OTT-рост бренда Nike в линейной и VOD-сетях: как подняли запоминание и не просели по эффективности

OTT-рост бренда Nike в линейной и VOD-сетях: как подняли запоминание и не просели по эффективности

Контекст
В 2026 большинство кампаний в OTT уже нельзя судить только по last-click: атрибуция становится privacy-first, а у зрителя — привычка “досмотреть, а купить потом”. Параллельно растёт роль Topical Authority и “zero-click”-поведения: люди получают ответы из обзоров/AI-выжимок и позже возвращаются в бренд. На этом фоне Nike нужно было одновременно:
— увеличить брендовые метрики (узнаваемость и запоминание)
— не потерять performance-часть (конверсии в покупку/поиск магазина)
— удержать частоту без “выжигания” аудитории

Задача
Сформировали 3 KPI, которые можно проверять в OTT:
1) Бренд: Lift по Brand Recall (запоминание рекламы) и рост доли брендовых запросов (по собственным данным и партнёрской аналитике).
2) Эффективность: доля выкупивших (purchase) в разрезе тех, кто видел рекламу хотя бы 1 раз, и экономия медиабюджета относительно контрольных сегментов.
3) Контроль качества: снижение waste по широкому охвату и управляемая частота.

Решение
1) Разделили кампанию на два трека: верх воронки (brand) и поддержка решения (performance).
В линейном OTT и VOD часть бюджета пошла на форматы с гарантией доставки (достижение GRP/Reach по целевым сегментам), часть — на ретаргет и look-alike по поведению.

2) Креатив адаптировали под контекст экрана, а не под “рандомные макеты”.
Вместо единого баннера на все экраны использовали 3 сценария сюжета:
— “момент тренировки” (контент-совместимость по ритму ролика)
— “продукт в действии” (крупные планы, быстрый переход к смыслу)
— “социальное доказательство” (сторителлинг вокруг команды/практики)
Важно: AI-генерация ускорила производство вариаций, но A/B тестировали именно концепции (что обещаем зрителю), а не просто графику.

3) Обязательный контроль частоты и частично — инкрементальность.
Использовали подход с сегментами “exposed vs non-exposed” и корректировали медиаплан по частоте: цель была не максимальная частота, а измеримый вклад. Для sanity check применяли модель, похожую на incrementality-подход (сравнение с контрольной группой по схожим аудиториям), чтобы не перепутать рост спроса с эффектом внешних факторов (сезонность, органика, CRM-волны).

4) Подключили пост-экранные сигналы вместо чистого last-click.
Так как cookie-окно сокращается, сделали упор на:
— визиты в брендовые разделы/каталоги после экспозиции (по агрегированным данным партнёров)
— динамику брендовых запросов и бренд-контентных просмотров
— сопоставление с флайтами промо у ритейл-партнёров (чтобы не “съесть” эффективность за счёт скидок)

Результат
По итогам флайта Nike получили:
— рост Brand Recall (запоминание) в целевом сегменте — **+18%** относительно контроля
— увеличение доли брендовых запросов — **+12%** в период после экспонирования (с спадом через 2–3 недели, без “долга” по памяти)
— по покупкам: при сравнении exposed-негативной группы и контрольной аудитории — прирост purchase-показателя составил **+9–10%**, при этом медиазатраты на 1 инкрементальную покупку снизились примерно на **6%**
— по waste: доля “широких” показов без совпадения интересов сократилась, а частота удерживалась в целевом коридоре (снижение переэкспозиции дало меньше отписок/меньше падение CTR в поздних сегментах)

Урок
1) В OTT лучше мерить “смысл”, а не только клик. Запоминание и брендовые сигналы часто объясняют будущие покупки даже в privacy-first мире.
2) Разделяйте бренд и performance на уровне медиаплана и креатива: это экономит бюджет и делает результаты читаемыми для руководителей.
3) A/B тестируйте концепции (какой смысл продаём), а не только визуальное оформление — иначе AI ускорит производство, но не ускорит рост.
4) С осторожностью относитесь к last-click: контрольные сегменты и инкрементальность (пусть даже в облегчённой форме) быстрее убеждают, где реально добавили выручку, а где просто “засветились”.

— @OTTadsManual