Маркетинг 2026: как влиять на выручку, а не на показатели

Рост трафика и снижение CPL не гарантируют рост выручки. Когда показатели существуют отдельно от финансовых целей, маркетинг начинает измерять сам себя, а не вклад в результат. Данные показывают активность, но не помогают принимать управленческие решения. Руководитель направления аналитики рекламы в UIS Екатерина Владек разбирает, где возникает этот разрыв и как выстроить систему, в которой маркетинг влияет на экономику компании.

UIS – омниканальная система для управления коммуникациями с клиентами на каждом этапе воронки продаж. Сервис объединяет телефонию, текстовые коммуникации и аналитику рекламы в единый контур, чтобы обеспечить прозрачность работы с обращениями в продажах и маркетинге.

Как изменилась стратегия привлечения

Алгоритмический таргетинг становится главным драйвером привлечения аудитории. Традиционные методы массового охвата уступают место предиктивной аналитике, где искусственный интеллект определяет не только интересы пользователя, но и момент максимальной восприимчивости к рекламе.

• Микросегментация достигает нового уровня: алгоритмы анализируют поведенческие паттерны в реальном времени.
• Контекстная релевантность выходит на первый план – реклама встраивается в пользовательский опыт максимально органично.
• Голосовой поиск требует переосмысления SEO-стратегий.

Гиперперсонализация становится стандартом индустрии: контент создается не для масс, а для конкретных людей, учитывая их уникальные предпочтения и поведенческие особенности.

• Динамический контент генерируется автоматически под каждого пользователя.
• Нейросети создают персонализированные креативы в режиме реального времени.
• Интерактивные форматы позволяют потребителю стать соавтором бренда.
• Иммерсивные технологии (AR/VR) создают погружающий опыт взаимодействия.

В новой реальности успех маркетинга определяется не столько креативностью идей, сколько точностью их реализации через алгоритмы и способностью создавать уникальную ценность для каждого клиента. Если раньше маркетологи конкурировали за привлечение внимания, то теперь ключевой вопрос — как клиент находит компанию и выбирает ее среди альтернатив.

Вместе с этим меняется и логика видимости бренда. Помимо поисковой выдачи и рекламных каналов появляется дополнительный уровень — ответы нейросетей и AI-ассистентов. Пользователь все чаще получает готовую рекомендацию без перехода на сайт, и в этот момент бренд либо присутствует в поле выбора, либо нет.

По данным исследований digital-рынка, уже около 60% пользователей обходятся без переходов по ссылкам, ограничиваясь нейросетевыми ответами прямо в поиске, а большинство решений принимается на основе первых нескольких предложений. При этом доля AI-трафика пока остается небольшой, но его конверсия выше классического органического поиска, поскольку пользователь приходит с уже сформированным намерением.

Поэтому в маркетинге формируется новое направление — GEO и AEO-оптимизация (Generative Engine Optimization и Answer Engine Optimization). Речь идет не столько про техническое SEO, сколько про управление тем, как бренд представлен в алгоритмической среде: на каких источниках основаны ответы, какие смыслы связываются с компанией и насколько однозначно считывается ее экспертиза.

Для бизнеса это означает новую управленческую задачу — работать не только с привлечением и конверсией, но и с присутствием бренда в AI-поиске. Компании, которые начинают управлять этим направлением системно, получают преимущество в доверии и выборе клиента.

Чтобы управлять этим фактором, сначала важно понять текущую ситуацию и увидеть, как бренд уже представлен в ответах нейросетей. Мы подготовили чек-лист, который поможет:

• Увидеть, как бренд сейчас представлен в нейросетях.
• Определить слепые зоны, они же — зоны роста.
• Оценить готовность к продвижению в алгоритмической среде.

Забрать чек-лист: «Готов ли ваш бренд к продвижению в нейросетях»

Видимость бренда в AI-поиске постепенно становится таким же фактором конкурентоспособности, каким несколько лет назад были позиции в поисковой выдаче. Компании, которые начинают работать с этим направлением раньше рынка, формируют устойчивое преимущество на горизонте ближайших лет.

