Как найти «слив бюджета», если лиды есть, а денег — нет

Ситуация, знакомая большинству маркетологов: заявки приходят, конверсия в лиды выглядит приемлемо, рекламные кабинеты показывают хорошие результаты, а прибыль не растёт. Или даже падает. Проще говоря, бюджет расходуется, реклама формально работает, однако деньги уходят без ощутимого результата.

В данной статье мы сосредоточимся на «Яндекс Директе». Для российского рынка это один из ключевых каналов привлечения клиентов в performance-маркетинге. Согласно исследованию «Лидогенерация в России — 2025», контекстную рекламу используют 55,6% компаний. При этом площадки «Яндекса» респонденты чаще всего называют наиболее эффективными — так ответили 58,6%.

Похожие выводы приводит и eLama. По данным их исследования за 2026 год, на фоне роста стоимости трафика на 20–30% компании все чаще внедряют сквозную аналитику с использованием искусственного интеллекта. Такие системы позволяют прогнозировать неэффективные расходы и предотвращать слив бюджета. Разберём, где именно могут теряться деньги и что с этим делать.

Типовые ошибки при оптимизации рекламы

По оценкам Nielsen, до 80% компаний в России неэффективно расходуют рекламный бюджет. Причины бывают разными, но есть несколько ошибок, которые встречаются особенно часто.

• Приравнивание конверсии с сайта к заявкам и продажам

«Яндекс Директ» ориентируется на цели из «Яндекс Метрики»: заполнение формы, нажатие кнопки, звонок через подменный номер. Но такие действия — лишь сигналы интереса. Не каждая цель превращается в заявку, не каждая заявка — в квалифицированный лид. И уж тем более ни одна из этих целей не равна оплате. Пользователь может оставить обращение и не ответить на звонок, поговорить с менеджером и отказаться или просто передумать.

• Звонки не учитываются в аналитике

В нишах с высоким средним чеком — строительстве, медицине, образовании, B2B-услуги — значительная часть обращений приходит по телефону. Если коллтрекинг не настроен, звонки не привязываются к рекламным источникам и не фиксируются в аналитике. В итоге часть лидов просто выпадает из данных.

• Фокус на последнем действии пользователя при среднем и длинном цикле сделки

Пользователь может кликнуть на объявление, закрыть сайт, а спустя несколько недель вернуться по прямому заходу и оформить заказ. В такой ситуации ни система веб-аналитики, ни рекламный кабинет не показывают полный путь до покупки. При среднем или длинном цикле сделки возникает разрыв в цепочке касаний: часть взаимодействий между первым интересом и покупкой просто выпадает из поля зрения.

Проблема усиливается, если опираться только на модель атрибуции по последнему касанию — например, вместо модели «На основе данных» (DDA), которая использует машинное обучение и учитывает омниканальную воронку. В результате вся ценность сделки приписывается последнему зафиксированному источнику, а каналы, которые формировали спрос, прогревали аудиторию и возвращали пользователя, оказываются недооценёнными.

• Данные из CRM не попадают в аналитику

Менеджеры переводят сделки в статусы «отказ» или «куплено», но эта информация остаётся внутри CRM. Маркетолог в результате не видит, какие источники реально генерируют продажи, и продолжает оптимизировать кампании по верхнеуровневым метрикам. Бюджет перераспределяется без привязки к выручке и прибыли — а значит, риск слива денег только растёт.

И всё-таки: почему CPC и CPA не объясняют, куда уходят деньги?

Большинство маркетологов оценивает эффективность контекстной рекламы по CPC (стоимости клика) и CPA (стоимости целевого действия). Эти метрики понятны, легко считаются и доступны в любом рекламном кабинете. Поэтому на них обычно и останавливаются — хотя для оценки реальной эффективности этого недостаточно.

CPC и CPA показывают лишь цену клика или действия на сайте. Они не отвечают на главный вопрос: что произошло с пользователем дальше. Купил ли он, на какую сумму, какую выручку принёс.

