Внешняя аналитика на Вайлдберриз — как отслеживать внешний трафик Wildberries: utm, диплинки, отчеты
Вы уже знаете, как работает внешняя реклама и как запускать кампании. Осталось разобраться, что происходит после запуска — как понять, что реклама действительно сработала.
В этом уроке расскажем, какие метрики стоит отслеживать, как использовать UTM-метки и диплинки, а также как оценить эффект от рекламы без ссылок. В финале вы получите понятный алгоритм — он поможет увидеть за цифрами настоящие действия покупателей и принимать решения с опорой на данные.
Как анализировать внешнюю рекламу: особенности и ограничения
Когда вы продвигаете товары через внутреннюю рекламу на Wildberries, всё прозрачно: видно, сколько человек перешли по ссылке, добавили товар в корзину и оформили заказ. С внешней рекламой — сложнее.
Эффект отложенного спроса
Вика продвигает бренд натуральной косметики. Она купила рекламу у блогера: короткий ролик про крем и сыворотку, в описании — только артикулы, без ссылки. Покупатель может сразу найти товар по артикулу. А может — сохранить скрин и вернуться к покупке через несколько дней. Или просто загуглить название бренда
Такие действия непросто отследить. Мы не узнаем, сколько человек увидели рекламу и позже решили найти товар. Это называется эффект отложенного спроса: покупатель увидел бренд сегодня, а купил через неделю — когда появилась потребность.
Внешняя реклама не всегда даёт продажи «здесь и сейчас». Она влияет на узнаваемость бренда и может сработать на длинной дистанции
Чтобы оценить результат, недостаточно смотреть только на охваты и лайки. Нужно понять, влияет ли реклама на воронку продаж:
- были ли переходы на карточку товара,
- добавляли ли товар в корзину,
- дошло ли до заказов.
Это поможет увидеть, какие инструменты работают, а какие — просто создают видимость активности.
Особенности каналов продвижения
У каждого формата рекламы — своя логика, свои нюансы и инструменты подсчёта. Чтобы реклама действительно окупалась, важно не просто смотреть на рост заказов, а учитывать особенности именно вашего канала продвижения.
Когда Вика только начала продвигать свою косметику, она пыталась анализировать всю рекламу в одной таблице: и таргет, и Яндекс Директ, и размещения у блогеров. Получалась каша: метрики разные, период действия у рекламы разный, а выводов — ноль
Тогда Вика пересобрала систему. Для автоматической рекламы — отдельные листы в таблице: один под таргет, второй под Директ, третий под посевы. Так проще отслеживать, какой инструмент работает лучше и где реклама не окупается.
А для блогеров — наоборот, всё в одной таблице: здесь и список подходящих авторов, и даты выхода, и итоги по заказам. Вика также начала делить рекламу по типу: если пост в телеграме — смотрит статистику 3 дня, если сторис — анализирует сутки.
Рекламу с UTM-ссылками Вика отслеживает точечно, по каждому размещению. А если блогер размещал только артикул, сравнивает средние заказы до и после выхода. Такой подход помог ей понять, где реклама действительно работает, а где просто тратит бюджет.
Для каналов вроде Яндекс Директа или таргетированной рекламы ВКонтакте показатель конверсии может быть сильно ниже средней. Поэтому просто умножать количество переходов на общую конверсию — не самый точный способ оценки. В таких случаях лучше сначала замерить реальную конверсию именно для этого канала: например, с помощью UTM-меток и других инструментов аналитики. А уже потом использовать эти данные для расчёта заказов и оценки эффективности
Разная реклама в разные дни
Чтобы точно оценить эффективность рекламы, запускайте интеграции в разные дни. Так вы поймёте, какая из них сработала лучше.
Вика размещала рекламу у трёх блогеров — и всё в один день. Результаты были, но понять, кто дал наибольший эффект, оказалось невозможно. В следующий раз она запланировала интеграции с разницей в несколько дней и увидела: у одного блогера рост заказов был вдвое выше. Теперь Вика всегда смотрит не только на цифры, но и на дату публикации, сезон и другие факторы, которые могут повлиять на продажи
Учитывайте и другие факторы, которые могут повлиять на результат: сезонность, скидки, запуск внутренней рекламы
Как проанализировать результаты за 5 шагов
Подготовили план из 5 шагов — с его помощью вы сможете проанализировать результаты рекламы и сделать выводы: что сработало, а что нет.
