Как Aviasales брифовал ресёрч под снижение стоимости лида в условиях “zero-click”

Как Aviasales брифовал ресёрч под снижение стоимости лида в условиях “zero-click”

Контекст
В 2024–2025 Aviasales (глобальный метапоиск) упирался не в объём трафика, а в качество органики и переходов: росла доля ситуаций, где пользователь получает ответ в выдаче или прямо в AI-обзорах (условно “zero-click”), и дальше не идёт на сайт. Параллельно маркетинг и продукт начали отвечать за выручку в логике RevOps: меньше “просто кликов”, больше заявок/броней из понятных сегментов.
Отсюда боль: традиционные исследования “про знание бренда” не помогали. Нужно было понять, какие моменты пути действительно влияют на решение “перейти к покупке” и как это отразить в коммуникациях и UX.

Задача
Сформулировали две конкретные исследовательские гипотезы:
— какие запросные кластеры (по сценариям, а не по ключам) сильнее всего приводят к намерению “сравнить и купить” в ближайшее время;
— какие “барьеры доверия” и “барьеры выбора” мешают конвертировать даже при видимости предложения.
Ключевой KPI брифа: найти управляемые факторы, которые можно изменить в посадочной (тексты/логика/сигналы доверия) и в креативах/объявлениях (сообщения для конкретных сценариев), а не просто описать аудиторию.

Решение
Агентству дали не абстрактное “узнать аудиторию”, а рабочую схему:
— Деск-ресёрч + разбор поведения: анализ событий на сайте/в приложении (на уровне воронки “поиск → сравнение → переход к покупке”) и корреляций по сегментам пользователей.
— Качественный блок: 20–30 глубинных интервью по сценариям (например, “покупаю в последний момент”, “выбираю по цене за ночь/день”, “собираю маршрут с пересадкой”). Важно: интервью строили вокруг принятия решений, а не вокруг “отношения к сервису”.
— Количественный блок: 400–600 респондентов в формате сценарных тестов (A/B-подобная логика, но через опрос/симуляцию), где измеряли: ясность предложения, уверенность в прозрачности цен, “снятие тревоги” перед оплатой, готовность перейти.
— Прозрачный output: агентство обязали доставить “карту барьеров” с приоритетом по силе влияния на готовность к переходу и привязкой к формулировкам/элементам страницы.
Отдельно бриф зафиксировал требования к артефактам: не отчёт на 80 страниц, а таблица решений “причина → доказательство → что меняем → ожидаемый эффект → как проверим”.

Результат
После цикла исследований команда обновила месседжи и структуру посадочной под сценарии с максимальным намерением:
— усилили сигналы прозрачности (как формируется итоговая цена и что входит в оплату),
— добавили “быстрые ответы” на частые тревоги до клика “к покупке”,
— перераспределили коммуникации: одно сообщение для тех, кто выбирает “по минимальной цене”, другое — для тех, кому важны условия и предсказуемость.
В логике перфоманса это дало эффект не через “больше трафика”, а через снижение доли пользователей, которые уходят на этапе сомнения. В терминах бизнеса: удалось уменьшить стоимость привлечения к действию (CPL) при сохранении объёма, а также повысить долю целевых переходов из поисковых сценариев, где раньше был отбор/ответ внутри выдачи.

Урок
1) Бриф должен быть “управляемым”: не “узнайте аудиторию”, а “определите факторы, которые можно изменить в конкретных точках пути”.
2) Исследование в 2026 — это связка “поведение → сценарии → проверяемые решения”. Если агентство не может показать, что именно будет менять команда продукта/маркетинга, это не ресёрч, а описание.
3) Для RevOps важна атрибуция эффекта на уровне воронки: даже качественные интервью должны заканчиваться метриками, с которыми вы пойдёте в следующий тест.
4) В zero-click эпоху выигрывают исследования, которые помогают “перевести” доверие и ценность в быстрые ответы до клика — иначе пользователь не доживает до вашего сайта.

Если хотите, могу прислать шаблон брифа для ресёрч-проекта “сценарии → барьеры → решения → проверка” в формате, который удобно отдать агентству с KPI и требованиями к артефактам.

— @ResearchVendorsRuPro