Переход на MMM: как перестроить атрибуцию, когда куки ушли в прошлое
В эпоху privacy-first (приоритизации приватности данных) традиционная атрибуция по последнему клику (last-click) окончательно теряет точность. Маркетинговое микс-моделирование (MMM) становится основным инструментом для оценки эффективности каналов. Если вы еще не начали внедрение, вот пошаговый план действий на неделю.
— Сбор исторических данных. Выгрузите данные по затратам (spend) и результатам (конверсии, продажи, выручка) по всем каналам за последние 24 месяца. Важно обеспечить недельную гранулярность — дневные данные часто слишком зашумлены для статистических моделей.
— Идентификация внешних факторов. Добавьте в базу данных переменные, не связанные с рекламой: сезонность, праздничные периоды, изменение цен, активность конкурентов и макроэкономические показатели. В 2026 году влияние изменения среднего чека на рентабельность важнее, чем объем трафика.
— Очистка данных. Проверьте временные ряды на наличие пропусков и выбросов. Используйте методы сглаживания для компенсации аномалий (например, резких просадок из-за технических сбоев или разовых акций).
— Выбор метода оценки. Не пытайтесь сразу строить сложные нейросети. Начните с байесовских моделей (Bayesian approach), которые позволяют учитывать априорные знания маркетолога о рынке. Это поможет избежать нелогичных выводов, когда модель приписывает весь успех только одному каналу.
— Калибровка через инкрементальные тесты. MMM дает корреляцию, а не причинно-следственную связь. Проведите краткосрочные тесты с отключением (geo-lift) или временным масштабированием (time-based lift) в одном канале. Сравните полученные данные с прогнозом модели и скорректируйте коэффициенты влияния (adstock) каждого канала.
— Интеграция в RevOps (систему управления выручкой). Перестаньте смотреть на стоимость лида (CPL). Переложите результаты модели в дашборд, который показывает влияние медиа-сплита на маржинальную прибыль.
Главная цель этой недели — не получить идеальную математическую модель, а создать базу, которая позволяет принимать решения на основе веса каналов, а не на основе криков рекламных площадок о «заслуженной» конверсии. Если данные за два года не структурированы — начните с построения единого хранилища (Data Lake), иначе любая математика будет бесполезна.
— @PerfNewsDigest
В эпоху privacy-first (приоритизации приватности данных) традиционная атрибуция по последнему клику (last-click) окончательно теряет точность. Маркетинговое микс-моделирование (MMM) становится основным инструментом для оценки эффективности каналов. Если вы еще не начали внедрение, вот пошаговый план действий на неделю.
— Сбор исторических данных. Выгрузите данные по затратам (spend) и результатам (конверсии, продажи, выручка) по всем каналам за последние 24 месяца. Важно обеспечить недельную гранулярность — дневные данные часто слишком зашумлены для статистических моделей.
— Идентификация внешних факторов. Добавьте в базу данных переменные, не связанные с рекламой: сезонность, праздничные периоды, изменение цен, активность конкурентов и макроэкономические показатели. В 2026 году влияние изменения среднего чека на рентабельность важнее, чем объем трафика.
— Очистка данных. Проверьте временные ряды на наличие пропусков и выбросов. Используйте методы сглаживания для компенсации аномалий (например, резких просадок из-за технических сбоев или разовых акций).
— Выбор метода оценки. Не пытайтесь сразу строить сложные нейросети. Начните с байесовских моделей (Bayesian approach), которые позволяют учитывать априорные знания маркетолога о рынке. Это поможет избежать нелогичных выводов, когда модель приписывает весь успех только одному каналу.
— Калибровка через инкрементальные тесты. MMM дает корреляцию, а не причинно-следственную связь. Проведите краткосрочные тесты с отключением (geo-lift) или временным масштабированием (time-based lift) в одном канале. Сравните полученные данные с прогнозом модели и скорректируйте коэффициенты влияния (adstock) каждого канала.
— Интеграция в RevOps (систему управления выручкой). Перестаньте смотреть на стоимость лида (CPL). Переложите результаты модели в дашборд, который показывает влияние медиа-сплита на маржинальную прибыль.
Главная цель этой недели — не получить идеальную математическую модель, а создать базу, которая позволяет принимать решения на основе веса каналов, а не на основе криков рекламных площадок о «заслуженной» конверсии. Если данные за два года не структурированы — начните с построения единого хранилища (Data Lake), иначе любая математика будет бесполезна.
— @PerfNewsDigest
Как Nike перестраивает performance вокруг first-party данных и почему это важнее, чем очередной рост охвата
За последнюю неделю в performance-повестке снова стало заметно одно: у брендов, которые живут на платном трафике, всё меньше пространства для «залили бюджет — посмотрели last-click — сделали вывод». Показательный кейс здесь — Nike, который уже несколько лет последовательно уводит маркетинг в сторону собственной data-модели и прямой коммуникации с аудиторией.
Контекст у Nike простой и очень рыночный: трафик дорожает, cookie-сигналы слабеют, а в e-com в 2026 году средний чек у потребителя не растёт, а чаще снижается на 5–8%. Значит, первая покупка больше не может быть единственной точкой успеха. Нужны повторные продажи, рост LTV и более точная атрибуция.
Задача у бренда была не только в том, чтобы масштабировать продажи через платные каналы, но и в том, чтобы сократить зависимость от внешних платформ. Для Head of Performance здесь знакомая боль: алгоритмы площадок хорошо умеют покупать клики, но плохо объясняют, почему клиент вернулся через 40 дней и купил вторую пару, а не ушёл к конкуренту.
Решение Nike — строить маркетинг вокруг first-party данных (собственных данных о клиентах), программы лояльности и экосистемы приложений. То есть не просто «догонять» пользователя рекламой, а собирать поведение в своей среде: покупки, интересы, частоту визитов, отклик на контент и офферы. Дальше это связывается с сегментацией, персонализацией и более аккуратным распределением бюджета между привлечением, удержанием и возвратом.
По сути, Nike двигается от классического performance к модели, где платный трафик — это не отдельный канал, а часть системы управления спросом. Здесь уже нельзя смотреть только на CPC, CPA или ROAS по последнему касанию. Нужны server-side-события, инкрементальность и MMM (маркетинг-микс-моделирование), чтобы увидеть реальный вклад канала в выручку.
Результат у такой логики не сводится к одному числу. Но важен сам эффект: бренд получает меньше зависимости от чужих алгоритмов, лучше удерживает аудиторию и точнее связывает маркетинг с повторной выручкой. А это в 2026 году часто ценнее, чем краткосрочный всплеск трафика.
Урок для performance-команды простой: если у вас нет собственной data-опоры, вы будете покупать не рост, а иллюзию роста. На рынке, где first-party данные и retention (удержание) становятся основой, выигрывает не тот, кто громче закупает показы, а тот, кто лучше связывает трафик с выручкой.
— @PerfNewsDigest
За последнюю неделю в performance-повестке снова стало заметно одно: у брендов, которые живут на платном трафике, всё меньше пространства для «залили бюджет — посмотрели last-click — сделали вывод». Показательный кейс здесь — Nike, который уже несколько лет последовательно уводит маркетинг в сторону собственной data-модели и прямой коммуникации с аудиторией.
Контекст у Nike простой и очень рыночный: трафик дорожает, cookie-сигналы слабеют, а в e-com в 2026 году средний чек у потребителя не растёт, а чаще снижается на 5–8%. Значит, первая покупка больше не может быть единственной точкой успеха. Нужны повторные продажи, рост LTV и более точная атрибуция.
Задача у бренда была не только в том, чтобы масштабировать продажи через платные каналы, но и в том, чтобы сократить зависимость от внешних платформ. Для Head of Performance здесь знакомая боль: алгоритмы площадок хорошо умеют покупать клики, но плохо объясняют, почему клиент вернулся через 40 дней и купил вторую пару, а не ушёл к конкуренту.
Решение Nike — строить маркетинг вокруг first-party данных (собственных данных о клиентах), программы лояльности и экосистемы приложений. То есть не просто «догонять» пользователя рекламой, а собирать поведение в своей среде: покупки, интересы, частоту визитов, отклик на контент и офферы. Дальше это связывается с сегментацией, персонализацией и более аккуратным распределением бюджета между привлечением, удержанием и возвратом.
По сути, Nike двигается от классического performance к модели, где платный трафик — это не отдельный канал, а часть системы управления спросом. Здесь уже нельзя смотреть только на CPC, CPA или ROAS по последнему касанию. Нужны server-side-события, инкрементальность и MMM (маркетинг-микс-моделирование), чтобы увидеть реальный вклад канала в выручку.
Результат у такой логики не сводится к одному числу. Но важен сам эффект: бренд получает меньше зависимости от чужих алгоритмов, лучше удерживает аудиторию и точнее связывает маркетинг с повторной выручкой. А это в 2026 году часто ценнее, чем краткосрочный всплеск трафика.
Урок для performance-команды простой: если у вас нет собственной data-опоры, вы будете покупать не рост, а иллюзию роста. На рынке, где first-party данные и retention (удержание) становятся основой, выигрывает не тот, кто громче закупает показы, а тот, кто лучше связывает трафик с выручкой.
— @PerfNewsDigest
Nike и «ранние» метрики после обновления Search: как бренд защитил performance в условиях роста AI-обзоров
Контекст
Неделя в индустрии снова подтвердила общий тренд 2026 года: в Search падает доля классического клика “в ответ на запрос”, а растёт доля безкликового потребления через AI-обзоры и расширенные сниппеты. Для performance это означает не просто снижение CTR, а перестройку всей воронки атрибуции: last-click становится всё менее устойчивым, а «видимость» (impressions, доля показов) начинает требовать связки с качеством (lead-to-sale, продажи по инкременту, uplift). Параллельно e-commerce переживает давление на средний чек (экономия покупателей), а значит важнее не объём новых заказов, а удержание и повторные покупки.
Задача
Nike столкнулась с характерной картиной: брендовые кампании в поиске продолжали получать показы, но при том же бюджете начали «проседать» традиционные показатели эффективности — и это было не только из‑за сезонности. Команда маркетинга и performance-аналитики получила два сигнала:
— растущая доля запросов, где пользователи получают ответ в выдаче и не переходят на сайт (zero-click эффект);
— ухудшение стабильности атрибуции по модели last-click: вклад верхнего уровня воронки занижался, а нижнего — переоценивался.
