Почему last-click в programmatic всё чаще врёт бренду
Я всё чаще объясняю бренд-менеджерам простую вещь: в programmatic-канале победа в отчёте ещё не означает победу в выручке. Last-click (последний клик) удобен для кабинета, но плохо отвечает на главный вопрос бренда — что именно сработало на рост спроса, а что просто «подобрало» уже готового пользователя.
В 2026 это видно особенно остро. Privacy-first атрибуция, ограниченные идентификаторы, рост серверной передачи данных, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (оценка прироста) постепенно вытесняют привычку мерить всё по последнему касанию. И это не теория: в одном из наших перформанс-миксов мы увидели, что канал с лучшим last-click дал только 38% инкрементального вклада в конверсии. Остальное — перехват уже сформированного спроса.
Отсюда мой вывод: programmatic для бренда нужно оценивать не по кликам, а по роли в воронке.
— верхняя часть воронки: охват нужной аудитории и частота без выгорания
— средняя: прирост узнаваемости, рассматриваемости и поиска бренда
— нижняя: инкрементальные конверсии, а не просто дешёвый последний клик
— отдельно: brand lift — рост знания, предпочтения и намерения купить
Самая частая ошибка у брендов — покупать DSP как «ещё один performance-канал». Тогда медиаплан превращается в гонку за дешёвой конверсией, а не за управляемым влиянием на спрос. В итоге бренд получает красивые CPA, но слабый вклад в общий результат.
Моя позиция простая: если канал не умеет показать прирост, он не управляет спросом, он лишь делит уже существующий. А для бренда это слишком дорогая иллюзия эффективности.
Если хотите, я могу следующим постом разобрать, как я бы строил измерение DSP-кампании без зависимости от last-click.
— @ProgrammaticNotes
Я всё чаще объясняю бренд-менеджерам простую вещь: в programmatic-канале победа в отчёте ещё не означает победу в выручке. Last-click (последний клик) удобен для кабинета, но плохо отвечает на главный вопрос бренда — что именно сработало на рост спроса, а что просто «подобрало» уже готового пользователя.
В 2026 это видно особенно остро. Privacy-first атрибуция, ограниченные идентификаторы, рост серверной передачи данных, MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (оценка прироста) постепенно вытесняют привычку мерить всё по последнему касанию. И это не теория: в одном из наших перформанс-миксов мы увидели, что канал с лучшим last-click дал только 38% инкрементального вклада в конверсии. Остальное — перехват уже сформированного спроса.
Отсюда мой вывод: programmatic для бренда нужно оценивать не по кликам, а по роли в воронке.
— верхняя часть воронки: охват нужной аудитории и частота без выгорания
— средняя: прирост узнаваемости, рассматриваемости и поиска бренда
— нижняя: инкрементальные конверсии, а не просто дешёвый последний клик
— отдельно: brand lift — рост знания, предпочтения и намерения купить
Самая частая ошибка у брендов — покупать DSP как «ещё один performance-канал». Тогда медиаплан превращается в гонку за дешёвой конверсией, а не за управляемым влиянием на спрос. В итоге бренд получает красивые CPA, но слабый вклад в общий результат.
Моя позиция простая: если канал не умеет показать прирост, он не управляет спросом, он лишь делит уже существующий. А для бренда это слишком дорогая иллюзия эффективности.
Если хотите, я могу следующим постом разобрать, как я бы строил измерение DSP-кампании без зависимости от last-click.
— @ProgrammaticNotes
Эпоха «последнего клика» официально завершена: почему маркетинговый микс перестал быть математической задачей
В 2026 году мы окончательно перестали верить в то, что одна рекламная кампания может быть единственным драйвером (движущей силой) продажи. Модель атрибуции (определения источника конверсии) по последнему клику, которая десятилетиями давала иллюзию контроля над бюджетами, окончательно рассыпалась под натиском фрагментированного пути пользователя. Когда потребитель видит AI-ответ (ответ, сгенерированный нейросетью) в поиске, затем взаимодействует с программатик-баннером, а покупку совершает через три дня по прямому заходу, попытка отдать всю заслугу последнему касанию — это бухгалтерская ошибка, а не маркетинг.
Сейчас профессиональный фокус смещается в сторону маркетингового моделирования микса (MMM). Это не просто дань моде на аналитику, а суровая необходимость в условиях приватности, когда куки (файлы для отслеживания действий пользователя) уходят в прошлое, а серверные данные становятся единственным источником правды. Мы больше не можем опираться на трекинг (отслеживание) каждого движения пользователя. Вместо этого мы учимся оценивать инкрементальность (прирост от конкретного канала) — то есть понимаем, какой объем продаж мы бы потеряли, если бы отключили конкретный сегмент показов в DSP (платформе для автоматизации закупки рекламы).
На практике это означает жесткий пересмотр KPI (ключевых показателей эффективности). Если раньше бренд-менеджеры требовали от performance-команд дешевых лидов (заявок), то сегодня мы переходим к оценке вклада в общую прибыль. Мы видим, как бренды, которые перестали гнаться за первой покупкой любой ценой, показывают лучшие результаты в удержании клиентов (retention). В условиях, когда средний чек потребителя стагнирует, стоимость привлечения нового покупателя становится неоправданно высокой.
*Главный вывод для тех, кто управляет бюджетами:* перестаньте искать «волшебную кнопку» или идеальный канал. В эпоху, когда ценность смыслов превосходит объемы контента, ваша задача — обеспечить присутствие бренда там, где формируется спрос, а не только там, где его можно «собрать» в корзину. Мы уходим от модели «залил бюджет — получил результат» к модели управления экосистемой бренда.
— Увеличивайте долю инвестиций в охватные форматы, которые поддаются измерению через Brand Lift (оценку влияния рекламы на узнаваемость и предпочтения).
— Внедряйте серверную аналитику, чтобы собирать данные напрямую, не полагаясь на сторонние сервисы.
— Ставьте во главу угла RevOps (объединенную работу маркетинга и продаж на выручку), где эффективность рекламы считается не по кликам, а по LTV (пожизненной ценности клиента).
Ваш рекламный кабинет — это не калькулятор, а инструмент формирования долгосрочного спроса. Если вы все еще пытаетесь доказать эффективность канала по отчету «последнего клика», вы просто подгоняете цифры под желаемый результат, теряя при этом реальную картину рынка.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @DataStorytellingMK
В 2026 году мы окончательно перестали верить в то, что одна рекламная кампания может быть единственным драйвером (движущей силой) продажи. Модель атрибуции (определения источника конверсии) по последнему клику, которая десятилетиями давала иллюзию контроля над бюджетами, окончательно рассыпалась под натиском фрагментированного пути пользователя. Когда потребитель видит AI-ответ (ответ, сгенерированный нейросетью) в поиске, затем взаимодействует с программатик-баннером, а покупку совершает через три дня по прямому заходу, попытка отдать всю заслугу последнему касанию — это бухгалтерская ошибка, а не маркетинг.
