🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS

🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300

Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет

Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.

Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.

Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.

Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥

Как Aviasales снизил CPA на 30% без last-click: разбор перехода на MMM

В 2022 году команда Aviasales столкнулась с проблемой, которая к 2026 стала системной для всего e-com: классическая last-click-атрибуция переставала работать. С вводом ограничений third-party cookies и ужесточением политик конфиденциальности доля «прямых» визитов росла, а брендовые каналы (ТВ, наружка, подкасты) в last-click получали ноль. При этом средний чек на рынке авиабилетов не изменился, но конкуренция за удержание пользователя усилилась.

Задача — построить модель, которая объективно оценивает вклад каждого канала в конверсии, не опираясь на кликовую цепочку. Требовалось понять, сколько реально приносит контентный маркетинг, работа с инфлюенсерами и офлайн-активности.

Решение: Aviasales внедрили Media Mix Modeling (MMM) на базе open-source-инструмента Robyn от Meta. Модель использовала внутренние данные по транзакциям, GRP-показатели ТВ-кампаний, сезонность, макроэкономические индикаторы (курс валют, динамику запросов). Данные агрегировались понедельно, а прогноз строился на 52 недели

— @MarTechStackRuPro

Как Bonduelle снизила CPO на 32% без потери LTV — за счёт data-аудита и ребалансировки каналов

В сегменте FMCG-продуктов питания performance-маркетинг давно работает в режиме жёсткой экономии: ставка за клик растёт, средний чек падает, privacy-first атрибуция ломает привычные отчёты. Кейс Bonduelle 2025 года — хороший пример того, как бренд выбрался из ловушки «оптимизации ради оптимизации» и перешёл к честным unit-экономическим метрикам.

**Задача.** Команда Bonduelle в DACH-регионе (Германия, Австрия, Швейцария) столкнулась с типичной картиной: CPO (стоимость заказа) рос третий квартал подряд, а рекламный микс оставался прежним. Бюджет по большей части уходил в Google Performance Max и Meta Advantage+, без отдельной оценки медиа-каналов. Внутренний LTV-анализ показал, что 60% выручки дают лишь 22% клиентов — в основном те, кто покупает регулярно и подписывается на доставку. Но таргетинг эти сигналы игнорировал.

**Решение.** В Bonduelle не стали менять платформы — это дорого и часто бесполезно. Вместо этого провели двухмесячный data-аудит, выделив три действия:

— Перешли с last-click атрибуции на гибридную модель: MMM (маркетинг-микс моделирование) для верхнего уровня + server-side события для нижнего. Это дало увидеть реальный вклад органики и email, которые раньше «съедались» платным трафиком.
— Перебалансировали каналы: 35% бюджета перераспределили из Performance Max в прямые кампании по сегментам подписчиков (CRM-based) и в YouTube с brand-укрепляющим креативом, а не только с конверсионным.
— Пересобрали креативный процесс: вместо потока AI-генерации сделали ставку на 4 рукописных концепта в месяц, каждый проверяется через pre-test на запоминаемость.

**Результат.** За два квартала CPO снизился на 32%, но важнее другое — повторные покупки выросли на 18%, а LTV когорты, привлечённой в новых кампаниях, оказался на 41% выше, чем у когорты до изменений. Совокупный ROAS (окупаемость рекламных расходов) вырос на 27%.

**Урок для команды.** Когда unit-экономика (юнит-экономика — расчёт прибыли на единицу привлечённого клиента) худеет, не обязательно искать новые платформы или урезать бюджет. Часто выгоднее пересобрать три слоя: модель атрибуции, баланс между performance (конверсионным) и brand (имиджевым) продвижением, и подход к креативу. В 2026 году побеждает тот, кто умеет считать вклад каналов честно, а не тот, кто быстрее жмёт кнопку «оптимизировать».

— @MarTechStackRuPro

Почему ваш CDP (Customer Data Platform) работает вполсилы — и при чём тут команда, а не вендор

В каждом втором маркетинговом стеке, который я вижу на аудите, CDP внедрён, оплачен и… простаивает. Данные собираются, но активировать их в кампаниях толком не получается. Владелец сводит разговор к «мы выбрали не ту платформу» — и начинает миграцию. Через год история повторяется.

Проблема почти никогда не в вендоре. Она в том, как устроена операционка вокруг данных.

