ЗАРОЖДАЮЩИЙСЯ КАНАЛ, ТА ЖЕ СТАРАЯ ОШИБКА: ПОЧЕМУ ПАРТНЕРСКИЕ МАРКЕТОЛОГИ ПРОДОЛЖАЮТ ТЕРЯТЬ ДЕНЬГИ НА НОВЫХ РЕКЛАМНЫХ ПЛАТФОРМАХ ПО ОДНОЙ И ТОЙ ЖЕ ПРИЧИНЕ

Каждый новый рекламный канал следует одной и той же удручающе предсказуемой траектории. Платформа открывает свои рекламные места, первопроходцы устремляются туда, стремясь к дешевым показателям CPM, адаптируют любой креатив, который уже работает на Facebook или Google, наблюдают его слабую эффективность, а затем объявляют канал мертвым, даже не разобравшись в том, что заставляло его работать. Это не история об одной платформе или одном моменте времени — это структурная закономерность, повторяющаяся с почти кинематографической регулярностью, и она обходится партнерским маркетологам в огромные суммы денег.

Рассмотрим два канала, которые на поверхности не могли быть более разными: рекламу в виде разговоров на основе ИИ внутри ChatGPT и мобильные светодиодные билборды на грузовиках, курсирующих по городским районам. Один — это передовой цифровой формат; другой буквально представляет собой грузовик с экраном. И всё же маркетологи терпят неудачу на обоих по одной и той же причине — они отказываются изучить, что действительно приводит к конверсиям в новой среде, прежде чем потратить хотя бы цент.

Нил Патель резко выразился, когда ChatGPT открыл свою рекламную платформу для всех американских компаний: простое копирование вашей прежней рекламы из поиска или соцсетей в ChatGPT и ожидание эффективности — это ошибка. Причина проста. Пользователи ChatGPT не просто просматривают ленту или кликают по синим ссылкам. Они уже ведут многотуровой диалог, в ходе которого ИИ выполнил за них работу по обучению и сравнению. К тому моменту, когда пользователь видит рекламу, его намерение гораздо глубже и конкретнее, чем у аудитории почти любого другого рекламного канала. Целевые страницы, созданные для тех, кто просто проявляет любопытство на вершине воронки — те самые, которые партнёрские маркетологи бесконечно переиспользуют — по своей структуре не соответствуют этой аудитории. Рекламные материалы не просто неидеальны; они прямо говоря, пустая трата ресурсов.

Теперь перенесёмся в физический мир. Как задокументировано в OOH Today в кейсе компании Saatva, производителя матрасов, почти уничтожил свой самый эффективный канал, измеряя наружную рекламу на мобильных устройствах так же, как и платный поиск — преследуя прямую атрибуцию от показа к клику и далее к конверсии по чёткому линейному пути. Через такую призму кампании на рекламных фургонах с LED-экранами казались неэффективными, и бюджет едва не был сокращён. Первоначально команда Saatva упустила из виду рост органического поиска, всплески прямых переходов на сайт по брендовым запросам и посещения магазинов, которые проявились через несколько недель после показов. Они оценивали канал построения бренда по критериям прямых продаж и, соответственно, делали совершенно неверные выводы.

Общая причина не в тактике. Она в мышлении. Маркетологи привязываются к уже знакомым им моделям — стратегиям ставок, шаблонам креативов, моделям атрибуции — и проецируют их на незнакомую область. Когда новый канал не реагирует так, как реагировал старый, они винят площадку, а не свои собственные предположения. Этот эффект усугубляется погоней за быстрой выгодой, которая сопровождает запуск каждой новой платформы: двигайся быстро, трати активно, оптимизируй позже. Но «позже», как правило, означает «когда бюджет уже исчерпан».

В этой статье утверждается, что основная причина постоянных неудач на новых каналах — это не плохое исполнение и не неудачное время запуска. Причина в отказе изучить то, что уже приносит результаты на новой платформе, прежде чем тратить на неё деньги. Пишете ли вы текст рекламы для диалогового ИИ или разрабатываете креативы для рекламы на грузовике, объезжающем центр Далласа, дисциплина одна и та же: наблюдайте за местной средой, поймите поведение пользователя в ней и исходите из этой реальности. В каждом следующем разделе мы подробно рассмотрим, как это делать на практике, и объясним, что идёт не так, когда маркетологи пропускают этот шаг.