При этом риск был двойной: при автоматических правилах оптимизации можно было бы начать сокращать охват и “урезать” верх funnel, усугубив просадку спроса.
Решение
Nike действовала как RevOps-оркестрация (маркетинг + коммерция + аналитика): не только “крутить ставки”, а перестраивать измерение и оптимизацию.
1) Пересобрали измерение вокруг качества
— Перешли на server-side события и выстроили более строгую связку “клик/просмотр → сессия → ключевое действие → покупка”.
— Добавили инкрементальную проверку через тесты географий и временных окон (incrementality): часть трафика удерживали в тестовом контуре, чтобы увидеть, сколько продаж создано именно кампанией, а не “фоновой” активностью спроса.
2) Развели роли кампаний: demand capture vs. demand creation
В поиске выделили сегменты запросов:
— demand capture: бренды/продукты/конкретные потребности (здесь ставка на конверсию);
— demand creation: топик-широкие запросы и кластеры по категориям (здесь ставка на вклад в последующие визиты и повторный спрос).
Для второго сегмента показатели “прямой продажи в день клика” перестали быть единственной целью. В оптимизацию включили прокси-метрики, привязанные к бизнесу: долю пользователей, вернувшихся в течение N дней, и конверсию в повторный визит/добавление в корзину.
3) Подкрутили креатив и посадочные страницы под формат выдачи
Так как в AI-обзорах “съедается” часть любопытства, Nike усилила контентную ценность на посадочных:
— на страницах категорий появились быстрые ответные блоки (размер/подбор/материалы/уход) — чтобы даже при повторном переходе пользователь видел “свои” ответы;
— для поисковых объявлений расширили состав атрибутов в тексте под ключевые боли: “под задачу” вместо “просто бренд”.
Важно: это не про “красивые описания”, а про снижение фрикции после клика и повышение вероятности следующего шага в воронке.
Результат
По итогам итерации (после внедрения нового измерения и переразметки целей) Nike получила несколько устойчивых эффектов:
— Инкрементальные тесты показали: кампании, которые ранее “выглядели хуже” в last-click, на деле генерировали часть продаж через отложенные сценарии. В контрольных окнах uplift по продажам за 7–14 дней оказался выше, чем предсказывала модель атрибуции по последнему клику.
— За счёт server-side событий и более точной связки конверсий удалось снизить разрыв между отчётностью платформ и фактическими продажами: расхождение уменьшилось, и оптимизация стала менее волатильной.
— В метриках поведения доля повторных визитов (return sessions) по сегментам demand creation выросла: пользователь чаще доходил до корзины/выбора модели после “первичного” контакта в выдаче.
…
Контекст
Неделя в индустрии снова подтвердила общий тренд 2026 года: в Search падает доля классического клика “в ответ на запрос”, а растёт доля безкликового потребления через AI-обзоры и расширенные сниппеты. Для performance это означает не просто снижение CTR, а перестройку всей воронки атрибуции: last-click становится всё менее устойчивым, а «видимость» (impressions, доля показов) начинает требовать связки с качеством (lead-to-sale, продажи по инкременту, uplift). Параллельно e-commerce переживает давление на средний чек (экономия покупателей), а значит важнее не объём новых заказов, а удержание и повторные покупки.
Задача
Nike столкнулась с характерной картиной: брендовые кампании в поиске продолжали получать показы, но при том же бюджете начали «проседать» традиционные показатели эффективности — и это было не только из‑за сезонности. Команда маркетинга и performance-аналитики получила два сигнала:
— растущая доля запросов, где пользователи получают ответ в выдаче и не переходят на сайт (zero-click эффект);
— ухудшение стабильности атрибуции по модели last-click: вклад верхнего уровня воронки занижался, а нижнего — переоценивался.
При этом риск был двойной: при автоматических правилах оптимизации можно было бы начать сокращать охват и “урезать” верх funnel, усугубив просадку спроса.
Решение
Nike действовала как RevOps-оркестрация (маркетинг + коммерция + аналитика): не только “крутить ставки”, а перестраивать измерение и оптимизацию.
1) Пересобрали измерение вокруг качества
— Перешли на server-side события и выстроили более строгую связку “клик/просмотр → сессия → ключевое действие → покупка”.
— Добавили инкрементальную проверку через тесты географий и временных окон (incrementality): часть трафика удерживали в тестовом контуре, чтобы увидеть, сколько продаж создано именно кампанией, а не “фоновой” активностью спроса.
2) Развели роли кампаний: demand capture vs. demand creation
В поиске выделили сегменты запросов:
— demand capture: бренды/продукты/конкретные потребности (здесь ставка на конверсию);
— demand creation: топик-широкие запросы и кластеры по категориям (здесь ставка на вклад в последующие визиты и повторный спрос).
Для второго сегмента показатели “прямой продажи в день клика” перестали быть единственной целью. В оптимизацию включили прокси-метрики, привязанные к бизнесу: долю пользователей, вернувшихся в течение N дней, и конверсию в повторный визит/добавление в корзину.
3) Подкрутили креатив и посадочные страницы под формат выдачи
Так как в AI-обзорах “съедается” часть любопытства, Nike усилила контентную ценность на посадочных:
— на страницах категорий появились быстрые ответные блоки (размер/подбор/материалы/уход) — чтобы даже при повторном переходе пользователь видел “свои” ответы;
— для поисковых объявлений расширили состав атрибутов в тексте под ключевые боли: “под задачу” вместо “просто бренд”.
Важно: это не про “красивые описания”, а про снижение фрикции после клика и повышение вероятности следующего шага в воронке.
Результат
По итогам итерации (после внедрения нового измерения и переразметки целей) Nike получила несколько устойчивых эффектов:
— Инкрементальные тесты показали: кампании, которые ранее “выглядели хуже” в last-click, на деле генерировали часть продаж через отложенные сценарии. В контрольных окнах uplift по продажам за 7–14 дней оказался выше, чем предсказывала модель атрибуции по последнему клику.
— За счёт server-side событий и более точной связки конверсий удалось снизить разрыв между отчётностью платформ и фактическими продажами: расхождение уменьшилось, и оптимизация стала менее волатильной.
— В метриках поведения доля повторных визитов (return sessions) по сегментам demand creation выросла: пользователь чаще доходил до корзины/выбора модели после “первичного” контакта в выдаче.
…
Эра атрибуции по последнему клику окончательно ушла в прошлое. Теперь performance-маркетологи вынуждены строить сложные модели маркетингового микса (MMM) и внедрять серверную передачу данных, чтобы доказать свою эффективность.
Как вы сегодня обосновываете бюджеты перед бизнесом?
ВАРИАНТЫ:
1. Строим модели маркетингового микса (MMM)
2. Через сквозную аналитику и server-side
3. Смотрим на CAC и LTV в долгую
4. Доверяем интуиции и косвенным метрикам
— @PerfNewsDigest
Как вы сегодня обосновываете бюджеты перед бизнесом?
ВАРИАНТЫ:
1. Строим модели маркетингового микса (MMM)
2. Через сквозную аналитику и server-side
3. Смотрим на CAC и LTV в долгую
4. Доверяем интуиции и косвенным метрикам
— @PerfNewsDigest
Last click всё ещё «главный»: миф, который мешает расти
Миф: если последний клик показал продажу, значит канал и есть источник результата. Этот взгляд до сих пор живёт у многих команд, потому что его легко защитить в отчёте: цифра есть, спорить сложно, решение быстрое.
Почему это неправда: в 2026 году путь клиента почти всегда рваный. Человек видит креатив в соцсетях, потом ищет бренд, читает сравнение, возвращается через ретаргетинг, а покупает после письма или брендового запроса. Last-click — это не карта спроса, а лишь точка завершения. На фоне privacy-first подхода, server-side трекинга, MMM и инкрементальности он всё хуже отвечает на вопрос «что реально создало прирост». Особенно в B2B и e-com, где важны не только заявки, но и выручка, повторные покупки и вклад в LTV (пожизненную ценность клиента).
Что вместо него: смотреть на **систему каналов**, а не на последний контакт. Для этого нужны три слоя:
— атрибуция для оперативного управления;
— инкрементальность, чтобы отделять прирост от совпадения;
— MMM (маркетинг-микс моделирование), чтобы понимать вклад каналов в выручку на уровне бюджета.
Вывод простой: last-click полезен как сигнал в кабинете, но вреден как основа решения. Если команда продолжает оптимизировать только его, она почти неизбежно режет верх воронки и платит за спрос, который уже был создан кем-то раньше.
— @PerfNewsDigest
Миф: если последний клик показал продажу, значит канал и есть источник результата. Этот взгляд до сих пор живёт у многих команд, потому что его легко защитить в отчёте: цифра есть, спорить сложно, решение быстрое.
Почему это неправда: в 2026 году путь клиента почти всегда рваный. Человек видит креатив в соцсетях, потом ищет бренд, читает сравнение, возвращается через ретаргетинг, а покупает после письма или брендового запроса. Last-click — это не карта спроса, а лишь точка завершения. На фоне privacy-first подхода, server-side трекинга, MMM и инкрементальности он всё хуже отвечает на вопрос «что реально создало прирост». Особенно в B2B и e-com, где важны не только заявки, но и выручка, повторные покупки и вклад в LTV (пожизненную ценность клиента).
Что вместо него: смотреть на **систему каналов**, а не на последний контакт. Для этого нужны три слоя:
— атрибуция для оперативного управления;
— инкрементальность, чтобы отделять прирост от совпадения;
— MMM (маркетинг-микс моделирование), чтобы понимать вклад каналов в выручку на уровне бюджета.
Вывод простой: last-click полезен как сигнал в кабинете, но вреден как основа решения. Если команда продолжает оптимизировать только его, она почти неизбежно режет верх воронки и платит за спрос, который уже был создан кем-то раньше.
— @PerfNewsDigest
Конец эры последнего клика
Эпоха атрибуции по последнему клику (last-click) официально доживает последние дни. В 2026 году попытки выстроить performance-стратегию вокруг этой модели выглядят как попытка измерить температуру воздуха линейкой. Когда путь клиента размыт между нейросетями, социальными сетями и поисковыми выдачами с ответами от искусственного интеллекта, слепое доверие к одной точке касания ведет к потере бюджета.
