Структуры аккаунтов снова тянет к упрощению
За последний месяц всё чаще вижу один и тот же паттерн в платном поиске: у рекламодателей с нормальным объёмом запросов становится меньше разветвлённых структур. Вместо десятков кампаний и ручной сегментации — более крупные кластеры по намерению, товарной группе или маржинальности, а внутри уже работают автоматические стратегии.
Особенно это заметно там, где раньше держались за микросегменты по типам запросов, устройствам и аудиториям. Сейчас чаще оставляют:
— отдельные кампании под бренд и небренд;
— отдельные группы под самые дорогие направления;
— отдельный контур для тестов.
Параллельно растёт внимание к тому, как собрана семантика и как разведены минус-слова между контурами. В нескольких аккаунтах видел одну и ту же логику: меньше ручного «дробления ради контроля», больше попытки удержать структуру читаемой для ставки, отчётов и дальнейшего масштабирования.
У вас за последний месяц было так же?
— @PaidSearchRoom
За последний месяц всё чаще вижу один и тот же паттерн в платном поиске: у рекламодателей с нормальным объёмом запросов становится меньше разветвлённых структур. Вместо десятков кампаний и ручной сегментации — более крупные кластеры по намерению, товарной группе или маржинальности, а внутри уже работают автоматические стратегии.
Особенно это заметно там, где раньше держались за микросегменты по типам запросов, устройствам и аудиториям. Сейчас чаще оставляют:
— отдельные кампании под бренд и небренд;
— отдельные группы под самые дорогие направления;
— отдельный контур для тестов.
Параллельно растёт внимание к тому, как собрана семантика и как разведены минус-слова между контурами. В нескольких аккаунтах видел одну и ту же логику: меньше ручного «дробления ради контроля», больше попытки удержать структуру читаемой для ставки, отчётов и дальнейшего масштабирования.
У вас за последний месяц было так же?
— @PaidSearchRoom
Эволюция структуры аккаунтов в эпоху автоматизации
Последний месяц при аудите кампаний в контекстной рекламе заметен устойчивый паттерн: специалисты массово отказываются от дробления аккаунтов по узким тематическим группам или конкретным ключам. Вместо этого аккаунты собираются в «плоские» структуры с минимальным количеством групп объявлений, где вся работа по подбору аудитории делегирована алгоритмам систем.
Раньше мы тратили часы, чтобы вручную сгруппировать семантическое ядро и обеспечить релевантность заголовка. Сейчас же, в условиях роста значимости тематического авторитета (Topical Authority) и выдачи на базе искусственного интеллекта, системы сами решают, какой запрос и какой креатив актуальны для пользователя в моменте. Ручное управление ставками по каждой фразе уступает место стратегии, основанной на ценности конверсии и общей рентабельности инвестиций (ROI), где алгоритм видит весь путь клиента, а не только последний клик.
При этом наблюдается интересный побочный эффект: чем меньше «ручного контроля» в структуре, тем выше чувствительность системы к качеству данных в фидах и полноте информации на посадочных страницах. Кажется, что фокус смещается с настройки самих аккаунтов на управление качеством данных, которые мы в них «скармливаем».
Замечаете ли вы, что детализация структуры объявлений перестала давать ожидаемый прирост эффективности по сравнению с широкими кампаниями?
— @PaidSearchRoom
Последний месяц при аудите кампаний в контекстной рекламе заметен устойчивый паттерн: специалисты массово отказываются от дробления аккаунтов по узким тематическим группам или конкретным ключам. Вместо этого аккаунты собираются в «плоские» структуры с минимальным количеством групп объявлений, где вся работа по подбору аудитории делегирована алгоритмам систем.
Раньше мы тратили часы, чтобы вручную сгруппировать семантическое ядро и обеспечить релевантность заголовка. Сейчас же, в условиях роста значимости тематического авторитета (Topical Authority) и выдачи на базе искусственного интеллекта, системы сами решают, какой запрос и какой креатив актуальны для пользователя в моменте. Ручное управление ставками по каждой фразе уступает место стратегии, основанной на ценности конверсии и общей рентабельности инвестиций (ROI), где алгоритм видит весь путь клиента, а не только последний клик.
При этом наблюдается интересный побочный эффект: чем меньше «ручного контроля» в структуре, тем выше чувствительность системы к качеству данных в фидах и полноте информации на посадочных страницах. Кажется, что фокус смещается с настройки самих аккаунтов на управление качеством данных, которые мы в них «скармливаем».
Замечаете ли вы, что детализация структуры объявлений перестала давать ожидаемый прирост эффективности по сравнению с широкими кампаниями?
— @PaidSearchRoom
Почему я перестал повышать ставки «по выручке» и начал считать по структуре аккаунта
В платном поиске до сих пор живёт вредная привычка: смотреть на кампанию как на один денежный поток и решать всё повышением ставки. По моему опыту, это самый быстрый способ размыть контроль над семантикой и отдать бюджет не туда, где есть маржа, а туда, где просто громче аукцион.
Я давно смотрю на ставку не как на «сколько можно поставить», а как на сигнал о качестве структуры аккаунта. Если в кампании смешаны запросы разной стадии спроса, разные маржинальные группы и разные роли в воронке, ставка перестаёт быть инструментом управления. Она становится костылём, которым закрывают проблемы в архитектуре.
Что я обычно вижу на практике:
— бренд и общие запросы сидят в одной логике назначения ставок;
— коммерческие запросы конкурируют с информационными;
— дорогие сегменты получают тот же потолок, что и дешёвые;
— в отчётах побеждает last-click (последний клик), хотя реальную ценность создаёт не он.
После разделения структуры ситуация меняется без магии. В одном из B2B-проектов просто развели кампании по типу намерения и по вкладу в выручку — и уже на втором месяце CPA (стоимость целевого действия) в нижней части воронки снизился на 18%, а доля пустых кликов срезалась почти на четверть. Не потому что «оптимизировали алгоритм», а потому что перестали мешать разные экономики в одном котле.
Моя позиция простая: **ставка должна обслуживать структуру, а не спасать её**. Если структура собрана правильно, можно тонко управлять аукционом, тестировать пороги, работать с ценностью конверсии и не гадать, почему рост бюджета не даёт роста выручки.
В 2026 это особенно важно: когда last-click всё слабее, а privacy-first атрибуция (атрибуция в условиях приватности) требует большей дисциплины, выигрывает не тот, кто ставит выше, а тот, кто точнее режет спрос по смыслу и экономике.
— @PaidSearchRoom
Дополнительный контекст — @CDProomRu
В платном поиске до сих пор живёт вредная привычка: смотреть на кампанию как на один денежный поток и решать всё повышением ставки. По моему опыту, это самый быстрый способ размыть контроль над семантикой и отдать бюджет не туда, где есть маржа, а туда, где просто громче аукцион.
Я давно смотрю на ставку не как на «сколько можно поставить», а как на сигнал о качестве структуры аккаунта. Если в кампании смешаны запросы разной стадии спроса, разные маржинальные группы и разные роли в воронке, ставка перестаёт быть инструментом управления. Она становится костылём, которым закрывают проблемы в архитектуре.
Что я обычно вижу на практике:
— бренд и общие запросы сидят в одной логике назначения ставок;
— коммерческие запросы конкурируют с информационными;
— дорогие сегменты получают тот же потолок, что и дешёвые;
— в отчётах побеждает last-click (последний клик), хотя реальную ценность создаёт не он.
