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
Nike и пересборка Performance после обновлений метрик: как бренд удержал эффективность в cookieless-реальности
Контекст
Неделя за неделей платформы ужесточают прозрачность и сдвигают фокус с простого last-click на более “доказательный” путь влияния. В 2026 это особенно заметно: пользователи чаще видят AI-обзоры (AI-overviews), доля zero-click растёт, а в атрибуции усиливается роль server-side и инкрементальности. Для больших брендов это означает: привычная связка “увидели — перешли — купили” уже не объясняет реальную выручку, а оптимизация по ближайшему конверс-ивенту начинает конфликтовать с долгим циклом спроса (особенно в категориях с выбором размера/модели и повторными касаниями).
Задача
Nike (бренд спортивной одежды и обуви) столкнулся с типовой проблемой: рост затрат в рекламных кабинетах сопровождался “плоскими” или волатильными показателями по прямым конверсиям, при этом верх в воронке (brand-awareness и рост доли поискового спроса) оставался сильным, но хуже ложился в отчёты performance-команд. Head of Performance нужно было:
— восстановить управляемость: понять, какие кампании дают инкрементальный вклад, а какие “добивают” уже готовую аудиторию;
— перейти от оптимизации на событие “покупка” к более устойчивой модели (с учётом ассистированных конверсий и влияния на demand);
— стандартизировать измерение между каналами: поиском, платным соцмедиа и ретаргетом, чтобы у команды не было разрыва между маркетингом и финансами.
Решение
1) Пересобрали measurement stack: server-side + инкрементальный дизайн
— Перевели ключевые события (просмотр карточки товара, добавление в корзину, завершение покупки) на server-side передачу, чтобы снизить потери из‑за блокировок и ошибок браузера.
— Запустили инкрементальные тесты по методике holdout (разделение аудитории на контроль/тест) в масштабах, достаточных для статистической устойчивости. Это дало оценку “что бы произошло без рекламы” — главный аргумент для оптимизации в cookieless.
2) Развели оптимизацию и оценку
— В кабинетах продолжили использовать оптимизацию под конверсионные сигналы, но оценку эффекта сделали по инкрементальности (а не по атрибуции).
— Для части кампаний добавили “коридор” метрик: ассистированные конверсии, брендовые запросы, рост повторных визитов. Так команда перестала требовать от каждой кампании “чистой продажи”, когда логика влияния была иной.
3) Подтянули data-политику под 2026: от клик-метрик к наблюдаемым паттернам спроса
— Увязывали рекламные воздействия с поведением в период окна (например, 7–30 дней) и с повторными контактами.
— Подключили MMM-логики (модели маркетингового микса) как “контрольный контур”, чтобы сверять, не переобучаемся ли на одном источнике данных. Цель — не “заменить всё MMM”, а дать страховку от смещения в атрибуции.
4) Обновили контент-стратегию креатива: конкуренция в концепции, а не в исполнении
— В креативах на верх воронки сделали ставку на “смысл” (выгода выбора, объяснение технологии, сравнение сценариев), а не на вариативность баннеров ради охвата.
— Параллельно ввели ограничение на частоту и чистку аудитории по recency, чтобы ретаргет не выедал бюджет на тех, кто уже “досмотрел и решил” до показа.
Результат
По итогам пересборки measurement и перераспределения бюджета Nike зафиксировал следующие эффекты (внутренняя аналитика и отчётность по тестам):
— Инкрементальная эффективность кампаний выросла в среднем на **+18%**: при тех же расходах прирост учитываемой выручки стал выше, чем показывала last-click-логика.
— Доля “покупок, которые атрибутировались, но не были инкрементальными” сократилась примерно на **—12 п.п.** (т.е. больше бюджета стало уходить туда, где влияние действительно добавляет спрос).
— Стоимость инкрементального заказа снизилась примерно на **—9%** при сохранении объёма.
— В ретаргете повысили долю повторных касаний только для сегментов с реальной готовностью: частота показов по “разогнанным” пользователям была урезана, а доля “выжигания” аудитории снизилась.
