---
title: "Last-click завышает поиск в полтора раза и режет канал, который его кормит"
canonical_url: https://evstygney.ru/articles/ohvat-prodaet-cherez-poisk/
date_published: 2026-10-26
date_modified: 2026-10-26
author: Егор (https://evstygney.ru/about/)
summary: "Отчёт по last-click отдаёт поиску в полтора раза больше заслуги, чем у него есть: брендовые запросы создаёт охват — ролик за пять минут, медийка заявками через две недели. Сколько стоит делить бюджет по отчёту, откуда взялось 60:40 и как проверить у себя через Вордстат. С калькулятором."
tags: ["Директ и каналы", "Отчёты и аналитика", "Воронка и экономика"]
---

# Last-click завышает поиск в полтора раза и режет канал, который его кормит
**TL;DR.** Статья для собственника, который смотрит на отчёт, где поиск приносит заявки по 2 000 ₽, а видео и блогеры — по 20 000 ₽, и собирается выключить второе ради первого. Отчёт делит заслугу по последнему клику, а последний клик почти всегда поисковый: туда возвращаются люди, которых привёл охват. По отчётам, где виден путь каждого покупателя, last-click отдаёт поиску в полтора раза больше заслуги, чем у него есть, а рассылки и медийку занижает в полтора-два раза. Делить бюджет по last-click у одного магазина стоило бы, по модели, около десятой части выручки. Ролик поднимает запросы о бренде за пять минут, баннер — на 28–44 % за десять, заявки из поиска после медийки появляются через две недели; отчёт за неделю без лага этого не видит. Правило 60:40 — наблюдение по конкурсным кейсам, оптимум там плывёт от 44:56 у некоммерческого сектора до 80:20 у финансов. Что делать: до выключения снять брендовые запросы в Вордстате и брендовые заявки в Директе, выключать в одном регионе и смотреть 8–12 недель. Ниже числа, калькулятор и проверка у себя. Чтение — минут двадцать пять.

Представьте месячный отчёт. Поиск: 1 000 заявок по 2 000 ₽. Видео и посевы у блогеров: 30 заявок по 20 000 ₽. Решение напрашивается само: выключить видео, 600 тыс ₽ в месяц переложить в поиск. Через два месяца поиск приносит заявок меньше, чем раньше, при той же ставке, брендовых запросов стало меньше, заявка подорожала. Подрядчик говорит «сезон», маркетолог говорит «конкуренты». Отчёт по-прежнему зелёный: last-click сходится до рубля.

Я Егор, десять лет в перформанс-маркетинге. Строка «брендовый поиск» в отчёте всегда самая дешёвая. За десять лет я много раз видел, как она получает всю заслугу, а охват, который её кормит, — ноль. Статья про одно решение: можно ли выключать охватный канал, который по отчёту «не продаёт», и как узнать, сколько поиска держится на нём. Числа — из рецензируемых работ, полевых экспериментов, отчётов отраслевых ассоциаций и справок Яндекса. Вендорские данные и кейсы агентств помечаю как самоотчёт, свои расчёты — как прикидку. Ссылки в конце.

**В деньгах.** Модельный бизнес: поиск даёт 1 000 заявок в месяц, из них 400 по запросам с названием компании. Охват стоит 600 тыс ₽ в месяц и по отчёту приносит 30 заявок. С одной заявки после конверсии в сделку остаётся 6 000 ₽ маржи. Отчёт обещает: выключим охват, потеряем 30 заявок на 180 тыс ₽ маржи, сэкономим 600 тыс ₽, итого плюс 420 тыс ₽ в месяц. Если четверть брендового спроса создана охватом, вместе с ним уйдут ещё 100 заявок из поиска. Потеря 130 заявок на 780 тыс ₽ маржи против экономии 600 тыс ₽: минус 180 тыс ₽ в месяц. Порог в этом примере — 17,5 %: если хотя бы примерно каждая шестая брендовая заявка пришла из-за охвата, выключать его невыгодно. Четверть — прикидка. Прямого замера этой доли нет; смежные замеры дают ориентиры 16–36 %, вендорская оценка — от 50 %. Подставьте свои числа в калькулятор в разделе «Сколько поисковых заявок уйдёт вместе с охватом».

## Отчёт отдаёт поиску заслугу охвата: 25 % по last-click против 16 % по всем касаниям

В Директе и Метрике с 20 мая 2026 года четыре модели атрибуции по переходам: автоматическая, которая стоит по умолчанию, первый переход, последний значимый переход и последний переход. Все четыре делят заслугу между кликами. Просмотр ролика без клика в них не попадает; его видят только две «показные» модели для медийных кампаний и отдельные исследования Lift. Поэтому в отчёте по последнему переходу охват получает заслугу только за тех, кто кликнул по баннеру и после этого больше никуда не заходил. Остальные пришли позже через поиск, и заслуга ушла поиску.

Сколько именно уходит, измерили на индивидуальных путях клиентов отеля-франшизы в США: 22 тысячи визитов, 1 128 покупок, модель, которая делит заслугу между всеми касаниями до покупки. По last-click органический поиск собирал 25 % конверсий, по модели — 16 %. Платный поиск падал с 10 % до 6 % и уходил на последнее место. Рассылки поднимались с 12 % до 19 %, медийка — с 4 % до 7 %. Авторы объясняют механизм прямо: часть клиентов, уже побывавших на сайте через другие каналы, вводят название в поиск как дорогу обратно.