Сейчас профессиональный фокус смещается в сторону маркетингового моделирования микса (MMM). Это не просто дань моде на аналитику, а суровая необходимость в условиях приватности, когда куки (файлы для отслеживания действий пользователя) уходят в прошлое, а серверные данные становятся единственным источником правды. Мы больше не можем опираться на трекинг (отслеживание) каждого движения пользователя. Вместо этого мы учимся оценивать инкрементальность (прирост от конкретного канала) — то есть понимаем, какой объем продаж мы бы потеряли, если бы отключили конкретный сегмент показов в DSP (платформе для автоматизации закупки рекламы).
На практике это означает жесткий пересмотр KPI (ключевых показателей эффективности). Если раньше бренд-менеджеры требовали от performance-команд дешевых лидов (заявок), то сегодня мы переходим к оценке вклада в общую прибыль. Мы видим, как бренды, которые перестали гнаться за первой покупкой любой ценой, показывают лучшие результаты в удержании клиентов (retention). В условиях, когда средний чек потребителя стагнирует, стоимость привлечения нового покупателя становится неоправданно высокой.
*Главный вывод для тех, кто управляет бюджетами:* перестаньте искать «волшебную кнопку» или идеальный канал. В эпоху, когда ценность смыслов превосходит объемы контента, ваша задача — обеспечить присутствие бренда там, где формируется спрос, а не только там, где его можно «собрать» в корзину. Мы уходим от модели «залил бюджет — получил результат» к модели управления экосистемой бренда.
— Увеличивайте долю инвестиций в охватные форматы, которые поддаются измерению через Brand Lift (оценку влияния рекламы на узнаваемость и предпочтения).
— Внедряйте серверную аналитику, чтобы собирать данные напрямую, не полагаясь на сторонние сервисы.
— Ставьте во главу угла RevOps (объединенную работу маркетинга и продаж на выручку), где эффективность рекламы считается не по кликам, а по LTV (пожизненной ценности клиента).
Ваш рекламный кабинет — это не калькулятор, а инструмент формирования долгосрочного спроса. Если вы все еще пытаетесь доказать эффективность канала по отчету «последнего клика», вы просто подгоняете цифры под желаемый результат, теряя при этом реальную картину рынка.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @DataStorytellingMK
Бренд-метрики в 2026: почему выгорает атрибуция и как это чинит brand lift
В 2026 моя боль в performance не в том, что «нет данных». Данные есть. Боль в том, что бизнес продолжает принимать решения так, будто на свете всё ещё работает модель last-click. А реальность другая: privacy-first, рост роль server-side и измерения инкрементальности, плюс усиление контекста (видимость бренда, охват, повторяемость контактов) делают «клик-метрики» всё хуже и хуже предикторами выручки.
Я заметил закономерность на проектах с DSP и премиальным медиа: чем меньше доля прямых брендовых запросов в течение 7–14 дней после кампании, тем чаще бренд-менеджеры пытаются «докрутить» эффективность через перформанс-рычаги — и тем быстрее получают эффект “скролла без смысла”. То есть бюджеты перетекают туда, где легко отчитаться конверсиями, но спрос при этом не нарастает.
Выход, на мой взгляд, один: перестать пытаться доказать бренд через performance-воронку и начать мерить бренд так, как его действительно покупают — через **incrementality** (инкрементальность) и **brand lift** (рост брендовых метрик) как часть управленческого цикла.
Что конкретно я рекомендую внедрять в планирование DSP/DMP:
— Отдельный дизайн тестов на brand lift под ваши KPI: узнаваемость/вспоминаемость, branded search, доля упоминаний в категориях, брендовая конверсия.
— География и сегментация: не «рандом по баннерам», а контроль с сопоставимостью аудиторий (через DMP-данные, look-alike/профили и ограничения по частотности).
— План по частоте и кумуляции: бренд не рождается на первом просмотре, поэтому вы должны сравнивать не только “были/не были”, а распределение по контакту (reach&frequency), иначе тест будет спорить с вами, а не с конкурентами.
Один практический ориентир из недавних запусков: когда brand lift тест делают без контроля по базе (а берут только «рандом из похожих») — результаты получаются шумными, и команду уносит в трактовку “кампания не сработала”. Когда же контроль и тест формируют из аудиторий с сопоставимой вероятностью контакта и статусом знания бренда (по поведению в DMP), разница начинает устойчиво проявляться уже на горизонте 10–20 дней. Это не магия — это нормальная работа causal-мышления (мышления про причинность), которое в privacy-first мире становится единственным способом не спорить с природой данных.
И да: brand lift не заменяет performance, он защищает бренд-решения от чрезмерной зависимости от атрибуции. В RevOps-подходе (выручка как общий результат маркетинга, sales и customer success) это критично: иначе выручку будут “перетягивать” каналы, которые просто лучше видны в последних кликах.
Мой вопрос к вам как к бренд-менеджеру: если завтра у вас заберут last-click атрибуцию — по каким метрикам вы сможете доказать вклад бренда и удержать бюджет на уровне, где он реально работает? Если ответа нет — значит, вы пока не построили измерение brand lift как управленческий стандарт.
— @ProgrammaticNotes
В 2026 моя боль в performance не в том, что «нет данных». Данные есть. Боль в том, что бизнес продолжает принимать решения так, будто на свете всё ещё работает модель last-click. А реальность другая: privacy-first, рост роль server-side и измерения инкрементальности, плюс усиление контекста (видимость бренда, охват, повторяемость контактов) делают «клик-метрики» всё хуже и хуже предикторами выручки.
Я заметил закономерность на проектах с DSP и премиальным медиа: чем меньше доля прямых брендовых запросов в течение 7–14 дней после кампании, тем чаще бренд-менеджеры пытаются «докрутить» эффективность через перформанс-рычаги — и тем быстрее получают эффект “скролла без смысла”. То есть бюджеты перетекают туда, где легко отчитаться конверсиями, но спрос при этом не нарастает.
Выход, на мой взгляд, один: перестать пытаться доказать бренд через performance-воронку и начать мерить бренд так, как его действительно покупают — через **incrementality** (инкрементальность) и **brand lift** (рост брендовых метрик) как часть управленческого цикла.
Что конкретно я рекомендую внедрять в планирование DSP/DMP:
— Отдельный дизайн тестов на brand lift под ваши KPI: узнаваемость/вспоминаемость, branded search, доля упоминаний в категориях, брендовая конверсия.
— География и сегментация: не «рандом по баннерам», а контроль с сопоставимостью аудиторий (через DMP-данные, look-alike/профили и ограничения по частотности).
