Закрытие пробела в росте: скрытый ROI генерации спроса
Более того, теперь стало возможным прогнозировать будущий спрос, конверсии и рентабельность инвестиций в рекламу (ROI) с помощью этих сигналов. Так как же цифровые маркетологи могут закрыть разрыв в росте с помощью этого нового подхода?
Долгосрочное мышление в генерации спроса
На протяжении многих лет между целями маркетинговых отделов по «росту» и требованиями финансовых отделов к «мгновенному подтверждению» эффективности существует негласное противоречие. Эта ситуация порождает системный «краткосрочный подход» в моделях атрибуции рекламы, когда заслуга присваивается только последнему шагу перед конверсией (last-click). Хотя этот метод дает четкую картину для бухгалтерского учета, он становится катастрофой для стратегий маркетинга роста и генерации спроса.
Если вы пытаетесь конвертировать уже существующий спрос, стандартные окна атрибуции с ретроспективой в 30 дней работают хорошо. Согласно данным, 70% конверсий в стандартной кампании Google Ads можно захватить в рамках окна в 30 дней по клику и 3 дня по вовлеченному просмотру.
А что, если вы пытаетесь создать новый спрос? Циклы продаж для продуктов, требующих процессов исследования и обдумывания, значительно длиннее. Данные показывают, что краткосрочные окна не подходят для кампаний, сфокусированных на генерации спроса:
Только 50% конверсий из кампаний Performance Max можно захватить в стандартных окнах (30 дней по клику / 3 дня по просмотру).
Для кампаний Demand Gen этот показатель составляет всего 40%.
Эти статистические данные показывают поразительную реальность: Когда вы оцениваете кампании по генерации спроса с помощью краткосрочных метрик, более половины создаваемой вами ценности становится невидимой.
Наука о «хлебных крошках»: Ведущие действия пользователей (LUA)
Чтобы прозрачно и проверяемо измерять долгосрочное влияние рекламы, мы должны отслеживать «хлебные крошки», которые пользователи оставляют на своем пути к конверсии. Именно здесь появляются ведущие действия пользователей (LUA).
LUA — это квалифицированные промежуточные шаги, которые происходят между первым взаимодействием с рекламой и окончательной покупкой:
Брендовые запросы: Переход от общего запроса, например «лучшие внедорожники», к поиску конкретного бренда или модели.
Глубокая вовлеченность: Действия типа «лайк», «подписка» или «поделиться» под видео бренда на YouTube.
Микроконверсии: Мелкие шаги, например добавление товара в корзину или регистрация на бесплатный пробный период.
Продвинутые алгоритмы ИИ анализируют эти LUA и другие сигналы, чтобы прогнозировать будущие долгосрочные конверсии. Таким образом, алгоритмы размещения ставок могут точно оценить вероятность покупки пользователем, а брендам не нужно ждать месяцы, чтобы конверсии отразились в балансе.
Доказанный подход и изменения в отрасли
В отчете Fospha за 2025 год указано, что использование традиционной атрибуции по последнему клику для кампаний на YouTube и Demand Gen недооценивает доходность рекламы в среднем в 14 раз (14X). Фактическая эффективность рекламы не изменилась — ее просто скрывает системный перекос в сторону краткосрочной выгоды. Сейчас самое время сосредоточиться на общей картине.
3-шаговый план действий для маркетологов
Мы вступаем в новую эру цифрового маркетинга, где линейная маркетинговая воронка становится историей. Чтобы опережать тренды, начните применять эти 3 шага уже сейчас:
Пересмотрите подход к краткосрочности: Проведите встречу с финансовым отделом. Приведите доказательства того, как традиционные модели атрибуции по последнему клику могут недооценивать доходность кампаний на YouTube и Demand Gen до 14 раз.
Проведите аудит времени до конверсии: Отслеживайте пути пользователей с помощью Google Analytics 4 (GA4). Анализируйте отчеты «Path Exploration» и «Path Length», чтобы понять задержку во времени между первым взаимодействием и окончательной конверсией.
Участвуйте в новых пилотных программах: Обратитесь к представителям вашего агентства или платформы, чтобы принять участие в бета-/пилотных тестах возможностей долгосрочной отчетности для Performance Max и Demand Gen.