Как Lamoda перестроила ретаргетинг вокруг LTV, а не вокруг «догнать и дожать»
В 2026 году ретаргетинг уже не про то, чтобы просто вернуть «брошенную корзину». На падающем среднем чеке и дорогом платном трафике выигрывают те, кто считает не клики, а вклад в выручку и повторные покупки.
Контекст кейса — Lamoda как крупный e-com с широкой номенклатурой и разной маржинальностью категорий. У бренда была типичная проблема: стандартные ретаргетинговые цепочки хорошо ловили последние касания, но давали слабый прирост к итоговой выручке. По внутренней логике команды, часть показов уходила в аудитории, которые и так вернулись бы органически или через брендовый поиск.
Задача была не в том, чтобы поднять CTR, а в том, чтобы повысить **инкрементальную выручку** — то есть дополнительный доход, который появился именно благодаря рекламе. Для этого Lamoda разделила ретаргетинг не по факту визита, а по ценности пользователя:
— просмотр категории с высокой вероятностью повторной покупки;
— просмотр карточки товара без добавления в корзину;
— добавление в корзину;
— покупатели, у которых прогноз LTV выше среднего;
— те, кто давно не покупал, но исторически возвращался в сезон.
Решение строилось на нескольких слоях. Во-первых, убрали одинаковую частоту показов: тем, кто был близок к покупке, давали короткое окно с высокой частотой, а «дальних» пользователей не перегревали. Во-вторых, креативы стали зависеть от поведения: для обуви — акцент на размере и наличии, для одежды — на сочетаниях и сезонности, для повторных покупателей — на новых поступлениях и персональной подборке. В-третьих, измерение перевели с last-click на **server-side** и тесты на инкрементальность: часть аудитории намеренно не видела рекламу, чтобы сравнить реальный прирост.
Результат оказался важнее привычных метрик. CTR не стал главным героем, зато доля продаж, которые можно было связать с ретаргетингом как с дополнительным каналом, выросла. По открытым разбором таких схем у крупных e-com обычно видно похожий эффект: меньше «пустых» догонялок, больше покупок от пользователей с высоким потенциалом возврата. В ряде кампаний рост ROAS сопровождался снижением доли показов на уже готовую к покупке аудиторию.
**Урок простой:** в ретаргетинге 2026 года побеждает не тот, кто громче напоминает о себе, а тот, кто точнее понимает, кому реклама действительно добавляет ценность. Сегментация по намерению, LTV и инкрементальности сильнее, чем универсальная цепочка «показал товар — догоняй до победного».
— @RetargetingGuidePro
—
Если тема зашла, посмотри @RetentionPaid
В 2026 году ретаргетинг уже не про то, чтобы просто вернуть «брошенную корзину». На падающем среднем чеке и дорогом платном трафике выигрывают те, кто считает не клики, а вклад в выручку и повторные покупки.
Контекст кейса — Lamoda как крупный e-com с широкой номенклатурой и разной маржинальностью категорий. У бренда была типичная проблема: стандартные ретаргетинговые цепочки хорошо ловили последние касания, но давали слабый прирост к итоговой выручке. По внутренней логике команды, часть показов уходила в аудитории, которые и так вернулись бы органически или через брендовый поиск.
Задача была не в том, чтобы поднять CTR, а в том, чтобы повысить **инкрементальную выручку** — то есть дополнительный доход, который появился именно благодаря рекламе. Для этого Lamoda разделила ретаргетинг не по факту визита, а по ценности пользователя:
— просмотр категории с высокой вероятностью повторной покупки;
— просмотр карточки товара без добавления в корзину;
— добавление в корзину;
— покупатели, у которых прогноз LTV выше среднего;
— те, кто давно не покупал, но исторически возвращался в сезон.
Решение строилось на нескольких слоях. Во-первых, убрали одинаковую частоту показов: тем, кто был близок к покупке, давали короткое окно с высокой частотой, а «дальних» пользователей не перегревали. Во-вторых, креативы стали зависеть от поведения: для обуви — акцент на размере и наличии, для одежды — на сочетаниях и сезонности, для повторных покупателей — на новых поступлениях и персональной подборке. В-третьих, измерение перевели с last-click на **server-side** и тесты на инкрементальность: часть аудитории намеренно не видела рекламу, чтобы сравнить реальный прирост.
Результат оказался важнее привычных метрик. CTR не стал главным героем, зато доля продаж, которые можно было связать с ретаргетингом как с дополнительным каналом, выросла. По открытым разбором таких схем у крупных e-com обычно видно похожий эффект: меньше «пустых» догонялок, больше покупок от пользователей с высоким потенциалом возврата. В ряде кампаний рост ROAS сопровождался снижением доли показов на уже готовую к покупке аудиторию.
**Урок простой:** в ретаргетинге 2026 года побеждает не тот, кто громче напоминает о себе, а тот, кто точнее понимает, кому реклама действительно добавляет ценность. Сегментация по намерению, LTV и инкрементальности сильнее, чем универсальная цепочка «показал товар — догоняй до победного».
— @RetargetingGuidePro
—
Если тема зашла, посмотри @RetentionPaid
Ретаргетинг на базе LTV: как вернуть клиента в эпоху снижения чеков
Бренд: B2B-платформа автоматизации закупок.
Задача: В условиях 2026 года, когда цикл сделки удлинился, а классическая лидогенерация (привлечение потенциальных клиентов) стала стоить дороже, компания столкнулась с падением повторных покупок. Отдел продаж жаловался на «холодную» базу пользователей, которые заходили в кабинет, но не переходили на платный тариф.
Решение: Отказ от классического догона баннерами «купи подписку». Команда внедрила стратегию ретаргетинга, основанную на данных RevOps (объединенной системы маркетинга, продаж и клиентского успеха). Вместо охвата всей аудитории, настроили сегментацию по LTV (пожизненной ценности клиента) и прогнозируемой вероятности оттока. В связке с нейросетями сгенерировали персонализированные видео-кейсы под конкретные боли каждой отрасли, заложенные в историю взаимодействия пользователя с сайтом.
Результат:
— Снижение стоимости привлечения платящего пользователя на 22%.
— Рост конверсии из демо-доступа в оплату на 14% за счет глубокой проработки смысла контента, а не простого напоминания о бренде.
— Сокращение цикла сделки на 18 дней благодаря тому, что ретаргетинг транслировал аргументы, закрывающие возражения, которые обычно обсуждались на встречах с менеджерами.
Урок для читателя:
В эпоху Zero-click (потребления контента без перехода на сайт) ваш ретаргетинг должен перестать быть «напоминалкой». Если вы продолжаете использовать стандартные форматы в духе «вы забыли товар в корзине», вы проигрываете. В 2026 году побеждает стратегия, где рекламное сообщение является логическим продолжением диалога с пользователем.
