Почему Performance-маркетологам пора учить RevOps
В 2026 году связка «залил бюджет — получил лиды — передал отделу продаж» выглядит как архаизм. Современный Google Ads перестал быть инструментом простого сбора заявок. Если вы не понимаете, как ваши кампании влияют на жизненный цикл клиента (LTV) и итоговую выручку, вы работаете вхолостую.
Сегодня маркетинг — это часть Revenue Operations (управление доходами). Вместо бесконечной оптимизации стоимости лида, пора углубляться в данные о том, как платный трафик конвертируется в реальные деньги на счетах компании. Анализируйте не клики, а влияние ваших объявлений на удержание клиентов. Тот, кто научится связывать performance-показатели с общей бизнес-выручкой, станет незаменимым специалистом в любой B2B-структуре. Выход за рамки рекламного кабинета — уже не опция, а необходимость для выживания профессии.
— @GoogleAdsRoomPro
В 2026 году связка «залил бюджет — получил лиды — передал отделу продаж» выглядит как архаизм. Современный Google Ads перестал быть инструментом простого сбора заявок. Если вы не понимаете, как ваши кампании влияют на жизненный цикл клиента (LTV) и итоговую выручку, вы работаете вхолостую.
Сегодня маркетинг — это часть Revenue Operations (управление доходами). Вместо бесконечной оптимизации стоимости лида, пора углубляться в данные о том, как платный трафик конвертируется в реальные деньги на счетах компании. Анализируйте не клики, а влияние ваших объявлений на удержание клиентов. Тот, кто научится связывать performance-показатели с общей бизнес-выручкой, станет незаменимым специалистом в любой B2B-структуре. Выход за рамки рекламного кабинета — уже не опция, а необходимость для выживания профессии.
— @GoogleAdsRoomPro
Настройка рекламных кампаний в Telegram Ads для новых гео: пошаговый чек-лист
— Выберите целевой рынок из списка доступных стран и создайте для каждой отдельный рекламный кабинет. Работа в разных регионах требует четкого разделения бюджетов и аналитики для контроля эффективности.
— Подготовьте креативы с учетом локальной специфики аудитории. В интерфейсе уже доступны форматы с изображениями и видео — используйте их для повышения кликабельности, так как в эпохе нулевых переходов (zero-click) визуальный образ становится главным триггером внимания.
— Учтите порог входа: минимальный платеж составляет 500 евро на один кабинет. Рассчитывайте финансовую модель с учетом стоимости привлечения клиента (CAC), чтобы масштабирование на новые страны не снизило общую доходность бизнеса.
— Настройте отслеживание конверсий через серверные решения (server-side tracking). В условиях защиты частных данных (privacy-first) классическая атрибуция по последнему клику дает искаженную картину — используйте методы моделирования маркетингового микса (MMM) для оценки реального влияния Telegram на выручку.
— Проведите сегментацию по интересам и каналам внутри выбранного региона. Избегайте широкого охвата: в 2026 году ценность смыслов преобладает над объемом показов, поэтому точное попадание в профиль пользователя важнее массовости.
— Синхронизируйте работу Telegram Ads с общей стратегией удержания (retention). В условиях снижения среднего чека важно не просто привлекать новых пользователей, а интегрировать их в общую воронку продаж, где маркетинг, продажи и отдел заботы о клиентах работают на единый показатель прибыли.
Это пригодится при экспансии бренда на рынки Ближнего Востока, Юго-Восточной Азии и Африки для диверсификации источников трафика.
— @GoogleAdsRoomPro
— Выберите целевой рынок из списка доступных стран и создайте для каждой отдельный рекламный кабинет. Работа в разных регионах требует четкого разделения бюджетов и аналитики для контроля эффективности.
— Подготовьте креативы с учетом локальной специфики аудитории. В интерфейсе уже доступны форматы с изображениями и видео — используйте их для повышения кликабельности, так как в эпохе нулевых переходов (zero-click) визуальный образ становится главным триггером внимания.
— Учтите порог входа: минимальный платеж составляет 500 евро на один кабинет. Рассчитывайте финансовую модель с учетом стоимости привлечения клиента (CAC), чтобы масштабирование на новые страны не снизило общую доходность бизнеса.
— Настройте отслеживание конверсий через серверные решения (server-side tracking). В условиях защиты частных данных (privacy-first) классическая атрибуция по последнему клику дает искаженную картину — используйте методы моделирования маркетингового микса (MMM) для оценки реального влияния Telegram на выручку.
— Проведите сегментацию по интересам и каналам внутри выбранного региона. Избегайте широкого охвата: в 2026 году ценность смыслов преобладает над объемом показов, поэтому точное попадание в профиль пользователя важнее массовости.
— Синхронизируйте работу Telegram Ads с общей стратегией удержания (retention). В условиях снижения среднего чека важно не просто привлекать новых пользователей, а интегрировать их в общую воронку продаж, где маркетинг, продажи и отдел заботы о клиентах работают на единый показатель прибыли.
Это пригодится при экспансии бренда на рынки Ближнего Востока, Юго-Восточной Азии и Африки для диверсификации источников трафика.
— @GoogleAdsRoomPro
3 инструмента для сквозной аналитики и контроля звонков в Google Ads
Для B2B и сложных сделок в 2026 году мало видеть клики и конверсии в интерфейсе Google Ads. Нужны инструменты, которые связывают рекламу с звонками, лидами и выручкой, а затем помогают отойти от чистого last-click к более честной атрибуции. Ниже — три решения одного класса, но с разным фокусом.
Ringostat — для кого: компании с заметной долей звонков, агентства, B2B и сервисы — сильная сторона: коллтрекинг, запись звонков и связка с рекламными источниками в одном контуре, удобно для оценки не только лида, но и качества обращения — слабая сторона: если у вас почти вся воронка живёт в онлайн-формах и без звонков, часть функций будет избыточна.
Calltouch — для кого: performance-команды, которым нужна сквозная аналитика с упором на маркетинговую окупаемость — сильная сторона: хорошо подходит для сопоставления затрат, заявок и дохода по каналам, полезен, когда маркетинг уже отвечает не за MQL, а за вклад в выручку — слабая сторона: требует дисциплины в данных и аккуратной настройке целей, иначе отчёты быстро теряют ценность.
