Роман

Прохоров

Реклама в медицине работает. Заявки идут, конверсии считаются, дашборды зелёные. Проблема в другом: система оптимизирует то, что видно в отчёте, — и почти не касается того, что реально влияет на выбор пациента.

Это не сбой настроек. Это структурный конфликт между логикой digital-маркетинга и природой медицинского решения.

Почему медицина не укладывается в стандартную воронку

Digital последние 15 лет строился вокруг одной идеи: всё можно посчитать. Показ → клик → заявка → продажа. Чем точнее атрибуция — тем эффективнее система. В e-commerce это работает отлично: человек знает, что ему нужно, понимает, сколько готов заплатить, умеет сравнивать.

В медицине решение устроено принципиально иначе.

Пациент почти всегда приходит через тревогу. Он откладывает запись, боится ошибки, неделями сравнивает врачей, читает отзывы, обсуждает с теми, кому доверяет, проверяет — возникает ли ощущение безопасности. Особенно это выражено в хирургии, репродуктологии, стоматологии, психотерапии, сложной диагностике.

Путь к записи в медицине часто длится дольше самой рекламной кампании.

Система этого не видит. Она видит прямой заход на сайт — и засчитывает его как источник. Хотя решение формировалось месяцами: через статьи врача, его выступления, рекомендации знакомых, ощущение от публичного присутствия клиники.

Что рынок начал оптимизировать не так

Произошла подмена, которую сложно заметить изнутри. Маркетинг начал улучшать то, что проще измерить, — стоимость заявки, конверсию посадочной, CTR объявлений. И почти не инвестировал в то, что формирует выбор заранее:

• экспертность врачей в публичном пространстве
• контент, который объясняет сложные темы человеческим языком
• репутацию на агрегаторах и в профессиональных сообществах
• узнаваемость конкретных специалистов, а не клиники в целом

Именно это чаще всего влияет на решение сильнее рекламы. Просто это не видно в отчёте.

Как меняется модель

Клиники, которые это поняли, постепенно перестают конкурировать только рекламным бюджетом. Они конкурируют доверием.

Врач становится самостоятельной точкой притяжения. Пациент всё чаще выбирает не клинику — а конкретного специалиста. И приходит в клинику вслед за ним. Это меняет всю логику маркетинга: теперь инвестиции в публичное присутствие врача — это не имиджевая история, а канал привлечения с отложенной, но измеримой отдачей.

По сути часть клиник постепенно превращается в медиа вокруг экспертности своих врачей. Рынок пока сильно недооценивает этот сдвиг.

Что будет с рекламой

Реклама никуда не денется. Но она перестаёт быть центром системы — и становится инструментом для работы с уже сформированным спросом.

А главная конкуренция в медицине происходит раньше: в момент, когда человек ещё не готов записаться, но уже пытается понять, кому можно доверить здоровье. Именно здесь формируется выбор. И именно здесь большинство клиник сейчас не присутствуют.

Медицинский маркетинг становится одной из первых сфер, где репутация начинает системно влиять на выручку сильнее, чем это видно в отчётах. И этот разрыв между тем, что измеряется, и тем, что реально работает, — будет только расти.

Интересно, через сколько лет медицинский маркетинг окончательно перестанет быть гонкой за заявками и станет конкуренцией за доверие — и кто из игроков рынка первым это системно выстроит?

#медицинскиймаркетинг #маркетинг #репутация #digitalmarketing #здравоохранение

У среднего менеджера по продажам в B2B — 60 звонков в день. Из них дозвонился до 15. Двое попросили КП. Один взял трубку второй раз. Это не плохой менеджер — это модель, которую рынок перестал терпеть.

Signal-Based Selling работает от обратного: не ты звонишь клиенту, а клиент сам показывает, что он думает о покупке прямо сейчас. Твоя задача — заметить это раньше конкурента.

Что такое сигнал

Сигнал — это любое поведенческое действие потенциального клиента, которое говорит об интересе здесь и сейчас. Не «в целом заинтересован», а конкретное действие в конкретный момент.

Примеры, которые большинство компаний просто не собирают:

• Повторный визит на страницу с ценами — особенно если человек вернулся через день
• Смена должности ЛПР в профессиональной соцсети — новый человек на месте, старые контракты пересматриваются
• Вакансия конкурента на hh.ru — компания растёт или меняет подрядчика
• Комментарий под постом о боли, которую решает ваш продукт

Ни один из этих сигналов не означает «человек готов купить». Каждый означает «человек думает об этой теме прямо сейчас». Разница принципиальная.

