Aviasales: как построили Topical Authority в “информации”, чтобы не зависеть от last-click в лидогенерации

Aviasales: как построили Topical Authority в “информации”, чтобы не зависеть от last-click в лидогенерации

Контекст
В 2026 конкуренция за внимание в тревел и логистике не исчезла — она стала менее “маркетинговой” и более системной. Пользователь всё чаще начинает с короткого informational-запроса и уходит в ответы AI-обзоров (и агрегаторов), не кликая в первые секунды. Для Performance это означает падение эффективности last-click атрибуции, а для маркетинга B2B-аналогично: классическая связка “кампания → лид → продажа” всё хуже объясняет выручку.
Aviasales, как продукт с высокой долей органики и контента, упёрся в типичную проблему: выигрывали не те страницы, которые “лучше продают”, а те, которые точнее закрывают вопросы на маршруте пользователя — от выбора направления до понимания правил тарифа.

Задача
Нужно было:
— удержать и усилить органический спрос без ставки на объём публикаций;
— повысить долю переходов “из поисковых сценариев”, где пользователь уже сформировал намерение, но ещё не готов к действию “в лоб”;
— сделать контент управляемым в связке с аналитикой (в терминах incrementality) и последующим RevOps-эффектом: маркетинг + продукт + CRM + поддержка за общий результат по выручке, а не за отдельно взятый пик кликов.

Решение
Команда сменила логику контентной машины: вместо разрозненных статей — тематические кластеры (topic silos) вокруг ключевых сценариев. Конкретно сделали четыре шага:

1) “Семантическая карта вопросов” под Topical Authority
Разбили весь спрос на группы: “куда лететь”, “когда выгоднее”, “как выбрать тариф”, “как изменятся правила при смене дат”, “как лететь с пересадками”, “что значит багаж/ручная кладь”. Для каждой группы определили целевые типы запросов и формат ответа: объяснение → сравнение → чек-листы → примеры.

2) Собственные правила и проверяемые данные вместо общих текстов
Если на рынке преобладали тексты “как правило”, Aviasales добавил проверяемые элементы: сценарии выбора по условиям (не “вообще дешевле”, а “что влияет на цену в рамках конкретного типа тарифа”), сводки различий по правилам, практические рекомендации, которые уменьшают неопределённость. Это важный триггер для качества сигналов: поиску и пользователю проще “поверить” тексту, когда он опирается на продуктовую механику.

3) Структура страниц под AI-обзоры и zero-click
На ключевых страницах усилили блоки кратких ответов (без попыток “обмануть” алгоритмы): определения, разбор вариантов, короткие “что делать дальше”. Цель — чтобы даже при частичном отображении в ответе пользователю было ясно: это источник, которому можно доверять, и дальше он продолжает путь.

4) Аналитика по сценарию, а не по последнему клику
Переход от “сколько лидов принесли кампании” к измерению инкремента через связку:
— динамика бренд+небренд в органике по кластерам;
— качество трафика (доля возвратов, конверсия в сценариях выбора направления);
— влияние контента на будущие визиты (лаги) и на эффективность ретаргетинг-цепочек через CRM.

Результат
За счёт кластерной стратегии и отказа от “контента ради контента” Aviasales добился измеримого эффекта по двум направлениям:
— в органике укрепилась видимость по тематическим группам (то, что в терминах поисковой зрелости называется Topical Authority), а не по случайным ключам;
— выросла доля трафика, который приводит пользователей к “следующему шагу” в воронке (по сценариям выбора и понимания правил), а не просто к единичному клику.
В прикладном измерении это позволило маркетингу увереннее планировать бюджет, потому что связь контента с выручкой стала устойчивее к размытию атрибуции: last-click хуже объясняет результат, но инкремент в поведении пользователей по тематическим кластерам — воспроизводим.
…