Маркетинг, который работает: как научить рекламные алгоритмы приносить больше прибыли

Рекламные кампании, настроенные самостоятельно, больше не гарантируют стабильного результата. Алгоритмы Google Ads и Meta стали сложнее, а потери в аналитике — критичнее. В такой реальности уже недостаточно просто запустить рекламу: нужно научить ее работать на прибыль.

В этой статье расскажу, как активировать данные и превратить рекламный бюджет из расходов в инвестиции — на примерах и практике из опыта Netpeak.

Материал создан по митапу Александра Конивненко, Head of Web Analytics Department в Netpeak Ukraine.

Почему традиционные подходы больше не работают

Автоматические стратегии ставок, такие как Target CPA, Target ROAS, Maximize Conversion Value, стали стандартом в digital-рекламе. По данным Google, более 80% рекламодателей уже используют эти алгоритмы. В Meta таких около 60–70%.

Все это — часть системы автоматизированных ставок (Smart Bidding), которая полагается на машинное обучение для принятия решений: кому показать рекламу, когда, по какой цене и на какую конверсию оптимизировать.

На первый взгляд, система сама определяет лучшие моменты для показа, учитывая тысячи сигналов в реальном времени.

Однако внутри этих стратегий есть слепые зоны, которые ограничивают их эффективность.

Алгоритмы Google Ads и Meta опираются на три основных типа сигналов:

• контекстные параметры — геолокация пользователя, тип устройства, язык интерфейса, время, день недели;

• аудиторные характеристики — например, загруженные списки клиентов, демографические или поведенческие признаки;

• сами конверсии — события, которые система считает ценными и на которых основана оптимизация ставок.

С последним пунктом возникает главная проблема. Алгоритм не понимает, насколько важна каждая конверсия для вашего бизнеса. Для него все события — одинаковы.

В B2B-сегменте, по моим наблюдениям, только 10–30% заявок превращаются в реальные сделки.

В ритейле ситуация не лучше: часть покупок возвращается, еще часть — происходит офлайн и не попадает в систему. К этому добавляется технический фактор: потери данных из-за блокировщиков, обновления браузеров и нестабильная работа трекинга.

Результат — алгоритм обучается на неполных или нерелевантных данных. Он оптимизирует кампании не под тех пользователей, не под те действия и не под ту ценность. В таком режиме реклама работает «вслепую»: бюджеты тратятся, но эффективность кампаний снижается или зависает на одном уровне без роста.

Все это требует переосмысления подхода. Если раньше можно было запустить рекламу, настроить цели и ждать результатов, то теперь этого недостаточно. Нужно научить систему понимать, что именно для бизнеса является «успешной» конверсией — и работать именно с такими данными.

Какие сигналы заставляют алгоритмы работать на прибыль

В современном маркетинге одно только количество конверсий уже не дает конкурентного преимущества. Чтобы платформы эффективно приводили прибыльных клиентов, им нужны точные, значимые для бизнеса сигналы.

Представьте, что вы ежедневно передаете в Google Ads или Meta события, не отражающие реальную ценность пользователя — в итоге алгоритм будет оптимизироваться под более простые и дешёвые действия, не приносящие дохода.

Чтобы изменить ситуацию, необходимо передавать не просто события, а подтвержденные данные из CRM:

• лиды, прошедшие квалификацию;

• покупки с учетом возвратов;

• повторные заказы и реальные офлайн-продажи.

Однако передача таких данных — технически сложный процесс. Нужно создать ТЗ, согласовать интеграции, настроить API. Это часто затягивается, требует постоянного участия разработчиков и демотивирует команды из-за коммуникационных несогласованностей: технические специалисты не понимают, как работает реклама, а маркетологи — как работает CRM.

Есть альтернативное решение: один раз интегрировать CRM с облачным хранилищем, например, Google BigQuery, и хранить там очищенные, подтвержденные события. Далее эти данные легко передавать в Google Ads через готовую интеграцию, а в Meta — через Conversion API. В результате система начинает работать не по количеству, а по качеству — и приносит реальный доход, а не просто клики.

Назначение ставок на основе ценности конверсии: переход от затрат к инвестициям

Автоматическая оптимизация ставок может приносить прибыль — но только при условии, что алгоритм «понимает», на чем именно эта прибыль основана. Для этого используется назначение ставок на основе ценности конверсии (value-based bidding) — подход, позволяющий передавать в рекламные системы не просто факт события (например, покупки), а его реальную ценность для бизнеса.

Это может быть:

• маржа, а не общая выручка;

• прогнозируемый LTV (lifetime value) клиента на основе его поведения;

• вероятность конверсии, рассчитанная по модели на основе исторических данных.