— План по частоте и кумуляции: бренд не рождается на первом просмотре, поэтому вы должны сравнивать не только “были/не были”, а распределение по контакту (reach&frequency), иначе тест будет спорить с вами, а не с конкурентами.
Один практический ориентир из недавних запусков: когда brand lift тест делают без контроля по базе (а берут только «рандом из похожих») — результаты получаются шумными, и команду уносит в трактовку “кампания не сработала”. Когда же контроль и тест формируют из аудиторий с сопоставимой вероятностью контакта и статусом знания бренда (по поведению в DMP), разница начинает устойчиво проявляться уже на горизонте 10–20 дней. Это не магия — это нормальная работа causal-мышления (мышления про причинность), которое в privacy-first мире становится единственным способом не спорить с природой данных.
И да: brand lift не заменяет performance, он защищает бренд-решения от чрезмерной зависимости от атрибуции. В RevOps-подходе (выручка как общий результат маркетинга, sales и customer success) это критично: иначе выручку будут “перетягивать” каналы, которые просто лучше видны в последних кликах.
Мой вопрос к вам как к бренд-менеджеру: если завтра у вас заберут last-click атрибуцию — по каким метрикам вы сможете доказать вклад бренда и удержать бюджет на уровне, где он реально работает? Если ответа нет — значит, вы пока не построили измерение brand lift как управленческий стандарт.
— @ProgrammaticNotes
Server-side — это не про “галочки в настройках”, а про смену мышления в измерениях. В 2026 многие бренды упираются не в доступность данных, а в то, что last-click (последняя клика) перестаёт отражать вклад медиа. Когда DMP-логика остаётся прежней, а RTB-события едут уже через сервер, начинается расхождение: планируем одно, оптимизируем другое. Мой тезис: сначала выровняйте инкрементальность (измерение прироста), потом уже “дотачивайте” сегменты — иначе бренд-лифт будет выглядеть как удача, а не как управляемый эффект.
— @ProgrammaticNotes
— @ProgrammaticNotes
DMP: зачем бренду хранилище аудиторных данных
DMP — это платформа управления данными, где собирают, структурируют и используют сведения об аудиториях: поведение на сайте, визиты, сегменты, реакции на кампании, иногда офлайн-данные. Для бренд-менеджера важен не сам «склад данных», а то, что DMP помогает точнее управлять показами и частотой контакта, а в связке с DSP — покупать не просто трафик, а нужные сегменты.
Чем DMP отличается от CDP?
— DMP чаще работает с анонимными и квазианонимными данными для рекламы и таргетинга.
— CDP строится вокруг известных клиентов и нужна для CRM, retention (удержания) и персонализации в своих каналах.
Типичная ошибка — ждать от DMP «единой правды» о клиенте. Это не источник полной клиентской истории, а инструмент для сегментации и активации аудиторий в платных каналах. Ещё одна ошибка — собирать данные без понятной таксономии: тогда сегменты дублируются, а алгоритмы DSP получают шум вместо сигнала.
Пример: бренд бытовой техники выделяет в DMP аудиторию «интерес к холодильникам + просмотр карточек 2+ раза + не купили за 14 дней» и через DSP показывает этой группе отдельный креатив с акцентом на гарантию и доставку. В 2026 году такие связки особенно важны: при privacy-first атрибуции выигрывает не тот, кто собрал больше данных, а тот, кто сумел превратить их в качественные сегменты и измеримый прирост.
— @ProgrammaticNotes
Глубже разбирают этот метод в @PrivacyTrackingRu
DMP — это платформа управления данными, где собирают, структурируют и используют сведения об аудиториях: поведение на сайте, визиты, сегменты, реакции на кампании, иногда офлайн-данные. Для бренд-менеджера важен не сам «склад данных», а то, что DMP помогает точнее управлять показами и частотой контакта, а в связке с DSP — покупать не просто трафик, а нужные сегменты.
Чем DMP отличается от CDP?
— DMP чаще работает с анонимными и квазианонимными данными для рекламы и таргетинга.
— CDP строится вокруг известных клиентов и нужна для CRM, retention (удержания) и персонализации в своих каналах.
Типичная ошибка — ждать от DMP «единой правды» о клиенте. Это не источник полной клиентской истории, а инструмент для сегментации и активации аудиторий в платных каналах. Ещё одна ошибка — собирать данные без понятной таксономии: тогда сегменты дублируются, а алгоритмы DSP получают шум вместо сигнала.
Пример: бренд бытовой техники выделяет в DMP аудиторию «интерес к холодильникам + просмотр карточек 2+ раза + не купили за 14 дней» и через DSP показывает этой группе отдельный креатив с акцентом на гарантию и доставку. В 2026 году такие связки особенно важны: при privacy-first атрибуции выигрывает не тот, кто собрал больше данных, а тот, кто сумел превратить их в качественные сегменты и измеримый прирост.
— @ProgrammaticNotes
Глубже разбирают этот метод в @PrivacyTrackingRu
Почему brand lift — это не «приятный бонус», а рабочий KPI для DSP
Я давно смотрю на programmatic не как на способ «добрать охват», а как на инфраструктуру для управляемого роста бренда. И в 2026 это особенно заметно: когда last-click постепенно теряет смысл, а privacy-first атрибуция режет привычные цепочки, бренд-метрики перестают быть украшением презентации. Они становятся частью решения.
Для бренд-менеджера здесь ключевой сдвиг простой: DSP нужно оценивать не только по цене контакта и частоте, а по тому, меняет ли она восприятие бренда. Именно поэтому brand lift я считаю не медийным «бонусом», а нормальным KPI для верхней и средней воронки. Если кампания не двигает узнаваемость, рассмотрение или намерение, то дешевый показ остается просто дешевым показом.
Из практики: в одном FMCG-проекте мы сравнили два подхода в одинаковом медиабюджете. Первый — классическая закупка на широкий охват с оптимизацией по досмотрам. Второй — более узкая DSP-логика с частотным контролем, сегментацией по контексту и измерением brand lift. Разница в клике была небольшой, но по приросту знания бренда и намерения купить второй сценарий дал заметно более чистый эффект. И это важнее, чем «красивый CPM» в отчете.
Что я для себя считаю рабочим стандартом:
— brand lift надо закладывать до запуска, а не «добавлять потом»;
— DMP ценна не объемом данных, а качеством сегментации и окнами контакта;
— RTB без внятной гипотезы по вкладу в бренд — это просто аукцион за внимание;
— частота должна защищать бренд от выгорания, а не выжимать максимум показов.
