Зачем нужен директолог, если Яндекс.Директ работает на алгоритмах

Со стороны реклама может выглядеть как набор кампаний и заявок. На практике эффективность зависит от качества данных, сигналов для стратегий, аналитики, структуры аккаунта и распределения бюджета.

Проблема №1. Алгоритм не знает, какие лиды приносят бизнесу деньги

Одна из самых распространённых причин снижения эффективности рекламы связана с тем, что Яндекс.Директ оценивает события иначе, чем собственник бизнеса.

Для рекламной системы конверсия — это факт выполнения определённого действия. Чаще всего это отправленная заявка, звонок или заполненная форма на сайте. Однако внутри бизнеса между такими обращениями существует большая разница.

Одна заявка может привести к контракту на несколько миллионов рублей, другая окажется запросом от соискателя вакансии. Третья завершится короткой консультацией без последующей продажи, а четвёртая может оказаться спамом.

Если в рекламную систему передаётся только факт обращения, все эти события начинают выглядеть одинаково. В результате алгоритм постепенно концентрируется на сегментах аудитории, где проще получать конверсии. Количество заявок растёт, стоимость обращения снижается, показатели в интерфейсе улучшаются — но отдел продаж может фиксировать совершенно другую картину: доля квалифицированных лидов уменьшается, стоимость привлечения клиента увеличивается, а количество продаж остаётся на прежнем уровне.

Какую работу выполняет специалист

После запуска рекламы специалист работает не только с рекламным кабинетом. Для оценки качества трафика необходимо анализировать данные из CRM, сопоставлять рекламные обращения с реальными продажами, отслеживать долю квалифицированных лидов и выявлять сегменты аудитории, которые дают большое количество заявок, но редко превращаются в клиентов.

Во многих проектах дополнительно настраивается передача данных о продажах обратно в рекламную систему. Это позволяет алгоритмам получать более точные сигналы и учитывать не только факт обращения, но и дальнейший результат работы отдела продаж.

Что происходит при отсутствии ведения

Первые месяцы результаты могут выглядеть вполне убедительно.

• 📈 Количество заявок растёт.
• 📉 Стоимость обращения постепенно снижается.
• 📊 Отчёты демонстрируют положительную динамику.

Проблема становится заметной позже, когда компания начинает анализировать продажи, а не конверсии. В этот момент часто выясняется, что стоимость клиента выросла, нагрузка на отдел продаж увеличилась, а финансовый результат практически не изменился.

По этой причине оценка рекламы только по CPA редко позволяет понять её реальную эффективность.

Проблема №2. Алгоритм постепенно концентрируется на части спроса

Современные автостратегии стремятся получать максимально предсказуемый результат. После накопления статистики система начинает выявлять сегменты, в которых проще достигать целевых показателей. Затем именно этим сегментам начинает доставаться всё больше бюджета.

С точки зрения алгоритма такое поведение выглядит логичным: чем стабильнее статистика, тем проще поддерживать заданный KPI.

Но для бизнеса последствия могут оказаться менее очевидными. В крупных рекламных аккаунтах часто присутствуют десятки или сотни групп запросов. Некоторые из них дают быстрые обращения, другие требуют более длительного периода обучения. Часть направлений приносит меньше лидов, но обеспечивает более высокую маржинальность — алгоритм не всегда способен учитывать такие особенности самостоятельно.

Со временем часть семантики может получать минимальный объём показов, а значительная доля бюджета концентрируется вокруг нескольких сегментов, которые исторически показали хорошие результаты. Внешне рекламная кампания продолжает работать стабильно, но фактический охват спроса постепенно сокращается.

Какую работу выполняет специалист

Для сохранения эффективности необходимо регулярно анализировать структуру распределения бюджета. Специалист отслеживает, какие направления получают трафик, какие сегменты перестают участвовать в аукционе, как меняется доля показов по различным группам запросов и какие направления недополучают статистику для обучения.

В сложных B2B-проектах такая работа позволяет находить точки роста, которые алгоритм самостоятельно может игнорировать на протяжении месяцев. Дополнительно проводится развитие семантики, поиск новых сегментов спроса и тестирование направлений, которые ещё не накопили достаточный объём данных для автоматической оптимизации.

Что происходит при отсутствии ведения

Постепенно рекламная система начинает зависеть от ограниченного количества сегментов спроса. Пока рынок остаётся стабильным, такая зависимость может оставаться незаметной. Но при появлении новых конкурентов, изменении аукциона или снижении спроса в приоритетных сегментах эффективность рекламы начинает снижаться значительно быстрее. Чем больше сокращается фактический охват аудитории, тем выше риски для всей рекламной кампании.