Доверие к бренду в интернете как основа решений клиента

Потребители устали сравнивать и проверять: доверие теперь формируется не на уровне обещаний, а на уровне опыта и цифровой репутации бренда. А ответственность за этот опыт ложится не только на маркетинг, а на все подразделения, участвующие в коммуникации с клиентом.

Доверие возникает, когда:

• Ожидания совпадают с реальностью — клиент получает то, зачем пришел.
• Коммуникация с клиентом стабильна, последовательна и понятна.
• Процесс получения ценности — прозрачный и приятный для клиента.

Если на любом этапе возникает разрыв, клиент не ищет, кто виноват — платформа, алгоритм или сотрудник. Он просто уходит.

На что обратить внимание:

• Экологичность маркетинга и продаж: клиенту должно быть комфортно на всем пути от рекламы до покупки.
• Этика данных: в цифровую эпоху прозрачность, справедливость и контроль над персональными данными становятся критически важным фактором доверия.
• Социальная ответственность бренда: тренд на осознанность влияет на выбор потребителя.

В мире, где покупатели сомневаются в «человечности» контента, а ответы чат-ботов вызывают уже не «вау-эффект», а раздражение, — квалифицированное и эмпатичное человеческое общение становится конкурентным преимуществом.

Коммуникации как зона потерь и роста

Если смотреть не только на рекламу, а на путь клиента целиком, то этап перехода лида из условной воронки маркетинга в воронку продаж — часто самый «опасный». Большая часть потерь происходит не в рекламе, а после клика — в диалогах и ожиданиях ответа.

Первый признак того, что проблема не в рекламе, а в коммуникациях — это потеря истории обращения. Лиды теряются на этапе первичного обращения и квалификации, и причин очень много — от неправильно настроенной телефонии и нестабильности каналов связи до низкого уровня экспертности продавцов.

На что обратить внимание:

• Все обращения должны быть обработаны. Количество обработанных обращений должно быть больше или равно количеству лидов, которые привел маркетинг.
• Причины потери обращений: пока вы не найдете настоящий источник проблемы, решить ее не получится. Посмотрите на распределение нагрузки на продавцов, оптимизируйте распределение обращений, доработайте систему мотивации в отделах продаж.
• Качество «живой» коммуникации: от уровня экспертности продавцов до соблюдения скриптов и других принятых норм общения с клиентами.
• Качество автоматизированных коммуникаций: если используете ботов для текстовых или голосовых коммуникаций — они должны помогать клиенту, а не только экономить ФОТ. 
• Омниканальность коммуникаций: единая экосистема взаимодействия с клиентом помогает оперативнее решать вопросы и повышать авторитет бренда.

Коммуникации — больше не сервисная функция, а точка роста бизнеса в целом. Наведите порядок в обработке обращений, исключите коммуникацию с клиентами с личных мессенджеров сотрудников и дарите клиентам приятный опыт взаимодействия с живыми заинтересованными людьми. Результат не заставит себя ждать, вы получите рост лояльности и LTV.

Данные без иллюзий: язык управления, а не отчетности

Data-driven маркетинг позволяет переосмыслить распределение маркетинговых бюджетов: фокус смещается с количественных метрик на качественные показатели ценности. Маркетинг в 2026 году — уже не про красивые баннеры и громкие слоганы, а про реальную пользу для клиента и измеримый результат для бизнеса. Благо, данных для оценки результатов стало больше, чем когда-либо, но вот правильно использовать их умеют не все.

Ошибка №1: данные ради данных

Сами по себе данные не несут пользы, даже если они точные, понятные и красиво оформлены. Классическая ситуация: на квартальном ревью маркетинг отчитался о своих метриках, продажи — о своих, и вроде все молодцы, но корреляция этих метрик осталась нераскрытой. В результате бизнес видит отчеты, но не видит реальный путь клиента.

Пример из личного опыта: один из наших продуктов — аналитика рекламы, поэтому маркетологи — один из ключевых сегментов целевой аудитории. И мы регулярно сталкиваемся с такой ситуацией: приходит клиент-маркетолог, который не может ответить на вопрос, что конкретно он хочет считать, а главное — зачем. И мы заранее знаем, что такой клиент с нами ненадолго: он не увидит ценности в аналитике рекламы, потому что без внятной цели цифры в отчетах не способны никому помочь.

