Как eBay связал серверную аналитику и рост точности атрибуции

Как eBay связал серверную аналитику и рост точности атрибуции

eBay столкнулся с типичной проблемой для больших медиамиксов: часть событий терялась на клиенте из-за блокировщиков, ограничений браузеров и разрывов между устройствами. Для бизнеса с огромным трафиком это бьёт не только по отчётности, но и по оптимизации ставок: алгоритмы начинают учиться на неполных данных.

Задача была практичной — вернуть качество измерения без зависимости от одного только пикселя и клиентских cookie. Команда пошла в сторону server-side analytics: стала передавать ключевые события через сервер, а не только из браузера пользователя. Это дало более стабильный сбор данных, лучшее связывание сессий и меньше потерь на этапе передачи.

Что сделали:
— перевели часть событий в серверный контур;
— усилили first-party сбор данных;
— синхронизировали события между вебом и backend-слоем;
— использовали более устойчивую схему для атрибуции в условиях privacy-first среды.

Что это дало:
— более полную картину по конверсиям;
— меньше расхождений между рекламными платформами и внутренней аналитикой;
— выше качество данных для оптимизации performance-кампаний.

В открытом кейсе eBay не публиковал «магических» процентов прироста, и это нормально: ценность здесь не в красивой цифре, а в том, что серверный слой снижает шум в данных. В 2026 году это особенно важно: last-click всё хуже работает, а у брендов и e-commerce выигрывают те, кто умеет строить измерение вокруг first-party данных, server-side и инкрементальности.

Урок простой: если у вас растут потери событий, а маркетинг спорит с аналитикой о «правильных» цифрах, проблема часто не в каналах, а в архитектуре измерения. Server-side analytics — это не модный апгрейд, а базовый слой для нормального управления спросом и бюджетом.

— @ServerSideTrackingRu