🔥 Ozon наконец дал посмотреть рекламу без модельной атрибуции. И у некоторых селлеров ...
🔥 Ozon наконец дал посмотреть рекламу без модельной атрибуции. И у некоторых селлеров после этого «эффективность» рекламы станет сильно менее красивой Есть неприятный вопрос, который редко задают при анализе рекламы: заказ действительно создала реклама — или рекламная система просто записала его себе? В сентябре Ozon обновил раздел «Аналитика продвижения» и добавил возможность анализировать результаты без учёта модельной атрибуции во всех разрезах данных. (Telegram) И это обновление я бы точно не игнорировала. Потому что теперь можно посмотреть на одну и ту же рекламу двумя глазами. ⸻ Что вообще не так с обычным отчётом Представим. Человек давно знает ваш бренд. Заходит на Ozon. Ищет: «Brand X шампунь» видит ваш товар в рекламе, кликает, покупает. В рекламном отчёте: 🎉 заказ с продвижения. Но возникает вопрос: а если бы рекламы не было — он всё равно купил бы? Возможно, да. И тогда реклама не создала заказ. Она просто оказалась на пути уже готового покупателя. Это принципиально разные вещи. ⸻ Поэтому я бы ввела метрику Attribution Gap Берём результаты кампании: с модельной атрибуцией и без неё. Допустим, отчёт показывает: атрибутированная выручка — 1 000 000 руб. А при альтернативном срезе: 750 000 руб. Разница: 250 000 руб. Тогда: Attribution Gap = 25% Это ещё НЕ означает: «25% продаж реклама украла у органики». Так считать нельзя. Но это очень хороший диагностический сигнал: результат кампании сильно зависит от способа атрибуции. И чем больше разрыв — тем внимательнее я бы изучала рекламу. ⸻ Особенно интересно смотреть это на брендовых товарах Допустим, у вас SKU уже: TOP выдачи 4 000 отзывов рейтинг 4,9 сильная органика высокий брендовый спрос. Вы включаете рекламу. Получаете: ДРР 6%. Красота. Хочется увеличить бюджет. Но если большая часть этих покупателей и без рекламы: искала бренд → нашла бы карточку → купила, то реальные дополнительные продажи могут быть намного меньше отчётных. И вот здесь низкий ДРР способен стать ловушкой. ⸻ Я бы разделила SKU на четыре группы 1. Сильная органика + низкий Attribution Gap Отлично. Реклама показывает стабильный результат при разных способах оценки. → можно масштабировать. ⸻ 2. Сильная органика + высокий Attribution Gap ⚠️ Проверяем каннибализацию. Возможно, реклама просто перехватывает покупателей, которые и так нашли бы товар. → тестируем снижение бюджета / ставки. ⸻ 3. Слабая органика + низкий Attribution Gap Очень интересная группа. Здесь реклама потенциально действительно создаёт дополнительный спрос, а не просто забирает существующий. → кандидат на масштабирование. ⸻ 4. Слабая органика + высокий Attribution Gap Вот здесь я бы сначала разбиралась: где именно система находит продажи и насколько они действительно связаны с продвижением. ⸻ А теперь тест, который я бы провела на TOP-SKU Берём товар, который стабильно продаётся органически. Например: 100 заказов в день. С рекламой: 130 заказов. Рекламный кабинет при этом показывает: 50 заказов с продвижения. Очень хочется сказать: «Реклама дала 50 заказов». Но бизнес вырос всего: со 100 до 130. То есть реальный прирост — около: +30 заказов. Оставшиеся 20 потенциально могли быть перераспределением уже существующего спроса. Это упрощённый пример — на продажи влияют сезонность, цена, остатки, акции, позиции и куча других факторов. Но именно поэтому одного рекламного отчёта недостаточно. ⸻ Добавьте ещё одну метрику — Incremental DRR Обычный ДРР: расходы / атрибутированная выручка. Но для управленческого решения я бы параллельно считала: расходы / дополнительная выручка. Допустим: расходы — 100 000 руб. Реклама приписала себе: 700 000 руб. выручки. Отчётный ДРР: 14,3%. Красиво. Но относительно нормального baseline товар дал только: +350 000 руб. дополнительной выручки. Тогда условный Incremental DRR: 100 000 / 350 000 = 28,6%. И вот теперь решение о масштабировании выглядит совсем иначе. ⸻ Как считать baseline Не: