Какие ошибки допускают eCommerce-бренды при оценке эффективности рекламы в розничных сетях

Краткое содержание

• Рекламные сети ретейлеров измеряют эффективность только в рамках собственных экосистем — это предусмотрено самой моделью, а не является недостатком. Однако это означает, что ROAS, рассчитываемый такими сетями, изначально не предназначен для оценки эффективности по нескольким каналам.
• Разница в расчете ROAS между разными сетями, достигающая 63%, — это не проблема качества данных, а проблема методологии, которую невозможно решить с помощью оптимизации внутри отдельных сетей
• Бренды, работающие с несколькими рекламными сетями ретейлеров, сталкиваются с издержками фрагментации: каждая сеть становится отдельным источником истины, а данные разных сетей не согласуются между собой
• Независимые измерения не заменяют данные рекламных сетей ретейлеров, а дают брендам возможность интерпретировать и сопоставлять эти данные и принимать на их основе решения.
• Чтобы измерения рекламы в розничных сетях вышли на новый уровень, им нужна та же инфраструктура сигналов, которая помогла решить самые сложные задачи управления сигналами в мобильных измерениях.

Учитывайте расхождения в ROAS

Вот два показателя, над которыми стоит задуматься. Исследование Albertsons, Northwestern University и Ovative Group, проведенное в 2026 году, выявило 63%-ный разброс в расчетах ROAS в разных рекламных сетях ретейлеров: 11 переменных, одна и та же кампания — и совершенно разные результаты в зависимости от используемой методологии. Отдельно Skai и Stratably обнаружили, что только 15% брендов сообщают о высокой уверенности в измерениях ретейлеров.

Эти два показателя связаны между собой. Разрыв в уровне доверия — прямое следствие различий в методологии. Когда цифры не сходятся, вы перестаете им доверять.

Замкнутая система измерений в рекламе ретейлеров работает так, как задумано. Но по своей природе она дает неполную картину — и бренды, которые увеличивают бюджеты в нескольких сетях без независимой системы измерений, принимают решения о распределении инвестиций на основе данных, которые изначально для этого не предназначались.

Почему измерения рекламы у ретейлеров устроены именно так

Рекламные сети ретейлеров проводят измерения только внутри собственных экосистем, поскольку именно так работает атрибуция с замкнутым циклом. Это особенность самой модели, а не ее недостаток. У каждой сети есть свои собственные данные о клиентах первой стороны, свои окна атрибуции и своя логика конверсии. Она видит только то, что происходит внутри ее собственной экосистемы.

Это действительно ценно. Измерения с замкнутым циклом дают eCommerce-брендам то, чего не могут предложить большинство других каналов: реальные данные о покупках, связанные с показами рекламы. Для бренда, который хочет понять, привело ли размещение спонсируемого товара к продаже, это реальный и значимый сигнал.

Проблема возникает, как только вы пытаетесь сравнить данные одной сети с данными другой или использовать показатели любой из них для принятия решений о распределении бюджета между каналами. Измерения с замкнутым циклом изначально не предназначены для ответа на такие вопросы.

Что на самом деле означает 63%-ный разброс в расчетах ROAS

63%-ный разброс в расчетах ROAS — это не случайное отклонение. Это прямой результат 11 конкретных методологических переменных, которыми каждая сеть управляет независимо:

• Длина окна атрибуции — учитывается ли продажа, если она произошла через семь дней после показа объявления, или только через один?
• Как конверсии после просмотра учитываются по сравнению с конверсиями после клика.
• Как определяются инкрементальные продажи и устанавливается базовый уровень
• Учитывается ли влияние рекламы на продажи нерекламируемых товаров
• Как определяются и учитываются новые для бренда клиенты

Каждый из них является законным методологическим выбором. Каждый из них дает разное число.

Для eCommerce-бренда, запускающего сезонную кампанию — например, перед крупным периодом распродаж, — практические последствия весьма существенны. Один и тот же SKU, продвигаемый одновременно в двух сетях, даст разные показатели ROAS не потому, что одна сеть сработала эффективнее другой, а потому, что они считали по-разному. ROAS 4x в одной сети и 2,8x в другой могут отражать одинаковую фактическую эффективность, просто рассчитанную по разным методологиям.

