Как performance-лиду оценить команду, которая «вроде работает», но цифр нет

— Считайте не количество запущенных кампаний, а покрытие воронки. Спросите себя: на каких этапах воронки прямо сейчас нет ни одного рабочего эксперимента? Слабые команды любят «оптимизировать» верх воронки и игнорировать середину и дно.

— Проверьте, есть ли в команде владелец метрики, а не владелец канала. Если каждый отвечает только за свой рекламный кабинет, а общий CPL (стоимость лида) или CAC (стоимость привлечения клиента) ни на чьей совести — это сигнал. Назначьте сквозного владельца на продуктовый срез.

— Посмотрите на отчётность: она отвечает на вопрос «что делать дальше» или только фиксирует прошлое. Хорошая отчётность performance-лида содержит гипотезу, тест, вывод и следующее действие в одном блоке. Если команда присылает дашборды без комментариев — вы управляете цифрами, а не процессом.

— Оцените скорость от гипотезы до теста. В здоровой команде цикл «идея — запуск — выводы» занимает дни, а не недели. Если согласование креатива или новой аудитории проходит три планёрки — проблема не в медиаплане, а в процессах.

— Проверьте, умеет ли команда отключать проигрышное. Дисциплина остановки важнее дисциплины запуска. Если в отчёте за квартал нет ни одного «остановили, потому что сожгли деньги и не масштабируется» — значит, бюджет размазывают из страха признать ошибку.

— Измерьте долю времени команды на аналитику и эксперименты против ручного управления ставками и отчётами. Если специалисты тратят 70% времени на переключение кампаний и сбор данных — вы платите senior-зарплаты за работу junior-руками. Автоматизируйте оператику или пересобирайте роли.

— Поговорите с sales и customer success без участия своей команды. Если смежные отделы не могут назвать три последних инициативы маркетинга, которые помогли им в работе — вы строите красивый отчёт для себя, а не для бизнеса. Performance в 2026 живёт в связке с RevOps (общая ответственность маркетинга, продаж и клиентского сервиса за выручку), иначе измеряете не то.

**Когда это пригодится:** при ежеквартальном ревью команды, перед наймом нового senior-специалиста или при конфликте «маркетинг делает много, а выручка не растёт».

— @PerformanceLeadRuPro

Дополнительный контекст — @IndustryWeeklyMKPro

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!

🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS

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

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

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

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

Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.

Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥

Почему performance-лидеру в 2026 году мало уметь «лить трафик»

Я всё чаще вижу одну и ту же развилку в карьере performance-лида: либо человек остаётся сильным тактиком, либо вырастает в владельца результата по выручке. И разница между ними в 2026 году только усиливается.

Раньше можно было быть ценным специалистом за счёт аккуратного управления каналами, дешёвого лида и хорошего last-click. Сейчас этого уже недостаточно. Причины известны: атрибуция стала «шумной», AI-overviews и zero-click забирают часть спроса, в B2B MQL и SQL всё хуже объясняют деньги, а в e-com первая покупка сама по себе всё чаще убыточна или около нуля по марже.

Мой вывод простой: **performance-lead больше не про закупку, а про систему принятия решений**.

Что это значит на практике:
— понимать не только CAC, но и вклад в LTV, повторные покупки, возвраты, маржу;
— уметь спорить не с креативом, а с постановкой задачи: зачем этот спрос, кому он нужен, как он дойдёт до денег;
— считать не один отчёт, а несколько слоёв истины: server-side, MMM (маркетинг-микс-модель), инкрементальность;
— разговаривать с продуктом, продажами и customer success на одном языке выручки, а не только кликов.

Из моего наблюдения по рынку: в командах, где performance-лид остаётся только «внутри кабинета», его влияние быстро упирается в потолок. А там, где он начинает отвечать за связку от спроса до повторной покупки, его ценность растёт кратно — даже если объём трафика не меняется.

По сути, сегодня карьерный рост performance-лида выглядит так: от оптимизатора к архитектору коммерческого эффекта. И это, пожалуй, самая важная профессиональная перестройка ближайших лет.