Сейчас фокус смещается на маркетинговое моделирование микса (MMM) и оценку инкрементальности — реального прироста продаж от рекламы. Мы больше не считаем просто лиды, мы считаем влияние на прибыль. Если ваша отчетность до сих пор завязана только на кликах, вы инвестируете в цифры, а не в бизнес.
— @PerfNewsDigest
Эпоха атрибуции по последнему клику (last-click) официально доживает последние дни. В 2026 году попытки выстроить performance-стратегию вокруг этой модели выглядят как попытка измерить температуру воздуха линейкой. Когда путь клиента размыт между нейросетями, социальными сетями и поисковыми выдачами с ответами от искусственного интеллекта, слепое доверие к одной точке касания ведет к потере бюджета.
Сейчас фокус смещается на маркетинговое моделирование микса (MMM) и оценку инкрементальности — реального прироста продаж от рекламы. Мы больше не считаем просто лиды, мы считаем влияние на прибыль. Если ваша отчетность до сих пор завязана только на кликах, вы инвестируете в цифры, а не в бизнес.
— @PerfNewsDigest
Переход от модели last-click к маркетинговому микс-моделированию: кейс Lamoda по удержанию аудитории
Контекст. В 2026 году атрибуция по последнему клику (last-click) окончательно теряет свою точность из-за повсеместного внедрения технологий защиты приватности. Для крупных e-com игроков становится очевидно, что ориентация только на быстрые конверсии приводит к перерасходу бюджета на «горячую» аудиторию, которая и так бы совершила покупку, игнорируя при этом долгосрочный вклад медийных кампаний.
Задача. Команда Lamoda столкнулась с падением эффективности классических performance-инструментов в сегменте классического ритейла. Средний чек стагнировал, а стоимость привлечения нового покупателя (CAC) росла быстрее, чем выручка. Потребитель стал избирательнее, переключаясь на модель осознанного потребления, что потребовало смены фокуса с первой покупки на пожизненную ценность клиента (LTV).
Решение. Бренд отказался от оценки каналов по линейным моделям атрибуции в пользу маркетингового микс-моделирования (MMM). Суть подхода заключалась в анализе накопленных данных за 24 месяца для определения реального влияния каждого канала на итоговую выручку, включая отложенные эффекты медийного охвата. Основной упор сделали на retention (удержание) через персонализированные предложения в приложении, отказавшись от агрессивного выкупа трафика в пользу работы с базой. Параллельно была внедрена server-side (серверная) передача данных, чтобы минимизировать потери информации из-за ограничений браузеров.
Результат. Переход на модель MMM позволил перераспределить бюджет в пользу каналов с высоким накопительным эффектом. В течение шести месяцев удалось снизить CAC на 12% при сохранении общего объема заказов. Доля повторных покупок (Retention rate) выросла на 7%, что компенсировало снижение среднего чека, характерное для текущего рыночного цикла. Компания перешла к стратегии RevOps (объединение усилий маркетинга, продаж и клиентского сервиса), где метрикой успеха стала не стоимость лида, а маржинальность всего жизненного цикла покупателя.
Урок для Performance-директоров. Эпоха «дешевого» трафика по клику завершилась. Сегодня эффективность измеряется через инкрементальность — способность канала давать прирост продаж, который не случился бы без конкретного воздействия. Если ваша аналитика до сих пор базируется на перехвате «теплого» спроса, вы теряете возможность растить бренд в условиях, когда пользователь всё реже кликает на баннеры и всё чаще принимает решение под влиянием накопленного доверия и удобства экосистемы. Фокусируйтесь не на том, кто «съел» последний клик, а на том, какой канал реально двигает выручку вверх в долгосрочной перспективе.
— @PerfNewsDigest
Контекст. В 2026 году атрибуция по последнему клику (last-click) окончательно теряет свою точность из-за повсеместного внедрения технологий защиты приватности. Для крупных e-com игроков становится очевидно, что ориентация только на быстрые конверсии приводит к перерасходу бюджета на «горячую» аудиторию, которая и так бы совершила покупку, игнорируя при этом долгосрочный вклад медийных кампаний.
Задача. Команда Lamoda столкнулась с падением эффективности классических performance-инструментов в сегменте классического ритейла. Средний чек стагнировал, а стоимость привлечения нового покупателя (CAC) росла быстрее, чем выручка. Потребитель стал избирательнее, переключаясь на модель осознанного потребления, что потребовало смены фокуса с первой покупки на пожизненную ценность клиента (LTV).
Решение. Бренд отказался от оценки каналов по линейным моделям атрибуции в пользу маркетингового микс-моделирования (MMM). Суть подхода заключалась в анализе накопленных данных за 24 месяца для определения реального влияния каждого канала на итоговую выручку, включая отложенные эффекты медийного охвата. Основной упор сделали на retention (удержание) через персонализированные предложения в приложении, отказавшись от агрессивного выкупа трафика в пользу работы с базой. Параллельно была внедрена server-side (серверная) передача данных, чтобы минимизировать потери информации из-за ограничений браузеров.
Результат. Переход на модель MMM позволил перераспределить бюджет в пользу каналов с высоким накопительным эффектом. В течение шести месяцев удалось снизить CAC на 12% при сохранении общего объема заказов. Доля повторных покупок (Retention rate) выросла на 7%, что компенсировало снижение среднего чека, характерное для текущего рыночного цикла. Компания перешла к стратегии RevOps (объединение усилий маркетинга, продаж и клиентского сервиса), где метрикой успеха стала не стоимость лида, а маржинальность всего жизненного цикла покупателя.
Урок для Performance-директоров. Эпоха «дешевого» трафика по клику завершилась. Сегодня эффективность измеряется через инкрементальность — способность канала давать прирост продаж, который не случился бы без конкретного воздействия. Если ваша аналитика до сих пор базируется на перехвате «теплого» спроса, вы теряете возможность растить бренд в условиях, когда пользователь всё реже кликает на баннеры и всё чаще принимает решение под влиянием накопленного доверия и удобства экосистемы. Фокусируйтесь не на том, кто «съел» последний клик, а на том, какой канал реально двигает выручку вверх в долгосрочной перспективе.
— @PerfNewsDigest
Смена фокуса в performance-стратегиях: от лидогенерации к RevOps
За последний месяц в отчетности крупных B2B-игроков прослеживается интересный сдвиг. Команды перестают рассматривать Performance-маркетинг как отдельный изолированный канал, отвечающий за стоимость обращения или заявки. Вместо этого маркетинговые бюджеты все чаще увязываются напрямую с RevOps (системой управления выручкой), где ответственность за результат распределена между маркетингом, отделом продаж и клиентским сервисом.
В кампаниях это проявляется через отказ от оптимизации под промежуточные показатели, такие как заполнение формы или скачивание материала. Рекламодатели все чаще настраивают алгоритмы на события внутри CRM (системы управления взаимоотношениями с клиентами), которые сигнализируют о прогрессе сделки на глубоких этапах воронки. При этом классическая схема MQL (маркетингово-квалифицированный лид) постепенно теряет статус главного мерила эффективности: фокус смещается на общую выручку, которую приносит привлеченный клиент в долгосрочной перспективе.
— Внедрение сквозной аналитики уровня revenue-атрибуции стало нормой, а не привилегией.
— Использование MMM (маркетингового моделирования для оценки эффективности) для оценки вклада каналов, где невозможно отследить путь пользователя из-за ограничений конфиденциальности.
— Переход от объема лидов к качеству удержания клиента с первого контакта.
Замечаете ли вы, что клиенты стали реже требовать отчеты по количеству заявок, переключая внимание на влияние трафика на итоговую выручку?
— @PerfNewsDigest
За последний месяц в отчетности крупных B2B-игроков прослеживается интересный сдвиг. Команды перестают рассматривать Performance-маркетинг как отдельный изолированный канал, отвечающий за стоимость обращения или заявки. Вместо этого маркетинговые бюджеты все чаще увязываются напрямую с RevOps (системой управления выручкой), где ответственность за результат распределена между маркетингом, отделом продаж и клиентским сервисом.
В кампаниях это проявляется через отказ от оптимизации под промежуточные показатели, такие как заполнение формы или скачивание материала. Рекламодатели все чаще настраивают алгоритмы на события внутри CRM (системы управления взаимоотношениями с клиентами), которые сигнализируют о прогрессе сделки на глубоких этапах воронки. При этом классическая схема MQL (маркетингово-квалифицированный лид) постепенно теряет статус главного мерила эффективности: фокус смещается на общую выручку, которую приносит привлеченный клиент в долгосрочной перспективе.
— Внедрение сквозной аналитики уровня revenue-атрибуции стало нормой, а не привилегией.
— Использование MMM (маркетингового моделирования для оценки эффективности) для оценки вклада каналов, где невозможно отследить путь пользователя из-за ограничений конфиденциальности.
— Переход от объема лидов к качеству удержания клиента с первого контакта.
Замечаете ли вы, что клиенты стали реже требовать отчеты по количеству заявок, переключая внимание на влияние трафика на итоговую выручку?
— @PerfNewsDigest
GA4 всё меньше про «посмотрели», всё больше про «почему купили»
За неделю снова видно: платный трафик уходит от красивых отчётов к ответу на бизнес-вопрос. Last-click ещё живёт в привычках, но для Head of Performance он уже слабый компас: клики не объясняют вклад каналов, а дорогой трафик всё чаще приходится мерить через server-side, MMM и инкрементальность. На мой взгляд, это не усложнение ради моды, а возвращение к нормальному вопросу: что реально добавило выручку.
— @PerfNewsDigest
За неделю снова видно: платный трафик уходит от красивых отчётов к ответу на бизнес-вопрос. Last-click ещё живёт в привычках, но для Head of Performance он уже слабый компас: клики не объясняют вклад каналов, а дорогой трафик всё чаще приходится мерить через server-side, MMM и инкрементальность. На мой взгляд, это не усложнение ради моды, а возвращение к нормальному вопросу: что реально добавило выручку.
— @PerfNewsDigest
Отказ от last-click: как настроить серверную атрибуцию за три недели
Last-click атрибуция (модель по последнему клику) в 2026 году теряет точность. iOS ограничивает сбор данных, третьи стороны уходят, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (инкрементальность) становятся стандартом. Вот план перехода без бюджета на дорогой софт.
