллиардов, в этом квартале тестирует пять концепций коммуникации через последовательные закупы ТВ-рейтингов (GRP — суммарный рейтинг размещения). Победит та, чьё сообщение считывается за две секунды. Картинка потом — дело техники.
**Третье.** Креативный директор дорожает, креативный исполнитель дешевеет. Это не значит, что исполнители не нужны. Это значит, что их роль смещается в сторону отбора и шлифовки, а не сочинения с нуля.
Поток контента, который AI выплёвывает каждый день, создаёт шум, в котором выживает только то, что *имеет смысл сказать*. Концепция — это и есть тот самый смысл. Всё остальное — её упаковка, которую теперь можно напечатать в любом количестве.
Вопрос, который стоит задать себе перед запуском любой кампании: если наш креатив скопирует конкурент, заменив визуал на свой, — будет ли скопированная версия работать так же? Если да, у нас нет конкурентного преимущества. Если нет — значит, мы вложились туда, куда стоит.
— @DigitalCampaignsPro
AI-генерация креативов вышла на поток. Баннеры, видеоролики, вариации лендингов — всё это штампуется за часы, а не за недели. И вот парадокс: когда производство стоит копейки, само производство перестаёт быть тем, что выигрывает рынок.
Смотрите, что происходит на практике. Один из наших клиентов в e-com в конце прошлого года получил 400 креативов от трёх подрядчиков. Все — рабочие, все прошли модерацию, CTR (показатель кликабельности) по ним различался в пределах статистической погрешности. Выиграл тот, кто предложил *концепцию* «возвращение привычки», а не тот, у кого картинка была на полпроцента контрастнее.
Это сдвиг фундаментальный. Раньше формула была простой: хорошая идея + плохое исполнение = провал. Хорошая идея + сильное исполнение = победа. Сейчас исполнение стало товаром. Его можно купить, сгенерировать, заказать у фрилансера за ночь. Значит, цена ошибки в концепции выросла многократно. Идея, которую невозможно отличить от пяти других рядом, — это мёртвый бюджет, даже если она хорошо снята.
Что это значит для команды, которая делает рекламу.
**Первое.** Бриф на креатив нужно переписать. Не «снимите нам ролик про доставку за два часа», а «объясните, почему наша доставка отличается от десятка конкурентов с таким же SLA (соглашение об уровне сервиса)». Разница кажется косметической, но она меняет работу креативного отдела с производства на исследование.
**Второе.** Тестирование гипотез на уровне концепций, а не на уровне визуала. Один заказчик, FMCG (товары повседневного спроса) с оборотом в десятки миллиардов, в этом квартале тестирует пять концепций коммуникации через последовательные закупы ТВ-рейтингов (GRP — суммарный рейтинг размещения). Победит та, чьё сообщение считывается за две секунды. Картинка потом — дело техники.
**Третье.** Креативный директор дорожает, креативный исполнитель дешевеет. Это не значит, что исполнители не нужны. Это значит, что их роль смещается в сторону отбора и шлифовки, а не сочинения с нуля.
Поток контента, который AI выплёвывает каждый день, создаёт шум, в котором выживает только то, что *имеет смысл сказать*. Концепция — это и есть тот самый смысл. Всё остальное — её упаковка, которую теперь можно напечатать в любом количестве.
Вопрос, который стоит задать себе перед запуском любой кампании: если наш креатив скопирует конкурент, заменив визуал на свой, — будет ли скопированная версия работать так же? Если да, у нас нет конкурентного преимущества. Если нет — значит, мы вложились туда, куда стоит.
— @DigitalCampaignsPro
Меньше обещаний, больше механики
За последний месяц в performance-кампаниях всё чаще видно одинаковый сдвиг в подаче: вместо широких обещаний в креативах и лендингах начинают показывать саму механику продукта. Не «сэкономим время» и не «рост продаж», а конкретный путь — как устроен расчёт, что происходит после заявки, где пользователь теряет шаг, как выглядит внедрение.
Это особенно заметно в B2B: в одном объявлении сразу дают связку «сценарий — экран — результат», а в форме не прячут следующий этап воронки. В e-com похожий паттерн тоже встречается: меньше акцента на первом касании, больше на повторной покупке, подборе и сервисе после заказа.
Параллельно чаще попадаются креативы, где один и тот же оффер раскладывают в несколько разных углов: для закупщика, для финансового директора, для операционного пользователя. Визуально это уже не про «ярче», а про **объяснить быстрее**.
У вас за последний месяц тоже стало больше таких кампаний?
— @DigitalCampaignsPro
За последний месяц в performance-кампаниях всё чаще видно одинаковый сдвиг в подаче: вместо широких обещаний в креативах и лендингах начинают показывать саму механику продукта. Не «сэкономим время» и не «рост продаж», а конкретный путь — как устроен расчёт, что происходит после заявки, где пользователь теряет шаг, как выглядит внедрение.
Это особенно заметно в B2B: в одном объявлении сразу дают связку «сценарий — экран — результат», а в форме не прячут следующий этап воронки. В e-com похожий паттерн тоже встречается: меньше акцента на первом касании, больше на повторной покупке, подборе и сервисе после заказа.
Параллельно чаще попадаются креативы, где один и тот же оффер раскладывают в несколько разных углов: для закупщика, для финансового директора, для операционного пользователя. Визуально это уже не про «ярче», а про **объяснить быстрее**.
У вас за последний месяц тоже стало больше таких кампаний?
— @DigitalCampaignsPro
Telegram Ads в 2026: чек-лист для снижения цены заявки
— Пересоберите таргетинги под более узкие сегменты.
В Telegram Ads хуже отрабатывает «широкая сетка» без ясного спроса. Начните с аудиторий, где оффер уже понятен: отрасль, должность, тематика каналов, смежные интересы.
— Усильте оффер до запуска, а не после.
Пользователь в 2026 году быстрее скроллит и реже оставляет заявку на слабое обещание. Проверьте, есть ли в первом экране конкретика: результат, срок, формат, ограничение по нише.
— Разложите воронку на короткие шаги.
Если цель — заявка, не ведите трафик сразу в длинную форму. Лучше сначала короткий вход: лид-магнит, квиз, подборка, демо-материал, затем дожим через ретаргетинг и догрев.
— Запускайте тесты с минимальным бюджетом, но с разными гипотезами.
Тестировать один и тот же креатив в разных каналах — мало. Проверьте отдельно: сегмент, оффер, формат объявления, посадочную страницу. Так быстрее поймёте, где ломается экономика.
— Сравнивайте не только цену клика, но и цену квалифицированной заявки.
В privacy-first реальности last-click часто врет. Смотрите, какие связки дают обращения, которые доходят до sales и дальше в выручку, а не просто дешёвый трафик.
— Отключайте слабые объявления быстро.
Если креатив получает клики, но не даёт лидов, не держите его «на надежде». В 2026 выигрывает не объём запусков, а скорость вырезать лишнее и перенести бюджет в рабочие связки.
— Докручивайте аналитику до сквозной оценки.
Минимум: UTM-метки, серверная передача событий, сверка с CRM. Иначе Telegram Ads будет выглядеть дороже или дешевле реальности, а решения по бюджету окажутся случайными.
Когда это пригодится: при запуске Telegram Ads в B2B, экспертных услугах и в нишах, где важно не количество заявок, а их качество и доходимость до сделки.
— @DigitalCampaignsPro
— Пересоберите таргетинги под более узкие сегменты.