В итоге маркетолог видит дешёвые конверсии из одного канала и считает его эффективным. При этом в другом источнике конверсий может быть меньше и они дороже — но именно эти пользователи становятся реальными клиентами и приносят основную выручку.

Так что в 2026 году всё больше внимания уделяется не стоимости клика или лида, а предиктивной оценке возврата рекламных расходов и периоду окупаемости привлечения клиента. Без учёта когортного анализа и пожизненной ценности клиента (LTV) можно отключить канал, который выглядит «дорогим» на старте, но фактически приносит наибольшую прибыль в горизонте нескольких месяцев.

Пример из e-commerce: интернет-магазин спортивных товаров

Интернет-магазин спортивных товаров запускает рекламу в «Яндекс Директ» с двумя кампаниями:

• поиск по высокочастотным запросам («купить велосипед», «спортивный инвентарь»);
• РСЯ с ретаргетингом на посетителей сайта.

Цикл сделки короткий: покупатель принимает решение в течение одного-двух дней, причём часто в рамках одной сессии.

По данным рекламного кабинета за месяц:

• РСЯ: 340 конверсий (добавление в корзину), CPA = 180₽, расход = 61 200₽
• Поиск: 95 конверсий (добавление в корзину), CPA = 620₽, расход = 58 900₽

Если смотреть только на данные кабинета, вывод кажется очевидным: РСЯ почти в три раза дешевле по стоимости конверсии, значит её нужно масштабировать. Поиск, наоборот, выглядит дорогим — его логично сокращать.

Но цель в «Яндекс Метрике» настроена на добавление товара в корзину, а не на оплату. Если сопоставить данные рекламы с CRM и посмотреть реальные заказы, картина меняется:

• РСЯ: из 340 добавлений в корзину — 18 оплат, средний чек = 4 200₽, выручка = 75 600₽, расход = 61 200₽. ROMI = 23%
• Поиск: из 95 добавлений в корзину — 61 оплат, средний чек = 5 800₽, выручка = 353 800₽, расход = 58 900₽. ROMI = 500%

РСЯ привела в 18 раз больше «дешёвых» конверсий — и при этом почти не окупила рекламные расходы. Поиск дал конверсий втрое меньше и дороже, но принёс в шесть раз больше прибыли на каждый вложенный рубль.

В такой ситуации «Яндекс Директ» начинает сливать бюджет не из-за ошибок в настройке. Проблема в цели оптимизации: алгоритмы ориентируются на добавление в корзину, тогда как реальная ценность бизнеса — оплаченный заказ.

Пока в аналитике нет данных о выручке и продажах, рекламные алгоритмы и решения маркетолога будут оптимизироваться под действия, которые не связаны с деньгами.

Как предотвратить слив бюджета в «Яндекс Директ»

Рассмотрим шесть практических шагов, которые помогают снизить потери бюджета и повысить эффективность контекстной рекламы.

1. Исключать неэффективные площадки в РСЯ

Рекламная сеть «Яндекса» включает тысячи сайтов, мобильных приложений и различных виджетов. Часть площадок может приводить трафик с низкой вероятностью конверсии: это случайные нажатия на мобильных устройствах, автоматические переходы и аудитория с низким уровнем вовлечённости. Поэтому важно регулярно анализировать площадки размещения и отключать сегменты, которые дают расход без ощутимого вклада в заявки и продажи. В 2026 году такую проверку всё чаще дополняют автоматическими фильтрами и алгоритмами, которые помогают быстрее находить неэффективные размещения. Впрочем, итоговые решения всё равно требуют ручной оценки в контексте бизнес-результата.

Как проверить

Откройте в «Яндекс Директ» статистику кампаний РСЯ с разбивкой по площадкам.

Обратите внимание на площадки с:

• низким CTR;
• высоким процентом отказов;
• нулевыми конверсиями.

Такие площадки стоит добавить в список запрещённых.

Важно

Стандартные настройки «Яндекс Директ» не исключают неэффективные площадки автоматически. Это ручная работа, которую нужно проводить периодически — как минимум раз в две недели.