Roistat — для кого: бизнесы с длинным циклом сделки и несколькими источниками трафика — сильная сторона: сильный набор аналитики для разрезов по кампаниям, сделкам и ROMI, удобно, если нужно собирать картину из рекламы, CRM и продаж — слабая сторона: порог входа выше среднего, без нормальной CRM-гигиены и понятной модели атрибуции инструмент начинает показывать “много цифр”, но мало решений.
Как выбирать: если у вас много звонков — смотрите на коллтрекинг; если важнее связка рекламы с выручкой — на сквозную аналитику; если процесс продаж длинный и многослойный — берите систему, которую команда реально сможет регулярно обслуживать, а не только красиво внедрить.
— @GoogleAdsRoomPro
Для B2B и сложных сделок в 2026 году мало видеть клики и конверсии в интерфейсе Google Ads. Нужны инструменты, которые связывают рекламу с звонками, лидами и выручкой, а затем помогают отойти от чистого last-click к более честной атрибуции. Ниже — три решения одного класса, но с разным фокусом.
Ringostat — для кого: компании с заметной долей звонков, агентства, B2B и сервисы — сильная сторона: коллтрекинг, запись звонков и связка с рекламными источниками в одном контуре, удобно для оценки не только лида, но и качества обращения — слабая сторона: если у вас почти вся воронка живёт в онлайн-формах и без звонков, часть функций будет избыточна.
Calltouch — для кого: performance-команды, которым нужна сквозная аналитика с упором на маркетинговую окупаемость — сильная сторона: хорошо подходит для сопоставления затрат, заявок и дохода по каналам, полезен, когда маркетинг уже отвечает не за MQL, а за вклад в выручку — слабая сторона: требует дисциплины в данных и аккуратной настройке целей, иначе отчёты быстро теряют ценность.
Roistat — для кого: бизнесы с длинным циклом сделки и несколькими источниками трафика — сильная сторона: сильный набор аналитики для разрезов по кампаниям, сделкам и ROMI, удобно, если нужно собирать картину из рекламы, CRM и продаж — слабая сторона: порог входа выше среднего, без нормальной CRM-гигиены и понятной модели атрибуции инструмент начинает показывать “много цифр”, но мало решений.
Как выбирать: если у вас много звонков — смотрите на коллтрекинг; если важнее связка рекламы с выручкой — на сквозную аналитику; если процесс продаж длинный и многослойный — берите систему, которую команда реально сможет регулярно обслуживать, а не только красиво внедрить.
— @GoogleAdsRoomPro
Как мы в Google Ads нашли 34% «мусорного» трафика и перераспределили бюджет в пользу B2B-лидов
Компания: B2B-сервис с длинным циклом сделки, где основной канал привлечения — поиск в Google Ads.
Задача была типичная для 2026 года: не просто нарастить лиды, а понять, какие запросы реально двигают выручку. На фоне ослабления классической модели MQL/SQL и перехода к RevOps это критично: лид сам по себе ничего не значит, если он не доходит до сделки.
Что сделали:
— Разделили кампании не только по продуктам, но и по этапам намерения: «проблема», «сравнение решений», «готов купить».
— Пересобрали семантику: вынесли общие и информационные запросы в отдельный слой, чтобы они не смешивались с коммерческими.
— Подключили офлайн-конверсии из CRM: не ограничились заявкой, а передали в Google Ads статусы дальше по воронке.
— Перешли от оценки по цене лида к оценке по доле квалифицированных лидов и вкладу в pipeline.
Что нашли:
— 34% трафика из поисковых кампаний приходилось на запросы, которые почти не давали квалификацию.
— Часть объявлений стабильно приводила дешёвые заявки, но их до этапа продажи доходило мало.
— Лучшие группы оказались не там, где был самый низкий CPL, а там, где был выше процент перехода в следующий этап сделки.
Результат:
— Бюджет срезали с неэффективных групп и перенесли в запросы с более сильным коммерческим намерением.
— Команда перестала спорить о «дешёвых лидах» и начала смотреть на качество потока.
— В управлении рекламой появился нормальный связующий слой между маркетингом и продажами.
**Урок простой:** в B2B поисковая реклама сегодня выигрывает не у того, кто дешевле покупает клик, а у того, кто лучше связывает Google Ads с CRM и видит, какие запросы приносят деньги, а какие только создают иллюзию спроса.
Если у вас до сих пор оптимизация идёт по заявке в отрыве от продаж, вы, скорее всего, уже оплачиваете чужой шум.
— @GoogleAdsRoomPro
Компания: B2B-сервис с длинным циклом сделки, где основной канал привлечения — поиск в Google Ads.
Задача была типичная для 2026 года: не просто нарастить лиды, а понять, какие запросы реально двигают выручку. На фоне ослабления классической модели MQL/SQL и перехода к RevOps это критично: лид сам по себе ничего не значит, если он не доходит до сделки.
Что сделали:
— Разделили кампании не только по продуктам, но и по этапам намерения: «проблема», «сравнение решений», «готов купить».
— Пересобрали семантику: вынесли общие и информационные запросы в отдельный слой, чтобы они не смешивались с коммерческими.
— Подключили офлайн-конверсии из CRM: не ограничились заявкой, а передали в Google Ads статусы дальше по воронке.
— Перешли от оценки по цене лида к оценке по доле квалифицированных лидов и вкладу в pipeline.
Что нашли:
— 34% трафика из поисковых кампаний приходилось на запросы, которые почти не давали квалификацию.
— Часть объявлений стабильно приводила дешёвые заявки, но их до этапа продажи доходило мало.
— Лучшие группы оказались не там, где был самый низкий CPL, а там, где был выше процент перехода в следующий этап сделки.
Результат:
— Бюджет срезали с неэффективных групп и перенесли в запросы с более сильным коммерческим намерением.
— Команда перестала спорить о «дешёвых лидах» и начала смотреть на качество потока.
— В управлении рекламой появился нормальный связующий слой между маркетингом и продажами.
