Маркетинг, що працює: як навчити рекламні алгоритми приносити більше прибутку

Мануальні рекламні кампанії більше не гарантують стабільного результату. Алгоритми Google Ads і Meta стали складнішими, а втрати в аналітиці — критичнішими. У такій реальності вже недостатньо просто запустити рекламу: потрібно навчити її працювати на прибуток. 

У цій статті розповідаю, як активувати дані й перетворити рекламний бюджет із витрат на інвестицію — на прикладах і практиці з досвіду Netpeak.

Матеріал створено за мітапом Олександра Конівненка, Head of Web Analytics Department в Netpeak Ukraine.

Чому традиційні підходи більше не працюють

Автоматичні стратегії ставок, як-от Target CPA, Target ROAS, Maximize Conversion Value, стали стандартом у digital-рекламі. За даними Google, понад 80% рекламодавців уже використовують ці алгоритми. У Meta таких близько 60–70%. 

Усе це — частина системи автоматизованих ставок (Smart Bidding), котра покладається на машинне навчання для прийняття рішень: кому показати рекламу, коли, за якою ціною та на яку конверсію оптимізувати.

На перший погляд, система сама визначає найкращі моменти для показу, враховуючи тисячі сигналів у реальному часі.

 Проте всередині цих стратегій є сліпі зони, які обмежують їхню ефективність.

Алгоритми Google Ads і Meta спираються на три основні типи сигналів:

• контекстні параметри — геолокація користувача, тип пристрою, мова інтерфейсу, година, день тижня;

• аудиторні характеристики — наприклад, завантажені списки клієнтів, демографічні або поведінкові ознаки;

• самі конверсії — події, які система вважає цінними й на яких базується оптимізація ставок.

З останнім пунктом виникає головна проблема. Алгоритм не розуміє, наскільки важлива кожна конверсія для вашого бізнесу. Для нього всі події — однакові.

У B2B-сегменті, за моїми спостереженнями, лише 10–30% заявок перетворюються на реальні угоди.

У ритейлі ситуація не краща: частина покупок повертається, ще частина — відбувається офлайн і не потрапляє в систему. До цього додається технічний фактор: втрати даних через блокувальники, оновлення браузерів і нестабільну роботу трекінгу. 

Результат — алгоритм навчається на неповних або нерелевантних даних. Він оптимізує кампанії не під тих користувачів, не під ті дії й не під ту цінність. У такому режимі реклама працює «наосліп»: бюджети витрачаються, але ефективність кампаній знижується або зависає на одному рівні без зростання.

Усе це вимагає переосмислення підходу. Якщо раніше можна було запустити рекламу, налаштувати цілі й чекати результатів, то тепер цього недостатньо. Потрібно навчити систему розуміти, що саме для бізнесу є «успішною» конверсією — і працювати саме з такими даними.

Які сигнали змушують алгоритми працювати на прибуток

У сучасному маркетингу сама лише кількість конверсій уже не дає конкурентної переваги. Щоби платформи ефективно приводили прибуткових клієнтів, їм потрібні точні, бізнесово значущі сигнали. Уявіть, що ви щодня передаєте в Google Ads або Meta події, які не відображають реальну цінність користувача — алгоритм буде оптимізуватися під ті дії, що простіші, дешевші, але не приносять грошей.

Щоби змінити ситуацію, необхідно передавати не просто події, а підтверджені дані з CRM:

• ліди, які пройшли кваліфікацію;

• покупки з урахуванням повернень;

• повторні замовлення й реальні офлайн-продажі.

Проте передача таких даних — технічно складний процес. Потрібно створити ТЗ, погодити інтеграції, налаштувати API. Це часто затягується, вимагає постійної участі розробників і демотивує команди по причині комунікаційних розсинхронів: технічні спеціалісти не розуміють як працює реклама, а маркетологи — як працює CRM.

Є альтернаитвне рішення: один раз інтегрувати CRM із хмарним сховищем, наприклад, Google BigQuery, і зберігати там очищені, підтверджені події. Далі ці дані легко передавати в Google Ads через готову інтеграцію, а в Meta — через Conversion API. У результаті система починає працювати не за кількістю, а за якістю — і приносить реальний дохід, а не просто кліки.

Призначення ставок на основі цінності конверсії: перехід від витрат до інвестицій

Автоматична оптимізація ставок може приносити прибуток — але лише за умови, що алгоритм «розуміє», на чому саме цей прибуток базується. Для цього використовується призначення ставок на основі цінності конверсії (value-based bidding) — підхід, що дає змогу передавати в рекламні системи не просто факт події (наприклад, покупки), а її реальну цінність для бізнесу.