Самый дорогостоящий инстинкт партнёрского маркетолога — это предположение, что креатив можно перенести без изменений: рекламный набор, хорошо зарекомендовавший себя в Meta, можно просто разместить на новой платформе с небольшими корректировками и получить сопоставимые результаты. Этот подход «перенеси и молись» каждый раз терпит неудачу, и причина этого не таится в тайне. Каждая платформа устанавливает принципиально различный психологический контракт с пользователем, и креатив, игнорирующий этот контракт, говорит на языке, который никто в комнате не понимает.

Рассмотрим, что происходит внутри рекламной среды ChatGPT. Как объясняет Нил Патель, пользователи, сталкивающиеся с рекламой в ChatGPT, уже потратили время на конкретный многотуровой диалог, сузивший их проблему — ИИ выполнил образовательную и сравнительную работу, и пользователь готов к прямому ответу или конкретному решению. Глубина такого намерения категорически отличается от пролистывания ленты Facebook или даже клика по результату поиска в Google. Такому пользователю, который потратил пять сообщений на уточнение, например, лучшего протеинового порошка для определённых диетических ограничений, не нужна ваша верхняя воронка вроде слайд-шоу "Преобразите своё здоровье уже сегодня!". Им нужно сообщение, которое признаёт, что исследование уже проведено, и предлагает чёткую, достоверную причину для немедленных действий. Патель категоричен в отношении последствий: целевые страницы и креативы, разработанные для трафика из верхней части воронки, будут систематически слабо конвертировать, поскольку пользователь, пришедший из рекламы в ChatGPT, находится на более продвинутом этапе принятия решения, чем почти любой другой источник платного трафика. Для партнёрских маркетологов это означает, что всю воронку конверсии — от текста рекламы до структуры целевой страницы и самого предложения — необходимо полностью перестроить, чтобы соответствовать пользователю, находящемуся гораздо ближе к покупке, чем те, с кем вы сталкивались в социальных сетях.

Тот же принцип применим к подключенному телевидению, хотя несоответствие проявляется по-разному. CTV — это не просто «телевидение с более точной таргетировкой». Экосистема быстро развивается в сторону контекстной, основанной на намерениях и осознанной подачи рекламы, при которой контент, который смотрит человек, и сигналы, сопровождающие сеанс просмотра, формируют то, какое рекламное сообщение он увидит. Как указывается в освещении AdExchanger проблем измерения, медиаканалы, которые отвечают за создание спроса, а не за его перехват, требуют принципиально иных рамок оценки, поскольку их эффекты носят вероятностный, отсроченный и косвенный характер. Партнёрские маркетологи, привыкшие к измерению, ориентированному на клики, и креативам с прямым призывом к действию, оказываются растеряны в таких условиях. Тридцатисекундный ролик CTV должен работать в условиях пассивного просмотра, когда у пользователя нет мыши для клика и немедленного импульса к действию; он должен посеять идею, которая прорастёт спустя часы или дни, когда пользователь зайдёт в поисковую систему или магазин приложений. Использование здесь шестисекундного ролика из Instagram — это не просто лень, это расточительство средств в условиях, которые вознаграждают качественный сторителлинг и формирование имиджа бренда.

Общая черта, объединяющая оба примера, проста: соответствие креатива рынку зависит от канала, и его нельзя воссоздать задним числом после запуска. Партнёрские маркетологи, которые изучают, что уже работает в этих средах, прежде чем вложить хотя бы доллар — анализируют успешные форматы рекламы, структуры нативных сообщений и конфигурации целевых страниц, соответствующие уникальной стадии принятия решений каждой платформы — будут превосходить тех, кто просто использует чужие наработки, на порядок. Этап конкурентной разведки — не просто опциональная подготовка. Это принципиальная разница между пониманием аудитории и криком в пустоту. Каждая платформа вознаграждает маркетологов, которые приложили усилия, чтобы понять образ мышления её пользователей, прежде чем привлекать их внимание, и наказывает тех, кто считает внимание товаром, который одинаково эффективен в любых условиях.