Еще пример, но теперь хороший: недавно обсуждали с одним нашим ключевым клиентом, какой реальный эффект он получил после внедрения аналитики рекламы. У компании было несколько подрядчиков — фактически по каждому каналу свой. Стоимость лида средняя по рынку, отчеты красивые, метрики стабильные, маркетинговую аналитику подключили чисто ради удобства — собирать все данные в одном окне.

Когда в этом едином окне стали анализировать рекламные источники, оказалось, что большая часть лидов с платной рекламы шла по брендовым запросам. То есть, подрядчики продавали им их же собственные лиды! Запускали рекламу на бренд, ловили трафик, который и так бы пришел, и отчитывались: «Смотрите, мы принесли кучу лидов по отличной цене!». А по факту — просто сливали бюджет под видом эффективности.

Когда клиент убрал брендовые запросы и перенастроил рекламные кампании, количество лидов выросло в два раза, а расходы остались на прежнем уровне. Вот, что дает управление и вдумчивое использование данных в маркетинге, если правильно их использовать.

Ошибка №2: оценка итоговых метрик, а не мониторинг опережающих

Например, выручка — это итоговая метрика. Низкая выручка — это уже случившийся факт, вы не можете его изменить. Чтобы управлять выручкой, нужно регулярно следить за опережающими метриками. Это может выглядеть так: хотим N рублей в конце квартала, при нашем среднем чеке для этого нужно, чтобы продавцы закрыли X клиентов. При конверсии 20% нужно обеспечить продавцов Y квалифицированными лидами, для этого маркетинг должен привести Z обращений. Если хоть одна из метрик просядет – план выполнен не будет, поэтому их нужно регулярно мониторить.

Для каждой метрики, которая отражает эффективность проекта, компании, процесса — должно быть условное дерево из показателей более низкого уровня, чтобы вовремя отслеживать «просадки» метрик и корректировать процессы. Где возможно, смело подключайте AI-аналитику для сокращения ресурсов на монотонные задачи.

Ошибка №3: неправильные метрики — неправильные выводы

Например, оценивать эффективность рекламы, основываясь на стоимости обращений. Обращение — не равно лид или платящий клиент. Более прозрачной метрикой будет стоимость привлечения целевого лида. Нужно всегда четко понимать, что и зачем вы считаете, только тогда данные можно использовать для принятия управленческих решений. 

Прагматизм как фильтр управленческих решений

Пока аналитика живет внутри маркетинга — это чаще всего история про каналы, CPL, ROMI, конверсии и трафик. Маркетинг смотрит на свои показатели и оптимизирует свою зону ответственности. Но как только цифры начинают влиять на приоритеты продукта, распределение бюджета, найм команды и стратегию роста, аналитика перестает быть маркетинговой функцией и становится управленческой. 

Чтобы принимать верные решения, нужно задавать правильные вопросы:

• не «Сколько у нас лидов?», а «Какие из этих лидов превращаются в деньги?»
• не «Упал ли трафик?», а «Что меняет просадка трафика в нашей выручке и стратегии?»
• не «Какой у нас CPL?», а «При таком CPL экономика сходится?»
• не только «Что произошло?», но и «Почему?» и «Что будет, если мы ничего не поменяем?»

Если из цифры не следует решение — это просто цифра.

Сервис аналитики рекламы сейчас — это инструмент для сбора и визуализации данных, база для работы AI-поиска, нейросетей и алгоритмов. Можно отдавать ИИ данные с целью найти критичные отклонения или из огромного количества знаков сделать краткую аналитическую выжимку. Нейросети и ИИ — это «бантики» для автоматизации обработки тех данных, что собирает сервис аналитики, но они не помогут, если вы не задаете им правильных вопросов. 