Мой вывод прямой: **если вы строите brand marketing только на перфомансе по последнему клику, вы неизбежно недооцениваете роль DSP**. В белом маркетинге 2026 выигрывает не тот, кто покупает дешевле, а тот, кто умеет доказать вклад рекламы в восприятие и выручку.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @InStoreMK
Я давно смотрю на programmatic не как на способ «добрать охват», а как на инфраструктуру для управляемого роста бренда. И в 2026 это особенно заметно: когда last-click постепенно теряет смысл, а privacy-first атрибуция режет привычные цепочки, бренд-метрики перестают быть украшением презентации. Они становятся частью решения.
Для бренд-менеджера здесь ключевой сдвиг простой: DSP нужно оценивать не только по цене контакта и частоте, а по тому, меняет ли она восприятие бренда. Именно поэтому brand lift я считаю не медийным «бонусом», а нормальным KPI для верхней и средней воронки. Если кампания не двигает узнаваемость, рассмотрение или намерение, то дешевый показ остается просто дешевым показом.
Из практики: в одном FMCG-проекте мы сравнили два подхода в одинаковом медиабюджете. Первый — классическая закупка на широкий охват с оптимизацией по досмотрам. Второй — более узкая DSP-логика с частотным контролем, сегментацией по контексту и измерением brand lift. Разница в клике была небольшой, но по приросту знания бренда и намерения купить второй сценарий дал заметно более чистый эффект. И это важнее, чем «красивый CPM» в отчете.
Что я для себя считаю рабочим стандартом:
— brand lift надо закладывать до запуска, а не «добавлять потом»;
— DMP ценна не объемом данных, а качеством сегментации и окнами контакта;
— RTB без внятной гипотезы по вкладу в бренд — это просто аукцион за внимание;
— частота должна защищать бренд от выгорания, а не выжимать максимум показов.
Мой вывод прямой: **если вы строите brand marketing только на перфомансе по последнему клику, вы неизбежно недооцениваете роль DSP**. В белом маркетинге 2026 выигрывает не тот, кто покупает дешевле, а тот, кто умеет доказать вклад рекламы в восприятие и выручку.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @InStoreMK
DSP — это «просто закупка баннеров»
Этот миф живёт давно, потому что в отчётах DSP чаще всего видят один слой — цену показа и охват. Из-за этого кажется, что платформа нужна только для медийной закупки «по широкой сетке». Для бренд-менеджера это выглядит как расход без особой управляемости.
Но это не так. DSP — не витрина для баннеров, а слой управления аудиторией, ставками и качеством контакта. В нормальной programmatic-модели DSP работает вместе с DMP, данными первой стороны, верификацией и измерением инкрементальности. То есть задача не «показать как можно больше», а **достроить нужную частоту, нужный охват и нужный вклад в бизнес-результат**.
Почему заблуждение особенно вредно сейчас? Потому что в 2026 году last-click всё хуже объясняет вклад медийки, а privacy-first атрибуция, server-side-сбор и MMM требуют более зрелого подхода к оценке каналов. Если смотреть на DSP как на баннерную закупку, вы неизбежно обрежете её до дешёвых показов и потеряете брендовый эффект.
Что вместо этого:
— задавать DSP не KPI по показам, а KPI по приросту охвата, частоте, viewability и brand lift;
— использовать сегменты из DMP и CRM, а не покупать «всех подряд»;
— сравнивать не только CPM, но и инкрементальный вклад в заявки, визиты и продажи;
— считать DSP частью системы, где есть креатив, данные и измерение, а не отдельным медиа-каналом.
Итог простой: DSP — это не про «купить баннер». Это про **управляемый контакт бренда с нужной аудиторией в нужный момент**.
— @ProgrammaticNotes
Этот миф живёт давно, потому что в отчётах DSP чаще всего видят один слой — цену показа и охват. Из-за этого кажется, что платформа нужна только для медийной закупки «по широкой сетке». Для бренд-менеджера это выглядит как расход без особой управляемости.
Но это не так. DSP — не витрина для баннеров, а слой управления аудиторией, ставками и качеством контакта. В нормальной programmatic-модели DSP работает вместе с DMP, данными первой стороны, верификацией и измерением инкрементальности. То есть задача не «показать как можно больше», а **достроить нужную частоту, нужный охват и нужный вклад в бизнес-результат**.
Почему заблуждение особенно вредно сейчас? Потому что в 2026 году last-click всё хуже объясняет вклад медийки, а privacy-first атрибуция, server-side-сбор и MMM требуют более зрелого подхода к оценке каналов. Если смотреть на DSP как на баннерную закупку, вы неизбежно обрежете её до дешёвых показов и потеряете брендовый эффект.
Что вместо этого:
— задавать DSP не KPI по показам, а KPI по приросту охвата, частоте, viewability и brand lift;
— использовать сегменты из DMP и CRM, а не покупать «всех подряд»;
— сравнивать не только CPM, но и инкрементальный вклад в заявки, визиты и продажи;
— считать DSP частью системы, где есть креатив, данные и измерение, а не отдельным медиа-каналом.
Итог простой: DSP — это не про «купить баннер». Это про **управляемый контакт бренда с нужной аудиторией в нужный момент**.
— @ProgrammaticNotes
Как Brand Lift стал инструментом RevOps в эпоху экономии: кейс Lamoda
Контекст: В 2026 году ритейл-сектор столкнулся со снижением среднего чека на 6–8%. Покупатель стал прагматичнее, а классическая модель привлечения через «последний клик» (last-click attribution) перестала отражать реальную ценность рекламных инвестиций. Lamoda столкнулась с тем, что performance-каналы работали на удержание текущей аудитории, но приток новых пользователей, готовых к совершению покупки, замедлился.
Задача: Увеличить знание о новой коллекции премиальных брендов и конвертировать это знание в долгосрочный LTV (пожизненную ценность клиента). Нужно было доказать, что показы в Programmatic-сетях не просто «съедают» бюджет, а формируют готовность к покупке, которую невозможно отследить через прямые переходы.
Решение: Команда отказалась от оптимизации на клики в пользу измерения Brand Lift (исследование влияния рекламы на узнаваемость). Были задействованы DSP (платформы для автоматизированной закупки рекламы) с таргетингом на сегменты пользователей, которые активно изучали AI-обзоры (искусственный интеллект) товаров в поисковиках.
Вместо стандартных баннеров использовали динамические креативы, сгенерированные AI под разные сценарии потребления. Атрибуция строилась не на базе куки (файлов для отслеживания), а через метод MMM (моделирование маркетингового микса), который позволил оценить инкрементальность — то есть реальный прирост продаж, случившийся именно благодаря показу рекламы, а не случайный органический заход.
Результат:
— Узнаваемость бренда в целевом сегменте выросла на 12% за квартал.
