Искусственный интеллект меняет ландшафт привлечения клиентов, нередко перехватывая часть органического и прямого трафика, что искажает традиционные модели атрибуции. Чтобы эффективно корректировать медиаплан в таких условиях, необходимо переосмыслить подход к измерению эффективности, внедрить продвинутые модели атрибуции и сосредоточиться на LTV, а не только на CPA первого касания.
В 2026 году ИИ-сервисы, вроде продвинутых поисковых ассистентов и агрегаторов контента, становятся неотъемлемой частью цифровой экосистемы. Они предоставляют пользователям мгновенные ответы, суммируют информацию и даже совершают покупки от их имени. Для маркетологов это означает, что часть пути клиента происходит вне прямой видимости привычных аналитических систем. Трафик, который раньше считался прямым или органическим, теперь может быть результатом взаимодействия с ИИ. Это искажает данные атрибуции и требует нового подхода к корректировке медиаплана. Ключ к успеху — глубокая аналитика, тестирование гипотез и фокус на истинной ценности каждого канала.
Традиционные модели атрибуции, такие как Last Click или First Click, дают сбой, когда между пользователем и вашим сайтом появляется посредник в виде ИИ. Пользователь может задать вопрос ИИ-ассистенту, получить готовый ответ, содержащий информацию о вашем продукте, и лишь потом перейти на сайт. В этом случае ИИ-ассистент выступил в роли мощного информационного канала, но атрибуция часто будет присвоена прямому заходу или органическому поиску (если пользователь затем искал бренд).
Представьте сценарий: пользователь ищет «лучший CRM для малого бизнеса» через ИИ-поисковик. Ассистент анализирует десятки обзоров, сравнивает функции и предлагает три варианта, один из которых — ваш продукт, с кратким описанием преимуществ и прямой ссылкой. Пользователь переходит по ссылке. Ваша аналитика зафиксирует прямой переход, но инициатором этого перехода был ИИ. Как оценить вклад? Игнорировать этот канал — значит недооценить его влияние на верхние этапы воронки.
Ещё один аспект: ИИ-помощники всё чаще действуют как «агенты» пользователя, собирая информацию и даже совершая действия (например, бронируя билеты, выбирая товары). В таком случае прямое взаимодействие пользователя с рекламным объявлением или вашим сайтом может быть минимальным. ИИ «прогоняет» сценарии за пользователя. Это требует от нас фокуса не только на прямой конверсии, но и на присутствии бренда в источниках, которые ИИ использует для получения информации.
«В эпоху доминирования ИИ-ассистентов маркетологи больше не могут полагаться исключительно на последнее касание. Нам нужно отслеживать 'путь идеи', а не только 'путь клика'. Это значит, что успех бренда определяется его заметностью и авторитетом в информационном поле, которое 'сканируют' ИИ-системы, а не только прямыми рекламными бюджетами.»
— Кристина Каплан, директор по маркетингу крупной SaaS-компании
Откажитесь от простых моделей атрибуции. Переходите на модели, учитывающие вклад каждого касания, например, U-образную, W-образную или, что оптимальнее, data-driven модели (на основе алгоритмов машинного обучения). Эти модели анализируют все точки контакта пользователя и распределяют ценность между ними более справедливо. Они могут учитывать косвенное влияние ИИ-сервисов, если вы правильно настроите отслеживание.
Пример: Если вы используете Last Click и видите, что доля прямых заходов или органического поиска выросла, тогда как трафик из платных каналов снизился, не спешите сокращать бюджеты на платную рекламу. Возможно, именно платная реклама (например, баннерная или видео) привлекла внимание пользователя, который потом искал информацию через ИИ-помощника, а тот уже направил его на ваш сайт. Без платной кампании этот пользователь, вероятно, вообще не узнал бы о вашем продукте.
Если ИИ-сервисы предоставляют готовые ответы, ваша задача — стать источником этих ответов. Это означает акцент на авторитетный контент, высокий рейтинг в органической выдаче, наличие структурированных данных (Schema.org), которые ИИ легко парсит. Важно, чтобы ИИ-ассистент, формируя ответ на запрос пользователя, ссылался или цитировал именно ваш ресурс. Это косвенно влияет на бренд-метрики и в итоге на прямой трафик.