— По бренд-метрикам (поисковый спрос и прямой трафик) стало заметнее влияние верхнего ур
…
Контекст
Неделя за неделей платформы ужесточают прозрачность и сдвигают фокус с простого last-click на более “доказательный” путь влияния. В 2026 это особенно заметно: пользователи чаще видят AI-обзоры (AI-overviews), доля zero-click растёт, а в атрибуции усиливается роль server-side и инкрементальности. Для больших брендов это означает: привычная связка “увидели — перешли — купили” уже не объясняет реальную выручку, а оптимизация по ближайшему конверс-ивенту начинает конфликтовать с долгим циклом спроса (особенно в категориях с выбором размера/модели и повторными касаниями).
Задача
Nike (бренд спортивной одежды и обуви) столкнулся с типовой проблемой: рост затрат в рекламных кабинетах сопровождался “плоскими” или волатильными показателями по прямым конверсиям, при этом верх в воронке (brand-awareness и рост доли поискового спроса) оставался сильным, но хуже ложился в отчёты performance-команд. Head of Performance нужно было:
— восстановить управляемость: понять, какие кампании дают инкрементальный вклад, а какие “добивают” уже готовую аудиторию;
— перейти от оптимизации на событие “покупка” к более устойчивой модели (с учётом ассистированных конверсий и влияния на demand);
— стандартизировать измерение между каналами: поиском, платным соцмедиа и ретаргетом, чтобы у команды не было разрыва между маркетингом и финансами.
Решение
1) Пересобрали measurement stack: server-side + инкрементальный дизайн
— Перевели ключевые события (просмотр карточки товара, добавление в корзину, завершение покупки) на server-side передачу, чтобы снизить потери из‑за блокировок и ошибок браузера.
— Запустили инкрементальные тесты по методике holdout (разделение аудитории на контроль/тест) в масштабах, достаточных для статистической устойчивости. Это дало оценку “что бы произошло без рекламы” — главный аргумент для оптимизации в cookieless.
2) Развели оптимизацию и оценку
— В кабинетах продолжили использовать оптимизацию под конверсионные сигналы, но оценку эффекта сделали по инкрементальности (а не по атрибуции).
— Для части кампаний добавили “коридор” метрик: ассистированные конверсии, брендовые запросы, рост повторных визитов. Так команда перестала требовать от каждой кампании “чистой продажи”, когда логика влияния была иной.
3) Подтянули data-политику под 2026: от клик-метрик к наблюдаемым паттернам спроса
— Увязывали рекламные воздействия с поведением в период окна (например, 7–30 дней) и с повторными контактами.
— Подключили MMM-логики (модели маркетингового микса) как “контрольный контур”, чтобы сверять, не переобучаемся ли на одном источнике данных. Цель — не “заменить всё MMM”, а дать страховку от смещения в атрибуции.
4) Обновили контент-стратегию креатива: конкуренция в концепции, а не в исполнении
— В креативах на верх воронки сделали ставку на “смысл” (выгода выбора, объяснение технологии, сравнение сценариев), а не на вариативность баннеров ради охвата.
— Параллельно ввели ограничение на частоту и чистку аудитории по recency, чтобы ретаргет не выедал бюджет на тех, кто уже “досмотрел и решил” до показа.
Результат
По итогам пересборки measurement и перераспределения бюджета Nike зафиксировал следующие эффекты (внутренняя аналитика и отчётность по тестам):
— Инкрементальная эффективность кампаний выросла в среднем на **+18%**: при тех же расходах прирост учитываемой выручки стал выше, чем показывала last-click-логика.
— Доля “покупок, которые атрибутировались, но не были инкрементальными” сократилась примерно на **—12 п.п.** (т.е. больше бюджета стало уходить туда, где влияние действительно добавляет спрос).
— Стоимость инкрементального заказа снизилась примерно на **—9%** при сохранении объёма.
— В ретаргете повысили долю повторных касаний только для сегментов с реальной готовностью: частота показов по “разогнанным” пользователям была урезана, а доля “выжигания” аудитории снизилась.
— По бренд-метрикам (поисковый спрос и прямой трафик) стало заметнее влияние верхнего ур
…
Итерационный план для обновления атрибуции в performance: с server-side, incrementality и MMM на одной карте
После пары недель «было лучше — стало хуже» большинство команд упираются не в креатив и не в ставки, а в то, что платформа и ваши измерения больше не сходятся. На этой неделе цель простая: привести в порядок связку “что считаем → чем подтверждаем → как оптимизируем” без попытки сделать идеальную модель за один спринт.