Проблема №3. Автотаргетинг расширяет аудиторию дальше целевого спроса

Автотаргетинг стал одним из ключевых инструментов Яндекс.Директа. Во многих случаях он помогает находить дополнительные точки роста и расширять охват аудитории. Одновременно именно автотаргетинг чаще всего становится источником скрытых потерь бюджета.

Причина заключается в том, что рекламная система постоянно ищет смежные запросы, которые могут быть связаны с тематикой рекламодателя. Для алгоритма запросы могут выглядеть достаточно близкими по смыслу, но для бизнеса между ними существует принципиальная разница.

Например, компания продаёт CRM-систему для бизнеса. Алгоритм начинает показывать рекламу пользователям, которые ищут обучение работе в CRM, бесплатные версии программ или инструкции по настройке уже установленного решения.

В другом проекте реклама упаковки и коробок начала получать показы по запросам, связанным с авиаперелётами и расположением мест в самолётах. Алгоритм обнаружил совпадение по слову «места» и посчитал такие показы допустимыми.

Пример некорректной работы автотаргетинга Яндекс Директа. Товарная кампания по продаже упаковки и коробок получила показы по запросам, связанным с авиаперелётами и расположением мест в самолётах. Такие показы не имеют отношения к продукту компании и приводят к нецелевому расходованию рекламного бюджета.

Ещё один пример возник в проекте по продаже мебели на заказ. Несмотря на ограниченный ассортимент, система начала показывать рекламу по запросам, связанным с детскими кроватками. Формально тема относится к мебели. Коммерческого смысла для рекламодателя такие показы не имели.

Пример некорректной работы автотаргетинга Яндекс Директа. Товарная кампания по продаже мебели на заказ получила показы по запросам, связанным с детскими кроватками. Такие показы не имеют отношения к продукту компании и приводят к нецелевому расходованию рекламного бюджета.

На первых этапах подобные отклонения редко вызывают тревогу. Количество показов растёт, трафик увеличивается, статистика выглядит стабильной. Проблема становится заметной позже, когда часть бюджета уже перераспределилась в сторону нерелевантного спроса.

Какую работу выполняет специалист

Контроль автотаргетинга относится к регулярным задачам сопровождения рекламных кампаний: специалист анализирует реальные поисковые запросы, по которым показывается реклама, выявляет нерелевантные категории, формирует новые списки минус-фраз и отслеживает изменение качества лидов после расширения охвата.

Дополнительно оценивается доля бюджета, которую получает автотаргетинг по сравнению с точной семантикой. Такой контроль позволяет сохранять баланс между поиском новых сегментов аудитории и работой по целевому спросу.

Что происходит при отсутствии ведения

• 📈 Автотаргетинг постепенно получает всё большую долю бюджета.
• 📈 Количество показов увеличивается.
• 📈 Объём трафика растёт.
• 📉 Доля коммерчески ценных обращений начинает снижаться.

Проблема обычно становится заметной только после анализа продаж, когда значительная часть бюджета уже потрачена на аудиторию, которая не собиралась покупать продукт.

Проблема №4. РСЯ обучается на площадках, которые дают статистику, а не продажи

Рекламная сеть Яндекса позволяет получать большой объём трафика за пределами поиска. В неё входят тысячи сайтов, сервисов и мобильных приложений. После запуска кампании алгоритм начинает искать площадки, которые помогают выполнять целевые показатели.

На практике между конверсией и продажей далеко не всегда существует прямая связь. Мы регулярно сталкиваемся с ситуациями, когда система концентрирует большую часть бюджета на площадках, которые демонстрируют высокий CTR и большое количество конверсий, но практически не влияют на реальные продажи.

Один из таких случаев возник при анализе рекламной кампании клиента. После нескольких месяцев работы РСЯ более 92% бюджета сети оказалось сосредоточено на одной площадке.

На этом проекте виден типичный перекос в РСЯ: более 92% бюджета сети ушло на одну площадку. Алгоритмы Яндекс Директа считали такой трафик эффективным, потому что он приносил конверсии, и постепенно всё больше бюджета направлялось именно туда. При этом остальные площадки практически перестали получать показы.

На уровне рекламного кабинета ситуация выглядела вполне логично: площадка генерировала конверсии, поэтому алгоритм постепенно увеличивал её долю в расходах. Однако после сопоставления данных с CRM выяснилось, что значительная часть таких конверсий не имела коммерческой ценности: среди обращений присутствовал спам, случайные заявки и лиды, которые не проходили первичную квалификацию отдела продаж.

Фактически система обучалась на событиях, которые улучшали статистику внутри кабинета, но не влияли на выручку компании. Подобные перекосы встречаются значительно чаще, чем кажется. Особенно в тематиках с большим объёмом мобильного трафика и агрессивными автостратегиями.