Це може бути:

• маржа, а не загальний виторг;

• прогнозований LTV (lifetime value) клієнта на основі його поведінки;

• ймовірність конверсії, розрахована з моделі на основі історичних даних.

Наприклад, у лідогенерації або SaaS немає чіткої «ціни» за конверсію — але можна передавати модельовану цінність кожного ліда залежно від його параметрів або стадії у воронці. Це дає алгоритмам точніше розуміння, хто з користувачів вигідніший і на кого варто робити ставку.

Один зі способів реалізувати value-based bidding — використання використання серверної версії Google Tag Manager (server-side GTM). На відміну від класичного GTM, який працює в браузері й залежить від блокувальників та стабільності фронтенду, server-side GTM переносить трекінг на сервер або в хмару.

Події надсилаються спершу на ваш сервер, де можуть бути безпечно оброблені, доповнені потрібними значеннями (наприклад, маржею або RFM-сегментом), зашифровані й лише після цього — передані в Google Ads або Meta.

На додаток, саме тут можна підключити модель машинного навчання, наприклад у Vertex AI (хмарна платформа від Google для розгортання та масштабування ML-моделей). Вона отримує запит на основі дій користувача, повертає прогнозовану цінність — і ця цінність додається до події в реальному часі. Усе це відбувається автоматично.

Такий підхід дає змогу точно керувати ставками та досягати більшого ROMI. Кампанії більше не орієнтуються на кількість кліків або подій — вони оптимізуються під прибуток.

Практичні рішення від агентства Netpeak 

Ми давно працюємо з повним циклом маркетингової аналітики — від трекінгу до впровадження value-based bidding і AI-рішень. Наш підхід — побудувати систему, що не потребує щоденного втручання розробників і здатна масштабуватися під будь-який бізнес.

Що реалізуємо на практиці:

• інтеграція CRM з BigQuery — один раз, без нескінченних ітерацій ТЗ;

• побудова наскрізної аналітики з урахуванням витрат і цінності;

• збагачення подій даними з моделі й передача їх у Google Ads і Meta;

• RFM-сегментація нових і повторних клієнтів;

• передача двох типів конверсій — для нових і для постійних;

• використання propensity modeling — прогнозування ймовірності покупки на основі поведінкових даних з GA4;

• підключення Gemini у BigQuery для генерації сегментів, аналізу доменів, створення текстів і навіть креативів.

З чого почати: покроковий підхід

Ваш перехід до аналітики, що приносить прибуток, не обов’язково має бути складним або одномоментним. Навпаки — найкраще впроваджувати зміни поступово, у форматі test-and-learn, де кожен крок відкриває нові можливості й не зупиняє процесів.

Врахуйте, що кожен із цих кроків підсилює попередній:

1. Інтегрувати CRM із BigQuery або іншим хмарним сховищем — щоби мати єдине джерело правдивих, очищених даних.

2. Передавати лише підтверджені конверсії в Google Ads і Meta — не всі підряд, а тільки ті, що мають бізнес-цінність.

3. Підключити витрати по кампаніях — для побудови наскрізної аналітики та розрахунку реального ROMI.

4. Сегментувати клієнтів — за частотою, сумою покупок, імовірністю конверсії.

5. Передавати значення value — маржа, LTV, прогнозована вигода.

6. Підключити server-side GTM і AI — для збагачення подій, створення аудиторій і автоматизації процесів.

У підсумку формується повноцінна система, у якій аналітика не просто відображає реальність, а керує нею.

Актуальні інструменти web-аналітики вже працюють — і саме зараз найкращий час, щоб перевести рекламу в режим інвестицій. Якщо потрібна допомога — технічна команда Netpeak Ukraine налаштує вам все, включно з API, інтерфейсами та конекторами.

Висновки

1. Класичні підходи до реклами втрачають ефективність через неточні дані, поверхневу оптимізацію й обмеження трекінгу. Щоб алгоритми Google Ads і Meta приносили прибуток, потрібно передавати якісні сигнали: підтверджені конверсії, маржинальний дохід, прогнозовану цінність клієнта.

2. Value-based bidding дає змогу оптимізувати кампанії на прибуток, а не просто на кількість подій.

3. Системна інтеграція CRM із BigQuery і рекламними платформами відкриває доступ до глибокої сегментації, AI-моделей, серверного GTM і автоматизації.

4. Компанії, які впровадили аналітичні зв’язки між даними й рекламою, отримують до +60% доходу без збільшення витрат.

5. Найефективніше впроваджувати зміни поетапно: інтеграція даних → збагачення подій → оптимізація ставок → автоматизація процесів.

6. Актуальні інструменти web-аналітики вже працюють — і саме зараз найкращий час, щоб перевести рекламу в режим інвестицій.