Плохой креатив — это лишь наполовину история. Другая половина — это система измерений, которая показывает, что плохой креатив был на самом деле честным тестом, а проблема заключается в канале. Именно здесь партнерские маркетологи усугубляют свою первоначальную ошибку второй, более коварной: они оценивают незнакомые каналы с использованием моделей атрибуции, структурно предназначенных для того, чтобы эти каналы выглядели неудачными.

Проблема заключается не только в неточных измерениях. Речь идет об активно вводящих в заблуждение измерениях. Как утверждает AdExchanger, современные системы атрибуции имеют структурную предвзятость в пользу каналов, которые находятся ближе всего к наблюдаемой активности конверсии — поиска, ретаргетинга, розничной медиа и ориентированной на клики социальной рекламы. Эти системы отлично справляются с сбором уже существующих сигналов спроса, однако систематически занижают вклад каналов, которые изначально создают этот спрос, поскольку их эффекты являются «вероятностными, отложенными, косвенными или трудноуловимыми при наблюдении за кликами». К этой категории недополучающих заслуг каналов относятся телевидение, аудио, наружная реклама, премиум-видео и — что особенно важно для наших целей — новые рекламные платформы. Фреймворк атрибуции не просто упускает их вклад; он активно перераспределяет заслуги в пользу тех касаний в нижней части воронки, которые оказались ближе всего к конверсии.

Это не теоретическая проблема. Бренд матрасов Saatva, работающий по модели DTC, едва не прекратил использование своего самого эффективного канала именно из-за такой ситуации. Как подробно описал OOH Today, Saatva запустил наружную рекламу после многих лет, когда полностью полагался на поисковую рекламу, а затем оценил результаты с помощью стандартной модели микса медиа, основанной на прямой атрибуции. Кампании наружной рекламы вызывали значительный рост органического поиска и всплески трафика с прямых переходов по брендам на сайтах в тех регионах, где они проводились, — но модель атрибуции не могла зафиксировать ничего из этого. На бумаге канал выглядел слабым, и его бюджет едва не был сокращен. Потребовался принципиально иной подход к измерению, чтобы выявить, что наружная реклама фактически генерировала спрос, который затем собирался в поисковых системах, и они получали за него заслуги.

Теперь примените это к партнерскому маркетологу, тестирующему CTV, рекламу в подкастах или размещение через ChatGPT впервые. Они выходят на канал с переиспользованным креативом, который не соответствует особенностям восприятия аудитории платформы. Результаты получаются вялыми. Но вот усугубляющая проблема: даже если бы креатив был идеально адаптирован, модель атрибуции, заимствованная из их текущей системы, всё равно бы занижала влияние канала. Платформы верхней и средней воронки создают спрос, который конвертируется в другом месте — через поиск по брендовому запросу через два дня, посещение прямого URL на следующей неделе или органическое взаимодействие в социальных сетях engagement, которое в конечном итоге приведет к покупке. Стандартная модель атрибуции последнего клика или даже многоканальная атрибуция перенаправляет всю заслугу дальше по воронке.

Это создает двойную ловушку. Неправильный креатив дает слабые результаты. Затем неверные измерения подтверждают убеждение маркетолога, что канал не работает, скрывая любые сигналы, которые могли бы побудить к обновлению креатива. Маркетолог уходит, бюджет возвращается к Facebook и Google, а панель атрибуции подтверждает это решение чистыми, приятными цифрами — цифрами, которые, как ясно показано в анализе AdExchanger, могут путать "врожденную склонность к покупке с эффективностью рекламы".

Решение требует одновременного устранения обоих недостатков. Конкурентная разведка — изучение того, какой оригинальный креатив действительно работает на платформе до вложения первых долларов — решает проблему креатива. Тестирование прироста — измерение реального роста продаж по сравнению с контрольной группой вместо доверия конверсиям, сообщаемым платформой conversions, — решает проблему измерения. Без обоих подходов вы движетесь вслепую с неисправной приборной панелью и принимаете решения с уверенностью, опираясь на данные, которые являются не просто неполными, а принципиально неверными.

