Aviasales: как «умная полезность» в тревел-маркетинге стала двигателем выручки в RevOps-модели (и почему это п

Aviasales: как «умная полезность» в тревел-маркетинге стала двигателем выручки в RevOps-модели (и почему это про B2B, хотя выглядит как e-com)

Тренды 2026 подталкивают к мысли, что классическая лидогенерация (MQL/SQL) не всегда успевает за воронками, где ценность появляется после первого касания: поиск→сравнение→планирование→покупка→повторное пользование. В параллели “zero-click” усиливает эффект: пользователи часто забирают ответ из AI-обзора или метапоиска и не доходят до сайта. Поэтому побеждают те, кто строит **topical authority** (тематический авторитет) вокруг “своей” экспертизы и связывает контент с бизнес-метриками.

Контекст
Aviasales — один из самых ярких примеров того, как продуктовый маркетинг и performance постепенно перестраиваются на цикл “польза → доверие → решение”. В 2026 тревел стал еще более чувствителен к экономии: средний чек во многих категориях e-com снижается, люди чаще выбирают оптимизацию маршрута и даты, а не “покупают прямо сейчас”. У платформы, где пользователь может купить у разных продавцов, особенно важно удерживать контекст: помогать сравнивать, планировать и возвращаться.

Задача
Сформулировать рост выручки не только через “приведи трафик”, а через более длинную причинно-следственную цепочку:
— увеличить долю пользователей, которые возвращаются в Aviasales повторно (для поиска выгодных дат/вариантов)
— повысить качество действий до покупки (не обязательно больше кликов, а больше решений)
— встроить ответственность маркетинга в RevOps (выручка как общий KPI маркетинга, продаж/партнерств и customer success/сервисных процессов), чтобы контент перестал быть “отдельной функцией”.

Решение
Aviasales усилил подход “полезность с собственным знанием”, связав контентную стратегию и продуктовые сценарии с измеримыми метриками:

1) Контент под Topical Authority вместо «информационного SEO ради SEO»
— сделали акцент на материалах, которые отвечают не на абстрактные запросы, а на конкретные пользовательские задачи выбора: как сравнивать маршруты, как учитывать стыковки, когда менять даты, как читать условия тарифа
— контент проектировали так, чтобы он “подхватывал” пользователя на разных этапах: от первичного поиска до планирования следующей поездки

2) Обновление механик “следующего шага” в продукте
— на странице поиска и в сценариях возврата стали заметнее подсказки, которые подталкивают не к клику “купить сейчас”, а к действию, улучшающему вероятность сделки: сохранить варианты, сравнить альтернативы, настроить параметры поиска
— это снижает зависимость от one-shot трафика: пользователь получает причину вернуться даже если покупка не случилась в тот же визит

3) RevOps-проекция метрик
— контент оценивали не только по охвату и трафику, а по поведению: повторные визиты, доля сценариев “сохранить/сравнить”, вклад в итоговые события покупки/партнерского перехода
— для атрибуции (privacy-first) использовали более устойчивые методы: опирались на серверную (server-side) фиксацию событий и инкрементальность (incrementality) через контрольные группы, а не “последний клик”

4) Креативная конкуренция на уровне концепций
— вместо бесконечной генерации баннеров на потоке делали ставку на смысловые блоки: “помогаем выбрать”, “показываем логику выгодности”, “объясняем компромиссы тарифа”
— AI использовали как ускоритель производства вариантов, но не как замену экспертизе: именно экспертная логика отличала ответы от AI-overviews конкурентов

Результат
По публичным данным и наблюдаемым изменениям в индустрии тревела (а также по типовой динамике таких программ), эффект обычно выражается в росте доли повторных действий и снижении зависимости от платного верхнего уровня. В кейсе Aviasales логика такая:
— контент увеличил вероятность возврата: пользователь чаще возвращается не “за статьей”, а за повторным решением задачи
— продуктовые подсказки повысили конверсию из сравнений в транзакционные сценарии: не обязательно “больше кликов”, а больше доведенных до решения путей
— RevOps-подход помог согласовать маркетинг с выручкой: команда перестала оптимизировать только трафик и пе
…