**Урок простой:** в B2B поисковая реклама сегодня выигрывает не у того, кто дешевле покупает клик, а у того, кто лучше связывает Google Ads с CRM и видит, какие запросы приносят деньги, а какие только создают иллюзию спроса.
Если у вас до сих пор оптимизация идёт по заявке в отрыве от продаж, вы, скорее всего, уже оплачиваете чужой шум.
— @GoogleAdsRoomPro
Как мы перестроили Google Ads для B2B-спроса, когда MQL уже не хватало
Кейс из B2B-сегмента: у компании был стабильный поток лидов из Google Ads, но классическая схема «клик → форма → MQL → продажа» стала проседать. В 2026 это типичная история: отдел маркетинга ещё видит заявки, а бизнес уже смотрит не на объём, а на вклад в выручку.
Задача была простой на бумаге и сложной в реальности: сократить шум в заявках и начать приводить не просто лиды, а более качественный спрос, который sales может быстрее довести до SQL и сделки.
Что сделали:
— Разделили кампании не только по типам запросов, но и по стадиям намерения: от «проблема/категория» до «сравнение решений».
— Пересобрали семантику вокруг тем, а не отдельных ключей. Это особенно важно сейчас, когда чистый informational SEO и поиск всё чаще уводят пользователя в AI-overviews, а выигрыш дают topical authority и связка контента с рекламой.
— Убрали часть трафика на холодные запросы из прямой конверсии и перевели его в контентные посадочные с сильной экспертизой.
— Для горячих запросов усилили отдельные коммерческие страницы и формы с более коротким треком до контакта.
— Начали смотреть не только на last-click, а на вклад канала в SQL и выручку через сквозную аналитику и отчёты sales.
Что получилось:
— Количество лидов не было главным KPI, но качество обращений заметно выросло.
— Sales перестал тратить время на нерелевантные заявки.
— Маркетинг получил более честную картину: какие запросы дают не просто формы, а движение к сделке.
Главный вывод: в B2B Google Ads больше не про «залить формой». В 2026 выигрывает тот, кто строит связку из спроса, контента и продаж. Если метрика успеха у вас всё ещё только MQL, вы почти наверняка оптимизируете не ту воронку.
— @GoogleAdsRoomPro
Кейс из B2B-сегмента: у компании был стабильный поток лидов из Google Ads, но классическая схема «клик → форма → MQL → продажа» стала проседать. В 2026 это типичная история: отдел маркетинга ещё видит заявки, а бизнес уже смотрит не на объём, а на вклад в выручку.
Задача была простой на бумаге и сложной в реальности: сократить шум в заявках и начать приводить не просто лиды, а более качественный спрос, который sales может быстрее довести до SQL и сделки.
Что сделали:
— Разделили кампании не только по типам запросов, но и по стадиям намерения: от «проблема/категория» до «сравнение решений».
— Пересобрали семантику вокруг тем, а не отдельных ключей. Это особенно важно сейчас, когда чистый informational SEO и поиск всё чаще уводят пользователя в AI-overviews, а выигрыш дают topical authority и связка контента с рекламой.
— Убрали часть трафика на холодные запросы из прямой конверсии и перевели его в контентные посадочные с сильной экспертизой.
— Для горячих запросов усилили отдельные коммерческие страницы и формы с более коротким треком до контакта.
— Начали смотреть не только на last-click, а на вклад канала в SQL и выручку через сквозную аналитику и отчёты sales.
Что получилось:
— Количество лидов не было главным KPI, но качество обращений заметно выросло.
— Sales перестал тратить время на нерелевантные заявки.
— Маркетинг получил более честную картину: какие запросы дают не просто формы, а движение к сделке.
Главный вывод: в B2B Google Ads больше не про «залить формой». В 2026 выигрывает тот, кто строит связку из спроса, контента и продаж. Если метрика успеха у вас всё ещё только MQL, вы почти наверняка оптимизируете не ту воронку.
— @GoogleAdsRoomPro
RevOps и “просадка” лидов: почему в 2026-м нельзя оценивать Google Ads только по CPL
Раньше мы смотрели: показал — кликнул — оставил заявку — получил лид. Сейчас в B2B это чаще выглядит как витрина без кассы: объявления приводят интерес, но продажа и ценность растягиваются на недели, плюс часть заявок “догревается” контентом, саппортом и постпродажными касаниями. Мой вывод простой: **CPL без привязки к выручке и стадиям воронки почти всегда вводит в заблуждение**.
Если вы не можете ответить, какой процент лидов доходит до MQL/SQL и сколько денег они реально принесли (хотя бы через server-side данные и нормальную атрибуцию), Google Ads превращается в оплату кликов. А оплата кликов — не стратегия RevOps.
— @GoogleAdsRoomPro
Раньше мы смотрели: показал — кликнул — оставил заявку — получил лид. Сейчас в B2B это чаще выглядит как витрина без кассы: объявления приводят интерес, но продажа и ценность растягиваются на недели, плюс часть заявок “догревается” контентом, саппортом и постпродажными касаниями. Мой вывод простой: **CPL без привязки к выручке и стадиям воронки почти всегда вводит в заблуждение**.
Если вы не можете ответить, какой процент лидов доходит до MQL/SQL и сколько денег они реально принесли (хотя бы через server-side данные и нормальную атрибуцию), Google Ads превращается в оплату кликов. А оплата кликов — не стратегия RevOps.
— @GoogleAdsRoomPro
Google Ads в 2026: как перестать мерить клики и начать управлять спросом
В Google Ads всё ещё слишком часто смотрят на последний клик. Это удобно: открыл отчёт, увидел конверсии, распределил бюджет, закрыл задачу. Но в 2026 году такой взгляд всё хуже объясняет реальность. Пользователь читает AI-обзоры, возвращается через несколько касаний, сравнивает бренд, отзывы, цену, условия доставки, и только потом оставляет заявку или покупку. Если держаться за last-click, можно безошибочно оптимизировать не рост, а иллюзию роста.