Цикл, описанный в каждом из вышеперечисленных разделов, больше не является теоретическим. Он происходит прямо сейчас, в режиме реального времени, на канале, за которым вы можете наблюдать, как маркетологи спотыкаются при подключении.

Рекламная платформа OpenAI ChatGPT официально вышла за рамки этапа только по приглашениям. Как подробно описано в аналитике Нила Пательа, теперь любая американская компания может зарегистрироваться, установить бюджет и запустить кампании без посредничества агентства — и платформа представила полный набор функций маркетинговой инфраструктуры для измерения эффективности: ставки по модели CPC и CPM, отслеживание конверсий, измерение на основе пикселей и возможности атрибуции. Уже подтверждено географическое расширение на Канаду, Австралию, Великобританию, Японию, Южную Корею, Бразилию и Мексику. Это момент золотой лихорадки, тот самый шанс, когда первопроходцы либо получают устойчивое преимущество, либо сжигают бюджет, повторяя все те ошибки, которые они уже совершили на TikTok, native-рекламе и подключённом ТВ.

То, что принципиально отличает рекламу ChatGPT от всех каналов, с которыми ранее сталкивались партнерские маркетологи, — это модель таргетинга. Это не соответствие ключевым словам. Это не построение похожих аудиторий на основе интересов. ChatGPT использует контекстное сопоставление, основанное на текущих темах разговора, истории предыдущих диалогов и истории взаимодействия с рекламой — то есть рекламная экосистема определяет намерения пользователя, исходя из глубины и направления текущего диалога, а не из одного-единственного запроса или демографического профиля. Пользователь, увидевший вашу рекламу, уже несколько раз уточнял проблему, задавал дополнительные вопросы и получал свернутые (обобщённые) ответы. Он находится на более продвинутом этапе принятия решения, чем любой другой источник трафика, к которому привыкли партнерские маркетологи. Последствия очевидны и мгновенны: целевые страницы, созданные для обычных кликов по любопытству, окажутся неэффективными. Пользователю уже не нужна информация. Ему требуется конкретное решение, соответствующее контексту диалога, который он только что завершил.

И все же уже сейчас формируется характерная ошибка. Маркетологи скопируют свою рекламу из Google Ads, увидят приемлемый показатель переходов, потому что контекстная релевантность создаёт внешнюю вовлечённость, а затем будут наблюдать, как конверсии после кликов исчезают, потому что целевая страница воспринимает посетителя как человека, который только что ввел ключевое слово из трёх слов. Несоответствие в креативах, описанное в предыдущих разделах, повторится с механической точностью — только в этот раз разрыв между глубиной намерений пользователя и глубиной намерений целевой страницы будет больше, чем когда-либо.

Проблема измерений усиливает творческую. Исследование, основанное на опросе 300 руководителей отделов маркетинга крупных компаний, показало, что, хотя 97% отмечают нейтральные или положительные результаты использования ИИ в маркетинге, 66% одновременно признают существенные трудности с измерением эффективности, и менее одного из пяти говорят, что вообще не сталкиваются с проблемами измерения. Мохаммед Файзан из M&C Saatchi Performance хорошо описал этот парадокс, отметив, что команды уверены в том, что они видят, но то, что они видят, — лишь «небольшой, чистый край воронки». То же исследование показывает, что большинство маркетологов из крупных компаний ожидают транзакций с замкнутым циклом внутри чат-ботов к концу года, что означает, что ландшафт атрибуции изменится под ногами рекламодателей, когда они всё ещё пытаются настроить измерение текущей ситуации.

