Главная Rivox / Медиа / Почему падает эффективность рекламы в e-commerce
«Раньше запускали рекламу — и она работала. Сейчас те же настройки, тот же бюджет, но результата нет. Что происходит с e-commerce рекламой в 2024 году?»

Почему падает эффективность рекламы в e-commerce и как это исправить

Если ваша реклама перестала приносить тот же результат при тех же затратах — вы не одиноки. 73% владельцев интернет-магазинов в России отмечают снижение эффективности рекламных кампаний за последние 18 месяцев.

В этой статье разберём 7 главных причин падения эффективности и покажем, как современные технологии поведенческой аналитики помогают восстановить прибыльность рекламы.

7 ГЛАВНЫХ ПРИЧИН ПАДЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

1. Рост конкуренции и стоимости клика

Количество интернет-магазинов в России выросло на 34% за 2023 год. Все они борются за одних и тех же покупателей, что неизбежно ведёт к росту цен на рекламу.

💰 CPC вырос на 16-25% в большинстве e-commerce ниш
🎯 Аудитория перенасыщена рекламными предложениями
CTR падает из-за «баннерной слепоты»
🏪 Больше конкурентов = выше порог входа

2. Изменения в алгоритмах рекламных платформ

Яндекс.Директ, ВКонтакте, myTarget постоянно обновляют алгоритмы. То, что работало год назад, может быть неэффективно сегодня.

Алгоритмы стали требовательнее к качеству трафика
Изменились принципы аукционов и ставок
Появились новые факторы ранжирования
Усилилась роль поведенческих сигналов

3. Недостаток данных для машинного обучения

Современные рекламные системы работают на основе машинного обучения. Но для эффективного обучения им нужно много качественных сигналов о конверсиях.

Мало конверсийсистеме не хватает данных для оптимизации
Только конечные покупкитеряется информация о намерениях пользователей
Медленное обучениеалгоритм не успевает адаптироваться к изменениям

4. Низкое качество трафика

Рекламные системы оптимизируются на клики, а не на качество аудитории. В результате вы получаете много кликов, но мало покупок.

🤖 Боты и фрод-трафик съедают до 15% бюджета
📱 Случайные клики особенно на мобильных устройствах
👥 Нецелевая аудитория из-за широких настроек таргетинга
🎯 Низкое качество ключевых слов и неточная семантика

5. Устаревшие методы аналитики

Большинство интернет-магазинов до сих пор анализируют эффективность по примитивным метрикам: клики, показы, конверсии в покупку. Этого недостаточно для понимания реального поведения пользователей.

Отсутствие анализа пути пользователя до покупки
Игнорирование поведенческих паттернов
Нет сегментации по намерениям покупателей
Отсутствие прогнозирования потребностей

RivoxAI анализирует более 193 поведенческих параметра, чтобы выявить скрытые паттерны и намерения пользователей.

6. Проблемы с атрибуцией

Покупатели не совершают покупку сразу. Средний путь до покупки в e-commerce — 3-7 касаний с брендом. Стандартная аналитика часто неправильно приписывает заслуги каналам.

Последний кликполучает всю заслугу, хотя работали все каналы
Кросс-девайс переходыпользователь изучает на телефоне, покупает на компьютере
Отложенные покупкирешение принимается через дни или недели

7. Отсутствие персонализации

Одно и то же объявление показывается всем пользователям, независимо от их интересов, поведения или стадии в воронке продаж.

🎯 Низкая релевантность объявлений для конкретного пользователя
💸 Неэффективная трата бюджета на нецелевые показы
📉 Падение CTR и CR из-за недостатка персонализации
🚫 Высокая частотность показов одних и тех же креативов

КАК RIVOXAI РЕШАЕТ ЭТИ ПРОБЛЕМЫ

Поведенческая аналитика и виртуальные конверсии

Основное решение — переход от примитивной аналитики к поведенческому анализу. RivoxAI отслеживает каждое действие пользователя и создаёт виртуальные конверсии на основе намерений к покупке.

01
Сбор поведенческих данных
Отслеживаем 193 параметра: время на сайте, глубину скролла, взаимодействие с элементами, паттерны навигации
02
Расчёт индекса намерений
ИИ анализирует поведение и присваивает каждому пользователю оценку готовности к покупке
03
Создание виртуальных конверсий
Пользователи с высоким индексом намерений становятся виртуальными конверсиями
04
Обучение рекламных систем
Передаём виртуальные конверсии в Яндекс.Директ для оптимизации алгоритмов

Результаты внедрения

Реальные результаты клиентов RivoxAI показывают, что правильная настройка поведенческой аналитики кардинально меняет эффективность рекламы:

📈 Цветочный магазин Floora — CPA снизился на 42% (с 2600 до 1664 рублей)
Магазин электроники — рост прибыли на 11% при снижении CPA на 19%
🛒 Интернет-магазин товаров для дома — конверсия выросла с 2,1% до 3,8%
💰 Fashion-бренд — ROAS увеличился с 320% до 485%

5 шагов к восстановлению эффективности

01
Аудит текущей аналитики
Проверяем качество настроек целей, корректность атрибуции, полноту отслеживания событий
02
Внедрение SDK RivoxAI
Устанавливаем систему сбора поведенческих данных
03
Обучение ML-модели
Анализируем историю покупок и выявляем поведенческие паттерны
04
Запуск виртуальных конверсий
Начинаем передавать улучшенные сигналы в рекламные системы
05
Оптимизация и масштабирование
Постоянно улучшаем модель и расширяем на новые каналы

Заключение

Падение эффективности рекламы в e-commerce — это не временная проблема, а новая реальность. Рынок стал сложнее, конкуренция выше, а пользователи привередливее.

Побеждают те, кто адаптируется к новым условиям: внедряет поведенческую аналитику, использует машинное обучение и переходит от примитивных метрик к глубокому пониманию намерений пользователей.

RivoxAI помогает интернет-магазинам восстановить прибыльность рекламы через умные технологии и продвинутую аналитику. Если вы готовы перейти на новый уровень эффективности — запишитесь на демо-встречу.

🚀 Готовы восстановить эффективность рекламы?

Получите бесплатный аудит ваших рекламных кампаний и план оптимизации

Записаться на демо-встречу

Хотите восстановить эффективность рекламы?

Заполните форму и получите бесплатный аудит ваших рекламных кампаний с планом оптимизации от экспертов Rivox
Помогли восстановить прибыльность рекламы 150+ интернет-магазинам
Средний рост ROAS составляет 45% в первые 3 месяца работы
Снижение CPA в среднем на 32% за счёт поведенческой оптимизации