**Три симптома, по которым я отличаю «работающий» CDP от дорогого хранилища:**

— Событийная схема живёт в голове у одного аналитика. Стоит ему уйти в отпуск — и маркетинг перестаёт понимать, какие поля доступны для сегментации. Значит, нет единого реестра событий с владельцами и бизнес-определениями. На языке data-команд это data contract (контракт данных), и без него CDP превращается в свалку.

— Активации завязаны на ручной выгрузке. Маркетолог просит аналитика «достать сегмент», аналитик выгружает CSV (таблицу), дальше начинается магия в Excel и загрузка в рекламный кабинет. Это не интеграция, это ручной ETL (процесс извлечения, преобразования и загрузки данных), просто замаскированный.

— Юнит-экономика по каналам не сходится с тем, что показывает CDP. Модель атрибуции одна, реальность в кабинете — другая. Разрыв обычно идёт не из-за ошибок в данных, а из-за того, что маркетинг и продажи по-разному определяют «квалифицированного клиента».

Моя позиция: **выбор платформы закрывает процентов двадцать задачи. Остальные восемьдесят — это governance, то есть управление: кто отвечает за качество данных, как часто обновляются сегменты, по каким правилам они уходят в рекламу.**

Практическое наблюдение из последних проектов: команды, у которых есть выделенный data steward (хранитель данных) — часто это бывший маркетолог-аналитик — проходят путь от «CDP как расход» до «CDP как актив» за два квартала. У кого steward появляется только когда данные уже поехали — тратят на это год и второй бюджет.

Если ваша платформа «не работает» — прежде чем менять вендора, проверьте три вещи: есть ли реестр событий, есть ли владелец сегментов, и есть ли согласованная с продажами модель атрибуции. Часто этого хватает, чтобы вдохнуть жизнь в текущий стек без миграции.

— @MarTechStackRu

Маркетинговый стек в 2026: собирать не инструменты, а контур управления выручкой

Маркетинговые команды по-прежнему часто начинают с вопроса: «Что бы ещё подключить?» CRM, CDP, аналитика, рассылки, чат-боты, сквозная аналитика, data warehouse, BI-слой, платформа креативов, сервис опросов. На выходе получается не система, а набор разрозненных шестерёнок, которые крутятся каждая в свою сторону.

В 2026 году этот подход особенно дорог. Причина простая: рынок уходит от логики «собрать лиды и посчитать последний клик» к логике управления выручкой. В B2B это видно через RevOps, в e-com — через удержание и LTV, в performance — через privacy-first атрибуцию и инкрементальность. А значит, задача marketing operations уже не в том, чтобы «внедрить сервис», а в том, чтобы спроектировать контур, где каждый инструмент отвечает за свой участок пути клиента и не дублирует соседний.

**1. Стек должен начинаться не с вендора, а с вопроса о решении**

Первый признак зрелости — когда выбор инструмента идёт от бизнес-задачи, а не от модного списка функций.

Например, если у команды проседает повторная покупка, покупать «ещё одну платформу коммуникаций» бессмысленно, пока не определены три вещи: кто уходит, на каком шаге, и какой сигнал должен запускать сценарий возврата. Для одной компании это будет связка событий из продуктовой аналитики, триггерных писем и сегментации по поведению. Для другой — модель propensity (склонности к покупке) в хранилище данных и персональные офферы в CRM.

Маркетинговый стек должен отвечать на вопросы:
— где мы фиксируем факт поведения;
— где принимаем решение;
— где исполняем действие;
— где измеряем эффект.

Если хотя бы один слой не определён, инструмент будет собирать шум, а не управляемую систему.

**2. Главная ошибка — дублировать функции между платформами**

Большинство стеков ломается не из-за слабых продуктов, а из-за пересечений. Когда одно и то же событие живёт в CRM, в CDP и в сервисе рассылок, у команды начинается вечная война версий: какой источник считать истинным, почему сегмент обновился вчера, а не сегодня, и почему отчёт в BI не совпадает с цифрами в рекламном кабинете.

Пример из практики: компания в B2B подключила CDP, хотя уже использовала CRM и data warehouse. В результате маркетинг строил сегменты в одном месте, sales смотрел на те же контакты в другом, а customer success — в третьем. Вместо ускорения появился ручной синхрон данных и спор за то, чья карточка клиента «главнее».

Решение не в том, чтобы «отказаться от CDP», а в том, чтобы жёстко разложить роли:
— CRM хранит рабочую историю контакта и сделки;
— data warehouse собирает первичные данные и становится источником правды;
— CDP, если она действительно нужна, управляет активацией аудиторий;
— BI отвечает за управленческие срезы;
— сервисы коммуникации только исполняют сценарии.

