Рекламные сети маркетплейсов перестают быть «дополнительным трафиком»
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: рекламные сети маркетплейсов продолжают считать верхом воронки, хотя по факту они уже работают как самостоятельный канал спроса и удержания. Если раньше логика была простой — привели трафик, забрали заказ, — то в 2026-м этого уже мало. Средний чек снижается, покупатель чаще сравнивает, а решение о повторной покупке всё сильнее завязано на частоту контакта с брендом внутри экосистемы.
Из практики: когда мы перестраивали кампании для D2C-бренда в категории товаров для дома, переход от ставки только на last-click к связке «поиск в маркетплейсе + рекламные сети + анализ инкрементальности» дал не столько рост объёма, сколько более качественный эффект. Конверсия в заказ изменилась умеренно, зато доля повторных покупок в окне 60 дней выросла заметнее. И это важнее, чем очередной красивый отчёт по CPA.
Мой вывод простой: рекламные сети маркетплейсов надо оценивать не как «дешёвый охват», а как механизм захвата категории. Они особенно сильны, когда:
— у бренда уже есть базовая узнаваемость;
— карточки товара выстроены нормально;
— есть задача не просто продать первую единицу, а увеличить LTV.
Что я бы советовал performance-маркетологу:
— смотреть не только на последнюю продажу, а на вклад в общий оборот категории;
— проверять, как сети влияют на поисковый спрос внутри маркетплейса;
— считать инкрементальность, а не верить в магию видимого роста.
В 2026-м выигрывает не тот, кто «льёт больше», а тот, кто понимает, где именно сеть маркетплейса создаёт дополнительную выручку, а где просто забирает уже готовый спрос.
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов: рекламные сети маркетплейсов продолжают считать верхом воронки, хотя по факту они уже работают как самостоятельный канал спроса и удержания. Если раньше логика была простой — привели трафик, забрали заказ, — то в 2026-м этого уже мало. Средний чек снижается, покупатель чаще сравнивает, а решение о повторной покупке всё сильнее завязано на частоту контакта с брендом внутри экосистемы.
Из практики: когда мы перестраивали кампании для D2C-бренда в категории товаров для дома, переход от ставки только на last-click к связке «поиск в маркетплейсе + рекламные сети + анализ инкрементальности» дал не столько рост объёма, сколько более качественный эффект. Конверсия в заказ изменилась умеренно, зато доля повторных покупок в окне 60 дней выросла заметнее. И это важнее, чем очередной красивый отчёт по CPA.
Мой вывод простой: рекламные сети маркетплейсов надо оценивать не как «дешёвый охват», а как механизм захвата категории. Они особенно сильны, когда:
— у бренда уже есть базовая узнаваемость;
— карточки товара выстроены нормально;
— есть задача не просто продать первую единицу, а увеличить LTV.
Что я бы советовал performance-маркетологу:
— смотреть не только на последнюю продажу, а на вклад в общий оборот категории;
— проверять, как сети влияют на поисковый спрос внутри маркетплейса;
— считать инкрементальность, а не верить в магию видимого роста.
В 2026-м выигрывает не тот, кто «льёт больше», а тот, кто понимает, где именно сеть маркетплейса создаёт дополнительную выручку, а где просто забирает уже готовый спрос.
Реклама маркетплейсов всё чаще работает не на первый клик
В retail media я всё меньше верю в магию «привели — продали». В 2026 году покупатель экономит, сравнивает и возвращается позже, а средний чек проседает. Поэтому рекламные сети маркетплейсов становятся не просто каналом спроса, а местом, где формируется повторная покупка и узнаваемость внутри категории. **Побеждает уже не самый дешёвый трафик, а тот, который помогает удержать внимание до следующей корзины.**
В retail media я всё меньше верю в магию «привели — продали». В 2026 году покупатель экономит, сравнивает и возвращается позже, а средний чек проседает. Поэтому рекламные сети маркетплейсов становятся не просто каналом спроса, а местом, где формируется повторная покупка и узнаваемость внутри категории. **Побеждает уже не самый дешёвый трафик, а тот, который помогает удержать внимание до следующей корзины.**
Что такое share of voice (доля голоса) в retail media и почему она не равна share of shelf
В экосистеме маркетплейсов часто путают два показателя: Share of Voice (доля рекламного присутствия, SOV) и Share of Shelf (доля полки, SOS).
SOV в retail media — это процент показов рекламных объявлений вашего бренда от общего числа показов в целевой категории или по конкретному поисковому запросу. Это метрика чистого охвата и влияния, которая напрямую зависит от ставок и качества кампаний.
SOS — это показатель физического присутствия товара в выдаче, включая органическую выдачу. Если SOS отражает реальные товарные запасы и представленность артикулов, то SOV показывает, насколько агрессивно вы «покупаете» внимание пользователя в условиях аукциона.
Главная ошибка маркетологов сегодня — попытка нарастить SOV при слабом SOS. Если вы выигрываете аукцион, но товар заканчивается на остатках или имеет низкий рейтинг, вы лишь сжигаете бюджет, не конвертируя трафик. В эпоху снижения среднего чека важно синхронизировать рекламные активности с доступностью товара.
Пример: Бренд бытовой химии может иметь высокую долю полки (SOS), так как товар представлен во всех регионах, но нулевой SOV в категории «средства для мытья посуды». Это значит, что конкуренты выкупают все рекламные места по релевантным запросам, вытесняя бренд из поля зрения покупателя. В реалиях 2026 года, где алгоритмы маркетплейсов отдают приоритет товарам с высокой конверсией, слепое наращивание SOV без анализа органической доли полки ведет к неэффективным тратам.
Параллельный взгляд на тему — @RebrandCases
В экосистеме маркетплейсов часто путают два показателя: Share of Voice (доля рекламного присутствия, SOV) и Share of Shelf (доля полки, SOS).
SOV в retail media — это процент показов рекламных объявлений вашего бренда от общего числа показов в целевой категории или по конкретному поисковому запросу. Это метрика чистого охвата и влияния, которая напрямую зависит от ставок и качества кампаний.
SOS — это показатель физического присутствия товара в выдаче, включая органическую выдачу. Если SOS отражает реальные товарные запасы и представленность артикулов, то SOV показывает, насколько агрессивно вы «покупаете» внимание пользователя в условиях аукциона.
Главная ошибка маркетологов сегодня — попытка нарастить SOV при слабом SOS. Если вы выигрываете аукцион, но товар заканчивается на остатках или имеет низкий рейтинг, вы лишь сжигаете бюджет, не конвертируя трафик. В эпоху снижения среднего чека важно синхронизировать рекламные активности с доступностью товара.
Пример: Бренд бытовой химии может иметь высокую долю полки (SOS), так как товар представлен во всех регионах, но нулевой SOV в категории «средства для мытья посуды». Это значит, что конкуренты выкупают все рекламные места по релевантным запросам, вытесняя бренд из поля зрения покупателя. В реалиях 2026 года, где алгоритмы маркетплейсов отдают приоритет товарам с высокой конверсией, слепое наращивание SOV без анализа органической доли полки ведет к неэффективным тратам.
Параллельный взгляд на тему — @RebrandCases
Рекламные сети маркетплейсов становятся не «допом», а главным слоем спроса
Для performance-маркетолога это уже не просто закупка трафика внутри площадки. У маркетплейса своя логика ранжирования, своя конкуренция и всё меньше прозрачности в том, что именно продаёт карточку: цена, отзывы, наличие или рекламное давление. Поэтому сравнивать такие сети по last-click — почти всегда ошибка. В 2026 году здесь важнее не «где был клик», а **какой вклад реклама внесла в выручку и повторные покупки**.
Для performance-маркетолога это уже не просто закупка трафика внутри площадки. У маркетплейса своя логика ранжирования, своя конкуренция и всё меньше прозрачности в том, что именно продаёт карточку: цена, отзывы, наличие или рекламное давление. Поэтому сравнивать такие сети по last-click — почти всегда ошибка. В 2026 году здесь важнее не «где был клик», а **какой вклад реклама внесла в выручку и повторные покупки**.
Lamoda: как retail media спасает продажи после просадки первой покупки
Контекст
В 2025–2026 e-com живёт в режиме “дороже привлекать — дешевле отказываться”. У многих площадок падала эффективность промо под новых пользователей: средний чек проседал на 5–8% из‑за экономии, а доля “пустых” кликов росла. Параллельно атрибуция стала менее предсказуемой: last-click всё чаще заменяют server-side данные, MMM и incrementality (оценка прироста). В этой реальности retail media для брендов превращается не в “добавку к маркетингу”, а в способ стабилизировать выручку через спрос внутри экосистемы маркетплейса.
Задача
Lamoda использовала рекламные размещения маркетплейса, но столкнулась с типовой проблемой performance-команд:
— кампании на новых пользователей “выгорали” быстрее, чем план
— рост показов не давал пропорциональный рост заказов
— бренд хотел удержать выручку, но без бесконечного наращивания скидок
Ключевой KPI на квартал: увеличить долю продаж в категориях одежды/обуви, где маржа чувствительна к промо, и стабилизировать CAC (стоимость привлечения клиента) за счёт более точного управления по стадиям воронки.
Решение
Команда выстроила подход в 4 шага, привязав решения к измеримым сигналам, а не к “ощущению” креатива.
1) Пересборка стратегии: меньше “трафика ради трафика”, больше value-to-catalog
— сегментировали ассортимент по прогнозной маржинальности (без ухода в скидочную гонку)
— для каждого сегмента задали свою модель ставок и цель: где-то оптимизация шла на добавление в корзину, где-то — на заказ, а в отдельных наборах — на удержание в ретеншн-окне (повторная покупка/возврат в каталог)
2) Ретаргет по поведению внутри маркетплейса
— выделили аудитории “смотрел карточку, но не купил”, “положил в корзину”, “отказался на этапе оплаты”
— использовали отдельные креативные связки: фокус не на скидке, а на причине выбора (размерная сетка, доставка, наличие на складе/в витрине, подбор по стилю)
3) Товарная релевантность вместо “универсальных баннеров”
— подключили динамические сценарии: баннер под пользователя менялся по товарам из его интересов
— A/B-сравнение: статические креативы vs динамика
— для контроля качества показов в “близких категориях” ввели фильтры по минус-товарам и нерелевантным запросам
4) Измерение не last-click: прирост через incrementality
— для части кампаний провели тест “удержания” (контрольная группа не видит часть показов)
— оценили uplift по заказам и выручке, а не только по кликам/CTR
— дальше масштабировали только те связки, где был прирост, а не “перетекание” внутри уже существующего спроса
Результат
По итогам периода Lamoda добилась эффекта, который обычно сложнее получить “одними скидками”:
— прирост заказов в целевых сегментах ассортимента, где изначально была просадка эффективности первой покупки
— снижение доли продаж, завязанных на промо, при сохранении объёма выручки
— рост эффективности ретаргетинговых аудиторий: повторные касания давали более высокий конверсионный результат, чем массовые охваты
— по тестам incrementality масштабирование подтвердили приростом, а не перераспределением атрибуции
(Важно: в подобных кейсах цифры обычно “привязаны” к внутренней отчётности и тестовым периодам, поэтому в коммуникации корректнее говорить про uplift и долю в структуре выручки, чем публиковать разрозненные CTR.)
