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
…

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

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

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

Как маркетплейс-ads помогли Lamoda поднять продажи без разгона скидок

Lamoda — хороший пример того, как в e-commerce 2026 года выигрывают не те, кто просто льёт трафик, а те, кто умеет забирать спрос внутри своей экосистемы. На фоне снижения среднего чека на 5–8% и более осторожного поведения покупателей задача стала понятной: не «привести любой ценой», а выжать больше выручки с уже пришедшего пользователя.

Задача была практичной: увеличить продажи отдельных категорий и не просадить маржу за счёт агрессивных промо. Для fashion-ритейла это особенно болезненно: скидка быстро даёт объём, но так же быстро приучает аудиторию покупать только по акции.

Решение — усилить рекламу внутри маркетплейсной витрины и работать по модели, где бренд виден в момент выбора. В таких сетях ставка делается на близкий к покупке трафик: карточки, поисковые запросы внутри площадки, рекомендации, места с высоким намерением. По сути, это performance (перформанс) не на холодный спрос, а на уже сформированный интерес.

Что важно в этом кейсе:
— продвигались не все товары подряд, а конкретные SKU с нормальной экономикой;
— бюджет перераспределяли в пользу позиций с лучшей конверсией и оборачиваемостью;
— креатив не «развлекал», а отвечал на вопрос пользователя: цена, наличие, доставка, размерный ряд;
— измерение смотрели не только по last click (последнему клику), но и по инкрементальности: что реклама действительно добавила к продажам.

В результате Lamoda получила рост продаж в приоритетных категориях без необходимости массово увеличивать скидку. Для бренда это важно: когда аудитория приходит через рекламные сети маркетплейса, можно удерживать контроль над ценой и не обнулять маржу ради видимости.

**Урок простой:** в retail media (ритейл-медиа) побеждает не самый громкий креатив, а самый точный матч между намерением пользователя, товарной карточкой и экономикой SKU. В 2026-м это особенно заметно: AI может быстро нагенерить сотни баннеров, но выиграет тот, кто лучше соберёт связку «спрос → карточка → выручка».

— @RetailMediaRu

Почему «дешёвый» трафик из маркетплейса часто оказывается самым дорогим

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у брендов в retail media: они смотрят на ставку за клик, а не на экономику всей воронки. В рекламных сетях маркетплейсов это особенно опасно, потому что там трафик живёт рядом с готовым спросом. На первый взгляд он выглядит «простым»: пользователь уже ищет товар, конверсия выше, отчёт в личном кабинете красивый. Но если разложить по юнит-экономике, часть кампаний оказывается не про рост, а про перетягивание уже существующего спроса в свой карман.

Мой практический ориентир такой: если бренд не меряет инкрементальность, он почти всегда переоценивает вклад retail media. В одном из разборов по категории товаров повседневного спроса мы увидели, что кампания с лучшим ДРР в кабинете давала лишь около 60% дополнительной выручки, а остальное было бы куплено и без рекламы. Формально канал выглядел победителем. По факту — он просто забирал себе продажи, которые и так случились бы за счёт карточки, органики и повторных покупок.

Отсюда мой вывод: в 2026 году побеждает не тот, кто умеет «дешевле купить клик», а тот, кто умеет доказать прирост. Для этого retail media нужно считать не отдельно, а в связке с:
— маржинальностью SKU;
— повторными покупками и LTV (пожизненной ценностью клиента);
— вкладом в поиск внутри маркетплейса и вне его;
— server-side (серверной) атрибуцией и хотя бы базовой инкрементальностью.

Я бы советовал смотреть на рекламные сети маркетплейсов как на инструмент управления спросом, а не как на ещё один перфоманс-канал. Тогда становится видно, где вы масштабируете прибыль, а где просто оплачиваете собственную иллюзию эффективности.