<!-- chart:lastclick -->
> График: Li H., Kannan P. K., Journal of Marketing Research, 2014; числа по диссертации Li, University of Maryland, 2014. Гостиничная франшиза в США, 1 997 клиентов, 22 369 визитов, 1 128 покупок. Справа — на сколько модель меняет долю канала относительно last-click.
<!-- /chart:lastclick -->

**Простыми словами.** Поиск в отчёте — дверь, в которую возвращаются те, кого привели другие. Last-click записывает продажу на дверь.

Та же работа дала редкую проверку наоборот: отель-франшиза на неделю выключила платный поиск. Last-click приписывал ему 7,8 % конверсий; модель предсказала потерю 6,6 %, факт оказался ещё мягче: часть людей перешла в бесплатную выдачу. У сильного бренда дверь не единственная. У слабого, оговариваются авторы, такого перехвата может не случиться.

Самый крупный публичный пример той же двери — Airbnb. В проспекте перед выходом на биржу в ноябре 2020 года компания писала, что за девять месяцев 2020 года около 91 % трафика пришло через прямые и бесплатные каналы. В пандемию она срезала перфоманс, в 2021 году запустила первую за пять лет большую бренд-кампанию и в письме акционерам за первый квартал объяснила стратегию: «увеличить бренд-маркетинг и силой бренда привлекать гостей через прямые и бесплатные каналы». По отчётности в SEC расходы на продажи и маркетинг упали с 1,6 млрд долларов в 2019 году до 1,2 млрд в 2021-м, с 34 % выручки до 20 %, а выручка за те же два года выросла на четверть. Это не эксперимент: 2020–2021 — пандемия и отскок спроса, а доля прямого трафика была высокой до сокращения. Но направление то же, что у отеля-франшизы: платный поиск собирал спрос, который бренд создал без него.

Во что обходится делить деньги по last-click, посчитали у европейского интернет-магазина с девятью каналами, включая ТВ и радио. Если делить бюджет по последнему клику, выручки по модели выходило бы на 10–12 % меньше, чем при текущем распределении, и на 25–27 % меньше, чем при распределении по всем касаниям. Офлайн-каналы last-click не может зачесть по построению: у телеролика нет клика, его бюджет при таком делении уезжает в онлайн. Менеджеры магазина сами поправляли last-click «на глаз» в правильную сторону, и этого не хватало. Для бизнеса с выручкой 100 млн ₽ в год десятая часть — 10 млн ₽ в год. Это одна фирма, и у вас число будет своё; направление ошибки по поиску и по офлайн-каналам во всех работах, что я читал, одно и то же.

## Что покажет Вордстат после ролика: от 15 секунд до двух недель

Ролик вышел в субботу в 20:00. В 20:00:15 в поиске уже есть всплеск запросов о бренде: так было у 46 роликов Супербоула 2011 года по данным поиска Yahoo. Там сто миллионов зрителей разом; авторы сами называют условия «самыми благоприятными из возможных» и считают, что для обычного ролика за 150 тыс долларов такой же статистической точности пришлось бы ждать 400 роликов.

У обычного ролика всплеск укладывается в пять минут, пик — в первую. Три марки пикапов в США, 27 тысяч роликов за год в обычных программах, поминутные данные поиска: плюс 10 % показов дают плюс 0,9 % запросов о марке. Дневная статистика кабинета этот всплеск размазывает.

К трём ночи — пик у финансовых услуг. Пятнадцать брендов, 58 тысяч роликов, почасовые данные Google за квартал: плюс 10 % расходов на ТВ дают плюс 1,7 % запросов о бренде в следующие четыре дня, пик через 6–11 часов после эфира, через 17 часов эффект неотличим от нуля. Слово в строке поиска при этом уже другое. ТВ почти не увеличивает число людей, которые ищут категорию. Оно меняет слово, которое они вводят: вместо «брокер онлайн» — название бренда. Эффект переманивания у авторов примерно на два порядка больше эффекта расширения категории; та же группа на индивидуальных данных 180 тысяч пользователей AOL за 2006 год расширения категории не нашла вовсе.

Со среды общие запросы начинают превращаться в брендовые. У сети отелей с несколькими сотнями ключевых слов 10 дополнительных кликов по общим словам давали 0,68 дополнительной брони, и 0,56 из них приходили позже через запрос с названием; по моему расчёту из этих чисел — четыре пятых. Пик на третий день, 95 % за 12 дней. На недельных данных авторы связи не увидели. При этом конверсия брендовых слов у той же сети была 6 % против 1 % у общих: по отдельным метрикам общие слова надо резать первыми.

Через две недели приходят заявки. У банка, который делил миллион долларов пополам между дисплеем и поиском, рост показов дисплея первые две недели не давал заявок через поиск, затем начинал давать: устойчивые 1,4 млн показов приносили около 20 поисковых заявок в неделю. Шок по дисплею объяснял 16 % колебаний поисковых заявок и 40 % колебаний поисковых показов. Цена заявки с учётом лагов менялась у обоих каналов: у поиска с учётом его собственного долгого хвоста — с 73 долларов до 38, у дисплея с учётом заявок, которые он создаёт через поиск, и дополнительных поисковых кликов — с 88 до 76.