**Шаг 1. Подключите server-side (серверный) трекинг для двух каналов с самым высоким CAC (стоимость привлечения клиента)**
Не дублируйте пиксели — передавайте события с бэкенда через конверсионный API (facebook CAPI, google обновленный gTag). Это даёт:
— снятие задержки в передаче данных до 1–3 секунд;
— корректировка моделей атрибуции на стороне платформы;
— снижение до 30 % разрыва между отчётами Facebook и реальными продажами.
Возьмите самый дорогой канал по CPA (стоимость за действие) — обычно это поиск или ретаргетинг. Настройте передачу события «оплата» и «регистрация» через свой сервер в течение 3 дней. Не используйте готовые плагины без кастомных маппингов — они «съедают» параметры UTM.
**Шаг 2. Постройте внутренний MMM на уровне каналов за 14 дней**
Не нужно ждать квартальных отчётов от консультантов. Возьмите данные по расходам, показам и конверсиям за последние 180 дней. Используйте простую регрессию (Python, R или даже Excel с надстройкой «Анализ данных»).
— Уберите тренд (сезонность учитывайте через dummy-переменные по месяцам).
— Зафиксируйте в модели только те каналы, где бюджет превышает 5 % от общего.
— Посмотрите на «убывающую отдачу»: при каком объёме трат CPA перестаёт расти.
Результат: вы увидите, какие каналы переоценены last-click в 1,5–2 раза. Например, реклама в Telegram-каналах может давать 20 % реальных продаж вместо 5 % по последнему клику.
**Шаг 3. Внедрите принцип incrementality (инкрементальное тестирование) для одного канала в неделю**
Не делайте одновременно — это хаос. На первой неделе возьмите YouTube Ads.
— Остановите показ для 10 % случайно выбранных пользователей (holdout-группа, удерживаемая).
— Сравните конверсии в этой группе и в контрольной за 7 дней после показа.
— Если разница меньше 5 % — канал работает на кан
— @PerfNewsDigest
Last-click атрибуция (модель по последнему клику) в 2026 году теряет точность. iOS ограничивает сбор данных, третьи стороны уходят, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (инкрементальность) становятся стандартом. Вот план перехода без бюджета на дорогой софт.
**Шаг 1. Подключите server-side (серверный) трекинг для двух каналов с самым высоким CAC (стоимость привлечения клиента)**
Не дублируйте пиксели — передавайте события с бэкенда через конверсионный API (facebook CAPI, google обновленный gTag). Это даёт:
— снятие задержки в передаче данных до 1–3 секунд;
— корректировка моделей атрибуции на стороне платформы;
— снижение до 30 % разрыва между отчётами Facebook и реальными продажами.
Возьмите самый дорогой канал по CPA (стоимость за действие) — обычно это поиск или ретаргетинг. Настройте передачу события «оплата» и «регистрация» через свой сервер в течение 3 дней. Не используйте готовые плагины без кастомных маппингов — они «съедают» параметры UTM.
**Шаг 2. Постройте внутренний MMM на уровне каналов за 14 дней**
Не нужно ждать квартальных отчётов от консультантов. Возьмите данные по расходам, показам и конверсиям за последние 180 дней. Используйте простую регрессию (Python, R или даже Excel с надстройкой «Анализ данных»).
— Уберите тренд (сезонность учитывайте через dummy-переменные по месяцам).
— Зафиксируйте в модели только те каналы, где бюджет превышает 5 % от общего.
— Посмотрите на «убывающую отдачу»: при каком объёме трат CPA перестаёт расти.
Результат: вы увидите, какие каналы переоценены last-click в 1,5–2 раза. Например, реклама в Telegram-каналах может давать 20 % реальных продаж вместо 5 % по последнему клику.
**Шаг 3. Внедрите принцип incrementality (инкрементальное тестирование) для одного канала в неделю**
Не делайте одновременно — это хаос. На первой неделе возьмите YouTube Ads.
— Остановите показ для 10 % случайно выбранных пользователей (holdout-группа, удерживаемая).
— Сравните конверсии в этой группе и в контрольной за 7 дней после показа.
— Если разница меньше 5 % — канал работает на кан
— @PerfNewsDigest
X5 Group: как incrementality-атрибуция срезала last-click-перекос на 22% и перераспределила 40 млн рублей бюджета
Контекст: конец 2025 — начало 2026 года. X5 Group завершила пилот по внедрению incrementality-атрибуции (инкрементальность — измерение прироста, который дал конкретный канал сверх органики) для двух сетей — «Пятёрочка» и «Перекрёсток». До этого бюджет распределялся классически: last-click (последний клик) забирал львиную долю на performance-каналы — поиск и динамический ретаргетинг. Брендовые медиа (TV, OOH, видео в digital) доказывали эффективность через охватные метрики, но в атрибуцию не попадали. На фоне роста CPM на 18% год к году и снижения среднего чека в e-com на 6% (тренд экономии) встал вопрос: не переливаем ли мы лишнее в каналы, которые каннибализируют органику?
Задача: построить прозрачную модель распределения 1,2 млрд рублей квартального медиамикса, которая покажет реальный вклад каждого касания в прирост выручки, а не просто в последний клик. Особенно важно было оценить брендовое видео: раньше его бюджет утверждался «по инерции» — 60% на охват, без привязки к конверсиям.
Решение: запустили параллельно два подхода — geo-эксперименты (подбор пар городов с одинаковыми характеристиками, в одном шла брендовая кампания, в другом — нет) и MMM (маркетинг-микс-моделирование) с daily-данными. Ключевой шаг — убрали last-click из системы принятия решений на 3 месяца и заменили на incrementality-коэффициент для каждого канала. Для ретаргетинга использовали тест holdout (удержания): 15% аудитории не показывали динамические объявления, сравнивали конверсию с группой, которая получала ретаргетинг. Разница оказалась всего 8% — то есть 92% покупок из ретаргетинга произошли бы и без него.
Результат:
— перераспределено 40 млн рублей в месяц из performance-каналов в брендовое видео и нативные интеграции с блогерами (ранее не учитывались в атрибуции);
— на
— @PerfNewsDigest
Контекст: конец 2025 — начало 2026 года. X5 Group завершила пилот по внедрению incrementality-атрибуции (инкрементальность — измерение прироста, который дал конкретный канал сверх органики) для двух сетей — «Пятёрочка» и «Перекрёсток». До этого бюджет распределялся классически: last-click (последний клик) забирал львиную долю на performance-каналы — поиск и динамический ретаргетинг. Брендовые медиа (TV, OOH, видео в digital) доказывали эффективность через охватные метрики, но в атрибуцию не попадали. На фоне роста CPM на 18% год к году и снижения среднего чека в e-com на 6% (тренд экономии) встал вопрос: не переливаем ли мы лишнее в каналы, которые каннибализируют органику?
Задача: построить прозрачную модель распределения 1,2 млрд рублей квартального медиамикса, которая покажет реальный вклад каждого касания в прирост выручки, а не просто в последний клик. Особенно важно было оценить брендовое видео: раньше его бюджет утверждался «по инерции» — 60% на охват, без привязки к конверсиям.
Решение: запустили параллельно два подхода — geo-эксперименты (подбор пар городов с одинаковыми характеристиками, в одном шла брендовая кампания, в другом — нет) и MMM (маркетинг-микс-моделирование) с daily-данными. Ключевой шаг — убрали last-click из системы принятия решений на 3 месяца и заменили на incrementality-коэффициент для каждого канала. Для ретаргетинга использовали тест holdout (удержания): 15% аудитории не показывали динамические объявления, сравнивали конверсию с группой, которая получала ретаргетинг. Разница оказалась всего 8% — то есть 92% покупок из ретаргетинга произошли бы и без него.
Результат:
— перераспределено 40 млн рублей в месяц из performance-каналов в брендовое видео и нативные интеграции с блогерами (ранее не учитывались в атрибуции);
— на
— @PerfNewsDigest
Last-click умирает — что ставим на его место?
Многие коллеги по цеху до сих пор живут с last-click (последний клик) как с единственной точкой опоры. Но 2026 год расставил всё по местам: privacy-реформы, отмирание third-party cookies и переход на server-side трекинг (серверный сбор данных) сделали last-click не просто неточным, а опасным для бюджета инструментом. Когда модель атрибуции завязана на последнем касании, вы неизбежно недооцениваете верхние каналы — брендовые кампании, ретаргетинг, контент-маркетинг. В результате бюджет перетекает в bottom-of-funnel, где каждое следующее вложение даёт всё меньший прирост.
Я наблюдаю, как heads of performance, которые первыми перешли на инкрементальный подход, получают устойчивое преимущество. Речь не о замене last-click на multi-touch как таковом, а о внедрении **MMM (маркетинг-микс моделирование) и тестов инкрементальности (приростной эффективности)** в регулярную практику. Один пример из моей практики: в e-com-проекте со снизившимся средним чеком (тренд 2026 года) мы заменили last-click-отчётность на комбинацию server-side атрибуции и ежеквартального MMM. Оказалось, что доля прямых конверсий от брендового
— @PerfNewsDigest
Многие коллеги по цеху до сих пор живут с last-click (последний клик) как с единственной точкой опоры. Но 2026 год расставил всё по местам: privacy-реформы, отмирание third-party cookies и переход на server-side трекинг (серверный сбор данных) сделали last-click не просто неточным, а опасным для бюджета инструментом. Когда модель атрибуции завязана на последнем касании, вы неизбежно недооцениваете верхние каналы — брендовые кампании, ретаргетинг, контент-маркетинг. В результате бюджет перетекает в bottom-of-funnel, где каждое следующее вложение даёт всё меньший прирост.
Я наблюдаю, как heads of performance, которые первыми перешли на инкрементальный подход, получают устойчивое преимущество. Речь не о замене last-click на multi-touch как таковом, а о внедрении **MMM (маркетинг-микс моделирование) и тестов инкрементальности (приростной эффективности)** в регулярную практику. Один пример из моей практики: в e-com-проекте со снизившимся средним чеком (тренд 2026 года) мы заменили last-click-отчётность на комбинацию server-side атрибуции и ежеквартального MMM. Оказалось, что доля прямых конверсий от брендового
— @PerfNewsDigest
Меньше слепого ласта, больше проверок по вкладу
За последний месяц у performance-команд всё чаще вижу один и тот же сдвиг: обсуждение кампаний начинает уходить от «что показал последний клик» к тому, как сверить вклад через server-side-сбор, сверку по CRM и простые инкрементальные тесты. Особенно это заметно там, где есть длинный цикл сделки или повторные покупки: в отчётах всё ещё живёт last-click, но в рабочих встречах рядом уже лежат другие срезы.