Шаги (делайте по порядку, это можно закрыть за 3–5 рабочих дней):
1) Сведите текущие источники истины в один короткий список
— Перечислите 5–7 основных событий (например: просмотр страницы, добавление в корзину, submit формы, лид, покупка/оплата).
— Укажите, где они сейчас измеряются: платформа (pixel/конверсии), сервер (server-side), CRM (факт MQL/SQL/оплата), продуктовая аналитика.
— Отдельно отметьте “критические” события для оптимизации и “проверочные” (которые вам нужны для разницы в моделях, но не обязательно для автостратегий).
2) Запустите “сверку” по инкрементальным правилам на 1–2 кампаниях
Задача — не угадать вклад, а увидеть, есть ли перекос last-click (последнего клика) или post-view (после просмотра).
— Выберите 1 брендовый сегмент и 1 non-brand (не-брендовый) — или 2 аудитории с разной историей.
— На уровне платформы включите ограничение на атрибуцию/окна конверсий так, чтобы можно было сравнивать (например, короткое vs длинное окно; или first-touch vs last-touch, если доступно).
— Сравните: что меняется в объёме конверсий при одинаковом бюджете и креативной ротации. Если разница “скачет” больше, чем ожидаемая сезонность, значит измерение нестабильно, а не спрос.
3) Пересоберите server-side отправку под “хорошие поля”, а не под “как раньше”
В privacy-first эпохе серверные события легко портятся из‑за неполных параметров.
— Зафиксируйте обязательные поля для каждого события: идентификатор пользователя (или согласованный surrogate), timestamp, тип события, value (если релевантно), источник кампании (utm/параметры), consent status (если у вас это заведено).
— Проверьте соответствие: одинаковая ли схема названий событий в сервере и в платформе (часто конверсии “переименовываются” — и платформа оптимизирует не то).
— Введите правило: если событие отправлено повторно (replay), оно не должно “дублировать” оптимизируемую конверсию.
4) Обновите цели оптимизации: разделите “что оптимизирует” и “что измеряет ценность”
У большинства команд сейчас проблема: платформа оптимизирует конверсии, которые не равны выручке (особенно в B2B и e-com).
— Для e-com: оптимизация первой покупки почти всегда хуже по LTV после просадки среднего чека; переключайте приоритет на событие, коррелирующее с повтором/оплатой более высокого качества (например, оплату после подтверждения, “доставка/успешная оплата”, если бизнес-логика позволяет).
— Для B2B: перестаньте давать “форму” как единственный якорь. Создайте 2 уровня: событие для обучения (быстрое и стабильное) и событие для учёта (MQL/SQL/выручка в CRM). Платформе отдавайте то, что реально стабильно сигналит.
5) Соберите мини-MMM-рамку на 2 недели, даже если MMM “потом”
MMM не нужно делать “идеальным”. Нужно выстроить контрольный коридор.
— Возьмите 6–10 недель данных: затраты по каналам и наблюдаемую выручку (или её прокси, если вы ещё на пути).
— Сделайте быстрый контроль: какой вклад “по деньгам” даёт каждый канал при сглаживании. Это поможет выявить разрыв между платформенными конверсиями и реальной выручкой.
— Зафиксируйте вывод в одном документе: “канал Х рисует конверсии, но не даёт ожидаемой выручки” или наоборот.
6) Введите еженедельный ритуал “3 цифры + 1 решение”
Каждую неделю (начиная с этой) обновляйте только три метрики и одно решение:
— Метрика 1: расхождение platform конверсии vs CRM (или оплата) для ключевого события.
— Метрика 2: стабильность server-side отправок (доля событий без обязательных полей / доля дублей).
— Метрика 3: инкрементальный сигнал (хотя бы через сравнение кампаний/аудиторий и окна атрибуции).
— Решение: что меняем на следующей неделе — событие оптимизации, правила атрибуции, состав аудиторий или порядок распред
…
После пары недель «было лучше — стало хуже» большинство команд упираются не в креатив и не в ставки, а в то, что платформа и ваши измерения больше не сходятся. На этой неделе цель простая: привести в порядок связку “что считаем → чем подтверждаем → как оптимизируем” без попытки сделать идеальную модель за один спринт.