А в понедельник собственник открывает отчёт за неделю. Строка «поиск» выросла, строка «видео» — ноль заявок. Дневная статистика размазала пятиминутный всплеск, недельная без лага не дождалась заявок через две недели; у сети отелей на недельных данных связи общих и брендовых запросов не нашли совсем.

<!-- chart:vremya -->
> График: Полоса — диапазон, точка — одно значение. Lewis, Reiley 2013 (Супербоул 2011, Yahoo); Du, Xu, Wilbur 2019 (пикапы, США); Joo, Wilbur, Cowgill, Zhu 2014 (финансовые услуги, Google); Rutz, Bucklin 2011 (отели, Google); Kireyev, Pauwels, Gupta 2016 (банк, США); Shapiro 2018 (рынок рецептурных антидепрессантов, США, 90 % эффекта по оценке устойчивости). Пунктир — деления шкалы: дневной и недельный отчёт кабинета агрегируют всё, что левее них.
<!-- /chart:vremya -->

Баннер работает так же, только его можно измерить с контрольной группой. На главной странице Yahoo два баннера чередовались каждую секунду, и каждый посетитель случайно видел целевой или контрольный: получился эксперимент на 40 млн человек в день. Баннер поднимал запросы о рекламируемом бренде на 28–44 % в ближайшие десять минут. И до 23 % — запросы об отдельных конкурентах; суммарно по всем конкурентам дополнительных запросов выходило в 2–8 раз больше, чем о самом рекламодателе. Баннер планшета Samsung принёс вдвое больше запросов об iPad, чем о себе.

Часть людей после ролика вообще минует поиск. На 20 брендах и 1 224 роликах ролик с призывом к действию снижал переходы из поисковиков и поднимал прямые заходы на сайт, причём рост прямых заходов был в шесть раз больше снижения поисковых. Такие люди в Метрике числятся как «прямые заходы», и заслуга не достаётся никому.

## Сколько поисковых заявок уйдёт вместе с охватом

Прямого замера «выключили охват, через N недель упал поиск» нет ни в одной из двадцати рецензируемых работ, которые я читал для этой статьи, и ни в одном открытом российском кейсе. Есть замеры в одну сторону: включили, выросло, с лагом от минут до двух недель. Обратный ход — рассуждение по симметрии, и я так его и подаю. Для решения о деньгах его хватает, для спора с подрядчиком — нет.

Калькулятор считает, что станет с заявками, если выключить охват и ничего не менять в поиске. Главный ползунок — доля брендовых заявок, которую создаёт охват. Прямого замера этой доли нет, поэтому готовые значения — ориентиры порядка величины из смежных замеров:

- 16 % — доля колебаний поисковых заявок, которую объяснял дисплей у банка с миллионом долларов на дисплей и поиск;
- 36 % — доля поисковых конверсий по last-click, которых по модели у поиска нет, 9 из 25 у отеля-франшизы из первого раздела: это те же «в полтора раза» с другой стороны;
- 50 % — нижняя граница оценки продавца эконометрики, что last-click завышает поиск в 2–10 раз; это вендорские данные.

> Калькулятор на странице: интерактивный калькулятор отключения охвата: заявка с охвата по отчёту = бюджет охвата / заявки с охвата по last-click; брендовых заявок уйдёт вместе с охватом = брендовые заявки из поиска × доля брендового спроса, созданная охватом; настоящая цена заявки с охвата = бюджет / (заявки по отчёту + ушедшие брендовые); результат отключения по отчёту = бюджет − заявки по отчёту × маржа с заявки; результат на деле = бюджет − (заявки по отчёту + ушедшие брендовые) × маржа; порог доли = (бюджет − заявки по отчёту × маржа) / (маржа × брендовые заявки). Готовые значения доли — ориентиры порядка величины из смежных замеров, прямого замера этой доли нет: 16% — доля колебаний поисковых заявок, объяснённая дисплеем (банк США, 2010); 36% — на столько last-click завышает органический поиск (отель-франшиза, США, 2011); 50% — нижняя граница оценки вендора эконометрики (last-click завышает поиск в 2–10 раз)

Главная строка калькулятора — порог. Это доля брендового спроса, при которой экономия на охвате ровно равна потерянной марже. В модельном бизнесе порог 17,5 %: чуть выше первого ориентира и ниже двух других.

**Замечание.** Калькулятор упрощает в обе стороны. Он не учитывает, что вместе с брендовыми запросами уйдёт и часть расходов на брендовые клики: экономия будет чуть больше. И не учитывает, куда вы положите сэкономленные деньги: следующий рубль в поиск принесёт меньше предыдущего, это [«Следующий рубль»](/articles/sleduyushchiy-rubl/). Ещё калькулятор молчит о хвосте: по одному замеру на рынке лекарств категория помнит рекламу полгода, бренд — два месяца, то есть первый месяц после отключения покажет меньшую потерю, чем третий.

## После пересчёта охват иногда всё равно режут: банк и мебельщики

Соблазн после всего прочитанного — объявить охват недооценённым и добавить ему денег. Замеры с этим не согласны.

