Почему рекламные сети маркетплейсов выигрывают не бюджетом, а контекстом

Я всё чаще вижу одну и ту же картину: в e-commerce выигрывает не тот, кто просто «залил» больше денег в рекламу, а тот, кто попал в момент выбора. И рекламные сети маркетплейсов как раз про это.

Их сила не в том, что они «похожи на performance». Сила в том, что они стоят очень близко к намерению купить. Пользователь уже внутри торговой среды, уже сравнивает товары, уже видит цену, доставку, рейтинг, наличие. На этом фоне баннер или карточка в сети маркетплейса работает не как абстрактный охват, а как подсказка в точке решения.

По моему опыту, это особенно заметно в категориях с низким и средним средним чеком, где в 2026 году покупатель стал заметно осторожнее. Когда первая покупка дорожает, а средний чек проседает на 5–8%, реклама должна не столько «создавать спрос», сколько помогать его добрать и не потерять на финальном шаге. Тут сети маркетплейсов часто дают более честную эффективность, чем каналы, которые отчитываются красивым last-click (последний клик), но плохо видны в реальном влиянии.

Но есть важная оговорка: я не считаю сети маркетплейсов универсальным решением. Если запускать их как обычный медийный канал, будет разочарование. Работает только связка:
— сильная карточка товара;
— нормальная цена относительно полки;
— логистика без сюрпризов;
— и понятная роль сети в воронке: либо добираем спрос, либо удерживаем присутствие, либо перехватываем сравнение.

У нас в одном проекте после переразметки бюджета доля продаж из сетей маркетплейса выросла на 18%, но важнее было другое: в связке с retargeting-ом (ретаргетингом) и аналитикой по инкрементальности (добавочному эффекту) мы увидели, что канал реально помогает не только финальной продаже, но и ускоряет повторные касания. А в e-com сегодня это ценнее, чем разовая громкая заявка.

Мой вывод простой: рекламные сети маркетплейсов — это не «ещё один источник трафика», а инструмент работы с выбором в среде, где решение уже почти принято. И именно поэтому их эффективность сегодня часто недооценивают.

— @RetailMediaRu

Google отменил ручную пессимизацию в Еврозоне

Google перестал пессимизировать крупные новостники за паразитные страницы с казино и другими партнёрскими офферами в ЕЭЗ. Для арбитража вывод простой: в Европе схема с «пирогами» больше не даёт преимущества от траста основного домена, а Google впервые применяет разные правила по GEO под давлением регулятора.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-otmenil-ruchnuiu-pessimizaciiu-v-evrozone

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Вышел OpenClaw 2.0

OpenClaw вышел на новый уровень: совместная работа, нормальный веб-интерфейс и более простая настройка. Разбираем, зачем это обновление важно и как оно меняет работу с ИИ-агентом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-openclaw-2-0

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему в рекламных сетях маркетплейсов выигрывает не тот, кто ставит выше ставку

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов в retail media: рекламные сети маркетплейсов воспринимают как «ещё один performance-канал», где достаточно поднять CPC и забрать продажи. В 2026 году это уже слабая стратегия.

Причина простая: внутри маркетплейса почти стерлась разница между трафиком и полкой. Пользователь приходит не за креативом, а за решением здесь и сейчас. И в такой среде выигрывает не самый агрессивный аукцион, а тот, кто лучше управляет связкой из карточки, маржи, наличия и сценария покупки.

По моему опыту, в кампаниях с одинаковым бюджетом разница в эффективности чаще рождается не на уровне ставки, а на уровне структуры спроса:
— товар с нормальной экономикой, но слабой карточкой, сливает бюджет быстро;
— товар с хорошей карточкой, но пустым стоком, даёт всплеск продаж и потом ломает обученную кампанию;
— товар с высокой частотой повторной покупки почти всегда сильнее работает в долгую, даже если первая конверсия дороже.