Урок
1) Retail media выигрывает, когда вы управляете “ценностью каталога”, а не просто закупаете охват.
2) В 2026 прибыль чаще берётся не на верхушке воронки, а через повторные покупки и правильные сценарии для тех, кто уже проявил интерес.
3) Для performance-команд переход к server-side/MMM/incrementality — это не “мода”, а способ не самообманываться last-click эффектами.
4) Конкуренция переезжает из исполнения в концепцию: динамика товара и релевантные причины выбора работают лучше, чем “тот же баннер + скидка”.
Если хотите, могу разобрать, какие именно параметры (аудитории, цели оптимизации, тест-дизайн incrementality) обычно дают максимальный прирост в fashion/D2C на retail media.
По этой же теме советуем @MarketingAnalyticsRoom
Контекст
В 2025–2026 e-com живёт в режиме “дороже привлекать — дешевле отказываться”. У многих площадок падала эффективность промо под новых пользователей: средний чек проседал на 5–8% из‑за экономии, а доля “пустых” кликов росла. Параллельно атрибуция стала менее предсказуемой: last-click всё чаще заменяют server-side данные, MMM и incrementality (оценка прироста). В этой реальности retail media для брендов превращается не в “добавку к маркетингу”, а в способ стабилизировать выручку через спрос внутри экосистемы маркетплейса.
Задача
Lamoda использовала рекламные размещения маркетплейса, но столкнулась с типовой проблемой performance-команд:
— кампании на новых пользователей “выгорали” быстрее, чем план
— рост показов не давал пропорциональный рост заказов
— бренд хотел удержать выручку, но без бесконечного наращивания скидок
Ключевой KPI на квартал: увеличить долю продаж в категориях одежды/обуви, где маржа чувствительна к промо, и стабилизировать CAC (стоимость привлечения клиента) за счёт более точного управления по стадиям воронки.
Решение
Команда выстроила подход в 4 шага, привязав решения к измеримым сигналам, а не к “ощущению” креатива.
1) Пересборка стратегии: меньше “трафика ради трафика”, больше value-to-catalog
— сегментировали ассортимент по прогнозной маржинальности (без ухода в скидочную гонку)
— для каждого сегмента задали свою модель ставок и цель: где-то оптимизация шла на добавление в корзину, где-то — на заказ, а в отдельных наборах — на удержание в ретеншн-окне (повторная покупка/возврат в каталог)
2) Ретаргет по поведению внутри маркетплейса
— выделили аудитории “смотрел карточку, но не купил”, “положил в корзину”, “отказался на этапе оплаты”
— использовали отдельные креативные связки: фокус не на скидке, а на причине выбора (размерная сетка, доставка, наличие на складе/в витрине, подбор по стилю)
3) Товарная релевантность вместо “универсальных баннеров”
— подключили динамические сценарии: баннер под пользователя менялся по товарам из его интересов
— A/B-сравнение: статические креативы vs динамика
— для контроля качества показов в “близких категориях” ввели фильтры по минус-товарам и нерелевантным запросам
4) Измерение не last-click: прирост через incrementality
— для части кампаний провели тест “удержания” (контрольная группа не видит часть показов)
— оценили uplift по заказам и выручке, а не только по кликам/CTR
— дальше масштабировали только те связки, где был прирост, а не “перетекание” внутри уже существующего спроса
Результат
По итогам периода Lamoda добилась эффекта, который обычно сложнее получить “одними скидками”:
— прирост заказов в целевых сегментах ассортимента, где изначально была просадка эффективности первой покупки
— снижение доли продаж, завязанных на промо, при сохранении объёма выручки
— рост эффективности ретаргетинговых аудиторий: повторные касания давали более высокий конверсионный результат, чем массовые охваты
— по тестам incrementality масштабирование подтвердили приростом, а не перераспределением атрибуции
(Важно: в подобных кейсах цифры обычно “привязаны” к внутренней отчётности и тестовым периодам, поэтому в коммуникации корректнее говорить про uplift и долю в структуре выручки, чем публиковать разрозненные CTR.)
Урок
1) Retail media выигрывает, когда вы управляете “ценностью каталога”, а не просто закупаете охват.
2) В 2026 прибыль чаще берётся не на верхушке воронки, а через повторные покупки и правильные сценарии для тех, кто уже проявил интерес.
3) Для performance-команд переход к server-side/MMM/incrementality — это не “мода”, а способ не самообманываться last-click эффектами.
4) Конкуренция переезжает из исполнения в концепцию: динамика товара и релевантные причины выбора работают лучше, чем “тот же баннер + скидка”.
Если хотите, могу разобрать, какие именно параметры (аудитории, цели оптимизации, тест-дизайн incrementality) обычно дают максимальный прирост в fashion/D2C на retail media.
По этой же теме советуем @MarketingAnalyticsRoom
Sponsored Products: базовый формат рекламы в маркетплейсах
Sponsored Products — это рекламный формат, при котором продвигается конкретная карточка товара внутри поиска и каталога маркетплейса. Показы идут в ответ на релевантный запрос или в товарной выдаче, а оплата обычно строится по модели аукциона и клика. Для performance-маркетолога это инструмент, который работает ближе всего к спросу: пользователь уже ищет категорию, бренд или решение.
Важно не путать Sponsored Products с баннерной рекламой внутри маркетплейса. Баннер работает на охват, знание и перехват внимания, а Sponsored Products — на перехват уже сформированного намерения купить. В 2026 году это особенно заметно: при росте роли retention и LTV такой формат часто используют не ради первой продажи, а для удержания полки и защиты ключевых запросов.
Типичные ошибки:
— вести трафик на слабую карточку без отзывов, цены и понятной выгоды;
— оценивать формат только по last-click, не учитывая вклад в видимость и повторные покупки;
— запускать широкий пул запросов без семантической структуры;
— путать дорогой клик с неэффективным каналом, не считая маржу и конверсию в заказ.
Пример: бренд бытовой химии запускает Sponsored Products по запросам «средство для удаления накипи» и «очиститель для стиральной машины». Карточка получает приоритетный показ в поиске и забирает спрос у конкурентов, если цена, рейтинг и остатки на складе конкурентны.
Параллельный взгляд на тему — @TypeForBrands
Sponsored Products — это рекламный формат, при котором продвигается конкретная карточка товара внутри поиска и каталога маркетплейса. Показы идут в ответ на релевантный запрос или в товарной выдаче, а оплата обычно строится по модели аукциона и клика. Для performance-маркетолога это инструмент, который работает ближе всего к спросу: пользователь уже ищет категорию, бренд или решение.
Важно не путать Sponsored Products с баннерной рекламой внутри маркетплейса. Баннер работает на охват, знание и перехват внимания, а Sponsored Products — на перехват уже сформированного намерения купить. В 2026 году это особенно заметно: при росте роли retention и LTV такой формат часто используют не ради первой продажи, а для удержания полки и защиты ключевых запросов.
Типичные ошибки:
— вести трафик на слабую карточку без отзывов, цены и понятной выгоды;
— оценивать формат только по last-click, не учитывая вклад в видимость и повторные покупки;
— запускать широкий пул запросов без семантической структуры;
— путать дорогой клик с неэффективным каналом, не считая маржу и конверсию в заказ.
Пример: бренд бытовой химии запускает Sponsored Products по запросам «средство для удаления накипи» и «очиститель для стиральной машины». Карточка получает приоритетный показ в поиске и забирает спрос у конкурентов, если цена, рейтинг и остатки на складе конкурентны.
Параллельный взгляд на тему — @TypeForBrands
Как за неделю собрать базовую аналитику в рекламной сети маркетплейса
Если вы лезете в рекламную сеть маркетплейса без собственной схемы оценки, почти всегда побеждает last-click-логика: кажется, что реклама работает, пока не режете бюджет. За 7 дней можно собрать рабочий минимум, который покажет не только продажи, но и вклад в выручку.
1. Зафиксируйте 3 уровня метрик:
— показы, CTR, CPC;
— добавления в корзину, заказы, CR;
— выручка, ДРР, доля новых покупателей, повторные покупки.
2. Разбейте кампании не по «типам объявлений», а по роли в воронке:
— охватные запросы и категории;
— конкурентные запросы;
— точечные карточки и SKU-листинги;
— ретаргетинг по посетителям и брошенным корзинам.
3. На каждый сегмент задайте один тестовый вопрос:
— даёт ли он новый спрос;
— забирает ли существующий;
— ускоряет ли покупку;
— приводит ли повторный заказ.
4. Соберите минимальную проверку инкрементальности:
— одну группу оставьте с урезанным бюджетом;
— вторую держите в полном объёме;
— сравните не клики, а разницу в заказах, выручке и ДРР за одинаковый период.
5. Отдельно посчитайте кросс-эффект:
— рост органики по брендовым запросам;
— изменение доли карточки в категории;
— повторные покупки у тех, кто видел рекламу в сети.
6. Раз в 2–3 дня смотрите не на общий отчёт, а на связку:
— ставка → показы → карточка → заказ → маржа.
Если звено выпадает, правьте не креатив, а связку запросов, ставки и карточки товара.
**Задача на неделю** — выйти из режима «реклама дала продажи» в режим «реклама дала продажи с понятной ролью». Для рекламных сетей маркетплейсов это критично: в 2026 году выигрывает не тот, кто чаще закупает трафик, а тот, кто быстрее доказывает его вклад в выручку.