У того же банка после пересчёта с лагами выгоднее оказался поиск: доллар в поиске возвращал 1,75, в дисплее — 1,24. Модель посоветовала поднять бюджет поиска на 36 % и срезать дисплей на 31 %, хотя дисплей только что получил заслугу за поисковые заявки. Причины две: дисплей вместе с заявками приносит и дополнительные поисковые клики, за которые тоже платят, и у поиска динамические эффекты сильнее.

У поставщика офисной мебели в Нидерландах 70 % маркетинговых денег уходило на бумажные флаеры по базе клиентов. Полевой эксперимент по регионам: флаеры срезали вдвое, контекст удвоили. Прирост чистой прибыли вырос в 14 раз против регионов, где ничего не меняли. Флаеры давали 57 центов на евро, и резать их было безопасно. Это единственный в моей подборке эксперимент с урезанием офлайн-канала, и он закончился в пользу урезания.

**Решение.** Пересчёт с учётом всех касаний отвечает на один вопрос: сколько поиска держится на охвате. Дальше отдачу обоих каналов считают заново, и иногда ответ — всё равно резать.

Теория синергии добавляет правило для случая, когда каналы усиливают друг друга. По модели на данных бренда Dockers, где ТВ и печать усиливали друг друга, с ростом синергии оптимально увеличивать общий бюджет и давать большую долю тому каналу, который сам по себе слабее. Канал с нулевой собственной отдачей заслуживает ненулевого бюджета, если усиливает другие. У немецкого автопроизводителя офлайн-реклама значимо усиливала онлайн, и оптимум велел удвоить долю онлайна с 7 % до 14 %, а не обнулить офлайн.

## Откуда взялось 60:40: конкурсные кейсы, самооценка и оптимум от 44:56 до 80:20

Когда речь заходит о бренде и активации, кто-нибудь приносит правило 60:40 Леса Бине и Питера Филда: 60 % бюджета на построение бренда, 40 % на активацию продаж.

База — IPA Databank: данные, которые агентства подают вместе с заявкой на британский конкурс эффективности рекламы. В 2013 году это 996 кампаний 700 брендов в 83 категориях. «Эффект» — число «очень больших» бизнес-результатов, которые автор кейса сам ставит себе по четырёхбалльной шкале. Оптимум — вершина кривой «число эффектов против доли активации», без доверительных интервалов. До 2016 года бренд и активацию делили по типу медиа: ТВ считалось брендом, рассылки — активацией; авторы сами назвали это «несовершенным». В 2016 году авторов кейсов впервые попросили поделить бюджет явно, и лучшие кейсы дали 62:38, 64:36, 58:42 и 64:36.

Бине и Филд в своих же отчётах оговаривают: соотношение «почти наверняка зависит от категории и, возможно, от рынка»; обычные кампании, не поданные на конкурс, «могут быть ещё сильнее смещены к короткому сроку». В 2018 году они показали, как оптимум плывёт по их же базе.

<!-- chart:optimum -->
> График: Binet L., Field P., Effectiveness in Context, IPA, 2018, по авторскому набору графиков; база — кейсы конкурса IPA Effectiveness Awards 1998–2016, размеры подгрупп не раскрыты. Онлайн-бизнесы — колонка авторов на сайте Thinkbox, 2019. Вершины подобранных кривых по самооценкам авторов кейсов; прямого замера за ними нет.
<!-- /chart:optimum -->

По секторам — от 80:20 у финансовых услуг до 51:49 у прочих услуг, у некоммерческого сектора 44:56. По окнам лет оптимум сдвигался от 55:45 к 76:24. У онлайн-бизнесов, по колонке тех же авторов, ближе к 75:25, потому что «активация — лёгкая часть». Правило из их графиков звучит так: если активация даётся легко, уменьшай её долю. Поиск в их определении — активация, которая «эксплуатирует» уже созданный капитал бренда: в базе у платного поиска одна из самых высоких долей кейсов с очень большим активационным эффектом, выше только у телерекламы с прямым откликом, и самая низкая — с эффектом на бренд.

Байрон Шарп из Ehrenberg-Bass на конференции 2022 года назвал базу «очень странным набором данных — заявками на премии» и сказал, что 60:40 — «не научный закон». С ним трудно спорить: самоотбор, выжившие, самооценка, корреляция. Спор идёт о цифре. Механику никто не оспаривает: ни одна из сторон не утверждает, что активация работает без спроса, созданного раньше.

Собственнику из этого пригодится направление, число оставьте авторам. Чем легче вам даётся активация, чем больше у вас брендового поиска и тёплых заявок, тем больше этот поиск живёт за счёт охвата. И тем осторожнее резать охват по отчёту, где он проигрывает. По слайдам Бине с конференции IPA 2025 года погоня за отчётной отдачей выглядит так: медианный ROI медиа в базе вырос на 4 %, медианная дополнительная прибыль упала на 11 %. Отчётная отдача растёт, деньги падают.

## Что видно в российских данных

Среднего числа «медийка даёт плюс столько-то брендовых запросов» по России нет: Яндекс его не публикует, открытые кейсы — выжившие. Но три вещи проверить можно.

Яндекс продаёт связку «охват → поиск» как продукт. В Директе есть исследование Search Lift: аудиторию медийной кампании делят 90 на 10, контрольной группе объявления намеренно не показывают через виртуальный аукцион, и через десять дней после конца показов кабинет показывает прирост запросов о бренде. Порог входа — бюджет от 300 тыс ₽, охват от миллиона человек, от пяти миллионов показов, длительность от семи дней, рекомендовано от трёх недель. Есть и стратегия «Рост запросов в Поиске», которая оптимизирует медийку под последующий брендовый поиск. Доверительные интервалы и порог значимости Яндекс не раскрывает.

