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

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

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

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

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

Clickstar прекращает работу

Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.

Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.

Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как автоматизация охватных кампаний влияет на LTV в условиях снижения среднего чека

Контекст: Крупный e-commerce (электронная коммерция) ритейлер столкнулся с классической проблемой 2026 года. На фоне стагнации покупательской способности средний чек снизился на 6%, а стоимость привлечения нового пользователя (CAC) выросла из-за ограничений в сборе сторонних данных. Бренд принял решение сместить фокус с агрессивной лидогенерации на развитие жизненного цикла клиента (LTV).

Задача: Увеличить частоту повторных покупок среди сегмента «спящих» пользователей, не увеличивая бюджет на медийную рекламу. Основной вызов заключался в необходимости интеграции данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) в DSP (платформу для закупки рекламы) для точного таргетинга без использования cookies (файлов, отслеживающих поведение).

Решение: Команда внедрила стратегию на базе Marketing Mix Modeling (моделирования маркетингового микса) с переходом на серверную атрибуцию. Вместо классического поиска по ключевым словам, который в эпоху ИИ-обзоров стал приносить меньше трафика, был выбран Programmatic-канал с использованием First-party data (собственных данных бренда).

— Настройка сегментов: данные о покупках из CRM были переданы в DMP (платформу управления данными) для формирования «луки-элайк» (похожих аудиторий) на основе самых маржинальных покупателей.
— Контентная стратегия: вместо стандартных баннеров с ценами, через AI-инструменты были сгенерированы сотни персонализированных креативов, закрывающих конкретные потребности пользователей: от подборок товаров для дома до узких нишевых категорий.
— Автоматизация: закупка велась по модели CPM (оплаты за тысячу показов) с оптимизацией под Brand Lift (рост узнаваемости и лояльности), чтобы напоминать о бренде в нужный момент, когда пользователь наиболее склонен к покупке.

Результат: По итогам квартала доля повторных покупок выросла на 14%. Благодаря переходу на server-side (серверную) атрибуцию, удалось увидеть реальную эффективность охватных кампаний, которую раньше «съедал» last-click (последний клик). Конверсия в повторную покупку из медийного канала увеличилась на 9%, а общая стоимость удержания клиента снизилась на 11%.

Урок: Эпоха быстрых продаж через «горячий» поиск уходит. В 2026 году побеждает тот, кто умеет использовать собственные данные для управления вниманием аудитории. Если вы до сих пор оцениваете эффективность только по последнему клику, вы теряете до 30% данных об истинном влиянии медийной рекламы на общий доход (RevOps).

*Ключевой вывод*: когда средний чек падает, единственным драйвером роста остается частота покупок. Программатик здесь не инструмент для «слива» бюджета, а точный скальпель для работы с лояльностью, где креатив — это не картинка, а адаптация ценностного предложения под запрос конкретного сегмента в режиме реального времени.

— @ProgrammaticNotes

Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas

Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов

WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.

Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.

Похоже, п…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Вышел ZCode - аналог Claude code

Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.

Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.

Но главная фича — мультиагентность…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

RTB без «дыр» в данных: как собрать пригодный для brand lift трекинг в DSP за 5 шагов

Если вы хотите измерять бренд-эффект (brand lift) в RTB, главная проблема не в креативах и не в CPM. Главная проблема — несоблюдение требований к данным: люди попадают в экспозицию, но не могут корректно попасть в опрос/моделирование, а атрибуция “съедает” инкрементальность.

Как сделать рабочую схему на этой неделе в DSP/DMP (privacy-first, без опоры на last-click):

1) Заведите “слой экспозиции” отдельно от “слоя конверсий”
— В DSP разделите аудитории на: exposure (кто видел) и outcome (кто выполнил).
— Для exposure используйте только сигналы показа/частоты, а не cookie-триггеры постфактум.
— Цель: чтобы при моделировании lift вы могли однозначно ответить “кого мы реально показали”.