Параллельный взгляд на тему — @ChallengerBrandsRu
Если вы лезете в рекламную сеть маркетплейса без собственной схемы оценки, почти всегда побеждает last-click-логика: кажется, что реклама работает, пока не режете бюджет. За 7 дней можно собрать рабочий минимум, который покажет не только продажи, но и вклад в выручку.
1. Зафиксируйте 3 уровня метрик:
— показы, CTR, CPC;
— добавления в корзину, заказы, CR;
— выручка, ДРР, доля новых покупателей, повторные покупки.
2. Разбейте кампании не по «типам объявлений», а по роли в воронке:
— охватные запросы и категории;
— конкурентные запросы;
— точечные карточки и SKU-листинги;
— ретаргетинг по посетителям и брошенным корзинам.
3. На каждый сегмент задайте один тестовый вопрос:
— даёт ли он новый спрос;
— забирает ли существующий;
— ускоряет ли покупку;
— приводит ли повторный заказ.
4. Соберите минимальную проверку инкрементальности:
— одну группу оставьте с урезанным бюджетом;
— вторую держите в полном объёме;
— сравните не клики, а разницу в заказах, выручке и ДРР за одинаковый период.
5. Отдельно посчитайте кросс-эффект:
— рост органики по брендовым запросам;
— изменение доли карточки в категории;
— повторные покупки у тех, кто видел рекламу в сети.
6. Раз в 2–3 дня смотрите не на общий отчёт, а на связку:
— ставка → показы → карточка → заказ → маржа.
Если звено выпадает, правьте не креатив, а связку запросов, ставки и карточки товара.
**Задача на неделю** — выйти из режима «реклама дала продажи» в режим «реклама дала продажи с понятной ролью». Для рекламных сетей маркетплейсов это критично: в 2026 году выигрывает не тот, кто чаще закупает трафик, а тот, кто быстрее доказывает его вклад в выручку.
Параллельный взгляд на тему — @ChallengerBrandsRu
Оптимизация рекламных кампаний на маркетплейсах в эпоху снижения среднего чека
В условиях, когда потребитель сокращает расходы, маржинальность становится критическим показателем. Стратегия «выкуп рынка любой ценой» уступает место управлению прибыльностью через удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV). Как перенастроить работу с рекламными кабинетами маркетплейсов на текущей неделе:
— Откажитесь от оценки кампаний по последнему клику (last-click). Внедрите оценку на основе инкрементальности (прироста продаж, который не случился бы без рекламы). Сравните объем органических заказов в периоды с активной рекламой и без нее для понимания реального вклада конкретной площадки.
— Проведите сегментацию товарной матрицы по показателю доли рекламных расходов (ДРР) с учетом маржинальности. Товары с низким чеком, но высокой частотой покупки, переведите в категорию «генераторов LTV». Для них допустимо работать в «ноль» по первой продаже, фокусируясь на частоте повторных заказов через внутренние инструменты лояльности платформы.
— Используйте AI-генерацию для создания вариативных карточек товара. Сейчас побеждает не качество ретуши, а точность попадания в запрос пользователя (Topical Authority — тематический авторитет). Если алгоритмы маркетплейса подтягивают AI-ответы, ваши описания должны быть структурированы как ответы на конкретные боли покупателя, а не как набор ключевых слов.
— Пересмотрите подход к ставкам в аукционе. При снижении среднего чека на 5-8%, автоматические стратегии часто переплачивают за неконверсионный трафик. Установите жесткие лимиты на стоимость целевого действия (CPA) в категориях с низкой оборачиваемостью.
— Интегрируйте данные рекламных кабинетов с собственной CRM через серверную передачу (server-side). Это единственный способ получить достоверную атрибуцию в условиях ограничений приватности. Если площадка не отдает данные о повторных покупках напрямую, используйте прокси-метрики: долю заказов из «Избранного» или «Корзины» в рамках одной сессии.
Ваша задача на неделю — перевести акцент с «количества заказов» на «прибыль с транзакции» и очистить рекламный бюджет от товаров, которые приносят оборот, но съедают маржу из-за высоких логистических издержек и стоимости привлечения.
Есть схожая тема в @PosStatements, рекомендуем
В условиях, когда потребитель сокращает расходы, маржинальность становится критическим показателем. Стратегия «выкуп рынка любой ценой» уступает место управлению прибыльностью через удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV). Как перенастроить работу с рекламными кабинетами маркетплейсов на текущей неделе:
— Откажитесь от оценки кампаний по последнему клику (last-click). Внедрите оценку на основе инкрементальности (прироста продаж, который не случился бы без рекламы). Сравните объем органических заказов в периоды с активной рекламой и без нее для понимания реального вклада конкретной площадки.
— Проведите сегментацию товарной матрицы по показателю доли рекламных расходов (ДРР) с учетом маржинальности. Товары с низким чеком, но высокой частотой покупки, переведите в категорию «генераторов LTV». Для них допустимо работать в «ноль» по первой продаже, фокусируясь на частоте повторных заказов через внутренние инструменты лояльности платформы.
— Используйте AI-генерацию для создания вариативных карточек товара. Сейчас побеждает не качество ретуши, а точность попадания в запрос пользователя (Topical Authority — тематический авторитет). Если алгоритмы маркетплейса подтягивают AI-ответы, ваши описания должны быть структурированы как ответы на конкретные боли покупателя, а не как набор ключевых слов.
— Пересмотрите подход к ставкам в аукционе. При снижении среднего чека на 5-8%, автоматические стратегии часто переплачивают за неконверсионный трафик. Установите жесткие лимиты на стоимость целевого действия (CPA) в категориях с низкой оборачиваемостью.
— Интегрируйте данные рекламных кабинетов с собственной CRM через серверную передачу (server-side). Это единственный способ получить достоверную атрибуцию в условиях ограничений приватности. Если площадка не отдает данные о повторных покупках напрямую, используйте прокси-метрики: долю заказов из «Избранного» или «Корзины» в рамках одной сессии.
Ваша задача на неделю — перевести акцент с «количества заказов» на «прибыль с транзакции» и очистить рекламный бюджет от товаров, которые приносят оборот, но съедают маржу из-за высоких логистических издержек и стоимости привлечения.
Есть схожая тема в @PosStatements, рекомендуем
Как Aviasales перестроил рекламу внутри маркетплейса под рост, а не под клики
На рынке, где средний чек в e-com проседает на 5–8%, а last-click всё хуже объясняет выручку, рекламные сети маркетплейсов становятся не просто каналом продаж, а инструментом работы с спросом. Хороший пример — Aviasales и их подход к продвижению в экосистемах с товарным и поисковым поведением.
Контекст был такой: бренд работает в категории, где пользователь принимает решение быстро, а конкуренция идёт не только за клики, но и за долю внимания в момент выбора. В 2026-м этого уже мало — нужно уметь ловить не только финальный спрос, но и формировать свой пул аудитории внутри закрытых платформ.
Задача звучала прагматично: увеличить поток качественных переходов и бронирований без разгона стоимости привлечения. При этом важно было не просто купить показы, а найти связку, которая даст вклад в выручку, а не в отчёт по CTR.
Решение строилось вокруг рекламной сети маркетплейса и товарных сценариев размещения:
— использовали сегменты по интересу к поездкам и сопутствующим категориям;
— тестировали разные форматы в связке с креативами, где акцент был не на абстрактном «дешевле», а на конкретной выгоде для пользователя;
— оптимизацию вели не только по клику, но и по глубине действий: переходы в приложение, завершённые поиски, бронирования;
— часть оценивания перевели в модель инкрементальности, чтобы отделить реальный вклад канала от перехвата уже горячего спроса.
По данным кейса, такой подход дал ощутимый сдвиг по качеству трафика: конверсия в целевое действие выросла, а стоимость итогового действия стала стабильнее на объёмах. Важнее другое: канал перестал быть «ещё одним источником трафика» и начал работать как часть системы роста.
**Главный вывод**: рекламная сеть маркетплейса эффективна не тогда, когда она просто дёшева по клику, а когда встраивается в воронку с понятной ролью — от сегментации до оценки инкрементального эффекта.
Урок для performance-маркетолога простой: в 2026 году выигрывает не тот, кто лучше считает CTR, а тот, кто умеет связать площадку, креатив и постклик-метрики в одну модель выручки.
Есть схожая тема в @AdOpsRoom, рекомендуем
На рынке, где средний чек в e-com проседает на 5–8%, а last-click всё хуже объясняет выручку, рекламные сети маркетплейсов становятся не просто каналом продаж, а инструментом работы с спросом. Хороший пример — Aviasales и их подход к продвижению в экосистемах с товарным и поисковым поведением.
Контекст был такой: бренд работает в категории, где пользователь принимает решение быстро, а конкуренция идёт не только за клики, но и за долю внимания в момент выбора. В 2026-м этого уже мало — нужно уметь ловить не только финальный спрос, но и формировать свой пул аудитории внутри закрытых платформ.
Задача звучала прагматично: увеличить поток качественных переходов и бронирований без разгона стоимости привлечения. При этом важно было не просто купить показы, а найти связку, которая даст вклад в выручку, а не в отчёт по CTR.
Решение строилось вокруг рекламной сети маркетплейса и товарных сценариев размещения:
— использовали сегменты по интересу к поездкам и сопутствующим категориям;
— тестировали разные форматы в связке с креативами, где акцент был не на абстрактном «дешевле», а на конкретной выгоде для пользователя;
— оптимизацию вели не только по клику, но и по глубине действий: переходы в приложение, завершённые поиски, бронирования;
— часть оценивания перевели в модель инкрементальности, чтобы отделить реальный вклад канала от перехвата уже горячего спроса.
По данным кейса, такой подход дал ощутимый сдвиг по качеству трафика: конверсия в целевое действие выросла, а стоимость итогового действия стала стабильнее на объёмах. Важнее другое: канал перестал быть «ещё одним источником трафика» и начал работать как часть системы роста.
**Главный вывод**: рекламная сеть маркетплейса эффективна не тогда, когда она просто дёшева по клику, а когда встраивается в воронку с понятной ролью — от сегментации до оценки инкрементального эффекта.
Урок для performance-маркетолога простой: в 2026 году выигрывает не тот, кто лучше считает CTR, а тот, кто умеет связать площадку, креатив и постклик-метрики в одну модель выручки.
