Как определить, какая реклама действительно приводит клиентов в интернет-магазин

Оценка эффективности рекламных каналов невозможна без точных метрик. Для интернет-магазина важно не просто привлечь трафик, а получить клиентов, которые совершают покупки и приносят прибыль. Поэтому ключевыми становятся метрики, отражающие не только количество переходов, но и поведение пользователя, а также итоговые бизнес-результаты.

Вот основные метрики, на которые следует опираться:

• CTR (Click-Through Rate) — показатель кликабельности рекламы. Позволяет понять, насколько объявление заинтересовало аудиторию. Низкий CTR может говорить о нерелевантном креативе или неправильном выборе аудитории.

• CR (Conversion Rate) — коэффициент конверсии. Показывает, какой процент пользователей, пришедших по рекламе, совершили целевое действие (например, покупку).

• CPA (Cost Per Acquisition) — стоимость привлечения одного клиента. Критически важный показатель, особенно если у интернет-магазина ограниченный маркетинговый бюджет.

• ROAS (Return On Advertising Spend) — доход на каждый вложенный в рекламу рубль. Если ROAS ниже единицы, канал считается убыточным.

• LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента. Эта метрика помогает определить, насколько выгодно работать с клиентами, пришедшими через тот или иной канал, в долгосрочной перспективе.

«Метрики — это не просто цифры, это поведенческая модель клиентов, выраженная в числах», — отмечает аналитик маркетингового агентства OWOX.

Также стоит анализировать второстепенные показатели: bounce rate (показатель отказов), глубину просмотра, среднее время на сайте. В совокупности эти данные позволяют выявить не только, откуда пришел пользователь, но и насколько он заинтересован в товаре, как ведет себя на сайте и готов ли совершить покупку.

Сквозная аналитика — это инструмент, который позволяет проследить весь путь клиента: от первого касания с рекламой до совершения покупки и повторных заказов. Для интернет-магазина это критически важно, так как только так можно точно определить, какой рекламный канал приводит покупателей, а не просто трафик. Настройка сквозной аналитики требует объединения данных из разных систем — рекламных кабинетов, CRM, аналитических платформ и сайта.

Процесс настройки включает несколько ключевых этапов:

• Интеграция рекламных источников (Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook Ads и др.) с аналитической системой. Это позволяет подтягивать данные по затратам, кликам и показам.

• Настройка UTM-меток во всех рекламных кампаниях. Это обязательное условие, чтобы понимать, с какого источника и объявления пришел клиент.

• Связка сайта с CRM-системой, где фиксируются заявки, звонки, заказы и оплаты. Это позволяет оценить, какие лиды действительно стали клиентами.

• Подключение коллтрекинга — если в бизнесе есть телефонные обращения, необходимо отслеживать источник каждого звонка.

• Использование BI-платформ (например, Google Data Studio, Power BI или Roistat) для визуализации и объединения всех данных в единую дашборд-систему.

«Сквозная аналитика — это навигация в море данных. Без неё бизнес просто теряет ориентиры», — говорит директор по маркетингу в интернет-ритейле Lamoda.

Без сквозной аналитики маркетинг превращается в угадайку: деньги тратятся, но невозможно понять, что работает. После настройки системы владелец интернет-магазина или маркетолог может видеть полную картину: сколько потрачено на конкретную рекламу, сколько заявок и продаж она принесла, каков ROI и какие точки взаимодействия реально влияют на решение о покупке.

Для интернет-магазина важно не только привлекать трафик, но и понимать, какой из источников приводит наиболее платежеспособных и лояльных клиентов. Разные каналы трафика — контекстная реклама, органический поиск, таргетинг в соцсетях, email-рассылки, маркетплейсы — работают по-разному и дают различную конверсию и возврат инвестиций. Сравнение этих каналов помогает перераспределить бюджет и сфокусироваться на наиболее эффективных точках роста.

Например, контекстная реклама (Google Ads, Яндекс.Директ) зачастую приносит "горячий" трафик — пользователей с уже сформированным спросом. Они чаще совершают покупки в первом визите, особенно при коммерческих запросах. Однако стоимость клика в таких системах может быть высокой, и важно внимательно следить за показателем CPA.

Социальные сети (Meta, ВКонтакте, TikTok) позволяют формировать интерес и стимулировать импульсные покупки, особенно в сегменте fashion, косметики, подарков. Однако такой трафик может иметь низкую конверсию, особенно без точного таргетинга и прогрева аудитории. Зато его можно эффективно использовать на верхних этапах воронки и для ремаркетинга.