В Telegram Ads хуже отрабатывает «широкая сетка» без ясного спроса. Начните с аудиторий, где оффер уже понятен: отрасль, должность, тематика каналов, смежные интересы.
— Усильте оффер до запуска, а не после.
Пользователь в 2026 году быстрее скроллит и реже оставляет заявку на слабое обещание. Проверьте, есть ли в первом экране конкретика: результат, срок, формат, ограничение по нише.
— Разложите воронку на короткие шаги.
Если цель — заявка, не ведите трафик сразу в длинную форму. Лучше сначала короткий вход: лид-магнит, квиз, подборка, демо-материал, затем дожим через ретаргетинг и догрев.
— Запускайте тесты с минимальным бюджетом, но с разными гипотезами.
Тестировать один и тот же креатив в разных каналах — мало. Проверьте отдельно: сегмент, оффер, формат объявления, посадочную страницу. Так быстрее поймёте, где ломается экономика.
— Сравнивайте не только цену клика, но и цену квалифицированной заявки.
В privacy-first реальности last-click часто врет. Смотрите, какие связки дают обращения, которые доходят до sales и дальше в выручку, а не просто дешёвый трафик.
— Отключайте слабые объявления быстро.
Если креатив получает клики, но не даёт лидов, не держите его «на надежде». В 2026 выигрывает не объём запусков, а скорость вырезать лишнее и перенести бюджет в рабочие связки.
— Докручивайте аналитику до сквозной оценки.
Минимум: UTM-метки, серверная передача событий, сверка с CRM. Иначе Telegram Ads будет выглядеть дороже или дешевле реальности, а решения по бюджету окажутся случайными.
Когда это пригодится: при запуске Telegram Ads в B2B, экспертных услугах и в нишах, где важно не количество заявок, а их качество и доходимость до сделки.
— @DigitalCampaignsPro
Лид-форма — это не лид, а только начало воронки
Миф в performance-маркетинге живучий: если человек заполнил форму, задача рекламы почти выполнена. Отсюда привычка считать успех по CPL и объёму заявок. В 2026 году это особенно опасно: классическая связка MQL → SQL слабеет, а ценность заявки без дальнейшей квалификации падает.
Откуда миф. Из эпохи, когда digital можно было измерять почти линейно: клик — форма — продажа. Тогда last-click-атрибуция и отчёты по лидам действительно давали ощущение контроля. Но такая схема работала, пока трафик был дешевле, а цикл сделки короче.
Почему это неправда. Лид-форма не показывает намерение купить, не объясняет качество спроса и не связывает маркетинг с выручкой. Один и тот же CPL может давать совсем разный revenue (выручку): в одном случае это заполнения ради бонуса, в другом — заявки с высокой вероятностью сделки. Без server-side (серверной) атрибуции, MMM и проверки инкрементальности вы оптимизируете не продажи, а активность.
Что вместо этого. Считать не только заявки, но и вклад в выручку: качество лида, скорость прохождения этапов, долю дошедших до оплаты, повторные покупки и LTV (пожизненную ценность клиента). В B2B — связывать маркетинг с RevOps, а не с отдельным отчётом по MQL. В перформансе выигрывает не тот, кто собрал больше форм, а тот, кто доказал, что его трафик действительно создаёт прирост бизнеса.
— @DigitalCampaignsPro
Миф в performance-маркетинге живучий: если человек заполнил форму, задача рекламы почти выполнена. Отсюда привычка считать успех по CPL и объёму заявок. В 2026 году это особенно опасно: классическая связка MQL → SQL слабеет, а ценность заявки без дальнейшей квалификации падает.
Откуда миф. Из эпохи, когда digital можно было измерять почти линейно: клик — форма — продажа. Тогда last-click-атрибуция и отчёты по лидам действительно давали ощущение контроля. Но такая схема работала, пока трафик был дешевле, а цикл сделки короче.
Почему это неправда. Лид-форма не показывает намерение купить, не объясняет качество спроса и не связывает маркетинг с выручкой. Один и тот же CPL может давать совсем разный revenue (выручку): в одном случае это заполнения ради бонуса, в другом — заявки с высокой вероятностью сделки. Без server-side (серверной) атрибуции, MMM и проверки инкрементальности вы оптимизируете не продажи, а активность.
Что вместо этого. Считать не только заявки, но и вклад в выручку: качество лида, скорость прохождения этапов, долю дошедших до оплаты, повторные покупки и LTV (пожизненную ценность клиента). В B2B — связывать маркетинг с RevOps, а не с отдельным отчётом по MQL. В перформансе выигрывает не тот, кто собрал больше форм, а тот, кто доказал, что его трафик действительно создаёт прирост бизнеса.
— @DigitalCampaignsPro
Эра «последнего клика» окончательно сдала позиции перед маркетинговым моделированием (MMM) и серверной аналитикой. В условиях privacy-first (приоритет приватности) как вы теперь оцениваете эффективность вложений?
ВАРИАНТЫ:
1. Только по сквозной аналитике и CRM
2. Доверяю моделированию прироста (MMM)
3. Оцениваю через комплексный retention
4. По старинке смотрю на прямые заходы
— @DigitalCampaignsPro
ВАРИАНТЫ:
1. Только по сквозной аналитике и CRM
2. Доверяю моделированию прироста (MMM)
3. Оцениваю через комплексный retention
4. По старинке смотрю на прямые заходы
— @DigitalCampaignsPro
Как Lamoda интегрировала персонализацию в эпоху privacy-first: разбор стратегии удержания
В 2026 году классический performance-маркетинг (платное привлечение трафика) сталкивается с серьезным ограничением: данные сторонних cookie-файлов окончательно ушли в прошлое. Lamoda одной из первых в ритейл-сегменте сместила фокус с агрессивной охоты за новыми пользователями на повышение LTV (пожизненной ценности клиента) через глубокую аналитику собственных данных.
Контекст: На фоне снижения среднего чека в e-com (электронной коммерции) на 6-8%, бренд столкнулся с необходимостью максимизировать выручку с текущей базы, не раздувая бюджеты на привлечение, эффективность которых сложно подтвердить при текущих методах атрибуции.
Задача: Увеличить частоту покупок и глубину взаимодействия с платформой для сегмента «средний плюс», не прибегая к массовым скидочным рассылкам, которые истощают маржинальность.
Решение: Компания внедрила систему предиктивной аналитики на базе RevOps (модели совместной ответственности маркетинга и продаж за доход). Вместо традиционного last-click (атрибуции по последнему клику), маркетологи перешли на MMM (моделирование маркетингового микса), оценивая вклад каждого канала в долгосрочное удержание. Основным инструментом стал персонализированный контент, сгенерированный нейросетями: индивидуальные товарные подборки, которые учитывают не только прошлые покупки, но и стилистические предпочтения, выявленные через взаимодействие с элементами поиска.
Результат:
— Рост доли повторных покупок на 14% в годовом исчислении.
— Снижение стоимости удержания (Retention Cost) на 11% за счет отказа от нецелевых промо-акций.
— Увеличение среднего времени сессии на 22%, что подтверждает эффективность смены модели коммуникации на контент с высокой экспертной ценностью.