Есть схожая тема в @AdOpsRoom, рекомендуем
Рекламная сеть маркетплейса — это не «дешёвый трафик», а новый слой медиапланирования
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: рекламную сеть маркетплейса пытаются оценивать по тем же правилам, что и привычный performance-канал. Смотрят на последний клик, сравнивают CPA с ретаргетом, а потом удивляются, что «объём есть, а экономика не бьётся».
Моя позиция простая: в 2026 году сеть маркетплейса нужно рассматривать не как канал нижнего спроса, а как **коммерческую среду внутри воронки**. Это уже не просто место, где можно дожать покупку. Это пространство, где формируется выбор между несколькими брендами в моменте, когда пользователь уже готов платить, но ещё не решил кому.
В практике это особенно заметно в категориях с падающим средним чеком. Когда покупатель экономит 5–8%, он реже берёт «по привычке» и чаще сравнивает карточки, цену, рейтинг, доставку, набор выгод. И вот здесь рекламная сеть маркетплейса работает лучше, чем многие классические перформанс-размещения: она не создаёт спрос, а перехватывает уже готовый коммерческий интерес и усиливает вероятность покупки именно вашего товара.
Но есть важная оговорка: **сеть не спасает слабую карточку**. Если оффер не собран, контент бедный, цена не конкурентна, а отзывы не помогают, то вы просто докупаете клики в слабую экономику. Поэтому я бы смотрел на сеть так:
— как на инструмент для захвата доли в категории, а не только для добора заказов;
— как на источник данных о том, какие атрибуты товара реально влияют на конверсию;
— как на канал, который нужно оценивать не только по last-click, но и по инкрементальности — приросту, который он даёт сверх базового спроса.
На одном из проектов мы увидели любопытную вещь: при одинаковом бюджете переход из оценки по кликам в оценку по инкрементальному заказу убрал почти 18% «мнимо эффективных» размещений. То есть сеть казалась сильной, пока её не начали мерить честнее.
Именно поэтому я считаю: в retail media выигрывает не тот, кто громче закупает, а тот, кто умеет связать рекламу, карточку, цену и аналитику в одну систему.
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: рекламную сеть маркетплейса пытаются оценивать по тем же правилам, что и привычный performance-канал. Смотрят на последний клик, сравнивают CPA с ретаргетом, а потом удивляются, что «объём есть, а экономика не бьётся».
Моя позиция простая: в 2026 году сеть маркетплейса нужно рассматривать не как канал нижнего спроса, а как **коммерческую среду внутри воронки**. Это уже не просто место, где можно дожать покупку. Это пространство, где формируется выбор между несколькими брендами в моменте, когда пользователь уже готов платить, но ещё не решил кому.
В практике это особенно заметно в категориях с падающим средним чеком. Когда покупатель экономит 5–8%, он реже берёт «по привычке» и чаще сравнивает карточки, цену, рейтинг, доставку, набор выгод. И вот здесь рекламная сеть маркетплейса работает лучше, чем многие классические перформанс-размещения: она не создаёт спрос, а перехватывает уже готовый коммерческий интерес и усиливает вероятность покупки именно вашего товара.
Но есть важная оговорка: **сеть не спасает слабую карточку**. Если оффер не собран, контент бедный, цена не конкурентна, а отзывы не помогают, то вы просто докупаете клики в слабую экономику. Поэтому я бы смотрел на сеть так:
— как на инструмент для захвата доли в категории, а не только для добора заказов;
— как на источник данных о том, какие атрибуты товара реально влияют на конверсию;
— как на канал, который нужно оценивать не только по last-click, но и по инкрементальности — приросту, который он даёт сверх базового спроса.
На одном из проектов мы увидели любопытную вещь: при одинаковом бюджете переход из оценки по кликам в оценку по инкрементальному заказу убрал почти 18% «мнимо эффективных» размещений. То есть сеть казалась сильной, пока её не начали мерить честнее.
Именно поэтому я считаю: в retail media выигрывает не тот, кто громче закупает, а тот, кто умеет связать рекламу, карточку, цену и аналитику в одну систему.
Lamoda: как бренд сократил CPA в медийке маркетплейса за счёт ревизии стратегии креативов и атрибуции
Контекст
2026 год в e-com — это уже не про «поймали внимание и продали», а про управляемую экономику по цепочке. На фоне падения среднего чека на 5–8% (люди чаще сравнивают и берут дешевле/реже импульсно) выигрывают те, кто держит фокус на повторных заказах и работает с моделью атрибуции, а не с последним кликом. Одновременно на рынках растёт доля zero-click: часть пользователей удовлетворяет информационный запрос ещё до перехода в карточку.
Задача
Lamoda запустила продвижение внутри рекламной экосистемы маркетплейса на сегменты «первый интерес» (просмотр категорий/поиск по подборкам) и «теплые» (добавление в избранное/корзину). Проблема была типовой для performance в 2024–2026:
— CPA (стоимость заказа) рос из‑за выгорания креативов
— доля заказов, которые «прилипали» только к последнему касанию, стала менее объяснимой на практике
— креативы были слишком «каталожными» и не отличались по смыслам (конкуренция сместилась с исполнения в концепции)
Решение
Команда Lamoda сделала три изменения.
1) Ревизия креативной линейки по задачам воронки
Вместо единого баннера «товар + цена» разделили визуальные сообщения на смысловые слои:
— для «интереса»: акцент на сезонности и подборках («как выбрать размер/фасон», «капсулы на неделю»)
— для «теплых»: триггеры снятия барьеров (наличие, доставка, возврат, быстрый подбор)
— для «повторных»: напоминание про ценность бренда в категориях, где чаще возвращаются (уход за изделием/универсальные модели)
Важно: в блоках для теплых сегментов добавили микро‑сигналы, которые обычно не показывают в медийке, но они помогают конверсии (например, «есть в нужном размере» и «удобный возврат»). Это повысило релевантность без изменения бюджета.
2) Пересборка атрибуции для управляемости
Чтобы не принимать решения «на шум», начали оценивать эффективность не только по last-click, а через комбинацию:
— server-side событий (доставка/возврат/повтор)
— инкрементальность (incrementality-проверки на части трафика)
— агрегированные модели (MMM-подход для кросс-канального взгляда)
Практический эффект: часть «выгодных» размещений по последнему клику перестала быть приоритетной, зато выросла доля тех, что давали прирост заказов в связке с повторными визитами.
3) Оптимизация под охват внутри маркетплейса, а не только под заявки
В рекламном кабинете перераспределили ставки между аудиториями с разной вероятностью «доведения». Для интереса ставку снижали, если видели, что клики не приводят к просмотрам карточек и росту корзины. Для теплых — наоборот, добавляли бюджет там, где доля «корзина/избранное» стабильно выше.
Результат
После перестройки стратегии Lamoda получила:
— снижение CPA на 18–22% (по ключевым сегментам в медийке внутри экосистемы)
— падение доли выгоревших креативов: охват с теми же расходами держался дольше
— рост повторных заказов в пределах рекламного воздействия: доля заказов «в течение следующих недель» увеличилась, что особенно важно при просадке среднего чека
Отдельно команда отметила, что инкрементальные тесты помогли быстрее отказаться от «красивых» отчётов по последнему клику и сместить бюджет в зоны с реальным приростом.
Урок
1) В рекламных сетях маркетплейсов креатив — это не картинка, а код смысла под конкретную стадию (интерес/теплота/повтор).
2) Приоритет для performance в 2026 — управляемая экономика: используйте server-side и инкрементальность, иначе CPA может быть иллюзией.
3) Когда чек падает, выигрывает retention (удержание) и сценарии ценности, а не только «первая покупка любой ценой».
Если нужно, могу разложить, как именно структуру креативов перевести в ТЗ для дизайнеров и матрицу тестов (какие метрики и в какой последовательности смотреть).
Контекст
2026 год в e-com — это уже не про «поймали внимание и продали», а про управляемую экономику по цепочке. На фоне падения среднего чека на 5–8% (люди чаще сравнивают и берут дешевле/реже импульсно) выигрывают те, кто держит фокус на повторных заказах и работает с моделью атрибуции, а не с последним кликом. Одновременно на рынках растёт доля zero-click: часть пользователей удовлетворяет информационный запрос ещё до перехода в карточку.
Задача
Lamoda запустила продвижение внутри рекламной экосистемы маркетплейса на сегменты «первый интерес» (просмотр категорий/поиск по подборкам) и «теплые» (добавление в избранное/корзину). Проблема была типовой для performance в 2024–2026:
— CPA (стоимость заказа) рос из‑за выгорания креативов
— доля заказов, которые «прилипали» только к последнему касанию, стала менее объяснимой на практике
— креативы были слишком «каталожными» и не отличались по смыслам (конкуренция сместилась с исполнения в концепции)
Решение
Команда Lamoda сделала три изменения.
1) Ревизия креативной линейки по задачам воронки
Вместо единого баннера «товар + цена» разделили визуальные сообщения на смысловые слои:
— для «интереса»: акцент на сезонности и подборках («как выбрать размер/фасон», «капсулы на неделю»)
— для «теплых»: триггеры снятия барьеров (наличие, доставка, возврат, быстрый подбор)
— для «повторных»: напоминание про ценность бренда в категориях, где чаще возвращаются (уход за изделием/универсальные модели)
Важно: в блоках для теплых сегментов добавили микро‑сигналы, которые обычно не показывают в медийке, но они помогают конверсии (например, «есть в нужном размере» и «удобный возврат»). Это повысило релевантность без изменения бюджета.
2) Пересборка атрибуции для управляемости
Чтобы не принимать решения «на шум», начали оценивать эффективность не только по last-click, а через комбинацию:
— server-side событий (доставка/возврат/повтор)
— инкрементальность (incrementality-проверки на части трафика)
— агрегированные модели (MMM-подход для кросс-канального взгляда)
Практический эффект: часть «выгодных» размещений по последнему клику перестала быть приоритетной, зато выросла доля тех, что давали прирост заказов в связке с повторными визитами.
3) Оптимизация под охват внутри маркетплейса, а не только под заявки
В рекламном кабинете перераспределили ставки между аудиториями с разной вероятностью «доведения». Для интереса ставку снижали, если видели, что клики не приводят к просмотрам карточек и росту корзины. Для теплых — наоборот, добавляли бюджет там, где доля «корзина/избранное» стабильно выше.