— Стоимость привлечения нового покупателя при анализе через призму RevOps (общая ответственность за выручку) снизилась на 15% за счет отсечения неэффективных площадок, которые давали «пустые» клики.
— Доля повторных покупок (retention) среди аудитории, видевшей рекламную кампанию, оказалась на 9% выше, чем у тех, кто пришел через чистый поиск.
Урок: В текущих реалиях бренд-менеджеры должны перестать смотреть на охватные кампании как на «имиджевые расходы». Когда вы измеряете эффект через Brand Lift и связываете его с финансовыми показателями (RevOps), Programmatic превращается из «черного ящика» в предсказуемый инструмент роста. Если ваш отчет по рекламе заканчивается на количестве показов, вы теряете деньги. Главная метрика сегодня — это не количество переходов, а то, как меняется отношение пользователя к бренду и как это изменение влияет на будущий денежный поток компании. В эпоху zero-click (когда пользователь получает ответ прямо в поисковике) ваша задача — сформировать потребность еще до того, как пользователь введет поисковый запрос.
— @ProgrammaticNotes
Контекст: В 2026 году ритейл-сектор столкнулся со снижением среднего чека на 6–8%. Покупатель стал прагматичнее, а классическая модель привлечения через «последний клик» (last-click attribution) перестала отражать реальную ценность рекламных инвестиций. Lamoda столкнулась с тем, что performance-каналы работали на удержание текущей аудитории, но приток новых пользователей, готовых к совершению покупки, замедлился.
Задача: Увеличить знание о новой коллекции премиальных брендов и конвертировать это знание в долгосрочный LTV (пожизненную ценность клиента). Нужно было доказать, что показы в Programmatic-сетях не просто «съедают» бюджет, а формируют готовность к покупке, которую невозможно отследить через прямые переходы.
Решение: Команда отказалась от оптимизации на клики в пользу измерения Brand Lift (исследование влияния рекламы на узнаваемость). Были задействованы DSP (платформы для автоматизированной закупки рекламы) с таргетингом на сегменты пользователей, которые активно изучали AI-обзоры (искусственный интеллект) товаров в поисковиках.
Вместо стандартных баннеров использовали динамические креативы, сгенерированные AI под разные сценарии потребления. Атрибуция строилась не на базе куки (файлов для отслеживания), а через метод MMM (моделирование маркетингового микса), который позволил оценить инкрементальность — то есть реальный прирост продаж, случившийся именно благодаря показу рекламы, а не случайный органический заход.
Результат:
— Узнаваемость бренда в целевом сегменте выросла на 12% за квартал.
— Стоимость привлечения нового покупателя при анализе через призму RevOps (общая ответственность за выручку) снизилась на 15% за счет отсечения неэффективных площадок, которые давали «пустые» клики.
— Доля повторных покупок (retention) среди аудитории, видевшей рекламную кампанию, оказалась на 9% выше, чем у тех, кто пришел через чистый поиск.
Урок: В текущих реалиях бренд-менеджеры должны перестать смотреть на охватные кампании как на «имиджевые расходы». Когда вы измеряете эффект через Brand Lift и связываете его с финансовыми показателями (RevOps), Programmatic превращается из «черного ящика» в предсказуемый инструмент роста. Если ваш отчет по рекламе заканчивается на количестве показов, вы теряете деньги. Главная метрика сегодня — это не количество переходов, а то, как меняется отношение пользователя к бренду и как это изменение влияет на будущий денежный поток компании. В эпоху zero-click (когда пользователь получает ответ прямо в поисковике) ваша задача — сформировать потребность еще до того, как пользователь введет поисковый запрос.
— @ProgrammaticNotes
Смена фокуса в атрибуции: от клика к ценности
За последний месяц в брифах на запуск programmatic-кампаний (автоматизированных закупок рекламы) заметно изменился акцент в требованиях к аналитике. Если раньше ключевым KPI (ключевым показателем эффективности) было выполнение плана по кликам или первым визитам, то сейчас всё чаще звучит требование интеграции данных о маржинальности транзакций прямо в систему закупки.
Бренды начали отказываться от оценки эффективности по модели последнего клика в пользу маркетингового моделирования (MMM — Marketing Mix Modeling). Команды всё чаще требуют учитывать данные о долгосрочном удержании клиентов (retention) еще на этапе планирования охватных кампаний.
Наблюдается любопытный паттерн: при покупке инвентаря через DSP (платформу для закупки рекламы) рекламодатели стремятся отдавать приоритет площадкам, которые позволяют передавать данные о глубине вовлечения пользователя внутри сайта, а не просто фиксировать факт перехода. Это прямое следствие общего тренда на RevOps (объединение усилий маркетинга и продаж для роста выручки), когда медийные бюджеты начинают увязываться с реальной прибылью, а не с промежуточными метриками трафика.
Заметили ли вы, что клиенты стали реже спрашивать про стоимость клика, переключаясь на вопросы о влиянии охвата на LTV (пожизненную ценность клиента) в разрезе конкретных сегментов аудитории?
— @ProgrammaticNotes
Соседняя редакция @CommunityCraftRu недавно писала об этом под другим углом
За последний месяц в брифах на запуск programmatic-кампаний (автоматизированных закупок рекламы) заметно изменился акцент в требованиях к аналитике. Если раньше ключевым KPI (ключевым показателем эффективности) было выполнение плана по кликам или первым визитам, то сейчас всё чаще звучит требование интеграции данных о маржинальности транзакций прямо в систему закупки.
Бренды начали отказываться от оценки эффективности по модели последнего клика в пользу маркетингового моделирования (MMM — Marketing Mix Modeling). Команды всё чаще требуют учитывать данные о долгосрочном удержании клиентов (retention) еще на этапе планирования охватных кампаний.
Наблюдается любопытный паттерн: при покупке инвентаря через DSP (платформу для закупки рекламы) рекламодатели стремятся отдавать приоритет площадкам, которые позволяют передавать данные о глубине вовлечения пользователя внутри сайта, а не просто фиксировать факт перехода. Это прямое следствие общего тренда на RevOps (объединение усилий маркетинга и продаж для роста выручки), когда медийные бюджеты начинают увязываться с реальной прибылью, а не с промежуточными метриками трафика.
Заметили ли вы, что клиенты стали реже спрашивать про стоимость клика, переключаясь на вопросы о влиянии охвата на LTV (пожизненную ценность клиента) в разрезе конкретных сегментов аудитории?
— @ProgrammaticNotes
Соседняя редакция @CommunityCraftRu недавно писала об этом под другим углом
Почему DSP перестаёт быть «про закупку» и становится про управление спросом
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как канал медийного охвата, а оценивают как перфоманс-инструмент по последнему клику. В 2026 году это почти гарантированно приводит к недооценке канала.