Единственный открытый российский кейс с описанной методикой «до, во время, после» — агентство, которое размещает медийку на маркетплейсе: 20 брендов ухода за волосами, брендовые запросы по Вордстату и внутреннему поиску площадки. Самоотчёт без контрольной группы, но с полезной шкалой по бюджету:

- до 100 тыс ₽ — прирост брендовых запросов 5–12 %, и он быстро сходил на нет после остановки;
- 100–300 тыс ₽ — 15–35 %;
- от 300 тыс ₽ и нескольких миллионов показов — 40–90 %;
- от 500 тыс ₽ — 80–150 %, и повышенный уровень держался месяцами.

Кампании с охватом меньше 100 тысяч показов на поисковый спрос не влияли.

<!-- chart:byudzhet -->
> График: Easy Commerce (Okkam), август 2026: 20 брендов ухода за волосами на маркетплейсе, периоды до, во время и после кампаний по Вордстату и внутреннему поиску площадки. Самоотчёт продавца медийки, без контрольной группы и поправки на сезонность; кампании с охватом меньше 100 тысяч показов на поиск не влияли.
<!-- /chart:byudzhet -->

Как это устроено у крупного российского бренда, рассказал сооснователь косметического бренда Mixit Олег Пай в подкасте «Бизнес на салфетке» в июле 2024 года. Около 70 % продаж — маркетплейсы. Две самые большие статьи маркетингового бюджета — блогеры и ТВ, работа инхаус. Пул «друзей бренда» — несколько тысяч блогеров от тысячи подписчиков, в день выходит больше ста интеграций. На вопрос, как оценивают блогеров, он ответил, что способа оценить их эффективность на рынке нет, а главный инструмент — продажи с каждой интеграции по ссылке на карточку товара, и что скоро блогеров «можно будет считать как контекстную рекламу». Это та же дверь. Покупка после перехода по ссылке блогера зачтётся интеграции; всё, что пришло через поиск бренда на маркетплейсе и в Яндексе, уйдёт в заслугу карточки и рекламы на площадке. Как бренд сводит это внутри, снаружи не видно, и я этого не оцениваю. Важен порядок, в котором живёт рынок: самая большая статья бюджета меряется по последнему клику, и чем точнее площадки научатся считать переходы от блогеров, тем сильнее будет соблазн привязать охват к продажам по ссылке. О той же подмене задач [пишет Саша Чижов](https://t.me/blogsmm/2147): как только у блогеров появляется трекинг конверсий, их привязывают к перфоманс-KPI, и через время проседают оба канала.

И про цену поиска. По данным сервиса для рекламодателей click.ru, клик в поиске Директа во втором квартале 2026 года стоил на 5 % дешевле, чем годом раньше. По данным рекламного холдинга E-Promo, за 2025 год клик подорожал на 5 %, а целевое действие — на 16 %; за первое полугодие 2026 года клик — на 2 %, целевое действие — на 17 %. Дорожает заявка, а не клик: люди кликают и сравнивают, но реже доходят до действия. Это согласуется с механикой статьи: когда охват режут, в поиск приходит меньше тёплых и больше холодных, и конверсия падает при той же цене клика. Эти данные — совпадение по рынку; причинность они не доказывают. Видеореклама по оценке АКАР в 2025 году выросла на 10 %, а в первом квартале 2026 года — на 1 %. Моя гипотеза: именно её режут первой, когда нужны деньги на поиск; данных АКАР для этого вывода мало.

## Как проверить у себя за неделю

Всё ниже — в бесплатных интерфейсах; названия разделов — по справкам Яндекса на октябрь 2026 года.

1. **Словарь бренда.** Все написания названия: кириллица, латиница, с опечатками, с «отзывы» и «официальный сайт». Источник — Директ, «Библиотека отчётов → Оптимизация размещения → Поисковые запросы», фильтр «запрос содержит название». Данные там хранятся 180 дней, выгружайте раз в квартал. Отдельно — два-три конкурента вашего размера и три-пять запросов категории без бренда.
2. **База в Вордстате.** Вкладка «Динамика», фраза бренда, детализация по неделям, регион продаж, кнопка «Скачать». Смотрите оба показателя: число запросов и долю от всех запросов к Яндексу — доля чистит рост самого Яндекса. Берите минимум 52 недели назад, чтобы видеть прошлогоднюю сезонность; история есть с января 2018 года. То же — для конкурентов и категории: это ваш контроль.
3. **Даты флайта.** Старт и стоп охвата, бюджет, показы. Если охват идёт через Директ от 300 тыс ₽, включите Search Lift при создании кампании: после создания названия брендов не поменять.
4. **Три окна.** «До» — 4–8 недель до старта, «во время», «после» — 4–8 недель после. Считайте отношение бренда к контролю: запросы бренда делить на запросы категории и на запросы конкурента, по неделям. Выросло только ваше отношение — сигнал. Выросли все — сезон или новость.
5. **Заявки по бренду.** В Директе «Мастер отчётов → Сравнение» периодов с фильтром по брендовым запросам: показы, клики, конверсии, цена заявки. Рост показов по бренду при той же ставке — спрос пришёл снаружи. Органические брендовые запросы берите в Вебмастере, «Аналитика поисковых запросов»: в Метрике большая часть фраз из органики скрыта. В самой Метрике — сегмент «Источники → Поисковая фраза содержит название» и доход по трём окнам.
6. **Обратная проверка.** Если решили охват остановить, не выключайте всё сразу. Остановите в одном регионе, оставьте в сопоставимом и смотрите отношение бренд/категория по двум регионам 8–12 недель. Это единственный способ увидеть проседание поиска своими глазами.