После разделения структуры ситуация меняется без магии. В одном из B2B-проектов просто развели кампании по типу намерения и по вкладу в выручку — и уже на втором месяце CPA (стоимость целевого действия) в нижней части воронки снизился на 18%, а доля пустых кликов срезалась почти на четверть. Не потому что «оптимизировали алгоритм», а потому что перестали мешать разные экономики в одном котле.
Моя позиция простая: **ставка должна обслуживать структуру, а не спасать её**. Если структура собрана правильно, можно тонко управлять аукционом, тестировать пороги, работать с ценностью конверсии и не гадать, почему рост бюджета не даёт роста выручки.
В 2026 это особенно важно: когда last-click всё слабее, а privacy-first атрибуция (атрибуция в условиях приватности) требует большей дисциплины, выигрывает не тот, кто ставит выше, а тот, кто точнее режет спрос по смыслу и экономике.
— @PaidSearchRoom
Дополнительный контекст — @CDProomRu
Смерть атрибуции по последнему клику и призраки маркетингового микса
В 2026 году продолжать всерьез обсуждать отчеты по последнему клику — это как пытаться планировать маршрут на бумажной карте, когда дороги перестраивают каждые пять минут. Мы окончательно перешли в эпоху privacy-first (приоритет приватности), где данные браузеров скрыты, а путь пользователя до конверсии стал напоминать лабиринт с множеством тупиков.
Когда мы настраиваем платный поиск, мы больше не видим «чистого» пути. Пользователь может увидеть наш AI-обзор (искусственный интеллект-обзор) в поиске, потом перейти через соцсеть, а финальный клик совершить через прямой заход или поисковую рекламу. Если мы продолжаем верить модели последнего клика, мы безжалостно режем бюджеты на охватные кампании, которые на самом деле и привели клиента.
На практике это приводит к парадоксу: мы отключаем каналы, которые дают верхнюю часть воронки, и через месяц видим падение общего объема выручки. В текущей модели RevOps (система управления доходами через интеграцию маркетинга и продаж) такая стратегия самоубийственна.
Как я решаю это сейчас в своих проектах:
— Переход на MMM (моделирование маркетингового микса). Мы смотрим на корреляцию рекламных затрат с общим объемом продаж в разрезе недель. Это не дает точности до одного лида, но показывает реальный вклад канала в бизнес.
— Приоритизация incrementality (инкрементальности). Мы проводим тесты, где отключаем рекламу в конкретном регионе или сегменте на короткий срок, чтобы посмотреть, сколько продаж мы теряем «в моменте». Это единственный способ понять, приносят ли деньги брендовые запросы или люди покупали бы у нас и так.
— Оценка LTV (пожизненной ценности клиента) вместо стоимости привлечения. Если наш поиск приводит клиента с высоким чеком, который остается с нами на полгода, «дорогая» цена клика перестает быть проблемой.
*Маркетинг стал менее точным в цифрах, но более глубоким в понимании ценности.* Ваша задача как специалиста сегодня — не «подкрутить» ставки ради низкого CPA (стоимости целевого действия), а доказать бизнесу, что конкретный поисковый трафик реально двигает общую выручку. Если вы все еще меряете эффективность кампаний только по отчетам из рекламных кабинетов, вы теряете контроль над бюджетом. Время уходить от отчетности «по кликам» к отчетности «по доходу».
— @PaidSearchRoom
В 2026 году продолжать всерьез обсуждать отчеты по последнему клику — это как пытаться планировать маршрут на бумажной карте, когда дороги перестраивают каждые пять минут. Мы окончательно перешли в эпоху privacy-first (приоритет приватности), где данные браузеров скрыты, а путь пользователя до конверсии стал напоминать лабиринт с множеством тупиков.
Когда мы настраиваем платный поиск, мы больше не видим «чистого» пути. Пользователь может увидеть наш AI-обзор (искусственный интеллект-обзор) в поиске, потом перейти через соцсеть, а финальный клик совершить через прямой заход или поисковую рекламу. Если мы продолжаем верить модели последнего клика, мы безжалостно режем бюджеты на охватные кампании, которые на самом деле и привели клиента.
На практике это приводит к парадоксу: мы отключаем каналы, которые дают верхнюю часть воронки, и через месяц видим падение общего объема выручки. В текущей модели RevOps (система управления доходами через интеграцию маркетинга и продаж) такая стратегия самоубийственна.
Как я решаю это сейчас в своих проектах:
— Переход на MMM (моделирование маркетингового микса). Мы смотрим на корреляцию рекламных затрат с общим объемом продаж в разрезе недель. Это не дает точности до одного лида, но показывает реальный вклад канала в бизнес.
— Приоритизация incrementality (инкрементальности). Мы проводим тесты, где отключаем рекламу в конкретном регионе или сегменте на короткий срок, чтобы посмотреть, сколько продаж мы теряем «в моменте». Это единственный способ понять, приносят ли деньги брендовые запросы или люди покупали бы у нас и так.
— Оценка LTV (пожизненной ценности клиента) вместо стоимости привлечения. Если наш поиск приводит клиента с высоким чеком, который остается с нами на полгода, «дорогая» цена клика перестает быть проблемой.
*Маркетинг стал менее точным в цифрах, но более глубоким в понимании ценности.* Ваша задача как специалиста сегодня — не «подкрутить» ставки ради низкого CPA (стоимости целевого действия), а доказать бизнесу, что конкретный поисковый трафик реально двигает общую выручку. Если вы все еще меряете эффективность кампаний только по отчетам из рекламных кабинетов, вы теряете контроль над бюджетом. Время уходить от отчетности «по кликам» к отчетности «по доходу».
— @PaidSearchRoom
Как мы снизили CPA на 27% без роста бюджета: кейс с перестройкой структуры аккаунта
В одном B2B-проекте по программному обеспечению для отдела продаж мы увидели знакомую картину: 1 аккаунт, 1 большая кампания, 400+ ключей в одной группе и ставки «на глаз». На поверхности отчёты были приемлемыми, но по факту платный поиск сливал бюджет в широкие запросы и дублирующие сегменты. CPA за месяц держался на уровне 9 800 ₽, конверсия из клика в лид — 1,9%.
Задача была простая по формулировке и сложная по исполнению: снизить стоимость лида без увеличения бюджета и без потери объёма. В 2026-м, когда last-click всё хуже объясняет вклад канала, мы отдельно зафиксировали не только лиды, но и качество заявок через CRM: долю SQL и выручку на лид.
Решение строили вокруг структуры аккаунта и контроля ставок:
— Разделили кампании по намерению: бренд, конкуренты, высокоинтентные коммерческие запросы, информационные хвосты — всё разнесли по разным стратегиям.
— Вынесли топ-20 самых маржинальных запросов в отдельные группы с ручным контролем ставок.
— Убрали пересечения между широкими соответствиями и точными ключами, чтобы алгоритм не конкурировал сам с собой.
— Ввели корректировки по устройствам и времени суток: мобильный трафик давал лиды дешевле, но SQL там было на 18% меньше.
— Отключили 14 площадок и сегментов, которые давали клики по 23–40 ₽, но не доходили до CRM.
— Перешли на более жёсткую минусовку раз в 3 дня вместо раз в 2 недели.
Что получили за 6 недель:
— CPA снизился с 9 800 ₽ до 7 150 ₽.
— Конверсия из клика в лид выросла с 1,9% до 2,6%.
— Доля SQL среди лидов выросла с 34% до 47%.
— Общий расход не изменился, объём лидов вырос на 22%.