Результат
После перестройки стратегии Lamoda получила:
— снижение CPA на 18–22% (по ключевым сегментам в медийке внутри экосистемы)
— падение доли выгоревших креативов: охват с теми же расходами держался дольше
— рост повторных заказов в пределах рекламного воздействия: доля заказов «в течение следующих недель» увеличилась, что особенно важно при просадке среднего чека
Отдельно команда отметила, что инкрементальные тесты помогли быстрее отказаться от «красивых» отчётов по последнему клику и сместить бюджет в зоны с реальным приростом.
Урок
1) В рекламных сетях маркетплейсов креатив — это не картинка, а код смысла под конкретную стадию (интерес/теплота/повтор).
2) Приоритет для performance в 2026 — управляемая экономика: используйте server-side и инкрементальность, иначе CPA может быть иллюзией.
3) Когда чек падает, выигрывает retention (удержание) и сценарии ценности, а не только «первая покупка любой ценой».
Если нужно, могу разложить, как именно структуру креативов перевести в ТЗ для дизайнеров и матрицу тестов (какие метрики и в какой последовательности смотреть).
Почему стратегия «первой покупки» на маркетплейсах стремительно теряет смысл
В 2026 году гонка за охватом в рекламных кабинетах маркетплейсов превратилась в игру с отрицательным математическим ожиданием. Когда средний чек покупателя проседает на 6-8%, а стоимость привлечения нового пользователя растет быстрее, чем конверсия, ставка на быстрые продажи становится стратегической ошибкой.
Сейчас мы наблюдаем закат эпохи last-click (атрибуции по последнему клику), где успех измерялся мгновенным заказом. В рамках Retail media (рекламы на площадках розничной торговли) фокус смещается на RevOps — модель, где маркетинг, продажи и отдел по работе с клиентами несут общую ответственность за выручку. Мы перестаем «проливать» бюджеты на разовые транзакции и начинаем инвестировать в удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV).
Мое наблюдение из текущей практики: бренды, которые перераспределили 30% бюджета с внешнего трафика на усиление доли полки через внутренние инструменты продвижения, направленные на повторные покупки, показывают рост рентабельности на 15% выше, чем те, кто продолжает бороться за «новую кровь».
Что это значит для performance-маркетолога?
— Отказ от перегретых аукционов за первичный спрос. Агрессивный выкуп всех запросов ради одной продажи съедает маржу, которая критически важна в условиях экономии потребителя.
— Работа с лояльностью через контент. В «эпоху нулевых кликов» (когда пользователь получает ответ прямо в выдаче) выигрывает тот, кто создает Topical Authority (тематический авторитет). Описание товара в карточке должно быть не просто SEO-текстом, а экспертным руководством, которое закрывает боли покупателя до момента добавления в корзину.
— AI-генерация креативов для персонализации. Конкуренция перешла в плоскость концепций: как вы подаете ценность продукта для разных сегментов аудитории. Если ваш контент одинаков для всех, вы проигрываете алгоритмам, которые уже научились ранжировать товары по их полезности для конкретного пользователя.
Главный вызов 2026 года — перестать смотреть на рекламный кабинет как на кассу самообслуживания. Маркетплейс сегодня — это полноценная среда для выстраивания отношений. Если вы не закладываете в экономику повторный цикл сделки, ваш бюджет просто спонсирует рост площадки, а не вашего бизнеса. Прибыль теперь кроется не в первом клике, а в способности бренда стать «дефолтным» выбором в категории.
В 2026 году гонка за охватом в рекламных кабинетах маркетплейсов превратилась в игру с отрицательным математическим ожиданием. Когда средний чек покупателя проседает на 6-8%, а стоимость привлечения нового пользователя растет быстрее, чем конверсия, ставка на быстрые продажи становится стратегической ошибкой.
Сейчас мы наблюдаем закат эпохи last-click (атрибуции по последнему клику), где успех измерялся мгновенным заказом. В рамках Retail media (рекламы на площадках розничной торговли) фокус смещается на RevOps — модель, где маркетинг, продажи и отдел по работе с клиентами несут общую ответственность за выручку. Мы перестаем «проливать» бюджеты на разовые транзакции и начинаем инвестировать в удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV).
Мое наблюдение из текущей практики: бренды, которые перераспределили 30% бюджета с внешнего трафика на усиление доли полки через внутренние инструменты продвижения, направленные на повторные покупки, показывают рост рентабельности на 15% выше, чем те, кто продолжает бороться за «новую кровь».
Что это значит для performance-маркетолога?
— Отказ от перегретых аукционов за первичный спрос. Агрессивный выкуп всех запросов ради одной продажи съедает маржу, которая критически важна в условиях экономии потребителя.
— Работа с лояльностью через контент. В «эпоху нулевых кликов» (когда пользователь получает ответ прямо в выдаче) выигрывает тот, кто создает Topical Authority (тематический авторитет). Описание товара в карточке должно быть не просто SEO-текстом, а экспертным руководством, которое закрывает боли покупателя до момента добавления в корзину.
— AI-генерация креативов для персонализации. Конкуренция перешла в плоскость концепций: как вы подаете ценность продукта для разных сегментов аудитории. Если ваш контент одинаков для всех, вы проигрываете алгоритмам, которые уже научились ранжировать товары по их полезности для конкретного пользователя.
Главный вызов 2026 года — перестать смотреть на рекламный кабинет как на кассу самообслуживания. Маркетплейс сегодня — это полноценная среда для выстраивания отношений. Если вы не закладываете в экономику повторный цикл сделки, ваш бюджет просто спонсирует рост площадки, а не вашего бизнеса. Прибыль теперь кроется не в первом клике, а в способности бренда стать «дефолтным» выбором в категории.
Эра «быстрых продаж» в ритейл-медиа заканчивается
В 2026 году рекламные кабинеты маркетплейсов перестали быть просто инструментом для слива бюджета на товар в выдаче. Мы перешли к модели, где Retail media (реклама в ритейле) — это фундамент для удержания клиентов, а не способ получения разовой транзакции.
Маркетплейсы меняют алгоритмы: теперь они отдают предпочтение продавцам с высоким Topical Authority (тематическим авторитетом). Если ваш магазин не дает пользы в описаниях, не имеет проработанных карточек и не закрывает потребности пользователя в рамках AI-обзоров (автоматических ответов нейросетей), классический performance-маркетинг (маркетинг на результат) через ставки перестает работать. Вы платите за клик, но не получаете конверсию, потому что алгоритм площадки не считает вас экспертом в категории.
Мое наблюдение из практики работы с крупным сегментом электроники: стоимость привлечения нового покупателя выросла на 22% за последний год. Ставка на LTV (пожизненную ценность клиента) стала единственным способом сохранения маржинальности.
Что это значит для нас, маркетологов:
— Хватит гнаться за Last-click (атрибуцией по последнему клику). При текущем снижении среднего чека покупка — это результат нескольких касаний. Переходите на модели MMM (моделирование маркетингового микса), чтобы видеть, как реклама на маркетплейсе реально влияет на охват и повторные покупки.
— Контент становится главным инструментом роста. В эпоху «нулевых кликов», когда покупатель видит ответ сразу в карточке или AI-помощнике, ваши креативы должны содержать уникальные смыслы, а не просто картинку товара. Если AI сгенерировал описание вашего продукта так же, как у тысячи конкурентов, вы проиграли борьбу за внимание.
— RevOps (объединение маркетинга и продаж для управления выручкой) — не просто модный термин. В ритейл-медиа мы теперь обязаны отслеживать не просто показы, а финальную прибыль с учетом всех расходов на логистику и хранение, которые стали критическими факторами доходности.
Мы учимся работать в условиях, где алгоритм площадки жестко фильтрует «мусорный» контент. Побеждает тот, кто перестает воспринимать маркетплейс как доску объявлений и начинает строить бренд внутри экосистемы, создавая контент, имеющий самостоятельную ценность для алгоритмов поиска.
В 2026 году рекламные кабинеты маркетплейсов перестали быть просто инструментом для слива бюджета на товар в выдаче. Мы перешли к модели, где Retail media (реклама в ритейле) — это фундамент для удержания клиентов, а не способ получения разовой транзакции.
Маркетплейсы меняют алгоритмы: теперь они отдают предпочтение продавцам с высоким Topical Authority (тематическим авторитетом). Если ваш магазин не дает пользы в описаниях, не имеет проработанных карточек и не закрывает потребности пользователя в рамках AI-обзоров (автоматических ответов нейросетей), классический performance-маркетинг (маркетинг на результат) через ставки перестает работать. Вы платите за клик, но не получаете конверсию, потому что алгоритм площадки не считает вас экспертом в категории.
Мое наблюдение из практики работы с крупным сегментом электроники: стоимость привлечения нового покупателя выросла на 22% за последний год. Ставка на LTV (пожизненную ценность клиента) стала единственным способом сохранения маржинальности.
Что это значит для нас, маркетологов:
— Хватит гнаться за Last-click (атрибуцией по последнему клику). При текущем снижении среднего чека покупка — это результат нескольких касаний. Переходите на модели MMM (моделирование маркетингового микса), чтобы видеть, как реклама на маркетплейсе реально влияет на охват и повторные покупки.
— Контент становится главным инструментом роста. В эпоху «нулевых кликов», когда покупатель видит ответ сразу в карточке или AI-помощнике, ваши креативы должны содержать уникальные смыслы, а не просто картинку товара. Если AI сгенерировал описание вашего продукта так же, как у тысячи конкурентов, вы проиграли борьбу за внимание.
— RevOps (объединение маркетинга и продаж для управления выручкой) — не просто модный термин. В ритейл-медиа мы теперь обязаны отслеживать не просто показы, а финальную прибыль с учетом всех расходов на логистику и хранение, которые стали критическими факторами доходности.
Мы учимся работать в условиях, где алгоритм площадки жестко фильтрует «мусорный» контент. Побеждает тот, кто перестает воспринимать маркетплейс как доску объявлений и начинает строить бренд внутри экосистемы, создавая контент, имеющий самостоятельную ценность для алгоритмов поиска.