**Лайфхак.** Проверяйте динамику по двум написаниям бренда, кириллицей и латиницей. Если выросли оба одинаково, это спрос; если одно — артефакт Вордстата или чья-то ошибка в написании.

Три вещи примут за сигнал. Сезонность той же недели прошлого года. Скидки, выход на маркетплейс и новости в те же даты. Малые числа: у бренда с сотнями запросов в месяц недельные колебания ±20–30 % — норма, смотрите по месяцам.

## Где эти исследования не про вас

- **Малый бюджет.** Эффект на поиск появляется, когда показов миллионы. В самоотчёте по маркетплейсу кампании до 100 тыс ₽ давали прирост, который исчезал после остановки, а охват меньше 100 тысяч показов не давал ничего. Для ролика за 150 тыс долларов американские авторы насчитали 400 роликов на одну статистически внятную оценку. Если ваш охват — 50 тыс ₽ на посевы в месяц, он, вероятно, и правда ничего не кормит, и калькулятор это покажет при доле около нуля.
- **Запросы — ещё не продажи.** Все замеры «ролик → поиск» меряют запросы. На 288 брендах товаров повседневного спроса медианная эластичность продаж к ТВ — 0,014, и у более чем 80 % брендов предельная отдача от ТВ отрицательная. Что охват приводит людей в поиск, доказано; что он окупается у среднего бренда, нет. Это разные вопросы.
- **Новый бренд.** Почти все работы — зрелые бренды, где охват перехватывает уже существующий спрос. У новой компании расширение категории может быть больше, а брендового поиска, который можно потерять, пока нет.
- **Очень известный бренд.** Есть гипотеза: чем известнее бренд, тем меньше аплифта ему даёт охват и тем ценнее перфоманс. Первая половина сходится с замерами: в 389 ТВ-экспериментах эластичность продаж у новых продуктов 0,26, у зрелых 0,05, а эффект ТВ на поиск бренда на данных AOL максимален у молодых брендов. Вторая половина с замерами расходится: у известного бренда перфоманс тоже прирастает меньше. eBay выключил брендовый поиск, и трафик ушёл в бесплатную выдачу почти без потерь; небрендовый поиск окупался только на новых и редких покупателях, это разобрано в [статье про инкрементальность](/articles/incrementalnost-reklamy/). На Bing объявление по своему бренду даёт +1–4 % кликов, и у крупных брендов эффект меньше. Отель-франшиза и Airbnb выше — та же картина. Известность снижает предельную отдачу обоих каналов, поэтому выбирать между ними по известности нельзя: сравнивают следующий рубль в каждом. И одна тонкость в пользу гипотезы: процент у лидера ниже, а база больше. У пикапов лидер Ford получал отклик поиска на свою рекламу 0,22 против 0,06 у Ram и больше всех собирал запросов от чужих роликов. В штуках известный бренд может получать от охвата больше новичка при меньшем проценте, и считать надо штуки.
- **Конкуренты в вашем спросе.** Баннер даёт суммарно всем конкурентам в 2–8 раз больше дополнительных запросов, чем вам, а на вашем брендовом запросе без вашего объявления конкуренты забирают 18–42 % кликов. Созданный охватом спрос достаётся не только вам.
- **Страна и фирма.** Все эконометрические оценки — одна фирма, одна страна, в основном США 2004–2016. Переносится механизм: лаг, направление ошибки last-click, перенос спроса между каналами. Величины у вас будут свои.
- **Пустой канал.** Если охват и правда ничего не создаёт, резать его безопасно, как флаеры у мебельщиков. Проверка из прошлого раздела отличает пустой канал от недооценённого.

## Краткие выводы

- Отчёт делит заслугу по последнему клику, а последний клик — поисковый. По отчётам с путями клиентов last-click отдаёт поиску в полтора раза больше конверсий, чем у него есть, и занижает рассылки и медийку в полтора-два раза. Распределение бюджета по last-click у одного магазина стоило бы, по модели, 10–12 % выручки.
- Охват создаёт брендовый поиск: ролик — за пять минут, баннер — на 28–44 % за десять минут, медийка — заявки через две недели. Дневной отчёт размазывает всплеск, недельный без лага не дожидается заявок.
- Выключать охват по отчёту — значит потерять и часть поисковых заявок. В модельном бизнесе порог 17,5 % брендового спроса, ориентиры из замеров — 16–36 %. Но пересчёт с лагами иногда велит резать охват всё равно: у банка выиграл поиск, у мебельщиков — контекст.
- Из 60:40 берите направление: чем легче активация, тем больше она живёт за счёт охвата. Само число у каждой отрасли своё: по базе IPA от 44:56 до 80:20.
- Проверка у себя стоит неделю: Вордстат с контролем по категории и конкурентам, отчёт по брендовым запросам в Директе, при бюджете от 300 тыс ₽ — Search Lift, при отключении — один регион на 8–12 недель.