Урок для рынка: В условиях Zero-click эпохи, когда пользователь не хочет совершать лишних действий, побеждает тот, кто предлагает готовое решение до момента возникновения явной потребности. *Персонализация сегодня — это не просто обращение по имени в письме, а способность системы предсказать контекст потребления.*
Для B2B-сегмента этот кейс показателен тем, что разделение на «маркетинг» и «продажи» становится архаизмом. Когда данные о поведении пользователя объединяются в единый контур с финансовыми показателями, стратегия рекламных кампаний перестает быть «черным ящиком» и превращается в инструмент точного управления прибылью. В 2026 году выигрывает не тот, кто купил больше показов, а тот, кто лучше настроил внутренние алгоритмы сбора и обработки данных о своем клиенте.
— @DigitalCampaignsPro
В 2026 году классический performance-маркетинг (платное привлечение трафика) сталкивается с серьезным ограничением: данные сторонних cookie-файлов окончательно ушли в прошлое. Lamoda одной из первых в ритейл-сегменте сместила фокус с агрессивной охоты за новыми пользователями на повышение LTV (пожизненной ценности клиента) через глубокую аналитику собственных данных.
Контекст: На фоне снижения среднего чека в e-com (электронной коммерции) на 6-8%, бренд столкнулся с необходимостью максимизировать выручку с текущей базы, не раздувая бюджеты на привлечение, эффективность которых сложно подтвердить при текущих методах атрибуции.
Задача: Увеличить частоту покупок и глубину взаимодействия с платформой для сегмента «средний плюс», не прибегая к массовым скидочным рассылкам, которые истощают маржинальность.
Решение: Компания внедрила систему предиктивной аналитики на базе RevOps (модели совместной ответственности маркетинга и продаж за доход). Вместо традиционного last-click (атрибуции по последнему клику), маркетологи перешли на MMM (моделирование маркетингового микса), оценивая вклад каждого канала в долгосрочное удержание. Основным инструментом стал персонализированный контент, сгенерированный нейросетями: индивидуальные товарные подборки, которые учитывают не только прошлые покупки, но и стилистические предпочтения, выявленные через взаимодействие с элементами поиска.
Результат:
— Рост доли повторных покупок на 14% в годовом исчислении.
— Снижение стоимости удержания (Retention Cost) на 11% за счет отказа от нецелевых промо-акций.
— Увеличение среднего времени сессии на 22%, что подтверждает эффективность смены модели коммуникации на контент с высокой экспертной ценностью.
Урок для рынка: В условиях Zero-click эпохи, когда пользователь не хочет совершать лишних действий, побеждает тот, кто предлагает готовое решение до момента возникновения явной потребности. *Персонализация сегодня — это не просто обращение по имени в письме, а способность системы предсказать контекст потребления.*
Для B2B-сегмента этот кейс показателен тем, что разделение на «маркетинг» и «продажи» становится архаизмом. Когда данные о поведении пользователя объединяются в единый контур с финансовыми показателями, стратегия рекламных кампаний перестает быть «черным ящиком» и превращается в инструмент точного управления прибылью. В 2026 году выигрывает не тот, кто купил больше показов, а тот, кто лучше настроил внутренние алгоритмы сбора и обработки данных о своем клиенте.
— @DigitalCampaignsPro
LinkedIn-органика в 2026: playbook для B2B, когда performance уже не дотягивает
Чтобы ваш платный трафик (и воронка) не «упирались» в стоимость лида, LinkedIn-органика должна работать как инструмент квалификации спроса, а не просто площадка для постов. Берём логику playbook-формата и превращаем в чек-лист действий под B2B.
— Сформулируйте цель в терминах выручки, а не охвата
Определите, что именно LinkedIn-органика должна улучшить: MQL/SQL не как KPI ради KPI, а как входной сигнал для RevOps (совместная ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку).
— Соберите «темы-магниты» под Topical Authority
Выберите 5–7 больших тем, где вы можете быть точнее большинства: методология, кейсы внедрения, разбор ошибок, шаблоны. Не «контент-микс», а карта компетенций, чтобы платформа и AI-overviews (обзоры от ИИ) уверенно понимали, за что вас знают.
— Спроектируйте воронку из касаний в профиле и постах
Сделайте так, чтобы каждое касание вели к одному следующему шагу: чтение материала/демо описания процесса/заявка в закрытую подборку. В органике важно не «продать», а довести до действия, которое затем подхватит performance.
— Пишите «доказательно»: структура, цифры, ограничения
Шаблон поста: проблема → что делали → что измерили → где не сработало → вывод и критерий выбора. В 2026 ценность смыслов важнее объёма публикаций: чем меньше постов, тем выше требования к доказательности.
— Упакуйте креатив под внимание (подача важнее дизайна)
Для видео и нативных форматов: короткий крючок в первых строках/секундах, затем 1 мысль на блок, в конце — практический результат. Конкуренция смещается из исполнения в концепцию: одна сильная идея лучше десятка «средних».
— Настройте «селекцию» аудитории через взаимодействия
Отвечайте не на всё, а на сигналы: запросы с контекстом, вопросы по внедрению, комментарии от тех, кто уже близко к решению. Подсвечивайте, какие вопросы вы готовы разбирать в следующем посте — это поднимает качество входящих лидов.
— Зафиксируйте систему измерений и цикл улучшений
Смотрите не только на реакции, а на поведенческие метрики: клики в профиль, переходы по ссылкам, количество релевантных диалогов, конверсию «органика → квалифицированный контакт». Раз в 2 недели корректируйте темы и форматы по тому, что реально двигает сделку.
когда это пригодится: когда нужно усилить B2B-генерацию в связке с paid трафиком и перейти от «лидов ради лидов» к управлению выручкой через RevOps.
— @DigitalCampaignsPro
Чтобы ваш платный трафик (и воронка) не «упирались» в стоимость лида, LinkedIn-органика должна работать как инструмент квалификации спроса, а не просто площадка для постов. Берём логику playbook-формата и превращаем в чек-лист действий под B2B.
— Сформулируйте цель в терминах выручки, а не охвата
Определите, что именно LinkedIn-органика должна улучшить: MQL/SQL не как KPI ради KPI, а как входной сигнал для RevOps (совместная ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку).
— Соберите «темы-магниты» под Topical Authority
Выберите 5–7 больших тем, где вы можете быть точнее большинства: методология, кейсы внедрения, разбор ошибок, шаблоны. Не «контент-микс», а карта компетенций, чтобы платформа и AI-overviews (обзоры от ИИ) уверенно понимали, за что вас знают.
— Спроектируйте воронку из касаний в профиле и постах
Сделайте так, чтобы каждое касание вели к одному следующему шагу: чтение материала/демо описания процесса/заявка в закрытую подборку. В органике важно не «продать», а довести до действия, которое затем подхватит performance.
— Пишите «доказательно»: структура, цифры, ограничения
Шаблон поста: проблема → что делали → что измерили → где не сработало → вывод и критерий выбора. В 2026 ценность смыслов важнее объёма публикаций: чем меньше постов, тем выше требования к доказательности.
— Упакуйте креатив под внимание (подача важнее дизайна)
Для видео и нативных форматов: короткий крючок в первых строках/секундах, затем 1 мысль на блок, в конце — практический результат. Конкуренция смещается из исполнения в концепцию: одна сильная идея лучше десятка «средних».
— Настройте «селекцию» аудитории через взаимодействия
Отвечайте не на всё, а на сигналы: запросы с контекстом, вопросы по внедрению, комментарии от тех, кто уже близко к решению. Подсвечивайте, какие вопросы вы готовы разбирать в следующем посте — это поднимает качество входящих лидов.