Это важный сдвиг для performance-маркетолога. В рекламных сетях маркетплейсов нужно мерить не только ROAS по последнему клику, а вклад в валовую прибыль и LTV (пожизненную ценность клиента). Иначе вы оптимизируете не бизнес, а отчёт.

Я бы формулировал так: в retail media ставка — это входной билет, но не источник победы. Источник победы — **управление экономикой категории**.

Что я советую проверять перед масштабированием:
— наличие товара на горизонте хотя бы 2–3 недель;
— цену относительно конкурентов и собственной маржи;
— долю карточек, которые реально конвертируют в корзину, а не просто получают показы;
— вклад кампаний в повторные покупки, если категория это позволяет.

Если воронка на маркетплейсе не собирается в юнит-экономику, проблема обычно не в рекламе. Проблема в том, что рекламу пытаются лечить там, где нужен пересмотр предложения.

— @RetailMediaRu

Павел Дуров анонсировал Gram Wallet

Дуров анонсировал Gram Wallet — нативный некастодиальный криптокошелёк внутри Telegram. Он обещает мгновенные переводы с нулевой комиссией между пользователями и более простые обновления за счёт архитектуры с валидаторами. Запуск уже идёт, а полный релиз ждут в ближайшие недели.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/pavel-durov-anonsiroval-gram-wallet

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Новые ограничение в Instagram для ИИ-профилей

Instagram ужесточает условия для УБТ: аккаунты помечают как созданные ИИ, а без такой маркировки можно словить теневой бан. Если нейросеть лишь улучшает контент, санкций нет. Для арбитражников это значит, что привычные схемы в FB и Инсте будут работать хуже, а обход антифрода станет сложнее.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novye-ogranichenie-v-instagram-dlia-ii-profilei

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Оборот ChatGPT Ads достиг $1 миллиарда

OpenAI вывела ChatGPT Ads в self-service для Индии, Европы, Ближнего Востока и Северной Африки, а оборот платформы уже достиг $1 млрд. Для арбитража это сигнал присмотреться к новому источнику: трафик из нейронок выглядит горячим, но вход дорогой — CPC в tier-1 GEO около $5, поэтому тестировать стоит точечно и с небольшим бюджетом.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/oborot-chatgpt-ads-dostig-1-milliarda

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Автоматизация в арбитраже трафика: зачем и для кого?

В статье объясняется, какие сервисы автоматизации реально помогают в арбитраже трафика: автозалив, сценарии в антидетект-браузерах и low-code/no-code решения. Главный вывод — автоматизация экономит время и снижает рутину, но не заменяет команду, а ошибки в настройке могут повысить риск бана и лишних затрат.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/avtomatizaciia-v-arbitrazhe-trafika-zachem-i-dlia-kogo

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В публичный релиз вышел Fable 5.1

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-reliz-vyshel-fable-5-1

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Retail media-гайд: как сравнить 3 инструмента для работы с аудиторными сегментами в рекламных сетях маркетплейсов

Если вы планируете кампании на маркетплейсах не «по ощущениям», а как систему (учёт воронки, рост доли повторных покупок, защита маржи), то сегментация — базовый рычаг. В 2026 конкуренция всё чаще идёт не в креативе, а в том, кому вы показываете конкретное предложение и как проверяете incremental-эффект. Ниже — сравнение трёх инструментов из одного класса (аудиторные сегменты/пакеты + правила на показ), с практическими плюсами и ограничениями.

