Как «поженить» аналитику рекламы в разных каналах: «Телеграм», e-commerce, «Яндекс», «ВКонтакте»
Сегодня маркетолог живет в параллельных вселенных. В одной у него 180% ROAS (Return on Ad Spend — показатель рентабельности рекламных вложений) по данным «Яндекса». В другой — три конверсии из «ВКонтакте». А в DSP (Demand-Side Platform — платформа автоматизированной закупки медийной рекламы) — CTR (Click-Through Rate — показатель кликабельности) 2,3%, но связь с продажами где-то теряется. Если свести все отчеты вместе, цифры не просто не сходятся — они спорят между собой. Проблема фрагментации: почему маркетологи видят кампании как набор несвязанных источников Каждая система видит клиента через свою замочную скважину. Одна считает клики, другая — показы, третья — только покупки. А когда складываешь эти кусочки, легко получить 160% от реальности. Это не ошибка аналитики — это нормальная ситуация на современном рынке. Пользователь живет сразу в трех экранах: смотрит рекламу на Smart TV, переходит по баннеру в DSP, а последний клик делает в поиске в «Яндексе». Каждая платформа честно говорит: «Это мой клиент». И каждая права — просто видит только часть пути. Проблема в том, что без общего идентификатора вся история посетителя разваливается на фрагменты. В результате маркетинг работает вслепую. Самый частый сценарий, когда канал, который реально работает, отключают, потому что система не видит его вклад. Например, programmatic-кампания дает охваты, готовит аудиторию, а покупают люди через контекст спустя неделю. Отчеты programmatic демонстрируют «0 конверсий», бюджет режут, и показатели в контексте тоже падают. Связь не видна. Обратная ситуация: бюджет уходит в канал, который выглядит эффективным только потому, что ловит последний клик. «Яндекс.Директ» показывает 180% ROAS — но только потому, что фиксирует людей, которых уже прогрели через другие каналы. Увеличиваешь бюджет в контекст, а новых клиентов не прибавляется. Третий сценарий: когда в аналитике 60% заказов (180 из 300) помечены как direct/none — прямой переход на сайт без определенного источника. На первый взгляд кажется, что это чистая органика: люди знают бренд, сами вспомнили и пришли. Сарафанное радио работает, узнаваемость растет, реклама не нужна. Но это иллюзия. Большая часть этих «прямых» заказов — результат рекламы, которую система просто не смогла отследить. Человек увидел баннер в метро, запомнил название. Посмотрел ролик на YouTube неделю назад. Прочитал пост в телеграм-канале. А потом ввел адрес сайта напрямую в браузер. Система видит direct/none, маркетолог думает про органику, а на самом деле это та самая реклама, бюджет которой собираются урезать. В итоге маркетинг не понимает, какое касание оказалось ключевым. Сложности кросс-канального анализа Почему UTM и CRM не дают целостной картины UTM-метки (Urchin Tracking Module — параметр в URL для отслеживания рекламных кампаний) остаются базовым инструментом отслеживания, но у них есть фундаментальные ограничения.
Они теряются при переходе между устройствами — человек кликнул по рекламе на работе, а купил дома с личного ноутбука. Мессенджеры и приложения часто обрезают параметры при переходах. Метка теряется в момент перехода на поддомен (с лендинга во внутреннюю систему). А главное — UTM фиксирует только последнее касание, игнорируя весь предыдущий путь пользователя.
CRM (Customer Relationship Management — система управления взаимоотношениями с клиентами) хранит историю покупок, но не видит рекламные касания до регистрации. Платформа знает, что человек купил товар, но не знает, что он трижды видел рекламу в «Телеграме», искал отзывы в «Яндексе» и сравнивал цены на маркетплейсе. Даже продвинутые CRM с интеграцией call-tracking и email-маркетинга покрывают только часть customer journey. Связки между системами работают точечно: CRM видит покупки, рекламный кабинет — клики, но целостная картина пути клиента остается недоступной. Как экосистемы считают конверсии и аудитории У разных систем разные окна конверсий — где-то 7 дней, где-то 30. Разные модели атрибуции: last click, first click, data-driven. Разные метрики эффективности — CPM (Cost per Mille — стоимость тысячи показов), CPC (Cost per Click — стоимость клика), CPA (Cost Per Action — стоимость целевого действия) или ROMI (Return On Marketing Investment — показатель возврата маркетинговых инвестиций). Даже если цифры выглядят похожими, они описывают разные явления.
Что такое «конверсия»? Для e-commerce — это покупка. Для B2B — заявка. Для мобильного приложения — установка или первая покупка. Каждая платформа трактует успех по-своему. «ВКонтакте» считает конверсией переход на сайт, «Яндекс» — достижение цели в «Метрике», «Телеграм» вообще не передает данные о конверсиях напрямую. В результате маркетолог видит три разных отчета об одной и той же кампании, и все они технически правильные — просто измеряют разное.
