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
IKEA в performance: как перестроили креатив и измерение, чтобы сократить стоимость выручки (без «последнего клика»)
В 2026 у e-com и retail нагрузка на маркетинг растёт, а эффект от классической лидогенерации «упал» почти везде. Плюс средний чек сжимается (люди экономят), поэтому выигрывают те, кто держит фокус на повторных покупках и LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента). Для IKEA это особенно чувствительно: спрос цикличен, а воронка часто начинается с контента и заканчивается оформлением заказа позже — иногда в другом канале.
Задача
Снизить стоимость не просто клика или заказа, а стоимости выручки (cost per revenue) в условиях privacy-first атрибуции. IKEA также хотела перестать принимать решения по «последнему клику», потому что в Zero-click эпоху часть пользователей «съедается» поисковыми сниппетами и AI-обзорами, и last-click закономерно недооценивает верх воронки. Отдельно стояла задача: удержать эффективность в сегментах, где пользователи долго выбирают (мебель, кухни, хранение) — там задержки между касанием и покупкой в разы выше.
Решение
1) Разделили кампании по роли в пути клиента, а не по продуктам
— Держали отдельные наборы для Awareness (осведомлённость) и для Consideration (выбор), и только потом — для Conversion (конверсия).
— Внутри каждого набора работали с одним и тем же оффером, но меняли «обещание» креатива: от пользы (как выбрать) к конкретике (размеры/материалы/сборка).
2) Пересобрали креативную систему под то, что AI «сводит» исполнения к массовости
— AI-генерация ускорила производство баннеров/видео, но бренд усилил контроль концепции: визуальные сценарии строили вокруг частых ситуаций (переезд, нехватка места, детская комната).
— Для каждого сценария сделали 3 уровня смысла:
а) решение проблемы (контекст пользователя),
б) доказательство (формат, материалы, сроки сборки),
в) следующий шаг (планировка/подбор/примерка онлайн).
3) Перешли к измерению через incrementality (инкрементальность) и моделирование
— Стали использовать server-side данные, чтобы уменьшить потери атрибуции.
— Дальше — инкрементальность: сравнение тест-групп с контрольной (бюджет не «угадываем», а проверяем прирост продаж относительно отсутствия воздействия).
— Параллельно подключили MMM-подход (marketing mix modeling) для кросс-канального понимания: что именно даёт выручку, а что лишь «догоняет» тех, кто и так купил бы.
4) Сборка ретаргетинга на RevOps-логику
— Не ограничивались ретаргетом «кто смотрел товар». Дополнили сегменты по поведению на сайте и по статусам дальше по цепочке (кто начал оформление, кто остановился, кто выбрал доставку/сборку, кто получал напоминания).
— Это критично в 2026: клиент может «дозреть» через поддержку, консультацию или подбор решения. RevOps (общая ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку) позволил согласовать сценарии коммуникаций так, чтобы маркетинг платил за рост выручки, а не за маркетинговые действия.
Результат
По итогам тестов по группам удалось:
— снизить стоимость выручки на **18–22%** при том же медиабюджете;
— поднять долю заказов, которые модели признали инкрементальными, с **~35% до ~50–55%** (то есть рекламное воздействие действительно добавляло продажи, а не «перехватывало» уже готовых к покупке);
— удержать конверсию в просевших сегментах: несмотря на давление на средний чек, общий вклад performance вырос за счёт повторных сценариев и снижения «непродуктивного» ретаргета.
Урок
1) В 2026 креатив выигрывает не «красотой исполнения», а тем, что концепция попадает в реальные ситуации пользователя и легко проверяется тестами.
2) Last-click — это статистический артефакт в условиях Zero-click и privacy-first. Нужны incrementality и/или MMM, иначе оптимизация уйдёт в ложную картину.
3) Performance должен отвечать за выручку, а не за микроконверсии: когда маркетинг работает в связке с customer success (и по сути с RevOps), рост LTV становится управляемым, а не случайным.
…
В 2026 у e-com и retail нагрузка на маркетинг растёт, а эффект от классической лидогенерации «упал» почти везде. Плюс средний чек сжимается (люди экономят), поэтому выигрывают те, кто держит фокус на повторных покупках и LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента). Для IKEA это особенно чувствительно: спрос цикличен, а воронка часто начинается с контента и заканчивается оформлением заказа позже — иногда в другом канале.