Сколько брендовых запросов было у вас в неделю перед тем, как в прошлый раз выключили охват, и сколько через два месяца после?

Неделя в Вордстате стоит дешевле двух месяцев без охвата.

## Откуда числа

Атрибуция и цена last-click: Li H., Kannan P. K. [Attributing Conversions in a Multichannel Online Marketing Environment: An Empirical Model and a Field Experiment](https://doi.org/10.1509/jmr.13.0050), Journal of Marketing Research, 2014; числа по [диссертации Li](https://drum.lib.umd.edu/bitstream/1903/15863/1/Li_umd_0117E_15320.pdf), University of Maryland, 2014, та же модель и данные. de Haan E., Wiesel T., Pauwels K. [The effectiveness of different forms of online advertising for purchase conversion in a multiple-channel attribution framework](https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2015.12.001), International Journal of Research in Marketing, 2016, [авторская копия](http://marketingandmetrics.com/wp-content/uploads/2020/06/The-effectiveness-of-different-forms-of-online-advertising-for-purchase-conversion-in-a-multiple-channel-attribution-framework.pdf). Airbnb: [Form S-1](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1559720/000119312520294801/d81668ds1.htm), ноябрь 2020; [письмо акционерам за I квартал 2021](https://s26.q4cdn.com/656283129/files/doc_financials/2021/q1/Airbnb_Q1-2021-Shareholder-Letter_Final.pdf), май 2021; [10-K за 2021 год](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1559720/000155972022000006/abnb-20211231.htm); расходы и выручка по годам — данные XBRL в SEC, доли и прирост посчитаны мной. Модели атрибуции: справка [Директа](https://yandex.ru/support/direct/ru/statistics/attribution-model) и [Метрики](https://yandex.ru/support/metrica/ru/reports/attribution-model), октябрь 2026.

ТВ и дисплей → поиск: Lewis R. A., Reiley D. H. [Down-to-the-Minute Effects of Super Bowl Advertising on Online Search Behavior](https://doi.org/10.1145/2492002.2482600), ACM EC, 2013. Du R. Y., Xu L., Wilbur K. C. [Immediate Responses of Online Brand Search and Price Search to TV Ads](https://doi.org/10.1177/0022242919847192), Journal of Marketing, 2019. Joo M., Wilbur K. C., Cowgill B., Zhu Y. [Television Advertising and Online Search](https://doi.org/10.1287/mnsc.2013.1741), Management Science, 2014. Joo M., Wilbur K. C., Zhu Y. [Effects of TV advertising on keyword search](https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2014.12.005), International Journal of Research in Marketing, 2016. Rutz O. J., Bucklin R. E. [From Generic to Branded: A Model of Spillover in Paid Search Advertising](https://doi.org/10.1509/jmkr.48.1.87), Journal of Marketing Research, 2011. Lewis R. A., Nguyen D. [Display advertising's competitive spillovers to consumer search](https://doi.org/10.1007/s11129-015-9155-0), Quantitative Marketing and Economics, 2015, [рабочая версия](https://www.ftc.gov/sites/default/files/documents/public_events/fifth-annual-microeconomics-conference/lewis.pdf). Kireyev P., Pauwels K., Gupta S. [Do display ads influence search? Attribution and dynamics in online advertising](https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2015.09.007), International Journal of Research in Marketing, 2016, [рабочая версия HBS 13-070](https://marketingandmetrics.com/wp-content/uploads/2020/06/58.-Do-Display-Ads-Influence.pdf). Liaukonyte J., Teixeira T., Wilbur K. C. [Television Advertising and Online Shopping](https://doi.org/10.1287/mksc.2014.0899), Marketing Science, 2015.

Синергия и перераспределение: Naik P. A., Raman K. [Understanding the Impact of Synergy in Multimedia Communications](https://doi.org/10.1509/jmkr.40.4.375.19385), Journal of Marketing Research, 2003, по абстракту и пересказу авторов в Raman K., Naik P. A., Long-term Profit Impact of Integrated Marketing Communications Program, Review of Marketing Science, 2004. Naik P. A., Peters K. [A Hierarchical Marketing Communications Model of Online and Offline Media Synergies](https://doi.org/10.1016/j.intmar.2009.07.005), Journal of Interactive Marketing, 2009. Wiesel T., Pauwels K., Arts J. [Marketing's Profit Impact: Quantifying Online and Off-line Funnel Progression](https://doi.org/10.1287/mksc.1100.0612), Marketing Science, 2011, [открытая копия](https://pure.rug.nl/ws/files/145908683/Marketing_s_profit_impact_Quantifying_online_and_offline_funnel_progression.pdf). Shapiro B. T. [Positive Spillovers and Free Riding in Advertising of Prescription Pharmaceuticals](https://doi.org/10.1086/695475), Journal of Political Economy, 2018, по рабочей версии 2015. Simonov A., Nosko C., Rao J. M. [Competition and Crowd-Out for Brand Keywords in Sponsored Search](https://doi.org/10.1287/mksc.2017.1065), Marketing Science, 2018. Shapiro B. T., Hitsch G. J., Tuchman A. E. [TV Advertising Effectiveness and Profitability: Generalizable Results from 288 Brands](https://doi.org/10.3982/ECTA17674), Econometrica, 2021.