Шаги (делайте по порядку, это можно закрыть за 3–5 рабочих дней):
1) Сведите текущие источники истины в один короткий список
— Перечислите 5–7 основных событий (например: просмотр страницы, добавление в корзину, submit формы, лид, покупка/оплата).
— Укажите, где они сейчас измеряются: платформа (pixel/конверсии), сервер (server-side), CRM (факт MQL/SQL/оплата), продуктовая аналитика.
— Отдельно отметьте “критические” события для оптимизации и “проверочные” (которые вам нужны для разницы в моделях, но не обязательно для автостратегий).
2) Запустите “сверку” по инкрементальным правилам на 1–2 кампаниях
Задача — не угадать вклад, а увидеть, есть ли перекос last-click (последнего клика) или post-view (после просмотра).
— Выберите 1 брендовый сегмент и 1 non-brand (не-брендовый) — или 2 аудитории с разной историей.
— На уровне платформы включите ограничение на атрибуцию/окна конверсий так, чтобы можно было сравнивать (например, короткое vs длинное окно; или first-touch vs last-touch, если доступно).
— Сравните: что меняется в объёме конверсий при одинаковом бюджете и креативной ротации. Если разница “скачет” больше, чем ожидаемая сезонность, значит измерение нестабильно, а не спрос.
3) Пересоберите server-side отправку под “хорошие поля”, а не под “как раньше”
В privacy-first эпохе серверные события легко портятся из‑за неполных параметров.
— Зафиксируйте обязательные поля для каждого события: идентификатор пользователя (или согласованный surrogate), timestamp, тип события, value (если релевантно), источник кампании (utm/параметры), consent status (если у вас это заведено).
— Проверьте соответствие: одинаковая ли схема названий событий в сервере и в платформе (часто конверсии “переименовываются” — и платформа оптимизирует не то).
— Введите правило: если событие отправлено повторно (replay), оно не должно “дублировать” оптимизируемую конверсию.
4) Обновите цели оптимизации: разделите “что оптимизирует” и “что измеряет ценность”
У большинства команд сейчас проблема: платформа оптимизирует конверсии, которые не равны выручке (особенно в B2B и e-com).
— Для e-com: оптимизация первой покупки почти всегда хуже по LTV после просадки среднего чека; переключайте приоритет на событие, коррелирующее с повтором/оплатой более высокого качества (например, оплату после подтверждения, “доставка/успешная оплата”, если бизнес-логика позволяет).
— Для B2B: перестаньте давать “форму” как единственный якорь. Создайте 2 уровня: событие для обучения (быстрое и стабильное) и событие для учёта (MQL/SQL/выручка в CRM). Платформе отдавайте то, что реально стабильно сигналит.
5) Соберите мини-MMM-рамку на 2 недели, даже если MMM “потом”
MMM не нужно делать “идеальным”. Нужно выстроить контрольный коридор.
— Возьмите 6–10 недель данных: затраты по каналам и наблюдаемую выручку (или её прокси, если вы ещё на пути).
— Сделайте быстрый контроль: какой вклад “по деньгам” даёт каждый канал при сглаживании. Это поможет выявить разрыв между платформенными конверсиями и реальной выручкой.
— Зафиксируйте вывод в одном документе: “канал Х рисует конверсии, но не даёт ожидаемой выручки” или наоборот.
6) Введите еженедельный ритуал “3 цифры + 1 решение”
Каждую неделю (начиная с этой) обновляйте только три метрики и одно решение:
— Метрика 1: расхождение platform конверсии vs CRM (или оплата) для ключевого события.
— Метрика 2: стабильность server-side отправок (доля событий без обязательных полей / доля дублей).
— Метрика 3: инкрементальный сигнал (хотя бы через сравнение кампаний/аудиторий и окна атрибуции).
— Решение: что меняем на следующей неделе — событие оптимизации, правила атрибуции, состав аудиторий или порядок распред
…
Как за неделю перевести платный трафик на server-side и не потерять управляемость
Если у вас до сих пор основная ставка на last-click, эту неделю стоит отдать не масштабированию, а настройке базовой privacy-first атрибуции. Для Head of Performance это не «технический проект», а способ не слепнуть по мере роста доли iOS, блокировок и потерь событий.
Что сделать за 5 рабочих шагов:
— **Шаг 1. Выберите 3 ключевые конверсии**, которые реально влияют на выручку: заявка, добавление в корзину, оплата / квалифицированный лид. Не тащите в пилот весь каталог событий.