Медиаплан должен включать бюджеты на контент-маркетинг, SEO-оптимизацию не только под ключевые слова, но и под интенты, которые могут быть заданы голосовым или текстовым ассистентам. Это включает создание FAQ-страниц, статей-сравнений, обзоров, которые будут авторитетными и полными. Цель — стать «первым источником правды» для ИИ.
Не бойтесь экспериментировать. Возможно, вам нужно будет инвестировать в аудио-контент для голосовых помощников, или в короткие, ёмкие форматы, которые легко «перевариваются» ИИ. Тестируйте рекламные форматы, которые максимально явно демонстрируют ценность вашего продукта, чтобы даже при кратком упоминании ИИ-ассистентом, у пользователя возникал интерес. Ищите каналы, которые ИИ-сервисы используют как источники информации, и старайтесь размещать там свой контент.
Например, если вы заметили, что определённые ИИ-ассистенты часто ссылаются на крупные агрегаторы отзывов или сравнительные порталы, направьте часть бюджета на улучшение позиций и наполнения ваших профилей на этих площадках. Это не прямая реклама, но она влияет на формирование мнения ИИ о вашем продукте.
Инвестируйте в системы сквозной аналитики, которые объединяют данные из CRM, рекламных кабинетов, веб-аналитики и даже офлайн-продаж. Это позволит строить более полную картину Customer Journey. Важно отслеживать не только последний клик, но и всю цепочку взаимодействий пользователя до конверсии, включая просмотры, взаимодействия с контентом и косвенные касания.
Внедрите более глубокую разметку UTM-метками, чтобы максимально детализировать источники трафика. Используйте опросы на сайте, чтобы прямо спросить пользователей, как они узнали о вас, или что побудило их к покупке. Это поможет выявить роль неочевидных каналов, включая влияние ИИ-сервисов, о которых пользователь может даже не упомянуть напрямую, но которые подтолкнули его к целевому действию.
Компания «ПланерМенеджер», SaaS-сервис для управления проектами, столкнулась с проблемой: CPA по платным каналам рос, но количество новых регистраций (лидов) оставалось стабильным, а прямые заходы и органический трафик значительно выросли. Традиционный медиаплан показывал, что платные каналы не окупаются, а органический рост происходит сам по себе.
Руководство хотело сократить бюджет на платную рекламу, так как CPA 5 000 рублей казался высоким, учитывая LTV 30 000 рублей и маржу. Однако маркетолог предположил, что платные каналы играют роль в первом касании, а затем ИИ-ассистенты «доводят» пользователя, что фиксируется как прямой или органический заход. CPA 5 000 рублей при LTV 30 000 рублей всё ещё выглядит приемлемым, но только если учитывается весь вклад.
Скорректированный CPA в 2 000 рублей оказался очень привлекательным (LTV 30 000 рублей, ROMI = (30000 - 2000)/2000 = 1400%). Было принято решение не сокращать бюджет на платные каналы, а наоборот, увеличить его на 20% для масштабирования. Часть бюджета (10%) была перераспределена на создание экспертного контента и работу с площадками, которые активно индексируются ИИ-сервисами, чтобы усилить влияние на «среднюю часть» воронки, где часто работает ИИ.
«Не стоит недооценивать 'тёмный трафик' от ИИ. Он не невидим, просто требует более изощрённых методов измерения. Чем раньше вы научитесь его атрибутировать и влиять на него, тем быстрее ваши конкуренты останутся позади.»
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Помимо стандартных CPA и ROMI, в условиях влияния ИИ-сервисов стоит отслеживать ряд дополнительных метрик, которые косвенно указывают на эффективность ваших усилий.
Эти метрики не дадут прямого CPA, но в совокупности с моделями атрибуции позволят более полно оценить общую эффективность медиаплана. Например, если вы видите рост упоминаний вашего бренда в контексте «лучшие решения для X» в ИИ-ответах, а также рост прямых заходов, это может быть сигналом, что ваши инвестиции в контент и SEO для ИИ окупаются, даже если прямой атрибуции от «ИИ-канала» нет.