1) Авито Реклама — сегменты на базе поведения внутри экосистемы
— для кого: бренды и продавцы, которым важны быстрые тесты гипотез по спросу и интересам в рамках одной крупной витрины, а также ретаргет на уровне «видел/искал/смотрел»
— сильная сторона: понятная настройка сегментов и быстрый цикл вывода кампании на аукцион; хорошо ложится на модель performance-оптимизации, когда нужно оперативно сравнивать наборы аудиторий
— слабая сторона / минус: сегменты в основном «локальны» для площадки — при масштабировании на несколько маркетплейсов усложняется консистентность данных и сопоставление аудиторий; при росте частоты эффект может упираться в выгорание сегмента

2) myTarget (VK Реклама) — look-alike/интересы + поведенческие списки по собственным данным
— для кого: D2C и e-commerce, у которых есть свой поток данных (события сайта, CRM, покупки/категории), и кто хочет строить похожие аудитории и комбинировать их с интересами/поведением
— сильная сторона: гибкость связки собственных аудиторий с моделями расширения (похожие на покупателей, сегменты по событиям); это удобный «мост» к retention-логике, когда первая покупка уже не единственный KPI
— слабая сторона / минус: в сетях маркетплейсов вы получаете не «внутриплощадочный» сигнал покупки, а косвенные данные (аудитории и взаимодействия); поэтому атрибуция и проверка инкремента требуют дисциплины (server-side, инкрементальность, MMM/эксперименты на стороне клиента)

3) Яндекс Директ (аудитории в рекламных экосистемах) — управление показами с учётом интересов и данных партнёров
— для кого: команды performance, которым нужен контроль охвата и частоты, а также возможность строить стратегии вокруг спроса (включая высокий intent) и бренд/переходы «в нужный момент»
— сильная сторона: сильная связка с поисковым спросом и гибкие правила формирования аудиторных групп; для retail media это полезно, когда вы хотите поддержать товарную матрицу и сезонные пики без полного пересборa воронки
— слабая сторона / минус: если ваша цель — именно «сегменты покупателей маркетплейса» (а не спрос вокруг категории), то часть сигналов будет внешней по отношению к конкретному маркетплейсу; эффект легко «размазать», если не фиксировать рамки эксперимента

Как выбирать: берите инструмент по источнику истины (внутриплощадочный сигнал vs ваши first-party данные), оцените, насколько реально сравнить кампании через инкрементальность (а не last-click), и протестируйте 2–3 сегмента с одинаковой логикой креативного и ценового предложения, чтобы понять, где вы действительно выигрываете LTV, а не просто клики.

— @RetailMediaRu

1xBet перестал спонсировать эмоции

История о том, как казахстанцы зарегистрировали рекламный слоган 1xBet, а сам бренд оказался в юридической ловушке: после сделки с TonyBet права на товарный знак так и не выкупили. На фоне ареста активов Романа Семиохина и уголовного дела по азартным играм вывод простой: с 1xBet сейчас лучше не строить рекламные связки на рынке Казахстана.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/1xbet-perestal-sponsirovat-emocii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

За продажу аккаунтов в мессенджере теперь грозит статья

С 1 сентября 2026 года продажа аккаунтов соцсетей и мессенджеров в России стала уголовно и административно рискованной: штраф до 700 тысяч рублей, принудительные работы или лишение свободы до 2–3 лет. Если через аккаунт украдут деньги, продавца могут записать в соучастники мошенничества по ст. 159 УК РФ с риском до 10 лет.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/za-prodazhu-akkauntov-v-messendzhere-teper-grozit-statia

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Sponsored Products vs Sponsored Brands: разница, которую путают

Терминология рекламы на маркетплейсах начинается с двух форматов, которые чаще всего смешивают в отчётах и медиапланах. Разберём по существу.

**Sponsored Products** — карточный формат. Рекламодатель продвигает конкретный SKU, объявление показывается в поисковой выдаче, карточках конкурентов и рекомендательных блоках. Покупатель видит товар и сразу может перейти к покупке. Цель — продажа с конкретной карточки, оптимизация идёт по CPO/ACoS.

**Sponsored Brands** — витринный формат. Баннер занимает верхний блок выдачи, состоит из логотипа бренда, заголовка и подборки из нескольких SKU. Работает на верх воронки: знакомство с брендом, переход в магазин, формирование ассортиментного спроса. Покупатель может не знать ваш бренд и впервые увидеть его именно здесь.

