Яндекс объединяет охватные инструменты Директа: как теперь считать вклад медийки в продажи

Почему охватные кампании первыми идут под сокращение

Когда деньги в рекламе считают по последнему клику, вся ценность сделки достаётся источнику, который привёл человека на сайт в последний раз — обычно это поиск или брендовый запрос. Касания, которые познакомили клиента с продуктом за недели до покупки, в этой модели обнуляются. Верх воронки в отчёте выглядит балластом, который тратит бюджет и не приносит заявок.

Внутри экосистемы Яндекса искажение усиливается. Пользователь за месяц заходит в среднем примерно на десять сервисов компании — Поиск, Браузер, Почту, Маркет, Музыку и другие. Пока частоту показов считали отдельно по каждой площадке, один и тот же человек ловил рекламу многократно, а суммарный охват в отчётах раздувался. Собственник и руководитель отдела продаж видят картину, где медийка стоит денег и молчит по заявкам, — и режут её первой, хотя именно она готовила клиента к покупке.

Что меняет единый охватный формат Директа

Яндекс сводит охватные инструменты Директа в один тип кампании. Первый формат — медийный «Прайм-баннер», он размещается более чем на 20 сервисах экосистемы: Поиск, Браузер, Погода, Маркет, Go, Почта, Кинопоиск, Музыка, Афиша, Студия Алисы AI, Ритм.

Для аналитики важна одна деталь: формат учитывает пересечение аудитории между сервисами и управляет числом контактов на пользователя. Часть задвоения контактов внутри своего контура платформа снимает сама. К этому добавлены более 600 параметров нацеливания, аукционная модель оплаты и встроенные исследования прироста (Lift) для оценки результата. Оговорка существенная: бренд-метрика измеряется внутри закрытого контура Яндекса, и сверить её сторонними данными напрямую не выйдет.

Частота показов как параметр стоимости

Рабочий коридор частоты — порядка 5–10 контактов на пользователя. Ниже запоминание не формируется, выше начинается раздражение и слив бюджета. Когда частоту считали по каждой площадке отдельно, реальное число контактов на человека незаметно уходило за верхнюю границу: формально на каждом сервисе по три показа, а суммарно — пятнадцать. Единый учёт даёт шанс держать показы в рабочем диапазоне и платить за те контакты, которые работают. Поэтому частота — первое, что я бы контролировал в новом формате: она прямо влияет и на стоимость контакта, и на эффект кампании.

Post-view: как увидеть вклад медийки в деньгах

Post-view — это фиксация целевого действия, которое человек совершил спустя время после показа рекламы, без клика по баннеру. Технически такой путь клиента я собираю склейкой трёх источников: данных CRM (amoCRM, Bitrix24), Яндекс Метрики и пикселей отслеживания показов. На выходе получается единая цепочка касаний под одной сделкой — видно, что человек сначала увидел баннер, а через две недели пришёл с брендового запроса. Как довести этот путь от клика до сделки в amoCRM, я разбирал отдельно.

Масштаб эффекта по данным Roistat: около 30% покупателей, пришедших из поиска, перед этим видели медийные объявления, а баннеры с низкой кликабельностью за счёт post-view-эффекта повышали конверсию в поисковой рекламе примерно на четверть. Без этой склейки компания смотрит в отчёт по последнему клику и отключает охватный канал, который на самом деле готовит сделки. Где стек Яндекса доводит рекламу до оплаты и где связь рвётся, я подробно показывал на связке Метрики и DataLens.

Сколько сделок прячется в медийке: публичные разборы

В одном публичном кейсе застройщика после внедрения сквозной аналитики с учётом post-view нашли в пять раз больше сделок с охватной рекламы, чем показывали стандартные отчёты. Люди видели рекламу, но возвращались позже — через поиск и брендовые запросы, и заслуга уходила другому каналу. В другом публичном кейсе из той же отрасли учёт post-view-конверсий дал в полтора раза больше сделок с медийной рекламы и позволил сравнивать площадки по реальной стоимости сделки, отключив неэффективные размещения. По данным одной аналитической платформы, доля визитов вообще без контакта с рекламой составляла там лишь 10–11% — то есть почти весь спрос проходил через предварительные касания.

Бизнес-обоснование сверху даёт исследование Nielsen: прирост на один пункт в бренд-метриках (например, в осведомлённости) приносит около 1% роста продаж. Ставка только на нижнюю воронку даёт быстрый, но неустойчивый результат и со временем тормозит продажи. Здесь важна оговорка: это одиночные кейсы конкретных компаний с длинным циклом сделки, часто из недвижимости. Их числа показывают механику, но переносить проценты на свою нишу напрямую нельзя — у короткого цикла продаж эффект post-view будет другим.

Что придётся определить самим при сведении в сквозную аналитику

Главный риск — задвоение. Одна сделка может одновременно засчитаться как post-view со стороны медийки и как post-click со стороны поиска. Единого стандарта окна атрибуции для post-view и правил дедупликации источники не дают — эти правила приходится задавать самому в Roistat, ClickHouse или DataLens, иначе одни и те же деньги задвоятся в двух каналах и отчёт снова соврёт.

Исследования прироста работают внутри закрытого контура экосистемы. Удастся ли выгрузить сырые post-view-контакты единого формата в собственный ClickHouse для независимой атрибуции или придётся доверять метрикам платформы — пока неясно, это нужно проверять на практике после запуска. Точная дата запуска формата и то, как управление частотой ляжет в выгрузки для аналитики, в анонсе тоже не названы.

Корректная оценка верха воронки опирается на три опоры сразу: сквозную аналитику, инкрементальные тесты с контрольной группой (holdout) и бренд-исследования. Усреднённую зарубежную связь бренд-метрик с выручкой стоит проверять своим тестом с контрольной группой на своём рынке, а не принимать на веру. Единый охватный формат снимает часть проблемы пересечений внутри Яндекса, но доказывать вклад медийки в поток сделок всё равно придётся склейкой данных на своей стороне — этим я и занимаюсь, когда настраиваю сквозную аналитику под конкретный бизнес.