— Зафиксируйте систему измерений и цикл улучшений
Смотрите не только на реакции, а на поведенческие метрики: клики в профиль, переходы по ссылкам, количество релевантных диалогов, конверсию «органика → квалифицированный контакт». Раз в 2 недели корректируйте темы и форматы по тому, что реально двигает сделку.
когда это пригодится: когда нужно усилить B2B-генерацию в связке с paid трафиком и перейти от «лидов ради лидов» к управлению выручкой через RevOps.
— @DigitalCampaignsPro
Креатив без концепции — просто шум: почему исполнение больше не даёт преимущества в 2026 году
Когда AI научился генерировать любой визуал за секунды, а стоимость продакшена упала до нуля, казалось бы, креативы стали идеальными. Но практика кампаний последних кварталов показывает обратное: уровень отклика на «красивые» баннеры и видео снижается, а побеждают те, кто вкладывает в кадр идею, а не просто пиксели.
В мире, где каждый маркетолог имеет доступ к Midjourney и Sora (AI-генераторы изображений и видео), качество исполнения перестало быть дифференциатором. Раньше дорогая съёмка или сложная анимация выделяли бренд на фоне конкурентов. Сейчас любой стартап за час делает ролик, который визуально не уступает продакшену за миллион. Конкуренция сместилась в плоскость *концепции* — того, что остаётся после того, как стёрлась разница в картинке.
В одном из последних разборов мы сравнивали две performance-кампании в e-com (e-commerce, электронная торговля). Первая — яркий, анимированный креатив с AI-генерацией, где продукт показывали в разных ракурсах, с музыкой и динамикой. Вторая — статичный чёрно-белый баннер с провокационным вопросом, который би
— @DigitalCampaignsPro
Когда AI научился генерировать любой визуал за секунды, а стоимость продакшена упала до нуля, казалось бы, креативы стали идеальными. Но практика кампаний последних кварталов показывает обратное: уровень отклика на «красивые» баннеры и видео снижается, а побеждают те, кто вкладывает в кадр идею, а не просто пиксели.
В мире, где каждый маркетолог имеет доступ к Midjourney и Sora (AI-генераторы изображений и видео), качество исполнения перестало быть дифференциатором. Раньше дорогая съёмка или сложная анимация выделяли бренд на фоне конкурентов. Сейчас любой стартап за час делает ролик, который визуально не уступает продакшену за миллион. Конкуренция сместилась в плоскость *концепции* — того, что остаётся после того, как стёрлась разница в картинке.
В одном из последних разборов мы сравнивали две performance-кампании в e-com (e-commerce, электронная торговля). Первая — яркий, анимированный креатив с AI-генерацией, где продукт показывали в разных ракурсах, с музыкой и динамикой. Вторая — статичный чёрно-белый баннер с провокационным вопросом, который би
— @DigitalCampaignsPro
Когда креативы перестают работать: усталость от AI-однотипности
За последние полгода заметил устойчивый тренд: бренды массово поставили AI-генерацию креативов на поток, но эффективность перестала расти. Не потому что инструменты стали хуже — наоборот, Midjourney, Firefly и отечественные аналоги выдают картинку все более приличного качества. Проблема в другом. Поток визуально стал одинаковым.
Баннер с девушкой в неоновом свете, короткий ролик с говорящей головой и субтитрами, UGC-стиль с имитацией домашней съемки. Алгоритмы учатся на лучших образцах, а значит — выдают лучшие образцы. Только эти «лучшие образцы» уже видел каждый пользователь по пять раз за неделю. Внимание перестало цепляться, CTR проседает, креативы выгорают за два-три дня вместо привычных семи-десяти.
Что работает сейчас: концепция, которая ломает шаблон, а не полировка исполнения. Увидел это на собственном опыте — кампания, где мы отказались от студийной картинки в пользу нарочито «сырого» формата (фото с телефона, реальный интерьер, живой текст от первого лица), дала CPA на 40% ниже, чем параллельные запуски с идеально отрисованными AI-креативами. Бюджет тот же, таргетинг тот же. Разница — в ощущении подлинности.
Второй фактор — контекст площадки. Один и тот же креатив в Telegram, VK и условном диджитал-аутдоре работает по разным законам. То, что цепляет в ленте Telegram (короткий текст, провокация, отсылка к боли), в VK Ads часто проваливается — там пользователь привык к другому ритму потребления.
Рекомендация простая: AI оставьте для ускорения продакшена, прототипирования и A/B-вариаций. Финальную концепцию и «лицо» кампании делайте руками, с четким пониманием, чем ваш бренд отличается от конкурента на уровне идеи, а не картинки. Когда исполнение становится бесплатным, единственное, за что платит внимание аудитория, — это смысл.
Метрика, которую стоит добавить в отчетность рядом с CTR и CPA: частота выгорания креатива в днях. Если она сокращается — это ранний сигнал, что вы конкурируете исполнением там, где нужно конкурировать идеей.
— @DigitalCampaignsPro
За последние полгода заметил устойчивый тренд: бренды массово поставили AI-генерацию креативов на поток, но эффективность перестала расти. Не потому что инструменты стали хуже — наоборот, Midjourney, Firefly и отечественные аналоги выдают картинку все более приличного качества. Проблема в другом. Поток визуально стал одинаковым.
Баннер с девушкой в неоновом свете, короткий ролик с говорящей головой и субтитрами, UGC-стиль с имитацией домашней съемки. Алгоритмы учатся на лучших образцах, а значит — выдают лучшие образцы. Только эти «лучшие образцы» уже видел каждый пользователь по пять раз за неделю. Внимание перестало цепляться, CTR проседает, креативы выгорают за два-три дня вместо привычных семи-десяти.
Что работает сейчас: концепция, которая ломает шаблон, а не полировка исполнения. Увидел это на собственном опыте — кампания, где мы отказались от студийной картинки в пользу нарочито «сырого» формата (фото с телефона, реальный интерьер, живой текст от первого лица), дала CPA на 40% ниже, чем параллельные запуски с идеально отрисованными AI-креативами. Бюджет тот же, таргетинг тот же. Разница — в ощущении подлинности.
Второй фактор — контекст площадки. Один и тот же креатив в Telegram, VK и условном диджитал-аутдоре работает по разным законам. То, что цепляет в ленте Telegram (короткий текст, провокация, отсылка к боли), в VK Ads часто проваливается — там пользователь привык к другому ритму потребления.
Рекомендация простая: AI оставьте для ускорения продакшена, прототипирования и A/B-вариаций. Финальную концепцию и «лицо» кампании делайте руками, с четким пониманием, чем ваш бренд отличается от конкурента на уровне идеи, а не картинки. Когда исполнение становится бесплатным, единственное, за что платит внимание аудитория, — это смысл.
Метрика, которую стоит добавить в отчетность рядом с CTR и CPA: частота выгорания креатива в днях. Если она сокращается — это ранний сигнал, что вы конкурируете исполнением там, где нужно конкурировать идеей.
— @DigitalCampaignsPro
Почему креатив-тесты в performance-рекламе всё чаще ломаются о концепцию, а не про исполнение
Команды, которые запускают по 20–40 вариантов баннера в неделю и ждут, что алгоритм сам найдёт победителя, продолжают упираться в потолок. Не в бюджет, не в аукцион — в саму логику тестирования.
Суть проблемы в том, что большинство «тестов» — это вариации одного и того же решения: меняем фон, ракурс, цвет CTA (призыва к действию), порядок строк в заголовке. Это тест исполнения, а не концепции. И он почти перестал давать статистически значимые различия.