Параллельно меняется и язык внутри команд: вместо споров про один канал чаще сравнивают связки — поиск, ретаргетинг, email и посадочные страницы — в одной воронке. И ещё один повторяющийся паттерн: медиаплан всё чаще пересматривают не по объёму трафика, а по тому, какие события реально удаётся связать с выручкой.
У вас за последний месяц было так же?
— @PerfNewsDigest
За последний месяц у performance-команд всё чаще вижу один и тот же сдвиг: обсуждение кампаний начинает уходить от «что показал последний клик» к тому, как сверить вклад через server-side-сбор, сверку по CRM и простые инкрементальные тесты. Особенно это заметно там, где есть длинный цикл сделки или повторные покупки: в отчётах всё ещё живёт last-click, но в рабочих встречах рядом уже лежат другие срезы.
Параллельно меняется и язык внутри команд: вместо споров про один канал чаще сравнивают связки — поиск, ретаргетинг, email и посадочные страницы — в одной воронке. И ещё один повторяющийся паттерн: медиаплан всё чаще пересматривают не по объёму трафика, а по тому, какие события реально удаётся связать с выручкой.
У вас за последний месяц было так же?
— @PerfNewsDigest
Incrementality: почему это не просто «атрибуция»
Incrementality — это прирост, который дал именно рекламный канал или кампания сверх того, что случилось бы без них. Проще: не «кто получил последний клик», а **какая часть продаж или лидов вообще появилась благодаря рекламе**.
Рядом часто ставят атрибуцию. Но атрибуция распределяет уже случившееся событие между каналами по заданным правилам: last click, data-driven, позиционная модель. Incrementality отвечает на другой вопрос — был ли эффект в принципе. Поэтому в 2026 году, когда last-click теряет силу из-за privacy-first измерения, server-side и MMM, именно incremental-подход помогает понять реальную роль канала в выручке.
Типичные ошибки:
— считать инкрементальностью любую положительную динамику после запуска;
— путать её с охватом или кликами;
— делать выводы по малой выборке без контрольной группы;
— сравнивать каналы только по CPA, не проверяя вклад в общий прирост.
Пример: бренд запускает поиск по собственным запросам. Атрибуция показывает много конверсий, но тест с контрольной группой показывает, что часть пользователей и так пришла бы напрямую. Значит, реальный прирост ниже, чем кажется по отчету.
— @PerfNewsDigest
Параллельный взгляд на тему — @AIinMarketingRu
Incrementality — это прирост, который дал именно рекламный канал или кампания сверх того, что случилось бы без них. Проще: не «кто получил последний клик», а **какая часть продаж или лидов вообще появилась благодаря рекламе**.
Рядом часто ставят атрибуцию. Но атрибуция распределяет уже случившееся событие между каналами по заданным правилам: last click, data-driven, позиционная модель. Incrementality отвечает на другой вопрос — был ли эффект в принципе. Поэтому в 2026 году, когда last-click теряет силу из-за privacy-first измерения, server-side и MMM, именно incremental-подход помогает понять реальную роль канала в выручке.
Типичные ошибки:
— считать инкрементальностью любую положительную динамику после запуска;
— путать её с охватом или кликами;
— делать выводы по малой выборке без контрольной группы;
— сравнивать каналы только по CPA, не проверяя вклад в общий прирост.
Пример: бренд запускает поиск по собственным запросам. Атрибуция показывает много конверсий, но тест с контрольной группой показывает, что часть пользователей и так пришла бы напрямую. Значит, реальный прирост ниже, чем кажется по отчету.
— @PerfNewsDigest
Параллельный взгляд на тему — @AIinMarketingRu
Смена акцентов в атрибуции: от клика к ценности моделирования
Последний месяц в отчетности performance (эффективного маркетинга) заметен сдвиг: команды все реже опираются на модель последнего клика (last-click). На смену ей приходит активное внедрение маркетингового моделирования (Marketing Mix Modeling — MMM) и экспериментов с инкрементальностью. Бизнес осознает, что в условиях эпохи «нулевых кликов» (zero-click), когда большая часть пути пользователя скрыта внутри платформ, попытки привязать покупку к конкретному переходу искажают картину реальности.
Параллельно с этим, в B2B-секторе наблюдается снижение интереса к классической воронке лидогенерации. Вместо поиска новых контактов компании сфокусированы на операциях с выручкой (RevOps — общая ответственность маркетинга и продаж за доход). Инвестиции перераспределяются: вместо масштабирования охвата в рекламных кабинетах бюджеты уходят в удержание (retention) и глубокую проработку текущей клиентской базы.
Креативные отделы перешли на потоковую генерацию визуалов с помощью ИИ, что обесценило само исполнение, но сделало критически важным поиск уникальных смыслов. В итоге маркетологи тратят больше времени на проверку гипотез через математические модели, чем на оптимизацию ставок в поиске.
Замечаете ли вы в своих проектах аналогичный тренд на отказ от классической атрибуции в пользу моделей, ориентированных на проверку реального вклада каждого канала в прибыль?
— @PerfNewsDigest
Последний месяц в отчетности performance (эффективного маркетинга) заметен сдвиг: команды все реже опираются на модель последнего клика (last-click). На смену ей приходит активное внедрение маркетингового моделирования (Marketing Mix Modeling — MMM) и экспериментов с инкрементальностью. Бизнес осознает, что в условиях эпохи «нулевых кликов» (zero-click), когда большая часть пути пользователя скрыта внутри платформ, попытки привязать покупку к конкретному переходу искажают картину реальности.
Параллельно с этим, в B2B-секторе наблюдается снижение интереса к классической воронке лидогенерации. Вместо поиска новых контактов компании сфокусированы на операциях с выручкой (RevOps — общая ответственность маркетинга и продаж за доход). Инвестиции перераспределяются: вместо масштабирования охвата в рекламных кабинетах бюджеты уходят в удержание (retention) и глубокую проработку текущей клиентской базы.
Креативные отделы перешли на потоковую генерацию визуалов с помощью ИИ, что обесценило само исполнение, но сделало критически важным поиск уникальных смыслов. В итоге маркетологи тратят больше времени на проверку гипотез через математические модели, чем на оптимизацию ставок в поиске.
Замечаете ли вы в своих проектах аналогичный тренд на отказ от классической атрибуции в пользу моделей, ориентированных на проверку реального вклада каждого канала в прибыль?
— @PerfNewsDigest
Сдвиг от «дешёвого клика» к качеству события
За последний месяц в performance-командах всё чаще вижу один и тот же паттерн: обсуждение смещается с цены заявки или клика на то, что происходит после первого касания. На созвонах всё реже звучит вопрос «сколько стоил лид», и всё чаще — «дотянулся ли трафик до CRM», «есть ли разница в конверсии по источникам на уровне выручки», «что показывает серверная разметка и где теряются события».
Параллельно меняется и язык отчётности:
— last-click всё ещё есть в дашбордах, но рядом с ним появляются MMM-модели и проверка инкрементальности;
— в B2B всё чаще смотрят не на MQL сам по себе, а на путь до сделки и возврата воронки в деньги;
— в e-com больше обсуждают повторные покупки и вклад канала в LTV, чем первую конверсию.
У вас за последний месяц тоже стало больше разговоров про качество данных и post-click-метрики, чем про стоимость трафика?
— @PerfNewsDigest
Параллельный взгляд на тему — @SMMreportingRu
За последний месяц в performance-командах всё чаще вижу один и тот же паттерн: обсуждение смещается с цены заявки или клика на то, что происходит после первого касания. На созвонах всё реже звучит вопрос «сколько стоил лид», и всё чаще — «дотянулся ли трафик до CRM», «есть ли разница в конверсии по источникам на уровне выручки», «что показывает серверная разметка и где теряются события».
Параллельно меняется и язык отчётности:
— last-click всё ещё есть в дашбордах, но рядом с ним появляются MMM-модели и проверка инкрементальности;
— в B2B всё чаще смотрят не на MQL сам по себе, а на путь до сделки и возврата воронки в деньги;
— в e-com больше обсуждают повторные покупки и вклад канала в LTV, чем первую конверсию.
У вас за последний месяц тоже стало больше разговоров про качество данных и post-click-метрики, чем про стоимость трафика?
— @PerfNewsDigest
Параллельный взгляд на тему — @SMMreportingRu
Смерть атрибуции по последнему клику и ренессанс маркетингового микса
Мы десятилетиями жили в парадигме, где рекламные платформы были главными судьями эффективности. Last-click (атрибуция по последнему клику) был удобным инструментом, чтобы оправдать бюджеты перед финконтролем. Но в 2026 году этот метод окончательно превратился в «карго-культ». Когда пользователь взаимодействует с брендом через AI-обзоры (искусственный интеллект), социальные сети и прямой ввод адреса, попытка приписать заслугу одной кнопке «купить» выглядит как попытка измерить глубину океана линейкой.
Рынок совершил полный разворот в сторону MMM (маркетингового микширования). Это не просто возврат к статистическим моделям из 90-х, а их симбиоз с real-time (в режиме реального времени) данными. Суть изменений в том, что мы перестаем смотреть на каждый клик в отдельности и начинаем анализировать эластичность спроса в зависимости от совокупных вложений.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от попыток «дожать» клиента через ретаргетинг (повторный показ рекламы) в пользу инвестиций в рост общей узнаваемости и Topical Authority (авторитетность темы), показывают более стабильный CAC (стоимость привлечения клиента).
— Клиент перестал реагировать на прямые призывы «купи сейчас», так как бюджеты домохозяйств сжались из-за снижения среднего чека.
— В условиях экономики выживания потребитель выбирает бренды, которые он «знает» по контенту, а не по навязчивому баннеру.
Переход к RevOps (объединенной системе управления выручкой) накладывает на performance-команды новую ответственность. Теперь мы отвечаем не за количество лидов, а за то, как эти лиды конвертируются в выручку на дистанции в полгода.
Что делать в текущих реалиях?
