Эволюция рекламной выдачи на маркетплейсах в сторону AI-рекомендаций

Эволюция рекламной выдачи на маркетплейсах в сторону AI-рекомендаций

Последний месяц показывает заметную трансформацию принципов формирования товарной ленты внутри крупных площадок. Если раньше алгоритмы ранжирования опирались преимущественно на конверсионные показатели конкретного артикула, то теперь мы наблюдаем переход к модели «тематического авторитета» (topical authority). Система стала чаще группировать товары не по прямому поисковому запросу, а по контекстным сценариям потребления, которые формируются на основе анализа покупательского пути.

В условиях снижения среднего чека маркетплейсы начали агрессивнее внедрять механизмы удержания (retention), перестраивая выдачу под долгосрочный профиль клиента, а не под разовую сделку. Рекламные блоки все чаще мимикрируют под нативные подборки, где ключевым фактором становится не ставка за клик, а релевантность предложения текущему покупательскому контексту.

При этом наблюдается отход от классической атрибуции по последнему клику (last-click) в сторону маркетингового микс-моделирования (MMM), где рекламная сеть маркетплейса оценивается как часть единой экосистемы продаж. Внутренние алгоритмы площадок все чаще отдают приоритет тем брендам, которые работают над LTV (пожизненной ценностью клиента), а не просто закупают охват для «холодной» аудитории.

Замечаете ли вы аналогичный сдвиг в своих кабинетах, когда органическая и рекламная выдача начинают сильнее зависеть от истории взаимодействий пользователя с брендом, а не только от поисковой оптимизации карточек?

— @RetailMediaRu