2. Регулярно чистить поисковые запросы

В поисковых кампаниях объявления показываются по запросам, которые система считает близкими к заданным ключевым словам. Если минус-слова проработаны недостаточно, реклама начинает показываться по нерелевантным запросам.

Клики есть, конверсий нет — бюджет постепенно уходит на нецелевой трафик.

Как проверить

Откройте отчёт «Поисковые запросы» в «Яндекс Директ» и найдите:

• запросы, по которым потрачено больше всего бюджета без конверсий;
• запросы, не относящиеся к сфере бизнеса.

Нерелевантные формулировки добавьте в список минус-слов.

3. Проверить корректность целей в «Яндекс Метрике»

Если цели настроены неправильно, аналитика начинает показывать искажённые данные о конверсиях. Алгоритмы оптимизации «Яндекс Директ» ориентируются именно на эти сигналы — поэтому реклама может начать привлекать аудиторию, которая «конвертируется» только из-за технических ошибок.

Цели могут не фиксироваться по нескольким причинам:

• на странице сайта не установлен счётчик «Яндекс Метрики»;
• сторонние скрипты на сайте мешают его работе;
• пользователь слишком быстро покидает страницу, и событие не успевает отправиться в систему;
• счётчик блокируется браузерными расширениями, например Adblock.

Полезно также сравнить количество целевых событий в «Метрике» с числом реальных заявок в CRM за тот же период. Если расхождение заметное, цели стоит перепроверить и перенастроить.

4. Следить за пересечением аудиторий между кампаниями

Иногда несколько рекламных кампаний фактически конкурируют за одну и ту же аудиторию. В аукционе они начинают соперничать друг с другом, что повышает ставки и увеличивает расход бюджета без роста охвата.

Дополнительная проблема — пользователь может видеть несколько объявлений с разными посылами. В результате бюджет распределяется между кампаниями хаотично, а эффективность снижается.

Поэтому аудитории и ключевые слова важно регулярно проверять на пересечения.

5. Кластеризовать ключевые слова по назначению кампании

Ключевые слова лучше разделять по типу пользовательского намерения и запускать в отдельных кампаниях:

• брендовые;
• коммерческие;
• конкурентные;
• информационные.

Если, например, в кампанию с коммерческими запросами добавить название компании, часть бюджета начнёт уходить на брендовый спрос. В итоге вы будете платить за клики пользователей, которые уже ищут вашу компанию и с высокой вероятностью перешли бы на сайт и без рекламы.

Поэтому брендовые запросы обычно выносят в отдельную кампанию с собственными правилами оптимизации. В коммерческих кампаниях брендовые ключи, наоборот, минусуют. Такой подход упрощает управление бюджетом и позволяет корректно сравнивать эффективность разных кампаний.

6. Регулярно сопоставлять данные рекламного кабинета и CRM

Даже при правильных настройках рекламные кабинеты показывают в основном верхнюю часть воронки: клики и конверсии. CRM, наоборот, фиксирует результат взаимодействия с клиентом — лиды, сделки и выручку.

Если эти данные не сопоставлять, маркетолог может оптимизировать кампании по «конверсиям», которые не превращаются в реальные продажи.

Как сравнивать данные

Возьмите одинаковый период — например, 7 или 14 дней.

Из «Яндекс Директ» выгрузите:

• расходы по кампаниям;
• клики;
• конверсии по целям.

Из CRM скачайте:

• количество лидов по статусам;
• число квалифицированных лидов;
• количество сделок;
• выручку;
• источник лида (если он фиксируется).

После этого сопоставьте:

• конверсии в рекламном кабинете с квалифицированными лидами в CRM;
• расходы по кампаниям с выручкой и прибылью;
• кампании с низкой CPL с их фактической конверсией в продажу.

Что считать сигналом проблемы

Если разрыв между конверсиями в кабинете и квалифицированными лидами или продажами в CRM превышает 50%, стоит проверить цели, коллтрекинг и качество трафика по кампаниям и ключевым словам.