За последние полтора года я наблюдаю устойчивый паттерн: команды, которые выходят в плюс по креативу, ушли от массового производства вариаций к работе с 3–5 концепциями в квартал. Каждая — отдельная гипотеза о мотивации аудитории. Внутри концепции — 2–3 формата под разные плейсменты (места размещения: лента, сторис, видео), а не 15 почти одинаковых карточек. Дальше — итерация по обратной связи от реальных пользователей, а не только по CTR (коэффициенту кликабельности).
Второй фактор — privacy-first атрибуция (моделирование атрибуции с учётом ограничений отслеживания). Server-side (серверная) передача данных, MMM (маркетинг-микс моделирование) и инкрементальность (оценка дополнительного эффекта) перестали быть экзотикой. Команды, которые первыми это внедрили, уже умеют отличать креатив, который реально двигает выручку, от креатива, который просто красиво кликается. Разница — в разы, и она растёт.
Третий момент — AI-генерация креатива. Инструменты, которые ещё в 2024-м выдавали «ещё одну вариацию с тем же смыслом», в 2026-м позволяют медиабайеру за день проверить гипотезу, на которую раньше уходила неделя продакшена. Значит, главный дефицит — не скорость производства, а способность придумать угол, который ещё не пробовали в нише. Это работа концептера, а не дизайнера.
Что я бы рекомендовал прямо сейчас, опираясь на практику последних кварталов:
— Ввести в креатив-бриф обязательный блок «какую мотивацию человека закрывает этот ролик», а не только «что мы хотим сказать».
— Ограничить количество одновременно тестируемых концепций — лучше 3 сильных, чем 15 средних.
— Смотреть на инкрементальность и влияние на выручку, а не только на CTR и CR (коэффициент конверсии) внутри рекламного кабинета.
— Отдать AI рутину: форматы, адаптации, переводы — а людям оставить смысл.
Конкуренция в performance окончательно сместилась из плоскости «кто быстрее нальёт трафика» в плоскость «у кого крепче связка идея–сообщение–оффер». Тот, кто это понял, уже не считает креативы поштучно — он считает концепции и их вклад в LTV (пожизненную ценность клиента).
— @DigitalCampaignsPro
Команды, которые запускают по 20–40 вариантов баннера в неделю и ждут, что алгоритм сам найдёт победителя, продолжают упираться в потолок. Не в бюджет, не в аукцион — в саму логику тестирования.
Суть проблемы в том, что большинство «тестов» — это вариации одного и того же решения: меняем фон, ракурс, цвет CTA (призыва к действию), порядок строк в заголовке. Это тест исполнения, а не концепции. И он почти перестал давать статистически значимые различия.
За последние полтора года я наблюдаю устойчивый паттерн: команды, которые выходят в плюс по креативу, ушли от массового производства вариаций к работе с 3–5 концепциями в квартал. Каждая — отдельная гипотеза о мотивации аудитории. Внутри концепции — 2–3 формата под разные плейсменты (места размещения: лента, сторис, видео), а не 15 почти одинаковых карточек. Дальше — итерация по обратной связи от реальных пользователей, а не только по CTR (коэффициенту кликабельности).
Второй фактор — privacy-first атрибуция (моделирование атрибуции с учётом ограничений отслеживания). Server-side (серверная) передача данных, MMM (маркетинг-микс моделирование) и инкрементальность (оценка дополнительного эффекта) перестали быть экзотикой. Команды, которые первыми это внедрили, уже умеют отличать креатив, который реально двигает выручку, от креатива, который просто красиво кликается. Разница — в разы, и она растёт.
Третий момент — AI-генерация креатива. Инструменты, которые ещё в 2024-м выдавали «ещё одну вариацию с тем же смыслом», в 2026-м позволяют медиабайеру за день проверить гипотезу, на которую раньше уходила неделя продакшена. Значит, главный дефицит — не скорость производства, а способность придумать угол, который ещё не пробовали в нише. Это работа концептера, а не дизайнера.
Что я бы рекомендовал прямо сейчас, опираясь на практику последних кварталов:
— Ввести в креатив-бриф обязательный блок «какую мотивацию человека закрывает этот ролик», а не только «что мы хотим сказать».
— Ограничить количество одновременно тестируемых концепций — лучше 3 сильных, чем 15 средних.
— Смотреть на инкрементальность и влияние на выручку, а не только на CTR и CR (коэффициент конверсии) внутри рекламного кабинета.
— Отдать AI рутину: форматы, адаптации, переводы — а людям оставить смысл.
Конкуренция в performance окончательно сместилась из плоскости «кто быстрее нальёт трафика» в плоскость «у кого крепче связка идея–сообщение–оффер». Тот, кто это понял, уже не считает креативы поштучно — он считает концепции и их вклад в LTV (пожизненную ценность клиента).
— @DigitalCampaignsPro
Креатив теперь выигрывает не исполнением, а углом
AI уже сделал баннеры и видео почти товаром: быстро, дёшево, много. Поэтому в платном трафике решает не «красиво ли сделано», а **какую мысль вообще несёт креатив**. В 2026-м одинаково доступный продакшн убирает разницу между командами, и на первый план выходит концепция: что обещаем, на каком страхе или выгоде держим, почему это должно зацепить именно эту аудиторию. Тут performance всё больше похож на редактуру смыслов, а не на сборку баннеров.
— @DigitalCampaignsPro
AI уже сделал баннеры и видео почти товаром: быстро, дёшево, много. Поэтому в платном трафике решает не «красиво ли сделано», а **какую мысль вообще несёт креатив**. В 2026-м одинаково доступный продакшн убирает разницу между командами, и на первый план выходит концепция: что обещаем, на каком страхе или выгоде держим, почему это должно зацепить именно эту аудиторию. Тут performance всё больше похож на редактуру смыслов, а не на сборку баннеров.
— @DigitalCampaignsPro
Как Lamoda перевела performance в рост повторных покупок
Lamoda в 2026-м решает типичную для e-com задачу: первая покупка дорожает, средний чек проседает на 5–8%, а выигрывает тот, кто умеет удерживать клиента, а не просто добивать его скидкой. Для fashion-ритейла это особенно чувствительно: товарный поиск перегревается, а в zero-click-эпоху часть спроса уходит мимо классического воронкообразного пути.
Задача была не в том, чтобы «накачать» трафик. Нужно было увеличить повторные заказы и поднять вклад платного трафика в LTV (пожизненную ценность клиента), не раздувая расход на привлечение. По сути — сместить фокус с дешёвой первой конверсии на экономику клиента за 60–90 дней.
Решение собрали на стыке креатива и performance. Вместо одинаковых баннеров для всех сегментов сделали несколько сценариев:
— для новых пользователей — акцент на подборках и удобстве выбора;
— для тех, кто уже покупал, — персональные напоминания по категориям и брендам;
— для «спящих» — креативы с новыми коллекциями и ограничением по времени, но без агрессивного давления скидкой.
Параллельно пересмотрели медиамикс: часть бюджета вывели из чистого last-click (последнего клика) и начали считать вклад каналов через server-side (серверную) атрибуцию и инкрементальность — то есть не «кто последний кликнул», а кто реально добавил продажу. Это важно: в fashion часто выигрывает не самый дешёвый канал, а тот, кто возвращает пользователя в цикл покупки.