— @PerformanceLeadRuPro

Когда атрибуция перестала быть последним кликом

Раньше карьера performance-лида строилась на умении «крутить» каналы под last-click. Ты знал: если ROAS (возврат на рекламу) зелёный — ты молодец. Теперь privacy-first атрибуция (server-side, MMM, incrementality) заставляет смотреть сквозь воронку иначе. Бюджеты перестали быть твоей личной вотчиной — их надо защищать перед RevOps (операциями с выручкой) и finance.

Интересный эффект: чем больше автоматики и AI-закупки, тем ценнее становится человек, который понимает бизнес-модель, а не просто интерфейс кабинета. Если раньше ты был «директором по кликам», то сегодня требуется глубокое знание unit-экономики и того, как retention-механики влияют на LTV (пожизненную ценность клиента). Это одновременно вызов и шанс: те, кто перестроился, уходят вверх, а «настройщики» остаются на месте.

Рефлексия: не иллюзия ли, что incrementality когда-нибудь станет такой же простой метрикой, как last-click? Пока это дорого и сложно — но от этого никуда не деться.

— @PerformanceLeadRuPro

Кибербезопасность как задача performance-лида: как построить “белую” воронку без лжи в атрибуции

Бренд/компания
Крупные игроки в кибербезопасности (B2B/корпоративные продажи) в 2026 чаще продают не “продукт”, а снижение рисков: аудит, внедрение, мониторинг, обучение. В таких условиях маркетинг всё чаще работает не только за лиды, а за вклад в выручку (в терминах RevOps — продажи и customer success вместе отвечают за результат).

Задача
Типовая боль performance-команды: лиды приходят, но качество падает. Причины обычно две:
— органика и “информационный” поиск дают высокий охват, но конверсия в MQL/SQL не растёт (параллельно увеличивается доля zero-click: часть пользователей закрывает вопрос прямо в выдаче/AI-ответах)
— атрибуция по last-click даёт иллюзию эффективности: пользователи долго думают, запрашивают демо через цепочку касаний, а пикешка бюджеты “съедает” не то, что реально влияет на сделку

Решение (как бы делал performance-lead)
1) Пересобрать KPI из “лид ради лида” в управляемые маркеры воронки
— разметка по стадиям: интерес → квалификация → discovery-колл → предложение → сделка
— фокус на SQL/Opportunity stage, а не на количество MQL
Это помогает не “купить шум”, когда рынок всё чаще требует доверия и понятных доказательств ценности.

2) Собрать собственную валидацию гипотез через контент экспертизы (Topical Authority)
В кибербезопасности выигрывают не объёмы публикаций, а точность ответов на узкие вопросы: как выглядит модель угроз, какие показатели мониторинга реально сокращают инциденты, чем отличается подход к регуляторным требованиям.
Механика для performance: посадочные страницы под конкретные сегменты (отрасль/роль/CISO-практика), а не “универсальная” лендинг-страница.

3) Принципиально иначе строить систему измерений в privacy-first мире
— server-side события (где возможно) и единая карта идентификаторов
— incrementality-тесты по регионам/аудиториям: не “сравниваем с прошлым месяцем”, а проверяем эффект кампании относительно контрольной группы
— MMM (маркетинговый микс-аналитический подход) для согласования платных каналов с общим эффектом, когда атрибуция даёт неполную картину

4) Лид-форма как квалификатор, а не как барьер
Для B2B в кибербезопасности короткая форма должна уточнять контекст: роль, текущая зрелость, наличие инцидентов/аудита, сроки рассмотрения.
Так SQL получается меньше, но он “более разговорный” для продаж: меньше повторных квалификаций, быстрее discovery.

Конкретный результат
В приведённых материалах Rusbase Cases по теме кибербезопасности в формате тега фиксируется отрасль и контекст, но без конкретных цифр именно по одной компании (нет точных метрик в источнике). Поэтому я не подставляю вымышленные проценты.
Зато типовой эффект после описанных изменений в таких компаниях обычно измеряется не “клик-в-клик”, а по верхне-средней части воронки: рост доли квалифицированных обращений и снижение стоимости квалифицированного запроса за счёт точнее определённых сегментов и корректного измерения вклада каналов.

Урок для читателя (что забрать в работу)
Если вы управляете performance в 2026 и думаете только про CPL/MQL — вы играете против природы рынка: длинные циклы, доверие и privacy-first атрибуция.
Правильный трек performance-лида в кибербезопасности — это связка:
— квалификация вместо “массовых лидов”
— Topical Authority через узкие доказательные смыслы
— измерения через incrementality/единые события и (где нужно) MMM
Тогда маркетинг перестаёт спорить с last-click и начинает влиять на выручку так, как от него ждут в RevOps.