Важно:

Проводить такое сравнение вручную каждую неделю практически невозможно. Поэтому на практике используют системы сквозной аналитики: они автоматически объединяют рекламные расходы, обращения, статусы сделок и выручку в одном отчёте. Это позволяет быстро находить убыточные кампании, объявления и ключевые слова.

Как Roistat помогает устранить слив бюджета

Roistat — маркетинговая платформа, которая объединяет данные из рекламных кабинетов, сайта, CRM и телефонии в одном интерфейсе. Благодаря этому можно видеть не только клики и лиды, но и реальные продажи, выручку и прибыль — в разрезе каждого канала, кампании и объявления.

В 2026 году Roistat активно развивает инструменты на базе искусственного интеллекта для автоматизации маркетинга и предиктивной аналитики. Такие решения помогают быстрее находить неэффективные участки воронки, сопоставлять рекламные расходы с бизнес-результатом и принимать решения не только по верхнеуровневым метрикам, но и по данным о продажах и окупаемости.

Интеграция с рекламными кабинетами

В каталоге Roistat свыше 200 интеграций. Среди них — CRM и ERP-системы, рекламные кабинеты, мессенджеры, конструкторы сайтов и различные маркетинговые виджеты.

Например, при подключении «Яндекс Директ» и/или Google Ads система автоматически подтягивает расходы по кампаниям, группам объявлений и ключевым словам. Эти данные сопоставляются с информацией о визитах, лидах и сделках из CRM.

В результате в одном интерфейсе видно, сколько потрачено на конкретное объявление и какой доход оно принесло.

Это устраняет одну из типичных проблем маркетинга — расхождение данных между рекламными кабинетами и CRM. Менеджерам больше не нужно спрашивать клиента, откуда он пришёл: система автоматически фиксирует источник обращения и при необходимости сама проставляет метки.

Инструменты Roistat для оптимизации рекламы

Платформа предлагает 24 инструмента для роста трафика и увеличения продаж. Рассмотрим те из них, которые особенно полезны при работе с контекстной рекламой.

Сквозная аналитика

Это основной инструмент Roistat. Он объединяет данные по всем этапам взаимодействия с клиентом — от клика по рекламному объявлению до сделки и повторных покупок.

Отчёты можно настраивать под задачи бизнеса. В системе доступно более 80 показателей и гибкая система фильтров: по периоду, источнику трафика, статусу сделки, типу обращения, региону, сумме чека или менеджеру.

Отчёт по источникам

Показывает эффективность рекламных каналов с детализацией до уровня объявления или ключевого слова.

Для полноценного анализа обычно добавляют следующие показатели:

Метрики трафика:

• визиты;
• показы;
• клики;
• показатель отказов;
• рекламные расходы.

Метрики лидогенерации:

• заявки;
• целевые лиды;
• CPL;
• CPQL;

Бизнес-показатели:

• продажи;
• выручка;
• прибыль;
• ROI и ROMI.

Чтобы применить всю эту информацию на практике, сравните CPL и CPQL по каждому каналу. Если CPL низкий, а CPQL в 5–10 раз выше, это означает, что канал приводит много некачественных заявок. В таком случае стоит пересмотреть настройки таргетинга, список минус-слов или площадки размещения.

Отчёт по «Яндекс Директ»

Этот отчёт формируется автоматически после подключения рекламного канала. Он позволяет сосредоточиться на одном аккаунте и детально анализировать:

• кампании;
• группы объявлений;
• ключевые слова.

При этом данные не смешиваются с результатами других каналов.

В сферах с коротким циклом сделки инструмент удобно использовать для регулярного аудита рекламного аккаунта.

Например, можно отсортировать кампании по расходам и найти те, где за последние 30 дней были затраты, но не появилось целевых лидов или продаж.

Отчёт по ключевым словам

Это кастомный отчёт, который позволяет оценить эффективность каждого ключевого слова на уровне бизнес-результата.

Его основная задача — находить запросы, которые потребляют бюджет и приводят трафик, но не дают заявок, квалифицированных лидов и продаж. Также он помогает выявлять ключи, которые приводят заявки, но не доходят до сделки из-за качества спроса или проблем в обработке лидов.