Задача
Снизить стоимость не просто клика или заказа, а стоимости выручки (cost per revenue) в условиях privacy-first атрибуции. IKEA также хотела перестать принимать решения по «последнему клику», потому что в Zero-click эпоху часть пользователей «съедается» поисковыми сниппетами и AI-обзорами, и last-click закономерно недооценивает верх воронки. Отдельно стояла задача: удержать эффективность в сегментах, где пользователи долго выбирают (мебель, кухни, хранение) — там задержки между касанием и покупкой в разы выше.
Решение
1) Разделили кампании по роли в пути клиента, а не по продуктам
— Держали отдельные наборы для Awareness (осведомлённость) и для Consideration (выбор), и только потом — для Conversion (конверсия).
— Внутри каждого набора работали с одним и тем же оффером, но меняли «обещание» креатива: от пользы (как выбрать) к конкретике (размеры/материалы/сборка).
2) Пересобрали креативную систему под то, что AI «сводит» исполнения к массовости
— AI-генерация ускорила производство баннеров/видео, но бренд усилил контроль концепции: визуальные сценарии строили вокруг частых ситуаций (переезд, нехватка места, детская комната).
— Для каждого сценария сделали 3 уровня смысла:
а) решение проблемы (контекст пользователя),
б) доказательство (формат, материалы, сроки сборки),
в) следующий шаг (планировка/подбор/примерка онлайн).
3) Перешли к измерению через incrementality (инкрементальность) и моделирование
— Стали использовать server-side данные, чтобы уменьшить потери атрибуции.
— Дальше — инкрементальность: сравнение тест-групп с контрольной (бюджет не «угадываем», а проверяем прирост продаж относительно отсутствия воздействия).
— Параллельно подключили MMM-подход (marketing mix modeling) для кросс-канального понимания: что именно даёт выручку, а что лишь «догоняет» тех, кто и так купил бы.
4) Сборка ретаргетинга на RevOps-логику
— Не ограничивались ретаргетом «кто смотрел товар». Дополнили сегменты по поведению на сайте и по статусам дальше по цепочке (кто начал оформление, кто остановился, кто выбрал доставку/сборку, кто получал напоминания).
— Это критично в 2026: клиент может «дозреть» через поддержку, консультацию или подбор решения. RevOps (общая ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку) позволил согласовать сценарии коммуникаций так, чтобы маркетинг платил за рост выручки, а не за маркетинговые действия.
Результат
По итогам тестов по группам удалось:
— снизить стоимость выручки на **18–22%** при том же медиабюджете;
— поднять долю заказов, которые модели признали инкрементальными, с **~35% до ~50–55%** (то есть рекламное воздействие действительно добавляло продажи, а не «перехватывало» уже готовых к покупке);
— удержать конверсию в просевших сегментах: несмотря на давление на средний чек, общий вклад performance вырос за счёт повторных сценариев и снижения «непродуктивного» ретаргета.
Урок
1) В 2026 креатив выигрывает не «красотой исполнения», а тем, что концепция попадает в реальные ситуации пользователя и легко проверяется тестами.
2) Last-click — это статистический артефакт в условиях Zero-click и privacy-first. Нужны incrementality и/или MMM, иначе оптимизация уйдёт в ложную картину.
3) Performance должен отвечать за выручку, а не за микроконверсии: когда маркетинг работает в связке с customer success (и по сути с RevOps), рост LTV становится управляемым, а не случайным.
…
Почему performance всё чаще спорит не с креативом, а с атрибуцией
В 2026 главный конфликт в платном трафике уже не про «какой баннер красивее». Спор смещается в сторону того, **кому вообще засчитали продажу**: last-click всё хуже объясняет вклад каналов, а server-side, MMM и incrementality становятся не модными словами, а способом не обманывать себя. Ирония в том, что креативов теперь можно нагенерить сколько угодно, а вот правду о вкладе кампании — гораздо сложнее.
— @DigitalCampaignsPro
В 2026 главный конфликт в платном трафике уже не про «какой баннер красивее». Спор смещается в сторону того, **кому вообще засчитали продажу**: last-click всё хуже объясняет вклад каналов, а server-side, MMM и incrementality становятся не модными словами, а способом не обманывать себя. Ирония в том, что креативов теперь можно нагенерить сколько угодно, а вот правду о вкладе кампании — гораздо сложнее.
— @DigitalCampaignsPro
В 2026-м креативы делают быстрее, а выигрыш всё чаще решает не «красиво», а измеряемо: incrementality, server-side события и доказательства влияния на выручку. Вы всё ещё оптимизируете объявления по last-click?
В каком месте вашей цепочки сейчас чаще всего «теряется» реальная ценность кампаний?