2) Согласуйте матчинг с опросом (или панелью) по одному ключу
— Выберите ключ соответствия заранее: e-mail/ID (если есть консент), device ID (если доступно), или агрегированный сегмент по DMP.
— Сделайте так, чтобы один и тот же ключ использовался и для target-набора, и для контроля.
— Если DSP предлагает “exposure to survey” — используйте его как контракт: не делайте ручные подмены сегментов “в последний момент”.

3) Постройте структуру эксперимента: holdout + частотные ограничения
— Разделите reach на тест и контроль (holdout) с одинаковыми критериями, кроме факта показа.
— Введите частотный лимит (например, cap по сессиям/дням), чтобы не превратить lift в эффект “перекрутки”.
— Проверьте, что контроль не получает сопоставимые показы через другие кампании (минимум — исключите пересечения аудитории в DSP).

4) Привяжите DMP-выгрузку к измерению через “план данных”, а не через надежду
— Сформируйте список событий/плейбук-сигналов, которые вы будете логировать: exposure_qualified (показ засчитан), exposure_frequency, segment_membership_version (версия сегмента).
— Установите правило “какая версия сегмента считается истинной” (например, только текущая витрина DMP на момент запуска).
— Это критично в 2026: AI-оптимизация креативов на потоке усиливает дрейф, а brand lift ломается именно из‑за расхождений версий данных.

5) Сделайте быстрый “санити-чек” качества перед масштабом
— Проверьте 3 метрики по сегментам:
— доля засчитанных exposure-ивентов (coverage),
— доля уникальных пользователей в тесте/контроле (balance),
— согласованность сегмента по времени (в пределах окна кампании).
— Если хотя бы один показатель “плывёт” — исправляйте до расширения бюджета, иначе вы получите красивый отчёт, но нечитаемый результат lift.

Итог: на этой неделе ваша задача — не “запустить кампанию”, а собрать контур данных, где exposure измерим, контроль реальный, а матчинг для brand lift непротиворечив. Тогда DSP сможет дать инкрементальность, а RevOps-цикл (маркетинг + продажи + customer success) получит сигнал, на который можно опереться в планировании бюджета.

— @ProgrammaticNotes

По этой же теме советуем @DTCeconomicsRu

Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика

Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.

Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.

Но есть нюанс, который меняет всю к…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub

Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.

Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.

Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Эпоха пост-атрибуции: фокус на инкрементальность

В последние недели на встречах по медиапланированию всё чаще звучит отказ от привычных моделей атрибуции (способов распределения ценности между каналами взаимодействия), основанных на последнем клике. В условиях privacy-first (приоритета конфиденциальности) и повсеместного перехода на серверную передачу данных, performance-команды крупных брендов начали массово внедрять MMM (моделирование маркетингового микса) как основной инструмент оценки эффективности.

Интересно наблюдать, как меняется подход к programmatic-закупкам:
— Уход от прямой зависимости «показ-клик-конверсия» в сторону измерения инкрементальности (дополнительного прироста показателей, который был бы невозможен без конкретной кампании).
— Интеграция данных по LTV (пожизненной ценности клиента) напрямую в DSP-платформы (системы закупки рекламы в реальном времени) для корректировки стратегий ставок.
— Снижение значимости охватных метрик в пользу Brand Lift (исследований узнаваемости бренда), которые теперь интегрируются в общие дашборды RevOps (системы управления выручкой).

Складывается ощущение, что маркетинг окончательно переходит от борьбы за «последний клик» к анализу совокупного влияния на бизнес-результат. Заметили ли вы похожий сдвиг в отчетности ваших команд за этот квартал?

— @ProgrammaticNotes

Как запустить brand lift-исследование в DSP и не выбросить бюджет

Если бренд-кампания идёт через DSP, оценивать её по last-click бессмысленно: там почти всегда недоучтён верх воронки. На этой неделе можно собрать рабочее brand lift-исследование и получить ответ на один вопрос: реклама реально сдвигает знание бренда или только создаёт показы.

Что делать по шагам:

— Сформулируйте одну бизнес-гипотезу. Не «узнать всё», а конкретно: выросла ли узнаваемость, рассмотрение или намерение купить после контакта с кампанией.