Как собрать отчёт

Настройте отчёт через группировку «Источник (Уровень 6)» и ограничьте данные фильтром по каналу «Яндекс Директ».

Добавьте как минимум следующие показатели:

• расходы;
• клики или визиты;
• заявки;
• целевые лиды (если используются);
• продажи;
• выручку или прибыль;
• CPO и ROI.

Так можно сразу увидеть, какие ключевые слова действительно приносят бизнес-результат.

Как использовать отчёт при среднем цикле сделки

Сначала выгрузите ключевые слова, по которым за последние 30 дней были расходы, но не было заявок. Это первичные кандидаты на минусацию или отключение.

Отдельно проверьте ключи, по которым есть заявки, но нет целевых лидов или продаж. Это один из самых распространённых источников слива бюджета при оптимизации по CPL.

Такие ключевые слова нужно оценивать не по количеству заявок, а по конверсии в квалифицированный лид и по CPO.

Перед тем как отключать ключ, стоит проверить три момента:

• соответствует ли запрос посадочной странице;
• совпадает ли оффер в объявлении с реальным предложением на сайте;
• корректно ли настроены география показов, расписание и аудитории.

Если ключевой запрос релевантен, но не конвертируется, проблема часто находится в посадочной странице или в ожиданиях пользователя, которые формирует текст объявления.

Апгрейд отчёта для проверки релевантности трафика

Чтобы понять, куда именно ведёт трафик по каждому ключевому слову и где теряется конверсия, можно добавить в иерархию отчёта уровень «Посадочная страница» сразу после «Источник (Уровень 6)».

После раскрытия ключевого слова станет видно список страниц, на которые приходили пользователи.

Так можно быстро обнаружить типичные проблемы:

• ключевое слово ведёт на нерелевантную страницу (например, на общий каталог вместо страницы конкретного товара или услуги);
• трафик распределяется между несколькими страницами из-за автоподстановок или редиректов, что искажает аналитику;
• конкретная посадочная страница имеет высокий расход, но низкую конверсию в заявку или целевой лид.

Отчёт по времени

Это ещё один кастомный отчёт, который показывает распределение визитов и конверсий по часам. Он помогает определить, в какие периоды трафик наиболее конверсионный, а когда рекламный расход не окупается.

На практике стоит снизить ставки в поисковых кампаниях или полностью отключить показы в часы с высоким расходом и низкой конверсией. Такой подход позволяет уменьшить CPL без сокращения общего объёма заявок.

Отчёт по региональности

Кастомный отчёт, который показывает эффективность рекламы в разрезе географии: визиты, заявки, конверсию и выручку по каждому региону.

Что делать на практике

• Снизьте ставки или лимиты в регионах, где есть расход и заявки, но нет продаж или прибыльность ниже целевого уровня. Начинать стоит с наиболее затратных сегментов и фиксировать эффект на горизонте 7–14 дней.
• Перераспределите бюджет в пользу регионов, где ROMI/ROI и прибыль выше среднего по аккаунту и при этом стабильно сохраняется конверсия в продажу, а не только в заявку.
• Проверьте качество спроса: если CTR находится в норме, но CPL остаётся высоким, стоит уточнить геотаргетинг, список минус-слов и соответствие оффера ожиданиям аудитории в регионе.

Мультиканальная аналитика

Инструмент отслеживает всю цепочку взаимодействия клиента с компанией — от первого визита до закрытия сделки. В отчёте по мультиканальной аналитике видно, какие каналы участвовали в пути клиента и на каком этапе.

Это помогает корректно распределять ценность между каналами и не отключать рекламу, которая работает на верхнем уровне воронки.

Система поддерживает несколько моделей атрибуции:

• первое касание (First Click);
• последнее касание (Last Click);
• линейная модель;
• позиционная модель (U-shape).

Показатели с разными моделями атрибуции — например, «Заявки (U-shape)», «Заявки (Linear)», «Заявки (First Click)» — можно добавить в большинство аналитических отчётов.

