Маркетолог смотрит на цифры и всё равно ошибается: 5 ловушек в аналитике рекламы

В статье по выступлению Виталия Горюнова, маркетингового аналитика и IT-евангелиста Roistat, разбираем пять ловушек рекламной аналитики: почему веб-аналитика не показывает всю воронку, как последний клик искажает вклад каналов и зачем связывать рекламные расходы, CRM, звонки и выручку в одну цепочку.

В рекламном кабинете всё выглядит логично: есть показы, клики, заявки, стоимость лида. В веб-аналитике — источники и конверсии. В CRM — сделки и деньги. Проблема начинается, когда эти три картины не совпадают. Тогда маркетолог может принять решение на основе корректных цифр — и всё равно ошибиться.

На конференции Vitamin.tools Виталий Горюнов, маркетинговый аналитик и IT-евангелист Roistat, разобрал, где именно рвётся путь клиента и почему «SEO продаёт, а платная реклама нет» часто оказывается следствием выбранной модели учёта, а не реальной эффективности каналов. По словам спикера, он больше семи лет управляет performance-каналами и участвовал более чем в 450 проектах.

Ниже — пять ловушек, из-за которых отчёт может быть аккуратным, а управленческий вывод — неправильным.

Веб-аналитика хорошо отвечает на вопросы о трафике и поведении на сайте: откуда пришёл пользователь, какие страницы смотрел, дошёл ли до заявки. Но бизнесу нужен другой финальный вопрос: какой источник в итоге принёс деньги. Между заявкой и оплатой обычно появляются CRM, звонки, менеджеры, визит в офис или магазин, повторные касания и возвраты.

Горюнов подчёркивает: каждая система «права по своей части». Рекламный кабинет знает расходы и клики, веб-аналитика — визиты, CRM — сделки и выручку. Ошибка возникает, когда один из этих фрагментов начинают считать всей картиной. По опыту спикера, в 98% проектов, с которыми он сталкивался, данных одной веб-аналитики было недостаточно для полноценной оценки всей воронки.

Поэтому порядок в рекламной операционке становится не менее важным, чем сама модель атрибуции. Если бюджеты, пополнения, закрывающие документы и маркировка живут отдельно от общей картины по лидам и продажам, команде сложнее понять, какой канал действительно приносит деньги. Vitamin.tools помогает собрать эту часть работы с платным трафиком в управляемый контур: видеть расходы по рекламным системам, не терять документы и держать маркировку под контролем. А уже затем эти данные можно сопоставлять с CRM, звонками и выручкой, чтобы принимать решения не по фрагментам отчёта, а по всей цепочке.

Типичный путь из доклада: человек видит контекстную рекламу, взаимодействует с брендом в соцсетях, получает письмо, возвращается через ретаргетинг, а заявку оставляет после органического поиска или прямого перехода. Если отчёт работает по последнему клику, конверсия уходит SEO или «direct». Предыдущие касания исчезают из оценки.

Отсюда рождается опасный вывод: «органика работает, рекламу можно урезать». На самом деле реклама могла сформировать знакомство и спрос, а поисковый переход лишь закрыл уже подготовленное решение. Особенно часто под нож попадает медийная реклама: прямых переходов мало, зато её вклад может проявляться позже.

Внутри Vitamin.tools эта логика особенно важна для команд, которые управляют платным трафиком: пополнение кабинета и запуск кампании — только начало цепочки. Решение о масштабе бюджета имеет смысл принимать после связи рекламных расходов с заявками, продажами и выручкой, а не по одному «красивому» кабинету.

Даже если модель атрибуции выбрана разумно, сама цепочка может технически развалиться. В докладе перечислены три частых причины: ограничения cookies и браузеров, переход между устройствами и переход между несколькими сайтами или лендингами без корректной передачи идентификаторов.

Сценарий бытовой: человек впервые приходит со смартфона, вечером возвращается с ноутбука и покупает. Если устройства не склеены, первое касание и продажа оказываются в разных историях. Аналогично при переходе с рекламного лендинга на основной сайт: без общего идентификатора источник может потеряться и превратиться в прямой или неизвестный переход.

