Даже идеально выбранные форматы и корректные метрики не гарантируют, что рекламная кампания сработает эффективно. Потерять бюджет можно из-за недобросовестных источников трафика, манипуляций с показателями или просто из-за отсутствия единого подхода к формулировкам. Для бренда это чревато снижением результативности и риском, что решения будут приняты на искажённых данных.
Понимание принципов частотности и атрибуции позволяет строить кампанию без лишних показов и точнее оценивать, как видео влияет на продажи. А такие бизнес-метрики, как ROI и CPA, связывают результаты рекламы с финансовыми целями компании и дают возможность трезво оценить эффективность вложений.
В этой статье мы собрали основные понятия, которые помогают бренду защитить бюджет и работать с видеорекламой осознанно.
Прежде чем оценивать эффективность видеорекламы, важно убедиться, что сама среда для её размещения безопасна, а трафик — реальный. Некачественным может оказаться как сам источник показов (боты, скликивание, накрутка), так и окружение, в котором появляется реклама: сайты с сомнительным контентом или неподходящей тематикой. Если риски не учитывать, любые метрики — от CPM до VTR — теряют смысл: цифры могут выглядеть красиво, но не работать на бизнес.
IVT (Invalid Traffic) — недействительный трафик — показы и клики, которые не исходят от реальных пользователей и не могут считаться качественным контактом с рекламой. К IVT относят как простые технические ошибки (дублирование запросов), так и намеренные манипуляции — скликивание, боты, эмуляция просмотров.
Проблема трактовки: в отчётах разных систем IVT часто сводится в один общий показатель, без разделения на GIVT и SIVT. В результате «лёгкие» технические ошибки могут стоять наравне с серьёзным фродом, хотя риски для кампании у них разные. При этом не все вендоры раскрывают методологию фильтрации: кто-то учитывает только известные источники ботов, другие применяют поведенческие модели и машинное обучение. В итоге цифры по уровню IVT у разных поставщиков редко совпадают, а без уточнения критериев показатель становится малосопоставимым.
Brand Safety — меры, которые позволяют бренду контролировать, в каком окружении показывается его реклама, чтобы избежать ассоциаций с нежелательным или вредоносным контентом. Классические примеры рисков: сайты с экстремизмом, порнографией, «жёлтой» сенсационной тематикой, контентом о наркотиках или насилии.
Проблема трактовки: на рынке нет конечного списка категорий «опасного» контента. Ассоциации (например, АКАР или АРИР) предлагают базовые классификации, но агентства и платформы часто дополняют их своими правилами. Если у одних тематика «игры» или «алкоголь» нейтральна, то для других — неприемлема. Иногда под brand safety ошибочно понимают только блокировку «чёрных списков» сайтов, хотя на практике это включает и работу с «белыми списками», контекстными фильтрами, верификационными сервисами. Поэтому показатель brand safety в отчётах может означать разный уровень защиты — от простой фильтрации URL до многоуровневой системы контроля.
Ad Fraud — мошенническая активность в digital-рекламе, направленная на получение оплаты за показы или клики, которые фактически не происходили или не имеют ценности для рекламодателя. Классические примеры: скликивание (click fraud), эмуляция показов, генерация ботового трафика, подмена геолокации.
Проблема трактовки: термин часто используется слишком широко.Есть те, кто относят к ad fraud только намеренные мошеннические схемы, и те, кто включают сюда и общий недействительный трафик (IVT). В отчётах это может приводить к завышенным или, наоборот, заниженным цифрам. Дополнительную сложность заключается в том, что граница между «ошибкой системы» и «фродом» не всегда очевидна. К примеру, автоматические обновления страницы могут учитываться как мошенничество у одних вендоров, но как техническая ошибка у других. Также путаница может возникнуть из-за проблем в определении IP, или в считывании«аномальную активности» заинтересованных пользователей как накрутки. Поэтому при сравнении данных важно уточнять, какие именно виды активности попадают в категорию ad fraud и как они фильтруются.
Фрод и недействительный трафик напрямую влияют на эффективность кампании: бюджеты уходят на «пустые» показы и клики, которые не приносят бренду ценности. Но даже если трафик качественный и размещение безопасно, эффективность всё равно можно потерять — из-за того, как выстроена сама стратегия показов и как учитываются результаты. Здесь на первый план выходят такие понятия, как frequency capping и атрибуция.
Frequency Capping — ограничение частоты показов рекламного объявления одному пользователю за заданный период времени (например, не более 3 показов в сутки). Механизм позволяет избежать «перегорания» аудитории и перерасхода бюджета на одних и тех же пользователей.
Проблема трактовки: у разных систем отсчёт частоты строится по-разному. Где-то лимит устанавливается на уровне cookie или device ID, в других случаях — по IP или учётной записи пользователя. Это означает, что один и тот же человек на разных устройствах может видеть рекламу чаще, чем заданный лимит. При этом не все площадки одинаково трактуют периодичность: «3 показа» на протяжении суток или в течение всей кампании.
Attribution Window (окно атрибуции) — период времени, в течение которого действия пользователя (просмотр или клик по рекламе) связываются с конкретной кампанией и учитываются в её результатах. Допустим, если атрибуционное окно после просмотра ролика установлено в 7 дней, то покупка, совершённая пользователем в этот срок, будет засчитана как результат данной кампании.
Проблема трактовки: у разных платформ продолжительность и логика окон отличаются. Где-то по умолчанию используется 30 дней для кликов и 1 день для просмотров, где-то — 7 и 7. Системы могут фиксировать только последний клик (last-click attribution) или несколько взаимодействий. Из-за этого показатели эффективности могут сильно различаться: та же конверсия может «принадлежать» разным источникам в зависимости от того, какое окно атрибуции применяется. Поэтому при анализе результатов всегда важно уточнять параметры окна атрибуции и модель распределения ценности между каналами.