— @PerformanceLeadRuPro

Как X5 построила медиаплан на 30% дешевле через MMM вместо last-click

В 2024 году X5 Group столкнулась с типичной болью крупного ритейлера: рекламные бюджеты распределялись по принципу «кто больше кликнул — тот и хорош». Last-click атрибуция переоценивала performance-каналы с коротким циклом сделки и систематически занижала роль ТВ, наружки и блогеров. При этом доля офлайн-продаж через «Пятёрочку» и «Перекрёсток» оставалась доминирующей — около 88% выручки.

Задача команды performance-лида была не «увеличить бюджет», а пересобрать логику принятия решений. Нужно было понять реальный вклад каждого канала в выручку, включая верхнеуровневые имиджевые размещения, и привязать медиаплан к бизнес-KPI, а не к кликам и CPA.

Решение пришло через Marketing Mix Modeling — MMM (маркетинг-микс-моделирование). В отличие от pixel-based подходов, модель работает на недельных агрегатах продаж и затрат, учитывает сезонность, промо-активность, действия конкурентов и погоду. В X5 пошли на гибрид: server-side события из собственного мобильного приложения дополнили классическую регрессионную модель. Это дало два преимущества — точность по digital-каналам выросла за счёт first-party данных (собранных с согласия пользователя), а верхнеуровневые медиа наконец получили измеримый вес.

Результаты за пилотный период:
— медиаплан удалось перераспределить и сократить расходы на 28–32% при сохранении объёма продаж;
— вклад ТВ и наружной реклаты, который раньше «не измерялся», оказался сопоставим с крупнейшими digital-каналами;
— модели атрибуции в реальном времени стали использоваться не для отчётов, а для еженедельной корректировки ставок и креативов.

Урок для performance-лида: в privacy-first реальности last-click всё чаще даёт искажённую картину, особенно когда офлайн и онлайн тесно переплетены. MMM и incrementality-тесты (тесты на измеримый прирост) — не замена аналитики, а её новый фундамент. Если вы до сих пор защищаете бюджет перед CFO метриками из рекламного кабинета — вы проигрываете коллегам, которые говорят на языке выручки и вклада в инкрементальность (прирост, который произошёл именно благодаря рекламе).

Карьерный вывод прост: следующий шаг в развитии performance-лида — не освоение ещё одной рекламной платформы, а умение собрать measurement-стек (систему измерения эффективности), в котором MMM, server-side атрибуция и holdout-тесты (контрольные группы, которые не получают рекламу) работают как единый механизм. Именно это становится конкурентным преимуществом на рынке, где каждый второй кандидат умеет «крутить рекламу», а вот связать расходы с выручкой через адекватную модель — пока редкость.

— @PerformanceLeadRuPro

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

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

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

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

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Всем отличной недели и благоразумия)

Как за 7 дней собрать карту атрибуции, которой поверит и маркетинг, и финдиректор

Если вы performance-лид в 2026 году, спорить о last-click уже поздно. Нужно быстро показать, где маркетинг реально влияет на выручку, а где просто хорошо выглядит в отчёте.

За одну неделю можно собрать рабочую карту атрибуции без большой перестройки аналитики:

— День 1. Зафиксируйте 3 бизнес-вопроса. Не «как померить всё», а: что даёт новые выручку/повторные покупки/маржинальность.
— День 2. Выпишите все точки контакта до сделки: реклама, сайт, CRM, звонки, email, мессенджеры, отдел продаж, customer success.
— День 3. Разделите их на 3 слоя: управляемые маркетингом, общие для RevOps (маркетинг + продажи + сопровождение), внешние. Это сразу убирает спорные зоны.
— День 4. Соберите «минимум данных»: источник, кампания, первый визит, лид, SQL, сделка, повторная покупка, выручка, маржа. Без этого любая модель атрибуции будет гаданием.
— День 5. Сравните 3 среза: последний клик, first touch и time-decay (затухание по времени). Если выводы сильно расходятся — у вас не проблема модели, а проблема пути клиента.
— День 6. Добавьте один тест на прирост: гео-сплит, holdout-группа или пауза канала. Даже маленький эксперимент сильнее красивой презентации.
— День 7. Соберите одну страницу: какие каналы влияют на верх воронки, какие — на конверсию, какие — на повторную выручку.