ВАРИАНТЫ:
1. На атрибуции: last-click слишком узкий
2. В креативах: тестируют идеи, а не гипотезы
3. В лидах: MQL не превращается в SQL
4. В post-покупке: retention и LTV не посчитаны
— @DigitalCampaignsPro
В каком месте вашей цепочки сейчас чаще всего «теряется» реальная ценность кампаний?
ВАРИАНТЫ:
1. На атрибуции: last-click слишком узкий
2. В креативах: тестируют идеи, а не гипотезы
3. В лидах: MQL не превращается в SQL
4. В post-покупке: retention и LTV не посчитаны
— @DigitalCampaignsPro
Инструменты аналитики диалогов для повышения эффективности RevOps
В условиях, когда классическая модель лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов) теряет эффективность, а выручка становится общей зоной ответственности маркетинга и продаж, критически важным становится анализ коммуникаций. Чтобы не терять лиды на этапе общения и лучше понимать реальные потребности покупателя, команды внедряют системы анализа диалогов. Рассмотрим три решения, которые позволяют перевести работу с клиентами на данные.
Ringostat — решение для B2B-компаний, которым важна сквозная аналитика (отслеживание эффективности рекламы до продажи). Главная сильная сторона — глубокая интеграция с телефонией и CRM (система управления взаимоотношениями с клиентами), что позволяет автоматически связывать рекламный источник с конкретной сделкой. Минус — требуется время на качественную настройку сценариев отслеживания звонков и интеграцию с внутренними процессами.
Gong — платформа для анализа взаимодействия с клиентами, ориентированная на крупные отделы продаж. Сильная сторона — развитые функции искусственного интеллекта, которые автоматически выявляют «боли» (проблемы) клиентов и оценивают качество работы менеджера по заданным критериям (например, количество заданных вопросов). Минус — высокая стоимость подписки и сложность внедрения в компаниях среднего размера из-за избыточного функционала.
Callibri — российский сервис, объединяющий коллтрекинг (отслеживание звонков) и инструменты для омниканальной коммуникации (общение через разные каналы). Сильная сторона — доступность и наличие встроенных инструментов для удержания клиентов, что критично в эпоху снижения среднего чека и фокуса на жизненный цикл пользователя. Минус — функционал анализа диалогов с помощью алгоритмов менее глубок по сравнению с специализированными западными аналогами.
Выбор инструмента зависит от объема данных: для автоматизации отчетности по рекламе лучше подходят решения с фокусом на сквозную аналитику, для качественного обучения отдела продаж — системы с глубоким AI-анализом содержания беседы.
— @DigitalCampaignsPro
В условиях, когда классическая модель лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов) теряет эффективность, а выручка становится общей зоной ответственности маркетинга и продаж, критически важным становится анализ коммуникаций. Чтобы не терять лиды на этапе общения и лучше понимать реальные потребности покупателя, команды внедряют системы анализа диалогов. Рассмотрим три решения, которые позволяют перевести работу с клиентами на данные.
Ringostat — решение для B2B-компаний, которым важна сквозная аналитика (отслеживание эффективности рекламы до продажи). Главная сильная сторона — глубокая интеграция с телефонией и CRM (система управления взаимоотношениями с клиентами), что позволяет автоматически связывать рекламный источник с конкретной сделкой. Минус — требуется время на качественную настройку сценариев отслеживания звонков и интеграцию с внутренними процессами.
Gong — платформа для анализа взаимодействия с клиентами, ориентированная на крупные отделы продаж. Сильная сторона — развитые функции искусственного интеллекта, которые автоматически выявляют «боли» (проблемы) клиентов и оценивают качество работы менеджера по заданным критериям (например, количество заданных вопросов). Минус — высокая стоимость подписки и сложность внедрения в компаниях среднего размера из-за избыточного функционала.
Callibri — российский сервис, объединяющий коллтрекинг (отслеживание звонков) и инструменты для омниканальной коммуникации (общение через разные каналы). Сильная сторона — доступность и наличие встроенных инструментов для удержания клиентов, что критично в эпоху снижения среднего чека и фокуса на жизненный цикл пользователя. Минус — функционал анализа диалогов с помощью алгоритмов менее глубок по сравнению с специализированными западными аналогами.
Выбор инструмента зависит от объема данных: для автоматизации отчетности по рекламе лучше подходят решения с фокусом на сквозную аналитику, для качественного обучения отдела продаж — системы с глубоким AI-анализом содержания беседы.
— @DigitalCampaignsPro