**Чем отличаются практически**

— Модель таргетинга. У карточек — ключевые слова по продукту и автоматические кампании. У брендов — категорийные и конкурентные запросы, где ваш бренд ещё не присутствует в голове покупателя.
— Где живут деньги. Sponsored Products обычно генерируют основной товарный спрос и быстрее окупаются. Sponsored Brands работают на захват поискового спроса, который иначе ушёл бы к конкурентам или в органику.
— Как считать эффект. Карточки — вклад в прямые продажи. Бренд — в видимость бренда, рост брендовых запросов и общий трафик магазина.

**Типичная ошибка**

Считать оба формата по одной воронке и сливать их в общий ACoS. Брендовая реклама по определению дороже в последнем клике, потому что она ловит спрос на стадии, когда покупка ещё не сформирована. Оценивать её нужно отдельно по brand lift, доле голоса в категории и приросту брендового трафика.

**Пример**

Бренд бытовой техники выделяет 70% бюджета на Sponsored Products по брендовым запросам — защита карточки от конкурентов. Остальные 30% — на Sponsored Brands по категорийным запросам вроде «робот-пылесос для ковров». Первые дают стабильный CPO, вторые — рост узнаваемости и появление нового сегмента покупателей, которые раньше выбирали только из тройки лидеров.

Если у вас в аккаунте только карточки — вы покупаете спрос, который уже существует. Без брендового формата этот спрос однажды уйдёт к тому, кто занял верх воронки раньше.

— @RetailMediaRu

Google выпустил в релиз Gemini 3.8 flash

Google выпустил Gemini 3.8 Flash спустя две недели после 3.7: модель обещает сильный кодинг и быстрый отклик, а цена остаётся низкой — $0,75 за млн входящих токенов и $3,75 за млн исходящих. Вывод простой: пока Google демпингует, это выгодный вариант для тех, кому нужны дешёвые и быстрые нейросетевые запросы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustil-v-reliz-gemini-3-8-flash

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Яндекс запустил сервис ПроБлогер

Яндекс запустил ПроБлогер — платформу для монетизации небольших каналов и групп во ВКонтакте, Дзене, Максе, Telegram, YouTube и Rutube. Для модерации нужны от 1000 подписчиков, свежие публикации, статус самозанятого, ИП или юрлица и соблюдение закона. Доход доступен через автопостинг с оплатой за просмотры и партнёрские ссылки; CPM можно задать самому или отдать аукциону.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/iandeks-zapustil-servis-probloger

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google ads упростил перенос креативов из Asset Studio

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-ads-uprostil-perenos-kreativov-iz-asset-studio

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Почему я перестал считать рекламу в поиске маркетплейса «дешёвым трафиком»

В рекламных сетях маркетплейсов до сих пор живёт опасная иллюзия: если клики идут по низкой цене, значит канал работает. Я с этим не согласен. В 2026 году искать «дешёвый» трафик уже бессмысленно — выигрывает тот, кто умеет покупать **не клики, а долю спроса**.

Почему так? Потому что в маркетплейсе пользователь приходит не за брендом как таковым, а за решением задачи. И ваша реклама конкурирует не только с соседними карточками, но и с органикой, промо-механиками площадки, рекомендательной выдачей и контентом в карточке. Если товар слабый по конверсии, низкий CPC просто маскирует плохую экономику.

Из практики: в категории товаров для дома я видел кейс, где ручное удержание ставки на уровне «ниже среднего» дало красивый CTR, но ДРР почти не сдвинулся. Как только команду перевели с цели «дешевле клик» на цель «выше вклад в выручку по sku-матрице», бюджет перераспределился в пользу меньшего числа позиций, и итоговая окупаемость выросла без увеличения общего расхода. То есть проблема была не в цене трафика, а в его качестве и роли в воронке.

Мой вывод простой:
— в рекламных сетях маркетплейсов надо считать не средний CPC, а вклад каждого размещения в выручку и повторные покупки;
— нельзя оптимизировать рекламу отдельно от карточки, цены и наличия;
— в условиях снижения среднего чека особенно важен не первый заказ, а удержание покупателя в категории.