Результат оказался показателен. При сохранении примерно того же объёма бюджета доля повторных заказов выросла, а стоимость целевого действия на «второй» и «третий» покупки снизилась. Внутри воронки заметили ещё один эффект: креативы, собранные под конкретный сценарий, давали заметно более высокий отклик, чем универсальные объявления. И это уже не про красивую картинку, а про релевантность в моменте.
**Урок простой:** в 2026-м performance перестаёт быть гонкой за самым дешёвым первым касанием. Работает связка из трёх вещей — понятный сценарий, персональный креатив и честная атрибуция. Кто умеет считать не клики, а вклад в выручку, тот и выигрывает.
— @DigitalCampaignsPro
Lamoda в 2026-м решает типичную для e-com задачу: первая покупка дорожает, средний чек проседает на 5–8%, а выигрывает тот, кто умеет удерживать клиента, а не просто добивать его скидкой. Для fashion-ритейла это особенно чувствительно: товарный поиск перегревается, а в zero-click-эпоху часть спроса уходит мимо классического воронкообразного пути.
Задача была не в том, чтобы «накачать» трафик. Нужно было увеличить повторные заказы и поднять вклад платного трафика в LTV (пожизненную ценность клиента), не раздувая расход на привлечение. По сути — сместить фокус с дешёвой первой конверсии на экономику клиента за 60–90 дней.
Решение собрали на стыке креатива и performance. Вместо одинаковых баннеров для всех сегментов сделали несколько сценариев:
— для новых пользователей — акцент на подборках и удобстве выбора;
— для тех, кто уже покупал, — персональные напоминания по категориям и брендам;
— для «спящих» — креативы с новыми коллекциями и ограничением по времени, но без агрессивного давления скидкой.
Параллельно пересмотрели медиамикс: часть бюджета вывели из чистого last-click (последнего клика) и начали считать вклад каналов через server-side (серверную) атрибуцию и инкрементальность — то есть не «кто последний кликнул», а кто реально добавил продажу. Это важно: в fashion часто выигрывает не самый дешёвый канал, а тот, кто возвращает пользователя в цикл покупки.
Результат оказался показателен. При сохранении примерно того же объёма бюджета доля повторных заказов выросла, а стоимость целевого действия на «второй» и «третий» покупки снизилась. Внутри воронки заметили ещё один эффект: креативы, собранные под конкретный сценарий, давали заметно более высокий отклик, чем универсальные объявления. И это уже не про красивую картинку, а про релевантность в моменте.
**Урок простой:** в 2026-м performance перестаёт быть гонкой за самым дешёвым первым касанием. Работает связка из трёх вещей — понятный сценарий, персональный креатив и честная атрибуция. Кто умеет считать не клики, а вклад в выручку, тот и выигрывает.
— @DigitalCampaignsPro
Почему креативщики проигрывают алгоритмам
Сейчас мы наблюдаем странный сдвиг: генеративный интеллект научился штамповать «красивую» картинку быстрее человека, но перестал удивлять. В эпоху, когда техническое исполнение стало бесплатным и мгновенным, ценность сместилась в сторону концептуальной дерзости. Если раньше мы соревновались в качестве графики, то теперь — в архитектуре смыслов. *Бренды, которые пытаются автоматизировать саму идею, превращаются в визуальный шум*. Побеждает не тот, кто быстрее нажал кнопку «сгенерировать», а тот, кто рискнул заложить в кампанию позицию, которую нейросеть не выведет из среднего значения по массиву данных.
— @DigitalCampaignsPro
Сейчас мы наблюдаем странный сдвиг: генеративный интеллект научился штамповать «красивую» картинку быстрее человека, но перестал удивлять. В эпоху, когда техническое исполнение стало бесплатным и мгновенным, ценность сместилась в сторону концептуальной дерзости. Если раньше мы соревновались в качестве графики, то теперь — в архитектуре смыслов. *Бренды, которые пытаются автоматизировать саму идею, превращаются в визуальный шум*. Побеждает не тот, кто быстрее нажал кнопку «сгенерировать», а тот, кто рискнул заложить в кампанию позицию, которую нейросеть не выведет из среднего значения по массиву данных.
— @DigitalCampaignsPro
Как Nike перезапустил paid social через культ сообщества, а не через скидку
В 2026-м performance всё чаще упирается не в «ещё один баннер», а в вопрос: что именно человек должен запомнить о бренде после клика. Хороший пример — кампания Nike для запуска Nike Run Club и серии локальных беговых комьюнити в Европе. Это не была распродажа кроссовок и не просто охватный ролик: бренд связал платный трафик с регулярной привычкой, а не с разовой покупкой.
Контекст был типичный для зрелого e-commerce и DTC-бренда: стоимость привлечения росла, а первая покупка всё хуже окупала медиабюджет. Nike нужно было не просто собрать трафик на лендинг, а снизить зависимость от холодной аудитории и выстроить более длинную воронку через повторные касания.
Задача формулировалась жёстко:
— увеличить регистрацию в Nike Run Club;
— поднять долю возвращающихся пользователей;
— связать paid social с offline-участием в забегах и тренировках;
— не просесть по эффективности в условиях дорогого CPM.
Решение собрали вокруг **сообщества как креатива**. В креативах показывали не товар, а сценарий: утренний забег, локальный тренер, группа людей одного города, короткие советы по подготовке. В paid social использовали несколько слоёв:
— короткие видео под верх воронки;
— ретаргетинг на тех, кто досмотрел ролик или заходил в приложение;
— отдельные объявления под разные сегменты: новички, регулярные бегуны, участники офлайн-ивентов;
— серверную передачу событий из приложения, чтобы не зависеть только от last-click-логики.
Результат оказался сильнее стандартной лидогенерации. По публичным разборкам кампаний Nike, рост регистраций шёл не только из прямого отклика на креатив, но и из повторных касаний: люди возвращались в приложение после просмотра видео и участия в локальных активностях. Важно не то, что бренд «получил лид», а то, что он увеличил **LTV (пожизненную ценность клиента)** за счёт привычки и регулярного взаимодействия.
Урок простой и очень 2026-й: в платном трафике выигрывает не тот, кто громче обещает скидку, а тот, кто собирает вокруг продукта смысл и ритм использования. Если бренд умеет продавать не единицу товара, а сценарий жизни, performance становится дешевле на длинной дистанции.
— @DigitalCampaignsPro
В 2026-м performance всё чаще упирается не в «ещё один баннер», а в вопрос: что именно человек должен запомнить о бренде после клика. Хороший пример — кампания Nike для запуска Nike Run Club и серии локальных беговых комьюнити в Европе. Это не была распродажа кроссовок и не просто охватный ролик: бренд связал платный трафик с регулярной привычкой, а не с разовой покупкой.
Контекст был типичный для зрелого e-commerce и DTC-бренда: стоимость привлечения росла, а первая покупка всё хуже окупала медиабюджет. Nike нужно было не просто собрать трафик на лендинг, а снизить зависимость от холодной аудитории и выстроить более длинную воронку через повторные касания.
Задача формулировалась жёстко:
— увеличить регистрацию в Nike Run Club;
— поднять долю возвращающихся пользователей;
— связать paid social с offline-участием в забегах и тренировках;
— не просесть по эффективности в условиях дорогого CPM.
Решение собрали вокруг **сообщества как креатива**. В креативах показывали не товар, а сценарий: утренний забег, локальный тренер, группа людей одного города, короткие советы по подготовке. В paid social использовали несколько слоёв:
— короткие видео под верх воронки;
— ретаргетинг на тех, кто досмотрел ролик или заходил в приложение;
— отдельные объявления под разные сегменты: новички, регулярные бегуны, участники офлайн-ивентов;
— серверную передачу событий из приложения, чтобы не зависеть только от last-click-логики.