Главный урок здесь не в том, что «надо чаще смотреть отчёты». Урок в другом: **ставка — это следствие структуры, а не замена структуре**. Когда аккаунт собран по логике спроса, а не по логике удобства загрузки, алгоритм начинает работать на вас. И в privacy-first среде это особенно заметно: чем лучше сегментация, тем чище сигналы для автостратегий и тем меньше мусора в данных.
Если коротко: сначала режем хаос в структуре, потом трогаем ставки. И только потом спрашиваем у кампании, почему она дорогая.
— @PaidSearchRoom
В одном B2B-проекте по программному обеспечению для отдела продаж мы увидели знакомую картину: 1 аккаунт, 1 большая кампания, 400+ ключей в одной группе и ставки «на глаз». На поверхности отчёты были приемлемыми, но по факту платный поиск сливал бюджет в широкие запросы и дублирующие сегменты. CPA за месяц держался на уровне 9 800 ₽, конверсия из клика в лид — 1,9%.
Задача была простая по формулировке и сложная по исполнению: снизить стоимость лида без увеличения бюджета и без потери объёма. В 2026-м, когда last-click всё хуже объясняет вклад канала, мы отдельно зафиксировали не только лиды, но и качество заявок через CRM: долю SQL и выручку на лид.
Решение строили вокруг структуры аккаунта и контроля ставок:
— Разделили кампании по намерению: бренд, конкуренты, высокоинтентные коммерческие запросы, информационные хвосты — всё разнесли по разным стратегиям.
— Вынесли топ-20 самых маржинальных запросов в отдельные группы с ручным контролем ставок.
— Убрали пересечения между широкими соответствиями и точными ключами, чтобы алгоритм не конкурировал сам с собой.
— Ввели корректировки по устройствам и времени суток: мобильный трафик давал лиды дешевле, но SQL там было на 18% меньше.
— Отключили 14 площадок и сегментов, которые давали клики по 23–40 ₽, но не доходили до CRM.
— Перешли на более жёсткую минусовку раз в 3 дня вместо раз в 2 недели.
Что получили за 6 недель:
— CPA снизился с 9 800 ₽ до 7 150 ₽.
— Конверсия из клика в лид выросла с 1,9% до 2,6%.
— Доля SQL среди лидов выросла с 34% до 47%.
— Общий расход не изменился, объём лидов вырос на 22%.
Главный урок здесь не в том, что «надо чаще смотреть отчёты». Урок в другом: **ставка — это следствие структуры, а не замена структуре**. Когда аккаунт собран по логике спроса, а не по логике удобства загрузки, алгоритм начинает работать на вас. И в privacy-first среде это особенно заметно: чем лучше сегментация, тем чище сигналы для автостратегий и тем меньше мусора в данных.
Если коротко: сначала режем хаос в структуре, потом трогаем ставки. И только потом спрашиваем у кампании, почему она дорогая.
— @PaidSearchRoom
Ставка — это не число. Это способ купить контроль над трафиком
Если посмотреть на аккаунты, которые стабильно живут годами, у них почти всегда есть одна общая черта: ставка там не используется как «рычаг побольше кликов», а работает как инструмент управления средой. Не трафиком даже — именно средой, в которой этот трафик добывается.
Для performance-специалиста это звучит скучно. Но в 2026 году скучные вещи и оказываются самыми дорогими. Автоматизация ставок стала умнее, а конкуренция — плотнее. Поэтому выигрыш чаще приходит не от того, что вы «подняли bid», а от того, что правильно устроили сам аккаунт: структура, сигналы, приоритеты, ограничения.
Первый тезис простой: ставка бессмысленна без понимания, что именно вы ей поручили.
Одна и та же ставка может означать два разных решения. В первом случае вы платите за вероятность показа в аукционе. Во втором — за шанс собрать обучающую выборку для алгоритма. И это разные задачи.
Пример: в B2B-кампании на редкие заявки команда часто пытается держать низкую ставку, чтобы не «переплачивать». В результате система не видит достаточно качественных аукционов, не набирает обучение и начинает торговаться за мусорный трафик. Формально ставка экономная, фактически — дорогая.
Отсюда вытекает второе: структура аккаунта должна поддерживать экономику обучения, а не только удобство отчётности.
Многие до сих пор строят аккаунт по принципу «одна группа — одна услуга — один текст». Это удобно для навигации, но плохо для управления ставками. Когда сегменты слишком мелкие, алгоритм недополучает данные. Когда сегменты слишком широкие, вы теряете контроль над маржой и намерением пользователя.
Пример: в e-com с сотнями SKU часто эффективнее объединять товарные группы не по каталогу, а по поведенческой ценности: маржинальные хиты отдельно, длинный хвост отдельно, повторные покупки отдельно. Тогда ставка начинает отражать не просто цену клика, а ценность сегмента для бизнеса.
Третий тезис: ставки надо строить вокруг сигнала, а не вокруг канала.
В 2026 году last-click уже почти нигде не даёт честной картины. Особенно там, где путь длинный: B2B, сложный e-com, услуги с несколькими касаниями. Если вы продолжаете «оптимизировать по последнему клику», ставка постепенно начинает обслуживать самый видимый, а не самый полезный трафик.
Пример: в кампании на консультации трафик с брендовых запросов выглядит самым эффективным, и система охотно повышает на него ставку. Но реальную новую выручку часто создают более ранние касания — тематические запросы, материалы, ретаргетинг, look-alike-аудитории. Поэтому в зрелой структуре аккаунта ставки привязаны к upstream-сигналам: качеству сессии, доходимости до ключевого действия, повторным визитам, влиянию на pipeline или выручку.
И наконец, четвёртое: хороший аккаунт не просит ставку «на глаз», он сам задаёт вилку допустимых ставок.
Это тот момент, где performance становится почти инженерной задачей. У вас есть ограничения по марже, целевому CAC, доле повторных продаж, среднему чеку, длине цикла сделки. И на основе этого вы определяете, где ставка может быть агрессивной, где — только защитной, а где вообще не имеет смысла.
Пример: бренд с сильным повторным спросом может позволить себе более высокую ставку на первое касание, если знает, что LTV вытянет экономику. А B2B-компания с длинным циклом и RevOps-логикой не может смотреть только на лид. Ей нужен допуск по ставке на весь путь до выручки, иначе реклама будет «красивая», но не полезная.
Если собрать это в одну мысль, получится так: ставка — не оптимизация ради клика и не магическая ручка роста. Это способ описать, насколько дорого вы готовы покупать неопределённость.
Именно поэтому в сильных аккаунтах сначала наводят порядок в структуре, потом в сигналах, и только потом спорят о ставках. Потому что ставка сама по себе ничего не решает. Она начинает работать только тогда, когда аккаунт уже умеет отличать шум от ценности.
— @PaidSearchRoom
Если посмотреть на аккаунты, которые стабильно живут годами, у них почти всегда есть одна общая черта: ставка там не используется как «рычаг побольше кликов», а работает как инструмент управления средой. Не трафиком даже — именно средой, в которой этот трафик добывается.
Для performance-специалиста это звучит скучно. Но в 2026 году скучные вещи и оказываются самыми дорогими. Автоматизация ставок стала умнее, а конкуренция — плотнее. Поэтому выигрыш чаще приходит не от того, что вы «подняли bid», а от того, что правильно устроили сам аккаунт: структура, сигналы, приоритеты, ограничения.
Первый тезис простой: ставка бессмысленна без понимания, что именно вы ей поручили.
Одна и та же ставка может означать два разных решения. В первом случае вы платите за вероятность показа в аукционе. Во втором — за шанс собрать обучающую выборку для алгоритма. И это разные задачи.