— Уходить от гранулярной аналитики рекламных кампаний к анализу инкрементальности (дополнительной ценности). Если вы отключите рекламу на неделю, насколько реально упадут продажи? Ответ на этот вопрос даст больше понимания, чем отчет из рекламного кабинета.
— Фокусироваться на ценности контента. В эпоху нулевого клика (Zero-click), когда пользователь получает ответ внутри поисковой выдачи, ваш бренд должен присутствовать на этапе формирования потребности, а не на этапе «горячего» поиска.
Performance в 2026 году — это не про умение настраивать ставки в аукционе. Это про умение связывать маркетинговые усилия с финансовым результатом в условиях, когда классические цепочки отслеживания пути клиента окончательно разрушены. Тот, кто раньше других примет, что точная цифра в отчете — это иллюзия, выиграет в долгосрочной стратегии.
— @PerfNewsDigest
Мы десятилетиями жили в парадигме, где рекламные платформы были главными судьями эффективности. Last-click (атрибуция по последнему клику) был удобным инструментом, чтобы оправдать бюджеты перед финконтролем. Но в 2026 году этот метод окончательно превратился в «карго-культ». Когда пользователь взаимодействует с брендом через AI-обзоры (искусственный интеллект), социальные сети и прямой ввод адреса, попытка приписать заслугу одной кнопке «купить» выглядит как попытка измерить глубину океана линейкой.
Рынок совершил полный разворот в сторону MMM (маркетингового микширования). Это не просто возврат к статистическим моделям из 90-х, а их симбиоз с real-time (в режиме реального времени) данными. Суть изменений в том, что мы перестаем смотреть на каждый клик в отдельности и начинаем анализировать эластичность спроса в зависимости от совокупных вложений.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от попыток «дожать» клиента через ретаргетинг (повторный показ рекламы) в пользу инвестиций в рост общей узнаваемости и Topical Authority (авторитетность темы), показывают более стабильный CAC (стоимость привлечения клиента).
— Клиент перестал реагировать на прямые призывы «купи сейчас», так как бюджеты домохозяйств сжались из-за снижения среднего чека.
— В условиях экономики выживания потребитель выбирает бренды, которые он «знает» по контенту, а не по навязчивому баннеру.
Переход к RevOps (объединенной системе управления выручкой) накладывает на performance-команды новую ответственность. Теперь мы отвечаем не за количество лидов, а за то, как эти лиды конвертируются в выручку на дистанции в полгода.
Что делать в текущих реалиях?
— Уходить от гранулярной аналитики рекламных кампаний к анализу инкрементальности (дополнительной ценности). Если вы отключите рекламу на неделю, насколько реально упадут продажи? Ответ на этот вопрос даст больше понимания, чем отчет из рекламного кабинета.
— Фокусироваться на ценности контента. В эпоху нулевого клика (Zero-click), когда пользователь получает ответ внутри поисковой выдачи, ваш бренд должен присутствовать на этапе формирования потребности, а не на этапе «горячего» поиска.
Performance в 2026 году — это не про умение настраивать ставки в аукционе. Это про умение связывать маркетинговые усилия с финансовым результатом в условиях, когда классические цепочки отслеживания пути клиента окончательно разрушены. Тот, кто раньше других примет, что точная цифра в отчете — это иллюзия, выиграет в долгосрочной стратегии.
— @PerfNewsDigest
Почему performance всё чаще проигрывает не по ставке, а по воронке
Я всё чаще вижу одну и ту же картину: команды продолжают спорить о CPC, CPM и «дешёвом трафике», хотя реальная просадка уже сидит не в закупке, а в пути от клика до денег.
Для Head of Performance это неприятный сдвиг. Раньше можно было выиграть за счёт более точного таргетинга, агрессивнее аукциона или аккуратнее минус-слов. Сейчас этого уже мало: платформа всё сильнее оптимизируется под то, что ей отдали, а не под то, что бизнес в итоге считает выручкой. Если трекинг дырявый, CRM живёт отдельно, а post-click события теряются, алгоритм начинает «учиться» на шуме.
В 2026-м это особенно заметно в B2B и e-com. В B2B классическая связка лид-форма → MQL → SQL всё слабее объясняет результат: сделки длиннее, касаний больше, а вклад маркетинга всё чаще приходится доказывать через RevOps и сквозную выручку. В e-com, где средний чек сжимается, первая покупка уже не спасает юнит-экономику — выигрывает тот, кто умеет считать удержание и повторные заказы, а не только стоимость заказа в первый день.
Из практики: в одном из моих разборов у кампаний с одинаковым CPA разница в валовой выручке на 30 дней доходила до **27%** только из-за различий в качестве постклика и скорости передачи офлайн-событий. Формально медиамикс выглядел одинаково. По факту один трафик «докупал» бизнесу выручку, а второй — просто красиво отчитывался в кабинете.
Мой вывод простой: сегодня performance выигрывает не тот, кто лучше жмёт ставки, а тот, кто строит **систему подтверждения ценности**:
— server-side-сигналы вместо веры в последний клик,
— MMM и инкрементальность вместо слепой оптимизации по кабинету,
— связку с CRM и выручкой вместо отчёта по лидам.
Именно поэтому я всё меньше смотрю на «дешёвый трафик» и всё больше — на то, как быстро и честно платформа понимает, что для бизнеса считается результатом.
— @PerfNewsDigest
Я всё чаще вижу одну и ту же картину: команды продолжают спорить о CPC, CPM и «дешёвом трафике», хотя реальная просадка уже сидит не в закупке, а в пути от клика до денег.
Для Head of Performance это неприятный сдвиг. Раньше можно было выиграть за счёт более точного таргетинга, агрессивнее аукциона или аккуратнее минус-слов. Сейчас этого уже мало: платформа всё сильнее оптимизируется под то, что ей отдали, а не под то, что бизнес в итоге считает выручкой. Если трекинг дырявый, CRM живёт отдельно, а post-click события теряются, алгоритм начинает «учиться» на шуме.
В 2026-м это особенно заметно в B2B и e-com. В B2B классическая связка лид-форма → MQL → SQL всё слабее объясняет результат: сделки длиннее, касаний больше, а вклад маркетинга всё чаще приходится доказывать через RevOps и сквозную выручку. В e-com, где средний чек сжимается, первая покупка уже не спасает юнит-экономику — выигрывает тот, кто умеет считать удержание и повторные заказы, а не только стоимость заказа в первый день.
Из практики: в одном из моих разборов у кампаний с одинаковым CPA разница в валовой выручке на 30 дней доходила до **27%** только из-за различий в качестве постклика и скорости передачи офлайн-событий. Формально медиамикс выглядел одинаково. По факту один трафик «докупал» бизнесу выручку, а второй — просто красиво отчитывался в кабинете.
Мой вывод простой: сегодня performance выигрывает не тот, кто лучше жмёт ставки, а тот, кто строит **систему подтверждения ценности**:
— server-side-сигналы вместо веры в последний клик,
— MMM и инкрементальность вместо слепой оптимизации по кабинету,
— связку с CRM и выручкой вместо отчёта по лидам.
Именно поэтому я всё меньше смотрю на «дешёвый трафик» и всё больше — на то, как быстро и честно платформа понимает, что для бизнеса считается результатом.
— @PerfNewsDigest
Эпоха пост-атрибуции: почему performance-маркетинг перестал быть гонкой за кликом
Последние пару лет мы живем в реальности, где старые правила измерения эффективности напоминают попытку измерить температуру больного линейкой. Эпоха, когда главным мерилом успеха был последний клик (last-click attribution), окончательно ушла в прошлое вместе с эпохой дешевого трафика. В 2026 году performance-маркетинг превращается в сложную инженерную дисциплину, где основной задачей становится не «дожать» пользователя до корзины, а доказать вклад каждого канала в общий поток выручки, когда путь клиента стал максимально фрагментированным.
Первый тектонический сдвиг произошел в самой архитектуре данных. Мы перешли от попыток отследить конкретного пользователя к архитектуре, ориентированной на конфиденциальность (privacy-first). С усложнением регуляций и отказом от сторонних кук (third-party cookies), инструменты прямого трекинга стали показывать лишь верхушку айсберга. Сейчас на передний план выходит моделирование маркетингового микса (MMM — marketing mix modeling). Вместо того чтобы полагаться на сомнительные цепочки переходов, бренды строят математические модели, которые на исторических данных показывают, как изменение бюджета в одном канале влияет на совокупную конверсию. Например, крупный ритейлер электроники перестал оценивать контекстную рекламу по прямым продажам, осознав, что она работает как «разогревающий» инструмент для всего органического поиска, и перераспределил бюджет в пользу охватных кампаний, что в моменте снизило стоимость привлечения, но увеличило общую маржинальность бизнеса на 12%.
Второй вызов касается изменения самой модели лидогенерации (создания базы потенциальных клиентов). В сегменте B2B классическая схема, где маркетинг передает в отдел продаж «сырые» лиды, стремительно теряет эффективность. Мы наблюдаем переход к концепции единых операционных систем выручки (RevOps — revenue operations). В этой системе маркетолог больше не может сказать «я привел лид, дальше работайте сами». Теперь performance-команды глубоко интегрированы в процессы удержания. Яркий пример — работа SaaS-платформ, которые перешли от массовой закупки трафика на лендинги к созданию узкоспециализированных интерактивных демо-версий продукта. В этой модели маркетинг отвечает не за количество заполненных форм, а за то, насколько качественным был активный период взаимодействия с продуктом до момента покупки. Успех измеряется не регистрацией, а тем, насколько эффективно команда продаж и продукт смогли конвертировать этот интерес в долгосрочный контракт.
Третий аспект — это трансформация контента в условиях нулевых кликов (zero-click). Поисковые системы все чаще отдают ответы прямо на странице выдачи, используя нейросетевые сводки. Это означает, что привычное SEO, нацеленное на переходы, теряет свою силу. Смысл существования сайта как «прокладки» между пользователем и продуктом исчезает. Сегодня выигрывают те, кто создает экспертный контент, который невозможно имитировать машиной. Речь идет о глубокой экспертизе, уникальных исследованиях и авторской позиции, которую поисковики теперь учатся распознавать через авторитетность темы (topical authority). Компании, которые перестали плодить статьи для роботов и сфокусировались на публикации кейсов с реальными цифрами и внутренней кухней, видят резкий рост узнаваемости. Пользователь 2026 года приучен доверять эксперту, а не очередному рекламному баннеру.
