От узнаваемости до покупки: почему рекламу больше не стоит делить на имиджевую и продающую

Представим, что человек выбирает сервис для хранения фотографий. Сначала он видит видеоролик и запоминает название. Позже замечает рекламу с конкретным предложением, изучает условия и устанавливает приложение. Последний контакт легко записать в заслуги перфоманса. Но если бы человек раньше не узнал о сервисе, он, возможно, вообще не обратил бы внимания на предложение.

Именно поэтому, считает Царькова, делить рекламные бюджеты на две независимые части — для узнаваемости и для продаж — становится всё менее полезно. Покупатель не разделяет контакты с брендом на имиджевые и продающие. Он видит рекламу в разных каналах, сравнивает предложения, откладывает решение и возвращается к нему позже. Задача маркетолога — понять, как каждый контакт помогает человеку пройти путь от знакомства с продуктом до покупки.

Масштаб задачи растёт вместе с рынком. По данным АКАР, в 2025 году объём рекламы в российских интернет-сервисах достиг 510,1 млрд рублей. При этом рекламодатели продолжают вкладываться и в узнаваемость, и в привлечение покупателей. По данным АРИР, в первом полугодии 2026 года расходы на брендинговую интернет-рекламу выросли на 18% год к году, а на перфоманс — на 9%. Это не значит, что первая стала эффективнее второй: цифры показывают рост вложений, а не их окупаемость.

Меняется даже роль телевидения, которое традиционно ассоциировалось с массовым охватом. Согласно отчёту Национального рекламного альянса, в первом полугодии 2026 года на перфоманс приходилось 30% рекламных бюджетов федерального ТВ и 46% регионального. Получается, что один и тот же канал может не только знакомить людей с брендом, но и побуждать их к конкретным действиям. Поэтому судить о целях кампании только по выбранному формату уже недостаточно.

Но как измерить результат? Охват и частота показов по-прежнему важны: они помогают понять, сколько людей увидели рекламу и как часто. Однако сами по себе эти показатели ничего не говорят о продажах. Царькова предлагает смотреть шире: измерять узнаваемость, готовность рассмотреть покупку, поисковый интерес и действия пользователей после рекламного контакта. Эконометрические модели помогают учитывать сезонность, цены и акции, а сравнение с контрольной группой — проверять дополнительный эффект рекламы. Рост продаж сам по себе ещё не доказывает, что его обеспечила рекламная кампания.

Например, сеть «Монетка» вместе с Rocket10 объединила медийную рекламу, геотаргетинг вокруг магазинов и промоакции, результаты которых можно было отследить на кассе. Исследование показало, что узнаваемость бренда выросла с 14% до 19%, а намерение совершить покупку — с 13% до 17%. В июне среднее недельное число чеков было на 43% выше, чем в январе, до начала кампании. Однако приписывать весь прирост рекламе нельзя: на продажи могли повлиять сезонность и открытие новых магазинов. Главное в этом кейсе — попытка связать изменения в восприятии бренда с поведением покупателей в торговых точках.

Собственный пример Царьковой — кампания «Огогоблако», которую Mail провёл весной 2026 года для «Облака Mail». В ней использовали видеорекламу, наружные размещения, социальные сети и совместное продвижение с партнёрами. Кампанию с самого начала оценивали по двум группам показателей: насколько выросла узнаваемость бренда и как изменилось использование продукта.

Результаты оказались заметными на обоих уровнях. Реклама охватила 37,8 млн человек в возрасте 18–44 лет, досматриваемость видеоролика достигла 90%, а доля пользователей, которые первыми вспоминали «Облако Mail» среди подобных сервисов, выросла на 5 процентных пунктов. При этом прирост месячной активной аудитории оказался на 24% выше контрольного ориентира, а доля покупок от новых пользователей составила 22% против 12% в контрольной группе. Бюджет был ниже, чем годом ранее, но прирост месячной аудитории оказался в 3,5 раза выше.