Пример: в B2B-кампании на редкие заявки команда часто пытается держать низкую ставку, чтобы не «переплачивать». В результате система не видит достаточно качественных аукционов, не набирает обучение и начинает торговаться за мусорный трафик. Формально ставка экономная, фактически — дорогая.
Отсюда вытекает второе: структура аккаунта должна поддерживать экономику обучения, а не только удобство отчётности.
Многие до сих пор строят аккаунт по принципу «одна группа — одна услуга — один текст». Это удобно для навигации, но плохо для управления ставками. Когда сегменты слишком мелкие, алгоритм недополучает данные. Когда сегменты слишком широкие, вы теряете контроль над маржой и намерением пользователя.
Пример: в e-com с сотнями SKU часто эффективнее объединять товарные группы не по каталогу, а по поведенческой ценности: маржинальные хиты отдельно, длинный хвост отдельно, повторные покупки отдельно. Тогда ставка начинает отражать не просто цену клика, а ценность сегмента для бизнеса.
Третий тезис: ставки надо строить вокруг сигнала, а не вокруг канала.
В 2026 году last-click уже почти нигде не даёт честной картины. Особенно там, где путь длинный: B2B, сложный e-com, услуги с несколькими касаниями. Если вы продолжаете «оптимизировать по последнему клику», ставка постепенно начинает обслуживать самый видимый, а не самый полезный трафик.
Пример: в кампании на консультации трафик с брендовых запросов выглядит самым эффективным, и система охотно повышает на него ставку. Но реальную новую выручку часто создают более ранние касания — тематические запросы, материалы, ретаргетинг, look-alike-аудитории. Поэтому в зрелой структуре аккаунта ставки привязаны к upstream-сигналам: качеству сессии, доходимости до ключевого действия, повторным визитам, влиянию на pipeline или выручку.
И наконец, четвёртое: хороший аккаунт не просит ставку «на глаз», он сам задаёт вилку допустимых ставок.
Это тот момент, где performance становится почти инженерной задачей. У вас есть ограничения по марже, целевому CAC, доле повторных продаж, среднему чеку, длине цикла сделки. И на основе этого вы определяете, где ставка может быть агрессивной, где — только защитной, а где вообще не имеет смысла.
Пример: бренд с сильным повторным спросом может позволить себе более высокую ставку на первое касание, если знает, что LTV вытянет экономику. А B2B-компания с длинным циклом и RevOps-логикой не может смотреть только на лид. Ей нужен допуск по ставке на весь путь до выручки, иначе реклама будет «красивая», но не полезная.
Если собрать это в одну мысль, получится так: ставка — не оптимизация ради клика и не магическая ручка роста. Это способ описать, насколько дорого вы готовы покупать неопределённость.
Именно поэтому в сильных аккаунтах сначала наводят порядок в структуре, потом в сигналах, и только потом спорят о ставках. Потому что ставка сама по себе ничего не решает. Она начинает работать только тогда, когда аккаунт уже умеет отличать шум от ценности.
— @PaidSearchRoom
Как переход на server-side аналитику спас бюджет в B2B-сегменте
Контекст: Крупный поставщик облачных сервисов для бизнеса (B2B) столкнулся с классической проблемой 2026 года. Из-за развития концепции «нулевых кликов» (zero-click) в поисковых системах, когда ответы на запросы пользователей формируются прямо в выдаче с помощью ИИ, классические модели атрибуции по последнему клику (last-click) стали давать колоссальные искажения. Маркетинговый бюджет тратился на охватные кампании, которые выглядели неэффективными, хотя фактически подогревали спрос.
Задача: Оценить реальный вклад платного поиска в воронку продаж. Руководство требовало перехода от метрик лидогенерации (MQL) к RevOps — модели, где маркетинг отвечает за итоговую выручку. Нужно было понять, какие кампании на самом деле приводят к закрытию сделок, а не просто к «холодным» регистрациям.
Решение: Команда внедрила server-side (серверную) передачу данных. Это позволило отправлять события напрямую с сервера компании в рекламные кабинеты, минуя блокировщики рекламы и ограничения браузеров по cookie-файлам. Далее провели моделирование маркетингового микса (MMM) для оценки инкрементальности (добавочной ценности) каждого канала.
Что сделали по шагам:
— Отказались от оптимизации по «заявке» в пользу оптимизации по качественным SQL (квалифицированным сделкам).
— С помощью server-side отследили путь пользователя, который совершал серию поисковых запросов, но конвертировался через 30 дней после прямого захода на сайт.
— Перераспределили бюджет: сократили затраты на высокочастотные запросы с низкой конверсией и усилили кампании по брендовым запросам и узкоспециализированным решениям, где Topical Authority (тематический авторитет) сайта был подтвержден ИИ-ассистентами.
Результат:
— Стоимость привлечения платного клиента (CAC) снизилась на 18% за полгода.
— Выяснилось, что 35% оплат происходило через 45 дней после первого клика, которые ранее «терялись» из-за короткого окна атрибуции в 30 дней.
— Конверсия из клика в сделку выросла на 12% за счет того, что алгоритмы начали обучаться на данных о реальных продажах, а не о кликах по кнопке «заказать консультацию».
Урок: В эпоху, когда поисковики стараются удержать пользователя внутри своей экосистемы, полагаться на стандартные отчеты рекламных площадок — значит играть вслепую. Переход на серверную аналитику и анализ данных на стороне вашего CRM-решения становится обязательным условием выживания. Если вы не видите полную цепочку до закрытия договора, вы неизбежно будете отключать те каналы, которые приносят вам самую качественную прибыль. Современный контекст требует понимания не того, «куда кликнули», а того, «кто в итоге купил».
— @PaidSearchRoom
Контекст: Крупный поставщик облачных сервисов для бизнеса (B2B) столкнулся с классической проблемой 2026 года. Из-за развития концепции «нулевых кликов» (zero-click) в поисковых системах, когда ответы на запросы пользователей формируются прямо в выдаче с помощью ИИ, классические модели атрибуции по последнему клику (last-click) стали давать колоссальные искажения. Маркетинговый бюджет тратился на охватные кампании, которые выглядели неэффективными, хотя фактически подогревали спрос.
Задача: Оценить реальный вклад платного поиска в воронку продаж. Руководство требовало перехода от метрик лидогенерации (MQL) к RevOps — модели, где маркетинг отвечает за итоговую выручку. Нужно было понять, какие кампании на самом деле приводят к закрытию сделок, а не просто к «холодным» регистрациям.
Решение: Команда внедрила server-side (серверную) передачу данных. Это позволило отправлять события напрямую с сервера компании в рекламные кабинеты, минуя блокировщики рекламы и ограничения браузеров по cookie-файлам. Далее провели моделирование маркетингового микса (MMM) для оценки инкрементальности (добавочной ценности) каждого канала.
Что сделали по шагам:
— Отказались от оптимизации по «заявке» в пользу оптимизации по качественным SQL (квалифицированным сделкам).
— С помощью server-side отследили путь пользователя, который совершал серию поисковых запросов, но конвертировался через 30 дней после прямого захода на сайт.
— Перераспределили бюджет: сократили затраты на высокочастотные запросы с низкой конверсией и усилили кампании по брендовым запросам и узкоспециализированным решениям, где Topical Authority (тематический авторитет) сайта был подтвержден ИИ-ассистентами.
Результат:
— Стоимость привлечения платного клиента (CAC) снизилась на 18% за полгода.
— Выяснилось, что 35% оплат происходило через 45 дней после первого клика, которые ранее «терялись» из-за короткого окна атрибуции в 30 дней.