Добавьте мультиканальные показатели в отчёты по ключевым словам поисковых кампаний и в отчёты по объявлениям РСЯ. Это позволит увидеть, какие элементы рекламы участвуют в цепочке до конверсии, даже если не являются последним касанием — и избежать ошибочного отключения таких источников.

Отчёт «Цепочка визитов»

Этот инструмент показывает последовательность каналов, через которые проходит пользователь перед конверсией: сколько касаний требуется до сделки, какие источники выступают первыми и последними, и как эти цепочки отличаются у разных сегментов аудитории.

Стоит проверить данную сводку перед отключением кампании или объявления с негативными результатами по последнему клику. Возможно, источник регулярно выступает первым касанием в цепочках, которые закрываются через другие каналы.

Коллтрекинг

В нишах, где клиенты чаще звонят, чем заполняют формы — например, в строительстве, медицине, юридических услугах или автомобильном бизнесе — без коллтрекинга аналитика будет неполной. Значительная часть конверсий просто останется неатрибутированной.

Коллтрекинг Roistat подменяет номер телефона на сайте индивидуально для каждого посетителя. Когда пользователь звонит, система фиксирует рекламную кампанию, ключевое слово и площадку, с которой он пришёл. После этого звонок попадает в аналитику как лид с привязкой к источнику.

Сводный отчёт по звонкам показывает:

• количество обращений по каналам;
• конверсию звонков в сделки;
• среднее время разговора;
• долю пропущенных звонков.

Это позволяет одновременно оценивать эффективность рекламы и контролировать качество обработки обращений отделом продаж.

Также полезно настроить уведомления о пропущенных звонках.

Если их количество начинает расти, это может означать перегрузку операторов в часы пиковой рекламной активности, а не падение качества трафика.

Оптимизатор Roistat

Этот инструмент передаёт данные о сделках из CRM в «Яндекс Метрику». Благодаря этому алгоритмы «Яндекс Директ» начинают оптимизироваться не только по заявкам, но и по более глубоким событиям воронки: квалифицированным лидам или закрытым сделкам.

Это меняет саму логику оптимизации. Вместо поиска аудитории, которая заполняет формы, система начинает находить пользователей, которые действительно совершают оплату.

Результат — снижение доли нецелевых лидов и рост конверсии в продажу без увеличения рекламного бюджета.

Дополнительное преимущество — переданные события становятся целями в «Яндекс Метрике». Благодаря этому внутри рекламного кабинета можно видеть количество квалифицированных лидов и продаж в разрезе источников.

«Управление клиентами»

Этот инструмент позволяет формировать сегменты аудитории на основе данных CRM и поведения пользователей на сайте. Такие сегменты можно передавать напрямую в кабинеты — например, в VK или «Яндекс Директ» — для настройки ретаргетинга и Look-alike аудиторий.

Как применять на практике

• Выгрузите сегмент клиентов, которые совершили две и более покупки, и используйте его как базу для Look-alike аудиторий.
• Исключите из рекламных показов текущих клиентов, чтобы не тратить бюджет на аудиторию, которая уже находится в работе у менеджеров.

Для пользователей, получивших коммерческое предложение, но не совершивших оплату, можно настроить email-рассылку через встроенный инструмент — в рамках того же сегмента и без подключения стороннего сервиса.

Как всё это уже помогает бизнесу: кейсы клиентов Roistat

Кейс 1. Производитель мебели: прибыль с нуля до 520 000₽ в месяц за 10 месяцев

Производитель премиальных диванов из Ростова-на-Дону (средний чек — около 150 000₽) запускал контекстную рекламу без понимания, какие кампании реально приводят к продажам. В рекламном кабинете фиксировались конверсии, но бизнес не получал прибыли.

Ситуацию усложнял рынок: спрос на диваны в поиске снижался, а доля целевой аудитории для дорогих моделей составляла всего 3–5% от всего трафика по категорийным запросам. Кроме того, часть клиентов приходила на сайт, не оставляла заявку и сразу ехала в шоурум. Такие обращения не фиксировались ни в рекламных кабинетах, ни в веб-аналитике.

