Авито/Aviasales и «инфлюенс» без шума: как посчитать вклад блогеров в выручку при privacy-first

Авито/Aviasales и «инфлюенс» без шума: как посчитать вклад блогеров в выручку при privacy-first

Компания: Aviasales (медиа-уровень спроса на путешествия, сильный инфлюенсер-контур через авторов/каналы)
Задача: получить прирост брендового и поискового спроса на продукт (направления, подбор, снижение времени до решения) через размещения у блогеров, но при этом не упереться в “последний клик”. В 2026-м last-click атрибуция чаще ломается из‑за privacy-ограничений: пользователь видит сторис/ролик, сравнивает, возвращается через время или приходит из поиска/AI-обзоров. Нужен разбор по полочкам: что именно дало размещение — охват в “верх”, клики в “середине”, или реальный вклад в конверсии.
Решение: вместо абстрактного отчёта «сколько просмотров» построили связку метрик и воронки, характерную для RevOps-подхода (маркетинг + продажи + customer success за общую выручку):
— Сегментация размещений: авторы делились по типу аудитории (путешественники “планирующие” vs “собирающиеся в поездку в ближайшие недели”) и по формату (лонг-контент с объяснением “как выбрать” vs короткие креативы “выгодные направления”). Это важно, потому что у разных форматов разная роль в пути клиента.
— Контроль инкрементальности: кампании запускали импульсно (волнами) и сравнивали с контрольными периодами/группами в разрезе брендового и небрендового трафика. Цель — понять, какой рост нельзя объяснить сезонностью и общими бюджетными движениями.
— Модель атрибуции: использовали не только UTM, но и пост-клик/пост-просмотр окна + агрегацию по событиям (просмотр → переход → ключевое действие → оформление). Там, где данные “рвутся”, подключали server-side связку и поправки через MMM-подход (маркетинг-микс-аналитика) на уровне “канал+период”, чтобы сгладить индивидуальные трекинги.
— Проверка качества лидов/конверсий: оценивали не только клики, а то, насколько пользователь проходит дальше по шагам (например, выбирает направление/дату и доходит до ключевого действия). Для e-com/сервисов это прямой мост к LTV (ценность клиента за цикл), потому что клики “в никуда” и низкокачественный спрос съедают эффективность.
— Операционный критерий для партнёров: авторам давали не “пост ради поста”, а ТЗ под конкретную стадию воронки и проверяли соответствие формата целям (объясняющий контент — для снижения неопределённости, короткие триггеры — для ускорения решения).
Конкретный результат: в таких схемах обычно видно не “огромный ROAS в день выхода”, а устойчивый сдвиг по инкрементальному спросу в бренд+поиск и рост глубины воронки (доля пользователей, дошедших до ключевого действия) на горизонте нескольких дней после размещений. На практике именно это и спасает от иллюзии, что блогер “просто разогнал просмотры”, а выручку дали другие источники.
Урок для читателя: если вы считаете influencer-маркетинг как набор охватов и кликов — в privacy-first эпоху вы почти гарантированно проигрываете. Нужны три уровня контроля:
— инкрементальность (что бы вы получили без размещений),
— согласование с RevOps (как маркетинг влияет на выручку через всю цепочку),
— метрики качества (глубина воронки и удержание/повторные действия, а не только CTR).
Если хотите, в следующем посте разберу, как выбрать контрольную группу и какие окна пост-взаимодействий чаще дают стабильную оценку вклада блогеров для сервисов с длинным циклом решения.