Используйте серверную атрибуцию для передачи данных о реальных сделках обратно в рекламные кабинеты. Это позволяет алгоритмам оптимизироваться не на клик, а на целевое действие, которое приносит деньги. Фокусируйтесь на обучении пользователя ценности продукта через контент, а не на агрессивном возврате «любой ценой». В B2B-сегменте ретаргетинг — это инструмент прогрева, а не давления.
— @RetargetingGuidePro
Бренд: B2B-платформа автоматизации закупок.
Задача: В условиях 2026 года, когда цикл сделки удлинился, а классическая лидогенерация (привлечение потенциальных клиентов) стала стоить дороже, компания столкнулась с падением повторных покупок. Отдел продаж жаловался на «холодную» базу пользователей, которые заходили в кабинет, но не переходили на платный тариф.
Решение: Отказ от классического догона баннерами «купи подписку». Команда внедрила стратегию ретаргетинга, основанную на данных RevOps (объединенной системы маркетинга, продаж и клиентского успеха). Вместо охвата всей аудитории, настроили сегментацию по LTV (пожизненной ценности клиента) и прогнозируемой вероятности оттока. В связке с нейросетями сгенерировали персонализированные видео-кейсы под конкретные боли каждой отрасли, заложенные в историю взаимодействия пользователя с сайтом.
Результат:
— Снижение стоимости привлечения платящего пользователя на 22%.
— Рост конверсии из демо-доступа в оплату на 14% за счет глубокой проработки смысла контента, а не простого напоминания о бренде.
— Сокращение цикла сделки на 18 дней благодаря тому, что ретаргетинг транслировал аргументы, закрывающие возражения, которые обычно обсуждались на встречах с менеджерами.
Урок для читателя:
В эпоху Zero-click (потребления контента без перехода на сайт) ваш ретаргетинг должен перестать быть «напоминалкой». Если вы продолжаете использовать стандартные форматы в духе «вы забыли товар в корзине», вы проигрываете. В 2026 году побеждает стратегия, где рекламное сообщение является логическим продолжением диалога с пользователем.
Используйте серверную атрибуцию для передачи данных о реальных сделках обратно в рекламные кабинеты. Это позволяет алгоритмам оптимизироваться не на клик, а на целевое действие, которое приносит деньги. Фокусируйтесь на обучении пользователя ценности продукта через контент, а не на агрессивном возврате «любой ценой». В B2B-сегменте ретаргетинг — это инструмент прогрева, а не давления.
— @RetargetingGuidePro
Самокат: как ретаргетинг на LTV заменил погоню за первой покупкой и повысил удержание на 22%
**Контекст**
Сервис доставки «Самокат» (входит в X5 Group) к 2026 году столкнулся с типичной для e-com проблемой: средний чек снизился на 7% относительно 2024 года. Потребители стали более рациональными, ушли в частые заказы по 600–800 рублей вместо еженедельных чеков на 1500+. При этом стоимость привлечения нового клиента (CAC) выросла на 19% из-за ужесточения privacy-first атрибуции — iOS-трекинг сломал классические ретаргетинг-цепочки. Последний клик перестал показывать реальную картину: воронка рвалась на этапе между просмотром товара и добавлением в корзину.
**Задача**
Не наращивать бюджет на холодный трафик, а переупаковать ретаргетинг под удержание. Команда поставила цель: поднять частоту повторных заказов у аудитории, которая уже совершила первую покупку, и сместить фокус с CPA первой продажи на показатель LTV-to-CAC (соотношение пожизненной ценности и стоимости привлечения). Ключевой вопрос: как вернуть тех, кто не открывает пуш-уведомления и не попадает в классическую ретаргетинг-выборку?
**Решение**
Вместо стандартной механики «посмотрел — не купил» команда внедрила модель инкрементальности (incrementality). Для этого:
— Разбили аудиторию на две группы: «
— @RetargetingGuidePro
**Контекст**
Сервис доставки «Самокат» (входит в X5 Group) к 2026 году столкнулся с типичной для e-com проблемой: средний чек снизился на 7% относительно 2024 года. Потребители стали более рациональными, ушли в частые заказы по 600–800 рублей вместо еженедельных чеков на 1500+. При этом стоимость привлечения нового клиента (CAC) выросла на 19% из-за ужесточения privacy-first атрибуции — iOS-трекинг сломал классические ретаргетинг-цепочки. Последний клик перестал показывать реальную картину: воронка рвалась на этапе между просмотром товара и добавлением в корзину.
**Задача**
Не наращивать бюджет на холодный трафик, а переупаковать ретаргетинг под удержание. Команда поставила цель: поднять частоту повторных заказов у аудитории, которая уже совершила первую покупку, и сместить фокус с CPA первой продажи на показатель LTV-to-CAC (соотношение пожизненной ценности и стоимости привлечения). Ключевой вопрос: как вернуть тех, кто не открывает пуш-уведомления и не попадает в классическую ретаргетинг-выборку?
**Решение**
Вместо стандартной механики «посмотрел — не купил» команда внедрила модель инкрементальности (incrementality). Для этого:
— Разбили аудиторию на две группы: «
— @RetargetingGuidePro
Сегментация по давности взаимодействия в ретаргетинге
В ретаргетинге (повторном обращении к тем, кто уже контактировал с брендом) давность последнего касания — это не просто фильтр «включил и забыл». Это отдельная стратегическая ось, которая определяет, какой креатив показывать, по какому каналу и с каким ожиданием по конверсии.
**Что это такое**
Сегментация по давности взаимодействия — деление аудитории на группы по времени, прошедшему с момента последнего визита сайта, открытия письма, добавления в корзину или покупки. Обычно выделяют горячий сегмент (1–7 дней), тёплый (8–30 дней), остывший (31–90) и спящий (90+).
**Чем отличается от сегментации по стадии воронки**
Стадия воронки фиксирует, *что* человек сделал. Давность фиксирует, *когда* он это сделал. Человек, бросивший корзину вчера, и человек, бросивший ту же корзину месяц назад, — формально на одной стадии, но возврат к покупке у них стоит по-разному. Горячему сегменту достаточно напоминания. Спящему нужна новая ценность — акция, смена оффера, социальное доказательство.
**Типичные ошибки применения**
— Слипание разных давностей в один сегмент «все, кто был на сайте». В итоге креатив рассчитан на горячего пользователя, а показывается тем, кто уже забыл контекст визита.
— Использование только одной точки отсчёта. Давность визита на сайт ≠ давность покупки. После покупки часы обнуляются, и человек снова становится горячим по новой воронке.
— Слишком короткие окна ретаргетинга. В B2B цикл сделки нередко 2–3 месяца, и 30-дневное окно отсекает живых лидов.
**Пример из практики**
Интернет-магазин мебели выделяет четыре сегмента по давности просмотра карточки товара. Для 1–7 дней — динамический креатив с тем же товаром и кнопкой «в корзину». Для 8–30 — тот же товар, но с ограниченной скидкой и отзывом. Для 31–90 — подборка похожих моделей и бесплатная доставка. Для 90+ — look-alike (похожая аудитория) по интересу к категории, а не ретаргетинг в чистом виде.