Органический поиск обычно показывает стабильный и долгосрочный результат. Пользователи, пришедшие из SEO, часто более лояльны, особенно если сайт предлагает качественный контент и удобно структурирован. Но SEO требует времени и усилий, поэтому результаты видны не сразу.

«Не весь трафик одинаково полезен. Один канал может приводить тысячи визитов, но давать ноль продаж, а другой — лишь сотню переходов, но с высоким чеком», — отмечает аналитик агентства Ingate.

Сравнение источников трафика должно основываться не только на объеме посетителей, но и на таких показателях, как:

• коэффициент конверсии по каждому каналу;

• средний чек и LTV клиентов;

• стоимость привлечения клиента (CPA);

• возврат инвестиций в рекламу (ROAS/ROI);

• доля новых и повторных клиентов.

Комплексный анализ этих данных позволяет выстроить сбалансированную стратегию привлечения, исключив неэффективные каналы и усилив наиболее прибыльные.

UTM-метки — это обязательный инструмент для анализа эффективности рекламных кампаний в интернет-магазине. Они позволяют точно определить, с какого источника, канала, рекламного объявления или ключевого слова пришёл пользователь. Без UTM-меток вся статистика в Google Analytics, Яндекс.Метрике или CRM может сводиться к обобщённым данным вроде "другие источники", что делает дальнейший анализ и оптимизацию невозможными.

Каждая UTM-метка состоит из нескольких параметров:

• utm_source — указывает источник трафика (например, google, facebook, newsletter);

• utm_medium — тип трафика (cpc, email, banner, organic);

• utm_campaign — название кампании, чтобы отличать разные запуски;

• utm_content — используется для A/B тестирования креативов, чтобы понять, какой баннер или кнопка работает лучше;

• utm_term — обычно указывает ключевое слово для контекстной рекламы.

«Тот, кто запускает рекламу без UTM-меток, не управляет трафиком — он гадает на кофейной гуще», — подчёркивает эксперт по веб-аналитике компании Ringostat.

Для правильного использования меток важно соблюдать единый стандарт именования. Например, если в одном случае вы пишете utm_medium=cpc, а в другом utm_medium=paid_search — в аналитике это будут два разных канала. Все ссылки с UTM должны вести на посадочные страницы, и особенно важно использовать их не только в платной рекламе, но и в email-рассылках, партнерских публикациях и даже в ссылках из социальных сетей.

После запуска кампаний UTM-данные автоматически фиксируются в системах аналитики. Это позволяет построить отчеты, где видно, какие кампании и объявления дают клики, конверсии, заказы и реальную выручку. Таким образом, интернет-магазин получает точную картину и может оперативно перераспределять бюджет в пользу наиболее эффективных источников.

Отслеживание конверсий — ключевой элемент оценки эффективности рекламы интернет-магазина. Без точной информации о том, какое действие совершил пользователь после клика на объявление, маркетолог работает вслепую. Конверсией может быть не только покупка, но и добавление товара в корзину, регистрация, подписка на рассылку или оформление заявки. Эти данные позволяют понять, какие кампании действительно приносят бизнес-результат, а не просто трафик.

Например, рекламная кампания в Google Ads может приводить тысячи переходов на сайт, но без конверсий эти визиты не имеют коммерческой ценности. Только при подключении целей и ecommerce-модуля в системах аналитики можно увидеть, какие объявления и ключевые слова дают заказы, с каким средним чеком, и какой доход был получен. Это делает возможным корректный расчет показателей ROI и ROAS.

Отслеживание конверсий особенно важно в следующих ситуациях:

• при A/B тестировании креативов или лендингов;

• при анализе эффективности разных каналов (поисковая реклама, соцсети, email и т. д.);

• для автоматического управления ставками в рекламных системах (смарт-стратегии требуют настроенных целей);

• для понимания этапов воронки: где пользователи "выпадают" и какие действия совершают перед покупкой.

«Мы не можем оптимизировать то, что не измеряем. Конверсии — это основной ориентир для любых решений в performance-маркетинге», — говорит Артём Малышев, директор по digital в крупной e-commerce компании.

Настройка отслеживания конверсий — это не разовая задача, а постоянный процесс. Появляются новые страницы, цели, кампании — и каждый элемент требует точной настройки и тестирования. Только так можно принимать решения на основе данных, а не догадок.

