Радио 
Дмитрий Алимов и Игорь Нефедов, сооснователи Digital.Точнее, рассказали Sostav, почему классический конкурентный анализ перестал работать и какие шесть оптик помогут видеть полную картину активности рекламодателя.
Что происходит на рынке?
Динамика медиаинвестиций в 2026 году меняется, а ее прогнозы от различных измерений начинают различаться. Есть версии о снижении расходов крупнейших рекламодателей. Один из заметных сигналов — Telegram. С середины марта 2026-го охваты постов в канале просели на 10−15% на фоне замедления работы мессенджера.
Суммарные просмотры публикаций 15 крупнейших брендовых каналов с января по март 2026 года упали еще сильнее: на 23,5%, а падение совпало с блокировками. Масштаб у двух замеров разный, направление — общее: аудитория в канале сократилась, а рекламодатели по инерции продолжают платить по тарифам прошлого года.
Разные тренды присутствуют и в других средах: расширяется поисковая выдача с рекламными блоками, растут продуктовые витрины или ретейл-медиа. Однако увеличивается и число ответов, которые нейросети дают на брендовые запросы, забирая аудиторию у поиска. Каждая из этих сред — самостоятельный рекламный рынок со своей ценой, своими игроками и своей динамикой, и почти ни одна из них не покрыта индустриальными измерителями.
Почему классический конкурентный анализ перестал работать?
Попросите маркетолога описать активность главного конкурента. Скорее всего, прозвучат разрозненные тезисы: «в Директе они делают вот это», «в Telegram запускают то-то», «а в CPA (Cost Per Action — оплата за целевое действие), судя по всему, наращивают объемы». Каждый массив данных добывается собственным программным обеспечением, у каждого свой период наблюдения, свои метрики и свой поставщик. Собрать это в единую картину вручную почти невозможно: слишком разная природа у поста в Telegram-канале, карточки предложения на витрине и позиции в поисковой выдаче.
Индустриальные измерители — прежде всего Mediascope и системы, оценивающие охваты и частоты в медиарекламе, — с этой задачей не справляются, и дело не в качестве их данных. Они устроены для другого вопроса: сколько людей увидело рекламу и с какой частотой. Вопрос, который сегодня чаще всего задает рекламодатель, звучит иначе: на каких площадках, с какими предложениями, на каких позициях и за какие деньги размещается конкурент и как на это реагирует аудитория. Поисковая реклама, органическая выдача, посевы в Telegram и VK, продуктовые витрины, контент сайтов конкурентов, упоминания в ответах языковых моделей — во всех этих категориях общих измерителей нет, хотя инвестиции рекламодателей там существенны и продолжают расти.
Показательный пример: маркетолог FMCG-бренда (Fast-Moving Consumer Goods — товары повседневного спроса) видит, что у конкурента выросли ставки в «Директе», и делает вывод: конкурент нарастил перформанс-бюджет. На деле тот параллельно перераспределяет деньги в CPA-витрины, где цена лида ниже, а «Директ» просто донабирает остаточный трафик. Без сведения данных по обоим каналам в одну картину вывод получается ровно обратным реальности.
Рынок задает другой вопрос
Пока медиабюджеты росли двузначными темпами, расходы никто строго не считал: работало правило «бенчмарки плюс лучшие практики», а естественный рост рынка сглаживал ошибки. Сейчас, когда рост неровный, а часть каналов теряет охват на глазах, как Telegram весной 2026-го, вопрос «где купить больше» сменился вопросом «как сократить бюджет и не потерять эффективность». Ответить на него, опираясь только на данные о собственных кампаниях, нельзя: нужно точно знать, где именно рынок в целом платит выше своей реальной стоимости и куда перетекают деньги конкурентов, пока рекламодатель урезает бюджеты.
Отсюда более широкий сдвиг: индустрия постепенно переходит от чистых рекламных метрик — показов, кликов, CPC (Cost Per Click — цена за клик) — к социологии бренда: анализу того, что и как о продукте действительно говорят пользователи, какие темы вызывают негатив и как на него реагируют сами бренды. Это не тренд, а необходимость: маркировка рекламы, открытые аукционные данные и нейросети, способные быстро разбирать большие объемы контента, впервые дали рынку возможность верифицировать работу подрядчика не «на веру», а по внешним, независимо наблюдаемым данным.
Заполняем слепые зоны индустриальных систем мониторинга
Любой инструмент мониторинга рекламодателя балансирует между тремя параметрами. Первый — гранулярность: чем детальнее срез, тем применимее вывод. Фраза «переплачиваете на поиске» не дает руководства к действию, а вывод «в этом типе запросов, в этом гео, на мобильных» — уже дает. Второй — точность: решения не принимаются на основе спорных цифр. Третий — цена: стоимость сбора данных должна быть заметно ниже той экономии, которую эти данные приносят. Совместить все три сложно: детализация требует масштаба, масштаб бьет по точности, а точность поднимает себестоимость.
Полную картину рекламодателя формируют шесть независимых оптик матрицы «Наум» от Digital.Точнее, где ключевым объектом наблюдения выступает не медиа, а рекламодатель, наблюдаемый одновременно через шесть оптик, в единой категоризации и с ежедневным обновлением наблюдения. Ниже — что смотреть в каждой, где брать данные и с какой периодичностью.
Собранные так данные не складываются в единую картину автоматически: пост у блогера, объявление в «Директе», карточка предложения на витрине и упоминание в ответе нейросети — сущности разной природы. Свести их воедино можно только через нормализацию по одному общему ключу: рекламодателю, бренду, продукту и категории. Без единой категоризации аналитика рассыпается на разрозненные отчеты, даже если данные по каждому каналу сами по себе точны. Именно на стыке этих срезов видны сюжеты, которые в одноканальной оптике не заметны: например, когда негатив в отзывах концентрируется вокруг конкретного продукта, а конкурент именно этот продукт агрессивнее всего продвигает в поиске.
Как измерить эффект?
Массивов собранных данных недостаточно. Ценность мониторинга проверяется конкретными управленческими решениями, которые на их основе можно принять. Ориентиры для оценки эффекта:
- Снижение переплаты в поисковых кампаниях — доля бюджета, уходящая на перегретые запросы и гео, где эффективная ставка конкурентов ниже вашей.
- Точность прогноза размещения — насколько предсказания по охвату и вовлеченности в инфлюенс-каналах, сделанные до размещения, совпадают с фактическим результатом.
- Скорость реакции на изменения конкурентов — сколько дней проходит между изменением предложения у конкурента и вашей реакцией на него.
- Доля отработанного негатива — как быстро и полно бренд закрывает жалобы в сравнении с конкурентами.
Именно эти метрики, а не объем собранных данных сам по себе, отвечают на вопрос, который сегодня волнует рекламодателя больше всего: как сократить бюджет и не потерять в эффективности.