Ниже — разбор того, как я бы выстраивал Google Ads для B2B и e-commerce в этой логике: не просто «лить трафик», а управлять спросом, спросом подтверждённым и спросом потенциальным.
**1. Начинайте не с кампании, а с карты спроса**
Первая ошибка — собирать аккаунт вокруг типов кампаний. Вторая — вокруг семантики. В 2026 году логичнее начинать с карты спроса: что человек уже знает, как формулирует проблему и где проходит граница между интересом и намерением купить.
Например, для B2B SaaS нельзя одним слоем закрыть запросы «что такое CRM», «лучшая CRM для отдела продаж» и «внедрение CRM под ключ». Это три разных уровня зрелости. Первый — образовательный. Второй — сравнительный. Третий — транзакционный. Если смешать их в одной стратегии, вы либо переплатите за холодный спрос, либо недополучите объём на горячем.
Практика простая:
— отдельно собирайте запросы по стадии решения;
— для каждого уровня задавайте свой оффер;
— не ждите одинакового CPA от запросов с разной глубиной намерения.
**2. Структура аккаунта должна отражать не канал, а решение клиента**
Когда рынок сжимается, а конкуренция в креативе растёт, выигрывает не тот, у кого больше групп объявлений, а тот, у кого точнее разложен путь пользователя. В Google Ads это особенно заметно в поиске и Performance Max.
Пример из e-commerce: интернет-магазин мебели. Если весь ассортимент сидит в одной кампании, алгоритм быстро уходит в самые кликабельные категории — часто это недорогие товары с низкой маржой. На отчёте всё красиво: клики дешёвые, конверсии идут. Но LTV-профиль может быть слабым, а маржа — съеденной скидками.
Гораздо полезнее строить структуру по логике коммерческой ценности:
— отдельные кампании под категории с разной маржей;
— отдельный бюджет на повторные покупки и аксессуары;
— отдельная работа с брендовым спросом и небрандовым трафиком.
Так аккаунт начинает обслуживать не просто объём заказов, а экономику.
**3. Атрибуция без сервера и экспериментов больше не выдерживает проверку**
В эпоху privacy-first атрибуции полагаться только на интерфейс Google Ads опасно. Часть данных теряется, часть искажается, а last-click особенно любит приписывать себе финальный контакт и игнорировать всё, что подготовило решение.
Что делать на практике? Не пытаться «угадать правду», а собирать несколько источников подтверждения:
— server-side (серверная) передача событий;
— enhanced conversions (расширенные конверсии);
— офлайн-конверсии из CRM;
— инкрементальность (проверка прироста) через эксперименты.
Пример: у B2B-компании лиды из поиска стали дороже, и отдел маркетинга решил урезать кампании по верхнему спросу. Но после эксперимента выяснилось, что именно эти кампании создавали значимую долю встреч, а не просто «дорогие» заявки. Last-click этого не показывал, потому что верх воронки редко выглядит героически в финальном отчёте.
**4. В 2026 году Google Ads должен работать на выручку, а не на лид**
Для B2B это особенно важно: MQL и SQL уже не могут быть единственной точкой отсчёта. Маркетинг, продажи и customer success всё чаще отвечают не за поток заявок, а за общую выручку. Значит, и Google Ads надо привязывать к более длинной цепочке.
Если лидов много, а сделок мало, проблема может быть не в трафике. Возможно, вы приводите не тех пользователей, или кампания оптимизируется под самый лёгкий контакт, а не под качественный. В таком случае стоит передавать в систему не только факт заявки, но и статус сделки, сумму, повторные продажи.
…
В Google Ads всё ещё слишком часто смотрят на последний клик. Это удобно: открыл отчёт, увидел конверсии, распределил бюджет, закрыл задачу. Но в 2026 году такой взгляд всё хуже объясняет реальность. Пользователь читает AI-обзоры, возвращается через несколько касаний, сравнивает бренд, отзывы, цену, условия доставки, и только потом оставляет заявку или покупку. Если держаться за last-click, можно безошибочно оптимизировать не рост, а иллюзию роста.
Ниже — разбор того, как я бы выстраивал Google Ads для B2B и e-commerce в этой логике: не просто «лить трафик», а управлять спросом, спросом подтверждённым и спросом потенциальным.
**1. Начинайте не с кампании, а с карты спроса**
Первая ошибка — собирать аккаунт вокруг типов кампаний. Вторая — вокруг семантики. В 2026 году логичнее начинать с карты спроса: что человек уже знает, как формулирует проблему и где проходит граница между интересом и намерением купить.
Например, для B2B SaaS нельзя одним слоем закрыть запросы «что такое CRM», «лучшая CRM для отдела продаж» и «внедрение CRM под ключ». Это три разных уровня зрелости. Первый — образовательный. Второй — сравнительный. Третий — транзакционный. Если смешать их в одной стратегии, вы либо переплатите за холодный спрос, либо недополучите объём на горячем.
Практика простая:
— отдельно собирайте запросы по стадии решения;
— для каждого уровня задавайте свой оффер;
— не ждите одинакового CPA от запросов с разной глубиной намерения.
**2. Структура аккаунта должна отражать не канал, а решение клиента**
Когда рынок сжимается, а конкуренция в креативе растёт, выигрывает не тот, у кого больше групп объявлений, а тот, у кого точнее разложен путь пользователя. В Google Ads это особенно заметно в поиске и Performance Max.
Пример из e-commerce: интернет-магазин мебели. Если весь ассортимент сидит в одной кампании, алгоритм быстро уходит в самые кликабельные категории — часто это недорогие товары с низкой маржой. На отчёте всё красиво: клики дешёвые, конверсии идут. Но LTV-профиль может быть слабым, а маржа — съеденной скидками.
Гораздо полезнее строить структуру по логике коммерческой ценности:
— отдельные кампании под категории с разной маржей;
— отдельный бюджет на повторные покупки и аксессуары;
— отдельная работа с брендовым спросом и небрандовым трафиком.
Так аккаунт начинает обслуживать не просто объём заказов, а экономику.
**3. Атрибуция без сервера и экспериментов больше не выдерживает проверку**
В эпоху privacy-first атрибуции полагаться только на интерфейс Google Ads опасно. Часть данных теряется, часть искажается, а last-click особенно любит приписывать себе финальный контакт и игнорировать всё, что подготовило решение.
