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
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top