Почему холодный звонок структурно проигрывает

Холодный звонок — это ставка на случайность. Ты не знаешь, актуальна ли тема для человека в момент звонка. Статистически — скорее нет.

По данным Gartner, покупатели B2B проходят до 70% пути к решению самостоятельно, до первого контакта с продавцом.

Это значит, что большинство холодных звонков попадают либо в человека, который ещё не начал думать о покупке, либо в того, кто уже почти решил без вас. Signal-Based Selling закрывает этот разрыв: вы выходите на контакт в момент, когда клиент уже в процессе.

Как это устроено на практике

Внедрение не начинается со сложной инфраструктуры. Начинается с трёх вещей:

1. Определить сигналы под свой продукт. Для SaaS — возврат на страницу тарифов. Для консалтинга — скачивание чек-листа без последующего звонка. Для оборудования — запрос спецификации, после которого тишина.

2. Настроить сбор. CRM с трекингом поведения, уведомления из email-рассылок, мониторинг триггерных событий по целевым компаниям. Всё это уже есть в стандартных инструментах — вопрос в том, смотрит ли кто-то на эти данные.

3. Прописать сценарии первого касания. Не скрипт продажи — скрипт входа в разговор. «Вижу, вы изучали наш раздел с кейсами по логистике — у вас сейчас актуальна эта тема?» Это не продажа. Это точечный контакт в нужный момент.

Где теряются деньги

Самая частая проблема — сигналы собираются, но реакции нет. Маркетинг видит, что лид открыл письмо трижды за два дня, передаёт в «воронку». Продажи звонят через неделю. Момент упущен — человек уже поговорил с конкурентом.

Скорость реакции на сигнал важнее качества скрипта

Второй провал — реагировать на сигнал как на триггер для стандартного питча. Клиент посмотрел страницу с ценами — это не значит, что он готов к закрытию. Это значит, что он изучает. Задача первого касания — помочь изучить, не закрыть.

Что меняется в команде

Signal-Based Selling требует другого KPI. Не количество звонков в день, а скорость реакции на сигнал и конверсия первого касания. Это меняет и то, как оценивается работа менеджера: не активность, а точность.

Компании, которые перешли на эту модель, как правило сокращают объём холодного обзвона на 40–60% — и не теряют в выручке, потому что каждый контакт попадает в окно реального интереса.

Если у вас менеджеры до сих пор оцениваются по количеству звонков — скорее всего, вы измеряете активность, а не результат. Signal-Based Selling начинается именно с этого вопроса.

Встречали в практике случаи, когда своевременная реакция на сигнал закрывала сделку, которую уже считали потерянной?

#продажи #B2Bпродажи #SignalBasedSelling #маркетинг #бизнес

Компания шесть месяцев ищет CMO. Закрывает позицию, выдыхает, начинает работать. Через полтора года человек уходит — и снова шесть месяцев поиска.

Позиция CMO в крупных компаниях держится в среднем 2–3 года — самый короткий срок среди топ-менеджмента. За этой цифрой стоит структурный сдвиг в самой профессии.

Что сломалось в классической позиции

Маркетинг-директор образца 1990–2000-х был архитектором функции на годы вперёд. Позиционирование, медиа-каналы, бренд — всё с горизонтом пять-десять лет.

Эта конфигурация рассыпалась под несколькими одновременными ударами:

• среда меняется быстрее срока типового найма — стратегию приходится перестраивать раз в квартал
• каналов кратно больше, атрибуция фрагментировалась — один человек не держит всю картину
• регуляторика добавила слой постоянной правовой оценки
• AI ускорил темп изменений до уровня, при котором долгосрочное планирование теряет смысл

Архитектор функции в этой среде неуместен. Нужен оператор-аналитик, способный быстро адаптироваться. Позиция, которая предполагала годы работы, превратилась в позицию с горизонтом 18–24 месяца.

Параллельно идёт другой процесс

В американской деловой среде с середины 2010-х растёт портфельная модель занятости для C-уровня: топ-менеджер ведёт несколько клиентов одновременно по 2–3 дня в неделю на каждого.

Сначала так пошли финансовые директора. Потом технические. Маркетинг — следующий этаж:

1. К 2024 году в США количество маркетинг-управленцев такого типа достигло 120 тысяч человек — удвоение за два года (Frak Conference)

2. Упоминания этой модели в LinkedIn выросли с двух тысяч в 2022 году до 110 тысяч к началу 2024-го

3. По данным HubSpot 2025 CMO Outlook, 47% американских стартапов работают именно с такими управленцами вместо штатных

Это уже не нишевый формат, а стандартная карьерная траектория для senior-уровня.