Чем меньше пересечений, тем дешевле поддержка и тем выше доверие к цифрам.

**3. Интеграция важнее покупки: без неё стек не существует**

Инструмент сам по себе ничего не даёт. Ценность появляется только там, где события связаны, идентификаторы согласованы, а данные проходят по цепочке без потерь.

В 2026 году это особенно заметно в performance. Last-click всё хуже объясняет вклад каналов, а privacy-first среда требует server-side передачи событий, проверяемых окон атрибуции и моделей инкрементальности. Если рекламные системы, сайт и хранилище живут разными жизнями, маркетинг видит не картину спроса, а набор разрозненных теней.

Простой пример: интернет-магазин снизил стоимость заявки на 12%, просто связав серверную передачу событий с моделью атрибуции на стороне хранилища. До этого часть конверсий терялась, ретаргетинг покупал аудиторию повторно, а отчёты показывали «успех» там, где росла лишь видимость успеха.

Поэтому в хорошем стеке всегда есть:
— единый план событий;
— единые правила идентификации пользователя;
— контроль качества данных;
— журнал изменений схемы;
— понятный владелец интеграций.

Если этого нет, любая автоматизация превращается в красивую, но хрупкую декорацию.
…

Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

MarTech-стек больше не покупают «по функциям»

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у marketing operations: стек выбирают как каталог возможностей, а внедряют как живую систему. В 2026 это особенно больно. Потому что выигрывает не тот, у кого больше инструментов, а тот, у кого они связаны в управляемый контур.

Моё мнение простое: **MarTech сегодня надо проектировать от управляемости, а не от модулей**.

Если упростить, любой стек должен отвечать на три вопроса:
— как данные попадают в систему и где у них источник истины;
— кто принимает решение на основе этих данных;
— как быстро действие в одном канале доезжает до следующего.

Без этого CRM, CDP, BI, e-mail, рекламные кабинеты и трекинг превращаются в набор разрозненных «полезных» сервисов. Формально они стоят дорого, а фактически создают ручную работу, расхождения в отчётах и постоянные споры между маркетингом, продажами и аналитикой.

У меня был показательный разбор в B2B-команде: до пересборки у них было 11 систем, 4 источника отчётности и 7 разных определений лида. После упрощения стека до 6 ключевых компонентов и одной схемы атрибуции время на еженедельную сверку сократилось с 6 часов до 40 минут. Не потому, что стало «меньше технологий», а потому, что появилась архитектура.

В этом и сдвиг эпохи: классическая гонка за MQL, last-click и «ещё одним сервисом» уже не даёт преимущества. Нужны связка, прозрачность и способность доказывать вклад в выручку — через RevOps-логику, server-side-сбор, incrementality и понятные правила владения данными.

Если бы я строил стек сейчас, я бы начинал не с вопроса «что купить?», а с вопроса:
**какое решение в нём станет последним спорным местом?**

Пока на него нет ответа, MarTech остаётся затратой. Когда ответ есть — он начинает работать как система роста.

— @MarTechStackRuPro

Переход на MMM как основу стратегии в условиях отмены cookie-файлов: кейс ритейлера

Контекст: В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая атрибуция по последнему клику (last-click) окончательно утратила статус достоверного источника данных. Ритейлер с омниканальной моделью продаж столкнулся с тем, что 40% трафика в мобильном приложении перестали корректно связываться с рекламными кампаниями из-за ограничений браузеров и ОС.

Задача: Оценить реальный вклад каждого медиаканала в выручку при разрыве цепочки данных между просмотром рекламы и покупкой. Необходимо было понять, какой объем роста (incrementality) генерируют медиа, а не просто фиксировать действия пользователей, которые совершили бы покупку и без воздействия рекламы.

Решение: Переход на MMM (маркетинговое моделирование микса). Команда внедрила эконометрическую модель, которая анализирует исторические данные о продажах, медиа-сплите (распределении бюджета), сезонности, промо-акциях и внешних факторах (инфляция, изменение среднего чека).
— Использование Bayesian (байесовских) методов позволило учитывать априорные знания о работе каналов.
— Данные собирались в разрезе недель, что нивелировало шум от краткосрочных колебаний.
— Модель обучалась на периодах до и после введения ограничений на передачу данных, чтобы откалибровать погрешность.