Спикер отдельно отмечает ограничения Safari и iOS: часть cookies может не сохраняться или жить меньше, из-за чего погрешность растёт. Важно не воспринимать «неизвестный» или «прямой» трафик как доказательство того, что реклама не участвовала в пути.

Есть конверсии, где клика вообще может не быть. Пользователь увидел медийный баннер, не перешёл, через несколько дней нашёл бренд через поиск и купил. Классическая аналитика запишет продажу поиску. Постпросмотровая аналитика нужна, чтобы связать показ рекламы с последующими визитами, лидами и продажами и не оценивать медийку только по прямым кликам.

Ещё сложнее с офлайном. По данным, приведённым спикером, около 60% покупок в 2025 году могли происходить офлайн. Даже если точная доля отличается по нишам, управленческая проблема остаётся: звонок, визит в офис, покупка в магазине или сделка после общения с менеджером могут не вернуться в рекламную аналитику.

В докладе для этого предлагается связка телефонии, CRM, рекламных данных, идентификатора посетителя и колл-трекинга. Динамический колл-трекинг помогает дойти до кампании, объявления или ключевого запроса, статический номер — закрепить отдельный источник вроде баннера или офлайн-носителя. Для офлайн-точек также подходят QR-коды и загрузка офлайн-конверсий.

У Горюнова есть показательный приём: выдавать посетителю индивидуальный промокод на сайте и просить назвать его менеджеру в офлайн-точке. Так визит можно связать с прежней цифровой историей.

Модель последнего клика удобна, когда нужно понять, что было прямо перед заявкой. Первый клик помогает искать источники новой аудитории. Линейная модель равномерно распределяет вклад между касаниями. U-Shape отдаёт больший вес первому и последнему касанию. Линейный рост или спад позволяет учитывать длинный цикл сделки и задавать больший вес поздним или ранним этапам.

Главная мысль спикера: плоха не конкретная модель, а попытка одной моделью отвечать на разные вопросы. Если маркетолог решает, что отключить, по last click, а оценивает охват — по той же таблице, он смешивает две разные управленческие задачи.

Один из примеров Горинова — собственная связка Telegram и Яндекс Директа. По отчёту цепочек команда увидела, что Telegram хорошо подогревает аудиторию, а продажи затем закрываются через Директ. Более глубокая детализация показала: заявки после Telegram-бота конвертировались лучше, чем после контента основного канала. Команда перенесла часть бюджета и производственного ресурса в бота и затем увидела рост целевых лидов в Директе.

Этот пример полезен тем, что показывает разницу между каналом «где случилась конверсия» и каналом «без которого конверсия могла бы не случиться». Именно эту разницу стандартный отчёт часто стирает.

В кейсе инженерной компании «Новое место» рекламный бюджет составлял 864 тыс. рублей. По данным доклада, после внедрения аналитики стоимость лида снизилась более чем в два раза, число заявок выросло со 119 до 286, ROI — с 233 до 294. Спикер отдельно подчёркивает: расходы не сокращали, результат получили за счёт оптимизации.

Ещё один пример — банкетный зал «Зефир» с бюджетом до 25 тыс. рублей. Команда подозревала, что last click искажает путь клиента. После аудита CPL, по словам Горинова, снизился почти в пять раз, а конверсия в заявку выросла с 0,35 до 0,9. Эти показатели — данные из доклада и должны читаться в контексте конкретного кейса, а не как универсальный ориентир рынка.

Цифр в маркетинге сегодня не мало — их слишком много. Поэтому задача аналитики не в том, чтобы построить ещё один отчёт. Она в том, чтобы не потерять причинную цепочку между рекламным касанием и деньгами. Когда эта цепочка собрана, маркетинг становится не набором разрозненных кабинетов, а системой, где бюджет можно перераспределять по результату, а не по ощущениям.