Что делать на практике? Не пытаться «угадать правду», а собирать несколько источников подтверждения:
— server-side (серверная) передача событий;
— enhanced conversions (расширенные конверсии);
— офлайн-конверсии из CRM;
— инкрементальность (проверка прироста) через эксперименты.
Пример: у B2B-компании лиды из поиска стали дороже, и отдел маркетинга решил урезать кампании по верхнему спросу. Но после эксперимента выяснилось, что именно эти кампании создавали значимую долю встреч, а не просто «дорогие» заявки. Last-click этого не показывал, потому что верх воронки редко выглядит героически в финальном отчёте.
**4. В 2026 году Google Ads должен работать на выручку, а не на лид**
Для B2B это особенно важно: MQL и SQL уже не могут быть единственной точкой отсчёта. Маркетинг, продажи и customer success всё чаще отвечают не за поток заявок, а за общую выручку. Значит, и Google Ads надо привязывать к более длинной цепочке.
Если лидов много, а сделок мало, проблема может быть не в трафике. Возможно, вы приводите не тех пользователей, или кампания оптимизируется под самый лёгкий контакт, а не под качественный. В таком случае стоит передавать в систему не только факт заявки, но и статус сделки, сумму, повторные продажи.
…
Атрибуция без иллюзий: последний клик больше не работает — что ставим вместо него
В 2026 году полагаться на last-click (последний клик) в Google Ads — это примерно как считать выручку по чеку из кассы, игнорируя возвраты и скидки. Данные по последнему клику Google всё ещё показывает по умолчанию, но он отрывает нас от реальности. Почему? Потому что путь клиента стал сложнее: AI-поисковики, zero-click-контент, кросс-девайс и переходы между платформами. Last-click приписывает конверсию последнему касанию, но убивает понимание, какие кампании реально разогревают аудиторию.
Я перестал использовать last-click как единственный источник для решений ещё в 2024-м. Сейчас — тем более. Вместо этого я строю атрибуцию на двух уровнях.
Первый — data-driven модель внутри Google Ads. Она уже учитывает не только клики, но и просмотры, взаимодействие с креативом. Переключил все аккаунты на «данные» — и доля конверсий от верхних касаний (YouTube, Discovery) выросла на 18–25% по сравнению с last-click. Но и этого мало: встроенная модель Google слепа к офлайн-конверсиям и влиянию внешних каналов.
Второй уровень — собственный MMM (маркетинг-микс-моделирование) или incrementality-тесты (тесты на прирост). Например, мы запустили эксперимент для B2B-клиента: отключили поисковую рекламу на две недели в одном регионе. Оказалось, что 40% «поисковых» лидов всё равно приходили через прямой заход на сайт после прочтения контента или рекомендаций. Last-click показывал, что без Google Ads — провал, а реальное падение выручки составило всего 12%. Мы переложили бюджет в контент и ретаргетинг — LTV (пожизненная ценность клиента) вырос на 30% за квартал.
Вывод: не верьте стандартной атрибуции. Используйте её как один из сигналов, а не как истину. Строите план на неделю — загляните в отчёт по моделям атрибуции. Если видите дисбаланс в пользу last-click — значит, вы теряете деньги, которые могли бы пойти в retention (удержание) или бренд.
— @GoogleAdsRoomPro
В 2026 году полагаться на last-click (последний клик) в Google Ads — это примерно как считать выручку по чеку из кассы, игнорируя возвраты и скидки. Данные по последнему клику Google всё ещё показывает по умолчанию, но он отрывает нас от реальности. Почему? Потому что путь клиента стал сложнее: AI-поисковики, zero-click-контент, кросс-девайс и переходы между платформами. Last-click приписывает конверсию последнему касанию, но убивает понимание, какие кампании реально разогревают аудиторию.
Я перестал использовать last-click как единственный источник для решений ещё в 2024-м. Сейчас — тем более. Вместо этого я строю атрибуцию на двух уровнях.
Первый — data-driven модель внутри Google Ads. Она уже учитывает не только клики, но и просмотры, взаимодействие с креативом. Переключил все аккаунты на «данные» — и доля конверсий от верхних касаний (YouTube, Discovery) выросла на 18–25% по сравнению с last-click. Но и этого мало: встроенная модель Google слепа к офлайн-конверсиям и влиянию внешних каналов.
Второй уровень — собственный MMM (маркетинг-микс-моделирование) или incrementality-тесты (тесты на прирост). Например, мы запустили эксперимент для B2B-клиента: отключили поисковую рекламу на две недели в одном регионе. Оказалось, что 40% «поисковых» лидов всё равно приходили через прямой заход на сайт после прочтения контента или рекомендаций. Last-click показывал, что без Google Ads — провал, а реальное падение выручки составило всего 12%. Мы переложили бюджет в контент и ретаргетинг — LTV (пожизненная ценность клиента) вырос на 30% за квартал.
Вывод: не верьте стандартной атрибуции. Используйте её как один из сигналов, а не как истину. Строите план на неделю — загляните в отчёт по моделям атрибуции. Если видите дисбаланс в пользу last-click — значит, вы теряете деньги, которые могли бы пойти в retention (удержание) или бренд.
— @GoogleAdsRoomPro
Три сценария работы с конверсиями в Google Ads после отмирания last-click
В 2024–2026 годах последний клик окончательно перестал быть точкой опоры. Google сам перевёл большинство аккаунтов на Data-Driven Attribution (атрибуция на основе данных), а privacy-first волна добила остатки: обрезанные сторонние cookies, принудительный server-side трекинг, рост сигналов от consent-баров. При этом бюджеты не уменьшались — они перетекали в более сложные модели.
Первая реакция многих рекламодателей — паника. Привычные KPI (CPA, ROAS) поплыли. Конверсий в отчётах Google Ads стало меньше на 15–25%, если не подключить Enhanced Conversions (улучшенные конверсии). Но проблема глубже: даже если технически всё настроено, философия last-click не даёт понять, что реально двигает продажи.