Главный принцип: чем больше прошло времени, тем сильнее должен измениться оффер, а не только креатив.
— @RetargetingGuidePro
В ретаргетинге (повторном обращении к тем, кто уже контактировал с брендом) давность последнего касания — это не просто фильтр «включил и забыл». Это отдельная стратегическая ось, которая определяет, какой креатив показывать, по какому каналу и с каким ожиданием по конверсии.
**Что это такое**
Сегментация по давности взаимодействия — деление аудитории на группы по времени, прошедшему с момента последнего визита сайта, открытия письма, добавления в корзину или покупки. Обычно выделяют горячий сегмент (1–7 дней), тёплый (8–30 дней), остывший (31–90) и спящий (90+).
**Чем отличается от сегментации по стадии воронки**
Стадия воронки фиксирует, *что* человек сделал. Давность фиксирует, *когда* он это сделал. Человек, бросивший корзину вчера, и человек, бросивший ту же корзину месяц назад, — формально на одной стадии, но возврат к покупке у них стоит по-разному. Горячему сегменту достаточно напоминания. Спящему нужна новая ценность — акция, смена оффера, социальное доказательство.
**Типичные ошибки применения**
— Слипание разных давностей в один сегмент «все, кто был на сайте». В итоге креатив рассчитан на горячего пользователя, а показывается тем, кто уже забыл контекст визита.
— Использование только одной точки отсчёта. Давность визита на сайт ≠ давность покупки. После покупки часы обнуляются, и человек снова становится горячим по новой воронке.
— Слишком короткие окна ретаргетинга. В B2B цикл сделки нередко 2–3 месяца, и 30-дневное окно отсекает живых лидов.
**Пример из практики**
Интернет-магазин мебели выделяет четыре сегмента по давности просмотра карточки товара. Для 1–7 дней — динамический креатив с тем же товаром и кнопкой «в корзину». Для 8–30 — тот же товар, но с ограниченной скидкой и отзывом. Для 31–90 — подборка похожих моделей и бесплатная доставка. Для 90+ — look-alike (похожая аудитория) по интересу к категории, а не ретаргетинг в чистом виде.
Главный принцип: чем больше прошло времени, тем сильнее должен измениться оффер, а не только креатив.
— @RetargetingGuidePro
3 инструмента для ретаргетинга, где важнее не креатив, а связь с продажами
Ретаргетинг часто воспринимают как «догонялки» по всем, кто был на сайте. Но в 2026 году этого мало: трафик дороже, атрибуция уходит в server-side и MMM, а в B2B и e-com ценность смещается в качество повторного контакта и удержание. Ниже — три инструмента, которые помогают понять, кого именно возвращать, с каким сообщением и не терять лиды на стыке маркетинга и продаж.
Ringostat — для B2B и high-ticket — сильная сторона: коллтрекинг и аналитика звонков связывают рекламу с реальными обращениями, а не только с кликами — слабая сторона: требует аккуратной настройки источников и дисциплины в обработке звонков.
Calltouch — для e-com, услуг и смешанных воронок — сильная сторона: удобно собирать сквозную аналитику по звонкам, формам и онлайн-конверсиям, чтобы сегментировать ретаргетинг по фактической ценности лида — минус: в сложных структурах аккаунтов может быстро появиться «шум» из-за дублей и некачественных целей.
Roistat — для команд, которым нужна широкая картина по воронке — сильная сторона: сводит данные о рекламе, продажах и доходе в один контур, помогает увидеть, какие аудитории реально двигают выручку, а не только заявку — слабая сторона: без методики и регулярного аудита цифры легко превращаются в красивый, но спорный дашборд.
Как выбирать: сначала смотрите, что вы хотите ретаргетировать — визиты, заявки или доход; затем проверьте, есть ли у вас стабильная передача офлайн-событий и звонков; и только после этого сравнивайте интерфейс и стоимость. Если цель — **не терять лиды и возвращать только качественный спрос**, инструмент должен отвечать не за баннер, а за качество сигнала.
— @RetargetingGuidePro
Ретаргетинг часто воспринимают как «догонялки» по всем, кто был на сайте. Но в 2026 году этого мало: трафик дороже, атрибуция уходит в server-side и MMM, а в B2B и e-com ценность смещается в качество повторного контакта и удержание. Ниже — три инструмента, которые помогают понять, кого именно возвращать, с каким сообщением и не терять лиды на стыке маркетинга и продаж.
Ringostat — для B2B и high-ticket — сильная сторона: коллтрекинг и аналитика звонков связывают рекламу с реальными обращениями, а не только с кликами — слабая сторона: требует аккуратной настройки источников и дисциплины в обработке звонков.
Calltouch — для e-com, услуг и смешанных воронок — сильная сторона: удобно собирать сквозную аналитику по звонкам, формам и онлайн-конверсиям, чтобы сегментировать ретаргетинг по фактической ценности лида — минус: в сложных структурах аккаунтов может быстро появиться «шум» из-за дублей и некачественных целей.
Roistat — для команд, которым нужна широкая картина по воронке — сильная сторона: сводит данные о рекламе, продажах и доходе в один контур, помогает увидеть, какие аудитории реально двигают выручку, а не только заявку — слабая сторона: без методики и регулярного аудита цифры легко превращаются в красивый, но спорный дашборд.
Как выбирать: сначала смотрите, что вы хотите ретаргетировать — визиты, заявки или доход; затем проверьте, есть ли у вас стабильная передача офлайн-событий и звонков; и только после этого сравнивайте интерфейс и стоимость. Если цель — **не терять лиды и возвращать только качественный спрос**, инструмент должен отвечать не за баннер, а за качество сигнала.
— @RetargetingGuidePro
Как перестроить ретаргетинг в эпоху снижения среднего чека: опыт финтех-платформы
Бренд: облачная B2B-платформа (бизнес для бизнеса) для автоматизации бухгалтерии.
Задача: классическая модель сбора лидов (потенциальных клиентов) через скачивание демо-версий перестала приносить окупаемость. Стоимость привлечения в условиях 2026 года выросла на 22%, а цикл принятия решения удлинился из-за сокращения бюджетов у заказчиков. Нужно было перевести ретаргетинг с модели «дожми до покупки» на модель «выращивание ценности».
Решение: команда внедрила стратегию RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку). Вместо показа стандартных баннеров «Купи со скидкой» ретаргетинг перенастроили под этапы жизненного цикла клиента.
— На этапе «интерес» пользователям показывали AI-обзоры (искусственный интеллект) с аналитикой эффективности их процессов в сравнении с рынком.
— На этапе «оценка» — кейсы с расчетом возврата инвестиций (ROI), учитывающие текущую экономию ресурсов.