Результат:
— Выявлено, что охватные кампании в видео-форматах имели отложенный эффект (carry-over effect), который длился до 3 недель, что ранее не учитывалось.
— Оптимизация бюджета позволила перераспределить 15% средств из каналов с высокой стоимостью привлечения в каналы с более высоким LTV (пожизненной ценностью клиента).
— В течение полугода ROMI (возврат инвестиций в маркетинг) вырос на 12%, несмотря на снижение маркетингового бюджета на 7%.

Урок для архитектора данных: В условиях 2026 года точность на уровне конкретного пользователя (user-level) — это иллюзия. Переход на агрегированные методы оценки эффективности (MMM) — не просто необходимость, а переход к модели RevOps (общей ответственности за доход). Маркетингу следует перестать гнаться за "кликами" и сфокусироваться на моделировании влияния маркетинговых инвестиций на общую маржинальность бизнеса. Математика становится важнее софта.

— @MarTechStackRu

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

Как собрать карту маркетингового стека за 1 неделю

Если вы отвечаете за маркетинговые операции, начните не с выбора сервиса, а с карты процессов. В 2026 году ошибка большинства команд — покупать инструменты под разрозненные задачи, а потом пытаться склеить данные для RevOps и сквозной аналитики.

Что сделать за неделю:

— День 1. Выпишите 5 ключевых сценариев, где маркетинг передаёт ценность дальше: захват лида, квалификация, прогрев, передача в продажи, удержание. Не описывайте каналы, описывайте движение данных и ответственности.

— День 2. Для каждого сценария зафиксируйте: источник события, где хранится контакт, кто владелец поля, что считается успешным завершением. Так вы сразу увидите, где ломается цепочка.

— День 3. Разделите инструменты на 4 слоя: сбор данных, оркестрация, активация, отчётность. В каждом слое оставьте только один основной инструмент. Если функций несколько — один назначьте системой-источником, остальные пометьте как вспомогательные.

— День 4. Проверьте интеграции между слоями: передаются ли UTM, источник первого касания, статус лида, событие покупки, событие возврата. Если поле не используется в решениях, уберите его из передачи.

— День 5. Сверьте атрибуцию. В 2026 году last-click часто искажает картину, поэтому минимум должен быть: серверная передача событий, единый идентификатор пользователя, отчёт по инкрементальности для ключевых каналов.

— День 6. Составьте список ручных операций. Всё, что делается руками чаще двух раз в неделю, — кандидат на автоматизацию или удаление.

— День 7. Зафиксируйте финальную схему на одной странице: какой инструмент за что отвечает, где мастер-данные, какие события критичны, кто владелец каждого участка.

**Правило простое:** если инструмент не влияет на решение, деньги или скорость передачи данных, ему не место в стеке.

— @MarTechStackRu

Серверный трекинг (Server-Side Tracking): механика точной атрибуции без third-party cookie

Серверный трекинг — сбор и передача данных о действиях пользователя не через браузер (клиентская часть), а через ваш собственный сервер. В отличие от классического клиентского трекинга (Client-Side Tracking), где пиксели и скрипты выполняются в браузере посетителя, server-side отправляет события напрямую на сервер получателя (рекламная платформа, CRM, CDP). Это позволяет обойти блокировщики рекламы, ограничения браузеров (ITP, ETP) и регуляторные рамки GDPR/152-ФЗ.

Главное отличие: клиентский трекинг зависим от окружения пользователя, server-side — нет. Но это не полная замена: server-side теряет контекстные данные (разрешение экрана, тип устройства), которые легко собрать на клиенте. Поэтому в 2026 стандарт — гибридная модель: сбор первичных сигналов на клиенте, обогащение на сервере, отправка через server-side контейнер (например, Google Tag Manager Server-Side).

Типичная ошибка: считать, что server-side решит все проблемы атрибуции. Он не делает Last-Click точнее, если не настроены уникальные идентификаторы (first-party ID, имейл-хеш). Вторая ошибка — игнорировать задержки: server-side запросы идут медленнее, чем клиентские, что критично для real-time bidding.

Пример: интернет-магазин запускает ретаргетинг в Яндекс.Директ. При клиентском трекинге половину покупок не видит из-за AdBlock. Настраивают server-side передачу на Яндекс.Метрику через собственный домен — данные о заказах начинают доходить, ROAS растёт на 15% без изменения расходов. Важно: при этом используют серверную дедупликацию, чтобы не задваивать лиды.

— @MarTechStackRuPro