Шаг 1. Считайте данные по UTM-меткам
Если вы размещаете рекламу со ссылкой на товар — например, в Telegram или блогах, обязательно используйте UTM-метки. Это специальные «хвосты» в ссылках, по которым можно отследить, откуда пришёл покупатель. Сгенерировать такую метку можно в кабинете ВБ.Продвижение — в разделе внешний трафик.
UTM-метки помогут узнать:
- источник трафика: например, Google или Яндекс;
- тип рекламы, которая привела покупателя: баннер, email-рассылка, пост в соцсетях;
- название кампании: например, «Реклама у блогера».
Генерация UTM-меток
Нажмите кнопку «Сгенерировать ссылки» и заполните обязательные параметры:
- utm_source — источник трафика, например, «vk»;
- utm_medium — тип рекламы, например, «banner»;
- utmcampaign — название кампании, например, «blackfriday».
Особое внимание уделите параметру utm_campaign:
- начните с уникального идентификатора вашего магазина на Wildberries;
- добавьте разделитель в формате -id-;
- после разделителя укажите текст, который поможет вам легко идентифицировать кампанию в отчётах: например, «12345-id-black_friday»
При желании вы также можете заполнить необязательные параметры utmterm и utmcontent:
- utm_term — ключевое слово, по которому показывается ваше рекламное объявление;
- utm_content — дополнительная информация, которая помогает различать переходы, если другие метки совпадают.
Укажите адрес страницы на Wildberries, на которую будет вести реклама. Это может быть страница товара, категории или даже ваш магазин.
Нажмите кнопку «Сгенерировать ссылки» — и готовые ссылки появятся в окне.
Обязательно проверяйте, чтобы товар, на который ведёт ссылка, находился именно в том кабинете продавца (Seller ID), из которого вы эту ссылку генерируете
Почему это важно: Wildberries отслеживает переходы и заказы по ссылке только в пределах конкретного кабинета. Если, например, у вас несколько кабинетов (разные Seller ID) — и вы создали ссылку в одном кабинете, а она ведёт на товар из другого — аналитика работать не будет. Заказы просто не засчитаются в отчёты.
Диплинки
UTM-ссылки часто получаются длинными. При переходе по ним с телефона покупателя может перекинуть не в приложение, а на веб-страницу — особенно если ссылка открывается внутри Telegram или другого приложения. Это мешает продажам: чем больше шагов — тем меньше людей дойдут до покупки.
В таком случае рекомендуем укоротить ссылку — сделать диплинк.
Диплинк — это короткая ссылка, которая ведёт прямо в приложение Wildberries, минуя браузер. Особенно удобно использовать диплинки в Instagram*, Telegram, YouTube и рассылках: аккуратная ссылка легко копируется и хорошо смотрится в тексте.
А ещё диплинки повышают конверсию: пользователь сразу попадает в карточку товара без путаницы и долгих переходов в браузере
Как сделать диплинк
- Сначала создайте обычную ссылку с UTM-метками в кабинете Wildberries.
- Затем сократите её через сторонний сервис, например, Mobzio — он превратит ссылку в диплинк.
Перед использованием протестируйте диплинк на 2–3 устройствах (iOS и Android), а ещё проверьте работу в разных браузерах и приложениях — иногда поведение может отличаться.
Важно: диплинк не влияет на аналитику — он просто маскирует UTM-ссылку, а данные всё равно корректно передаются в Wildberries
Данные по UTM-меткам
Чтобы посмотреть результаты, скачайте отчёт и проверьте столбцы:
- дату — период, за который собраны данные;
- значения меток (utmsource, utmmedium, utm_campaign и др.);
- количество переходов по рекламному объявлению;
- количество заказанных товаров;
- стоимость заказов;
- платформу — тип устройства или ОС, с которого пользователь взаимодействовал с рекламой.
Важно не просто смотреть на цифры, но и считать конверсию — сколько человек из тех, кто кликнул, реально купили. Это поможет понять, насколько эффективна реклама
Модель атрибуции
Модель атрибуции — это правило, по которому определяется, какой канал получит конверсию.
В кабинете ВБ.Продвижение используется модель атрибуции last indirect click — заказ засчитывается последнему внешнему источнику, по которому пользователь перешёл перед покупкой. Заказ попадёт в отчёт, если был оформлен в течение двух недель после клика. Модель помогает понять, какой канал действительно привёл к продаже, и использовать эти данные для оптимизации рекламы.
Шаг 2. Сравните недельные данные до и после рекламы
Если у вас была реклама ****без ссылки, а только с артикулом, оцените эффект по внутренней статистике Wildberries.