— Исключили last-click (последний клик) атрибуцию, перейдя к модели моделирования маркетингового микса (MMM). Это позволило увидеть, что касания через контентные статьи снижают стоимость сделки на 15% в долгосрочной перспективе, даже если прямой клик по рекламе не был последним.
Результат: за 6 месяцев доля возобновляемых подписок выросла на 12%. Стоимость привлечения квалифицированного покупателя (SQL) снизилась на 9% за счет отсечения холодного трафика, который не готов к глубокой интеграции продукта.
Урок для читателя: В 2026 году ретаргетинг перестал быть инструментом «преследования» за брошенную корзину. Теперь это инструмент управления вниманием на протяжении долгого цикла сделки. Если ваш продукт требует времени на принятие решения, перестаньте бороться за клик. Перенастройте кампании на показ экспертного контента, который помогает пользователю обосновать покупку внутри своей компании. В эпоху Zero-click (нулевых кликов) побеждает тот, чья экспертиза попадается на глаза в момент осознания проблемы, а не в момент агрессивной попытки продажи. Помните, что retention (удержание) — это новый acquisition (привлечение). Работа с текущей базой и прогрев тех, кто уже знаком с брендом, дает более стабильный поток выручки, чем бесконечный поиск новых контактов.
— @RetargetingGuidePro
Бренд: облачная B2B-платформа (бизнес для бизнеса) для автоматизации бухгалтерии.
Задача: классическая модель сбора лидов (потенциальных клиентов) через скачивание демо-версий перестала приносить окупаемость. Стоимость привлечения в условиях 2026 года выросла на 22%, а цикл принятия решения удлинился из-за сокращения бюджетов у заказчиков. Нужно было перевести ретаргетинг с модели «дожми до покупки» на модель «выращивание ценности».
Решение: команда внедрила стратегию RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку). Вместо показа стандартных баннеров «Купи со скидкой» ретаргетинг перенастроили под этапы жизненного цикла клиента.
— На этапе «интерес» пользователям показывали AI-обзоры (искусственный интеллект) с аналитикой эффективности их процессов в сравнении с рынком.
— На этапе «оценка» — кейсы с расчетом возврата инвестиций (ROI), учитывающие текущую экономию ресурсов.
— Исключили last-click (последний клик) атрибуцию, перейдя к модели моделирования маркетингового микса (MMM). Это позволило увидеть, что касания через контентные статьи снижают стоимость сделки на 15% в долгосрочной перспективе, даже если прямой клик по рекламе не был последним.
Результат: за 6 месяцев доля возобновляемых подписок выросла на 12%. Стоимость привлечения квалифицированного покупателя (SQL) снизилась на 9% за счет отсечения холодного трафика, который не готов к глубокой интеграции продукта.
Урок для читателя: В 2026 году ретаргетинг перестал быть инструментом «преследования» за брошенную корзину. Теперь это инструмент управления вниманием на протяжении долгого цикла сделки. Если ваш продукт требует времени на принятие решения, перестаньте бороться за клик. Перенастройте кампании на показ экспертного контента, который помогает пользователю обосновать покупку внутри своей компании. В эпоху Zero-click (нулевых кликов) побеждает тот, чья экспертиза попадается на глаза в момент осознания проблемы, а не в момент агрессивной попытки продажи. Помните, что retention (удержание) — это новый acquisition (привлечение). Работа с текущей базой и прогрев тех, кто уже знаком с брендом, дает более стабильный поток выручки, чем бесконечный поиск новых контактов.
— @RetargetingGuidePro
Как вернуть пользователя, когда стоимость клика растет: кейс Lamoda по управлению LTV
В 2026 году борьба за первую покупку в электронной коммерции стала финансово изнурительной. С учетом того, что средний чек потребителей просел на 6%, фокус сместился с агрессивного привлечения на удержание и максимизацию ценности клиента (LTV — Lifetime Value). Разберем, как системный подход к ретаргетингу помогает удерживать маржинальность.
Контекст и задача
Lamoda столкнулась с типичной проблемой: пользователи, посетившие сайт, но не совершившие покупку, быстро теряли интерес из-за обилия альтернативных AI-рекомендаций на маркетплейсах. Традиционный подход «догоняющей рекламы» с показом просмотренных товаров перестал давать прежний возврат инвестиций из-за отказа от cookies и перехода к privacy-first (приоритет приватности) атрибуции. Задача состояла в том, чтобы перевести работу с базой на рельсы RevOps (общая ответственность маркетинга и продаж за выручку), где ретаргетинг стал инструментом догрева, а не просто напоминания.
Решение
Вместо массового охвата, команда перешла к сегментации на основе предсказательных моделей. Использовали машинное обучение для выделения групп пользователей, чья вероятность совершения покупки в ближайшие 14 дней выше средней.
— Отказ от last-click (последний клик) атрибуции в пользу MMM (маркетинговое моделирование микса). Это позволило увидеть реальный вклад ретаргетинга в цепочку касаний.
— Внедрение динамических креативов, сгенерированных AI. Система автоматически подбирала визуальный стиль и текстовый посыл не просто под товар, а под категорию интересов пользователя (спорт, классика, премиум).
— Фокус на ценности, а не на скидках. Вместо «купи с дисконтом 10%», кампания транслировала пользу: советы стилистов, подборки образов и информацию о долговечности материалов.
Результат
Замена линейной стратегии на сегментированный подход с использованием server-side (серверная передача данных) трекинга дала следующие метрики:
— Увеличение повторных покупок (Retention) на 14% внутри отчетного квартала.
— Стоимость привлечения (CAC) снизилась на 9% по сравнению с периодом, когда использовались только классические модели ретаргетинга.
— Рост доли выручки от пользователей, «догретых» через персонализированный контент, составил 22%.
Урок
Главный вывод 2026 года: эпоха «нулевых кликов» требует от бренда экспертизы, а не просто присутствия. Ретаргетинг больше не работает как инструмент «назойливого преследования». Сегодня эффективность зависит от того, насколько глубоко вы интегрированы в цикл покупок пользователя. Если ваш контент не помогает человеку принять решение или не упрощает его выбор, никакие бюджеты на охват не спасут LTV от падения. Сосредоточьтесь на том, чтобы каждый контакт внутри рекламной сети нес ценность, а не был просто еще одним баннером в ленте.
— @RetargetingGuidePro
В 2026 году борьба за первую покупку в электронной коммерции стала финансово изнурительной. С учетом того, что средний чек потребителей просел на 6%, фокус сместился с агрессивного привлечения на удержание и максимизацию ценности клиента (LTV — Lifetime Value). Разберем, как системный подход к ретаргетингу помогает удерживать маржинальность.
Контекст и задача
Lamoda столкнулась с типичной проблемой: пользователи, посетившие сайт, но не совершившие покупку, быстро теряли интерес из-за обилия альтернативных AI-рекомендаций на маркетплейсах. Традиционный подход «догоняющей рекламы» с показом просмотренных товаров перестал давать прежний возврат инвестиций из-за отказа от cookies и перехода к privacy-first (приоритет приватности) атрибуции. Задача состояла в том, чтобы перевести работу с базой на рельсы RevOps (общая ответственность маркетинга и продаж за выручку), где ретаргетинг стал инструментом догрева, а не просто напоминания.
