Зачем вообще нужны платформы для разработки рекламной стратегии
Если вкратце: без нормальных сервисов вы не строите стратегию, а «тычете кнопки в рекламном кабинете».
За последние три года рынок сильно поменялся:
— по данным Statista, мировой рынок digital‑рекламы вырос примерно с $567 млрд в 2022 до около $695 млрд в 2024;
— по данным российских отраслевых ассоциаций (АКАР и др.), интернет‑реклама в РФ в 2022–2024 росла в среднем на 12–15 % в год, при этом доля performance‑каналов приблизилась к 70 %.
То есть бюджеты растут, конкуренция растёт, ошибок прощают всё меньше. Поэтому на первый план вышли не просто рекламные кабинеты, а маркетинговые платформы для планирования рекламы и сервисы, которые формируют рекламные стратегии: собирают данные, считают эффективность, помогают планировать и оптимизировать кампании.
Дальше разберёмся, какие именно типы сервисов есть и чем они отличаются — на живых примерах и цифрах.
—
Типы платформ: кто за что отвечает в вашей стратегии
Чтобы не путаться, разделим рынок на четыре крупных класса:
1. Платформы‑источники трафика (Google Ads, «Яндекс.Директ», VK Реклама, myTarget и т.п.).
2. Платформы для медиапланирования и стратегии продвижения.
3. Сервисы для автоматизации рекламных кампаний и bid‑менеджмента.
4. Сквозная аналитика и CDP/CRM‑системы, которые замыкают воронку.
1. Источники трафика: без них стратегии не полетят
Это то, куда вы реально заливаете бюджет и получаете показы/клики/лиды.
Ключевые игроки:
— Google Ads и YouTube Ads — глобальный охват, поиск + видео.
— Meta Ads (Facebook/Instagram, где доступно) — соцсети и таргет.
— «Яндекс.Директ» + РСЯ — поиск, контекст, смарт‑баннеры.
— VK Реклама — соцсети, таргет по интересам и поведению.
— myTarget — аудитория Mail.ru Group, одноклассники и партнёры.
Но сами по себе эти платформы не дают полноценной стратегии. Они предлагают:
— прогнозы охвата и ставок;
— автоматические стратегии (CPA, ROI, максимально конверсий);
— базовые рекомендации по креативам.
По данным самих платформ, доля автоматических стратегий в их обороте уже перевалила за 70–80 % в 2023–2024 годах. Например, Google ещё в 2023 сообщал, что у малого и среднего бизнеса более 80 % кампаний уже работают на Smart Bidding.
Проблема: каждая система видит только свой кусок пазла и оптимизирует под свой KPI — клики, показы, максимум конверсий по своей атрибуции. Стратегию для бизнеса в целом они не строят, этим занимаются другие классы сервисов.
—
2. Инструменты для медиапланирования и стратегии продвижения
Вот здесь начинается именно стратегия, а не просто запуск рекламных объявлений.
Что умеют такие инструменты:
— оценивают аудиторию и её поведение (поисковые запросы, интересы, конкуренты);
— прогнозируют охват, частоту, CPC/CPM, количество лидов при разных бюджетах;
— помогают распределить бюджет по каналам и форматам;
— строят варианты медиапланов «минимум/оптимум/агрессивный рост».
К ним относятся:
— исследовательские сервисы (Similarweb, Semrush, Serpstat, «Яндекс.Вордстат»);
— отдельные маркетинговые платформы для планирования рекламы агентств и крупных брендов;
— встроенные планировщики в «Яндексе», VK, Google.
Пример из практики.
Магазин мебели в крупном городе, бюджет 600 000 ₽ в месяц.
Через инструменты для медиапланирования и стратегии продвижения маркетолог:
— посмотрел поисковый спрос на мебель и сопутствующие запросы по региону;
— оценил уровни CPC в контексте и таргете;
— посчитал три сценария:
— 300 000 ₽ — ставка на поиск (контекст),
— 200 000 ₽ — ремаркетинг и баннеры,
— 100 000 ₽ — YouTube/VK видео.
После трёх месяцев работы:
— при смещении бюджета в ремаркетинг на +20 % стоимость заявки упала с 1350 ₽ до 980 ₽;
— доля «горячих» заявок (с высокой вероятностью покупки) выросла с 42 до 57 % по данным CRM.
То есть без увеличения общего бюджета, за счёт корректировки медиаплана достигнут реальный прирост эффективности.
