Как Aviasales стал «полезнее» и поднял выручку через Topical Authority, а не через скидки

Как Aviasales стал «полезнее» и поднял выручку через Topical Authority, а не через скидки

В 2026 почти все в поиске упираются в одно: чистое informational SEO — уже не гарант результата. Падает доля кликов из-за AI-обзоров (AI-overviews), а покупатель находит ответы «по дороге» и приходит не всегда напрямую в продукт. При этом для тревел-команд критичны две вещи: сезонность и длинный цикл принятия решения (планирование поездки), где выручка держится не только на первом клике, а на сценарии выбора маршрута, гибкости дат и доверии.

Контекст
Aviasales — бренд, который исторически сильнее всего на потребительском намерении: “как найти дешевле” и “какие рейсы лучше”. Но конкуренция в перформансе (и рост стоимости трафика) сделала ставку на скидки и «трафик в лоб» менее устойчивой. Внешне меняется и роль маркетинга: в RevOps (Revenue Operations — общая ответственность за выручку маркетинг/продажи/CS) важнее не количество визитов, а вклад в продажи и повторные сценарии (возврат к планированию, работа с промахами спроса, снижение отказов).

Задача
Перестроить органику и контент так, чтобы:
— получить рост доли “качественных” сессий по тематике (не просто трафик)
— снизить зависимость от промо/скидок
— доказать вклад канала в выручку в privacy-first мире (а не только last-click)
— нарастить Topical Authority (тематический авторитет): стать “местом, куда возвращаются за решением”, а не “страницей с ответом”

Решение
1) Сегментация намерений вместо «одной контент-стратегии»
Команда разложила весь массив запросов/тем на кластеры: выбор направления, выбор дат, понимание правил (багаж, возвраты), сравнение сценариев (перелёт с пересадкой vs прямой), и “планирование” (когда ехать и как ловить изменения).
Ключевой принцип: под каждый кластер — своя структура материала и свой CTA (действие), который соответствует стадии принятия решения.

2) Контент “с собственной пользой”, а не пересказ
Увеличили долю материалов, где у Aviasales есть уникальные данные/логика:
— объяснения через практические схемы (как читать стоимость по датам, где чаще “ломается” цена)
— чек-листы для пользователя перед поиском
— разбор типовых ошибок (и как их избежать в процессе бронирования)

3) Единая навигация “от вопроса к действию”
Из статей стали вести не только на общий поиск, а на более точные сценарии: фильтры по гибкости дат, подборки по маршруту, подсказки по выбору времени.
Важно: клик — это не успех. Поэтому в аналитике ввели промежуточные метрики качества:
— доля пользователей, которые после статьи сделали повторный шаг поиска (2+ действия в сессии)
— снижение отказов на этапе “перейти к поиску”
— рост доли сессий, которые доходят до результата (выбор вариантов)

4) Атрибуция через инкрементальность
Чтобы не жить “в диаграммах кликов”, запускали A/B-тесты на группах страниц/шаблонов и оценивали инкремент: добавочный эффект к baseline по выручке/заказам, а не абсолютный результат.
Параллельно использовали MMM (маркетинговый микс-менеджмент — модель вклада каналов) на уровне квартала, чтобы закрепить выводы перед бизнесом.

Результат
По итогам сезона контент-машина стала давать более “продажные” входы:
— выросла конверсия из органических сессий в поисковые действия (добавочные шаги внутри воронки)
— доля органики в выручке держалась лучше, чем у каналов, завязанных на промо: когда скидки “съедаются” экономным спросом, полезность контента остаётся
— улучшилось качество повторного поведения: больше пользователей возвращались к планированию в течение окна поездки (retention — удержание в рамках подготовки)

Если коротко: трафик не просто “прибавился”, он стал ближе к задаче пользователя — выбрать оптимальный маршрут и даты, а не “почитать”.
…