Это главная ошибка. Когда маркетологи eCommerce видят расходящиеся цифры ROAS и делают вывод, что одна сеть просто работает лучше, они часто смотрят на разницу в методологии, а не на разницу в эффективности. Решения о распределении бюджета, принятые на основе таких данных, не просто ненадежны — они систематически приводят к ошибочным выводам.

Что происходит, когда каждая сеть становится собственным источником истины

По мере того как eCommerce-бренды начинают работать с несколькими рекламными сетями ретейлеров — а так поступает большинство: по данным The Current, в 2025 году бренды в среднем работали с шестью сетями, — издержки фрагментации растут с каждой новой сетью. Шесть сетей означает:

• Шесть логик атрибуции, каждая из которых считает конверсии по-своему
• Шесть определений окна конверсии, ни одно из которых не согласовано
• Шесть дэшбордов, выдающих уверенно выглядящие цифры, которые невозможно сопоставить

В результате возникает конкретная ошибка: бренды сравнивают рекламные сети между собой по показателям ROAS, рассчитанным самими сетями. На первый взгляд, это кажется разумным способом распределения бюджета: продвигать один и тот же товар в разных сетях, сравнивать ROAS и направлять больше средств туда, где он выше. Но если каждая сеть рассчитывает ROAS по-своему, вы сравниваете не уровни эффективности. Вы сравниваете системы измерения и принимаете разницу за сигнал.

Для брендов, которым приходится обосновывать инвестиции в рекламу у ретейлеров перед финансовыми отделами и руководством, это не просто неудобство при проведении измерений, а стратегический риск. Проблема не в нехватке данных. Проблема в том, что эти данные невозможно сопоставить. А подключение новых сетей без единой системы согласования данных не дает более полной картины. Оно масштабирует фрагментацию.

Что на самом деле меняет независимое измерение

А подключение новых сетей без единой системы согласования данных не дает более полной картины. Она создает единый уровень над ними, — где ко всем сетям одновременно применяются единая логика атрибуции, единая инфраструктура сигналов и единые данные о конверсиях.

При наличии такого уровня показатели, предоставляемые сетями, становятся исходными данными, а не окончательной оценкой эффективности. Дашборд каждой сети по-прежнему полезен для той задачи, для которой он предназначен, — предоставления отчетности по собственному рекламному инвентарю. Но решения о распределении бюджета, сравнение сетей между собой и вопрос о том, что на самом деле приводит к конверсиям в eCommerce, требуют данных, выходящих за рамки возможностей отдельных сетей.

Именно здесь данные розничного медиа перестают быть изолированным отчетом и превращаются в полезный сигнал, на основе которого можно действовать: они объединяются с данными по остальным каналам и интерпретируются по той же логике, что и данные поиска, социальных сетей и всех других каналов в eCommerce-стеке. Когда во всех каналах используется единая инфраструктура сигналов, а данные о конверсиях поступают во все сети из одного источника, eCommerce-бренды перестают оптимизировать каждую сеть по отдельности и начинают оптимизировать бизнес в целом.

Стандарт измерения, который делает это возможным, уже существует. Мобильный маркетинг эффективности создал стандарт, который работает в условиях самых жестких в отрасли требований к управлению сигналами, преодолевая фрагментацию платформ, ограничения конфиденциальности и сложные схемы мошенничества. Этот стандарт теперь нужен каждому каналу, включая розничные медиа.

Эта инфраструктура тоже сталкивается с серьезными вызовами. Когда Publicis приобрела LiveRamp — вслед за поглощением InfoSum компанией WPP — категория потеряла своих последних крупных независимых игроков. Тот же риск конфликта интересов, который бренды признают в самоатрибутируемых сетях, теперь относится и к самому уровню измерения.

Выводы

Система измерений в рекламе у ретейлеров работает так, как задумано. Но она создавалась для решения задач отчетности каждой отдельной сети, а не для принятия eCommerce-брендами решений по всем каналам. Этот разрыв не устранить из дэшборда какой-либо отдельной сети.

Наиболее обоснованные решения о распределении бюджета на рекламу у ретейлеров смогут принимать не те бренды, у которых больше всего дэшбордов отдельных сетей. А те, у кого есть единая система измерений для всех сетей, где повсюду применяется одна и та же логика, данные согласуются между собой, а решения на уровне всего портфеля принимаются на основании надежных данных.

Уверенность в результатах омниканальных измерений рекламы у ретейлеров зависит не от качества отчетности отдельных сетей. Это функция независимого измерения — и сигнальная инфраструктура для его поддержки уже существует.