Корректировка медиаплана в условиях доминирования ИИ-сервисов — это не разовая акция, а постоянный процесс адаптации. Ключ к успеху лежит в гибкости, готовности к экспериментам и глубоком анализе данных. Нельзя игнорировать влияние ИИ, даже если его сложно измерить напрямую. Ваша задача — быть там, где ИИ ищет информацию, и быть авторитетным источником.
Когда ИИ-сервисы начинают влиять на путь клиента, традиционные методы бюджетирования могут давать сбои. Прямая атрибуция становится менее надёжной, и это требует нового подхода к распределению рекламных бюджетов. Приходится балансировать между каналами с прямой видимостью конверсий и теми, что формируют спрос опосредованно, через ИИ-интерфейсы. Мой подход всегда базируется на расчётах, поэтому и здесь без цифр не обойтись.
Если часть трафика проходит через ИИ-сервисы, которые не передают прямую атрибуцию, то стандартный CPA может быть искажён. Мы видим конверсию, но не всегда можем точно определить, какой именно канал инициировал этот путь. В таких условиях необходимо вводить корректирующие коэффициенты или использовать многоканальные модели.
Предположим, у нас есть рекламный бюджет 1 000 000 рублей, который равномерно распределён между тремя каналами: контекстная реклама, таргетированная реклама и контент-маркетинг. За месяц мы получили 1000 конверсий. Фактический CPA составляет 1 000 000 / 1000 = 1000 рублей. Однако, по данным нашей сквозной аналитики, 30% этих конверсий имели хотя бы одно взаимодействие с ИИ-сервисом (например, пользователь задал вопрос ИИ-помощнику о нашем продукте после просмотра контента). И эти 300 конверсий сложно напрямую отнести к конкретному каналу, если ИИ-сервис не передаёт реферер.
В этом случае, я бы предложил использовать подход, когда мы долю конверсий, пришедших через ИИ, пропорционально распределяем между каналами, которые вносили вклад в верхний и средний уровень воронки, согласно многоканальной модели. Например, если наш контент-маркетинг является основным источником, откуда ИИ-сервисы черпают информацию о нас, то мы можем присвоить ему часть этих конверсий.
Если контент-маркетинг внёс 40% вклада в эти 300 конверсий по модели линейной атрибуции, то это добавляет ему 120 конверсий. Если до этого он имел 200 прямых конверсий, то теперь его эффективный вклад 320. Это изменит CPA для каждого канала и позволит более точно бюджетировать.
Расчёт ROMI (Return On Marketing Investment) также требует корректировок. Если ИИ-сервисы генерируют дополнительную ценность, которую сложно измерить напрямую, её нужно учитывать в формуле. Как это сделать? Нужно оценить Lifetime Value (LTV) клиентов, привлечённых через ИИ-трафик, и сравнить с LTV клиентов из прямых каналов.
Формула ROMI: (Доход от маркетинга – Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг * 100%.
Если мы знаем, что клиенты, которые взаимодействовали с ИИ-помощниками до покупки, имеют на 15% выше LTV, это нужно учитывать в расчётах. Допустим, средний LTV клиента из прямых каналов составляет 5000 рублей, а LTV клиента с участием ИИ – 5750 рублей. Если 30% наших клиентов имеют ИИ-историю, то средний LTV для всей аудитории будет: (0.7 * 5000) + (0.3 * 5750) = 3500 + 1725 = 5225 рублей.
При этом же бюджете в 1 000 000 рублей и 1000 конверсиях, средний доход составит 1000 * 5225 = 5 225 000 рублей. Тогда ROMI будет (5 225 000 – 1 000 000) / 1 000 000 * 100% = 422.5%. Это значительно выше, чем если бы мы считали со средним LTV без учёта ИИ.
Вложения в каналы, которые способствуют генерации ответов ИИ-сервисов, необходимо рассматривать как инвестиции в долгосрочное повышение LTV и снижение общего CPA.
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Поскольку ИИ-сервисы становятся посредниками между пользователями и информацией, прямое сотрудничество с этими платформами становится стратегически важным. Это не всегда классическая реклама, скорее — интеграция, предоставление данных и участие в партнёрских программах, которые ещё только формируются.