—
Платформы, которые реально «формируют стратегию»: о чём говорить всерьёз
Современные платформы для разработки рекламной стратегии — это уже не про «подобрать ключевики», а про целостную систему:
— сбор данных из всех рекламных кабинетов;
— прогнозы по воронке (показы → клики → лиды → выручка);
— автоматическое перераспределение бюджета;
— учёт маржинальности разных продуктов.
Ниже разберём по классам и с конкретными названиями.
3. Сервисы для автоматизации рекламных кампаний
Сюда попадают:
— eLama, Alytics, K50, Origami, Marin Software и др.;
— внутренние автотулы крупных агентств.
Что они дают сверх стандартного рекламного кабинета:
1. Единое управление ставками и бюджетами в разных системах.
2. Автоматические правила: «Если CPA выше 1500 ₽ — понизить ставку на 20 %».
3. Многомерный bid‑менеджмент (учёт позиций, конкурентов, времени суток, устройства).
4. Массовое создание объявлений, A/B‑тесты, работа с фидами товаров.
За последние три года именно сервисы для автоматизации рекламных кампаний стали критичным звеном для e‑commerce и услуг с большим количеством объявлений.
По данным открытых кейсов нескольких крупных платформ:
— использование автоматизации даёт экономию времени специалиста на 40–60 %;
— при корректной настройке bid‑менеджмента CPA снижается в среднем на 10–25 % по сравнению с ручным управлением.
Пример.
Интернет‑магазин обуви, 25 000 SKU, реклама в «Яндекс.Директе» и VK.
До автоматизации:
— специалист тратил ~25 часов в неделю только на управление ставками;
— средний CPA — 820 ₽;
— ROAS (возврат на рекламу) — 350 %.
После подключения автоматической системы управления ставками и динамических объявлений:
— время на рутину — 7–8 часов в неделю (минус 65–70 %);
— CPA — 640 ₽ (минус 22 %);
— ROAS — 410 % (плюс 17 %).
Заметьте: платформа сама по себе не «придумала» стратегию, но дала инструменты, чтобы стратегия (например, приоритизация маржинальных категорий) воплощалась автоматически и устойчиво.
—
4. Сквозная аналитика: где заканчиваются клики и начинается бизнес
Если вам нужен настоящий обзор сервисов для создания стратегии digital‑рекламы, то смотреть только на трафик‑платформы бессмысленно. Стратегию формируют системы, которые:
— связывают расходы на рекламу и реальные деньги в кассе;
— учитывают повторные покупки и LTV;
— показывают путь клиента по каналам.
Типичные игроки:
— российские системы сквозной аналитики: Roistat, Calltouch, CoMagic, Alytics (модуль аналитики), aссount‑решения у крупных агентств;
— CRM с мощной аналитикой: amoCRM, Битрикс24 плюс коннекторы к рекламным кабинетам.
Что произошло за три года:
— по данным отраслевых опросов, доля компаний, использующих хотя бы базовую сквозную аналитику, в сегменте среднего бизнеса в РФ выросла с ~25–30 % в 2021–2022 до 45–50 % в 2024;
— компании, которые оценивают эффективность по выручке, а не по кликам, в среднем перераспределяют до 30–40 % бюджета в пользу более маржинальных каналов уже в первые 3–6 месяцев использования.
Пример.
Онлайн‑школа английского, 7 каналов рекламы: контекст, VK, блогеры, SEO, партнёрка, рассылки, ретаргет.
До внедрения сквозной аналитики:
— основная ставка на блогеров и таргет в соцсетях — красивые лиды, много заявок;
— средний CPA по верхнеуровневой статистике — 900 ₽.
После внедрения аналитики по сделкам:
— выяснилось, что контекст и SEO приводят «дорогие» заявки (CPA выше — 1300–1500 ₽), но с конверсией в оплату в 2,3 раза выше, чем соцсети;
— блогеры дают дешёвые заявки — 650–700 ₽, но только 8–9 % доходят до покупки, и возвраты выше.
Через 4 месяца перераспределения бюджетов:
— общая выручка от рекламы выросла на 32 %;
— CPL (стоимость лида) выросла на 18 %, но CAC (стоимость платящего клиента) снизилась на 21 %;
— ROMI по всей системе — +43 % относительно исходной точки.
Вот это уже и есть формирование рекламной стратегии на уровне бизнеса, а не кампаний.
—
Где в этой картине место блогам и контент‑проектам
Многим кажется, что платформы для разработки рекламной стратегии — это история «для e‑commerce и больших брендов». Для блога или личного бренда, мол, достаточно настроить таргет и всё. На практике всё иначе.