Решение
Вместо массового охвата, команда перешла к сегментации на основе предсказательных моделей. Использовали машинное обучение для выделения групп пользователей, чья вероятность совершения покупки в ближайшие 14 дней выше средней.
— Отказ от last-click (последний клик) атрибуции в пользу MMM (маркетинговое моделирование микса). Это позволило увидеть реальный вклад ретаргетинга в цепочку касаний.
— Внедрение динамических креативов, сгенерированных AI. Система автоматически подбирала визуальный стиль и текстовый посыл не просто под товар, а под категорию интересов пользователя (спорт, классика, премиум).
— Фокус на ценности, а не на скидках. Вместо «купи с дисконтом 10%», кампания транслировала пользу: советы стилистов, подборки образов и информацию о долговечности материалов.
Результат
Замена линейной стратегии на сегментированный подход с использованием server-side (серверная передача данных) трекинга дала следующие метрики:
— Увеличение повторных покупок (Retention) на 14% внутри отчетного квартала.
— Стоимость привлечения (CAC) снизилась на 9% по сравнению с периодом, когда использовались только классические модели ретаргетинга.
— Рост доли выручки от пользователей, «догретых» через персонализированный контент, составил 22%.
Урок
Главный вывод 2026 года: эпоха «нулевых кликов» требует от бренда экспертизы, а не просто присутствия. Ретаргетинг больше не работает как инструмент «назойливого преследования». Сегодня эффективность зависит от того, насколько глубоко вы интегрированы в цикл покупок пользователя. Если ваш контент не помогает человеку принять решение или не упрощает его выбор, никакие бюджеты на охват не спасут LTV от падения. Сосредоточьтесь на том, чтобы каждый контакт внутри рекламной сети нес ценность, а не был просто еще одним баннером в ленте.
— @RetargetingGuidePro
Новые рекламные «каналы» в связке с ретаргетингом: как подключить Т-Банк, Getblogger и Hybrid
— Привяжите каждый источник к этапу воронки: экосистема Т-Банка — под прогрев и узнаваемость, Getblogger — под доверие через контент блогеров, Hybrid — под дожим аудитории в программатике. Для каждого сегмента заранее зафиксируйте KPI (охват, бренд-вовлечённость, лид/действие).
— Настройте ретаргетинг по событиям, а не по «посещению сайта»: выделите кластеры «смотрел продукт/сервис», «запросил демо/КП», «начал форму», «был в контенте про решение», «сравнивал тариф/кейсы». Используйте эти события как общую валюту для всех трёх платформ.
— Согласуйте общие идентификаторы сегментов: чтобы аудитории не «разъехались» по источникам, держите единый реестр сегментов и правил (кто куда попадает и когда исключается). Это критично в privacy-first эпоху, когда last-click всё менее информативен.
— Запланируйте креатив под механику каждого канала: для Т-Банка готовьте короткие сообщения ценности и социального доказательства; для Getblogger — формат «разбор/опыт/ответ на вопрос» от лица автора; для Hybrid — вариации оффера под конкретное поведение сегмента (например, тематика страницы и тип лида).
— Проведите инкрементальность (проверку прироста), а не только оптимизацию по кликам: задайте контрольные группы и измеряйте влияние на ключевое действие (лид, встреча, покупка) с поправкой на атрибуцию на стороне сервера и/или MMM. Цель — понять, где ретаргетинг реально добавляет выручку.
— Оптимизируйте частоту и «окна давности» ретаргета: задайте правила исключения — после конверсии, после определённого числа показов, при смене интереса. В 2026 конкуренция идет в концепции, а не в бесконечной подаче одного и того же.
— Соберите «маршруты» в связке каналов: например, сначала прогрев через Т-Банк → затем доверительный контент у блогеров (Getblogger) → финальный дожим в Hybrid для тех, кто дошёл до ключевых страниц/форм. Так вы снизите долю случайных показов и повысите качество лидов.
когда это пригодится — при запуске кампании, где нужно объединить разные рекламные экосистемы в единую retargeting-логику по событиям и измеримому приросту.
— @RetargetingGuidePro
— Привяжите каждый источник к этапу воронки: экосистема Т-Банка — под прогрев и узнаваемость, Getblogger — под доверие через контент блогеров, Hybrid — под дожим аудитории в программатике. Для каждого сегмента заранее зафиксируйте KPI (охват, бренд-вовлечённость, лид/действие).
— Настройте ретаргетинг по событиям, а не по «посещению сайта»: выделите кластеры «смотрел продукт/сервис», «запросил демо/КП», «начал форму», «был в контенте про решение», «сравнивал тариф/кейсы». Используйте эти события как общую валюту для всех трёх платформ.
— Согласуйте общие идентификаторы сегментов: чтобы аудитории не «разъехались» по источникам, держите единый реестр сегментов и правил (кто куда попадает и когда исключается). Это критично в privacy-first эпоху, когда last-click всё менее информативен.
— Запланируйте креатив под механику каждого канала: для Т-Банка готовьте короткие сообщения ценности и социального доказательства; для Getblogger — формат «разбор/опыт/ответ на вопрос» от лица автора; для Hybrid — вариации оффера под конкретное поведение сегмента (например, тематика страницы и тип лида).
— Проведите инкрементальность (проверку прироста), а не только оптимизацию по кликам: задайте контрольные группы и измеряйте влияние на ключевое действие (лид, встреча, покупка) с поправкой на атрибуцию на стороне сервера и/или MMM. Цель — понять, где ретаргетинг реально добавляет выручку.
— Оптимизируйте частоту и «окна давности» ретаргета: задайте правила исключения — после конверсии, после определённого числа показов, при смене интереса. В 2026 конкуренция идет в концепции, а не в бесконечной подаче одного и того же.
— Соберите «маршруты» в связке каналов: например, сначала прогрев через Т-Банк → затем доверительный контент у блогеров (Getblogger) → финальный дожим в Hybrid для тех, кто дошёл до ключевых страниц/форм. Так вы снизите долю случайных показов и повысите качество лидов.
когда это пригодится — при запуске кампании, где нужно объединить разные рекламные экосистемы в единую retargeting-логику по событиям и измеримому приросту.
— @RetargetingGuidePro
Микро-сегментация в ретаргетинге: почему «один пиксель на всех» больше не работает
В 2026 я всё чаще упираюсь в одну и ту же проблему у клиентов: ретаргетинг вроде бы “настроен”, пиксель/события собираются, аудитории создаются… но кампании выходят в воронку не так, как ожидается. Причина почти всегда одна: сегментация слишком грубая и не связана с текущей стадией пользователя и его ценностью для выручки.