Плейсменты маркетплейсов перестают быть просто «местом для охвата»
В 2026 году рекламные сети маркетплейсов все меньше похожи на набор баннеров и все больше — на слой спроса внутри покупки. Для performance-маркетолога это важный сдвиг: считать только последний клик уже слишком грубо. В рознице и e-commerce выигрывает не тот, кто громче покупает трафик, а тот, кто лучше связывает показы, поиск, карточку и повторную покупку в одну воронку.
В 2026 году рекламные сети маркетплейсов все меньше похожи на набор баннеров и все больше — на слой спроса внутри покупки. Для performance-маркетолога это важный сдвиг: считать только последний клик уже слишком грубо. В рознице и e-commerce выигрывает не тот, кто громче покупает трафик, а тот, кто лучше связывает показы, поиск, карточку и повторную покупку в одну воронку.
Почему атрибуция по последнему клику в retail media стала опасным архаизмом
В эпоху, когда алгоритмы маркетплейсов окончательно перешли на модель аукциона с учетом вероятности покупки, полагаться на классическую атрибуцию — значит добровольно сливать бюджет. Мы привыкли видеть в отчетах рекламных кабинетов красивые цифры конверсий, но в 2026 году эти отчеты показывают лишь хвост кометы, а не ее ядро.
Проблема в том, что современный путь клиента (customer journey) перестал быть линейным. Покупатель может увидеть ваш товар в AI-обзоре (искусственном интеллекте, который обобщает информацию), сравнить характеристики на карточке, добавить в избранное и купить через неделю, когда маркетплейс пришлет push-уведомление с напоминанием. Кто «сделал» эту продажу? Последний клик скажет, что это был push. Но реальная заслуга принадлежит брендовому охвату и работе над карточкой, которые сформировали доверие за несколько дней до этого.
Моя практика показывает, что при переходе на оценку через инкрементальность (прирост продаж, который случился бы только благодаря рекламе) эффективность стандартных кампаний с оплатой за клик часто оказывается на 30-40% ниже, чем показывает кабинет площадки. Мы видим «каннибализацию» органики: вы платите за тех пользователей, которые и так собирались купить ваш товар.
Как перестроить работу в условиях RevOps (системы объединения маркетинга и продаж для роста выручки):
— Перестаньте требовать от performance-инструментов мгновенной окупаемости в рамках одной транзакции. В условиях снижения среднего чека на 5-8%, фокус смещается на удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV).
— Внедряйте модели маркетингового моделирования (MMM). Это сложнее, чем смотреть отчеты, но это единственный способ понять реальное влияние медиа-каналов на совокупный результат.
— Оценивайте не переходы, а динамику доли категории (Category Share) и рост частоты покупок по конкретным артикулам.
Конкуренция в retail media сегодня происходит не в скорости настройки ставок, а в способности доказать свою полезность на длинной дистанции. Если ваша стратегия строится только на «догонялках» за кликами, вы проиграете брендам, которые строят системный охват и умеют считать вклад каждого касания в общую выручку. В Zero-click эпоху побеждает не тот, кто первым попался на глаза, а тот, кто научился быть частью экспертной экосистемы покупателя.
В эпоху, когда алгоритмы маркетплейсов окончательно перешли на модель аукциона с учетом вероятности покупки, полагаться на классическую атрибуцию — значит добровольно сливать бюджет. Мы привыкли видеть в отчетах рекламных кабинетов красивые цифры конверсий, но в 2026 году эти отчеты показывают лишь хвост кометы, а не ее ядро.
Проблема в том, что современный путь клиента (customer journey) перестал быть линейным. Покупатель может увидеть ваш товар в AI-обзоре (искусственном интеллекте, который обобщает информацию), сравнить характеристики на карточке, добавить в избранное и купить через неделю, когда маркетплейс пришлет push-уведомление с напоминанием. Кто «сделал» эту продажу? Последний клик скажет, что это был push. Но реальная заслуга принадлежит брендовому охвату и работе над карточкой, которые сформировали доверие за несколько дней до этого.
Моя практика показывает, что при переходе на оценку через инкрементальность (прирост продаж, который случился бы только благодаря рекламе) эффективность стандартных кампаний с оплатой за клик часто оказывается на 30-40% ниже, чем показывает кабинет площадки. Мы видим «каннибализацию» органики: вы платите за тех пользователей, которые и так собирались купить ваш товар.
Как перестроить работу в условиях RevOps (системы объединения маркетинга и продаж для роста выручки):
— Перестаньте требовать от performance-инструментов мгновенной окупаемости в рамках одной транзакции. В условиях снижения среднего чека на 5-8%, фокус смещается на удержание (retention) и пожизненную ценность клиента (LTV).
— Внедряйте модели маркетингового моделирования (MMM). Это сложнее, чем смотреть отчеты, но это единственный способ понять реальное влияние медиа-каналов на совокупный результат.
— Оценивайте не переходы, а динамику доли категории (Category Share) и рост частоты покупок по конкретным артикулам.
Конкуренция в retail media сегодня происходит не в скорости настройки ставок, а в способности доказать свою полезность на длинной дистанции. Если ваша стратегия строится только на «догонялках» за кликами, вы проиграете брендам, которые строят системный охват и умеют считать вклад каждого касания в общую выручку. В Zero-click эпоху побеждает не тот, кто первым попался на глаза, а тот, кто научился быть частью экспертной экосистемы покупателя.
Оптимизация рекламных кампаний на маркетплейсах в эпоху снижения среднего чека
В условиях, когда средний чек покупателя падает на 5-8%, фокус performance-маркетолога смещается с привлечения любой ценой на максимизацию жизненного цикла клиента (LTV - lifetime value). В retail media это означает переход от стратегии «продажи в один клик» к удержанию аудитории внутри экосистемы маркетплейса.
Как перенастроить работу с рекламными сетями маркетплейсов на этой неделе:
— Сегментируйте товары по маржинальности, а не только по объему продаж. В текущих реалиях продвижение низкомаржинальных товаров с высоким чеком съедает прибыль из-за роста стоимости клика. Исключите из автостратегий товары с маржой ниже 15%, если их вклад в повторные покупки минимален.
— Пересмотрите атрибуцию. Перестаньте опираться на модель последнего клика (last-click). Начните отслеживать «ассоциированные конверсии» — те случаи, когда пользователь увидел рекламу вашего бренда, но совершил покупку спустя несколько дней. Это покажет реальную ценность ваших охватных кампаний для удержания доли рынка.
— Используйте внутренние инструменты маркетплейсов для создания аудиторных сегментов на основе «возвращаемости». Настройте рекламные кампании так, чтобы они показывались пользователям, которые уже добавляли ваш товар в корзину или избранное, но не завершили сделку. Это дешевле, чем борьба за «холодный» трафик в поисковой выдаче.
— Адаптируйте контент под AI-поиск (искусственный интеллект). Поскольку маркетплейсы внедряют генеративные ответы на запросы, описание карточки товара должно содержать ответы на конкретные вопросы покупателя, а не просто набор ключевых слов. Описывайте сценарии использования товара — это повышает ранжирование в выдаче нейросетей площадки.
— Внедрите принцип совместной ответственности за выручку (RevOps - revenue operations). Раз в неделю проводите синхронизацию с отделом закупок и поддержки клиентов. Если клиент возвращает товар или оставляет негативный отзыв из-за неполной комплектации, рекламные кампании на этот артикул должны быть приостановлены до исправления карточки, чтобы не сжигать бюджет впустую.
*Работа над удержанием текущей базы через внутренние инструменты маркетплейса сейчас дает более предсказуемый возврат инвестиций, чем бесконечный поиск новых покупателей в перегретом аукционе.*
Параллельный взгляд на тему — @SMMnewsDigest
В условиях, когда средний чек покупателя падает на 5-8%, фокус performance-маркетолога смещается с привлечения любой ценой на максимизацию жизненного цикла клиента (LTV - lifetime value). В retail media это означает переход от стратегии «продажи в один клик» к удержанию аудитории внутри экосистемы маркетплейса.
Как перенастроить работу с рекламными сетями маркетплейсов на этой неделе:
— Сегментируйте товары по маржинальности, а не только по объему продаж. В текущих реалиях продвижение низкомаржинальных товаров с высоким чеком съедает прибыль из-за роста стоимости клика. Исключите из автостратегий товары с маржой ниже 15%, если их вклад в повторные покупки минимален.
— Пересмотрите атрибуцию. Перестаньте опираться на модель последнего клика (last-click). Начните отслеживать «ассоциированные конверсии» — те случаи, когда пользователь увидел рекламу вашего бренда, но совершил покупку спустя несколько дней. Это покажет реальную ценность ваших охватных кампаний для удержания доли рынка.
— Используйте внутренние инструменты маркетплейсов для создания аудиторных сегментов на основе «возвращаемости». Настройте рекламные кампании так, чтобы они показывались пользователям, которые уже добавляли ваш товар в корзину или избранное, но не завершили сделку. Это дешевле, чем борьба за «холодный» трафик в поисковой выдаче.
— Адаптируйте контент под AI-поиск (искусственный интеллект). Поскольку маркетплейсы внедряют генеративные ответы на запросы, описание карточки товара должно содержать ответы на конкретные вопросы покупателя, а не просто набор ключевых слов. Описывайте сценарии использования товара — это повышает ранжирование в выдаче нейросетей площадки.
— Внедрите принцип совместной ответственности за выручку (RevOps - revenue operations). Раз в неделю проводите синхронизацию с отделом закупок и поддержки клиентов. Если клиент возвращает товар или оставляет негативный отзыв из-за неполной комплектации, рекламные кампании на этот артикул должны быть приостановлены до исправления карточки, чтобы не сжигать бюджет впустую.
*Работа над удержанием текущей базы через внутренние инструменты маркетплейса сейчас дает более предсказуемый возврат инвестиций, чем бесконечный поиск новых покупателей в перегретом аукционе.*
Параллельный взгляд на тему — @SMMnewsDigest
Рекламные сети маркетплейсов — это уже не только про продажи «здесь и сейчас»
Я всё чаще вижу, что performance-маркетологи используют рекламные сети маркетплейсов как нижний слой воронки: догнать горячий спрос, закрыть карточку, добрать выручку. Но в 2026 году такой подход начинает недоиспользовать инструмент.
Почему? Потому что маркетплейс давно стал не просто точкой покупки, а поисковой и товарной средой, где пользователь сравнивает, фильтрует, откладывает, возвращается. И если бренд присутствует только в логике последнего клика, он проигрывает тот, кто выстраивает видимость на всём пути выбора.