Post-View Conversion (конверсия после просмотра) — целевое действие пользователя (покупка, регистрация и т.д.), которое произошло после того, как он увидел рекламное объявление, но не кликнул по нему. Связь фиксируется с помощью атрибуционного окна: если конверсия случилась в пределах заданного периода, она засчитывается кампании как результат просмотра.
Кол-во целевых действий/Кол-во посетителей х 100%
Проблема трактовки: разные системы по-разному определяют сам факт «просмотра» — где-то это 1–2 секунды контакта, где-то засчитывается только viewable impression. А еще продолжительность окна атрибуции может варьироваться от 24 часов до 30 дней и более. Из-за этого один и тот же показатель post-view conversions может сильно разниться. Иногда метрику путают с органическим поведением пользователей.
Post-Click Conversion (конверсия после клика) — целевое действие пользователя, совершённое после того, как он кликнул по рекламному объявлению. Обычно учитываются покупки, регистрации, заявки или другие события, которые происходят в пределах заданного окна атрибуции.
Кол-во целевых действий/Кол-во посетителей х 100%
Проблема трактовки: с подсчетом количества событий история такая же, как и с просмотрами. Это может быть только первое действие после клика или все действия в пределах окна атрибуции. Вме с тем, в мультиканальной воронке одна и та же конверсия может приписываться нескольким источникам (баннерам и поиску), что создаёт эффект дублирования и раздувает показатели. Поэтому без уточнения методологии «post-click conversion» в отчётах разных площадок может означать разные объёмы и разное распределение ценности между каналами.
Даже корректная настройка атрибуции не отвечает на главный вопрос бизнеса: приносит ли реклама реальную отдачу. Показатели досмотров, кликов и конверсий помогают измерять поведение пользователей, но не показывают, насколько вложенные средства окупаются. Чтобы связать результаты кампании с финансовыми целями, нужны бизнес-показатели.
ROI (Return on Investment) — показатель окупаемости инвестиций. Рассчитывается как отношение прибыли, полученной от кампании, к затратам на неё.
ROI = (Доход — Затраты)/Затраты х 100%
Если ROI положительный, кампания принесла больше, чем стоила; если отрицательный — инвестиции не окупились.
Проблема трактовки: тонкость кроется в определении понятий «доход» и «затраты». Одни учитывают только медиабюджет, другие добавляют расходы на агентские комиссии, технологии и креатив. В части дохода возможны расхождения: считать полную выручку, маржинальный доход или только прибыль. Из-за этого одинаковый показатель ROI может означать совершенно разные результаты.
ROAS (Return on Ad Spend) — показатель возврата рекламных расходов. Показывает, сколько выручки приносит каждый потраченный на рекламу рубль.
ROAS = Доходы от рекламы/Расходы на рекламу х 100%
Если ROAS = 400%, значит, на каждый рубль рекламных затрат компания получила 4 рубля выручки.
Проблема трактовки: где-то считают доходом всю выручку от заказов, а где-то только валовую прибыль или маржинальный доход. В части расходов возможны расхождения: только медиазатраты или агентские комиссии и технологические сборы. Поэтому при одном и том же ROAS, по факту можно получить разные уровни реальной эффективности.
CPA (Cost per Action) — показатель стоимости целевого действия. Отражает, сколько рекламодатель заплатил за одно событие, которое заранее определено как цель кампании (покупка, регистрация, подписка, установка приложения).
CPA = Расходы/Кол-во целевых действий
Проблема трактовки: термин кажется однозначным, но не все платформы одинаково учитывают действия: где-то фиксируются все события пользователя в пределах окна атрибуции, где-то — только первое. Это влияет на итоговый показатель и затрудняет сравнение CPA между кампаниями и площадками.
CAC (Customer Acquisition Cost) — показатель стоимости привлечения клиента. Отражает, сколько компания в среднем тратит на маркетинг и продажи, чтобы получить одного нового покупателя.
Для видеорекламы эта метрика используется не так часто, поскольку ролики нередко работают на узнаваемость, а не на прямые продажи. Однако CAC становится полезным инструментом, если компания связывает видео с перформанс-воронкой («показ ролика → клик → регистрация → покупка»): в таком случае можно оценить, сколько реально стоит привлечение нового клиента именно через видео. На практике чаще ориентируются на CPA как на ближний показатель эффективности, а CAC рассматривают как верхнеуровневую бизнес-метрику, позволяющую сопоставлять разные каналы между собой — от контекста и соцсетей до видеорекламы.
CAC = (Маркетинговые + сбытовые расходы)/Кол-во новых клиентов за период
Проблема трактовки: в зависимости от подходов в расходы могут включаться разные статьи. Картина все та же: брать только медиабюджет или зарплаты отдела продаж, расходы на колл-центр, бонусы партнёрам и т.д. Не всегда корректно выделяется именно число новых клиентов: повторные покупки могут искажать расчёт.
Качество видеорекламы измеряется не только цифрами в отчётах, а тем, насколько прозрачно и осознанно бренд управляет процессом. Когда понятия «честный трафик», «безопасное размещение», «разумная частота» и «связь с бизнес-результатами» становятся частью общего языка команды, реклама перестаёт быть набором разрозненных показателей. Она превращается в инструмент, который можно контролировать, прогнозировать и сопоставлять с целями компании. И именно это делает вложения в видео не расходом, а инвестициями, приносящими ощутимую отдачу.