Наконец, нельзя игнорировать изменение потребительского поведения в E-com. Снижение среднего чека — это не временная турбулентность, а новая норма. В условиях бережливого потребления борьба за первую покупку становится убыточной затеей. Фокус сместился на возврат клиентов (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV — lifetime value). Мы видим примеры, когда бренды одежды полностью отказываются от агрессивного поиска новой аудитории через социальные сети в пользу программ лояльности, интегрированных в CRM-системы. Они используют предсказательную аналитику, чтобы предложить пользователю товар именно тогда, когда он с высокой вероятностью понад
…
Последние пару лет мы живем в реальности, где старые правила измерения эффективности напоминают попытку измерить температуру больного линейкой. Эпоха, когда главным мерилом успеха был последний клик (last-click attribution), окончательно ушла в прошлое вместе с эпохой дешевого трафика. В 2026 году performance-маркетинг превращается в сложную инженерную дисциплину, где основной задачей становится не «дожать» пользователя до корзины, а доказать вклад каждого канала в общий поток выручки, когда путь клиента стал максимально фрагментированным.
Первый тектонический сдвиг произошел в самой архитектуре данных. Мы перешли от попыток отследить конкретного пользователя к архитектуре, ориентированной на конфиденциальность (privacy-first). С усложнением регуляций и отказом от сторонних кук (third-party cookies), инструменты прямого трекинга стали показывать лишь верхушку айсберга. Сейчас на передний план выходит моделирование маркетингового микса (MMM — marketing mix modeling). Вместо того чтобы полагаться на сомнительные цепочки переходов, бренды строят математические модели, которые на исторических данных показывают, как изменение бюджета в одном канале влияет на совокупную конверсию. Например, крупный ритейлер электроники перестал оценивать контекстную рекламу по прямым продажам, осознав, что она работает как «разогревающий» инструмент для всего органического поиска, и перераспределил бюджет в пользу охватных кампаний, что в моменте снизило стоимость привлечения, но увеличило общую маржинальность бизнеса на 12%.
Второй вызов касается изменения самой модели лидогенерации (создания базы потенциальных клиентов). В сегменте B2B классическая схема, где маркетинг передает в отдел продаж «сырые» лиды, стремительно теряет эффективность. Мы наблюдаем переход к концепции единых операционных систем выручки (RevOps — revenue operations). В этой системе маркетолог больше не может сказать «я привел лид, дальше работайте сами». Теперь performance-команды глубоко интегрированы в процессы удержания. Яркий пример — работа SaaS-платформ, которые перешли от массовой закупки трафика на лендинги к созданию узкоспециализированных интерактивных демо-версий продукта. В этой модели маркетинг отвечает не за количество заполненных форм, а за то, насколько качественным был активный период взаимодействия с продуктом до момента покупки. Успех измеряется не регистрацией, а тем, насколько эффективно команда продаж и продукт смогли конвертировать этот интерес в долгосрочный контракт.
Третий аспект — это трансформация контента в условиях нулевых кликов (zero-click). Поисковые системы все чаще отдают ответы прямо на странице выдачи, используя нейросетевые сводки. Это означает, что привычное SEO, нацеленное на переходы, теряет свою силу. Смысл существования сайта как «прокладки» между пользователем и продуктом исчезает. Сегодня выигрывают те, кто создает экспертный контент, который невозможно имитировать машиной. Речь идет о глубокой экспертизе, уникальных исследованиях и авторской позиции, которую поисковики теперь учатся распознавать через авторитетность темы (topical authority). Компании, которые перестали плодить статьи для роботов и сфокусировались на публикации кейсов с реальными цифрами и внутренней кухней, видят резкий рост узнаваемости. Пользователь 2026 года приучен доверять эксперту, а не очередному рекламному баннеру.
Наконец, нельзя игнорировать изменение потребительского поведения в E-com. Снижение среднего чека — это не временная турбулентность, а новая норма. В условиях бережливого потребления борьба за первую покупку становится убыточной затеей. Фокус сместился на возврат клиентов (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV — lifetime value). Мы видим примеры, когда бренды одежды полностью отказываются от агрессивного поиска новой аудитории через социальные сети в пользу программ лояльности, интегрированных в CRM-системы. Они используют предсказательную аналитику, чтобы предложить пользователю товар именно тогда, когда он с высокой вероятностью понад
…
Неделя обновлений: как пересобрать модель атрибуции под privacy-first и доказать эффект last-click
Privacy-first атрибуция в 2026 перестаёт быть “гипотезой”: всё больше команд упираются не в отчёты по кликам, а в измеримость влияния кампаний на выручку. Параллельно растёт роль server-side (серверной) передачи событий, MMM (маркетингового микса-матчинг/моделирование) и инкрементальности. В итоге last-click (“всё отдала последняя сессия”) начинает давать управленческие искажения. Ниже — практический план, который можно сделать на этой неделе.
1) Зафиксируйте “что именно вы измеряете”
— Откройте вашу текущую отчётность и выпишите 3 воронки: привлечение → квалификация (MQL/SQL или аналог в вашей логике) → выручка (закрытые сделки/повторные покупки).
— Для каждой воронки отметьте, где сейчас источник истины: платформа (рекламная), CRM/RevOps-дашборд или аналитика.
— Выберите один KPI, который будем защищать инкрементально: например, *выручка на пользователя* или *кол-во SQL* (не “лиды вообще”).
2) Перейдите на серверную воронку событий (server-side)
— Внесите изменения только на уровне “минимального набора”: отправка ключевых событий (view/lead/purchase или их B2B-аналоги) и корректная идентификация пользователя/сессии.
— Проверьте 3 вещи:
— совпадает ли event_id (идентификатор события) между браузером и сервером,
— нет ли дублей (двойной отправки),
— есть ли единый тайминг (конверсия должна приходить в одну и ту же семантику, не “позднее/раньше”).
— Сделайте быстрый аудит: 50–100 тестовых конверсий и сверка количества с событиями в адсистемах/CRM.
3) Снимите контрольную карту качества данных
— Постройте таблицу за последние 14–21 день: “кампания → объём кликов → объём целевых событий (из CRM/выручки) → доля расхождений”.
— Главная цель: найти кампании, где last-click “сильно оптимизирует”, но CRM/выручка ведёт себя иначе.
— Выберите 5 кампаний для следующего шага (обычно это микс: 2 “лучшие по платформе”, 2 “средние”, 1 “плохая по платформе, но с шансом”).
4) Запустите инкрементальность через гео/аудиторию (без сложных продуктов)
На этой неделе достаточно простого дизайна, который маркетинг и аналитика смогут защищать.
— Гео-вариант: разделите охват на тест/контроль в пределах стран/регионов, где вы можете уверенно удерживать разницу.
— Аудитория-вариант: используйте группы “эксклюзивных” пользователей (например, исключение сегмента, которому не показывали ключевой набор объявлений).
— Длительность: минимум 7–10 дней внутри текущего бюджета, чтобы собрать статистику на уровне выручки/SQL.
— Обязательный артефакт: одинаковые креативные/оффер-условия в тесте и контроле (отличаться должен только факт показа).
5) Пересчитайте оценку эффекта не на кликах, а на “lift”
— Подготовьте расчёт прироста (lift) по выбранному KPI: тест минус контроль.
— Для удобства соберите 2 версии:
— “как показывает платформа” (для сравнения),
— “как показывает контрольный дизайн” (для решения).
— Если расхождение систематическое, фиксируйте правило: куда смотреть для управления (CRM/выручка) и какие сегменты платформе можно доверять.
6) Встроьте результат в управленческий цикл (RevOps-ритм)
— Создайте один рабочий документ “что меняем по итогам измерения”: распределение бюджета между 5 кампаниями и следующий эксперимент.
— Назначьте владельца цепочки: marketing отвечает за настройки и креатив-скоринг, sales/CS — за качество доведения до SQL/выручки, аналитика — за контроль данных и отчёт.
— На следующей неделе обновите план оптимизаций: вы больше не “переключаете бюджет только по last-click”, а опираетесь на измеренный lift.
7) Коммуникация руководству: одна страница
— Шаблон на 1 страницу:
— проблема (last-click и privacy-first),
— что сделали (server-side + контрольная карта + инкрементальность),
— что получили (lift по KPI),
— что меняем в бюджете и почему.
Это и есть доказательная база для управленческих решений в 2026.
Если хотите, скажите вашу связку (CRM + аналитика + рекламные платформы) и B2B или e-com — подскажу, какие 5 кампаний выбрать и какой KPI проще всего “поймать” инкрементально именно у вас.
…
Privacy-first атрибуция в 2026 перестаёт быть “гипотезой”: всё больше команд упираются не в отчёты по кликам, а в измеримость влияния кампаний на выручку. Параллельно растёт роль server-side (серверной) передачи событий, MMM (маркетингового микса-матчинг/моделирование) и инкрементальности. В итоге last-click (“всё отдала последняя сессия”) начинает давать управленческие искажения. Ниже — практический план, который можно сделать на этой неделе.
1) Зафиксируйте “что именно вы измеряете”
— Откройте вашу текущую отчётность и выпишите 3 воронки: привлечение → квалификация (MQL/SQL или аналог в вашей логике) → выручка (закрытые сделки/повторные покупки).
— Для каждой воронки отметьте, где сейчас источник истины: платформа (рекламная), CRM/RevOps-дашборд или аналитика.
— Выберите один KPI, который будем защищать инкрементально: например, *выручка на пользователя* или *кол-во SQL* (не “лиды вообще”).
2) Перейдите на серверную воронку событий (server-side)
— Внесите изменения только на уровне “минимального набора”: отправка ключевых событий (view/lead/purchase или их B2B-аналоги) и корректная идентификация пользователя/сессии.
— Проверьте 3 вещи:
— совпадает ли event_id (идентификатор события) между браузером и сервером,
— нет ли дублей (двойной отправки),
— есть ли единый тайминг (конверсия должна приходить в одну и ту же семантику, не “позднее/раньше”).
— Сделайте быстрый аудит: 50–100 тестовых конверсий и сверка количества с событиями в адсистемах/CRM.
3) Снимите контрольную карту качества данных
— Постройте таблицу за последние 14–21 день: “кампания → объём кликов → объём целевых событий (из CRM/выручки) → доля расхождений”.