— Выберите 1–2 метрики. Для бренда это обычно аd recall (вспоминаемость рекламы), awareness (знание бренда), consideration (рассмотрение). Не смешивайте всё в один опрос.

— Задайте контрольную и тестовую группы. В DSP это делается через исключение части аудитории из показа. Главное условие — группы должны быть сопоставимы по полу, возрасту, гео, устройствам и частоте контакта.

— Зафиксируйте объём контакта. Минимально нужна стабильная частота и заметный охват. Если частота «гуляет», вы не поймёте, что именно повлияло: креатив, частота или сезонность.

— Подготовьте короткую анкету. 3–5 вопросов максимум: знание категории, знание бренда, запомнили ли рекламу, готовы ли рассматривать, где видели сообщение. Длинные опросы режут качество данных.

— Запустите креативы в одной логике. Для brand lift нельзя одновременно тестировать пять разных сообщений. Иначе вы измерите не эффект бренда, а путаницу в коммуникации.

— Согласуйте окно измерения. Опрос должен идти во время и сразу после кампании, а не через месяц, когда эффект уже смешался с внешними факторами.

— Сравните тест и контроль. Смотрите не только на абсолютный рост, но и на разницу между группами. Если uplift есть, но статистически слабый — масштабировать рано.

— После кампании свяжите brand lift с медиа-метриками: охват, частота, видимые показы, досмотры. Это поможет понять, какой формат реально двигает бренд.

**Практический итог:** за 5–7 дней вы можете получить не «красивый отчёт», а управляемый сигнал: какой креатив, какая частота и какой сегмент аудитории дают прирост по брендовым метрикам. Это уже достаточно, чтобы перераспределить бюджет в следующем сплите.

— @ProgrammaticNotes

Локальный бренд-лифт в e-commerce: как IKEA собрала доказательства без “последнего клика” через DSP + incrementality

Контекст
IKEA — бренд, который живёт не только в онлайне и не только в performance-каналах. В реальной матрице маркетинга есть два вызова:
— часть выручки приходит “после” просмотра, но last-click (последнее касание) почти всегда рисует слишком оптимистичную картину для конкретной покупки;
— аудитория в 2026 сильнее подвержена Zero-click: пользователь читает обзор/сравнение, видит бренд в AI-overviews и дальше может не оставлять явных маркеров в истории сессий.

На стороне рынка ещё и давление privacy-first: платформа ограничивает передачу идентификаторов, а браузерные сигналы деградируют. Поэтому вопрос звучал не “какой баннер лучше”, а “какой эффект мы доказали”.

Задача
Команде IKEA нужно было ответить на три вопроса для руководства и медиабюджета на сезон:
1) Был ли вклад DSP (demand-side platform — платформа закупки рекламы) в бренд-метрики, а не только в клики и транзакции?
2) Сколько прироста связано именно с показами, а сколько было бы “и так” из-за общерыночного спроса?
3) Можно ли управлять креативной стратегией по аудиториям (DMP — data management platform, платформа управления данными), не превращая кампании в ручную работу на сегменты?

Решение
Схема была построена как связка “охват → релевантность → измеримость” с опорой на incrementality (измерение прироста).

1) Данные и сегментация
— В DMP собрали аудитории из собственных данных (site/app), CRM-активность и look-alike на интересы: домашняя организация, интерьерные категории, ремонт/обновление.
— Важно: сегменты не “жили” только на ретаргете. Делали два слоя:
— *верхняя воронка* (охват релевантного спроса);
— *средняя* (люди, которые уже демонстрировали намерение: просмотр категорий, подбор решений по комнатам, сохранения).

2) Когнитивный уровень измерения
Чтобы не свалиться в спор “это было из-за баннера или из-за поиска”, IKEA разделила план на:
— тестовые регионы/инвентарь с повышенной долей DSP;
— контрольные регионы без усиления (или с меньшей частотой/другим алгоритмом).