Тренд 2026 года — это осознанное использование нейросетей, не когда их внедряют везде просто чтобы было, а когда четко понимают, какой процесс можно автоматизировать и отдать машине, а какой нет. Любая платформа изначально признана оптимизировать или автоматизировать какой-то бизнес-процесс, но если он настроен плохо или устарел, никакой сервис не будет эффективен. 

Заключение

Маркетинг 2026 года — это не гонка за инструментами и не соревнование технологий. Это зрелый подход, в котором бизнес:

• Понимает, как он выглядит в среде алгоритмов.
• Берет ответственность за клиентский опыт.
• Использует данные для решений, а не для отчетов.

Технологии становятся фоном, а не целью. Побеждают не те, кто громче говорит о влиянии нейросетей на маркетинг и продажи, а те, кто умеет управлять контентом, который транслируется во внешнем мире.

С точки зрения маркетинга рынок будет приземляться и возвращаться к понятию маркетинга как к «ремеслу». К умению думать, анализировать, формулировать ценность. К человеческому взгляду на клиента, к стратегии, к идее. К тому, с чего маркетинг вообще начинался — понимания, как люди принимают решения.

Популярные вопросы

Как нейросети и AI-поиск меняют маркетинг в 2026 году?

SEO перестает быть ключевым способом привлечения лидов. Бренд должен присутствовать в нейровыдаче, если не хочет оказаться вне поля внимания своих клиентов. Около 60% пользователей уже перестали переходить по ссылкам и пользуются ИИ-ответами. При этом AI-трафик небольшой, но конверсия выше органического поиска. Маркетингу нужно перестраивать тактику и начать оптимизировать контент под нейровыдачу. Это новый канал контакта с клиентом.

Что такое GEO и AEO-оптимизация простыми словами?

GEO (Generative Engine Optimization) — это оптимизация вашего контента под ИИ-ответы в поиске. AEO (Answer Engine Optimization) — под голосовые ассистенты, GPT и др. В первом случае ваш контент появляется в блоке ИИ-ответов поиска. Во втором — используется в ответах голосовых ассистентов и в любых других системах. Часто понятия не разграничивают: это новые способы привлечь клиентов в компанию. Так, чтобы ваш контент распознавали и предлагали в нейровыдаче ИИ-алгоритмы.

Может ли бизнес терять клиентов, если его нет в ответах нейросетей?

Да, может. Без упоминаний в нейровыдаче бизнес действительно теряет клиентов. По данным digital-исследований, конверсия здесь выше органического поиска. С учетом того, что 60% пользователей ограничиваются ИИ-ответами, присутствие бренда в нейросетях необходимо. Удержать позиции на рынке смогут те компании, кто раньше остальных освоит новый инструмент продвижения и привлечения клиентов.

Почему компании теряют клиентов на этапе коммуникации с лидом?

При переходе из воронки маркетинга в воронку продаж часто случаются потери. Причинами могут быть: неправильно настроенная телефония, плохая подготовка продавцов, использование личных телефонов. В таких ситуациях важно выстраивать омниканальность коммуникаций. Это позволяет обрабатывать больше обращений, видеть их историю, не терять и узнавать причины срыва сделок.

Какие маркетинговые метрики действительно влияют на выручку?

Будет ошибкой оценивать эффективность рекламы, основываясь на стоимости обращений. Обращение не равно лиду. Более прозрачная метрика — стоимость привлечения целевого лида. Чтобы влиять на выручку, важно рассчитывать CPL, ROMI, конверсию и трафик. Впоследствии необходимо превращать метрики в управленческие решения. К примеру, задавать вопрос не просто «Какой у нас CPL?», а «При таком CPL экономика сходится?».

Можно ли отследить, откуда пользователи переходят на сайт из нейросетей?

Да, некоторые системы аналитики рекламы, например UIS, уже научились контролировать ИИ-источники. Системы позволяют отслеживать переходы из нейросетей, видеть, сколько обращений поступает из ИИ-ответов. Среди отслеживаемых ИИ-источников могут быть: ChatGPT, Perplexity, Алиса-ассистент и др. Количество нейросетевых обращений можно сравнивать с другими каналами: по затратам, лидам и продажам. На основе этого перераспределять рекламный бюджет.