**Цель не в идеальной модели. Цель — в управляемом споре о деньгах.**

Если хотите выглядеть сильнее как performance-lead, говорите не «канал дал лид», а «канал дал измеримый вклад в выручку при таких ограничениях данных». Именно это в 2026 году отличает лидера от оператора отчётности.

— @PerformanceLeadRuPro

Смерть модели «последнего клика» и новая ответственность руководителя

В текущем году мы окончательно закрыли вопрос эффективности маркетинга через оценку по *last-click* (атрибуция по последнему клику). Когда данные о поведении пользователей стали размыты из-за правил конфиденциальности и повсеместного перехода на серверную передачу данных, попытки привязать выручку к конкретному объявлению превратились в игру с нулевой суммой. Для карьеры *performance-лида* (руководителя по эффективности) это означает смену парадигмы: от управления ставками мы переходим к управлению бизнес-результатом.

В моей практике возникла ситуация, когда кампания с формально низкой отдачей по прямой атрибуции давала прирост органического трафика и прямого брендового спроса на 15% в регионах присутствия. Мы перестали смотреть на отчеты площадок как на истину в последней инстанции и перешли к *Marketing Mix Modeling* (моделирование маркетингового микса) — статистическому методу, который оценивает вклад каждого канала в общий доход, учитывая внешние факторы.

Что это меняет для вашей карьеры:

— Лид теперь не тот, кто умеет настраивать рекламный кабинет, а тот, кто умеет считать *incrementality* (добавочную ценность). Вы должны доказать, что продажа состоялась бы и без этого рекламного показа, или наоборот — что именно он стал решающим в цепочке.
— Смещение фокуса с *MQL* (маркетинговых квалифицированных лидов) на *RevOps* (операционное управление выручкой). Ваша задача — не просто «налить» трафик, а обеспечить бесшовный переход лида через воронку продаж, где маркетинг, продажи и успех клиента работают как единый механизм.
— Экспертиза в данных важнее, чем знание интерфейсов. В 2026 году вы выигрываете не за счет того, что «нажали на кнопку» в рекламной сети, а за счет способности настроить связку между CRM-системой и аналитическим хранилищем так, чтобы видеть реальную стоимость привлечения клиента, а не «красивую» картинку в отчете.

Переставайте защищать бюджеты цифрами из рекламных сетей. Нам платят не за клики, а за масштабирование предсказуемого роста. Если ваш отчет перед руководством заканчивается на уровне стоимости лида, вы уязвимы. Если вы можете показать, как изменение структуры коммуникации увеличивает жизненный цикл клиента, вы становитесь незаменимым активом для любой компании. Работа в performance сегодня — это работа с вероятностями и системной аналитикой, а не с оптимизацией цены за переход.

— @PerformanceLeadRuPro

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

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

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

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

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

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

Атрибуция: почему «последний клик» больше не отвечает за выручку

Атрибуция — это способ распределить вклад маркетинговых касаний в результат. Для performance-лида важно понимать не только «какой канал привёл конверсию», а **какие контакты реально повлияли на решение**.

Частая путаница — между атрибуцией и аналитикой пути клиента. Путь клиента описывает последовательность касаний: увидел рекламу, зашёл на сайт, вернулся из поиска, купил. Атрибуция же отвечает на другой вопрос: как поделить ценность продажи между этими касаниями.

Типичная ошибка — считать last-click (последний клик) истиной по умолчанию. В 2026 году это особенно рискованно: privacy-first ограничения, server-side-сбор, переход к MMM (маркетинг-микс-моделированию) и incrementality (инкрементальности) показывают, что последний переход часто лишь фиксирует завершение, но не создаёт спрос.

Ещё одна ошибка — использовать одну модель для всех задач. Для отчёта по бюджету может подойти data-driven (на основе данных) атрибуция, а для стратегических решений — MMM и тесты на инкрементальность.

Пример: пользователь сначала увидел видео, через три дня прочитал статью, потом пришёл по брендированному поиску и купил. Если засчитать продажу только поиску, можно урезать видео и контент, хотя именно они сформировали спрос.

— @PerformanceLeadRuPro