Когда речь заходит о рекламной аналитике, большинство продавцов ограничивается классическим набором: CTR, CPC, CR, списания бюджета, сравнение ставок и отчёт по заказам. Всё.
Но за этими базовыми метриками скрывается огромное количество простых, но почти неиспользуемых аналитических приёмов, которые помогают экономить бюджет, быстрее находить слабые места и масштабировать прибыльные решения. Современная архитектура аналитических слоёв позволяет отслеживать не только явные показатели кампаний, но и более сложные связи между действиями пользователей на разных точках касания с брендом.
Собрали те методы, которые легко внедрить, но почему-то мало кто применяет на практике.
Аналитика «перекрёстных поведений»
Мы привыкли оценивать каждую рекламную кампанию отдельно. Но покупатель не мыслит категориями «кампания №1» или «кампания №2» — он видит бренд целиком. Чтобы понять реальное влияние рекламы, можно анализировать пересечения:
какие товары чаще всего покупают после просмотра рекламы другого SKU;
какие запросы приводят покупателей к товарам из других категорий;
какие кампании приводят к общему росту бренда, даже если не дают прямых продаж.
Это позволяет выстроить деревья влияния: рекламируется товар А → покупают товар А и дополнительно товар B → усиливаем стратегию перекрёстных продаж. Эффективность такого подхода часто проявляется при гибридной модели продвижения, когда одновременно используются несколько каналов и форматов рекламной активности.
Оценка «силы первой фотографии»
Большинство смотрит на CTR и делает выводы по нему. Но CTR — это уже следствие, а причина часто скрыта в одном элементе: главным фото.
Простой, но редко используемый метод:
Берём 3 варианта главной фотографии.
Ставим на них минимальные бюджеты.
Запускаем в одинаковых условиях.
Через сутки анализируем:
глубину просмотра;
процент добавлений в избранное;
соотношение просмотров к переходам на карточку;
процент людей, дошедших до отзывов.
Этот мини-тест показывает, какое фото реально “цепляет” аудиторию, ещё до анализа заказов.
Сегментация по времени реакции
Есть категории, где покупатель действует быстро (детские товары, бытовые мелочи), а есть — где решение принимают долго (одежда, техника, косметика). Для глубокого анализа конверсии протестируйте гиперсегментацию кампаний — настройте креативы и ставки не только под конкретные категории, но и под временные интервалы или особенности пользовательского поведения.
Редко кто анализирует время от первого контакта до покупки:
меньше 20 минут — импульсная покупка;
1–24 часа — сравнение;
1–7 дней — сложный выбор;
больше недели — низкий интерес, но потенциал догоняющей рекламы.
Этот разбор показывает:
куда подключать ретаргетинг;
какие товары лучше масштабировать;
какие — усиливать контентом и отзывами.
«Аналитика поражений»: изучаем не тех, кто купил, а тех, кто отказался
Все смотрят на тех, кто купил. Почти никто — на тех, кто уже был близок, но развернулся.
Очень простой подход:
Собираем товары, которые чаще всего смотрят перед уходом.
Смотрим, на каком этапе покупатели «падают»:
сразу после просмотра фото;
после чтения характеристик;
после просмотра отзывов;
после добавления в корзину.
Далее ищем слабое звено. Например: люди смотрят хит продаж, но уходят после фото №3. Причина может быть смешная: неудачный ракурс, плохой цвет, неподходящее сравнение. Этот подход часто экономит десятки тысяч рублей в рекламе.
Аналитика «ценовой чувствительности»
Большинство считает конкурентов по цене и ставит «среднюю по рынку». Но куда продуктивнее:
Считать разницу между вашей ценой и ценами реальных товаров, на которые переходит пользователь после просмотра вашей карточки.
Строить матрицу ценовой чувствительности:
до 7% разницы — покупатель спокойно принимает решение;
8–15% — начинаются сомнения;
больше 15% — почти всегда уход к конкуренту.
С этой матрицей становится сразу видно:
где делать скидку,
где можно поднять цену,
где конверсия падает не из-за рекламы, а из-за расхождения цен.
Аналитика «непрямых победителей»
Есть товары, которые дают больше продаж не себе, а другим позициям внутри вашего ассортимента.
Как это определить:
анализируем поисковые запросы, по которым пришёл покупатель;
сопоставляем это с конечным SKU, который он купил;
формируем список товаров, которые «являются приманкой».
Например: Вы рекламируете рюкзак X, а покупают рюкзак Y. То есть рюкзак X — прекрасный «вход» в ваш бренд.
Это знание позволяет:
сократить бюджеты на нерентабельные товары;
усиливать лидеров ассортимента;
строить стратегию через «входные SKU», снижая расходы.
Регулярно стройте собственную матрицу динамики, чтобы видеть, какие кампании, товары и объявления приносят максимальное возвратное влияние на продажи в моменте и на дистанции.
Анализ поведения ночью / днём
Почти никто не делит рекламный трафик по времени суток, а зря. Потребители ведут себя по-разному:
утром — много просмотров, мало покупок;
днём — аналитика и сравнение;
вечером — пик продаж;
ночью — высокие конверсии в нишах «для себя».
Простой шаг:
разделить кампании на дневные и ночные;
для ночных поставить более низкие ставки;
отключить утренние часы, где трафик дорогой, но конверсии низкие.
Эффект часто — снижение CPC на 20–40% без потери заказов.
Аналитика «точек притяжения» в карточке
Карточка товара — это не статичная страница. Пользователь внутри карточки движется по маршруту, который мало кто анализирует:
кликают ли на дополнительные фото;
доходит ли пользователь до блока характеристик;
смотрит ли отзывы с фото;
кликает ли по видео;
скроллит ли до нижних баннеров.
Из этого строится карта «точек притяжения» — CTR каждой зоны внутри карточки.
Применение:
усиливаем те зоны, которые работают;
заменяем те, которые игнорируют;
перетасовываем фотографии так, чтобы первые три давали максимальный эффект.
Анализ «порогов входа» по ставкам
Большинство повышает ставки постепенно: +1 рубль, +3 рубля…
Но внутри аукциона часто есть пороги:
чуть ниже ставки — вы почти не показываетесь,
чуть выше — резко выходите в лидеры.
Для поддержки результата советую подключать модерацию отдельных кампаний: это позволяет избежать просадок из-за некорректных объявлений или креативов и экономить бюджет на ключевых этапах.
Редкий, но эффективный подход:
Ставим минимальную ставку.
Резко поднимаем на +30–50%.
Смотрим прирост показов.
Если роста больше x2 — нашли точку входа.
Снижаем ставку до уровня, где показы ещё достойные, а цена ниже.
Этот метод даёт прогнозируемость там, где ставки всегда «плавают».
Оптимизация рекламы — это не всегда про сложные алгоритмы, дорогие сервисы и бесконечные эксперименты. Часто самые эффективные решения лежат на поверхности, но остаются незамеченными: анализ слабых мест карточки, проверка фото, сегментация времени суток, перекрёстные связи и эффект товаров-приманок.
Используя эти простые, но недооценённые аналитические подходы, можно:
снизить стоимость клика;
увеличить конверсию;
улучшить карточки;
точнее распределять бюджет;
предсказуемо масштабировать продажи.
Если хочешь — составлю персональную матрицу аналитики под твой товар, или сделаю готовый чек-лист