Результат оказался сильнее стандартной лидогенерации. По публичным разборкам кампаний Nike, рост регистраций шёл не только из прямого отклика на креатив, но и из повторных касаний: люди возвращались в приложение после просмотра видео и участия в локальных активностях. Важно не то, что бренд «получил лид», а то, что он увеличил **LTV (пожизненную ценность клиента)** за счёт привычки и регулярного взаимодействия.
Урок простой и очень 2026-й: в платном трафике выигрывает не тот, кто громче обещает скидку, а тот, кто собирает вокруг продукта смысл и ритм использования. Если бренд умеет продавать не единицу товара, а сценарий жизни, performance становится дешевле на длинной дистанции.
— @DigitalCampaignsPro
Баннеры в 2026: почему “креативнее” уже не значит “эффективнее”
В баннерной рекламе я всё чаще вижу одну и ту же ловушку: команда оптимизирует картинку под клики, а не под бизнес-результат. В эпоху privacy-first атрибуции и дефицита last-click это становится особенно заметно — платформа может “поймать” кликабельность, но не факт, что через неделю вы получите нормальные MQL (маркетинг-квалифицированные лиды) или SQL (сейлз-квалифицированные).
Моё мнение: сейчас побеждают не самые яркие креативы, а те, у которых измеримая логика доносится быстрее, чем конкуренты. Что это значит на практике? Я разделяю баннер на две зоны влияния.
1) Зона обещания (первые 1–2 секунды просмотра)
Если в баннере нет конкретного “почему вы/почему сейчас/что получу”, вы продаёте вслепую. В креативах это проявляется так: текст общий (“решаем задачи”, “под ключ”) без привязки к сценарию. В 2026 такие сообщения хуже, потому что zero-click и AI-обзоры (когда часть вопросов закрывается без перехода) усиливают требование к доказательности. Пользователь не обязан кликать, чтобы “узнать”. Он кликает, чтобы подтвердить.
2) Зона доказательства (следующий шаг, который удерживает в воронке)
Это не “красивый кейс”. Это микроформат подтверждения: цифра, ограничение, критерий. Например: “сокращаем время подготовки отчёта с 6 часов до 90 минут” или “подключение до 3 недель при наличии API-доступа”. В B2B такие формулировки работают лучше, потому что помогают связать интерес с продажей, а не просто с визитом.
Один практический маркер (из наших тестов на performance-кампаниях): когда мы добавляли в баннер не лозунг, а критерий квалификации (кому это подходит), CTR мог вырасти совсем немного или даже просесть — зато конверсия в целевое действие на стороне лендинга заметно улучшалась. То есть креатив начинал “фильтровать”, а не “собирать всех подряд”. Это то, что я называю **смещением от охвата к релевантности**.
Как я бы перепроектировал работу над баннерами:
— перестать считать успех только по CTR;
— тестировать пары “обещание + критерий” против “обещание + абстракция”;
— собирать креативы как набор сценариев для разных этапов RevOps (ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку), а не как единую универсальную картинку.
Если вам кажется, что баннер “скучный”, проверьте: он сообщает мысль так, чтобы её можно было пересказать человеку без контекста кампании. В 2026 выиграют именно такие — понятные, проверяемые и привязанные к покупке/вовлечению, а не к художественной выразительности.
— @DigitalCampaignsPro
В баннерной рекламе я всё чаще вижу одну и ту же ловушку: команда оптимизирует картинку под клики, а не под бизнес-результат. В эпоху privacy-first атрибуции и дефицита last-click это становится особенно заметно — платформа может “поймать” кликабельность, но не факт, что через неделю вы получите нормальные MQL (маркетинг-квалифицированные лиды) или SQL (сейлз-квалифицированные).
Моё мнение: сейчас побеждают не самые яркие креативы, а те, у которых измеримая логика доносится быстрее, чем конкуренты. Что это значит на практике? Я разделяю баннер на две зоны влияния.
1) Зона обещания (первые 1–2 секунды просмотра)
Если в баннере нет конкретного “почему вы/почему сейчас/что получу”, вы продаёте вслепую. В креативах это проявляется так: текст общий (“решаем задачи”, “под ключ”) без привязки к сценарию. В 2026 такие сообщения хуже, потому что zero-click и AI-обзоры (когда часть вопросов закрывается без перехода) усиливают требование к доказательности. Пользователь не обязан кликать, чтобы “узнать”. Он кликает, чтобы подтвердить.
2) Зона доказательства (следующий шаг, который удерживает в воронке)
Это не “красивый кейс”. Это микроформат подтверждения: цифра, ограничение, критерий. Например: “сокращаем время подготовки отчёта с 6 часов до 90 минут” или “подключение до 3 недель при наличии API-доступа”. В B2B такие формулировки работают лучше, потому что помогают связать интерес с продажей, а не просто с визитом.
Один практический маркер (из наших тестов на performance-кампаниях): когда мы добавляли в баннер не лозунг, а критерий квалификации (кому это подходит), CTR мог вырасти совсем немного или даже просесть — зато конверсия в целевое действие на стороне лендинга заметно улучшалась. То есть креатив начинал “фильтровать”, а не “собирать всех подряд”. Это то, что я называю **смещением от охвата к релевантности**.
Как я бы перепроектировал работу над баннерами:
— перестать считать успех только по CTR;
— тестировать пары “обещание + критерий” против “обещание + абстракция”;
— собирать креативы как набор сценариев для разных этапов RevOps (ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку), а не как единую универсальную картинку.
Если вам кажется, что баннер “скучный”, проверьте: он сообщает мысль так, чтобы её можно было пересказать человеку без контекста кампании. В 2026 выиграют именно такие — понятные, проверяемые и привязанные к покупке/вовлечению, а не к художественной выразительности.
— @DigitalCampaignsPro
Омниканальный запуск performance для B2B: как снизили стоимость MQL через связку баннер + нативка + search (без «последнего клика»)
Компания: сервис для корпоративного обучения (B2B, лидогенерация в MQL)
Задача: масштабировать заявки на демо, не раздувая CPL. Проблема была типичная для 2026: last-click атрибуция давала картинку «что работает», но по факту качество лидов плавало (часть заявок не доходила до SQL). Требовалось переразложить маркетинговую ответственность в связке marketing–sales–customer success и оптимизироваться не только по кликам, а по продвижению лида по воронке.
Решение: собрали кампанию вокруг связки сообщений и форматов, чтобы к моменту показа коммерческого оффера пользователь уже «проживал» пользу в разных точках касания.
1) Баннеры — верх воронки (проблема → результат)
— В креативах уходили от абстрактных “повышаем квалификацию” к конкретным бизнес-болям: снижение времени на адаптацию, стандартизация внутренних практик, снижение ошибок в процессах.
— На баннерах использовали короткие сегментные триггеры (роль/функция в компании), чтобы повышать релевантность без усложнения таргетинга.
2) Нативные материалы — “смысл + доказательство”
— Под каждый сегмент подготовили статьи с собственной структурой: что измерять, какие показатели смотреть, как выглядит план внедрения (без “просто консультация”).
— Форматы размещали так, чтобы материал логически подводил к действию: чек-лист/шаблон → короткая форма на демо.