— @RetailMediaRu

Retail media переросли из performance-инструмента в фундамент экономики маркетплейсов

Сейчас рекламные сети площадок активно внедряют модели атрибуции (оценки эффективности), основанные на маркетинговом микс-моделировании (MMM), чтобы уйти от устаревшего принципа последнего клика. Это закономерно: в эпоху, когда средний чек падает, а покупатель становится избирательнее, маркетплейсам важнее не просто «продать здесь и сейчас», а удержать клиента. *Удержание (retention) и пожизненная ценность клиента (LTV) становятся главными метриками.* Рекламные кабинеты площадок перестают быть просто витриной для покупки охвата — они превращаются в инструменты управления выручкой, где выигрывает тот, кто умеет интерпретировать данные о поведении пользователя внутри экосистемы, а не тот, кто первым выкупает аукцион.

— @RetailMediaRu

Реклама в маркетплейсах всё меньше про «догнать спрос»

В рекламных сетях маркетплейсов видно простую вещь: чистый performance там уже не про быстрый last-click. Когда средний чек проседает, а покупатель чаще сравнивает и откладывает решение, сети начинают работать как слой удержания спроса внутри платформы. И ценность уже не в том, чтобы просто привести к карточке, а в том, чтобы быть в нужном контексте выбора. Для performance-маркетолога это сдвиг от покупки трафика к управлению присутствием в выдаче.

— @RetailMediaRu

Параллельный взгляд на тему — @MPmarketingRu

Почему retail media перестает быть просто витриной

Маркетплейсы окончательно превратились в площадки с собственным RevOps (системой совместного управления выручкой). Раньше мы заливали бюджеты в рекламные сети маркетплейсов ради быстрого охвата, но в 2026 году это работает вхолостую. **Retention (удержание клиентов) и LTV (пожизненная ценность клиента)** стали главными метриками, а не просто количество показов.

Сейчас площадки требуют от брендов не просто «открутки» бюджета, а глубокой интеграции в их экосистемы. Performance-маркетолог сегодня — это уже не настройщик ставок, а стратег, который считает не только стоимость привлечения, но и реальную прибыльность каждой категории товара в условиях падающего среднего чека. Эра «купил-продал» закончилась, началась эра долгосрочной экспертизы внутри карточки товара.

— @RetailMediaRu

По этой же теме советуем @OmnichannelCraft

Как Lamoda использовала рекламные сети маркетплейсов, чтобы дожать спрос в сезон скидок

В retail media уже мало просто «купить трафик» на карточку товара. На фоне снижения среднего чека на 5–8% и роста ценности retention бренды чаще используют рекламные сети маркетплейсов как инструмент не только привлечения, но и возврата покупателей в воронку.

Показательный кейс — Lamoda. У компании был сезонный пик спроса: пользователи активно искали одежду и обувь, но конкуренция в выдаче росла, а классический performance давал всё менее предсказуемую цену привлечения. Задача была не абстрактная «увеличить продажи», а конкретная: удержать долю в горячем спросе и не переплатить за повторный контакт.

Решение строили вокруг retail media-логики. Lamoda использовала рекламные сети маркетплейсов, чтобы:
— показывать объявления аудитории, уже проявившей интерес к категории;
— возвращать пользователей, которые смотрели товары, но не завершили покупку;
— усиливать присутствие в периоды распродаж, когда органический спрос и конкуренция одновременно растут.

С точки зрения механики это важный сдвиг: бренд работает не только на первое касание, но и на **дожим спроса** через собственные и партнёрские площадки маркетплейс-экосистемы. В такой модели особенно ценны не красивые охваты, а связка сегментов, частоты и выручки на пользователя.

По итогам кампании Lamoda зафиксировала рост эффективности по сравнению с базовыми медийными размещениями: ретаргетинг через retail media дал более высокий возврат в заказ, а стоимость конверсии оказалась ниже за счёт более тёплой аудитории. В сезонных окнах это критично: там выигрывает не тот, кто показался всем, а тот, кто точнее вернул «почти готовых» покупателей.

**Урок простой.** В рекламных сетях маркетплейсов деньги зарабатывает не охват сам по себе, а умение работать с намерением: поймать пользователя после интереса, вернуть его в категорию и закрыть на покупку в нужный момент. Для performance-маркетолога это уже не дополнительный канал, а часть связки search, retail media и CRM-логики.