Как избежать дублирования и «каннибализации» результатов Когда пользователь видит рекламу в нескольких каналах, каждая платформа приписывает конверсию себе. В итоге сумма продаж по всем площадкам превышает реальные результаты. Это создает иллюзию эффективности: каждый источник «рентабелен», но общий ROMI отрицательный. «Каннибализация» происходит, когда каналы борются за одну и ту же аудиторию, вместо того чтобы дополнять друг друга. Контекстная реклама перехватывает брендовый трафик, который и так пришел бы на сайт. Ретаргетинг в соцсетях показывается людям, которые уже готовы купить. Без понимания реального вклада каждого канала невозможно оптимизировать бюджеты — деньги уходят на дублирование, а не на привлечение новых клиентов. Возможности интеграции Одно из решений — технология Stable ID, которая дает каждому человеку анонимный идентификатор, связывающий все его устройства и действия в единую цепочку. Личность остается защищенной, но путь клиента становится прозрачным. Эта технология считается инновационной — каждый год появляются новые возможности и алгоритмы. Пока ее используют только крупнейшие рекламодатели, у которых есть ресурсы на внедрение и тестирование передовых инструментов. Но именно им доступна полная картина: как просмотр рекламы на Smart TV влияет на онлайн-покупки, а медийная реклама в DSP формирует лояльность и повторные заказы. Подходы к унификации данных
ID-маппинг — технология связывания разных идентификаторов пользователя в единый профиль. Stable ID представляет собой обезличенный идентификатор, привязанный к стабильному параметру: номеру телефона, электронной почте или устройству. Провайдер видит трафик домохозяйства, математические модели определяют точки пересечения и устанавливают взаимосвязи между устройствами и пользователями. Модельный бриджинг использует математические модели для восстановления связей там, где прямое отслеживание невозможно. Если человек видел рекламу на Smart TV, а купил через мобильное приложение, модель рассчитывает вероятность связи на основе временных паттернов, географии и поведенческих признаков. Кросс-платформенные Business Intelligence-системы (BI) собирают данные через API (программный интерфейс для обмена данными) всех рекламных платформ и приводят их к единому формату. Системы нормализуют разные метрики, синхронизируют временные окна и применяют единые правила атрибуции ко всем каналам.
Выбор подхода зависит от масштаба бизнеса: небольшим компаниям с 2–3 рекламными каналами достаточно готовых коннекторов и шаблонных дашбордов. Крупному бизнесу с десятками источников трафика нужны кастомные решения с возможностью настройки собственных правил атрибуции и интеграции с внутренними системами учета. DMP и рекламные программатики Data Management Platforms собирают данные из всех источников и строят единые профили пользователей. DMP позволяет создать сегмент «Смотрели товар, но не купили» и найти этих людей в разных рекламных системах. Платформы работают с множеством источников данных одновременно, собирая информацию с сайта, email, мобильного приложения. Customer Data Platform идет дальше — она не только собирает данные, но и активирует их в режиме реального времени. CDP объединяет онлайн- и офлайн-покупки, связывает их с источниками трафика и автоматически корректирует рекламные кампании. Рекламный программатик использует эти данные для оптимизации в реальном времени. Вместо того чтобы показывать рекламу «всем женщинам 25–35 лет», система находит конкретных людей, которые проявили интерес к продукту в любом канале, и достраивает коммуникацию там, где они сейчас активны.
При этом выбор инструментов всегда диктуется реальными задачами. Небольшой бизнес с парой рекламных каналов начинает с ID-маппинга — этого хватает, чтобы перестать считать одного клиента трижды. Когда появляется охватная реклама и важно понять, как баннеры на улице влияют на онлайн-продажи, подключают модельный бриджинг. Крупные компании с десятками подрядчиков и миллионными бюджетами строят полноценную BI-инфраструктуру с едиными правилами атрибуции — иначе каждое агентство будет доказывать свою эффективность по собственным метрикам.
Зрелые команды не выбирают что-то одно. Они комбинируют подходы: ID-маппинг для базовой дедупликации, модельный бриджинг для сложных кросс-медийных кампаний, BI-системы для управленческой отчетности. Потому что универсального решения нет — каждый инструмент закрывает свою слепую зону. Переход от каналов к аудиториям Аналитика по каналам отвечает на вопрос «Сколько конверсий принес Instagram?*». Аналитика по аудиториям — «Как ведут себя люди, которые пришли оттуда?» Это фундаментальный сдвиг в мышлении. Вместо среднего CTR по кампании анализируются когорты. Выделяется группа «Новые покупатели из Instagram*» и отслеживается их поведение в течение времени. Может оказаться так, что эти пользователи имеют более высокий LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента), хотя CPA выше в несколько раз. Без когортного анализа эту ценность не увидеть. Customer Journey Mapping показывает реальный путь покупателя. Большинство начинают с чтения обзоров, потом ищут в поисковиках, сравнивают на агрегаторах и только потом покупают. Каждый канал играет свою роль: один формирует узнаваемость, другой создает интерес, третий закрывает сделку. Отключение любого звена разрушает всю цепочку. Мультитач-атрибуция справедливо распределяет заслуги между каналами. Медийная реклама, которую считают «неэффективной» из-за нулевых прямых конверсий, часто участвует в большинстве покупок как первое касание. Она не продает напрямую, но готовит аудиторию для конверсии в других каналах. Быстрая аналитика лучше идеальной Многие до сих пор тратят месяцы на настройку DMP, пытаясь добиться «чистых данных». Но идеальной картины не будет, потому что данные всегда будут неполными, а поведение пользователей — слишком сложным, чтобы свести его к одной метрике. Задача аналитики — не найти абсолютную истину, а увидеть достаточно, чтобы действовать быстрее конкурентов. Stable ID и кросс-канальная аналитика позволяют принимать решения на лету. Не через квартал, а уже на следующий день после запуска кампании. Итог: видеть не цифры, а людей Кросс-канальная аналитика — это не про красивые дашборды, а про понимание аудитории: где человек впервые видит бренд, где принимает решение и где действительно покупает. Это сдвиг от «каналов» к «людям». От отчетов — к пониманию пути. Это не просто переход от last click к data-driven, а культурная перестройка: маркетинг превращается из управления бюджетами в управление вниманием. И чем раньше бизнес перестанет спорить, кто «принес конверсию», тем быстрее он начнет управлять всей воронкой — от внимания до продажи. *Принадлежит компании Meta, признанной экстремистской организацией и запрещенной в России.