Почему модель прижилась

Уровень мышления топ-менеджера хорошо масштабируется на несколько проектов, если убрать рутинную офисную часть. Удалёнка сняла географический барьер. Бизнес перестал успевать ждать долгий найм. AI закрыл рутинную часть работы — у senior появилось время на содержательную.

По данным Frak Conference, 72% участников этой модели имеют 15+ лет опыта.

Это «veteran's game», как пишут в индустрии. Не молодые карьеристы, а зрелые управленцы, которые сознательно выбирают портфель задач и свободу графика взамен корпоративной траектории.

Что с этим в России

Прямой статистики по российскому рынку нет. Ни АКАР, ни АКМР, ни АКОС эту тему не измеряли. Любые количественные утверждения сейчас были бы домыслом.

Косвенные сигналы есть. В 2024–2026 годах выросло число публикаций по теме на отраслевых площадках. Появились специализированные агентства и частные практики senior-маркетологов с портфельной моделью. Терминология не устоялась — в разных публикациях это называют то «директор по маркетингу на аутсорсе», то «фракционный CMO», то «маркетинговый партнёр».

Драйверы усилены специфическими: дороговизна сильного маркетинг-директора для бизнеса с оборотом 50–300 миллионов рублей, отсутствие сильных кандидатов в регионах, сжатие бюджетов и времени собственника.

Что мешает развитию

Запрос «найди сильного маркетингового управленца на 2 дня в неделю» нетипичен для российского HR-мышления. Кадровые сервисы под это не заточены, поиск идёт через личные связи и нишевые сообщества.

Заказчики мыслят выбором между двумя вариантами — штатный сотрудник или агентство — и не видят третьего. Сильные маркетологи чаще выбирают между крупной корпорацией и собственным агентством, чем портфельной моделью.

Отдельно — доверие. Подрядчику дают ТЗ и проверяют результат. Управленца нужно впустить в стратегические разговоры и долгосрочные планы. Это другой уровень готовности, к которому средний бизнес доходит постепенно.

Куда это движется

Российский рынок отстаёт от американского на 5–7 лет по зрелости этой конфигурации. С учётом скорости копирования западных моделей в B2B-услугах массовый переход ожидаем к 2028–2030 годам.

Точки роста: средний бизнес с оборотом 100–500 миллионов рублей, региональный сильный бизнес, ниши со сложным маркетингом — B2B-услуги, IT, медицина, образование. Корпоративный сегмент будет сопротивляться дольше.

В результате профессия расщепится. Классическая позиция останется в крупных корпорациях. Портфельная модель станет нормой для среднего бизнеса. Два мира будут сосуществовать — как сейчас сосуществуют работа в крупной юридической фирме и частная адвокатская практика.

Образ маркетинг-директора в кабинете на этаже C-suite не исчезает. Рядом возникает другой: senior-управленец с тремя клиентами, работающий из дома, отвечающий за результат, но не за присутствие.

Если работаете в этом формате со стороны заказчика или как практикующий специалист — поделитесь в комментариях, что видите со своей стороны рынка.

#маркетинг #профессия #карьера #CMO #digital

Маркетолог говорит «у нас всё data driven» — это звучит как приговор любому сомнению. Цифры не врут, дашборды настроены, атрибуция прокинута во все каналы. Проблема в том, что значительная часть маркетингового воздействия на покупателя происходит там, куда аналитика не заглядывает — и чем сложнее бизнес, тем больше этот слепой угол.

Откуда растёт культ измеримости

Data driven как подход родился в e-commerce и performance-рекламе. В этих нишах цикл короткий, действие пользователя измеримо в кликах, а бюджет оптимизируется по ROI в реальном времени. Подход работает — и работает хорошо. Настолько хорошо, что к середине 2010-х он стал обязательным стандартом для всего остального маркетинга, включая сегменты, где природа принятия решений совсем другая.

Так произошла подмена: из инструмента, уместного в одних условиях, data driven превратился в универсальный ритуал. Отчёт без графика — несерьёзно. План без прогнозного LTV — непрофессионально. Гипотеза без A/B-теста — фантазии. Маркетолог, который говорит «я не могу это измерить, но я уверен, что это работает», выглядит шарлатаном на фоне коллеги с цветным дашбордом.