После подключения Roistat компания настроила сквозную аналитику и связала обращения с рекламными источниками, включая отслеживание офлайн-визитов в шоурум. Данные о сделках из CRM начали передаваться в «Яндекс Метрику», чтобы автостратегии рекламы обучались на реальных покупках, а не на заявках.

Параллельно протестировали дешёвые лиды через квизы. Несмотря на низкий CPL, анализ показал, что такие обращения почти не конвертируются в сделки. От этого канала отказались и сосредоточились на связках, которые показывали положительный ROMI по данным CRM.

Через десять месяцев прибыль выросла с нуля до 520 000₽ в месяц — несмотря на падающий рынок и ограниченную аудиторию. Ключевым решением стал переход от оптимизации по дешёвым лидам к оптимизации по данным о реальных продажах.

Кейс 2. Доставка суши «Хатимаки»: экономия 27% рекламного бюджета без потери заявок

Директор по маркетингу сервиса доставки суши управлял рекламой, опираясь на данные веб-аналитики. Метрики показывали трафик и конверсии, но не отвечали на главный вопрос: какие каналы действительно приносят заказы и выручку. Из-за этого бюджет распределялся скорее на основе интуиции, чем по данным о продажах.

После подключения Roistat рекламные кабинеты связали с информацией о заказах. Отчёты по источникам показали, какие кампании в «Яндекс Директ» приводят реальные покупки, а какие дают только клики и визиты без конверсии в заказ.

На основе этих данных перераспределили бюджет: расходы на неэффективные кампании сократили, а результативные направления усилили.

В итоге рекламный бюджет снизился на 27%, при этом объём заказов остался на прежнем уровне. Экономию удалось получить только после того, как эффективность рекламы начали оценивать по выручке, а не по трафику.

Кейс 3. Интернет-магазин снаряжения: +1,2 млн ₽ прибыли без увеличения рекламного бюджета

Интернет-магазин туристического снаряжения запускал контекстную рекламу без анализа доходности каналов. Бюджет распределялся равномерно между кампаниями, хотя часть из них стабильно не окупалась — это было незаметно без данных о выручке по источникам.

После подключения Roistat компания настроила отчёт по каналам с показателями выручки и прибыли. Это позволило определить кампании и ключевые слова с отрицательным ROI.

Бюджет перераспределили в пользу кампаний с подтверждённой эффективностью. Дополнительно использовали инструмент «Управление клиентами»: сформировали сегмент покупателей и запустили ретаргетинг в «Яндекс Директ» для повторных продаж.

В результате прибыль выросла на 1,2 млн рублей без увеличения рекламного бюджета — только за счёт перераспределения расходов внутри аккаунта на основе данных о реальных продажах.

Почему одной веб-аналитики недостаточно

Инструменты вроде «Яндекс Метрики» или Google Analytics хорошо показывают поведение пользователей на сайте, но этого недостаточно для полноценного контроля рекламных расходов.

Веб-аналитика фиксирует цели на сайте, но не видит, что происходит дальше: квалификацию лида, работу менеджера, факт сделки, сумму выручки и итоговый ROI.

Без связки с CRM и финансовыми данными возникают и другие ограничения:

• не учитываются офлайн-конверсии (например, покупки по телефону или визиты в офлайн-точки);
• искажается оценка LTV и прибыльности каналов;
• часть данных теряется из-за блокировщиков рекламы и ограничений работы cookie;
• возникают расхождения атрибуции между рекламными кабинетами и аналитикой.

Поэтому проблема неэффективных расходов часто связана не с качеством объявлений, а с отсутствием данных о результате после клика. Пока оптимизация строится на метриках рекламных кабинетов и целях сайта, бюджет распределяется по косвенным показателям, а реальные потери остаются незаметными.

Сквозная аналитика решает эту проблему: она связывает рекламные расходы с продажами и позволяет управлять рекламой по выручке, прибыли и ROMI — а не по количеству лидов.

Часто задаваемые вопросы