— Главная цель: найти кампании, где last-click “сильно оптимизирует”, но CRM/выручка ведёт себя иначе.
— Выберите 5 кампаний для следующего шага (обычно это микс: 2 “лучшие по платформе”, 2 “средние”, 1 “плохая по платформе, но с шансом”).
4) Запустите инкрементальность через гео/аудиторию (без сложных продуктов)
На этой неделе достаточно простого дизайна, который маркетинг и аналитика смогут защищать.
— Гео-вариант: разделите охват на тест/контроль в пределах стран/регионов, где вы можете уверенно удерживать разницу.
— Аудитория-вариант: используйте группы “эксклюзивных” пользователей (например, исключение сегмента, которому не показывали ключевой набор объявлений).
— Длительность: минимум 7–10 дней внутри текущего бюджета, чтобы собрать статистику на уровне выручки/SQL.
— Обязательный артефакт: одинаковые креативные/оффер-условия в тесте и контроле (отличаться должен только факт показа).
5) Пересчитайте оценку эффекта не на кликах, а на “lift”
— Подготовьте расчёт прироста (lift) по выбранному KPI: тест минус контроль.
— Для удобства соберите 2 версии:
— “как показывает платформа” (для сравнения),
— “как показывает контрольный дизайн” (для решения).
— Если расхождение систематическое, фиксируйте правило: куда смотреть для управления (CRM/выручка) и какие сегменты платформе можно доверять.
6) Встроьте результат в управленческий цикл (RevOps-ритм)
— Создайте один рабочий документ “что меняем по итогам измерения”: распределение бюджета между 5 кампаниями и следующий эксперимент.
— Назначьте владельца цепочки: marketing отвечает за настройки и креатив-скоринг, sales/CS — за качество доведения до SQL/выручки, аналитика — за контроль данных и отчёт.
— На следующей неделе обновите план оптимизаций: вы больше не “переключаете бюджет только по last-click”, а опираетесь на измеренный lift.
7) Коммуникация руководству: одна страница
— Шаблон на 1 страницу:
— проблема (last-click и privacy-first),
— что сделали (server-side + контрольная карта + инкрементальность),
— что получили (lift по KPI),
— что меняем в бюджете и почему.
Это и есть доказательная база для управленческих решений в 2026.
Если хотите, скажите вашу связку (CRM + аналитика + рекламные платформы) и B2B или e-com — подскажу, какие 5 кампаний выбрать и какой KPI проще всего “поймать” инкрементально именно у вас.
…
Платформы перестраивают правила игры: что увидел Head of Performance на этой неделе
За неделю стало заметно, как платформы снова сдвигают фокус: от простого «поставил трафик — получил лид» к более сложной системе, где ценятся данные первой стороны, качество креатива и доказуемый вклад в выручку. Для Head of Performance это не абстрактный фон, а новая операционная реальность: старые привычки закупки, отчётности и оптимизации начинают давать меньше предсказуемости.
**1. Платформы всё сильнее поощряют собственные данные, а не внешние костыли.**
Судя по обновлениям рекламных кабинетов и продуктовых подсказок, ставка делается на события, которые бизнес может передавать сам: офлайн-конверсии, выручку, повторные покупки, качество лида. То есть на данные первой стороны. Это логично: в мире privacy-first атрибуции платформам тоже нужно учиться понимать ценность пользователя без опоры на прежнюю детальность трекинга.
Пример здесь простой: e-com бренд, который раньше оптимизировался только на первую покупку, теперь начинает передавать в систему маржинальность корзины и повторные заказы. В результате алгоритм перестаёт приводить «дешёвые», но слабые заказы и начинает искать аудиторию с потенциалом к LTV.
**2. Креатив становится не полем для ручной сборки, а полем для концепции.**
На этой неделе снова подтверждается тренд: платформы всё активнее помогают масштабировать вариации, но хуже справляются с рождением идеи. Генерация изображений, заголовков и форматов уже почти товарная функция, а вот выигрыш остаётся за теми, кто умеет собрать сильный угол подачи.
Пример: два одинаковых медийных объявления могут быть сгенерированы за минуты, но одно будет говорить языком экономии и рационального выбора, а другое — языком статуса и снижения риска. И именно второй слой, смысловой, становится решающим. В 2026 году это особенно заметно: когда объём контента растёт, а внимание сокращается, побеждает не тот, кто произвёл больше баннеров, а тот, кто точнее сформулировал причину отклика.
**3. Последний клик всё хуже объясняет вклад платформ в результат.**
Платформенные изменения всё сильнее подталкивают рынок к пересмотру атрибуции. Last-click уже не выдерживает нагрузки в сложных воронках: человек видит бренд в одном канале, возвращается через поиск, читает обзор, а покупает после ремаркетинга. Формально победителем оказывается последний касательный канал, но по факту он лишь завершил путь.
Пример: B2B-компания запускает performance-кампании на лиды, параллельно ведёт экспертный контент и работает с повторными касаниями. В отчёте последний клик отдаёт всю заслугу платному трафику, но реальные сделки приходят там, где маркетинг, продажи и customer success начинают действовать как единая RevOps-система. Отсюда и интерес к MMM-моделям и incrementality-замерам — без них оптимизация становится слишком близорукой.
**4. Поисковые и контентные платформы смещают ценность в сторону авторства и топической глубины.**
Ещё один сдвиг недели — рост веса не отдельных материалов, а целых смысловых кластеров вокруг темы. Чистое informational SEO теряет силу, потому что ответ всё чаще выдаётся прямо в интерфейсе платформы. Значит, выигрывает topical authority — тематическая глубина и узнаваемая экспертиза.
Пример: маркетинговое медиа, которое публикует десятки коротких пересказов новостей, постепенно проигрывает проекту, где один и тот же автор последовательно разбирает закупку, атрибуцию и экономику роста. В zero-click эпоху ценится не поток текста, а позиция автора: что именно он понимает лучше других и может объяснить своим языком.
В сухом остатке неделя ещё раз показала: платформы не просто меняют интерфейсы. Они постепенно перепрошивают саму логику performance-маркетинга. Меньше магии last-click, больше данных первой стороны. Меньше ручной рутины, больше силы в концепции. Меньше универсальных отчётов, больше связи с выручкой. И для Head of Performance это, пожалуй, главный вывод: выигрывает не тот, кто быстрее настраивает кампанию, а тот, кто раньше других перестраивает систему принятия решений.
— @PerfNewsDigest
За неделю стало заметно, как платформы снова сдвигают фокус: от простого «поставил трафик — получил лид» к более сложной системе, где ценятся данные первой стороны, качество креатива и доказуемый вклад в выручку. Для Head of Performance это не абстрактный фон, а новая операционная реальность: старые привычки закупки, отчётности и оптимизации начинают давать меньше предсказуемости.
**1. Платформы всё сильнее поощряют собственные данные, а не внешние костыли.**
Судя по обновлениям рекламных кабинетов и продуктовых подсказок, ставка делается на события, которые бизнес может передавать сам: офлайн-конверсии, выручку, повторные покупки, качество лида. То есть на данные первой стороны. Это логично: в мире privacy-first атрибуции платформам тоже нужно учиться понимать ценность пользователя без опоры на прежнюю детальность трекинга.
Пример здесь простой: e-com бренд, который раньше оптимизировался только на первую покупку, теперь начинает передавать в систему маржинальность корзины и повторные заказы. В результате алгоритм перестаёт приводить «дешёвые», но слабые заказы и начинает искать аудиторию с потенциалом к LTV.
**2. Креатив становится не полем для ручной сборки, а полем для концепции.**
На этой неделе снова подтверждается тренд: платформы всё активнее помогают масштабировать вариации, но хуже справляются с рождением идеи. Генерация изображений, заголовков и форматов уже почти товарная функция, а вот выигрыш остаётся за теми, кто умеет собрать сильный угол подачи.
Пример: два одинаковых медийных объявления могут быть сгенерированы за минуты, но одно будет говорить языком экономии и рационального выбора, а другое — языком статуса и снижения риска. И именно второй слой, смысловой, становится решающим. В 2026 году это особенно заметно: когда объём контента растёт, а внимание сокращается, побеждает не тот, кто произвёл больше баннеров, а тот, кто точнее сформулировал причину отклика.
**3. Последний клик всё хуже объясняет вклад платформ в результат.**
Платформенные изменения всё сильнее подталкивают рынок к пересмотру атрибуции. Last-click уже не выдерживает нагрузки в сложных воронках: человек видит бренд в одном канале, возвращается через поиск, читает обзор, а покупает после ремаркетинга. Формально победителем оказывается последний касательный канал, но по факту он лишь завершил путь.
Пример: B2B-компания запускает performance-кампании на лиды, параллельно ведёт экспертный контент и работает с повторными касаниями. В отчёте последний клик отдаёт всю заслугу платному трафику, но реальные сделки приходят там, где маркетинг, продажи и customer success начинают действовать как единая RevOps-система. Отсюда и интерес к MMM-моделям и incrementality-замерам — без них оптимизация становится слишком близорукой.
**4. Поисковые и контентные платформы смещают ценность в сторону авторства и топической глубины.**
Ещё один сдвиг недели — рост веса не отдельных материалов, а целых смысловых кластеров вокруг темы. Чистое informational SEO теряет силу, потому что ответ всё чаще выдаётся прямо в интерфейсе платформы. Значит, выигрывает topical authority — тематическая глубина и узнаваемая экспертиза.
Пример: маркетинговое медиа, которое публикует десятки коротких пересказов новостей, постепенно проигрывает проекту, где один и тот же автор последовательно разбирает закупку, атрибуцию и экономику роста. В zero-click эпоху ценится не поток текста, а позиция автора: что именно он понимает лучше других и может объяснить своим языком.
В сухом остатке неделя ещё раз показала: платформы не просто меняют интерфейсы. Они постепенно перепрошивают саму логику performance-маркетинга. Меньше магии last-click, больше данных первой стороны. Меньше ручной рутины, больше силы в концепции. Меньше универсальных отчётов, больше связи с выручкой. И для Head of Performance это, пожалуй, главный вывод: выигрывает не тот, кто быстрее настраивает кампанию, а тот, кто раньше других перестраивает систему принятия решений.
— @PerfNewsDigest