Что реально измеряется, а что — нет

В B2B и нишах с длительным циклом выбора путь покупателя выглядит примерно так: услышал о компании в подкасте, прочитал чью-то рекомендацию в закрытом Slack-чате, посмотрел выступление на конференции год назад, обсудил с бывшим коллегой, увидел статью, загуглил и пришёл на сайт напрямую. Аналитика видит последний шаг. Всё предыдущее — невидимо.

У этой невидимой части есть устоявшиеся термины:

• Dark Funnel — весь путь покупателя до первого измеримого касания с вашим сайтом или CRM
• Dark Social — шеринг ссылок через мессенджеры, email, закрытые чаты, который теряет referrer и попадает в «прямые переходы»
• Dark Traffic — технически некорректно атрибутированный трафик: переходы из приложений, из AI-сервисов, из PDF-файлов и офлайн-каналов
• Латентный спрос — сформированное намерение купить, которое ещё не проявилось ни в одном измеримом действии

Масштаб проблемы не теоретический. Классическое исследование Chartbeat показало, что до 60% трафика, помеченного как «прямой», на самом деле пришло из невидимых социальных источников. А свежие данные Loamly (февраль 2026, выборка 446 тыс. визитов) показывают, что 70.6% визитов с AI-платформ — ChatGPT, Perplexity, Gemini — аналитика ошибочно классифицирует как direct.

Проблема не в данных, а в подмене

Data driven становится культом в тот момент, когда признание «мы не можем это измерить» считается признанием некомпетентности.

Настоящий data driven предполагает честную работу с границами измеримости. Если вы не знаете, сколько ваших покупателей пришли после выступления CEO на отраслевой конференции, — это не повод отказываться от конференций. Это повод признать, что у вас есть половина маркетинга, которую надо оценивать другими методами.

Подмена происходит, когда менеджмент начинает сокращать всё, что не попадает в атрибуционную модель. Подкасты — непонятно как измерить, отрезаем. PR — last-click показывает ноль, отрезаем. Работа в профессиональных сообществах — нет кликов, отрезаем. В результате компания оптимизирует видимую половину воронки, теряя невидимую — и удивляется, почему лиды становятся всё холоднее, а стоимость привлечения растёт.

Что делать практически

Разделить маркетинг на два сегмента с разными правилами. Для одного — performance-аналитика, A/B-тесты, оптимизация по ROI. Для другого — методы, которые честно признают свою неточность, но не являются от этого менее валидными:

1. Качественные исследования пути клиента — интервью с купившими о том, как они реально приходили к решению, без проекции на данные CRM

2. Self-reported attribution — вопросы «откуда вы о нас узнали» в формах заявки и в онбординге, с открытыми и закрытыми вариантами ответов

3. Медийные метрики формирования спроса — доля голоса в целевых сообществах, упоминания, цитируемость, рост брендового поиска во времени

4. Прокси-метрики — рост direct-трафика после активностей, всплески брендового поиска в Wordstat после публикаций, корреляции между активностью и входящими заявками

Ни один из этих методов не даёт точности клик-аналитики. Зато они не делают вид, что точность есть там, где её нет.

Куда распределять бюджет

Пропорция между измеримой и неизмеримой частью маркетинга зависит от бизнеса. В e-commerce с коротким циклом выбора перекос в сторону performance логичен и оправдан — там действительно большая часть пути проходит в измеримой зоне. В B2B, медицине, недвижимости, образовании и других длинных циклах пропорция обратная: измеримо дай бог треть, остальное — работа с латентным спросом и формирование присутствия в информационном поле аудитории.

Data driven в B2B — это честность про то, что вы не знаете, а не иллюзия, что вы знаете всё.

Маркетолог, который на планёрке говорит «эту часть бюджета мы не можем точно измерить, но мы уверены, что без неё остальное перестанет работать», — не шарлатан. Он профессионал, который понимает границы собственного инструмента. Маркетолог, у которого всё измеримо и всё зелёное, — либо работает в нише, где это действительно возможно, либо просто не смотрит туда, где данных нет.

Встречали в своей практике ситуации, когда data-driven-оптимизация привела к потере чего-то важного, что было трудно измерить? Это вообще-то классический сюжет, и паттерны там узнаваемые.

Большинство сотрудников думают, что руководитель им что-то должен: решения, защиту, направление, мотивацию.

Это фундаментальная ошибка восприятия. И она дорого стоит.

Я работаю в интернет-маркетинге уже двадцать лет. За это время насмотрелся на разные модели мышления. Самая распространённая дисфункциональная — «это должно решить руководство». Встречаю её в крупных корпорациях, в госструктурах, в банках. Там она хотя бы объяснима: так устроено.