— **Шаг 2. Сверьте разрыв между рекламными кабинетами и аналитикой** по этим конверсиям за последние 14 дней. Если расхождение выше 10–15%, это уже не шум, а системная потеря сигнала.
— **Шаг 3. Настройте server-side отправку** из сайта или CRM хотя бы для одной платформы, где потери самые заметные. Начинайте не с идеальной схемы, а с самого дорогого разрыва.
— **Шаг 4. Проверьте идентификаторы и качество матчинг-данных**: email, телефон, client_id, click_id. Если в CRM данные собираются с ошибками, server-side не спасёт — он просто быстрее передаст мусор.
— **Шаг 5. Зафиксируйте базовый дашборд**: spend, конверсии, CPA, доля согласованных событий, расхождение между источниками. Смотрите не только на цену лида, но и на стабильность сигнала.
**Что считать успехом на этой неделе:** не «идеальную атрибуцию», а снижение разрыва между источниками и появление управляемой картины по ключевым событиям. Дальше уже можно добавлять MMM (маркетинг-микс моделирование) и инкрементальность, но без чистого сигнала они будут лишь дорогой теорией.
— @PerfNewsDigest
Если у вас до сих пор основная ставка на last-click, эту неделю стоит отдать не масштабированию, а настройке базовой privacy-first атрибуции. Для Head of Performance это не «технический проект», а способ не слепнуть по мере роста доли iOS, блокировок и потерь событий.
Что сделать за 5 рабочих шагов:
— **Шаг 1. Выберите 3 ключевые конверсии**, которые реально влияют на выручку: заявка, добавление в корзину, оплата / квалифицированный лид. Не тащите в пилот весь каталог событий.
— **Шаг 2. Сверьте разрыв между рекламными кабинетами и аналитикой** по этим конверсиям за последние 14 дней. Если расхождение выше 10–15%, это уже не шум, а системная потеря сигнала.
— **Шаг 3. Настройте server-side отправку** из сайта или CRM хотя бы для одной платформы, где потери самые заметные. Начинайте не с идеальной схемы, а с самого дорогого разрыва.
— **Шаг 4. Проверьте идентификаторы и качество матчинг-данных**: email, телефон, client_id, click_id. Если в CRM данные собираются с ошибками, server-side не спасёт — он просто быстрее передаст мусор.
— **Шаг 5. Зафиксируйте базовый дашборд**: spend, конверсии, CPA, доля согласованных событий, расхождение между источниками. Смотрите не только на цену лида, но и на стабильность сигнала.
**Что считать успехом на этой неделе:** не «идеальную атрибуцию», а снижение разрыва между источниками и появление управляемой картины по ключевым событиям. Дальше уже можно добавлять MMM (маркетинг-микс моделирование) и инкрементальность, но без чистого сигнала они будут лишь дорогой теорией.
— @PerfNewsDigest
Эпоха «последнего клика» официально проиграла войну
Маркетологи всё чаще упираются в потолок, пытаясь оценить эффективность рекламы через привычную атрибуцию (определение источника сделки). В 2026 году стало очевидно: попытки привязать покупку к конкретному клику — это попытка поймать тень. Когда пользователь проходит через десяток касаний в разных каналах, модель последнего клика просто искажает реальность и заставляет нас резать бюджеты на охваты.
Сейчас единственно верный путь — переход к маркетинговому моделированию микса (MMM). Мы перестаем смотреть на «клик» и начинаем считать вклад каждого канала в общую выручку компании с учетом внешних факторов. Если ваш отчет по рекламе всё еще выглядит как таблица с ценой лида (CPL), вы не управляете эффективностью, а просто наблюдаете за историей, которая уже не имеет отношения к современному покупателю.
— @PerfNewsDigest
Есть схожая тема в @ExperimentationRoom, рекомендуем
Маркетологи всё чаще упираются в потолок, пытаясь оценить эффективность рекламы через привычную атрибуцию (определение источника сделки). В 2026 году стало очевидно: попытки привязать покупку к конкретному клику — это попытка поймать тень. Когда пользователь проходит через десяток касаний в разных каналах, модель последнего клика просто искажает реальность и заставляет нас резать бюджеты на охваты.