Блог сегодня — это:
— трафик из поиска;
— соцсети и рекомендации;
— реклама у других авторов;
— собственная реклама (инфопродукты, услуги, партнёрка).
И чтобы расти, блогу нужны те же инструменты, просто в компактной конфигурации.
Как это выглядит в живой схеме
1. Исследование спроса и конкурентов
Используются инструменты для медиапланирования и стратегии продвижения: Wordstat, Serpstat, Similarweb, внутренние аналитики платформ (YouTube Studio, VK аналитика и т.п.).
Задачи:
— понять, какие темы реально ищут;
— увидеть, какие форматы заходят у конкурентов;
— прикинуть потенциал охвата.
2. Планирование рекламных активностей
Здесь подключаются маркетинговые платформы для планирования рекламы (пусть даже в виде простых, но системных дашбордов и медиапланов в Google Sheets или внутри CRM).
Стратегические вопросы:
— сколько денег вкладывать в продвижение каждого материала;
— какой микс каналов: SEO, таргет, коллаборации, рассылки;
— где основная монетизация: реклама, партнёрка, курсы, консультации.
3. Автоматизация и тесты
Сервисы для автоматизации рекламных кампаний помогают:
— размножать креативы (разные заголовки/обложки);
— автоматически отключать «съедающие бюджет» связки;
— крутить ретаргет на читателей, которые уже были в блоге.
4. Аналитика и пересборка стратегии
Даже небольшие блоги за последние три года почти всегда подключают хотя бы базовую сквозную аналитику: UTM‑метки, цели в аналитике, интеграцию с формами заявок/подписок.
На их основе блогер принимает решения:
— какие рубрики развивать;
— какие форматы рекламы продавать;
— какие партнёрские программы реально приносят деньги.
—
Технический блок: как сравнивать платформы между собой
Вот на что смотреть, когда вы делаете свой мини‑обзор сервисов для создания стратегии digital‑рекламы или выбираете, во что инвестировать время и деньги.
Ключевые критерии оценки
1. Интеграции
— Какие рекламные сети и соцсети подключаются «из коробки»?
— Есть ли коннекторы к вашей CRM и аналитике?
— Поддерживаются ли веб‑хуки и API для доработок?
2. Модель атрибуции и учёт LTV
— Умеет ли платформа считать вклад нескольких каналов, а не только «последний клик»?
— Есть ли связка с повторными покупками, сроком жизни клиента?
3. Глубина автоматизации
— Доступен ли умный bid‑менеджмент с учётом маржинальности товаров/услуг?
— Можно ли создавать сложные правила (по устройствам, регионам, времени суток)?
— Есть ли предложения по оптимизации (интеллект‑подсказки, прогнозы)?
4. Удобство для «обычного» пользователя
— Понятный интерфейс без лишней «магии»?
— Есть ли шаблоны стратегий под типовые задачи: лидогенерация, продажи, запуск продукта, продвижение блога?
— Качество поддержки и обучающих материалов.
5. Прозрачность данных
— Можно ли выгрузить сырые данные (лог‑уровень, по дням/кампаниям/креативам)?
— Есть ли риск «заложника платформы», когда все данные остаются только у сервиса?
—
Практика: как бизнесы используют платформы для стратегии (3 свежих кейса)
Кейс 1. Локальный сервис и «сборка» систем из простых инструментов
Небольшая стоматология в городе 400k людей. Бюджет на рекламу: 150 000 ₽/мес.
Что использовали:
1. «Яндекс.Директ» и VK Реклама как основные каналы.
2. Wordstat + простые инструменты медиапланирования в Excel.
3. CRM (Битрикс24) + подключение коллтрекинга и UTM‑меток.
Результат за 2022–2024:
— доля пациентов, пришедших из онлайн‑каналов, выросла с 35 до 64 %;
— средний чек вырос на 18 % за счёт упора на более маржинальные услуги;
— стоимость нового пациента снизилась на 27 %, хотя CPC за три года в их нише подрос примерно на 20–25 %.
Почему так получилось: стратегия строилась на стыке платформ (поиск + соцсети + CRM), а не только в рекламном кабинете.
—
Кейс 2. Интернет‑магазин одежды и «тяжёлая» автоматизация
Интернет‑магазин, оборот 250 млн ₽ в год, 6 каналов рекламы.
Использовали:
— маркетинговые платформы для планирования рекламы (внутренний медиапланер плюс Alytics);
— сервис автоматизации кампаний и фидов для «Яндекс.Директа», VK, myTarget;
— сквозную аналитику с учётом маржи по категориям.