Например, в лидогенерации или SaaS нет четкой «цены» за конверсию — но можно передавать моделируемую ценность каждого лида в зависимости от его параметров или стадии в воронке. Это дает алгоритмам более точное понимание, кто из пользователей более выгоден и на кого стоит делать ставку.

Один из способов реализовать value-based bidding — использование серверной версии Google Tag Manager (server-side GTM). В отличие от классического GTM, который работает в браузере и зависит от блокировщиков и стабильности фронтенда, server-side GTM переносит трекинг на сервер или в облако.

События сначала отправляются на ваш сервер, где могут быть безопасно обработаны, дополнены нужными значениями (например, маржой или RFM-сегментом), зашифрованы и только после этого — переданы в Google Ads или Meta.

Кроме того, именно здесь можно подключить модель машинного обучения, например в Vertex AI (облачная платформа от Google для развертывания и масштабирования ML-моделей). Она получает запрос на основе действий пользователя, возвращает прогнозируемую ценность — и эта ценность добавляется к событию в реальном времени. Все это происходит автоматически.

Такой подход позволяет точно управлять ставками и достигать большего ROMI. Кампании больше не ориентируются на количество кликов или событий — они оптимизируются под прибыль.

Практические решения от агентства Netpeak

Мы давно работаем с полным циклом маркетинговой аналитики — от трекинга до внедрения value-based bidding и AI-решений. Наш подход — построить систему, которая не требует ежедневного вмешательства разработчиков и способна масштабироваться под любой бизнес.

Что реализуем на практике:

• интеграция CRM с BigQuery — один раз, без бесконечных итераций ТЗ;

• построение сквозной аналитики с учетом затрат и ценности;

• обогащение событий данными из модели и передача их в Google Ads и Meta;

• RFM-сегментация новых и повторных клиентов;

• передача двух типов конверсий — для новых и для постоянных;

• использование propensity modeling — прогнозирование вероятности покупки на основе поведенческих данных из GA4;

• подключение Gemini в BigQuery для генерации сегментов, анализа доменов, создания текстов и даже креативов.

Один из наших клиентов получил +12% конверсий и +17% к ценности — без изменений в рекламном бюджете. Другие — увеличение дохода на 60% по сравнению с теми, кто работает по старым схемам.

С чего начать: пошаговый подход

Ваш переход к аналитике, приносящей прибыль, не обязательно должен быть сложным или одномоментным. Наоборот — лучше всего внедрять изменения постепенно, в формате test-and-learn, где каждый шаг открывает новые возможности и не останавливает процессы.

Учтите, что каждый из этих шагов усиливает предыдущий:

1. Интегрировать CRM с BigQuery или другим облачным хранилищем — чтобы иметь единый источник достоверных, очищенных данных.

2. Передавать только подтвержденные конверсии в Google Ads и Meta — не все подряд, а только те, которые имеют бизнес-ценность.

3. Подключить расходы по кампаниям — для построения сквозной аналитики и расчета реального ROMI.

4. Сегментировать клиентов — по частоте, сумме покупок, вероятности конверсии.

5. Передавать значение value — маржа, LTV, прогнозируемая выгода.

6. Подключить server-side GTM и AI — для обогащения событий, создания аудиторий и автоматизации процессов.

В итоге формируется полноценная система, в которой аналитика не просто отражает реальность, а управляет ею.

Актуальные инструменты веб-аналитики уже работают — и именно сейчас лучшее время, чтобы перевести рекламу в режим инвестиций. Если нужна помощь — техническая команда Netpeak Ukraine настроит вам все, включая API, интерфейсы и коннекторы.

Выводы

1. Классические подходы к рекламе теряют эффективность из-за неточных данных, поверхностной оптимизации и ограничений трекинга. Чтобы алгоритмы Google Ads и Meta приносили прибыль, нужно передавать качественные сигналы: подтвержденные конверсии, маржинальный доход, прогнозируемую ценность клиента.

2. Value-based bidding позволяет оптимизировать кампании на прибыль, а не просто на количество событий.

3. Системная интеграция CRM с BigQuery и рекламными платформами открывает доступ к глубокой сегментации, AI-моделям, серверному GTM и автоматизации.

4. Компании, которые внедрили аналитические связи между данными и рекламой, получают до +60% дохода без увеличения расходов.

5. Наиболее эффективно внедрять изменения поэтапно: интеграция данных → обогащение событий → оптимизация ставок → автоматизация процессов.

6. Актуальные инструменты веб-аналитики уже работают — и именно сейчас лучшее время, чтобы перевести рекламу в режим инвестиций.