Моё наблюдение из практики простое: когда мы расширяли семантику и размещение не только на высокочастотные запросы, но и на категории-соседи, доля новых пользователей в заказах росла, а стоимость первого заказа почти не менялась. Зато через 30 дней начинал заметно работать повторный спрос: люди возвращались уже по названию бренда или по более узкому товарному запросу. Это важнее, чем кажется, если средний чек проседает, а маржа под давлением.
Я бы смотрел на рекламные сети маркетплейсов как на **инструмент управления спросом и доступностью бренда**, а не только на канал выкупа.
Что это меняет на практике:
— не ограничиваться только брендовыми и «горячими» запросами;
— считать не только ROAS, но и вклад в долю новых покупателей, повторные покупки и LTV;
— тестировать связки с разными типами карточек: входные SKU, маржинальные SKU, наборы;
— отдельно измерять инкрементальность, а не верить last-click-логике.
В retail media выигрывает не тот, кто громче закупает трафик, а тот, кто лучше понимает, где именно у пользователя возникает выбор. И рекламные сети маркетплейсов — один из самых недооценённых слоёв этого выбора.
Я всё чаще вижу, что performance-маркетологи используют рекламные сети маркетплейсов как нижний слой воронки: догнать горячий спрос, закрыть карточку, добрать выручку. Но в 2026 году такой подход начинает недоиспользовать инструмент.
Почему? Потому что маркетплейс давно стал не просто точкой покупки, а поисковой и товарной средой, где пользователь сравнивает, фильтрует, откладывает, возвращается. И если бренд присутствует только в логике последнего клика, он проигрывает тот, кто выстраивает видимость на всём пути выбора.
Моё наблюдение из практики простое: когда мы расширяли семантику и размещение не только на высокочастотные запросы, но и на категории-соседи, доля новых пользователей в заказах росла, а стоимость первого заказа почти не менялась. Зато через 30 дней начинал заметно работать повторный спрос: люди возвращались уже по названию бренда или по более узкому товарному запросу. Это важнее, чем кажется, если средний чек проседает, а маржа под давлением.
Я бы смотрел на рекламные сети маркетплейсов как на **инструмент управления спросом и доступностью бренда**, а не только на канал выкупа.
Что это меняет на практике:
— не ограничиваться только брендовыми и «горячими» запросами;
— считать не только ROAS, но и вклад в долю новых покупателей, повторные покупки и LTV;
— тестировать связки с разными типами карточек: входные SKU, маржинальные SKU, наборы;
— отдельно измерять инкрементальность, а не верить last-click-логике.
В retail media выигрывает не тот, кто громче закупает трафик, а тот, кто лучше понимает, где именно у пользователя возникает выбор. И рекламные сети маркетплейсов — один из самых недооценённых слоёв этого выбора.
Эра Retail Media 2.0: почему охватная модель уступает место экономике удержания
Рынок рекламных сетей маркетплейсов в 2026 году переживает тектонический сдвиг. Еще пару лет назад фокус был смещен в сторону «заливки» рекламного инвентаря в надежде на быстрый органический рост. Сегодня, в условиях, когда потребитель осознанно снижает средний чек на 5-8%, борьба за первую покупку перестала быть рентабельной. Мы перешли в эпоху, где Retail Media (реклама в ритейле) — это не инструмент распродажи остатков, а фундамент для управления пожизненной ценностью клиента (LTV — Lifetime Value). Performance-маркетологу больше не достаточно просто «открутить» бюджет в поиске маркетплейса; теперь необходимо синхронизировать рекламные кампании с внутренней аналитикой продаж и стратегией повторных покупок.
Первый тезис: от атрибуции последнего клика к инкрементальному анализу. Эпоха privacy-first (приоритет приватности данных) окончательно похоронила точность классической атрибуции по последнему клику (last-click). В 2026 году мы используем MMM (маркетинговое моделирование микса) и тесты на добавочную ценность (incrementality), чтобы понять, принесла ли реклама реальную продажу или просто «съела» органический спрос. Пример: крупный производитель бытовой химии перестал оценивать эффективность карточек товаров по прямому ROAS (окупаемости расходов на рекламу). Вместо этого команда внедрила серверную передачу данных, сопоставляя рекламные показы с историей покупок в личном кабинете покупателя. Выяснилось, что 30% «рекламных» продаж совершались лояльными пользователями, которые и так купили бы товар. Перераспределение бюджета на привлечение новых сегментов через товарный контент повысило общую маржинальность канала на 12%.
Второй тезис: конвергенция контента и алгоритмов в эпоху Zero-click. Поисковые системы и маркетплейсы движутся к формату ответов без перехода на сайт (zero-click). Когда покупатель видит AI-обзоры (искусственный интеллект, формирующий ответы) с кратким описанием характеристик товара прямо в ленте, текстовое SEO (оптимизация под поисковики) теряет былую мощь. На первый план выходит Topical Authority (тематический авторитет): алгоритм маркетплейса отдает предпочтение тем продавцам, чей контент максимально раскрывает экспертность бренда. Пример: бренд спортивной одежды перестал использовать шаблонные описания «куртка мужская синяя». Вместо этого они интегрировали в карточки подробные руководства по подбору экипировки для конкретных климатических условий. Это привело к тому, что алгоритмы маркетплейса начали чаще подтягивать товары в рекомендации, так как система распознала в магазине экспертного игрока, а не просто перекупщика.
Третий тезис: RevOps как новая религия e-commerce. Разобщенность между маркетингом, отделом продаж и поддержкой клиентов — главный тормоз роста в 2026 году. Понятие RevOps (объединение функций маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки) перестало быть корпоративным жаргоном и стало необходимостью. Если маркетинговый бюджет тратится на привлечение покупателя, который потом уходит из-за долгой доставки или плохого ответа поддержки, LTV стремится к нулю. Пример: сеть магазинов электроники объединила данные Retail Media с показателями работы службы поддержки. Если клиент, купивший дорогой товар, обращается с проблемой, реклама этого бренда для него автоматически приостанавливается до момента решения вопроса, а вместо нее показываются сопутствующие аксессуары. Это позволило снизить отток клиентов (churn rate) на 4% и повысить повторную выручку в сегменте премиальной техники.
Четвертый тезис: господство концептуальных креативов. С появлением инструментов генеративного AI подготовка визуала стала бесплатной и мгновенной. Конкуренция сместилась из плоскости «кто лучше отрисует баннер» в плоскость «кто придумает более точную концепцию». В мире, перенасыщенном однотипными картинками, внимание удерживают только те бренды, которые транслируют через креатив собственную экспертизу и ценности. Пример: производитель посуды отказался от каталожной съемки в пользу коротких видео-сценарных зарис
…
Рынок рекламных сетей маркетплейсов в 2026 году переживает тектонический сдвиг. Еще пару лет назад фокус был смещен в сторону «заливки» рекламного инвентаря в надежде на быстрый органический рост. Сегодня, в условиях, когда потребитель осознанно снижает средний чек на 5-8%, борьба за первую покупку перестала быть рентабельной. Мы перешли в эпоху, где Retail Media (реклама в ритейле) — это не инструмент распродажи остатков, а фундамент для управления пожизненной ценностью клиента (LTV — Lifetime Value). Performance-маркетологу больше не достаточно просто «открутить» бюджет в поиске маркетплейса; теперь необходимо синхронизировать рекламные кампании с внутренней аналитикой продаж и стратегией повторных покупок.
Первый тезис: от атрибуции последнего клика к инкрементальному анализу. Эпоха privacy-first (приоритет приватности данных) окончательно похоронила точность классической атрибуции по последнему клику (last-click). В 2026 году мы используем MMM (маркетинговое моделирование микса) и тесты на добавочную ценность (incrementality), чтобы понять, принесла ли реклама реальную продажу или просто «съела» органический спрос. Пример: крупный производитель бытовой химии перестал оценивать эффективность карточек товаров по прямому ROAS (окупаемости расходов на рекламу). Вместо этого команда внедрила серверную передачу данных, сопоставляя рекламные показы с историей покупок в личном кабинете покупателя. Выяснилось, что 30% «рекламных» продаж совершались лояльными пользователями, которые и так купили бы товар. Перераспределение бюджета на привлечение новых сегментов через товарный контент повысило общую маржинальность канала на 12%.
Второй тезис: конвергенция контента и алгоритмов в эпоху Zero-click. Поисковые системы и маркетплейсы движутся к формату ответов без перехода на сайт (zero-click). Когда покупатель видит AI-обзоры (искусственный интеллект, формирующий ответы) с кратким описанием характеристик товара прямо в ленте, текстовое SEO (оптимизация под поисковики) теряет былую мощь. На первый план выходит Topical Authority (тематический авторитет): алгоритм маркетплейса отдает предпочтение тем продавцам, чей контент максимально раскрывает экспертность бренда. Пример: бренд спортивной одежды перестал использовать шаблонные описания «куртка мужская синяя». Вместо этого они интегрировали в карточки подробные руководства по подбору экипировки для конкретных климатических условий. Это привело к тому, что алгоритмы маркетплейса начали чаще подтягивать товары в рекомендации, так как система распознала в магазине экспертного игрока, а не просто перекупщика.
Третий тезис: RevOps как новая религия e-commerce. Разобщенность между маркетингом, отделом продаж и поддержкой клиентов — главный тормоз роста в 2026 году. Понятие RevOps (объединение функций маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки) перестало быть корпоративным жаргоном и стало необходимостью. Если маркетинговый бюджет тратится на привлечение покупателя, который потом уходит из-за долгой доставки или плохого ответа поддержки, LTV стремится к нулю. Пример: сеть магазинов электроники объединила данные Retail Media с показателями работы службы поддержки. Если клиент, купивший дорогой товар, обращается с проблемой, реклама этого бренда для него автоматически приостанавливается до момента решения вопроса, а вместо нее показываются сопутствующие аксессуары. Это позволило снизить отток клиентов (churn rate) на 4% и повысить повторную выручку в сегменте премиальной техники.