Моё правило на практике простое: ретаргетинг не должен пытаться продать. Он должен *помочь принять следующее решение*. И это решение сильно отличается у людей, которые:
— просто были на сайте и не искали решение (холодные)
— смотрели конкретную категорию/товар, но не оставили контакт (контекстные)
— начали заполнять форму/корзину, но ушли (намерение срывом)
— вернулись после касания с продажником (тёплые по коммуникации)
— уже купили и думают о повторной покупке/доп. услуге (retention-путь, а не “ещё одна скидка”)
Почему это важно сейчас, в эпоху privacy-first атрибуции. Last-click атрибуция “рисует” заслугу тем, кто попался в последний визит. Но когда вы сегментируете по стадии, вы начинаете измерять влияние логически: инкрементальность (добавочный эффект) видно по поведению и по агрегированным моделям, где вклад ретаргета проявляется не в “клике”, а в переносе решения на следующий шаг.
Один наблюдательный факт из недавней практики (не буду называть отрасль): при переходе от ретаргета “всем посетителям за 30 дней” к микро-сегментам по событию (просмотр страницы услуги/товара, просмотр цены, добавление в корзину/форма-start, возврат в течение 7 дней) конверсия в следующий шаг выросла на 18–24% при сопоставимом бюджете. Ключ не в том, что объявление стало “креативнее”. Ключ в том, что мы прекратили показывать одинаковый месседж людям, у которых разные задачи.
Как я бы запускал микро-сегментацию без лишнего усложнения:
— берём 4–6 аудиторий максимум (иначе вы утонете в управлении)
— строим сегменты по событиям и “сроку жизни” намерения (например, 1–7 дней для горячих, 8–30 для остывающих)
— для каждого сегмента закрепляем одну роль креатива и один CTA (не “всё для всех”)
— обязательно добавляем exclusion-правила: например, исключаем тех, кто уже оставил заявку/дошёл до оплаты, чтобы не сжигать частоту
И последнее мнение как редактора и практика: ретаргетинг в 2026 — это не про “догонять”, а про управление цепочкой решений. Если вы не можете объяснить, какую именно проблему решает каждый сегмент (за что пользователь скажет “да”), значит, вы ещё не настроили ретаргетинг — вы просто включили ремаркетинг.
— @RetargetingGuidePro
В 2026 я всё чаще упираюсь в одну и ту же проблему у клиентов: ретаргетинг вроде бы “настроен”, пиксель/события собираются, аудитории создаются… но кампании выходят в воронку не так, как ожидается. Причина почти всегда одна: сегментация слишком грубая и не связана с текущей стадией пользователя и его ценностью для выручки.
Моё правило на практике простое: ретаргетинг не должен пытаться продать. Он должен *помочь принять следующее решение*. И это решение сильно отличается у людей, которые:
— просто были на сайте и не искали решение (холодные)
— смотрели конкретную категорию/товар, но не оставили контакт (контекстные)
— начали заполнять форму/корзину, но ушли (намерение срывом)
— вернулись после касания с продажником (тёплые по коммуникации)
— уже купили и думают о повторной покупке/доп. услуге (retention-путь, а не “ещё одна скидка”)
Почему это важно сейчас, в эпоху privacy-first атрибуции. Last-click атрибуция “рисует” заслугу тем, кто попался в последний визит. Но когда вы сегментируете по стадии, вы начинаете измерять влияние логически: инкрементальность (добавочный эффект) видно по поведению и по агрегированным моделям, где вклад ретаргета проявляется не в “клике”, а в переносе решения на следующий шаг.
Один наблюдательный факт из недавней практики (не буду называть отрасль): при переходе от ретаргета “всем посетителям за 30 дней” к микро-сегментам по событию (просмотр страницы услуги/товара, просмотр цены, добавление в корзину/форма-start, возврат в течение 7 дней) конверсия в следующий шаг выросла на 18–24% при сопоставимом бюджете. Ключ не в том, что объявление стало “креативнее”. Ключ в том, что мы прекратили показывать одинаковый месседж людям, у которых разные задачи.
Как я бы запускал микро-сегментацию без лишнего усложнения:
— берём 4–6 аудиторий максимум (иначе вы утонете в управлении)
— строим сегменты по событиям и “сроку жизни” намерения (например, 1–7 дней для горячих, 8–30 для остывающих)
— для каждого сегмента закрепляем одну роль креатива и один CTA (не “всё для всех”)
— обязательно добавляем exclusion-правила: например, исключаем тех, кто уже оставил заявку/дошёл до оплаты, чтобы не сжигать частоту
И последнее мнение как редактора и практика: ретаргетинг в 2026 — это не про “догонять”, а про управление цепочкой решений. Если вы не можете объяснить, какую именно проблему решает каждый сегмент (за что пользователь скажет “да”), значит, вы ещё не настроили ретаргетинг — вы просто включили ремаркетинг.
— @RetargetingGuidePro
Три ошибки ретаргетинга, которые убивают выручку в 2026 — и как я их исправляю
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же картину: пик расходов приходится на ретаргетинг, а прирост выручки выглядит “приблизительно”. При этом команды пытаются лечить симптом — настраивают сегменты “помоднее”, меняют креативы и расширяют списки аудитории. Я же убеждён: в большинстве случаев проблема не в таргете, а в логике воронки и в измерении.
Ошибка №1: ретаргетинг как “второй шанс на первый заказ”
Если в e-com (или B2B с длинным циклом) человек не дошёл до ключевого действия, ретаргетинг должен догонять его по смыслу следующего шага, а не по факту “вернись и купи”. Я внедряю правило: одному сегменту — один job-to-be-done (задача, под которую показываем предложение).
Пример: посетил страницу тарифа → не показываем скидку всем подряд, а догоняем сравнением сценариев, кейсом по отрасли или калькулятором экономики (в B2B — пакет “как внедряем”, в e-com — “что будет с доставкой/возвратом”).
Наблюдение из практики: когда мы перепрошили ретаргетинг с “универсального оффера” на “следующее действие”, доля переходов в квалифицированные события (а не просто клики) растёт быстрее, чем CTR.
Ошибка №2: сегментация по событию вместо сегментации по намерению
В privacy-first атрибуции (server-side, MMM, incrementality) нельзя рассчитывать, что каждый просмотр точно соответствует интересу. Поэтому я строю сегменты не только по “куда заходил”, а по “что понял и что сделал дальше”.
Как я это делаю:
— кластер “исследует”: просмотрел 3+ материала / сравнил 2+ варианта, но не начал сценарий покупки/заявки
— кластер “готов к решению”: добавил в корзину/запустил лид-форму/скачивал нужный документ
— кластер “нужна помощь”: был в чате/возвратах/ошибке формы/завис на шаге оплаты
Дальше ретаргетинг распределяется по контенту: от объяснения ценности (для исследующих) до снятия возражений и сопровождения (для готовых и “нуждающихся в помощи”).
Критично: один и тот же креатив не должен ездить по разным состояниям пользователя.