Когда то же самое мышление появляется в диджитал-агентстве — каждый раз удивляюсь. Потому что здесь другая логика. Здесь результат виден сразу, кейсы измеримы, а рынок труда достаточно подвижный, чтобы хороший перформанс конвертировался в реальные деньги и возможности.

Так вот. Правильная рамка звучит иначе: Руководитель — это ресурс в моём проекте.

Что это значит на практике? У каждой задачи есть ограничения. Бюджет, который нужно согласовать. Смежная команда, у которой свои приоритеты и на которую у тебя нет прямого влияния. Решение, которое требует опыта, которого у тебя пока нет.

Всё это — через руководителя. Он не решает за тебя. Он разблокирует то, что ты сам разблокировать не можешь.

Поисковые системы двадцать лет учили нас думать словами. Ключевое слово — запрос — позиция в выдаче. Логика простая и работающая. Но сейчас в цепочке между брендом и покупателем появился новый посредник — и он работает принципиально иначе.

Почему ключевых слов больше не хватает

Когда человек спрашивает у ИИ-ассистента «что выбрать для ремонта ванной» или «какой подрядчик лучше справится с e-com проектом» — система не ищет сайты по ключевым словам. Она формирует ответ на основе того, насколько хорошо она понимает, чем занимается компания, какую проблему решает и для кого.

Это другая задача. SEO отвечает на вопрос «как нас найти». Семантическая архитектура бренда отвечает на вопрос «как нас понять».

Что такое семантическая архитектура бренда

Если упростить — это система смыслов, которую бренд последовательно транслирует во всех точках присутствия. Не набор ключевых слов для продвижения, а связная картина: кто мы, что делаем, для кого, в чём наш подход, чем отличаемся.

Три уровня, из которых она состоит:

• Ядро — позиционирование, ценности, категория, в которой работает бренд
• Контекст — задачи клиентов, которые бренд помогает решать, ситуации применения, смежные темы
• Доказательства — кейсы, экспертиза, конкретные результаты, которые подтверждают заявленное

Проблема большинства компаний не в том, что у них плохой сайт или мало контента. Проблема в том, что эти три уровня не согласованы между собой и транслируются хаотично.

Как это эволюционировало из SEO

Классическое SEO решало задачу видимости: попасть в топ по нужным запросам. Для этого достаточно было технической оптимизации и релевантного контента.

Следующий этап — семантическое SEO — уже требовал думать темами, а не словами. Понимать намерение пользователя, покрывать тему целиком, а не отдельные запросы.

Семантическая архитектура бренда — шаг дальше. Здесь задача не «покрыть тему», а сформировать устойчивое смысловое поле вокруг бренда. Такое, которое ИИ-система может считать и воспроизвести в своём ответе.

Если ИИ не может внятно объяснить, чем занимается ваша компания — скорее всего, ваши собственные материалы этого тоже не объясняют. Просто раньше это было не так заметно.

Где это проявляется на практике

Яндекс уже несколько лет выдаёт не только ссылки, но и сгенерированные ответы на поисковые запросы — с указанием источников. Чтобы попасть в такой ответ, недостаточно иметь страницу с нужными словами. Нужно, чтобы система понимала: вот эксперт в этой теме, вот доказательства, вот связный нарратив.

То же самое происходит в B2B: потенциальный клиент всё чаще приходит на переговоры уже с готовым пониманием рынка — сформированным не из десяти открытых вкладок, а из одного разговора с ИИ. И то, попал ли ваш бренд в этот разговор, зависит от того, насколько чётко вы выстроили свою семантическую архитектуру.

С чего начать

Не с переписывания сайта. Начать стоит с аудита: можно ли по вашим текущим материалам — сайт, блог, соцсети, кейсы — собрать связную картину о компании? Если ответы на вопросы «кто вы», «для кого» и «почему вам можно доверять» размазаны по разным источникам и противоречат друг другу — архитектуры нет, есть только контент.

Семантическая архитектура бренда — это не разовый проект, а инфраструктурная задача. Скучная, как и всякая инфраструктура. Но именно она определяет, будет ли бренд понят — не только людьми, но и системами, которые всё чаще формируют первое представление о рынке.

Интересно было бы услышать: сталкивались с тем, что ИИ-системы неправильно описывают вашу компанию или категорию? Это как раз симптом отсутствия архитектуры.