Если коротко: маркетплейс-реклама перестала быть историей про «где дешевле купить переход». Это уже история про то, как встроиться в спрос так, чтобы он не утекал к конкуренту на следующем экране.

— @RetailMediaRu

Как Lamoda использовала рекламу в маркетплейсе, чтобы поднять продажи без скидочного перегрева

В e-commerce 2026 особенно заметно, что первая покупка уже не спасает экономику: средний чек снижается, а прибыль приносит не «разовый клик», а повторяемость. На этом фоне Lamoda, по публичным данным рынка, сделала ставку не на расширение охвата любой ценой, а на управляемое присутствие внутри рекламной экосистемы маркетплейса.

Контекст был такой: в категории fashion конкуренция за верх выдачи высокая, а пользователь в поиске уже сформирован по намерению — он не «гуляет», а сравнивает 3–5 карточек. Для бренда это значит, что классический last-click ловит только последний шаг и плохо объясняет вклад верхних касаний. Lamoda нужна была не просто продажа, а рост доли показов по целевым запросам и контроль ДРР.

Задача выглядела практично: увеличить продажи без агрессивных скидок и не разогнать стоимость заказа. Решение строилось вокруг рекламных инструментов маркетплейса:
— продвигали не весь каталог, а ограниченный пул SKU с лучшей маржой и высокой вероятностью конверсии;
— разделили кампании по кластерам: «основа спроса», «новинки», «распродажа», чтобы не смешивать разные цели;
— отдельно следили за поисковыми запросами и ставками, отключая нерентабельные связки;
— оценку вели не только по продажам, но и по вкладy в видимость, CTR и ДРР, то есть смотрели шире последнего клика.

Смысл такого подхода в том, что рекламная сеть маркетплейса работает как медийно-поисковой слой внутри уже горячего спроса. Если бренд дисциплинированно управляет ассортиментом и ставками, он не покупает лишний трафик, а забирает уже сформированное намерение.

По публичным кейсам рынка у fashion-брендов на маркетплейсах при такой модели удаётся получить рост продаж на десятки процентов при удержании ДРР в целевом коридоре, а не превращать продвижение в скидочную гонку. Для Lamoda это особенно важно: в категории с падающим средним чеком выигрывает тот, кто умеет считать вклад каждого размещения в выручку, а не только в отчёт по кликам.

**Урок простой:** рекламная сеть маркетплейса — это не «добавить бюджет в выдачу», а инструмент управления спросом, маржой и повторной продажей. В 2026-м выигрывает не тот, кто громче, а тот, кто точнее связывает показ, карточку и экономику заказа.

— @RetailMediaRu

Сценарий запуска retail media в маркетплейсе: от гипотезы до измерения прироста

1) Сформулируйте задачу как прирост выручки, а не «покрытие»
— Выберите одну метрику-ориентир: продажи с промо, долю продаж категории или вклад в выручку по когортам.
— Отдельно зафиксируйте базу: что было бы без размещений (контроль/бенчмарк).

2) Соберите карту ассортимента и выделите «полку» для рекламы
— Разбейте SKU на кластеры по маржинальности, наличию и оборачиваемости.
— Для начала заведите 1–2 управляемых сегмента: «хит с запасом» и «новинка/апсейл» — чтобы не смешивать эффекты.

3) Настройте воронку в терминах retail-данных: показ → интерес → покупка
— Привяжите к объявлениям корректные параметры: категория/бренд/поисковый запрос внутри маркетплейса.
— Проверьте, что вы измеряете именно покупки, а не проклики: это критично в эпоху privacy-first.

4) Заложите план тестов по инкрементальности до старта кампаний
— Подготовьте схему: geo/аудитория/время, где возможно, или оценку через MMM/серверную атрибуцию.
— Не ждите last-click: заложите контроль, чтобы видеть прирост, а не переназначение.

