В условиях роста конкуренции на маркетплейсах и постоянного удорожания внутренней рекламы, бренды все чаще сталкиваются с ограничением масштабирования продаж внутри платформ.
Классическая модель — “лить бюджет в инструменты маркетплейса” — перестает давать предсказуемый рост.
В этом проекте перед командой стояла задача:
При работе с внешним трафиком на маркетплейсы мы регулярно сталкиваемся с рядом системных ограничений:
Дополнительно в данном проекте усиливающими факторами стали:
Мы исходили из того, что внешний трафик — это не просто дополнительный канал, а инструмент управления спросом и усиления продаж внутри маркетплейсов.
При правильной архитектуре он позволяет:
В основе проекта — построение системной модели привлечения внешнего трафика, а не точечных рекламных кампаний.
1. Формирование структуры трафика
Мы разделили весь поток на несколько уровней — это позволило управлять не только объёмом, но и качеством трафика
Пользователи уже знают ваш бренд и ищут его напрямую (например, «Название компании купить», «Название компании отзывы»). У них максимальная конверсия и минимальный цикл сделки — они почти готовы к покупке, осталось только не потерять их на сайте.
Аудитория ищет товар или услугу в общем смысле без привязки к бренду (например, «стиральная машина с сушкой», «заказать грузоперевозку Москва»). Эти люди ещё сравнивают варианты, но уже в вашей нише. Такой трафик даёт стабильный объём лидов и позволяет прогревать клиента через УТП и преимущества.
Это технология показа объявлений, которая работает без использования ключевых фраз и в основе которой лежит нейросеть. Её задача — автоматически находить и привлекать новую, максимально широкую аудиторию.
Алгоритм работает так: нейросеть анализирует информацию в вашем объявлении (заголовок и текст) и на посадочной странице. На основе этого анализа она самостоятельно определяет, по каким поисковым запросам и интересам пользователей лучше всего показывать вашу рекламу
Такой подход позволяет:
Таким образом, трёхуровневая структура («Бренд → Категория → Автотаргетинг») позволила нам гибко распределять бюджет: автотаргетинг решает задачу масштабирования и поиска новой аудитории, категорийный спрос формирует базу лидов, а брендовый трафик обеспечивает высокую конверсию.
2. Управление ассортиментом как драйвер эффективности
Один из ключевых факторов, который часто недооценивают:
количество и тип продвигаемых товарных позиций напрямую влияют на эффективность внешнего трафика.
В рамках проекта была внедрена модель:
Это позволило ускорить обучение алгоритмов и повысить отдачу от бюджета.
3. Работа с атрибуцией и аналитикой
Одним из критичных этапов стала настройка корректной аналитики:
4. Мультиплатформенный тест
В рамках стратегии были протестированы несколько маркетплейсов: ozon, yandex.market, wildberries с точки зрения:
Это позволило определить приоритетные направления масштабирования для ниши электроники и ниши повседневного спроса. Для ниши электроники основным выбрали канал — я.маркет, для ниши повседневного спроса — Ozon.
В высоком чеке целевой ROI достигается быстрее: даже меньшее количество конверсий дает более сильный вклад в окупаемость. Это позволило раньше перейти от теста к масштабированию после отбора сильных площадок и связок.
В более низком чеке системе требуется больше данных и больше конверсий, чтобы выйти на устойчивую экономику. Зато после периода обучения масштаб начинает нарастать быстрее за счет частотности спроса и снижения стоимости заказа.
На графиках — реальные результаты из двух принципиально разных категорий: электроника (длинный цикл принятия решения, высокая цена ошибки) и гигиеническая продукция (импульсный спрос, высокая частота покупок). Мы сознательно показываем оба кейса, чтобы продемонстрировать: наши подходы к управлению трафиком работают независимо от поведения аудитории.
По нише гигиенических товаров мы уже выпустили детальный разбор — с воронкой, настройками автотаргета и цифрами по конверсиям. Посмотрите, как мы масштабируем продажи на маркетплейсах.
Хотите такую же динамику в вашем продукте? Применяем ту же логику — адаптируем под вашу нишу и KPI.