Aviasales: как превратили продуктовый поиск в двигатель верхней воронки и удержание (без «бесплатных» скидок)

Aviasales: как превратили продуктовый поиск в двигатель верхней воронки и удержание (без «бесплатных» скидок)

Контекст
2026 год в e-commerce и retail-вертикалях похож: средний чек проседает на 5–8% — люди экономят, а «купить сейчас» больше не работает как в 2020-х. Плюс в поиске растёт роль AI-overviews: пользователи всё чаще получают ответ на вопрос прямо в выдаче (zero-click), а сайт получает меньше «чистого» informational SEO-трафика. Для тревел-сервиса это особенно чувствительно: намерение высокое, но конкуренция за внимание — жёсткая.

Задача
Aviasales (как продукт-маркетплейс по авиабилетам) должна была решить сразу три вещи:
— не зависеть от последнего клика и скидочных акций как единственного рычага;
— снизить падение конверсии из-за изменения поискового поведения;
— укрепить retention (повторные покупки) за счёт ценности сервиса, а не промокода.

Решение
Ключевой ход — уйти от «мы привлекаем поиском» к «мы помогаем пользователю принимать решение» и закреплять это в продуктовых сценариях.

1) Топологическая (по теме) экспертиза вместо голого SEO
Aviasales развивала контент и структуру страницы под конкретные сценарии: как выбрать маршрут, когда выгоднее покупать, как читать правила тарифа, как использовать уведомления о цене. Логика была не в количестве статей, а в покрытии смыслов вокруг задачи пользователя. Это работает лучше в эпоху Topical Authority: AI-overviews чаще опираются на источники, которые системно закрывают тему.

2) «Цена под задачу», а не «скидка всем»
В продукте появились механики, которые подталкивают к покупке без агрессивного промо: уведомления о снижении цены, подбор вариантов по заданным параметрам, повторное предложение релевантных направлений. Это снижает роль разовых акций как единственного триггера покупки — особенно важно при падении среднего чека и росте чувствительности к цене.

3) Оценка эффективности через incrementality и server-side атрибуцию
Вместо старой модели «посмотрели UTM — значит сработало» стали проверять влияние кампаний на поведение когорты: не просто доля кликов и last-click, а прирост заказов/повторных покупок относительно контрольной группы. Для менеджмента это важнее: маркетинг отвечает за выручку в связке с продажами и customer success, а не только за трафик.

4) Поддержка повторных сценариев (retention)
Удержание строили не как «ещё скидка», а как повторяемая польза: человек возвращается, потому что сервис экономит время и снижает риски (найти, сравнить, отследить). В таких категориях retention — прямой канал LTV.

Результат
Эффект проявлялся в трёх уровнях:
— рост доли пользователей, которые возвращаются за покупкой (не только «первый визит → заказ»);
— более стабильная конверсия даже при изменениях выдачи и снижении доли кликов из поиска;
— уменьшение зависимости от промо как главного рычага (за счёт продуктовых триггеров и ценности сервиса).
В публичной коммуникации Aviasales периодически подчёркивала роль уведомлений о цене и сильную привязку пользовательского поведения к продуктовым фичам — это и стало доказательством, что сценарии работают лучше, чем «разовая агрессия ценой».

Урок
1) В 2026 выигрывает не «SEO ради трафика», а Topical Authority + продуктовые ответы на конкретные сценарии. Если пользователь получает пользу ещё до клика (через AI-overviews), сайт должен быть не «источником заголовков», а сервисом, который помогает действовать.
2) При падении среднего чека скидки — плохая стратегия удержания. Делайте retention через экономию времени, снижение неопределённости и повторяемую ценность.
3) Атрибуция должна отвечать на вопрос «мы реально добавили выручку?» — поэтому incrementality и server-side логика важнее last-click.

Если хотите, могу разобрать похожий кейс уже в beauty-реальности: как бренд косметики строил retention, когда прямые бюджеты на acquisition начали «размываться» нулевым кликом из поиска и AI-ответами.

— @BeautyCasesRu