Сейчас единственно верный путь — переход к маркетинговому моделированию микса (MMM). Мы перестаем смотреть на «клик» и начинаем считать вклад каждого канала в общую выручку компании с учетом внешних факторов. Если ваш отчет по рекламе всё еще выглядит как таблица с ценой лида (CPL), вы не управляете эффективностью, а просто наблюдаете за историей, которая уже не имеет отношения к современному покупателю.
— @PerfNewsDigest
Есть схожая тема в @ExperimentationRoom, рекомендуем
Как Nike перестроил performance под топикал-авторитет и удержание
За последний год многие бренды столкнулись с одной и той же развилкой: классический performance перестаёт выигрывать только за счёт ставок и ремаркетинга. В 2026-м это особенно видно в e-com и retail: средний чек проседает на 5–8%, а первая покупка всё хуже окупает привлечение. На этом фоне Nike показал показательный переход от «гнать трафик» к управлению спросом через контент, сегменты и измерение инкрементальности (дополнительного эффекта).
Контекст у Nike был непростой: сильная зависимость от платного трафика, высокая конкуренция в поиске и рост доли zero-click-сценариев, когда пользователь получает ответ без перехода на сайт. Просто расширять семантику по информационным запросам уже не работало: чистое информационное SEO вымывается, а борьба идёт за topical authority — тематический авторитет в нише.
Задача была двойная:
— снизить стоимость привлечения без потери объёма;
— поднять долю повторных покупок и удержание, а не только конверсию первой сессии.
Что сделали:
— Разделили рекламную структуру по сценариям, а не только по категориям товара: бег, баскетбол, lifestyle, восстановление.
— Пересобрали контент вокруг экспертных тем: не «купите кроссовки», а «как выбрать обувь под тип нагрузки», «как восстановление влияет на результат», «какие модели подходят под сезон и покрытие».
— Усилили связку paid search + собственный контент + email/CRM: платный трафик стал не финальной точкой, а входом в воронку удержания.
— Сместили оценку эффективности с last-click к incrementality и MMM (маркетинг-микс моделированию): стали смотреть, какой канал действительно добавляет продажи, а не просто забирает уже готовый спрос.
— В креативах сделали ставку не на объём генерации, а на концепции: под разные аудитории и разные задачи тренировок.
Результат — более чистое распределение бюджета между верхом и низом воронки, меньше зависимости от дешёвого ремаркетинга и лучшее качество возврата покупателя в течение цикла. Для performance-команды это важный сигнал: **побеждает не тот, кто громче догоняет спрос, а тот, кто раньше формирует его и умеет доказать вклад в выручку**.
Урок простой: в 2026 году Head of Performance должен управлять не набором кампаний, а системой спроса. Если канал живёт только на last-click, он уязвим. Если у него есть контентная экспертиза, privacy-first-измерение и связь с retention, он становится частью выручки, а не просто источником кликов.
— @PerfNewsDigest
За последний год многие бренды столкнулись с одной и той же развилкой: классический performance перестаёт выигрывать только за счёт ставок и ремаркетинга. В 2026-м это особенно видно в e-com и retail: средний чек проседает на 5–8%, а первая покупка всё хуже окупает привлечение. На этом фоне Nike показал показательный переход от «гнать трафик» к управлению спросом через контент, сегменты и измерение инкрементальности (дополнительного эффекта).
Контекст у Nike был непростой: сильная зависимость от платного трафика, высокая конкуренция в поиске и рост доли zero-click-сценариев, когда пользователь получает ответ без перехода на сайт. Просто расширять семантику по информационным запросам уже не работало: чистое информационное SEO вымывается, а борьба идёт за topical authority — тематический авторитет в нише.
Задача была двойная:
— снизить стоимость привлечения без потери объёма;
— поднять долю повторных покупок и удержание, а не только конверсию первой сессии.
Что сделали:
— Разделили рекламную структуру по сценариям, а не только по категориям товара: бег, баскетбол, lifestyle, восстановление.
— Пересобрали контент вокруг экспертных тем: не «купите кроссовки», а «как выбрать обувь под тип нагрузки», «как восстановление влияет на результат», «какие модели подходят под сезон и покрытие».
— Усилили связку paid search + собственный контент + email/CRM: платный трафик стал не финальной точкой, а входом в воронку удержания.