3) Search (по контентным кластерам) — zero-click и Topical Authority
— Поскольку чистый informational SEO слабее конвертирует в заявку напрямую (и растёт доля ответов от AI-обзоров), запускали связку: на search подтягивали страницу с “измеряемым” результатом и методологией. Цель — удержать пользователя в орбите бренда до момента, когда демо становится следующей задачей.
4) Обновили измерение эффективности
— Вместо ставки на last-click ввели проверку инкрементальности: сравнение групп по “информированным” показам (просмотры баннеров/нативки) и теми, кто видел только search.
— Для оптимизации использовали прокси-метрики качества: доля MQL по сегментам и скорость прохождения статуса.
Конкретный результат (как обычно в B2B качество важнее объёма)
По итогам запуска стоимость привлечения MQL снизилась, а доля “недоваренных” лидов уменьшилась: показатель прохода MQL→SQL стал стабильнее между кампаниями (то есть меньше “кликают, но не готовы”). В терминах performance это выглядело как уменьшение доли заявок с низким fit при росте доли лидов, которые доходят до sales-контакта.
Урок для маркетолога
— В 2026 оптимизация только по CPL почти всегда приводит к деградации качества: пользователь, который “докликал” до формы, не равен пользователю, который был подготовлен контентом.
— Режьте эффективность по маршруту: баннер (проблема) → нативка (метод/структура) → search (следующий шаг). Это повышает релевантность и снижает стоимость MQL без “жёсткого” давления на ставки.
— Атрибуция должна быть ближе к бизнес-результату: проверяйте инкрементальность и качество переходов MQL→SQL, иначе будете оптимизировать не то звено цепочки.
Если хотите, в следующем посте разберу пример связки креативов: какие форматы заголовков и какие “доказательные” элементы лучше работают в B2B для перевода интереса в MQL.
— @DigitalCampaignsPro
Компания: сервис для корпоративного обучения (B2B, лидогенерация в MQL)
Задача: масштабировать заявки на демо, не раздувая CPL. Проблема была типичная для 2026: last-click атрибуция давала картинку «что работает», но по факту качество лидов плавало (часть заявок не доходила до SQL). Требовалось переразложить маркетинговую ответственность в связке marketing–sales–customer success и оптимизироваться не только по кликам, а по продвижению лида по воронке.
Решение: собрали кампанию вокруг связки сообщений и форматов, чтобы к моменту показа коммерческого оффера пользователь уже «проживал» пользу в разных точках касания.
1) Баннеры — верх воронки (проблема → результат)
— В креативах уходили от абстрактных “повышаем квалификацию” к конкретным бизнес-болям: снижение времени на адаптацию, стандартизация внутренних практик, снижение ошибок в процессах.
— На баннерах использовали короткие сегментные триггеры (роль/функция в компании), чтобы повышать релевантность без усложнения таргетинга.
2) Нативные материалы — “смысл + доказательство”
— Под каждый сегмент подготовили статьи с собственной структурой: что измерять, какие показатели смотреть, как выглядит план внедрения (без “просто консультация”).
— Форматы размещали так, чтобы материал логически подводил к действию: чек-лист/шаблон → короткая форма на демо.
3) Search (по контентным кластерам) — zero-click и Topical Authority
— Поскольку чистый informational SEO слабее конвертирует в заявку напрямую (и растёт доля ответов от AI-обзоров), запускали связку: на search подтягивали страницу с “измеряемым” результатом и методологией. Цель — удержать пользователя в орбите бренда до момента, когда демо становится следующей задачей.
4) Обновили измерение эффективности
— Вместо ставки на last-click ввели проверку инкрементальности: сравнение групп по “информированным” показам (просмотры баннеров/нативки) и теми, кто видел только search.
— Для оптимизации использовали прокси-метрики качества: доля MQL по сегментам и скорость прохождения статуса.
Конкретный результат (как обычно в B2B качество важнее объёма)
По итогам запуска стоимость привлечения MQL снизилась, а доля “недоваренных” лидов уменьшилась: показатель прохода MQL→SQL стал стабильнее между кампаниями (то есть меньше “кликают, но не готовы”). В терминах performance это выглядело как уменьшение доли заявок с низким fit при росте доли лидов, которые доходят до sales-контакта.
Урок для маркетолога
— В 2026 оптимизация только по CPL почти всегда приводит к деградации качества: пользователь, который “докликал” до формы, не равен пользователю, который был подготовлен контентом.
— Режьте эффективность по маршруту: баннер (проблема) → нативка (метод/структура) → search (следующий шаг). Это повышает релевантность и снижает стоимость MQL без “жёсткого” давления на ставки.
— Атрибуция должна быть ближе к бизнес-результату: проверяйте инкрементальность и качество переходов MQL→SQL, иначе будете оптимизировать не то звено цепочки.
Если хотите, в следующем посте разберу пример связки креативов: какие форматы заголовков и какие “доказательные” элементы лучше работают в B2B для перевода интереса в MQL.
— @DigitalCampaignsPro
AI-overviews и конец точного таргетинга: почему performance-кампании 2026 требуют контентного фундамента
За последние полгода я пересмотрел своё отношение к тому, как мы строим воронки в платном трафике. Раньше модель выглядела так: информационный запрос → статья → ретаргетинг → конверсия. Это работало, пока search (поиск) был чистым списком ссылок. Но с приходом AI-overviews (сводок от искусственного интеллекта) и ростом Topical Authority пользователь получает ответ прямо в выдаче. Ему больше не нужно кликать на блог. А значит, классический ретаргетинг по аудитории «прочитал статью» теряет базу.
Здесь возникает ключевое противоречие для performance-маркетолога. Мы привыкли измерять успех в last-click (последний клик). Но в эпоху privacy-first и server-side-атрибуции последний клик — это всё чаще техническая случайность, а не истинный драйвер продажи. Реальная ценность смещается в касания, которые вообще не кликабельны: просмотр AI-сводки, zero-click чтение, экспертная цитата в рассылке.
В одном из недавних запусков для B2B-продукта (сегмент RevOps) мы полностью отказались от нацеливания на ключевые слова «как настроить отчётность». Вместо этого построили кампанию на контенте про методологию согласования маркетинга и продаж. Ставка была не на клик по объявлению, а на то, чтобы AI-overviews начали ссылаться
— @DigitalCampaignsPro
За последние полгода я пересмотрел своё отношение к тому, как мы строим воронки в платном трафике. Раньше модель выглядела так: информационный запрос → статья → ретаргетинг → конверсия. Это работало, пока search (поиск) был чистым списком ссылок. Но с приходом AI-overviews (сводок от искусственного интеллекта) и ростом Topical Authority пользователь получает ответ прямо в выдаче. Ему больше не нужно кликать на блог. А значит, классический ретаргетинг по аудитории «прочитал статью» теряет базу.
Здесь возникает ключевое противоречие для performance-маркетолога. Мы привыкли измерять успех в last-click (последний клик). Но в эпоху privacy-first и server-side-атрибуции последний клик — это всё чаще техническая случайность, а не истинный драйвер продажи. Реальная ценность смещается в касания, которые вообще не кликабельны: просмотр AI-сводки, zero-click чтение, экспертная цитата в рассылке.
В одном из недавних запусков для B2B-продукта (сегмент RevOps) мы полностью отказались от нацеливания на ключевые слова «как настроить отчётность». Вместо этого построили кампанию на контенте про методологию согласования маркетинга и продаж. Ставка была не на клик по объявлению, а на то, чтобы AI-overviews начали ссылаться
— @DigitalCampaignsPro