- Скачайте и заполните, есть в моем телеграм.
- Посчитайте средние значения за 7 дней до и после рекламы.
- Посмотрите, изменились ли:
- переходы в карточку товара,
- добавления в корзину,
- заказы.
Так вы увидите реальный прирост и поймёте, есть ли эффект от размещения.
Давайте на примере Вики разберём, как можно проанализировать трафик с помощью шаблона.
Как мы помним, Вика решила продвигаться через внешнюю рекламу и купила интеграцию у блогера в Ютуб. В ролике не было ссылки — только артикулы и название бренда. Как ей понять, сработала ли реклама?
Вика открывает шаблон аналитики и сравнивает среднее количество заказов за неделю до выхода рекламы и неделю после. Например, до рекламы у неё было в среднем 20 заказов в неделю, а после — 35. Это прирост в 75%. Она также считает, сколько денег принесла эта реклама, и рассчитывает ДРР — долю рекламных расходов в выручке. Это помогает понять, была ли реклама выгодной.
В дальнейшем Вика может смотреть не только на заказы, но и на переходы в карточку и добавления в корзину — эти данные покажут, насколько реклама привлекла внимание к товару. Например, одна реклама может давать много переходов, но мало заказов, а другая — наоборот. Это важно, чтобы сравнивать разные форматы и блогеров между собой и делать выводы, куда стоит вкладываться дальше.
Учитывайте, что многие виды внешней рекламы не исчезают после размещения, а продолжают жить в интернете. Например, YouTube-видео может сначала набрать 1 000 просмотров за месяц, а потом — 100 000 за год. Такие интеграции способны стабильно приносить заказы в течение долгого времени
Как отслеживать отложенный эффект такой рекламы:
- Используйте уже рассчитанную вами конверсию «просмотр — заказ».
- Заглядывайте в внешнюю аналитику: например, на YouTube или в соцсетях.
- Сравнивайте показатели на дистанции — реклама может «выстрелить» не сразу, а спустя недели или даже месяцы.
Шаг 3. Проверьте рост интереса к бренду или товару
Если вы размещались у блогеров, полезно посмотреть, начали ли люди искать ваш бренд или артикул.
Перейдите в раздел популярных поисковых запросов. Если количество запросов по вашему бренду выросло — значит, реклама сработала: люди запомнили товар и начали искать его вручную.
До рекламы бренд Вики никто не искал. А в день выхода интеграции название бренда попало на четвёртую страницу в списке популярных запросов. Это значит, покупатели осознанно искали продукты Вики на Wildberries. Интеграция сработала на узнаваемость, и теперь у бренда есть собственный спрос
Шаг 4. Используйте дополнительные инструменты из подписки «Джем»
Если подключена подписка «Джем», проверьте расширенную аналитику — она даёт более точную картину. Обратите внимание на два инструмента: «Точки входа» и «Поисковые запросы».
Точки входа
В разделе аналитики «Портрет покупателя» отслеживайте виджет «Точки входа». Он показывает, откуда пришёл покупатель — с поиска, рекомендаций или по прямой ссылке.
Точка входа «Прямой переход по ссылке к товару» может указывать на внешний источник. Но помните: сюда попадают и те пользователи, кто просто перешёл по ссылке от друга
Поисковые запросы
Раздел «Поисковые запросы» показывает, какие слова покупатели вводят, чтобы найти ваш товар. Если в запросах появляются названия из рекламы — это хороший знак: реклама повысила узнаваемость.
Шаг 5. Подведите итоги
Когда реклама завершена и данные собраны, важно сделать выводы: сработало ли продвижение, какой был эффект, стоит ли повторять интеграцию или искать другие инструменты. Один из главных принципов — фиксировать результаты. Так вы сможете сравнивать разные форматы рекламы между собой и принимать осознанные решения в будущем.
После интеграции с блогером Вика:
- Собрала данные в таблицу: сколько было заказов, переходов, добавлений в корзину.
- Сравнила неделю до рекламы и неделю после.
- Рассчитала прирост заказов в рублях.
- Отметила, что сторис сработали слабее, чем Reels, и сделала вывод: следующий раз закажет только Reels.
Чтобы не забыть детали, Вика зафиксировала результаты в таблице — так ей будет проще сравнивать блогеров между собой и решать, с кем работать снова. Для следующей кампании она решила попробовать посевную рекламу ВКонтакте: там она будет использовать отдельную таблицу для автоматической рекламы.
Шаблоны, больше контента про внешнюю рекламу в Telegram — @vasilievdigital