— Сместили оценку эффективности с last-click к incrementality и MMM (маркетинг-микс моделированию): стали смотреть, какой канал действительно добавляет продажи, а не просто забирает уже готовый спрос.
— В креативах сделали ставку не на объём генерации, а на концепции: под разные аудитории и разные задачи тренировок.
Результат — более чистое распределение бюджета между верхом и низом воронки, меньше зависимости от дешёвого ремаркетинга и лучшее качество возврата покупателя в течение цикла. Для performance-команды это важный сигнал: **побеждает не тот, кто громче догоняет спрос, а тот, кто раньше формирует его и умеет доказать вклад в выручку**.
Урок простой: в 2026 году Head of Performance должен управлять не набором кампаний, а системой спроса. Если канал живёт только на last-click, он уязвим. Если у него есть контентная экспертиза, privacy-first-измерение и связь с retention, он становится частью выручки, а не просто источником кликов.
— @PerfNewsDigest
Как Nike перестроил performance в пользу LTV: кейс про ретаргетинг, first-party и прирост без скидок
В 2026 у performance-отделов одна и та же боль: трафик дорожает, атрибуция в last-click становится всё слабее, а первая покупка больше не может быть главным KPI. В e-com это особенно заметно: средний чек проседает на 5–8%, и выигрывает тот, кто умеет удерживать клиента, а не просто добивать его скидкой.
У Nike была похожая развилка. В классической модели бренд мог хорошо покупать спрос, но при масштабировании упирался в рост стоимости привлечения и «размывание» эффективности между каналами. Для Head of Performance это типичная ситуация: верх воронки даёт объём, но отчётность по последнему клику не показывает реальный вклад платного трафика в повторные покупки и LTV.
Задача была не «налить больше бюджета», а переупаковать performance в сторону **retention-воронки** — повторных покупок, вовлечения в приложение и роста доли first-party-данных (данных первой стороны). Nike сделал ставку на три вещи:
— перевёл часть коммуникаций в собственные каналы: приложение, e-mail, push, персональные рекомендации;
— усилил сегментацию по поведению: новые покупатели, «спящие», частые покупатели, любители конкретных категорий;
— пересобрал платный трафик не под конверсию в один заказ, а под вероятность следующей покупки и возврата в экосистему.
Важный момент: это уже не история про «креатив ради клика». В эпоху AI-генерации креативов на потоке выигрыш даёт не исполнение, а концепция. У Nike упор был на персональный контекст — что человек уже покупал, чем интересовался, какой сценарий возврата ему предложить.
**Результат** — вместо оптимизации под краткосрочный ROAS (окупаемость рекламных расходов) бренд начал смотреть на более длинный цикл: частоту покупок, долю повторных заказов и вклад каналов в выручку через несколько касаний. В такой модели часть performance-бюджета перестаёт «спорить» с CRM-маркетингом и начинает работать вместе с ним.
Урок для рынка простой: в 2026 performance живёт не там, где больше кликов, а там, где лучше связаны данные, креатив и удержание. Если у вас отчётность всё ещё завязана только на last-click, вы, скорее всего, недооцениваете те каналы, которые приводят не первый, а второй и третий чек.
— @PerfNewsDigest
В 2026 у performance-отделов одна и та же боль: трафик дорожает, атрибуция в last-click становится всё слабее, а первая покупка больше не может быть главным KPI. В e-com это особенно заметно: средний чек проседает на 5–8%, и выигрывает тот, кто умеет удерживать клиента, а не просто добивать его скидкой.
У Nike была похожая развилка. В классической модели бренд мог хорошо покупать спрос, но при масштабировании упирался в рост стоимости привлечения и «размывание» эффективности между каналами. Для Head of Performance это типичная ситуация: верх воронки даёт объём, но отчётность по последнему клику не показывает реальный вклад платного трафика в повторные покупки и LTV.
Задача была не «налить больше бюджета», а переупаковать performance в сторону **retention-воронки** — повторных покупок, вовлечения в приложение и роста доли first-party-данных (данных первой стороны). Nike сделал ставку на три вещи:
— перевёл часть коммуникаций в собственные каналы: приложение, e-mail, push, персональные рекомендации;
— усилил сегментацию по поведению: новые покупатели, «спящие», частые покупатели, любители конкретных категорий;
— пересобрал платный трафик не под конверсию в один заказ, а под вероятность следующей покупки и возврата в экосистему.