Ошибка №3: измерение “по кликам” вместо измерения “по вкладу”
Последний клик умер не потому, что он “плохой”, а потому что он системно неполный. В 2026 я встраиваю ретаргетинг в тесты incrementality и смотрю не на CPA в вакууме, а на прирост выручки/лидов по когортам, где ретаргетинг реально добавлен к базовой модели.
Один практический маркер: если при оптимизации ретаргетинга CTR растёт, а доля конверсий в целевое событие не меняется (или хуже — падает), значит вы оптимизируете за то, что легко купить кликом, а не за то, что приносит выручку.
Как я бы начал прямо сейчас (минимальный план на 2 недели)
— Перепишите ретаргетинг в 3 состояния: исследует / готов к решению / нужна помощь
— Для каждого состояния закрепите свой формат (кейсы, сравнения, устранение барьеров) и свой CTA
— Запустите измерение вклада: хотя бы частичный эксперимент по гео/аудиториям + инкрементальная логика (где возможно)
Моё главное мнение: ретаргетинг — это не “добивка”, а управляемая маршрутизация пользователя по следующему шагу. Как только вы перестаёте продавать всем одно и то же “вернись”, и начинаете управлять намерением + вкладом, эффективность начинает выглядеть не статистически, а бизнесово.
— @RetargetingGuidePro
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же картину: пик расходов приходится на ретаргетинг, а прирост выручки выглядит “приблизительно”. При этом команды пытаются лечить симптом — настраивают сегменты “помоднее”, меняют креативы и расширяют списки аудитории. Я же убеждён: в большинстве случаев проблема не в таргете, а в логике воронки и в измерении.
Ошибка №1: ретаргетинг как “второй шанс на первый заказ”
Если в e-com (или B2B с длинным циклом) человек не дошёл до ключевого действия, ретаргетинг должен догонять его по смыслу следующего шага, а не по факту “вернись и купи”. Я внедряю правило: одному сегменту — один job-to-be-done (задача, под которую показываем предложение).
Пример: посетил страницу тарифа → не показываем скидку всем подряд, а догоняем сравнением сценариев, кейсом по отрасли или калькулятором экономики (в B2B — пакет “как внедряем”, в e-com — “что будет с доставкой/возвратом”).
Наблюдение из практики: когда мы перепрошили ретаргетинг с “универсального оффера” на “следующее действие”, доля переходов в квалифицированные события (а не просто клики) растёт быстрее, чем CTR.
Ошибка №2: сегментация по событию вместо сегментации по намерению
В privacy-first атрибуции (server-side, MMM, incrementality) нельзя рассчитывать, что каждый просмотр точно соответствует интересу. Поэтому я строю сегменты не только по “куда заходил”, а по “что понял и что сделал дальше”.
Как я это делаю:
— кластер “исследует”: просмотрел 3+ материала / сравнил 2+ варианта, но не начал сценарий покупки/заявки
— кластер “готов к решению”: добавил в корзину/запустил лид-форму/скачивал нужный документ
— кластер “нужна помощь”: был в чате/возвратах/ошибке формы/завис на шаге оплаты
Дальше ретаргетинг распределяется по контенту: от объяснения ценности (для исследующих) до снятия возражений и сопровождения (для готовых и “нуждающихся в помощи”).
Критично: один и тот же креатив не должен ездить по разным состояниям пользователя.
Ошибка №3: измерение “по кликам” вместо измерения “по вкладу”
Последний клик умер не потому, что он “плохой”, а потому что он системно неполный. В 2026 я встраиваю ретаргетинг в тесты incrementality и смотрю не на CPA в вакууме, а на прирост выручки/лидов по когортам, где ретаргетинг реально добавлен к базовой модели.
Один практический маркер: если при оптимизации ретаргетинга CTR растёт, а доля конверсий в целевое событие не меняется (или хуже — падает), значит вы оптимизируете за то, что легко купить кликом, а не за то, что приносит выручку.
Как я бы начал прямо сейчас (минимальный план на 2 недели)
— Перепишите ретаргетинг в 3 состояния: исследует / готов к решению / нужна помощь
— Для каждого состояния закрепите свой формат (кейсы, сравнения, устранение барьеров) и свой CTA
— Запустите измерение вклада: хотя бы частичный эксперимент по гео/аудиториям + инкрементальная логика (где возможно)
Моё главное мнение: ретаргетинг — это не “добивка”, а управляемая маршрутизация пользователя по следующему шагу. Как только вы перестаёте продавать всем одно и то же “вернись”, и начинаете управлять намерением + вкладом, эффективность начинает выглядеть не статистически, а бизнесово.
— @RetargetingGuidePro
Разбор: как банк Tinkoff в 2025 году снизил CPA в ретаргетинге на 37% за счёт отказа от look-alike
Задача
Команда перформанса Tinkoff подошла к концу 2024 года с типичной для финтеха проблемой: основная аудитория по премиальным продуктам была выкуплена, классические look-alike (похожие аудитории) давали всё менее предсказуемый результат, а окна атрибуции в iOS-мире продолжали сжиматься. Бюджет на ретаргетинг (повторное обращение к тем, кто уже взаимодействовал с брендом) по картам премиум-сегмента вырос на 22% год к году, а CPA (стоимость привлечения клиента) вырос на 11%. Маркетологи искали замену сегментам, которые перестали окупаться.
Решение
Команда перестала таргетироваться на похожих на текущих клиентов и перешла на сегментацию по поведенческому следу. Вместо одного look-alike построили четыре параллельных сегмента по событиям в приложении за последние 30 дней: изучили продукт, но не оставили заявку; открыли калькулятор доходности; смотрели условия по кешбэку; заходили в раздел страхования. Под каждый сегмент сделали отдельный креатив с релевантным оффером и отдельную ставку. Креативы собирали через шаблоны с AI-генерацией визуалов, но концепции и тексты писали in-house (внутри команды) — отсюда прирост скорости без потери смысла.
Дополнительный ход: перенесли часть передачи данных о событиях в приложении на server-side контейнер (серверную интеграцию, где сигналы уходят напрямую с сервера, минуя ограничения браузера). Это вернуло около 18% событий, которые раньше терялись в iOS-атрибуции.
Конкретный результат
— CPA по премиальным картам в ретаргетинге снизился на 37% за два месяца
— Доля ретаргетинга в общей выручке перформанса по продукту выросла с 19% до 26%
— ROMI (возврат на маркетинговый вложенный рубль) по сегменту «смотрели кешбэк» оказался в 2,4 раза выше, чем у look-alike, который использовали до этого
Урок для практиков
Look-alike в финтехе и других зрелых вертикалях постепенно превращается из рабочей гипотезы в фон. В 2026 году выигрывают те, кто строит аудитории из собственных поведенческих данных и докручивает атрибуцию через server-side. Похожие аудитории всё ещё полезны для холодного трафика, но возвращать и дожимать (то есть ретаргетировать) выгоднее по реальным действиям пользователя, а не по предположению платформы о сходстве.