Мой взгляд простой: DSP сегодня — это не место, где «дешевле всего добрать показы». Это слой управления спросом на верхе и середине воронки, где мы соединяем аудитории, креатив и частоту касаний с реальной деловой целью — будущей выручкой, а не просто трафиком.
Что меня особенно убеждает в этом на практике:
— когда бренд запускает DSP-кампанию только на дешёвый reach (охват), она быстро выгорает и даёт иллюзию эффективности;
— когда в контур добавляют brand lift (измерение влияния на бренд-показатели), пост-клики и инкрементальность (добавочный эффект), картина меняется: становится видно, где реклама действительно двигает знание, намерение и последующие конверсии;
— в B2B это ещё заметнее: один контакт редко продаёт сам по себе, зато последовательная программа контактов через DSP помогает «прогреть» рынок до продаж и сократить путь до заявки уже в связке с RevOps (общей ответственностью маркетинга и продаж за выручку).
Я бы формулировал так: хорошая DSP-стратегия не «догоняет» спрос, а создаёт его с нужной частотой и в нужном окружении. И это особенно важно сейчас, когда last-click (последний клик) всё хуже объясняет вклад медийных касаний, а креативы всё чаще генерируются массово, значит, выигрывает не исполнение, а логика построения контакта.
У меня был показательный кейс: после пересборки DSP-кампаний с фокуса на дешёвый CPM (стоимость тысячи показов) на связку «аудитория + последовательность сообщений + brand lift» бренд получил не только рост узнаваемости, но и более стабильный вклад в нижнюю часть воронки без дополнительного давления на бюджет.
Мой вывод: если ваш DSP живёт отдельно от brand lift, аналитики инкрементальности и сценариев прогрева, вы покупаете шум. Если живёт вместе с ними — вы управляете спросом.
— @ProgrammaticNotes
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как канал медийного охвата, а оценивают как перфоманс-инструмент по последнему клику. В 2026 году это почти гарантированно приводит к недооценке канала.
Мой взгляд простой: DSP сегодня — это не место, где «дешевле всего добрать показы». Это слой управления спросом на верхе и середине воронки, где мы соединяем аудитории, креатив и частоту касаний с реальной деловой целью — будущей выручкой, а не просто трафиком.
Что меня особенно убеждает в этом на практике:
— когда бренд запускает DSP-кампанию только на дешёвый reach (охват), она быстро выгорает и даёт иллюзию эффективности;
— когда в контур добавляют brand lift (измерение влияния на бренд-показатели), пост-клики и инкрементальность (добавочный эффект), картина меняется: становится видно, где реклама действительно двигает знание, намерение и последующие конверсии;
— в B2B это ещё заметнее: один контакт редко продаёт сам по себе, зато последовательная программа контактов через DSP помогает «прогреть» рынок до продаж и сократить путь до заявки уже в связке с RevOps (общей ответственностью маркетинга и продаж за выручку).
Я бы формулировал так: хорошая DSP-стратегия не «догоняет» спрос, а создаёт его с нужной частотой и в нужном окружении. И это особенно важно сейчас, когда last-click (последний клик) всё хуже объясняет вклад медийных касаний, а креативы всё чаще генерируются массово, значит, выигрывает не исполнение, а логика построения контакта.
У меня был показательный кейс: после пересборки DSP-кампаний с фокуса на дешёвый CPM (стоимость тысячи показов) на связку «аудитория + последовательность сообщений + brand lift» бренд получил не только рост узнаваемости, но и более стабильный вклад в нижнюю часть воронки без дополнительного давления на бюджет.
Мой вывод: если ваш DSP живёт отдельно от brand lift, аналитики инкрементальности и сценариев прогрева, вы покупаете шум. Если живёт вместе с ними — вы управляете спросом.
— @ProgrammaticNotes
Смерть атрибуции по последнему клику как новая реальность маркетинга
В профессиональной среде долгое время доминировала иллюзия, что мы можем точно отследить путь клиента — от первого касания до покупки. Сегодня, в эпоху privacy-first (приоритета приватности) и жесткого регулирования данных, модель last-click (последнего клика) окончательно перестала быть надежным компасом. Если ваш отчет по эффективности рекламных кампаний до сих пор строится только на данных из систем аналитики, вы смотрите в зеркало заднего вида, пока машина несется по встречной полосе.
В 2026 году performance-маркетинг (маркетинг, ориентированный на результат) окончательно переходит от попыток «поймать» пользователя за руку к математическому моделированию влияния. Мы видим, как бренды, которые продолжают слепо верить в прямую атрибуцию, теряют до 30% эффективности, так как алгоритмы DSP (платформ для закупки рекламы) оптимизируются на «горячий» спрос, игнорируя формирование знания.
Моя практика показывает, что будущее — за MMM (маркетинговым моделированием микса). Это не просто дань моде, а единственный способ связать инвестиции в brand lift (рост знания о бренде) с реальными бизнес-показателями. *Истинная эффективность сегодня измеряется не кликами, а инкрементальностью* — тем самым приростом, который мы получаем именно благодаря нашему присутствию в медиа, а не за счет естественного трафика.
Вот три принципа, на которых строится современная работа с данными:
— Отказ от погони за «чистотой» данных в пользу вероятностных моделей. Мы принимаем тот факт, что часть пути пользователя останется в «слепой зоне», и учимся управлять этим разрывом.
— Интеграция RevOps (объединенного процесса управления выручкой). Маркетинг больше не заканчивается на этапе передачи лида в отдел продаж. Мы несем общую ответственность за LTV (пожизненную ценность клиента), так как именно удержание становится главным драйвером прибыльности на фоне снижения среднего чека в e-com (электронной коммерции).
— Фокус на серверных интеграциях. В условиях, когда браузеры блокируют cookies (файлы, отслеживающие активность), передача данных напрямую с сервера на сервер становится единственным способом сохранить целостность аналитики.
Бренд-менеджерам пора перестать требовать от performance-команд отчеты, где каждый рубль «привязан» к заказу. Это создает ложное ощущение контроля, которое ведет к стагнации. Ваша задача — строить систему, где медийные охваты и точечный programmatic (автоматизированная закупка рекламы) работают в связке, а эффективность оценивается через общую динамику выручки и долю рынка, а не через клики в рекламном кабинете.
Пора признать: когда мы перестаем пытаться измерить неизмеримое, у нас появляется время на работу с самой стратегией.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @MarTechNewsDigest
В профессиональной среде долгое время доминировала иллюзия, что мы можем точно отследить путь клиента — от первого касания до покупки. Сегодня, в эпоху privacy-first (приоритета приватности) и жесткого регулирования данных, модель last-click (последнего клика) окончательно перестала быть надежным компасом. Если ваш отчет по эффективности рекламных кампаний до сих пор строится только на данных из систем аналитики, вы смотрите в зеркало заднего вида, пока машина несется по встречной полосе.