Важный момент: это уже не история про «креатив ради клика». В эпоху AI-генерации креативов на потоке выигрыш даёт не исполнение, а концепция. У Nike упор был на персональный контекст — что человек уже покупал, чем интересовался, какой сценарий возврата ему предложить.
**Результат** — вместо оптимизации под краткосрочный ROAS (окупаемость рекламных расходов) бренд начал смотреть на более длинный цикл: частоту покупок, долю повторных заказов и вклад каналов в выручку через несколько касаний. В такой модели часть performance-бюджета перестаёт «спорить» с CRM-маркетингом и начинает работать вместе с ним.
Урок для рынка простой: в 2026 performance живёт не там, где больше кликов, а там, где лучше связаны данные, креатив и удержание. Если у вас отчётность всё ещё завязана только на last-click, вы, скорее всего, недооцениваете те каналы, которые приводят не первый, а второй и третий чек.
— @PerfNewsDigest
Как за неделю проверить, не «съедает» ли last-click ваш платный трафик
Если у вас в отчётах растёт цена лида, а продажи не успевают за объёмом кликов, сначала проверьте не креатив, а атрибуцию. В 2026 году last-click часто переоценивает поиск и ретаргетинг, а верх воронки и брендовый спрос недооценивает.
Что сделать за 5 шагов на этой неделе:
— Снимите срез по 3 уровням: платный поиск, ретаргетинг, верх воронки. Сравните не только CPA, но и долю новых пользователей, глубину сессии и вклад в выручку.
— Разделите кампании на «закрывающие спрос» и «создающие спрос». Первые должны отвечать за конверсию, вторые — за прирост брендового и прямого трафика через 7–14 дней.
— Проверьте расхождение между платформой и CRM: если в рекламе лиды есть, а в CRM их меньше, ищите дубли, ботов и потери на этапе передачи. Для B2B это уже зона RevOps, а не только performance-команды.
— Настройте хотя бы одну альтернативную проверку вклада: geo-holdout, отключение части аудиторий или простой тест инкрементальности. Без этого вы оптимизируете видимость, а не выручку.
— Пересоберите правила оптимизации: если кампания даёт дешёвые конверсии, но не влияет на повторные визиты и продажи, не увеличивайте бюджет автоматически. Смотрите на LTV, а не только на первую заявку.
**Практический ориентир:** если после отключения части охвата брендовый и прямой трафик почти не проседают, а конверсии из ретаргетинга остаются стабильными, значит, вы уже платите за то, что и так происходит. Тогда нужен пересмотр структуры, а не очередное снижение ставки.
— @PerfNewsDigest
Если у вас в отчётах растёт цена лида, а продажи не успевают за объёмом кликов, сначала проверьте не креатив, а атрибуцию. В 2026 году last-click часто переоценивает поиск и ретаргетинг, а верх воронки и брендовый спрос недооценивает.
Что сделать за 5 шагов на этой неделе:
— Снимите срез по 3 уровням: платный поиск, ретаргетинг, верх воронки. Сравните не только CPA, но и долю новых пользователей, глубину сессии и вклад в выручку.
— Разделите кампании на «закрывающие спрос» и «создающие спрос». Первые должны отвечать за конверсию, вторые — за прирост брендового и прямого трафика через 7–14 дней.
— Проверьте расхождение между платформой и CRM: если в рекламе лиды есть, а в CRM их меньше, ищите дубли, ботов и потери на этапе передачи. Для B2B это уже зона RevOps, а не только performance-команды.
— Настройте хотя бы одну альтернативную проверку вклада: geo-holdout, отключение части аудиторий или простой тест инкрементальности. Без этого вы оптимизируете видимость, а не выручку.
— Пересоберите правила оптимизации: если кампания даёт дешёвые конверсии, но не влияет на повторные визиты и продажи, не увеличивайте бюджет автоматически. Смотрите на LTV, а не только на первую заявку.
**Практический ориентир:** если после отключения части охвата брендовый и прямой трафик почти не проседают, а конверсии из ретаргетинга остаются стабильными, значит, вы уже платите за то, что и так происходит. Тогда нужен пересмотр структуры, а не очередное снижение ставки.
— @PerfNewsDigest