— Конверсия из клика в сделку выросла на 12% за счет того, что алгоритмы начали обучаться на данных о реальных продажах, а не о кликах по кнопке «заказать консультацию».
Урок: В эпоху, когда поисковики стараются удержать пользователя внутри своей экосистемы, полагаться на стандартные отчеты рекламных площадок — значит играть вслепую. Переход на серверную аналитику и анализ данных на стороне вашего CRM-решения становится обязательным условием выживания. Если вы не видите полную цепочку до закрытия договора, вы неизбежно будете отключать те каналы, которые приносят вам самую качественную прибыль. Современный контекст требует понимания не того, «куда кликнули», а того, «кто в итоге купил».
— @PaidSearchRoom
Смена фокуса в автоматических стратегиях назначения ставок
За последний месяц в аккаунтах с глубокой интеграцией данных о прибыли (profit-based bidding) наблюдается любопытный паттерн. Алгоритмы стали значительно быстрее реагировать на изменение маржинальности товаров, даже если объем конверсий остается стабильным. Раньше система приоритизировала позиции с высоким спросом, игнорируя колебания в себестоимости, если в фиде не обновлялись цены ежедневно.
Сейчас, при использовании серверной передачи данных (server-side tracking), система чаще перебрасывает бюджет на артикулы с более высокой доходностью, жертвуя общим количеством заказов в пользу маржинального дохода. При этом заметно, что в условиях текущей экономии потребителей, где средний чек снижается, алгоритмы стали чаще «урезать» охват для товаров с низкой маржой, даже если по ним сохраняется высокий органический интерес. Фактически, автоматика начинает действовать в парадигме RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку), а не простого захвата доли рынка.
Замечали ли вы, чтобы автоматические стратегии стали вести себя более «финансово грамотно», отдавая предпочтение конкретным категориям товаров в ущерб общему количеству лидов?
— @PaidSearchRoom
За последний месяц в аккаунтах с глубокой интеграцией данных о прибыли (profit-based bidding) наблюдается любопытный паттерн. Алгоритмы стали значительно быстрее реагировать на изменение маржинальности товаров, даже если объем конверсий остается стабильным. Раньше система приоритизировала позиции с высоким спросом, игнорируя колебания в себестоимости, если в фиде не обновлялись цены ежедневно.
Сейчас, при использовании серверной передачи данных (server-side tracking), система чаще перебрасывает бюджет на артикулы с более высокой доходностью, жертвуя общим количеством заказов в пользу маржинального дохода. При этом заметно, что в условиях текущей экономии потребителей, где средний чек снижается, алгоритмы стали чаще «урезать» охват для товаров с низкой маржой, даже если по ним сохраняется высокий органический интерес. Фактически, автоматика начинает действовать в парадигме RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку), а не простого захвата доли рынка.
Замечали ли вы, чтобы автоматические стратегии стали вести себя более «финансово грамотно», отдавая предпочтение конкретным категориям товаров в ущерб общему количеству лидов?
— @PaidSearchRoom
Почему я перестал дробить кампании «по ключам» в поиске
В 2026 году главная ошибка в контекстной рекламе — продолжать строить аккаунт так, будто у нас всё ещё один аукцион, один пользователь и одна точка контакта. На практике поиск давно стал не витриной ключевых фраз, а системой управления спросом.
Я всё чаще собираю аккаунты не вокруг микросегментации, а вокруг экономики решения:
— отдельный слой под брендовый спрос;
— отдельный слой под высокоинтентные запросы;
— отдельный слой под верх воронки, где мы ловим не заявку, а движение в сторону выбора;
— отдельные кампании под маржинальные и немаржинальные направления.
Почему так? Потому что при избыточной дробности мы теряем главное — сигнал. Алгоритму нужны объём, стабильность и понятная цель. Когда в кампании по 20–30 ключей, 6 объявлений и 4 посадочные, вы не управляете ставкой — вы мешаете системе учиться. А потом удивляетесь, что цена лида прыгает, хотя «всё разнесено по группам».
Из практики: на одном B2B-проекте мы сократили количество поисковых кампаний почти вдвое, но при этом жёстче развели их по роли в воронке. Конверсия в заявку не выросла мгновенно, зато через 3–4 недели стало видно, где спрос действительно дорогой, а где мы раньше просто переоценивали важность отдельных кластеров. Итог — меньше мусорного трафика, выше управляемость ставок, понятнее CPA по каждому типу спроса.
Мой вывод простой: **структура аккаунта должна отражать не семантику, а управленческое решение**. Если кампания не помогает принимать решение по ставке, бюджету или креативу — она лишняя.
В эпоху, когда last-click (последний клик) всё хуже объясняет выручку, выигрывают не самые дробные аккаунты, а самые внятные.
— @PaidSearchRoom
Параллельный взгляд на тему — @InfluencerCraft
В 2026 году главная ошибка в контекстной рекламе — продолжать строить аккаунт так, будто у нас всё ещё один аукцион, один пользователь и одна точка контакта. На практике поиск давно стал не витриной ключевых фраз, а системой управления спросом.
Я всё чаще собираю аккаунты не вокруг микросегментации, а вокруг экономики решения:
— отдельный слой под брендовый спрос;
— отдельный слой под высокоинтентные запросы;
— отдельный слой под верх воронки, где мы ловим не заявку, а движение в сторону выбора;
— отдельные кампании под маржинальные и немаржинальные направления.
Почему так? Потому что при избыточной дробности мы теряем главное — сигнал. Алгоритму нужны объём, стабильность и понятная цель. Когда в кампании по 20–30 ключей, 6 объявлений и 4 посадочные, вы не управляете ставкой — вы мешаете системе учиться. А потом удивляетесь, что цена лида прыгает, хотя «всё разнесено по группам».
Из практики: на одном B2B-проекте мы сократили количество поисковых кампаний почти вдвое, но при этом жёстче развели их по роли в воронке. Конверсия в заявку не выросла мгновенно, зато через 3–4 недели стало видно, где спрос действительно дорогой, а где мы раньше просто переоценивали важность отдельных кластеров. Итог — меньше мусорного трафика, выше управляемость ставок, понятнее CPA по каждому типу спроса.
Мой вывод простой: **структура аккаунта должна отражать не семантику, а управленческое решение**. Если кампания не помогает принимать решение по ставке, бюджету или креативу — она лишняя.
В эпоху, когда last-click (последний клик) всё хуже объясняет выручку, выигрывают не самые дробные аккаунты, а самые внятные.
— @PaidSearchRoom
Параллельный взгляд на тему — @InfluencerCraft
Как адаптировать структуру аккаунтов под RevOps: от лидов к доходу
Эпоха, когда эффективность контекстной рекламы измерялась только стоимостью заявки, прошла. В модели RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку) цель специалиста — не просто привести контакт, а обеспечить качественный поток для сделок. Если ваша структура аккаунтов всё еще заточена под классические MQL (маркетинговые квалифицированные лиды), пора менять логику управления ставками.
Вот план действий по пересборке структуры для B2B-сегмента:
— Внедрите передачу данных о статусе сделки из CRM напрямую в рекламные системы. Это фундамент server-side (серверной) атрибуции. Откажитесь от оптимизации по «отправке формы» в пользу оптимизации по стадиям «квалифицирован» или «назначена встреча».
— Разделите кампании по уровню готовности клиента к покупке (intent-based структура). Выделите в отдельные группы запросы, связанные с отраслевыми проблемами, и запросы на сравнение решений. В условиях AI-обзоров поисковиков, информационные запросы должны вести на контент, подтверждающий вашу экспертность, а не на страницу «Купите у нас».