#маркетинг #брендинг #SEO #искусственныйинтеллект #контент

62% потребителей покупают себе маленькие удовольствия минимум раз в месяц. 43% — каждую неделю. И это не про слабую силу воли. Это новая поведенческая модель, у которой уже есть название, исследования и бренды, которые на ней зарабатывают.

Что такое Treatonomics

Классический Lipstick Effect — история военного времени: когда всё плохо, люди покупают помаду вместо платья. Замещение в кризис, разовая реакция.

Treatonomics — устойчивая модель, не зависящая от экономического цикла. Kantar в Marketing Trends 2026 описывает её как «little treat culture»: потребители намеренно встраивают маленькие удовольствия в повседневную жизнь как инструмент эмоционального контроля. Не «я не могу позволить себе большое», а «я выбираю маленькое прямо сейчас».

Kantar добавил к этому термин inchstones — микровехи, которые люди сами себе придумывают. Вечеринка по случаю развода. Подарок себе за отказ в работе. Ужин за сданный квартальный отчёт. Традиционные milestones — квартира, свадьба, повышение — становятся менее доступны. Люди создают альтернативные поводы для небольших трат.

Цифры SurveyMonkey, которые объясняют масштаб

Из Treatonomics Report 2026:

• 62% американцев покупают маленькие удовольствия минимум раз в месяц, 43% — каждую неделю
• 73% испытывают финансовый стресс — и именно они «тритят» активнее всего
• 35% делают это, чтобы сохранять мотивацию на пути к большим целям
• 30% — как копинг после стрессового дня или плохих новостей
• Топ-категория: еда и напитки (65%), второе место — товары для хобби и дома (37%)

McKinsey добавляет поколенческий разрез: 59% Gen Z регулярно тратят на снэки и бьюти как «маленькие награды» — против 35% Gen X и 20% бумеров. Это уже не ситуативное поведение, а норма для выросшей платёжеспособной аудитории.

Как бренды на этом зарабатывают

Три рабочих механики, которые объединяют всех успешных игроков:

1. Снизить порог входа — маленький размер, доступная цена, импульсная покупка

2. Встроить продукт в ритуал — утренний кофе, вечерний уход, «пятничное» лакомство

3. Дать покупке эмоциональное оправдание — «я заслужил», «я порадую себя», «маленький праздник»

Starbucks построил на этом миллиардный бизнес: сезонный Pumpkin Spice Latte генерирует больше $1,4 млрд продаж — не потому что это лучший кофе, а потому что это ритуал маленькой радости с чётким поводом. Hotel Chocolat во время пандемии показал рост продаж больше 10%: люди переключились с обычного шоколада на «доступную роскошь».

Российский пример — дубайский шоколад. За октябрь 2024 года на Wildberries продали более 4 400 плиток на 8 млн рублей, к декабрю продажи выросли почти в четыре раза — 17 443 штук, выручка 28 млн рублей. По итогам первой половины 2025 года спрос год к году вырос более чем в 200 раз. Люди платили по 1 500–2 000 рублей за плитку — не потому что это рационально, а потому что это осязаемый, социально одобренный кайф. Inchstone в действии.

«Когда затягиваешь пояс, хочешь как-то себя порадовать» — Джефф Крейслер, глава поведенческих наук J.P. Morgan Private Bank

Что проверить в своём маркетинге

Treatonomics работает почти в любой категории. Три вопроса для самодиагностики:

• Есть ли у вас SKU или формат с ценой, которую можно потратить «просто так» — без обдумывания?
• Есть ли у продукта ритуальный сценарий использования, на который можно опереться в коммуникации?
• Апеллирует ли ваш контент к self-reward — или только к рациональным характеристикам?

Это не про бедность потребителя. Это про то, что эмоциональная ценность маленькой покупки воспринимается острее рациональной стоимости. Маркетинг, который это игнорирует, проигрывает маркетингу, который это использует. Treatonomics — не тренд с дедлайном. Это структурный сдвиг, и чем дольше откладывать его в «понаблюдаем», тем дороже обходится наблюдение.

#маркетинг #потребительскоеповедение #трендымаркетинга #стратегия

Компании, у которых «всё настроено», чаще всего и упираются в потолок. SEO есть, контекст крутится, SMM ведётся — а заявок больше не становится. Проблема обычно не в одном канале, а в том, что каналы не видят друг друга и никто не смотрит на картину целиком.

Вот что реально проверяют при комплексном аудите — и где чаще всего находят деньги.

Блок 1. Потенциал рынка и конкуренты

Первый вопрос — не «как вы работаете», а «сколько вообще можно взять». Аудит начинается с измерения объёма спроса и анализа конкурентов: какие каналы они используют, каков их трафик, где они сильнее.