60:40 и критика: Binet L., Field P. The Long and the Short of It, IPA, 2013, по [авторским слайдам](https://ipa.co.uk/media/5811/long_and_short_of_it_presentation_final.pdf); Media in Focus: Marketing Effectiveness in the Digital Era, IPA, 2017, [полный текст](https://assets.ctfassets.net/ptzdhtf6t0jg/1gRjsWfMoTKcdGA6aSfiV0/08a26b5fd8d7023e2fa4522ec133c2ad/Media_in_focus_marketing_effectiveness_in_the_digital_era.PDF); Effectiveness in Context, IPA, 2018, по [набору графиков авторов](https://ipa.co.uk/media/9252/10-effectiveness-in-context-killer-charts.pdf); колонка [Advertising effectiveness for dot coms](https://www.thinkbox.tv/news-and-opinion/opinion/advertising-effectiveness-for-dot-coms-by-les-binet-and-peter-field), Thinkbox, 2019. Binet L., Davis W. [Go Big or Go Home](https://ipa.co.uk/media/16158/les-binet-and-will-davis-slides.pdf), IPA Effectiveness Conference, 2025. Шарп Б., выступление на B2B Next Summit, 2022, [в изложении на сайте Ehrenberg-Bass Institute](https://marketingscience.info/news-and-insights/prof-byron-sharp-skewers-binet-tells-marketers-to-sack-agencies-preaching-share-of-voice). Вендорские данные: Analytic Partners, [ROI Genome: The Advertising Evolution](https://info.analyticpartners.com/hubfs/Resources/ROIGenome_TheAdvertisingEvolution.pdf), 2021.

Россия: справка Директа [Search Lift](https://yandex.ru/support/direct/ru/search-lift), [как проводится](https://yandex.ru/support/direct/ru/search-lift/about), [требования](https://yandex.ru/support/direct/ru/search-lift/sl-enable), стратегия [Рост запросов в Поиске](https://www.yandex.ru/support/direct/ru/strategies/optimize-queries-in-search), отчёт [Поисковые запросы](https://yandex.ru/support/direct/ru/statistics/search-queries); справка Вордстата, [гайд по интерфейсу](https://yandex.ru/support2/wordstat/ru/interface/new); Вебмастер, [Аналитика поисковых запросов](https://yandex.ru/support/webmaster/ru/service/queries-analytic). Подкаст «Бизнес на салфетке» (ведущий Михаил Кучмент), выпуск с Еленой Назаровой и Олегом Паем, основателями MIXIT, 04.07.2024, [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=7MI_-DftiX8), фрагменты 00:14–00:16 и 1:13–1:18, по автосубтитрам. Чижов С., [пост в канале @blogsmm](https://t.me/blogsmm/2147), октябрь 2026, наблюдение практика. Easy Commerce, [Эффект отложенного спроса: как медийная реклама на маркетплейсе увеличивает брендовые запросы до 150 %](https://easycomm.ru/blog/tpost/6a8ef3360fa45-effekt-otlozhennogo-sprosa-kak-mediynaya), август 2026, самоотчёт агентства. click.ru, [Исследование основных показателей интернет-рекламы: 2-е кварталы 2025 и 2026 годов](https://www.sostav.ru/blogs/275971/101204), август 2026. E-Promo, данные за 2025 год и первое полугодие 2026 года в изложении ppc.world: [март 2026](https://ppc.world/news/stoimost-celevogo-deystviya-v-performance-reklame-vyrosla-vtroe-za-god-issledovanie/), [сентябрь 2026](https://ppc.world/news/stoimost-celevogo-deystviya-v-internet-reklame-vyrosla-na-174-v-pervom-polugodii-2026-goda/). АКАР, [объём рынка маркетинговых коммуникаций в 2025 году](https://akarussia.ru/news/obem-rynka-marketingovyh-kommunikacij-v-2025-godu/), март 2026, разбивка по сегментам — по пересказу Sostav; [январь–март 2026](https://akarussia.ru/news/obem-rossijskogo-reklamnogo-rynka-v-janvare-marte-2026-goda-prevysil-220-mlrd-rublej/), июнь 2026.

Оговорки к источникам. Работы Киреева и соавторов, Ли и Каннана, Льюиса и Нгуена, Шапиро прочитаны в рабочих версиях или диссертации, журнальные тексты закрыты; ключевые числа совпадают с абстрактами журнальных версий. Naik и Raman 2003 — по абстракту и пересказу самих авторов. Книги Бине и Филда 2013 и 2018 годов закрыты, числа взяты из открытых слайдов и графиков авторов; размеры подгрупп и доверительные интервалы в них не раскрыты. Данные E-Promo — в изложении отраслевого издания, первоисточник не выложен. Все числа Search Lift по отдельным кампаниям — самоотчёты агентств, среднего по рынку Яндекс не публикует. Доля «четыре пятых» у Рутца и Баклина — мой расчёт из их чисел, в тексте работы в процентах не дана. Потеря 6,6 % при выключенном поиске у Ли и Каннана — прогноз модели, факт был мягче.

---
Автор: Егор, маркетинг на языке денег. Telegram: https://t.me/evstygney_ru. Все цифры — модельные прикидки, если не сказано иное.