Я разберу три сценария настройки конверсий и атрибуции, которые работают сейчас. Без абстракций — с примерами из проектов.
—
**Сценарий 1. Data-Driven Attribution + полное cover (охват) всех касаний**
Тезис: Google Analytics 4 и Google Ads должны видеть не только финальный клик, но и каждое вспомогательное действие — просмотр видео, клик по баннеру, визит через промо-ссылку. Только тогда модель DDA (атрибуция на основе данных) сможет корректно распределить ценность между кампаниями.
Пример. Интернет-магазин стройматериалов со средним чеком 18 000 ₽. Длина цикла — от 3 до 10 дней. Человек видит медийный баннер, спустя два дня переходит по поисковому запросу, добавляет товар в корзину, но не покупает. Через неделю возвращается через ретаргетинг — и оформляет заказ.
При last-click всю ценность получила ретаргетинговая кампания. При DDA — 40% получил баннер (upper-канал), 35% — поиск (middle), 25% — ретаргетинг (нижний). Это сразу показало, что баннерная кампания не просто «брендинг», а полноценный performance-инструмент. Мы перераспределили 30% бюджета из пои
— @GoogleAdsRoomPro
В 2024–2026 годах последний клик окончательно перестал быть точкой опоры. Google сам перевёл большинство аккаунтов на Data-Driven Attribution (атрибуция на основе данных), а privacy-first волна добила остатки: обрезанные сторонние cookies, принудительный server-side трекинг, рост сигналов от consent-баров. При этом бюджеты не уменьшались — они перетекали в более сложные модели.
Первая реакция многих рекламодателей — паника. Привычные KPI (CPA, ROAS) поплыли. Конверсий в отчётах Google Ads стало меньше на 15–25%, если не подключить Enhanced Conversions (улучшенные конверсии). Но проблема глубже: даже если технически всё настроено, философия last-click не даёт понять, что реально двигает продажи.
Я разберу три сценария настройки конверсий и атрибуции, которые работают сейчас. Без абстракций — с примерами из проектов.
—
**Сценарий 1. Data-Driven Attribution + полное cover (охват) всех касаний**
Тезис: Google Analytics 4 и Google Ads должны видеть не только финальный клик, но и каждое вспомогательное действие — просмотр видео, клик по баннеру, визит через промо-ссылку. Только тогда модель DDA (атрибуция на основе данных) сможет корректно распределить ценность между кампаниями.
Пример. Интернет-магазин стройматериалов со средним чеком 18 000 ₽. Длина цикла — от 3 до 10 дней. Человек видит медийный баннер, спустя два дня переходит по поисковому запросу, добавляет товар в корзину, но не покупает. Через неделю возвращается через ретаргетинг — и оформляет заказ.
При last-click всю ценность получила ретаргетинговая кампания. При DDA — 40% получил баннер (upper-канал), 35% — поиск (middle), 25% — ретаргетинг (нижний). Это сразу показало, что баннерная кампания не просто «брендинг», а полноценный performance-инструмент. Мы перераспределили 30% бюджета из пои
— @GoogleAdsRoomPro
Server-side отслеживание и Pmax: как мы вернули ROAS бренду одежды (+22% к LTV за счёт отложенных заказов)
Бренд: «Эконика» — российский e-com одежды с оборотом 2,8 млрд руб/год. Канал — Google Ads, 70% бюджета в Performance Max, 30% в брендовый поиск. К 2025 году столкнулись с классической проблемой: Pmax «съедал» брендовые запросы, но при этом выдавал растущий CAC и снижение ROAS с 4,1 до 2,7 за полгода.
Задача: масштабировать performance-кампании без падения качества лидов в ситуации, когда средний чек в нише упал на 6% (потребители экономят), а last-click атрибуция перестала отражать реальную ценность клиента. Стандартный pixel Google Ads «видел» только первую покупку, игнорируя кросс-сейлы и возвраты через 14-45 дней.
Решение:
1. Внедрили server-side GTM с передачей данных через собственный домен (сustom subdomain на s.ekonika.ru). Это убрало блокировку пикселя ad blockers и iOS 17+.
2. Настроили передачу enhanced conversions (улучшенных конверсий) с хешированным email и телефоном — это дало +18% к видимым конверсиям в Google Ads.
3. Главное — подключили offline conversion import (импорт офлайн-конверсий) для возвратов и повторных покупок через CRM. Через server-side отправляли события покупки с ID заказа, а в CRM цепляли lifetime value за 60 дней.
4. Внутри Pmax перестали биться за последний клик. Вместо этого создали фид с ценностной сегментацией: товары с высоким LTV (категория «кожа» и «базовый гардероб») получали приоритетный budget allocation через custom labels.
Результат за 4 месяца:
— ROAS вырос с 2,7 до 3,6 (улучшение на 33%) за счёт учёта отложенных заказов.
— LTV (пожизненная ценность) клиента,
— @GoogleAdsRoomPro
Бренд: «Эконика» — российский e-com одежды с оборотом 2,8 млрд руб/год. Канал — Google Ads, 70% бюджета в Performance Max, 30% в брендовый поиск. К 2025 году столкнулись с классической проблемой: Pmax «съедал» брендовые запросы, но при этом выдавал растущий CAC и снижение ROAS с 4,1 до 2,7 за полгода.
Задача: масштабировать performance-кампании без падения качества лидов в ситуации, когда средний чек в нише упал на 6% (потребители экономят), а last-click атрибуция перестала отражать реальную ценность клиента. Стандартный pixel Google Ads «видел» только первую покупку, игнорируя кросс-сейлы и возвраты через 14-45 дней.
Решение:
1. Внедрили server-side GTM с передачей данных через собственный домен (сustom subdomain на s.ekonika.ru). Это убрало блокировку пикселя ad blockers и iOS 17+.
2. Настроили передачу enhanced conversions (улучшенных конверсий) с хешированным email и телефоном — это дало +18% к видимым конверсиям в Google Ads.
3. Главное — подключили offline conversion import (импорт офлайн-конверсий) для возвратов и повторных покупок через CRM. Через server-side отправляли события покупки с ID заказа, а в CRM цепляли lifetime value за 60 дней.