Некоторые ИИ-помощники и поисковики уже предлагают API для интеграции данных компаний. Это позволяет напрямую «кормить» их актуальной информацией о ваших продуктах, услугах, ценах и акциях. Задача маркетолога — обеспечить максимальную представленность и точность этой информации.
Допустим, крупный ИИ-поисковик запускает программу верифицированных поставщиков информации. Участие в ней может стоить 50 000 рублей в месяц, но гарантирует, что 80% ответов ИИ по вашим ключевым запросам будут содержать актуальные данные о вас. Если ранее 5% всех запросов по вашим товарам приходили через ИИ, и теперь они будут более точными, то это приведёт к росту конверсии на 0.5% по этим запросам. При объёме в 100 000 таких запросов в месяц и средней конверсии 3%, это даст дополнительные 500 конверсий (100 000 * 0.005). Если средний чек 2000 рублей, это 1 000 000 рублей дополнительного дохода. ROMI для этой программы составит (1 000 000 - 50 000) / 50 000 * 100% = 1900%. Вложение выглядит оправданным.
Традиционное SEO всё ещё важно, но ИИ-поисковики и ассистенты обрабатывают информацию иначе. Они ищут не просто ключевые слова, а семантические связи, факты, ответы на вопросы. Поэтому контент должен быть не только релевантным, но и легко "перевариваемым" для ИИ.
Предположим, мы инвестируем 100 000 рублей в создание 100 FAQ-статей, оптимизированных для ИИ. Каждая статья обходится в 1000 рублей. Если каждая такая статья в среднем приносит 5 визитов через ИИ-ответы в месяц, и конверсия по ним 1%, это 500 конверсий в месяц (100 статей * 5 визитов * 0.01). При среднем чеке 2000 рублей, это 1 000 000 рублей дохода. Окупаемость будет быстрой, а ROMI значительным.
ИИ-сервисы агрегируют информацию из разных источников. Это означает, что для них ваша репутация – это сумма всех упоминаний, отзывов, статей. Отслеживать и управлять этой информацией становится ещё важнее, ведь негатив, однажды попавший в базу ИИ, может быть транслирован миллионам пользователей.
Помимо традиционных инструментов мониторинга СМИ и соцсетей, необходимо включить в список отслеживания ИИ-сервисы. Это могут быть как ответы самих ИИ-помощников, так и агрегаторы отзывов, которые они используют.
Предположим, мы вкладываем 30 000 рублей в месяц в инструмент мониторинга ИИ-упоминаний. В результате мониторинга мы обнаружили, что старая негативная статья 2022 года стала часто цитироваться ИИ-сервисами. Мы смогли оперативно связаться с автором, предоставить обновлённую информацию и добиться исправления или удаления. Если эта статья ранее отпугивала 0.1% потенциальных клиентов (из 1 000 000 ежемесячных запросов, это 1000 потерянных клиентов), и средний чек составлял 2000 рублей, то это 2 000 000 рублей упущенной выгоды. Избежав этой потери, инвестиция в 30 000 рублей выглядит как сверхэффективное действие.
ИИ часто опирается на агрегированные данные отзывов и рейтингов. Стимулирование клиентов оставлять позитивные отзывы на авторитетных площадках, а также оперативная работа с негативом – прямая инвестиция в ваш ИИ-маркетинг.
Если мы вкладываем 50 000 рублей в месяц в программу стимулирования отзывов (например, бонусы за развёрнутый отзыв) и за счёт этого увеличиваем средний рейтинг с 4.0 до 4.5 звезд. Если это приводит к росту конверсии на 0.2% для ИИ-трафика, который ежемесячно приносит 500 000 показов. Дополнительные конверсии составят 500 000 * 0.002 = 1000. При среднем чеке 2000 рублей, это 2 000 000 рублей дополнительного дохода. ROMI для этой активности: (2 000 000 - 50 000) / 50 000 * 100% = 3900%. Результат оправдывает вложения.
Считает маркетинг в деньгах: ROMI, CPA, LTV. Показывает расчёты, а не обещания.
Профиль автора
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!