Цифры за 2022–2024:
— каталог вырос с 15 до 40 тысяч SKU;
— доля трафика из платной рекламы выросла с 55 до 68 %, но:
— общая маржинальная прибыль с рекламы выросла на 52 %;
— ROMI по платным каналам — с 280 до 390 %;
— время команды маркетинга на рутину сократилось примерно вдвое.
Ключевой инсайт: автоматизация без связки с реальной экономикой (маржа, возвраты, LTV) даёт лишь косметический эффект. Стратегию формирует связка: планирование → автоматизация → аналитика → корректировка.
—
Кейс 3. Образовательный блог → онлайн‑школа
Авторский блог по программированию вырос в онлайн‑школу с курсами.
Старт 2022:
— 30 000 подписчиков в телеграм‑канале, монетизация — реклама партнёров;
— реклама в основном шла органикой и коллаборациями.
2023–2024:
1. Исследование рынка и запросов через инструменты медиапланирования: какие языки и темы хайпуют, какие экзамены и сертификации интересуют.
2. Запуск собственных курсов, подключение CRM, базовой сквозной аналитики.
3. Тесты платного трафика (контекст + VK) с помощью сервиса для автоматизации рекламных кампаний.
Результаты к концу 2024:
— оборот школы ~18 млн ₽ в год;
— платный трафик даёт 45 % выручки, органика — 55 %;
— средний CAC по платным каналам — ~2800 ₽, средний LTV студента за 12 месяцев — 11 000–12 000 ₽;
— каждый рубль, вложенный в рекламу, приносит 3,4–3,8 ₽ выручки (в зависимости от курса).
Стратегию формировали три слоя:
— данные (аналитика + CRM),
— планирование (какие курсы и темы выдвигать вперёд),
— автоматизация закупки рекламы.
—
Как подбирать платформы под себя: пошаговая схема
Чтобы не утонуть в море сервисов, можно идти простым маршрутом.
1. Определите, на каком вы уровне
— Нет системной рекламы → начните с базовой аналитики и простого медиаплана.
— Есть трафик, но нет понимания окупаемости → в первую очередь сквозная аналитика.
— Есть аналитика, но не хватает рук → сервисы автоматизации и bid‑менеджмент.
2. Составьте список обязательных интеграций
— Какие рекламные площадки уже дают вам большую часть трафика?
— Какая CRM/учётка используется?
— Нужны ли телефония, коллтрекинг, офлайн‑продажи?
3. Сравните 2–3 платформы по конкретным сценариям
— «Могу ли я увидеть прибыль по каждой кампании за прошлый месяц?»
— «Можно ли автоматически перераспределять бюджет между каналами по ROAS?»
— «Сколько шагов нужно, чтобы создать и запустить A/B‑тест?»
4. Заложите время на «обучение» системы
— Любые платформы для разработки рекламной стратегии требуют накопления данных: минимум 1–3 месяца, прежде чем делать жёсткие выводы.
— По статистике, именно во второй‑третий квартал использования компании видят основной прирост эффективности — когда платформа накопила историю и стратегия несколько раз была пересобрана.
5. Учитывайте стоимость владения, а не только подписку
— Сколько часов команды уйдёт на внедрение и поддержку?
— Не придётся ли нанимать отдельного специалиста «по платформе»?
— Есть ли риски, что при росте объёмов стоимость сервиса станет несоразмерной?
—
Итог: какие сервисы действительно формируют рекламные стратегии
Если упростить картину:
— Платформы‑источники трафика (Google, «Яндекс», VK и др.) — дают возможности и локальную оптимизацию, но стратегию бизнеса не видят.
— Инструменты для медиапланирования и стратегии продвижения — помогают ответить на вопрос «куда и сколько вкладывать», моделируют сценарии.
— Сервисы для автоматизации рекламных кампаний — делают так, чтобы стратегия исполнялась в реальном мире без ручного микроменеджмента.
— Сквозная аналитика и CRM/CDP — связывают рекламу с деньгами и позволяют пересобирать стратегию на основе фактов.
Именно комбинация этих слоёв превращает разрозненные рекламные активности в осмысленную систему.
За последние три года тренд очевиден: выигрывают те, кто смотрит не на «стоимость клика», а на путь клиента, маржу и LTV, и кто опирается на маркетинговые платформы для планирования рекламы и аналитику, а не на интуицию.
Выбор конкретных сервисов будет зависеть от ниши, масштаба и рынка, но логика всегда одна:
данные → план → автоматизация → измерение → корректировка.