Для интернет-магазина важно не только запустить рекламу, но и регулярно измерять её рентабельность. Это позволяет понять, какие каналы приносят прибыль, а какие убыточны. Рассчитать показатели ROI и ROAS вручную возможно, но это трудозатратно и подвержено ошибкам. Поэтому используются специализированные инструменты и сервисы, которые автоматизируют сбор, анализ и визуализацию данных.

Ключевые сервисы, применяемые для оценки рентабельности рекламы:

• Google Analytics 4 — позволяет отслеживать поведение пользователей, фиксировать конверсии и рассчитывать ценность трафика с разных источников. Сегментация по кампаниям, аудиториям и устройствам делает аналитику точной.

• Яндекс.Метрика — российский аналог Google Analytics с мощными возможностями по вебвизору, целям и отчетам по источникам. Особенно полезна для интернет-магазинов, работающих на локальный рынок.

• Roistat — сквозная аналитика, которая объединяет данные из CRM, рекламных кабинетов и сайта, позволяя в реальном времени видеть прибыль по каждому каналу, вплоть до отдельного объявления.

• Power BI / Google Looker Studio (ex-Data Studio) — инструменты для построения интерактивных дашбордов с визуализацией ключевых метрик по рекламе. Подходят для маркетинговых отделов и агентств.

• Calltouch или CoMagic — системы коллтрекинга, помогающие учитывать оффлайн-конверсии и точно связывать звонки с источниками рекламы.

«Самое дорогое — не потраченный бюджет, а упущенная прибыль из-за неэффективных каналов, которые не были вовремя остановлены», — подчёркивает Алексей Соловьёв, эксперт по аналитике в e-commerce.

Совмещение нескольких инструментов позволяет выстроить полноценную систему контроля: от отслеживания трафика до анализа чистой прибыли. Например, Google Analytics фиксирует поведение и конверсии, Roistat показывает прибыль по клиенту, а Power BI собирает это в наглядную управленческую панель. Такой подход даёт интернет-магазину не просто данные, а возможность оперативно управлять рекламой на основе реальных показателей.

A/B тестирование — это метод, с помощью которого интернет-магазин может определить, какая версия рекламного объявления, посадочной страницы или креатива приносит больше конверсий и продаж. В отличие от интуитивного выбора, A/B тест опирается на данные: две (или более) версии элемента показываются разным группам пользователей, а затем анализируется их поведение. Это позволяет точно понять, какие изменения действительно улучшают результат, а какие — нет.

В контексте рекламы A/B тестирование можно применять к:

• заголовкам и текстам объявлений;

• визуалам (баннеры, видео, обложки);

• призывам к действию (CTA);

• настройкам аудиторий (пол, возраст, интересы);

• посадочным страницам, на которые ведёт реклама.

Например, интернет-магазин запускает две версии баннера с разным заголовком: в первом — «Скидка 30% на все товары», во втором — «Только сегодня: минус 30%». С помощью Facebook Ads Manager или Google Ads можно настроить сплит-тест и отслеживать, какая версия даёт выше CTR, ниже CPA и больше продаж. Такие эксперименты дают возможность повышать эффективность без увеличения бюджета.

«A/B тестирование — это не про дизайн, а про деньги. Лучшая версия — та, что приносит больше продаж на каждый вложенный рубль», — говорит Илья Рыбаков, специалист по performance-маркетингу.

Важно, чтобы тест длился достаточное время и охватывал репрезентативную аудиторию. Ошибкой будет остановить тест после первых 20 кликов. Корректный эксперимент позволяет интернет-магазину системно улучшать эффективность рекламы, оттачивая каждый элемент до получения максимальной отдачи.

Анализ рекламных каналов требует высокой точности и дисциплины в работе с данными. Многие интернет-магазины допускают типичные ошибки, из-за которых принимаются неверные маркетинговые решения: бюджеты тратятся неэффективно, а прибыль упускается. Ошибки чаще всего связаны с неправильной интерпретацией данных, отсутствием системной аналитики или некорректной настройкой трекинга.

Наиболее распространённые ошибки:

• Оценка каналов только по объёму трафика, без учёта конверсий и продаж. Канал может приводить много посетителей, но не давать заказов. Например, реклама в TikTok может обеспечить высокий охват, но с низким ROI, если не учитывать, сколько пользователей совершили покупку.

• Игнорирование мультиканальности. Часто пользователи взаимодействуют с несколькими каналами перед покупкой: сначала увидели рекламу в Instagram, потом зашли через органику и оформили заказ после email-рассылки. Приписывать всю конверсию последнему каналу — ошибка, которую можно избежать, внедрив модель атрибуции.