Другой пример — кампания «Туту» и Media Instinct Group на Ozon. Команда сравнила поведение пользователей, которые видели рекламу, с теми, кто с ней не контактировал. Среди первой группы поиск внутри приложения происходил на 46,98% чаще, а конверсия в посещение нужного раздела была на 49,9% выше. За три месяца по использованной модели атрибуции зафиксировали 35 тыс. установок. Так рекламодатель смог оценить не только непосредственные переходы по объявлениям, но и последующие действия людей внутри приложения.

При этом важно не только количество контактов с рекламой, но и момент, когда человек видит предложение. Согласно исследованию Easy Commerce (Okkam), 94% опрошенных покупателей замечают рекламу на площадках электронной коммерции, а 47% воспринимают её скорее как помощь в выборе товара. Это не значит, что любая реклама полезна: сообщение должно соответствовать тому, что человек собирается сделать.

Так поступили LAMM и Realweb в кампании средств для стирки на Ozon. Рекламу показывали пользователям, которые добавляли одежду в корзину, недавно покупали её или уже получили заказ. В зависимости от ситуации использовали баннеры, письма и push-уведомления. За время кампании брендовые поисковые запросы выросли на 47% месяц к месяцу, а выручка — на 28% относительно среднемесячных продаж бренда на маркетплейсе. Это наблюдаемые изменения, а не доказанный экспериментом эффект рекламы: другие факторы не были полностью исключены. Но пример показывает, как подбирать сообщение под конкретную потребность покупателя.

Дополнительная сложность в том, что покупки всё реже укладываются в один канал. По данным РОМИР, 82% семей в российских городах пользуются и онлайн-, и офлайн-магазинами. За исследованный период среднестатистическая семья совершала покупки примерно через 12 розничных каналов и в 21 торговой сети. Это исследование покупательского поведения, а не рекламы, но оно помогает понять, почему последний клик редко рассказывает всю историю.

Компании уже пытаются соединять данные из разных каналов, хотя получается это не у всех. По исследованию АРИР и Data Insight, 86% опрошенных средних и крупных компаний связывают офлайн-действия покупателей с интернет-рекламой. Но только 25% делают это во всех ключевых каналах, а 56% используют такие данные для оптимизации рекламных расходов. Иными словами, собирать данные и принимать на их основе решения — пока далеко не одно и то же.

Показателен кейс производителя дверей «Волховец» и Kokoc Performance. Команда объединила данные рекламных платформ, системы управления клиентами (CRM), бизнес-аналитики и измерений действий после просмотра рекламы. Это позволило учитывать ситуации, когда человек увидел объявление в интернете, а затем обратился в компанию или купил дверь в салоне. В рамках применённой модели с рекламными размещениями удалось связать 25 лидов в CRM, пять сделок из CRM и ещё шесть сделок по схеме «изучил онлайн — купил офлайн». Эти цифры не отражают всего влияния рекламы: часть покупательского пути остаётся за пределами измерений. Зато команда смогла понять, каких данных не хватает и как точнее распределять рекламный бюджет, не ориентируясь только на CTR.

Вывод Царьковой заключается не в том, что имиджевые или продающие показатели больше не нужны. Узнаваемость, интерес, регистрации и выручка измеряют разные результаты, и каждый из них остаётся важным. Но ради каждой цели необязательно придумывать отдельную рекламную кампанию, никак не связанную с остальными.

При планировании стоит заранее ответить на три вопроса: как должно измениться восприятие бренда, какое действие покупателя важно для бизнеса и как проверить дополнительный эффект рекламы. Тогда разные форматы смогут работать как части одной коммуникации: сначала помочь человеку заметить продукт, затем заинтересоваться им и наконец совершить покупку. А эффективность можно будет оценивать не только по охвату или последнему клику, но и по реальному вкладу каждого этапа.