— Пересмотрите стратегию ставок для верхнего уровня воронки. Если вы работаете на удержание и развитие текущих клиентов, используйте аудитории на основе данных о доходности (LTV — пожизненной ценности клиента). Ставьте повышенные коэффициенты на семантику, которая приводит не просто нового пользователя, а пользователя в целевой сегмент с высоким чеком.
— Замените макро-конверсии на цепочку микро-конверсий, если цикл сделки превышает 30 дней. Это позволит автоматическим стратегиям быстрее обучаться даже при небольшом общем объеме продаж.
— Проведите чистку семантики. В поисковой выдаче 2026 года «мусорные» запросы съедают бюджет быстрее, чем раньше, из-за роста стоимости клика. Исключайте все площадки и запросы, которые не дают качественных SQL (лидов, готовых к сделке), даже если они формально приносят дешевый трафик.
Ваша задача на неделю — перенастроить правила автоматического управления ставками так, чтобы система отдавала приоритет тем кампаниям, которые ведут к реальным поступлениям на счет компании, а не просто увеличивают количество строк в CRM. *Performance-маркетинг сегодня — это управление деньгами, а не кликами.*
— @PaidSearchRoom
Параллельный взгляд на тему — @FoodBevMarketing
Эпоха, когда эффективность контекстной рекламы измерялась только стоимостью заявки, прошла. В модели RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку) цель специалиста — не просто привести контакт, а обеспечить качественный поток для сделок. Если ваша структура аккаунтов всё еще заточена под классические MQL (маркетинговые квалифицированные лиды), пора менять логику управления ставками.
Вот план действий по пересборке структуры для B2B-сегмента:
— Внедрите передачу данных о статусе сделки из CRM напрямую в рекламные системы. Это фундамент server-side (серверной) атрибуции. Откажитесь от оптимизации по «отправке формы» в пользу оптимизации по стадиям «квалифицирован» или «назначена встреча».
— Разделите кампании по уровню готовности клиента к покупке (intent-based структура). Выделите в отдельные группы запросы, связанные с отраслевыми проблемами, и запросы на сравнение решений. В условиях AI-обзоров поисковиков, информационные запросы должны вести на контент, подтверждающий вашу экспертность, а не на страницу «Купите у нас».
— Пересмотрите стратегию ставок для верхнего уровня воронки. Если вы работаете на удержание и развитие текущих клиентов, используйте аудитории на основе данных о доходности (LTV — пожизненной ценности клиента). Ставьте повышенные коэффициенты на семантику, которая приводит не просто нового пользователя, а пользователя в целевой сегмент с высоким чеком.
— Замените макро-конверсии на цепочку микро-конверсий, если цикл сделки превышает 30 дней. Это позволит автоматическим стратегиям быстрее обучаться даже при небольшом общем объеме продаж.
— Проведите чистку семантики. В поисковой выдаче 2026 года «мусорные» запросы съедают бюджет быстрее, чем раньше, из-за роста стоимости клика. Исключайте все площадки и запросы, которые не дают качественных SQL (лидов, готовых к сделке), даже если они формально приносят дешевый трафик.
Ваша задача на неделю — перенастроить правила автоматического управления ставками так, чтобы система отдавала приоритет тем кампаниям, которые ведут к реальным поступлениям на счет компании, а не просто увеличивают количество строк в CRM. *Performance-маркетинг сегодня — это управление деньгами, а не кликами.*
— @PaidSearchRoom
Параллельный взгляд на тему — @FoodBevMarketing
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
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
Что такое структура аккаунта в платном поиске
Структура аккаунта — это логика, по которой в рекламной системе разложены кампании, группы, ключи, минус-слова, аудитории и объявления. Проще: это не просто «как всё названо», а **как устроено управление ставками, бюджетом и сигналами для алгоритма**.
Чем отличается от семантики? Семантика — это список запросов и смысловых кластеров. Структура — это уже упаковка этой семантики в кампании и группы, чтобы можно было:
— разделять бренд и небренд;
— управлять ставками по маржинальности, регионам, устройствам;
— не смешивать разные намерения пользователя;
— корректно считать конверсии и искать, где именно ломается экономика.
Типичная ошибка — строить аккаунт только «по ключам». В 2026 году это особенно вредно: при privacy-first атрибуции, server-side и моделировании вкладов важнее, чтобы структура отражала бизнес-логику, а не удобство ручной навигации. Ещё одна ошибка — дробить кампании слишком мелко. Тогда данные распыляются, алгоритм дольше учится, а управлять ставкой становится сложнее, а не проще.
Пример: для интернет-магазина бытовой техники логично сделать отдельные кампании под бренд, общие запросы, категорию «холодильники» и ретаргетинг, а внутри уже разнести по маржинальным подкатегориям. Это позволит не ставить одну и ту же ставку на запросы с разной ценностью для бизнеса.
— @PaidSearchRoom
Параллельный взгляд на тему — @PrivacyTrackingRu
Структура аккаунта — это логика, по которой в рекламной системе разложены кампании, группы, ключи, минус-слова, аудитории и объявления. Проще: это не просто «как всё названо», а **как устроено управление ставками, бюджетом и сигналами для алгоритма**.
Чем отличается от семантики? Семантика — это список запросов и смысловых кластеров. Структура — это уже упаковка этой семантики в кампании и группы, чтобы можно было:
— разделять бренд и небренд;
— управлять ставками по маржинальности, регионам, устройствам;
— не смешивать разные намерения пользователя;
— корректно считать конверсии и искать, где именно ломается экономика.
Типичная ошибка — строить аккаунт только «по ключам». В 2026 году это особенно вредно: при privacy-first атрибуции, server-side и моделировании вкладов важнее, чтобы структура отражала бизнес-логику, а не удобство ручной навигации. Ещё одна ошибка — дробить кампании слишком мелко. Тогда данные распыляются, алгоритм дольше учится, а управлять ставкой становится сложнее, а не проще.
Пример: для интернет-магазина бытовой техники логично сделать отдельные кампании под бренд, общие запросы, категорию «холодильники» и ретаргетинг, а внутри уже разнести по маржинальным подкатегориям. Это позволит не ставить одну и ту же ставку на запросы с разной ценностью для бизнеса.
— @PaidSearchRoom
Параллельный взгляд на тему — @PrivacyTrackingRu
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
Сегментация поисковых кампаний в 2026-м: как Aviasales снизил CPL без “кровавого” бюджета
Контекст
2026 год для платного поиска — это не столько про ставки, сколько про контроль качества спроса. Last-click атрибуция (по последнему клику) всё хуже отражает реальность из‑за privacy-first, растёт доля серверной атрибуции и моделей инкрементальности. Параллельно у пользователей “нулевой” сценарий: AI-overviews в выдаче съедают часть трафика, а платный поиск начинает работать не как “приведи просто трафик”, а как “закрой конкретный шаг в воронке”.
В e-com и travel это особенно заметно: средний чек давит, конкуренция растёт, а стоимость лидов — “гуляет” от качества запросов. Поэтому сегментация стала ключевым рычагом: разделять спрос по намерению и по готовности принять решение, а не держать всё в одном пуле.
Задача
Aviasales (как пример travel-сервиса) столкнулся с типичной проблемой структуры:
— бренд и небренд смешаны в одной кампании;
— разные типы запросов (информационные/транзакционные) режутся одними и теми же креативами и посадочными;
— закупка шла оптимизацией по одному целевому действию (условно “клик/переход”), а не по полезному действию (поиск рейса с параметрами, старт бронирования).