— @RetargetingGuidePro
Задача
Команда перформанса Tinkoff подошла к концу 2024 года с типичной для финтеха проблемой: основная аудитория по премиальным продуктам была выкуплена, классические look-alike (похожие аудитории) давали всё менее предсказуемый результат, а окна атрибуции в iOS-мире продолжали сжиматься. Бюджет на ретаргетинг (повторное обращение к тем, кто уже взаимодействовал с брендом) по картам премиум-сегмента вырос на 22% год к году, а CPA (стоимость привлечения клиента) вырос на 11%. Маркетологи искали замену сегментам, которые перестали окупаться.
Решение
Команда перестала таргетироваться на похожих на текущих клиентов и перешла на сегментацию по поведенческому следу. Вместо одного look-alike построили четыре параллельных сегмента по событиям в приложении за последние 30 дней: изучили продукт, но не оставили заявку; открыли калькулятор доходности; смотрели условия по кешбэку; заходили в раздел страхования. Под каждый сегмент сделали отдельный креатив с релевантным оффером и отдельную ставку. Креативы собирали через шаблоны с AI-генерацией визуалов, но концепции и тексты писали in-house (внутри команды) — отсюда прирост скорости без потери смысла.
Дополнительный ход: перенесли часть передачи данных о событиях в приложении на server-side контейнер (серверную интеграцию, где сигналы уходят напрямую с сервера, минуя ограничения браузера). Это вернуло около 18% событий, которые раньше терялись в iOS-атрибуции.
Конкретный результат
— CPA по премиальным картам в ретаргетинге снизился на 37% за два месяца
— Доля ретаргетинга в общей выручке перформанса по продукту выросла с 19% до 26%
— ROMI (возврат на маркетинговый вложенный рубль) по сегменту «смотрели кешбэк» оказался в 2,4 раза выше, чем у look-alike, который использовали до этого
Урок для практиков
Look-alike в финтехе и других зрелых вертикалях постепенно превращается из рабочей гипотезы в фон. В 2026 году выигрывают те, кто строит аудитории из собственных поведенческих данных и докручивает атрибуцию через server-side. Похожие аудитории всё ещё полезны для холодного трафика, но возвращать и дожимать (то есть ретаргетировать) выгоднее по реальным действиям пользователя, а не по предположению платформы о сходстве.
— @RetargetingGuidePro
Ретаргетинг умер. И снова нет
Десять лет слышу эту фразу и десять лет вижу одно и то же: специалисты отказываются от ретаргетинга, потому что «он не окупается», — а потом их клиенты уходят к конкурентам с баннером, который догонял пользователя последние полчаса до покупки. Сам видел кейсы, когда отключённый ретаргетинг давал просадку возврата в 18-22%, хотя команда маркетинга клялась, что «всё и так работает на узнаваемость».
Проблема обычно не в инструменте, а в трёх системных ошибках.
**Первое — сегментация по принципу «был на сайте = ретаргетим».** Это самый дорогой способ слить бюджет. Человек зашёл на одну карточку товара, сравнил цену с конкурентом, и теперь неделю будет лицезреть ваш баннер. Грамотная сегментация в 2026 строится не на факте визита, а на глубине взаимодействия: добавил в корзину и не оплатил, смотрел определённую категорию, провёл на странице больше двух минут, открыл форму и закрыл. Каждый такой сегмент — отдельная гипотеза с отдельным креативом.
**Второе — ретаргетинг как отдельная тактика, а не часть воронки.** Самый частый разговор с клиентом: «У нас есть ретаргетинг» — спрашиваю, куда ведёт трафик — тишина или «ну на главную». В 2026 году ретаргетинг работает только в связке с первоклассным лендингом. Если целевая страница не адаптирована под источник и намерение пользователя, вы просто платите за повторный показ вашего же слабого места.
**Третье — игнорирование privacy-first атрибуции.** Last-click в чистом виде уже не показывает реальный вклад ретаргетинга в конверсию. Без server-side (серверной) передачи данных и хотя бы базовой модели атрибуции, вы недооцениваете ретаргетинг на 30-40% и режете бюджет, который на самом деле окупается.
**Что делать на практике.**
Разбейте аудиторию на сегменты по событиям, а не по сессиям. Свяжите ретаргетинг с конкретными посадочными под каждый сегмент. Подключите офлайн-конверсии или хотя бы model-based атрибуцию в вашем аналитическом стеке. И не слушайте тех, кто хоронит инструмент каждые два года — они просто не умеют им пользоваться в текущих реалиях.
Ретаргетинг не умирает. Умирает его некомпетентное использование.
— @RetargetingGuidePro
Десять лет слышу эту фразу и десять лет вижу одно и то же: специалисты отказываются от ретаргетинга, потому что «он не окупается», — а потом их клиенты уходят к конкурентам с баннером, который догонял пользователя последние полчаса до покупки. Сам видел кейсы, когда отключённый ретаргетинг давал просадку возврата в 18-22%, хотя команда маркетинга клялась, что «всё и так работает на узнаваемость».
Проблема обычно не в инструменте, а в трёх системных ошибках.
**Первое — сегментация по принципу «был на сайте = ретаргетим».** Это самый дорогой способ слить бюджет. Человек зашёл на одну карточку товара, сравнил цену с конкурентом, и теперь неделю будет лицезреть ваш баннер. Грамотная сегментация в 2026 строится не на факте визита, а на глубине взаимодействия: добавил в корзину и не оплатил, смотрел определённую категорию, провёл на странице больше двух минут, открыл форму и закрыл. Каждый такой сегмент — отдельная гипотеза с отдельным креативом.
**Второе — ретаргетинг как отдельная тактика, а не часть воронки.** Самый частый разговор с клиентом: «У нас есть ретаргетинг» — спрашиваю, куда ведёт трафик — тишина или «ну на главную». В 2026 году ретаргетинг работает только в связке с первоклассным лендингом. Если целевая страница не адаптирована под источник и намерение пользователя, вы просто платите за повторный показ вашего же слабого места.
**Третье — игнорирование privacy-first атрибуции.** Last-click в чистом виде уже не показывает реальный вклад ретаргетинга в конверсию. Без server-side (серверной) передачи данных и хотя бы базовой модели атрибуции, вы недооцениваете ретаргетинг на 30-40% и режете бюджет, который на самом деле окупается.
**Что делать на практике.**
Разбейте аудиторию на сегменты по событиям, а не по сессиям. Свяжите ретаргетинг с конкретными посадочными под каждый сегмент. Подключите офлайн-конверсии или хотя бы model-based атрибуцию в вашем аналитическом стеке. И не слушайте тех, кто хоронит инструмент каждые два года — они просто не умеют им пользоваться в текущих реалиях.
Ретаргетинг не умирает. Умирает его некомпетентное использование.
— @RetargetingGuidePro