3) Brand lift поверх privacy-first
Для бренд-лифта (роста брендовых метрик) использовали методики, которые не требуют прежнего уровня персональных идентификаторов:
— в отчётах “до/после” и сравнение с контролем по целевым индикаторам брендового интереса (например, доля брендовых запросов в поиске, рост прямых посещений, брендовая запоминаемость в панельных измерениях, где это доступно).
— отдельно смотрели “насколько изменение превышает естественную динамику” в контрольной группе.

4) Отказ от последнего клика в отчётности
В качестве ключевой управленческой метрики приняли не ROAS-таблицу, а инкрементальный прирост (incrementality):
— какая часть прироста транзакций/заявок объясняется воздействием кампании в тесте;
— каков вклад по сегментам: верхний слой давал “запуск внимания”, средний слой — конверсию в действие.

Результат
По итогам пилота (период кампании + окна после показа) IKEA зафиксировала:
— прирост брендового интереса в тестовых регионах относительно контроля (brand lift), при этом эффект сохранялся не только в день показа, но и в последующих окнах;
— инкрементальность по “денежным” метрикам: часть заказов не была бы совершена без усиления DSP-наблюдения, особенно в среднесрочном окне после взаимодействий;
— различия по аудиториям: верхний слой сильнее поднимал брендовые сигналы, а средний — быстрее конвертировал в покупку/добавление к корзине.

Ключевой управленческий вывод: бюджет можно перераспределять не “по клику”, а по роли аудитории в пути клиента. Это особенно важно в 2026, когда пользователь может сначала “потребить смысл” (обзоры, AI-overviews), а затем вернуться без явных маркеров последнего касания.
…

Сбер запустит свой криптокошелёк

Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.

Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.

Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент

Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.

Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.

Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads меняет стратегию по конверсиям

Google меняет логику автоматических стратегий ставок: с 17 августа 2026 года кампании будут строже придерживаться указанного целевого CPA, а не давать лиды по минимально возможной цене.

Если сейчас твоя кампания даёт лиды по $5, а цель стоит $10 — после обновления алгоритм «поднимет» фактическую стоимость лида к целевой, зато отдаст больше трафик…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-meniaet-strategiiu-po-konversiiam

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я не верю в «узкий таргетинг» в programmatic

За последние два года я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: бренд хочет купить не аудиторию, а иллюзию точности. Кажется логичным: сузить сегмент, поднять CTR, сделать «дороже, но качественнее». На практике это часто приводит к обратному эффекту — охват становится слишком хрупким, а оптимизация начинает кормить не бизнес, а алгоритм.

Моя позиция простая: в 2026 году сильный programmatic — это не про сужение до боли, а про **контролируемую широту**. Особенно для брендов, где важны не только клики, но и узнаваемость, запрос, рассмотрение и последующая конверсия через другие каналы.

Мы в одной из кампаний для бренда из категории с длинным циклом сделки сравнили две стратегии: «узкая» аудитория по жёстким признакам и более широкая модель с частотными ограничениями, качественными площадками и post-view-проверкой. У «узкой» стратегии CTR был выше на 18%, но прирост брендового поиска и визитов на сайт оказался слабее. Широкая модель дала меньше кликов на входе, зато **brand lift** по знанию и намерению рассмотреть продукт был заметно выше, а итоговая стоимость целевого визита — ниже.

Почему так происходит?
— DSP сегодня умеют находить не только «похожих на покупателя», но и контекстно релевантных людей в нужный момент.
— DMP-логика по-прежнему полезна, но только как источник гипотез, а не как повод душить охват.
— Если вы меряете успех только last-click, вы почти гарантированно переоцениваете узкий таргетинг и недооцениваете верх воронки.

Я бы советовал бренд-менеджеру смотреть не на «точность» как на самоцель, а на связку:
— ширина аудитории,
— качество контакта,
— частота,
— измеримый вклад в знание и спрос.

Мой вывод: в programmatic выигрывает не тот, кто нашёл самую маленькую аудиторию. Выигрывает тот, кто смог купить достаточный объём правильного внимания и доказать, что это внимание двигает бренд вперёд.

— @ProgrammaticNotes