• Отсутствие UTM-меток или их неправильное использование. Без них сложно корректно связать расходы с результатами. Часто метки оформляются хаотично, без единого шаблона, из-за чего данные в аналитике искажаются.

• Недостаточный временной горизонт анализа. Кампании оцениваются слишком рано, до накопления статистически значимых данных. В результате перспективные источники могут быть ошибочно отключены.

«Аналитика — это не просто сбор цифр. Это интерпретация поведения аудитории через правильно структурированные данные», — подчёркивает аналитик агентства eLama.

Чтобы избежать этих ошибок, важно внедрить сквозную аналитику, использовать корректные модели атрибуции (например, по первому клику, линейную или по позиции), регулярно обновлять шаблоны UTM-меток и проводить верификацию данных между рекламными кабинетами и CRM. Только при системном подходе можно точно определить, какие каналы действительно приносят прибыль, а какие создают лишь видимость эффективности.

Построение отчета по эффективности рекламы — это не просто выгрузка показателей из рекламных кабинетов. Это систематизированный документ, который помогает владельцу интернет-магазина или маркетологу принять конкретные решения: увеличить бюджет, отключить неэффективные кампании, пересобрать воронку. Такой отчет должен быть ориентирован не на клики, а на бизнес-результат — количество заказов, выручку, чистую прибыль и рентабельность вложений.

Структура грамотного отчета включает:

• Сводную таблицу по основным метрикам: клики, конверсии, CPA, доход, ROAS/ROI.

• Разбивку по источникам трафика с выделением ключевых каналов: контекст, соцсети, органика, email и др.

• Динамику по периодам (день, неделя, месяц) для оценки трендов и сезонности.

• Карту воронки продаж, чтобы понять, на каком этапе теряется трафик.

• Финансовую аналитику: сколько заработано по каждому рекламному вложению.

«Хороший отчет — это когда собственник интернет-магазина смотрит на таблицу и сразу понимает, где бизнес зарабатывает, а где теряет», — отмечает Николай Царёв, CMO маркетплейса для электроники.

Для автоматизации отчетности можно использовать Power BI, Google Looker Studio, Roistat или OWOX BI. Эти инструменты позволяют интегрировать данные из Google Ads, Facebook Ads, Яндекс.Директа, CRM и аналитики в одном дашборде. Важно также включать в отчет не только цифры, но и выводы с рекомендациями: какие каналы стоит масштабировать, где снизить ставки, какие кампании требуют переработки. Такой отчет становится полноценным инструментом управления рекламой, а не просто архивом метрик.

Определение рекламных кампаний с наилучшей отдачей на инвестиции (ROI и ROAS) — это ключевая задача для интернет-магазина, стремящегося к устойчивому росту. Простого анализа кликов или охвата недостаточно: важно понимать, сколько денег принесла каждая вложенная в рекламу единица бюджета. Для этого необходимо сводить данные о расходах на кампании и выручке, полученной от клиентов, привлечённых по каждому рекламному источнику.

Первым шагом является сбор точных данных из рекламных платформ (Google Ads, Meta Ads, Яндекс.Директ и т.д.) и их сопоставление с CRM или системой заказов. Это позволяет рассчитать ROAS (Return on Ad Spend) — отношение дохода от рекламы к затратам на неё, и ROI (Return on Investment) — показатель рентабельности с учетом всех затрат, включая себестоимость товара. Например, если кампания в Google Ads с бюджетом 50 000 рублей принесла 250 000 рублей выручки и 150 000 рублей прибыли, ROAS составит 5, а ROI — 200%.

Чтобы точно определить наилучшие кампании, необходимо учитывать:

• Средний чек и LTV клиентов по каждой кампании. Дешёвый лид не всегда выгоден, если он не приносит повторных продаж.

• Коэффициент возврата покупателей — особенно важен для e-commerce с регулярными покупками (например, косметика, товары для животных).

• Чистую прибыль, а не только выручку. Иногда дорогие заказы с высокой выручкой могут иметь низкую маржу, особенно при акциях.

• Сезонность и временные пики, чтобы сравнивать кампании корректно по одинаковым периодам.

«Успешная кампания — это не та, у которой самый высокий CTR, а та, которая приносит наибольшую прибыль при минимальных затратах», — подчеркивает Ирина Громова, директор по маркетингу крупного e-commerce проекта.

Итоговый анализ должен быть визуализирован в отчете или дашборде, где кампании сортируются по эффективности, а не по трафику. Это позволяет интернет-магазину отказаться от малорентабельных вложений и масштабировать только те активности, которые доказали свою результативность на цифрах.