Это нужно, чтобы понять, реалистичны ли ваши цели. Если рынок в нише небольшой, а вы ждёте кратного роста от SEO — стоит скорректировать ожидания до того, как потратить бюджет.

Например, для интернет-магазина одежды важно смотреть не только на прямых конкурентов, но и на маркетплейсы — Wildberries и Ozon часто занимают верхние строчки по тем же запросам и фактически конкурируют за тот же трафик.

Блок 2. Платный трафик (PPC)

Здесь проверяют три уровня: аналитику, кабинеты и стратегию.

На уровне аналитики — считаются ли ассоциированные конверсии, корректно ли настроены цели, передаются ли данные из CRM обратно в рекламные системы. Без этого оптимизировать кампании по реальным продажам невозможно.

На уровне кабинетов — структура кампаний, аудитории, ставки, форматы объявлений и качество креативов. Типичная картина: деньги идут на широкие аудитории, а узкие — самые конверсионные — не охвачены вовсе.

Например, для B2B-компании, которая продаёт промышленное оборудование, нередко оказывается, что 80% бюджета уходит на холодный трафик, а ретаргетинг на тех, кто уже был на сайте, настроен номинально или не настроен вообще.

Блок 3. SEO и репутация

SEO-аудит охватывает семь групп факторов: технические, структурные, контентные, поведенческие, коммерческие, региональные, ссылочные. Это не просто чеклист — каждая группа влияет по-своему, и приоритет исправлений зависит от конкретного сайта.

Отдельно смотрят на поисковое окружение: отзывы на агрегаторах, позиции на маркетплейсах, видео на платформах вроде RuTube. Поиск давно перестал быть только про сайт.

Например, для медицинской клиники репутационная выдача — отзывы на ПроДокторов, Zoon, Яндекс.Картах — часто важнее позиций самого сайта: пациент принимает решение именно там.

Блок 4. Продукт и сайт

Это блок, который чаще всего недооценивают. Трафик есть, но конверсии нет — и проблема не в рекламе, а в продукте.

Здесь анализируют:

• путь пользователя и узкие места в воронке
• УТП и позиционирование на фоне конкурентов
• ценообразование, акции, программы лояльности
• удобство интерфейса (UX/UI) на мобильных устройствах

Например, для интернет-магазина запчастей частая находка — корзина, которая не сохраняется при переходе между устройствами, и отсутствие фильтра по VIN-номеру. Обе проблемы решаются за неделю, а конверсия вырастает заметно.

Блок 5. Маркетплейсы и внешние площадки

Если компания продаёт товары, этот блок обязателен. Аудит охватывает более 20 площадок — от Ozon и Wildberries до нишевых классифайдов и прайс-агрегаторов.

Смотрят на оформление карточек, SEO внутри платформы, работу с отзывами, эффективность рекламных инструментов площадки и ценовую конкурентоспособность. Часто выясняется, что компания присутствует на трёх маркетплейсах, хотя её аудитория активна на пяти.

Блок 6. Аналитика

Финальный и, пожалуй, самый технический блок. Проверяют, насколько данные, на основе которых принимаются решения, вообще можно доверять.

Типичные проблемы:

1. Счётчики установлены, но цели настроены неправильно — фиксируются клики по кнопке, а не реальные заявки

2. UTM-метки расставлены непоследовательно — в итоге треть трафика в отчётах падает в «прямые заходы»

3. Данные из офлайна (звонки, визиты в офис) не интегрированы с аналитикой

Без нормальной аналитики аудит остальных блоков — это диагностика вслепую. Поэтому если данным нельзя доверять, именно с этого блока начинаются исправления.

По итогам проверки всех шести блоков складывается приоритизированная дорожная карта: что исправить в первую очередь, что даст наибольший эффект, куда перераспределить бюджет. Именно так устроен аудит интернет-маркетинга — от анализа потенциала рынка до конкретного плана действий.

#аудит #интернетмаркетинг #digitalmarketing #стратегия #маркетинг

Три свежих исследования показывают долю Google в поиске: 73%, 34% и 67%. Одновременно. Все три опубликованы в 2025–2026 годах, все претендуют на истину — и все противоречат друг другу. Разберёмся в причинах.

В SEO-индустрии сейчас три лагеря:

• Первые говорят: классическое SEO живо, Google никуда не делся, всё остальное — шум
• Вторые продают GEO — оптимизацию под нейросети — как новый стандарт
• Третьи строят Social SEO и утверждают, что TikTok и YouTube забирают поиск у Google

У каждого лагеря есть своё исследование. Разбираю все три.