5) Постройте бюджетирование через ограничение на маржу и ликвидность
— Ограничьте ставки и охваты так, чтобы не «съесть» прибыль скидками и отсутствием товара.
— Установите правила реагирования: если падение маржинальности по заказам выше порога — снижайте давление.

6) Запустите креатив и посадочные как продуктовую задачу, а не генерацию «на поток»
— Делайте различимые концепции: выгода/срок/гарантия/комплектация — и меняйте именно смысл, а не только макет.
— Для каждого креатива удерживайте единый месседж на карточке товара (иначе растёт стоимость конверсии).

7) Настройте post-mortem и цикл улучшений на основе данных маркетплейса
— Смотрите не только ROAS, а ретеншн-поведение по когортам (повторные покупки, возвраты, LTV).
— Документируйте решения: какие кластеры SKU дают инкремент, а какие — лишь перераспределяют спрос.

когда это пригодится: когда запускаете retail media с целью доказать прирост выручки в условиях снижающегося среднего чека и ухода от last-click-логики.

— @RetailMediaRu

Как e-commerce бренду пережить Black Friday без демпинга в рассылке

Один из ключевых трендов эпохи: средний чек в онлайн-ритейле просел на 5–8%, и привычный сценарий «скидка 70% в инбоксе за неделю до распродажи» больше не работает. Потребитель устал от шума, открываемость писем в BFCM-неделю падает, конкуренция за внимание в инбоксе превращается в гонку на дно.

Грег Закович из Future Commerce разбирает парадокс: e-mail остаётся одним из самых стабильных каналов десятилетие спустя, но именно в высокий сезон становится самым уязвимым к перегреву аудитории.

Задача. Бренду нужно выделиться в инбоксе, не прибегая к агрессивному демпингу и не теряя контакты в отписках после распродажи. Классический сценарий — 7–10 писем подряд с нарастающей скидкой — приводит к тому, что к Cyber Monday база выгорает, а retention (удержание) следующего квартала проседает.

Решение. Перевернуть порядок: от рассылки «всем всё» к сегментации по глубине вовлечения. Бренд делит базу на три сегмента: VIP-покупатели (LTV выше среднего), спящие клиенты с последней покупкой 4–6 месяцев назад, и «туристы» — те, кто открывает, но не покупает. Для каждого сегмента — своё письмо, своя глубина скидки и свой CTA (призыв к действию). VIP получает ранний доступ и бонус, а не максимальную скидку. Спящим предлагают подборку на основе прошлых покупок. Туристам — социальное доказательство и лимитированный оффер.

Результат. По данным Future Commerce и практике брендов из подкаста: сокращение числа писем в BFCM-неделю с 10 до 4–5 в сочетании с сегментацией даёт рост open rate (процента открытий) на 20–35% и снижение unsubscribe rate (процента отписок) на 40–50%. При этом выручка с рассылки остаётся на уровне прошлогодней или растёт, без наращивания скидочной нагрузки.

Урок для performance-маркетолога. В эпоху privacy-first атрибуции (моделирование маркетинговых миксов, инкрементность, серверная аналитика вместо last-click) e-mail снова становится одним из немногих каналов с предсказуемой юнит-экономикой. Но только если перестать лить в него как в performance-воронку (последовательность шагов клиента к покупке) и начать работать как с retention-инструментом. Чёрная пятница — не повод сжечь базу, а повод проверить, насколько хорошо вы сегментируете и персонализируете в обычные дни.

— @RetailMediaRu

Telegram serverless вышел в открытый бета-тест

Telegram запустил serverless-серверы для ботов, но в CPA и iGaming-задачах они полезны только для простых webhook-сценариев: приветствие, короткий диалог, выдача ссылки. Для приёма заявок, публичных URL и работы с медиа функция не подходит, поэтому практической пользы для вайт-проектов и Tg Ads почти нет.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-serverless-vyshel-v-otkrytyi-beta-test

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top