Какую работу выполняет специалист

Для корректной работы РСЯ необходимо регулярно анализировать площадки, на которых показывается реклама. Недостаточно оценивать стоимость конверсии или CTR. Важнее понимать, какие источники приводят клиентов, а какие только создают видимость эффективности.

Поэтому специалист сопоставляет площадки с данными CRM, анализирует качество лидов, отслеживает долю продаж по каждому сегменту и исключает источники, которые расходуют бюджет без влияния на результат бизнеса.

Что происходит при отсутствии ведения

• 📈 Алгоритм продолжает усиливать площадки, которые помогают выполнять внутренние KPI.
• 📈 Доля таких площадок постепенно растёт.
• 📉 Качество трафика ухудшается.
• 📈 Стоимость клиента увеличивается даже в тех случаях, когда стоимость конверсии остаётся стабильной.

Проблема №5. Алгоритм начинает использовать уже существующий спрос

Для рекламной системы самым простым способом получить конверсию является работа с аудиторией, которая уже знакома с компанией.

• ✅ Пользователь посещал сайт.
• ✅ Пользователь видел бренд.
• ✅ Пользователь взаимодействовал с рекламой ранее.

Вероятность обращения со стороны такой аудитории значительно выше, чем со стороны нового посетителя. Поэтому со временем часть стратегий начинает смещаться в сторону ретаргетинга, брендового спроса и повторных касаний.

С точки зрения отчётов это выглядит привлекательно: количество конверсий увеличивается, CPA снижается, стратегия демонстрирует стабильность. Однако для бизнеса возникает другой вопрос: сколько новых клиентов привела реклама?

Мы столкнулись с подобной ситуацией в одном из проектов, где рекламные кампании показывали высокий объём обращений и приемлемую стоимость лида. После детального анализа выяснилось, что существенная часть бюджета расходуется на сегменты аудитории, которые уже находились в процессе принятия решения.

Структура кампаний была пересмотрена, бюджеты перераспределены, а стратегии скорректированы с учётом качества продаж.

На первом этапе работы реклама показывала хорошие показатели на уровне рекламного кабинета: 2460 обращений (заявки и звонки) по средней стоимости 1482 ₽.

После оптимизации количество обращений снизилось с 2460 до 2067. Средняя стоимость обращения выросла с 1482 ₽ до 1652 ₽. Если оценивать рекламу только по количеству лидов и CPA, результаты выглядели бы хуже.

После оптимизации количество обращений снизилось с 2460 до 2067.

Фактическая картина оказалась другой:

• Количество продаж увеличилось.
• ROI рекламных кампаний вырос с отрицательного значения до +136%.

Этот пример показывает важную особенность оценки рекламы: количество заявок не является целью бизнеса — компания зарабатывает на клиентах и продажах. Поэтому анализ качества лидов часто оказывает большее влияние на прибыль, чем снижение стоимости обращения.

Какую работу выполняет специалист

Специалист анализирует структуру спроса, разделяет новые и повторные обращения, контролирует долю брендового трафика и оценивает вклад каждого сегмента в продажи. Такая работа позволяет понимать, какие кампании действительно привлекают новых клиентов, а какие перераспределяют уже существующий спрос.

Что происходит при отсутствии ведения

Реклама постепенно начинает работать преимущественно с аудиторией, которая уже знакома с компанией. Количество конверсий может расти, но темпы привлечения новых клиентов постепенно снижаются.

Проблема №6. Бюджет постепенно уходит в самый дешёвый трафик

Автоматические стратегии стремятся получать максимальный объём данных по минимальной стоимости. По этой причине рекламная система часто усиливает сегменты, где больше доступного трафика и ниже стоимость клика. На практике такие сегменты далеко не всегда дают лучшие продажи.

Характерный пример можно увидеть в отчётах по устройствам. В одном из проектов мобильный трафик получил почти 80% рекламного бюджета: на мобильные устройства было направлено около 367 тысяч рублей, на десктопы — около 75 тысяч рублей. При этом мобильные пользователи обеспечили лишь 13 конверсий, а десктопный трафик — 45. Стоимость конверсии на мобильных устройствах оказалась более чем в 17 раз выше.

80% бюджета ушло на мобильные устройства. При этом конверсий с мобильного было в 3,5 раза меньше, чем с десктопа.

С точки зрения алгоритма такая ситуация объяснима: на мобильных устройствах доступно больше трафика и больше кликов. Но для бизнеса подобное распределение бюджета приводило к потере эффективности.

Особенно часто такие перекосы возникают в B2B-тематиках, где решение о покупке принимается на рабочем месте и значительная часть заявок приходит с компьютеров.

Какую работу выполняет специалист

Специалист регулярно сравнивает результаты по устройствам, регионам, аудиториям и типам трафика. Оценка проводится не только по стоимости обращения — дополнительно анализируются продажи, квалификация лидов и итоговая экономика каждого сегмента. Такой подход позволяет выявлять направления, которые выглядят эффективными внутри кабинета, но проигрывают по бизнес-показателям.