Результат: CPL (стоимость целевого лида) рос, а доля “пустых” визитов увеличивалась — люди смотрели, но не доходили до шага, который превращается в выручку.
Решение (что сделали руками и в структуре)
1) Пересобрали семантику в 3 слоя намерения
— “Дизайн-спрос” (пользователь всё ещё выбирает): сравнения, “как выбрать”, “лучшие даты”, общие запросы без явного маршрута/направления.
— “Маршрутный спрос” (пользователь ищет конкретику): “рейсы Москва–Стамбул”, “цены на билеты туда-то”, запросы с гео и периодом.
— “Критический спрос” (готовность действовать): бренд + маршрут, “купить/бронировать”, запросы с триггерами выбора (класс/время/пересадки).
2) Развели кампании по типам и поменяли цель оптимизации
Вместо единой “воронки клика” сделали отдельные наборы:
— для первого слоя — оптимизация на полезное вовлечение (например, глубина просмотра/взаимодействие с элементами формы поиска), чтобы не платить за случайный интерес;
— для второго — оптимизация ближе к поиску параметров;
— для третьего — оптимизация на старт бронирования/достижение ключевого шага.
Это снизило “перекос” бюджета в верхнюю часть, где атрибуция переоценивала эффект.
3) Креативы и посадочные привязали к намерению, а не к общему сообщению
— для “Дизайн-спроса” — сценарии “помогаем выбрать” (контент внутри посадочной, быстрые фильтры, объяснение логики поиска);
— для “Маршрутного” — упор на скорость и точность параметров (“подставим направление/дату”, “подберём варианты по пересадкам”);
— для “Критического” — максимально короткий путь к действию (меньше отвлечений, акцент на шагах бронирования, стабильность формы).
4) Настроили минус-слова и “анти-площадки” под качество
Отдельно выключали запросы и срезы, где доля нерелевантных поисков была высокой: например, общие формулировки без маршрута, где пользователи уходили в информационный контент. Параллельно добавили ограничения по аудиториям/гео там, где конверсия в “полезный шаг” была нестабильной.
5) Проверили эффект через инкрементальность, а не через “просто стало меньше CPL”
Потому что в 2026-м атрибуция может рисовать улучшение от изменения микса и частоты показов. Мы сравнили когорты и сценарии “с кампанией/без кампании” по методике инкрементального эффекта (по сути — измеряли прирост целевого действия, а не зависимость от last-click).
Результат
После пересборки структуры:
— CPL снизился на **18–25%** за счёт отделения нерелевантного спроса и переноса оптимизации ближе к ключевому шагу;
— доля “пустых” визитов (не дошедших до поиска параметров) упала на **12–16%**;
— при сохранении общего бюджета доля маршрутизированного и критического спроса выросла, а общий объём полезных действий стал стабильнее по неделям.
Важно: рост эффективности был не от “магии ставок”, а от того, что расходы перестали конкурировать внутри одной кампании между разными задачами
…
Контекст
2026 год для платного поиска — это не столько про ставки, сколько про контроль качества спроса. Last-click атрибуция (по последнему клику) всё хуже отражает реальность из‑за privacy-first, растёт доля серверной атрибуции и моделей инкрементальности. Параллельно у пользователей “нулевой” сценарий: AI-overviews в выдаче съедают часть трафика, а платный поиск начинает работать не как “приведи просто трафик”, а как “закрой конкретный шаг в воронке”.
В e-com и travel это особенно заметно: средний чек давит, конкуренция растёт, а стоимость лидов — “гуляет” от качества запросов. Поэтому сегментация стала ключевым рычагом: разделять спрос по намерению и по готовности принять решение, а не держать всё в одном пуле.
Задача
Aviasales (как пример travel-сервиса) столкнулся с типичной проблемой структуры:
— бренд и небренд смешаны в одной кампании;
— разные типы запросов (информационные/транзакционные) режутся одними и теми же креативами и посадочными;
— закупка шла оптимизацией по одному целевому действию (условно “клик/переход”), а не по полезному действию (поиск рейса с параметрами, старт бронирования).
Результат: CPL (стоимость целевого лида) рос, а доля “пустых” визитов увеличивалась — люди смотрели, но не доходили до шага, который превращается в выручку.
Решение (что сделали руками и в структуре)
1) Пересобрали семантику в 3 слоя намерения
— “Дизайн-спрос” (пользователь всё ещё выбирает): сравнения, “как выбрать”, “лучшие даты”, общие запросы без явного маршрута/направления.
— “Маршрутный спрос” (пользователь ищет конкретику): “рейсы Москва–Стамбул”, “цены на билеты туда-то”, запросы с гео и периодом.
— “Критический спрос” (готовность действовать): бренд + маршрут, “купить/бронировать”, запросы с триггерами выбора (класс/время/пересадки).
2) Развели кампании по типам и поменяли цель оптимизации
Вместо единой “воронки клика” сделали отдельные наборы:
— для первого слоя — оптимизация на полезное вовлечение (например, глубина просмотра/взаимодействие с элементами формы поиска), чтобы не платить за случайный интерес;
— для второго — оптимизация ближе к поиску параметров;
— для третьего — оптимизация на старт бронирования/достижение ключевого шага.
Это снизило “перекос” бюджета в верхнюю часть, где атрибуция переоценивала эффект.
3) Креативы и посадочные привязали к намерению, а не к общему сообщению
— для “Дизайн-спроса” — сценарии “помогаем выбрать” (контент внутри посадочной, быстрые фильтры, объяснение логики поиска);
— для “Маршрутного” — упор на скорость и точность параметров (“подставим направление/дату”, “подберём варианты по пересадкам”);
— для “Критического” — максимально короткий путь к действию (меньше отвлечений, акцент на шагах бронирования, стабильность формы).
4) Настроили минус-слова и “анти-площадки” под качество
Отдельно выключали запросы и срезы, где доля нерелевантных поисков была высокой: например, общие формулировки без маршрута, где пользователи уходили в информационный контент. Параллельно добавили ограничения по аудиториям/гео там, где конверсия в “полезный шаг” была нестабильной.
5) Проверили эффект через инкрементальность, а не через “просто стало меньше CPL”
Потому что в 2026-м атрибуция может рисовать улучшение от изменения микса и частоты показов. Мы сравнили когорты и сценарии “с кампанией/без кампании” по методике инкрементального эффекта (по сути — измеряли прирост целевого действия, а не зависимость от last-click).
Результат
После пересборки структуры:
— CPL снизился на **18–25%** за счёт отделения нерелевантного спроса и переноса оптимизации ближе к ключевому шагу;
— доля “пустых” визитов (не дошедших до поиска параметров) упала на **12–16%**;
— при сохранении общего бюджета доля маршрутизированного и критического спроса выросла, а общий объём полезных действий стал стабильнее по неделям.
Важно: рост эффективности был не от “магии ставок”, а от того, что расходы перестали конкурировать внутри одной кампании между разными задачами
…
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
Как переход на атрибуцию по ценности (Value-based bidding) спас бюджет в B2B-сегменте
Контекст: компания из сектора логистических SaaS-решений (программное обеспечение как услуга) столкнулась с падением окупаемости рекламных расходов. В эпоху 2026 года, когда классический подход к захвату лидов через формы перестал давать качественные продажи, компания перешла на рельсы RevOps (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки).
Задача: в условиях снижения среднего чека на 6%, нужно было перестать гнаться за количеством SQL (квалифицированных для продаж лидов), которые часто оказывались «холодными», и сфокусироваться на привлечении пользователей, склонных к долгосрочному удержанию (retention).
