🔥 Подписчики блогера больше не главный актив. VK начал сильнее разгонять маленьких авт...
🔥 Подписчики блогера больше не главный актив. VK начал сильнее разгонять маленьких авторов — и для Ozon это создаёт новую performance-связку Есть привычная логика закупки внешнего трафика: нужен охват → ищем блогера побольше → платим за его аудиторию. Но 30 сентября VK опубликовал результаты обновления рекомендаций VK Видео на базе Discovery. После изменения алгоритмов ролики небольших авторов стали получать примерно на 20% больше просмотров, а прирост новых подписчиков увеличился на 30%. Алгоритм специально учится находить аудиторию для ролика, даже если у автора ещё мало просмотров и накопленных реакций. На выборке из 15 тыс. авторов также зафиксировали рост реакций примерно на 15%. И буквально за день до этого Ozon расширил «Внешнее продвижение»: созданные продавцом задания теперь автоматически доступны авторам Ozon Blogger. Они могут делать публикации и клипы во ВКонтакте и MAX, а продавец платит процент за выкупленный товар по ссылке автора, а не за просмотры или охват. По отдельности — два обычных обновления. Вместе получается очень интересная модель: не покупать одного большого блогера, а создавать портфель из десятков маленьких авторов и позволять алгоритму самому выбирать победителей. И вот это я бы сейчас тестировала. ⸻ Реклама у крупного автора — это ставка на одного человека. Он выпустил ролик. Не зашло — бюджет закончился. С маленькими авторами логика другая. Представим: 30 авторов × 1 SKU × 3 разных сценария контента. Кто-то снимает: «проверяю товар в реальной жизни» кто-то: «3 причины, почему оставила себе» кто-то: «ожидание / реальность» кто-то: сравнение с аналогом. Не нужно, чтобы все 30 роликов стали успешными. Нужно найти 3–5 роликов, которые алгоритм подхватит значительно сильнее среднего. Это уже портфельная стратегия. Как в инвестициях: мы не пытаемся заранее угадать победителя — мы создаём достаточно попыток, чтобы победитель появился. ⸻ И здесь я бы вообще перестала оценивать автора по количеству подписчиков. Допустим: Автор А: 120 тыс. подписчиков обычный ролик: 20–30 тыс. просмотров. Автор Б: 12 тыс. подписчиков последние ролики: 8 тыс. 11 тыс. 45 тыс. 9 тыс. 70 тыс. просмотров. У второго автора гораздо более интересный сигнал. Потому что его контент периодически выходит далеко за пределы собственной аудитории. Именно таких авторов сейчас стоит искать. ⸻ Я бы ввела метрику: Discovery Multiplier Формула: просмотры рекламного ролика / медиана просмотров последних 10 роликов автора. Например. Обычная медиана автора: 8 000 просмотров. Ролик с вашим товаром: 32 000. Discovery Multiplier: 4×. Это не означает, что все дополнительные просмотры дал именно алгоритм Discovery — такую причинность без данных платформы доказать нельзя. Но как рабочая метрика она отлично показывает: контент с товаром выступил значительно сильнее обычной базы автора. ⸻ Следующая метрика: Creator Hit Rate Запустили: 30 роликов. Из них: 6 получили Discovery Multiplier ≥2. Creator Hit Rate: 20%. Вот теперь появляется нормальная задача маркетолога. Не: «Как выбрать одного идеального блогера?» А: «Как увеличить вероятность появления хита в портфеле контента?» ⸻ И здесь становится интересно тестировать не авторов. А паттерны контента. Предположим, у нас 30 публикаций. 10 — классический обзор. 10 — демонстрация проблемы. 10 — тест товара. Получили: обзор → 1 хит проблема → 2 хита тест товара → 5 хитов В следующей волне я бы не искала ещё 30 случайных блогеров. Я бы делала: 20 новых вариаций именно формата «тест товара». То есть мы начинаем масштабировать не автора. Мы масштабируем работающий сюжет. ⸻ Для маркетплейса это особенно удобно через новую связку Ozon Blogger.