4. Внутри Pmax перестали биться за последний клик. Вместо этого создали фид с ценностной сегментацией: товары с высоким LTV (категория «кожа» и «базовый гардероб») получали приоритетный budget allocation через custom labels.
Результат за 4 месяца:
— ROAS вырос с 2,7 до 3,6 (улучшение на 33%) за счёт учёта отложенных заказов.
— LTV (пожизненная ценность) клиента,
— @GoogleAdsRoomPro
Как мы вытащили B2B-лиды из Google Ads, когда классический MQL уже не работал
B2B-сервис из SaaS-вертикали пришёл в точку, знакомую многим в 2026 году: заявки есть, а выручка не растёт. Раньше команда оценивала Google Ads по количеству MQL, но это перестало отвечать на главный вопрос — какие кампании реально двигают сделки и выручку.
Задача была простая на словах и сложная на практике: перестроить рекламу с отчёта по лид-магнитам на связку с RevOps, чтобы видеть вклад Google Ads не в «заявки вообще», а в воронку продаж и выручку.
Что сделали:
— Пересобрали структуру аккаунта под коммерческий спрос, а не под общий трафик.
— Разделили кампании по намерению: брендовые запросы, категории решения, запросы с высокой готовностью к покупке.
— Убрали из основного бюджета всё, что давало дешёвые лиды, но не доходило до SQL.
— Настроили передачу офлайн-конверсий: статус лида, этап сделки, выручка.
— Перешли с last-click к более честной оценке через серверную передачу данных и проверку инкрементальности.
Что это дало:
— Меньше шума в отчётах: команда перестала радоваться «дешёвым» MQL, которые sales не брал в работу.
— Бюджет начал перераспределяться в кампании, где была не просто заявка, а движение по воронке.
— Маркетинг, продажи и customer success начали смотреть на один набор цифр, а не спорить о качестве лидов.
Главный вывод здесь не про хитрую настройку, а про смену логики. В B2B 2026 года Google Ads уже нельзя оптимизировать только под форму на лендинге. Если у вас нет связи с CRM, этапами сделки и выручкой, вы управляете каналом вслепую.
**Урок для практики:** сначала привяжите рекламу к revenue-метрикам, потом масштабируйте трафик. Иначе вы будете покупать не спрос, а отчёты.
— @GoogleAdsRoomPro
B2B-сервис из SaaS-вертикали пришёл в точку, знакомую многим в 2026 году: заявки есть, а выручка не растёт. Раньше команда оценивала Google Ads по количеству MQL, но это перестало отвечать на главный вопрос — какие кампании реально двигают сделки и выручку.
Задача была простая на словах и сложная на практике: перестроить рекламу с отчёта по лид-магнитам на связку с RevOps, чтобы видеть вклад Google Ads не в «заявки вообще», а в воронку продаж и выручку.
Что сделали:
— Пересобрали структуру аккаунта под коммерческий спрос, а не под общий трафик.
— Разделили кампании по намерению: брендовые запросы, категории решения, запросы с высокой готовностью к покупке.
— Убрали из основного бюджета всё, что давало дешёвые лиды, но не доходило до SQL.
— Настроили передачу офлайн-конверсий: статус лида, этап сделки, выручка.
— Перешли с last-click к более честной оценке через серверную передачу данных и проверку инкрементальности.
Что это дало:
— Меньше шума в отчётах: команда перестала радоваться «дешёвым» MQL, которые sales не брал в работу.
— Бюджет начал перераспределяться в кампании, где была не просто заявка, а движение по воронке.
— Маркетинг, продажи и customer success начали смотреть на один набор цифр, а не спорить о качестве лидов.
Главный вывод здесь не про хитрую настройку, а про смену логики. В B2B 2026 года Google Ads уже нельзя оптимизировать только под форму на лендинге. Если у вас нет связи с CRM, этапами сделки и выручкой, вы управляете каналом вслепую.
**Урок для практики:** сначала привяжите рекламу к revenue-метрикам, потом масштабируйте трафик. Иначе вы будете покупать не спрос, а отчёты.
— @GoogleAdsRoomPro
Атрибуция на основе данных (Data-Driven Attribution) и моделирование маркетингового микса (MMM)
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая атрибуция по последнему клику (last-click) теряет точность из-за ограничений файлов cookie и защиты данных в браузерах.
Атрибуция на основе данных — это модель, использующая алгоритмы машинного обучения для оценки вклада каждого ключевого слова или объявления в итоговую конверсию. Она учитывает не только финальное действие, но и все промежуточные точки взаимодействия (touchpoints).
Главное отличие от моделирования маркетингового микса (MMM) заключается в подходе:
— Атрибуция на основе данных работает на уровне конкретных пользователей и событий внутри рекламных систем (Google Ads, GA4).
— MMM (Marketing Mix Modeling) — это статистический метод, который анализирует влияние маркетинговых каналов на выручку в целом, включая офлайн-активности и внешние факторы, не привязываясь к персональным данным пользователей.
Типичная ошибка: попытка заменить атрибуцию на основе данных в Google Ads на MMM. Это разные уровни планирования. Атрибуция управляет ставками в реальном времени, а MMM отвечает за стратегическое распределение бюджетов между каналами.
Пример: B2B-компания внедряет RevOps (общую ответственность за выручку). Используя атрибуцию на основе данных, они видят, что цепочка из десяти касаний привела к сделке. Однако только MMM помогает понять, что именно рост охвата в профильных медиа три месяца назад стал драйвером текущего спроса, который алгоритмы атрибуции не успели зафиксировать из-за длинного цикла сделки.
*Важно помнить: сегодня побеждает связка из автоматизированного сбора данных на стороне сервера и статистического моделирования.*
— @GoogleAdsRoomPro
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая атрибуция по последнему клику (last-click) теряет точность из-за ограничений файлов cookie и защиты данных в браузерах.
Атрибуция на основе данных — это модель, использующая алгоритмы машинного обучения для оценки вклада каждого ключевого слова или объявления в итоговую конверсию. Она учитывает не только финальное действие, но и все промежуточные точки взаимодействия (touchpoints).
Главное отличие от моделирования маркетингового микса (MMM) заключается в подходе:
— Атрибуция на основе данных работает на уровне конкретных пользователей и событий внутри рекламных систем (Google Ads, GA4).
— MMM (Marketing Mix Modeling) — это статистический метод, который анализирует влияние маркетинговых каналов на выручку в целом, включая офлайн-активности и внешние факторы, не привязываясь к персональным данным пользователей.
Типичная ошибка: попытка заменить атрибуцию на основе данных в Google Ads на MMM. Это разные уровни планирования. Атрибуция управляет ставками в реальном времени, а MMM отвечает за стратегическое распределение бюджетов между каналами.
Пример: B2B-компания внедряет RevOps (общую ответственность за выручку). Используя атрибуцию на основе данных, они видят, что цепочка из десяти касаний привела к сделке. Однако только MMM помогает понять, что именно рост охвата в профильных медиа три месяца назад стал драйвером текущего спроса, который алгоритмы атрибуции не успели зафиксировать из-за длинного цикла сделки.
*Важно помнить: сегодня побеждает связка из автоматизированного сбора данных на стороне сервера и статистического моделирования.*
— @GoogleAdsRoomPro
Смещение спроса в Search-кампаниях в сторону более узких формулировок
За последний месяц в Google Ads я всё чаще вижу один и тот же рисунок в Search: запросы становятся длиннее, а семантика — уже. Вместо общих формулировок чаще приходят связки с конкретной задачей, отраслью, размером компании, интеграцией или сценарием использования. В B2B это особенно заметно: меньше «что это такое», больше «как выбрать», «для команды», «с CRM», «для нескольких филиалов».
Параллельно растёт доля кампаний, где рекламодатели специально дробят семантику не по объёму, а по намерению пользователя:
— отдельные группы под сравнение
— отдельные под внедрение
— отдельные под интеграции
— отдельные под брендовые уточнения
Похожий рисунок видно и в отчётах по поисковым фразам: общие кластеры проседают, а длинные запросы держатся ровнее. У вас за последний месяц в Search тоже стало больше узких формулировок?
— @GoogleAdsRoomPro
За последний месяц в Google Ads я всё чаще вижу один и тот же рисунок в Search: запросы становятся длиннее, а семантика — уже. Вместо общих формулировок чаще приходят связки с конкретной задачей, отраслью, размером компании, интеграцией или сценарием использования. В B2B это особенно заметно: меньше «что это такое», больше «как выбрать», «для команды», «с CRM», «для нескольких филиалов».
Параллельно растёт доля кампаний, где рекламодатели специально дробят семантику не по объёму, а по намерению пользователя:
— отдельные группы под сравнение
— отдельные под внедрение
— отдельные под интеграции
— отдельные под брендовые уточнения
Похожий рисунок видно и в отчётах по поисковым фразам: общие кластеры проседают, а длинные запросы держатся ровнее. У вас за последний месяц в Search тоже стало больше узких формулировок?
— @GoogleAdsRoomPro
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Инкрементальность вместо «кто-то кликнул — значит сработало»
Последние кварталы показывают одну вещь: последний клик (или даже last-click по-старому) всё хуже объясняет реальную выручку. В 2026 privacy-first атрибуция толкает нас думать не “сколько лидов принесли объявления”, а “какой прирост дали кампании”. Я бы назвал это честной проверкой: MMM, server-side измерения, инкрементальные тесты. Без этого Google Ads легко становится вашим же “самообманом” — отчёты красивые, а эффекта может почти не быть.
— @GoogleAdsRoomPro
Последние кварталы показывают одну вещь: последний клик (или даже last-click по-старому) всё хуже объясняет реальную выручку. В 2026 privacy-first атрибуция толкает нас думать не “сколько лидов принесли объявления”, а “какой прирост дали кампании”. Я бы назвал это честной проверкой: MMM, server-side измерения, инкрементальные тесты. Без этого Google Ads легко становится вашим же “самообманом” — отчёты красивые, а эффекта может почти не быть.
— @GoogleAdsRoomPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Performance-маркетолог больше не про клики
Раньше метрика «количество лидов» была валютой успеха. Пришёл лид — заработал. Сегодня эта логика всё чаще буксует.
RevOps (Revenue Operations — общая ответственность маркетинга, продаж и клиентского сервиса за выручку) переворачивает картину. Маркетолог, который гонит 500 MQL в месяц, но не смотрит, что с ними происходит после передачи в отдел продаж, считает чужие деньги, а не свои.
Что меняется в работе:
— Ключевая метрика — pipeline (воронка выручки), а не объём заявок.
— Качество лида оценивается постфактум: закрылся в сделку или нет.
— Бюджет на рекламу привязан к прогнозу выручки, а не к CPL (стоимости лида) самому по себе.
Google Ads в этой связке остаётся инструментом, но перестаёт быть центром вселенной. Главный навык — умение собрать данные из рекламы, CRM (системы учёта клиентов) и аналитики в единую картину. Кто это делает, тот и рулит бюджетами.
— @GoogleAdsRoomPro
Раньше метрика «количество лидов» была валютой успеха. Пришёл лид — заработал. Сегодня эта логика всё чаще буксует.
RevOps (Revenue Operations — общая ответственность маркетинга, продаж и клиентского сервиса за выручку) переворачивает картину. Маркетолог, который гонит 500 MQL в месяц, но не смотрит, что с ними происходит после передачи в отдел продаж, считает чужие деньги, а не свои.
Что меняется в работе:
— Ключевая метрика — pipeline (воронка выручки), а не объём заявок.
— Качество лида оценивается постфактум: закрылся в сделку или нет.
— Бюджет на рекламу привязан к прогнозу выручки, а не к CPL (стоимости лида) самому по себе.
Google Ads в этой связке остаётся инструментом, но перестаёт быть центром вселенной. Главный навык — умение собрать данные из рекламы, CRM (системы учёта клиентов) и аналитики в единую картину. Кто это делает, тот и рулит бюджетами.
— @GoogleAdsRoomPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top