Решение: мы полностью отказались от стратегии оптимизации на отправку формы. Вместе с командой продаж мы выстроили сквозную передачу данных через серверную атрибуцию (server-side). В рекламный кабинет начали возвращать не просто факт заполнения заявки, а конверсии на этапе «подписание контракта» и «оплата второго месяца подписки».
Настроили автоматическую стратегию ставок на основе ценности (Value-based bidding). Алгоритму скомандовали: приоритизировать клики от пользователей, чьи действия на сайте (глубина просмотра страниц с документацией, изучение API) коррелировали с высоким LTV (пожизненной ценностью клиента). Параллельно внедрили МММ (маркетинговое моделирование микса), чтобы оценить влияние брендового поиска на результат, так как в условиях Zero-click (поисковой выдачи без переходов) часть трафика стала «невидимой» для стандартных счетчиков.
Результат:
— Общее количество заявок упало на 18%, так как мы отсекли сегмент «случайных» пользователей.
— Стоимость привлечения платного клиента (CAC) снизилась на 14%.
— Доля удержания пользователей (retention rate) на горизонте трех месяцев выросла на 22%.
— Выручка с контекстной рекламы увеличилась на 9% несмотря на снижение общего объема входящих лидов.
Урок: в 2026 году performance-специалист обязан мыслить категориями прибыли, а не стоимостью клика или заявки. Если вы оптимизируетесь на «лид», вы получаете «лидогенераторов», а не клиентов. Обучение алгоритмов на реальные деньги, возвращающиеся в компанию, — единственный способ выжить, когда рынок требует экономии, а AI-системы всё лучше понимают, кто именно готов платить за ваш продукт. Переход от last-click (атрибуции по последнему клику) к оценке вклада каждого этапа взаимодействия через данные о выручке стал нашим главным преимуществом в этом году.
— @PaidSearchRoom
Контекст: компания из сектора логистических SaaS-решений (программное обеспечение как услуга) столкнулась с падением окупаемости рекламных расходов. В эпоху 2026 года, когда классический подход к захвату лидов через формы перестал давать качественные продажи, компания перешла на рельсы RevOps (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки).
Задача: в условиях снижения среднего чека на 6%, нужно было перестать гнаться за количеством SQL (квалифицированных для продаж лидов), которые часто оказывались «холодными», и сфокусироваться на привлечении пользователей, склонных к долгосрочному удержанию (retention).
Решение: мы полностью отказались от стратегии оптимизации на отправку формы. Вместе с командой продаж мы выстроили сквозную передачу данных через серверную атрибуцию (server-side). В рекламный кабинет начали возвращать не просто факт заполнения заявки, а конверсии на этапе «подписание контракта» и «оплата второго месяца подписки».
Настроили автоматическую стратегию ставок на основе ценности (Value-based bidding). Алгоритму скомандовали: приоритизировать клики от пользователей, чьи действия на сайте (глубина просмотра страниц с документацией, изучение API) коррелировали с высоким LTV (пожизненной ценностью клиента). Параллельно внедрили МММ (маркетинговое моделирование микса), чтобы оценить влияние брендового поиска на результат, так как в условиях Zero-click (поисковой выдачи без переходов) часть трафика стала «невидимой» для стандартных счетчиков.
Результат:
— Общее количество заявок упало на 18%, так как мы отсекли сегмент «случайных» пользователей.
— Стоимость привлечения платного клиента (CAC) снизилась на 14%.
— Доля удержания пользователей (retention rate) на горизонте трех месяцев выросла на 22%.
— Выручка с контекстной рекламы увеличилась на 9% несмотря на снижение общего объема входящих лидов.
Урок: в 2026 году performance-специалист обязан мыслить категориями прибыли, а не стоимостью клика или заявки. Если вы оптимизируетесь на «лид», вы получаете «лидогенераторов», а не клиентов. Обучение алгоритмов на реальные деньги, возвращающиеся в компанию, — единственный способ выжить, когда рынок требует экономии, а AI-системы всё лучше понимают, кто именно готов платить за ваш продукт. Переход от last-click (атрибуции по последнему клику) к оценке вклада каждого этапа взаимодействия через данные о выручке стал нашим главным преимуществом в этом году.
— @PaidSearchRoom
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Ставка — это не цена клика, а цена попадания в свой сегмент
Я часто вижу одну и ту же ошибку: ставки в поиске обсуждают как будто это отдельный рычаг, оторванный от структуры аккаунта. На практике ставка почти всегда отражает не «жадность» системы, а качество вашей сегментации.
Если аккаунт собран по принципу «всё в одну кампанию, а там разберёмся», то ставка начинает выполнять чужую работу. Она одновременно пытается:
— отделить бренд от небренда,
— удержать разные маржинальности,
— компенсировать разную конверсию посадочных,
— и ещё вытянуть запросы с разным намерением.
В такой схеме вы неизбежно платите не за трафик, а за хаос.
В 2026 это особенно заметно: last-click всё хуже объясняет, почему именно эта ставка сработала. Privacy-first-атрибуция, server-side-события и нормальная инкрементальность быстро показывают, что «дешёвый клик» не равен «дешёвому клиенту». Если структура аккаунта не отражает экономику бизнеса, вы просто оптимизируете видимость, а не выручку.
Моё практическое наблюдение: в B2B и e-com я чаще всего вижу прирост эффективности не после снижения ставок, а после **разделения намерений**. Как только бренд, категории, проблемные запросы и конкуренты расходятся по разным корзинам управления, CPA перестаёт прыгать на 20–30% без причины, а алгоритм получает понятный контур для обучения.
Я бы формулировал так: сначала структура, потом ставка. Не наоборот.
Хорошая ставка — это не та, что ниже у соседей в аукционе. Хорошая ставка — это та, которая поставлена в правильный контекст: под нужную маржу, нужный спрос и нужную страницу. Тогда она начинает работать как инструмент управления экономикой, а не как ставка в лотерее на трафик.
— @PaidSearchRoom
Я часто вижу одну и ту же ошибку: ставки в поиске обсуждают как будто это отдельный рычаг, оторванный от структуры аккаунта. На практике ставка почти всегда отражает не «жадность» системы, а качество вашей сегментации.
Если аккаунт собран по принципу «всё в одну кампанию, а там разберёмся», то ставка начинает выполнять чужую работу. Она одновременно пытается:
— отделить бренд от небренда,
— удержать разные маржинальности,
— компенсировать разную конверсию посадочных,
— и ещё вытянуть запросы с разным намерением.
В такой схеме вы неизбежно платите не за трафик, а за хаос.
В 2026 это особенно заметно: last-click всё хуже объясняет, почему именно эта ставка сработала. Privacy-first-атрибуция, server-side-события и нормальная инкрементальность быстро показывают, что «дешёвый клик» не равен «дешёвому клиенту». Если структура аккаунта не отражает экономику бизнеса, вы просто оптимизируете видимость, а не выручку.
Моё практическое наблюдение: в B2B и e-com я чаще всего вижу прирост эффективности не после снижения ставок, а после **разделения намерений**. Как только бренд, категории, проблемные запросы и конкуренты расходятся по разным корзинам управления, CPA перестаёт прыгать на 20–30% без причины, а алгоритм получает понятный контур для обучения.
Я бы формулировал так: сначала структура, потом ставка. Не наоборот.
Хорошая ставка — это не та, что ниже у соседей в аукционе. Хорошая ставка — это та, которая поставлена в правильный контекст: под нужную маржу, нужный спрос и нужную страницу. Тогда она начинает работать как инструмент управления экономикой, а не как ставка в лотерее на трафик.
— @PaidSearchRoom