В 2026 году performance-маркетинг (маркетинг, ориентированный на результат) окончательно переходит от попыток «поймать» пользователя за руку к математическому моделированию влияния. Мы видим, как бренды, которые продолжают слепо верить в прямую атрибуцию, теряют до 30% эффективности, так как алгоритмы DSP (платформ для закупки рекламы) оптимизируются на «горячий» спрос, игнорируя формирование знания.
Моя практика показывает, что будущее — за MMM (маркетинговым моделированием микса). Это не просто дань моде, а единственный способ связать инвестиции в brand lift (рост знания о бренде) с реальными бизнес-показателями. *Истинная эффективность сегодня измеряется не кликами, а инкрементальностью* — тем самым приростом, который мы получаем именно благодаря нашему присутствию в медиа, а не за счет естественного трафика.
Вот три принципа, на которых строится современная работа с данными:
— Отказ от погони за «чистотой» данных в пользу вероятностных моделей. Мы принимаем тот факт, что часть пути пользователя останется в «слепой зоне», и учимся управлять этим разрывом.
— Интеграция RevOps (объединенного процесса управления выручкой). Маркетинг больше не заканчивается на этапе передачи лида в отдел продаж. Мы несем общую ответственность за LTV (пожизненную ценность клиента), так как именно удержание становится главным драйвером прибыльности на фоне снижения среднего чека в e-com (электронной коммерции).
— Фокус на серверных интеграциях. В условиях, когда браузеры блокируют cookies (файлы, отслеживающие активность), передача данных напрямую с сервера на сервер становится единственным способом сохранить целостность аналитики.
Бренд-менеджерам пора перестать требовать от performance-команд отчеты, где каждый рубль «привязан» к заказу. Это создает ложное ощущение контроля, которое ведет к стагнации. Ваша задача — строить систему, где медийные охваты и точечный programmatic (автоматизированная закупка рекламы) работают в связке, а эффективность оценивается через общую динамику выручки и долю рынка, а не через клики в рекламном кабинете.
Пора признать: когда мы перестаем пытаться измерить неизмеримое, у нас появляется время на работу с самой стратегией.
— @ProgrammaticNotes
Параллельный взгляд на тему — @MarTechNewsDigest
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Смена парадигмы в атрибуции: почему охват перестает быть «черным ящиком»
Последний месяц в работе с крупными брендами прослеживается четкий паттерн: команды постепенно отказываются от попыток доказать эффективность каждой рекламной кампании через модель последнего клика (last-click attribution). Вместо этого растет интерес к маркетинговому моделированию микса (marketing mix modeling, MMM) и экспериментам по оценке инкрементальности (дополнительной ценности трафика).
Ситуация выглядит следующим образом:
— Бренды всё чаще соглашаются на отсутствие прямой связи между просмотром баннера и мгновенной транзакцией, признавая, что в эпоху экономики удержания (retention) важнее долгосрочный контакт.
— Вместо борьбы за каждый клик, фокус смещается на то, как именно медийный охват влияет на органический поисковый спрос и рост узнаваемости.
— Данные передаются на сервер (server-side) напрямую, минуя посредников, чтобы минимизировать влияние ограничений приватности браузеров.
Кажется, что эпоха, когда performance-маркетинг (маркетинг с оплатой за конкретное целевое действие) существовал в вакууме, окончательно завершена. Сейчас мы наблюдаем попытки свести воедино медийную активность и реальные показатели выручки через RevOps (объединенное управление выручкой).
Замечаете ли вы похожую перестройку в отчетности ваших текущих кампаний или всё еще приходится доказывать эффективность через классические кликовые метрики?
— @ProgrammaticNotes
Последний месяц в работе с крупными брендами прослеживается четкий паттерн: команды постепенно отказываются от попыток доказать эффективность каждой рекламной кампании через модель последнего клика (last-click attribution). Вместо этого растет интерес к маркетинговому моделированию микса (marketing mix modeling, MMM) и экспериментам по оценке инкрементальности (дополнительной ценности трафика).
Ситуация выглядит следующим образом:
— Бренды всё чаще соглашаются на отсутствие прямой связи между просмотром баннера и мгновенной транзакцией, признавая, что в эпоху экономики удержания (retention) важнее долгосрочный контакт.
— Вместо борьбы за каждый клик, фокус смещается на то, как именно медийный охват влияет на органический поисковый спрос и рост узнаваемости.
— Данные передаются на сервер (server-side) напрямую, минуя посредников, чтобы минимизировать влияние ограничений приватности браузеров.
Кажется, что эпоха, когда performance-маркетинг (маркетинг с оплатой за конкретное целевое действие) существовал в вакууме, окончательно завершена. Сейчас мы наблюдаем попытки свести воедино медийную активность и реальные показатели выручки через RevOps (объединенное управление выручкой).
Замечаете ли вы похожую перестройку в отчетности ваших текущих кампаний или всё еще приходится доказывать эффективность через классические кликовые метрики?
— @ProgrammaticNotes
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Как считать эффективность медийной рекламы в эпоху экономики внимания: кейс X5 Group
Контекст: в 2026 году классическая модель атрибуции последнего клика (last-click) окончательно утратила доверие. Потребители, привыкшие к экономии, совершают длинный путь от первого знакомства до покупки, проходя через множество точек касания. В ритейле это особенно заметно: покупатель может увидеть баннер, затем получить пуш-уведомление, зайти в приложение и оформить доставку через неделю.
Задача: X5 Group требовалось оценить реальное влияние охватных кампаний в программных закупках (Programmatic) на продажи в продуктовом ритейле. Проблема заключалась в том, что стандартные показатели вроде CTR (кликабельность) перестали коррелировать с ростом чека, а прямая связь между просмотром баннера и покупкой в офлайне была разорвана приватностью данных.
Решение: компания перешла к модели MMM (маркетинговое моделирование микса) в связке с замерами Brand Lift (исследование узнаваемости бренда). Вместо погони за кликами, команда сфокусировалась на инкрементальности — оценке того, сколько дополнительных покупок было совершено именно благодаря воздействию рекламы, а не в результате естественного спроса. В programmatic-инструментарий внедрили server-side (серверную) передачу данных, что позволило связать показы рекламы с ID пользователя внутри защищенного периметра экосистемы, не нарушая конфиденциальность.
Результат: по итогам квартала выяснилось, что 12% покупок, которые ранее приписывались «прямому трафику», на самом деле были следствием охватных кампаний. Стоимость привлечения покупателя (CAC) при пересчете с учетом инкрементального эффекта снизилась на 14%. Важно, что фокус сместился с первой покупки на удержание (retention) — система стала показывать креативы тем, кто уже знаком с брендом, но снизил частоту покупок, что увеличило LTV (пожизненную ценность клиента) на 5% в пилотных сегментах.