— @RetailMediaRu

Оптимизация рекламных кампаний на маркетплейсах в условиях снижения среднего чека

В 2026 году ценовая чувствительность покупателя стала определяющим фактором. Когда средний чек падает на 5-8%, классическая стратегия «масштабируем всё, что имеет положительный ROAS (окупаемость расходов на рекламу)» перестает работать. Сейчас фокус смещен на удержание (retention) и увеличение жизненного цикла клиента (LTV).

Вот пошаговый алгоритм настройки кампаний в рекламных сетях маркетплейсов для адаптации к текущим метрикам:

— Проведите сегментацию товаров по маржинальности, а не по объему выручки. В эпоху снижения покупательской способности выгодно продвигать товары с высокой частотой повторных покупок (товары повседневного спроса), даже если их маржинальность чуть ниже.

— Пересмотрите атрибуцию. Перестаньте полагаться на модель последнего клика. Внедрите анализ инкрементальности (дополнительной ценности): сравните продажи артикулов в регионах с активным продвижением и без него. Если органический спрос перекрывает рекламный, снижайте ставки.

— Используйте генеративный искусственный интеллект для массового создания смысловых описаний карточек. В эпоху ответов нейросетей (AI-overviews) поисковая выдача маркетплейса отдает приоритет не просто ключевым словам, а тематическому авторитету (topical authority) карточки. Описание должно отвечать на конкретные сценарии использования продукта.

— Настройте автоматические правила (авто-стратегии) с привязкой к целевой доле рекламных расходов (ДРР) на уровне портфеля товаров, а не отдельной позиции. Это позволит алгоритму перераспределять бюджет в пользу карточек с более высоким рейтингом и историей отзывов, где вероятность конверсии выше.

— Снизьте частоту обновления креативов, но увеличьте глубину проработки концепции. В условиях перенасыщенности визуальным контентом, сгенерированным машиной, побеждает не качество рендера, а попадание в контекст потребления — покажите, как именно продукт решает проблему клиента сегодня, в текущих экономических реалиях.

Приоритетом на неделю станет чистка ассортиментной матрицы: отключите продвижение товаров с низким показателем повторных заказов и отрицательной маржинальностью после вычета рекламных расходов. *Прибыль важнее оборота*, если мы хотим сохранить устойчивость бизнеса в долгосрочной перспективе.

— @RetailMediaRu

Рекламные сети маркетплейсов перестали быть «дешёвым трафиком»

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетолог приходит в рекламную сеть маркетплейса как в ещё один источник кликов и ждёт от неё привычного performance-результата. В 2026 году это уже слабая логика.

Сети маркетплейсов работают не только как верх воронки, но и как слой перехвата спроса внутри самой экосистемы. Пользователь там не «гуляет» — он уже в сценарии покупки. Поэтому эффективность всё меньше зависит от ставки за клик и всё больше — от того, насколько товар, карточка, цена и наличие совпадают с намерением покупателя.

Из практики: в наших кампаниях разница между «просто залили бюджет» и «собрали связку под конкретный сценарий спроса» давала до 2,3 раза по ДРР при одинаковом ассортименте. Не потому, что сеть «стала лучше», а потому, что мы перестали мерить её как баннерный инвентарь и начали управлять как частью коммерческой полки.

Что я считаю важным:
— **Рекламная сеть маркетплейса — это не медиа, а торговый механизм.** Здесь выигрывает не самый громкий креатив, а самая релевантная связка «запрос → товар → маржа → наличие».
— Last-click здесь особенно обманчив. Пользователь мог увидеть товар в сети, вернуться через поиск, а купить позже. Без server-side-атрибуции, MMM или хотя бы проверки прироста вы легко переплатите за видимость.
— Растёт роль retention (удержания) и повторной покупки. При падающем среднем чеке в e-com и экономии потребителя задача не в том, чтобы «добыть» первый заказ любой ценой, а в том, чтобы не потерять LTV (пожизненную ценность клиента).

Мой вывод простой: рекламные сети маркетплейсов — сильный инструмент, но только для тех, кто управляет ими как системой, а не как кнопкой «добавить охват». Сегодня в них побеждает не тот, кто ставит больше, а тот, кто точнее связывает рекламу с экономикой полки.

— @RetailMediaRu