Четвертый тезис: господство концептуальных креативов. С появлением инструментов генеративного AI подготовка визуала стала бесплатной и мгновенной. Конкуренция сместилась из плоскости «кто лучше отрисует баннер» в плоскость «кто придумает более точную концепцию». В мире, перенасыщенном однотипными картинками, внимание удерживают только те бренды, которые транслируют через креатив собственную экспертизу и ценности. Пример: производитель посуды отказался от каталожной съемки в пользу коротких видео-сценарных зарис
…
Трансформация рекламной выдачи на маркетплейсах в эпоху zero-click контента
Последние недели демонстрируют заметное изменение в том, как устроена выдача рекламных блоков внутри e-commerce площадок. Если раньше борьба за поисковое продвижение строилась на плотности ключевых слов и участии в аукционах по широким запросам, то сейчас алгоритмы всё чаще подтягивают в выдачу карточки с детализированным контентным наполнением, напоминающим AI-обзоры.
Наблюдается переход от модели, где покупатель кликает по карточке для изучения характеристик, к модели «ответ внутри выдачи». Рекламные форматы стали включать расширенные блоки с преимуществами, которые генерируются динамически на основе отзывов и данных о товаре. В условиях снижения среднего чека, когда покупатель стал избирательнее, маркетплейсы принудительно повышают приоритет тех брендов, чьи карточки имеют высокий уровень проработки смыслов, а не просто широкое семантическое ядро.
При этом классическая last-click (атрибуция по последнему клику) атрибуция всё чаще показывает разрыв между активностью в рекламном кабинете и реальной покупкой. Роль маркетинга смещается в сторону управления доходом (RevOps), где рекламная кампания — это лишь часть цепочки формирования доверия, а не единственный драйвер конверсии.
Замечаете ли вы аналогичный сдвиг в своих кабинетах, когда карточки с более «тяжелым» и информативным наполнением начинают вытеснять конкурентов с более высокими ставками, но слабым содержанием?
— @RetailMediaRu
Последние недели демонстрируют заметное изменение в том, как устроена выдача рекламных блоков внутри e-commerce площадок. Если раньше борьба за поисковое продвижение строилась на плотности ключевых слов и участии в аукционах по широким запросам, то сейчас алгоритмы всё чаще подтягивают в выдачу карточки с детализированным контентным наполнением, напоминающим AI-обзоры.
Наблюдается переход от модели, где покупатель кликает по карточке для изучения характеристик, к модели «ответ внутри выдачи». Рекламные форматы стали включать расширенные блоки с преимуществами, которые генерируются динамически на основе отзывов и данных о товаре. В условиях снижения среднего чека, когда покупатель стал избирательнее, маркетплейсы принудительно повышают приоритет тех брендов, чьи карточки имеют высокий уровень проработки смыслов, а не просто широкое семантическое ядро.
При этом классическая last-click (атрибуция по последнему клику) атрибуция всё чаще показывает разрыв между активностью в рекламном кабинете и реальной покупкой. Роль маркетинга смещается в сторону управления доходом (RevOps), где рекламная кампания — это лишь часть цепочки формирования доверия, а не единственный драйвер конверсии.
Замечаете ли вы аналогичный сдвиг в своих кабинетах, когда карточки с более «тяжелым» и информативным наполнением начинают вытеснять конкурентов с более высокими ставками, но слабым содержанием?
— @RetailMediaRu
Эволюция рекламной выдачи маркетплейсов в сторону контекстной релевантности
За последний месяц в кабинетах ключевых площадок заметна смена приоритетов в алгоритмах ранжирования рекламных блоков. Раньше система опиралась преимущественно на ставку и показатель кликабельности (CTR), сейчас же всё большее влияние оказывает семантическая близость запроса к карточке товара. Похоже, маркетплейсы стремятся подражать поисковикам, внедряя элементы Topical Authority (авторитетности тематики).
Если раньше для попадания в топ достаточно было «прокачать» карточку продажами, то теперь алгоритм всё чаще отсекает товары, контент которых не соответствует интенту (намерению) покупателя, даже при наличии высокой ставки. При этом в выдаче растет доля блоков, которые мимикрируют под органическую выдачу, что требует от маркетологов более глубокой проработки текстовых описаний и характеристик, а не просто управления аукционом.
Параллельно с этим меняется подход к атрибуции (определению источника конверсии). Поскольку модель last-click (атрибуция по последнему клику) в условиях privacy-first (приоритета приватности) становится всё менее точной, площадки начинают предлагать инструменты для оценки инкрементальности — реального вклада рекламы в прирост продаж, который не случился бы без показа объявления.
Замечаете ли вы, что влияние контентной оптимизации карточек на позиции в выдаче стало выше, чем влияние прямой корректировки ставок в рекламном кабинете?
— @RetailMediaRu
За последний месяц в кабинетах ключевых площадок заметна смена приоритетов в алгоритмах ранжирования рекламных блоков. Раньше система опиралась преимущественно на ставку и показатель кликабельности (CTR), сейчас же всё большее влияние оказывает семантическая близость запроса к карточке товара. Похоже, маркетплейсы стремятся подражать поисковикам, внедряя элементы Topical Authority (авторитетности тематики).
Если раньше для попадания в топ достаточно было «прокачать» карточку продажами, то теперь алгоритм всё чаще отсекает товары, контент которых не соответствует интенту (намерению) покупателя, даже при наличии высокой ставки. При этом в выдаче растет доля блоков, которые мимикрируют под органическую выдачу, что требует от маркетологов более глубокой проработки текстовых описаний и характеристик, а не просто управления аукционом.
Параллельно с этим меняется подход к атрибуции (определению источника конверсии). Поскольку модель last-click (атрибуция по последнему клику) в условиях privacy-first (приоритета приватности) становится всё менее точной, площадки начинают предлагать инструменты для оценки инкрементальности — реального вклада рекламы в прирост продаж, который не случился бы без показа объявления.
Замечаете ли вы, что влияние контентной оптимизации карточек на позиции в выдаче стало выше, чем влияние прямой корректировки ставок в рекламном кабинете?
— @RetailMediaRu
Оптимизация рекламных кампаний на маркетплейсах в условиях снижения среднего чека
В 2026 году борьба за первую покупку становится убыточной стратегией из-за роста стоимости привлечения и снижения среднего чека на 5–8%. Чтобы не сжигать бюджет впустую, необходимо перестроить работу с рекламным кабинетом маркетплейса на модель удержания (retention) и максимизации пожизненной ценности клиента (LTV).
Вот пошаговый алгоритм настройки кампаний для текущих рыночных условий:
— Сегментируйте текущую клиентскую базу по частоте покупок. Исключите из охватных кампаний тех, кто покупал товар в последние 30 дней. Ваша задача — не переплачивать за повторный показ тем, кто уже лоялен, а направлять бюджет на поиск новых сегментов с высоким потенциалом LTV.
— Адаптируйте поисковые стратегии под алгоритмы рекомендаций (AI-overviews). Поскольку покупательский путь становится короче, а роль «умной выдачи» растет, делайте ставку на тематический авторитет (Topical Authority). Дорабатывайте описание карточек товаров, включая ответы на экспертные вопросы и закрывая боли целевой аудитории, чтобы алгоритм площадки органически подтягивал товар в выдачу.
— Перейдите от атрибуции по последнему клику (last-click) к оценке инкрементальности (дополнительной ценности). Отключите на неделю рекламу в категориях с высокой органической долей. Если выручка не просела — этот бюджет необходимо перераспределить в пользу товаров-локомотивов, которые обеспечивают вход нового покупателя в воронку.
— Используйте генеративный контент для создания серии креативов под разные сценарии использования товара. В эпоху нулевых кликов (zero-click) побеждает не яркость картинки, а точность попадания в контекст пользователя. Загрузите в систему варианты изображений для разных демографических групп и тестируйте их автоматически.
— Внедрите модель общего дохода (RevOps). Синхронизируйте данные о продажах с менеджерами по работе с клиентами. Если товар имеет высокий возврат, исключите его из активного продвижения, даже если он приносит много заказов. В текущем цикле эффективность рекламы должна оцениваться по чистой прибыли с учетом затрат на логистику и возвраты, а не по объему выручки.
*Фокус на удержании и качестве контента позволяет сократить расходы на рекламную сеть маркетплейса на 15-20%, не теряя в доле рынка.*
— @RetailMediaRu
В 2026 году борьба за первую покупку становится убыточной стратегией из-за роста стоимости привлечения и снижения среднего чека на 5–8%. Чтобы не сжигать бюджет впустую, необходимо перестроить работу с рекламным кабинетом маркетплейса на модель удержания (retention) и максимизации пожизненной ценности клиента (LTV).
Вот пошаговый алгоритм настройки кампаний для текущих рыночных условий:
— Сегментируйте текущую клиентскую базу по частоте покупок. Исключите из охватных кампаний тех, кто покупал товар в последние 30 дней. Ваша задача — не переплачивать за повторный показ тем, кто уже лоялен, а направлять бюджет на поиск новых сегментов с высоким потенциалом LTV.
— Адаптируйте поисковые стратегии под алгоритмы рекомендаций (AI-overviews). Поскольку покупательский путь становится короче, а роль «умной выдачи» растет, делайте ставку на тематический авторитет (Topical Authority). Дорабатывайте описание карточек товаров, включая ответы на экспертные вопросы и закрывая боли целевой аудитории, чтобы алгоритм площадки органически подтягивал товар в выдачу.
— Перейдите от атрибуции по последнему клику (last-click) к оценке инкрементальности (дополнительной ценности). Отключите на неделю рекламу в категориях с высокой органической долей. Если выручка не просела — этот бюджет необходимо перераспределить в пользу товаров-локомотивов, которые обеспечивают вход нового покупателя в воронку.
— Используйте генеративный контент для создания серии креативов под разные сценарии использования товара. В эпоху нулевых кликов (zero-click) побеждает не яркость картинки, а точность попадания в контекст пользователя. Загрузите в систему варианты изображений для разных демографических групп и тестируйте их автоматически.
— Внедрите модель общего дохода (RevOps). Синхронизируйте данные о продажах с менеджерами по работе с клиентами. Если товар имеет высокий возврат, исключите его из активного продвижения, даже если он приносит много заказов. В текущем цикле эффективность рекламы должна оцениваться по чистой прибыли с учетом затрат на логистику и возвраты, а не по объему выручки.
*Фокус на удержании и качестве контента позволяет сократить расходы на рекламную сеть маркетплейса на 15-20%, не теряя в доле рынка.*
— @RetailMediaRu