Google доминирует, AI переоценён

SparkToro и Datos (компания Semrush) в марте 2026 опубликовали анализ поискового поведения по 41 сайту. Clickstream-данные с миллионов десктопных устройств в США и ЕС за весь 2025 год.

Главные цифры:

• Google — 73,7% всех поисковых запросов
• Amazon, Bing и YouTube получают больше запросов, чем ChatGPT
• Все AI-инструменты вместе — 3,2%
• Google за год потерял 3,5 п.п. доли

Подвох: исследование видит только десктоп. А 60–65% поисков сегодня — мобильные. TikTok, Instagram*, Pinterest — это на 90% смартфоны. Исследование не видит тот пласт поведения, ради доказательства которого создавалось.

Google — уже меньшинство

Британское агентство Rise at Seven проанализировало search volumes по 100 коммерческим ключевикам на пяти платформах: Google, YouTube, TikTok, Instagram*, Pinterest.

Их цифры:

• Google — 34,5%
• YouTube — 24%
• Instagram* — 20,9%
• TikTok — 16,7%

Звучит как революция. Но есть фундаментальная проблема. Реальные данные о частотности запросов есть только у Google (через Keyword Planner). Для TikTok, Instagram* и Pinterest ни одна платформа не отдаёт настоящие объёмы поиска. Авторы использовали keywordtool.io — сервис, который парсит автоподсказки и строит оценку через собственную модель. Это не факт, а прогноз.

Исследование складывает реальные данные Google с оценочными данными по другим платформам. Килограммы с литрами.

Плюс selection bias: коммерческие запросы вроде «mascara» и «cowboy boots» — территория, где визуальные платформы заведомо сильны. Возьмите «как подать 3-НДФЛ» — Google будет на 95%.

AI растёт взрывными темпами

HigherVisibility провели два опроса по 1500 американцев — в феврале и августе 2025.

Результаты:

• Доля Google для информационных запросов упала с 73% до 66,9% за полгода
• ChatGPT вырос с 4,1% до 12,5% — утроение
• Ежедневное использование AI удвоилось: с 14% до 29,2%

Отдельные данные от Graphite (март 2026) добавляют контекст: ChatGPT — уже 20% search-related трафика в мире. Но общий объём поисков вырос на 26%. AI не отъедает у Google — он расширяет весь пирог.

Метод честный, но self-reported: люди говорят, как они думают, что ищут, а не как ищут на самом деле.

Что объединяет все три исследования

Каждое создано компанией, продающей услуги в своей нише:

• SparkToro продаёт анализ аудитории — и доказывает, что десктопный поиск по-прежнему важен
• Rise at Seven продаёт social SEO — и показывает, что соцсети забирают 60%
• HigherVisibility продаёт SEO-услуги — и демонстрирует, что пора включать AI в стратегию

Тенденция за всеми тремя — реальная. Поиск фрагментируется. Но одного честного числа, описывающего масштаб сдвига, пока не существует.

А что с Россией

Ни одно из трёх исследований не включает российский рынок. А у нас картина ещё сложнее:

• Яндекс и Google делят поиск примерно 60/40
• Wildberries и Ozon — мощные внутренние поисковики без публичных данных об объёмах
• Telegram — поисковой канал, которого нет в западных исследованиях вообще
• Дзен — гибрид рекомендательной системы и поиска Яндекса
• YandexGPT и Алиса — российский AI-поиск, аналог Google AI Overviews

На vc.ru и Sostav уже появились рейтинги GEO-агентств. Но аналогичного исследования — где реально ищут российские пользователи — не проводил никто.

Практический вывод

Не выбирайте лагерь. SEO, GEO и Social SEO — не конкуренты, а слои одной системы видимости:

1. Классическое SEO — фундамент, без которого остальное не работает

2. GEO — новый канал с растущей, но пока небольшой долей

3. Social SEO — критичен для визуальных ниш и молодой аудитории

Вместо споров о процентах — проверьте, где конкретно ваша аудитория ищет ваш продукт. И будьте там.

Источники: SparkToro/Datos «Search Happens Everywhere» (март 2026), Rise at Seven «Multi-Channel Search Report 2025/26», HigherVisibility «How People Search Today» (август 2025), Graphite Search Traffic Analysis (март 2026).

#seo #geo #маркетинг #аналитика #поиск
----

* Продукт компании Meta, которая признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.