Партнёрские маркетологи, которые добьются успеха в рекламе в ChatGPT, — это те, кто сейчас выполняет не самую яркую работу: изучают разговорные контексты, в которых появляются их объявления, создают посадочные страницы, соответствующие глубокому намерению клиента, а не широкой осведомлённости, и проводят тесты на приращение, чтобы измерять реальный рост продаж, а не полагаться на отчётность платформы OpenAI. Проиграют те, кто рассматривает это как ещё одну статью в медийном плане — тот же креатив, та же посадочная страница, тот же спредшит по последнему клику — и через шесть недель придут к выводу, что «реклама в ChatGPT не конвертирует». Они убьют свой самый перспективный канал тем же ошибочным подходом, который применяли каждый раз раньше.

Индустрия наконец перестала притворяться, что каналы существуют обособленно. Как ясно показало освещение конференции POSSIBLE на AdExchanger, модель омниканальности стала стандартом. Теперь потоковое ТВ больше не рассматривается отдельно, маркетологи оценивают, как каналы взаимодействуют на всех этапах пути потребителя — от осознания до конверсии. Интегрированные или гибридные команды сейчас контролируют 55% бюджетов на CTV и стриминговое ТВ, что является структурным сдвигом и отражает серьезный подход организаций к консолидированной закупке медиа. Распределение бюджета между каналами? В основном решено. Управление рабочими процессами между каналами? Постепенно приближаемся к решению. Однако конкурентная разведка между каналами — понимание того, что делают, во что вкладывают и что тестируют ваши конкуренты на каждой платформе, чтобы вы могли принимать обоснованные решения о том, где появиться следующим — по-прежнему остается на удивление примитивной.

Именно этот пробел приводит к постоянному повторению одних и тех же ошибок, описанных в этой статье. Веб-мастера пробуют новый канал вслепую, не потому что у них нет операционной инфраструктуры для управления бюджетами на различных платформах, а потому что у них нет систематического способа узнать, что уже работает на этом канале у других рекламодателей. Они не видят, какие креативы используют конкуренты в рекламе ChatGPT, какие предложения набирают популярность на CTV или какие подходы к целевым страницам конвертируются в нативной рекламе. Омниканальная структура достигла зрелости в плане исполнения и измерения. Однако слой интеллектуального анализа, который должен предшествовать обоим, не успевает за ним.

Рассмотрим, как это проявляется на практике. Команда по показателям замечает, что программная нативная реклама теперь составляет 95% от всех расходов на нативную баннерную рекламу, и решает выделить тестовый бюджет соответствующим образом. Они читали обзоры трендов, понимают доступное разнообразие форматов — карусельные объявления, кликабельные видеоролики, мгновенное воспроизведение — и имеют интеграции с DSP для запуска кампаний. Однако у них нет никакой видимости того, как на самом деле выглядит конкурентная среда внутри этого канала. В результате они просто переиспользуют креативы из Facebook, наугад подбирают предложения и тестируют в вакууме. Результат предсказуем: слабые показатели эффективности, которые списывают на канал, а не на подход.

То же самое происходит и с рекламой вне дома, когда, как задокументировано OOH Today, бренды систематически убивают свой наиболее эффективный канал, потому что измеряют его с помощью не тех критериев. Однако проблема с измерением является следствием более глубокой проблемы с отсутствием разведданных. Если бы у этих брендов была видимость того, как конкуренты используют OOH — на какие рынки они выходят, какие креативные стратегии применяют, какую роль этот канал играет в их общей медийной стратегии, — они бы стартовали с более правильными ожиданиями и системами измерения уже с самого начала.

Ирония в том, что индустрия вложила миллиарды в инструменты, позволяющие управлять расходами на десятках платформ через одну панель управления, однако большинство маркетологов по-прежнему входят на каждую новую платформу, не имея больше конкурентной информации, чем у покериста, садящегося за стол с завязанными глазами. Управление многоканальным бюджетом без многоканальной развединформации — это лишь более эффективный способ распространить одни и те же необоснованные ставки на большее количество каналов. Вы не снижаете риски — вы их умножаете. Тем, кто выйдет из этого порочного круга, среди веб-партнеров, станут не те, у кого самые изощрённые алгоритмы ставок или самые быстрые процессы запуска кампаний. Это будут те, кто откажется заходить в любой канал, не разобравшись заранее, как выглядит ситуация изнутри.