Что происходит при отсутствии ведения

• 📊 Бюджет постепенно концентрируется в сегментах с самым дешёвым трафиком.
• 📉 Стоимость клика может снижаться.
• 📈 Стоимость клиента при этом начинает расти.

Почему проблема возникает даже в идеально настроенной рекламе

Многие компании воспринимают настройку рекламы как конечную задачу. Если кампания работает стабильно сегодня, возникает ощущение, что аналогичный результат сохранится и через несколько месяцев. На практике рекламная среда меняется постоянно.

• 📊 Изменяется структура спроса.
• 🏢 Появляются новые конкуренты.
• 📈 Меняются ставки в аукционе.
• 📱 Пользователи переходят на другие устройства и меняют сценарии выбора поставщиков.
• 🤖 Яндекс регулярно обновляет алгоритмы и модели обучения.

Даже если настройки рекламного аккаунта остаются прежними, условия, в которых работает кампания, становятся другими. Кампания, которая демонстрировала высокую эффективность полгода назад, сегодня находится в новой конкурентной среде. По этой причине сопровождение рекламы относится к процессам управления и адаптации, а не к разовой технической настройке.

Подробнее о том, в каких ситуациях контекстная реклама системно не приносит результат — читайте в статье «Почему контекстная реклама не работает».

Что входит в ведение рекламных кампаний Яндекс.Директ

После разбора основных перекосов становится понятнее, почему сопровождение рекламы не сводится к контролю ставок или периодической проверке кабинета. Большая часть работы связана с управлением качеством данных, на основании которых алгоритмы принимают решения.

Часть задач выполняется еженедельно. Часть требует анализа накопленной статистики за несколько месяцев. Некоторые изменения затрагивают структуру рекламного аккаунта, CRM и систему аналитики компании.

Ниже приведены основные направления работы, которые напрямую влияют на качество лидов и окупаемость рекламы.

Если посмотреть на эти задачи через призму предыдущих разделов статьи, становится заметно, что практически каждая из них связана с исправлением конкретных перекосов, которые возникают в процессе работы алгоритмов.

Когда бизнесу действительно нужно регулярное ведение рекламы

Не каждая рекламная кампания требует одинакового уровня сопровождения. Например, локальному бизнесу с небольшим бюджетом и ограниченным количеством запросов часто достаточно периодического контроля и корректировок.

Ситуация меняется, когда реклама становится одним из основных источников привлечения клиентов. Регулярное ведение особенно важно в следующих случаях:

• рекламный бюджет превышает 50–100 тысяч рублей в месяц;
• используется несколько типов кампаний одновременно;
• в компании есть отдел продаж и CRM;
• цикл сделки занимает больше нескольких дней;
• решения принимаются на основании показателей прибыли и окупаемости;
• реклама привлекает значительную часть новых клиентов.

Чем сложнее путь клиента до покупки, тем большее значение приобретает качество аналитики и корректность обучения рекламных стратегий.

Если вы только выбираете подрядчика для ведения рекламы, читайте: «Как выбрать подрядчика по контекстной рекламе».

Почему нельзя один раз настроить рекламу и забыть про неё

В начале статьи мы сформулировали вопрос, который сегодня задают многие собственники бизнеса: если Яндекс.Директ работает на алгоритмах, зачем нужен директолог?

После разбора реальных примеров ответ становится гораздо понятнее.

Автоматизация действительно взяла на себя значительную часть ручной работы. Сегодня специалисту редко приходится управлять ставками вручную или ежедневно корректировать каждое объявление. При этом количество управленческих решений стало значительно больше.

Необходимо контролировать качество лидов, связывать рекламу с CRM, анализировать продажи, оценивать сегменты спроса, отслеживать изменения в поведении аудитории и понимать, каким данным обучается рекламная система.

Алгоритм способен эффективно работать только в пределах информации, которую получает. Если эта информация искажена или неполна, рекламная система начинает принимать решения, которые выглядят правильными внутри кабинета, но ухудшают экономику бизнеса.

По этой причине результат рекламной кампании зависит не только от алгоритмов Яндекс.Директа. Он зависит от качества управления данными, аналитикой и процессом обучения этих алгоритмов. Именно эту задачу сегодня решает специалист по контекстной рекламе.

Если вас интересует тема автоматизации в Директе — читайте наш разбор ИИ-помощника Яндекс.Директа.

Реклама в Яндекс.Директ работает, но отдача не та?

Проведём аудит рекламных кампаний и покажем, где именно алгоритм принимает неоптимальные решения, как это влияет на качество лидов и что нужно изменить для роста продаж. Заказать аудит рекламы →