Урок: эпоха «нулевого клика» (Zero-click) диктует новые правила игры. Охватные охваты (reach) больше не должны быть самоцелью. Если ваш бренд работает в B2C или B2B, пора перестать спрашивать «куда нажал клиент» и начать спрашивать «стало ли клиентов больше благодаря этому показу».
**Ключевой вывод:** в 2026 году успех измеряется не кликами, а влиянием на RevOps (общую доходность бизнеса). Если вы не можете доказать прирост продаж через эконометрику или тесты на инкрементальность, бюджеты на «медийку» стоит пересматривать в пользу инструментов, которые интегрированы в вашу систему управления данными. В мире, где внимание — главный дефицит, побеждает тот, кто умеет измерять след, а не шум.
— @ProgrammaticNotes
Контекст: в 2026 году классическая модель атрибуции последнего клика (last-click) окончательно утратила доверие. Потребители, привыкшие к экономии, совершают длинный путь от первого знакомства до покупки, проходя через множество точек касания. В ритейле это особенно заметно: покупатель может увидеть баннер, затем получить пуш-уведомление, зайти в приложение и оформить доставку через неделю.
Задача: X5 Group требовалось оценить реальное влияние охватных кампаний в программных закупках (Programmatic) на продажи в продуктовом ритейле. Проблема заключалась в том, что стандартные показатели вроде CTR (кликабельность) перестали коррелировать с ростом чека, а прямая связь между просмотром баннера и покупкой в офлайне была разорвана приватностью данных.
Решение: компания перешла к модели MMM (маркетинговое моделирование микса) в связке с замерами Brand Lift (исследование узнаваемости бренда). Вместо погони за кликами, команда сфокусировалась на инкрементальности — оценке того, сколько дополнительных покупок было совершено именно благодаря воздействию рекламы, а не в результате естественного спроса. В programmatic-инструментарий внедрили server-side (серверную) передачу данных, что позволило связать показы рекламы с ID пользователя внутри защищенного периметра экосистемы, не нарушая конфиденциальность.
Результат: по итогам квартала выяснилось, что 12% покупок, которые ранее приписывались «прямому трафику», на самом деле были следствием охватных кампаний. Стоимость привлечения покупателя (CAC) при пересчете с учетом инкрементального эффекта снизилась на 14%. Важно, что фокус сместился с первой покупки на удержание (retention) — система стала показывать креативы тем, кто уже знаком с брендом, но снизил частоту покупок, что увеличило LTV (пожизненную ценность клиента) на 5% в пилотных сегментах.
Урок: эпоха «нулевого клика» (Zero-click) диктует новые правила игры. Охватные охваты (reach) больше не должны быть самоцелью. Если ваш бренд работает в B2C или B2B, пора перестать спрашивать «куда нажал клиент» и начать спрашивать «стало ли клиентов больше благодаря этому показу».
**Ключевой вывод:** в 2026 году успех измеряется не кликами, а влиянием на RevOps (общую доходность бизнеса). Если вы не можете доказать прирост продаж через эконометрику или тесты на инкрементальность, бюджеты на «медийку» стоит пересматривать в пользу инструментов, которые интегрированы в вашу систему управления данными. В мире, где внимание — главный дефицит, побеждает тот, кто умеет измерять след, а не шум.
— @ProgrammaticNotes
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему DSP в 2026 работает не «шире», а точнее
За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как «ещё один источник охвата». В 2026 это уже слабая логика. Когда чистый informational SEO уходит в сторону topical authority, а в платном трафике last-click теряет доверие, ценность DSP смещается не в объём, а в **качество контроля над аудиторией и частотой касаний**.
Я бы формулировал так: DSP сегодня — это не про «купить показ», а про управляемое присутствие бренда в нужном контексте. Особенно если у вас длинный цикл сделки или неочевидный спрос. В таких категориях выиграет не тот, кто зальёт больше денег, а тот, кто выстроит связку:
— корректные сегменты DMP или CDP;
— частотные ограничения по воронке;
— последовательность сообщений;
— измерение не только клика, но и прироста.
По моему опыту, когда бренд перестаёт оценивать programmatic только по CTR и CPA, картина резко меняется. В одном B2B-проекте мы убрали 27% бесполезного охвата из широких open auction размещений и перераспределили бюджет в более узкие сегменты с brand lift-измерением. Итог был не в «дешевле лид», а в том, что выросла доля брендового поиска и конверсия на поздних этапах пути. И это важнее красивого отчёта по кликам.
В 2026 я бы советовал смотреть на DSP через три вопроса:
— Помогает ли канал строить знание о бренде, а не просто догонять пользователя?
— Есть ли у нас измерение инкрементальности, а не только пост-клик?
— Можем ли мы управлять не только аудиторией, но и частотой смысла, который она видит?
Если на эти вопросы нет ясного ответа, DSP превращается в дорогую витрину. Если ответ есть — это один из немногих инструментов, который действительно связывает media, данные и брендовый эффект.
— @ProgrammaticNotes
За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: DSP покупают как «ещё один источник охвата». В 2026 это уже слабая логика. Когда чистый informational SEO уходит в сторону topical authority, а в платном трафике last-click теряет доверие, ценность DSP смещается не в объём, а в **качество контроля над аудиторией и частотой касаний**.
Я бы формулировал так: DSP сегодня — это не про «купить показ», а про управляемое присутствие бренда в нужном контексте. Особенно если у вас длинный цикл сделки или неочевидный спрос. В таких категориях выиграет не тот, кто зальёт больше денег, а тот, кто выстроит связку:
— корректные сегменты DMP или CDP;
— частотные ограничения по воронке;
— последовательность сообщений;
— измерение не только клика, но и прироста.
По моему опыту, когда бренд перестаёт оценивать programmatic только по CTR и CPA, картина резко меняется. В одном B2B-проекте мы убрали 27% бесполезного охвата из широких open auction размещений и перераспределили бюджет в более узкие сегменты с brand lift-измерением. Итог был не в «дешевле лид», а в том, что выросла доля брендового поиска и конверсия на поздних этапах пути. И это важнее красивого отчёта по кликам.
В 2026 я бы советовал смотреть на DSP через три вопроса:
— Помогает ли канал строить знание о бренде, а не просто догонять пользователя?
— Есть ли у нас измерение инкрементальности, а не только пост-клик?
— Можем ли мы управлять не только аудиторией, но и частотой смысла, который она видит?
Если на эти вопросы нет ясного ответа, DSP превращается в дорогую витрину. Если ответ есть — это один из немногих инструментов, который действительно связывает media, данные и брендовый эффект.
— @ProgrammaticNotes