О клиенте
Селлер на маркетплейсе Wildberries с узкой SKU — товар с сезонным спросом и сильной конкуренцией внутри категории. Внутренняя реклама кабинета давала рост, но не «взрыв», который нужен был перед пиком сезона. Задача: внешний трафик на карточку, чтобы за короткое окно нарастить заказы, улучшить позиции в выдаче и отбить инвестиции в блогеров.
KPI были жёстко привязаны к юнит-экономике: маржа с заказа, логистика маркетплейса, комиссия площадки. GUGA MEDIA согласовала с клиентом метод сравнения «до/после» и исключила недели с собственными скидками продавца, чтобы не исказить картину.
Стратегия и инструменты
Выбрали Instagram Reels и YouTube Shorts: короткий цикл производства, высокий органический разгон при удачном хуке, возможность массово задействовать микро- и мид-блогеров с разными аудиториями. Длинные обзоры оставили в резерве — для задачи двухнедельного пика они слишком медленные по охвату относительно вложений.
Сценарная сетка строилась вокруг трёх УТП товара и одного чёткого CTA: «ссылка в шапке / закреп / комментарий с артикулом». Все блогеры использовали единый UTM и короткую ссылку на карточку, чтобы в аналитике не размазывать трафик. Визуал — быстрый анпакинг, крупный план упаковки и артикула на экране, социальное доказательство (отзывы в кадре).
Пул авторов разделили на «охват» и «доверие»: первые давали дешёвый миллион показов, вторые — более тёплые переходы с меньшим отказом на карточке. Баланс пересобирали по ходу недели на основе CTR из отчётов блогеров и динамики заказов.
Трудности и решения
Часть роликов улетала в «развлечение» без чёткого показа товара — конверсия в клик была низкой. Ввели обязательный план кадра: продукт в первые 2 секунды, артикул крупным шрифтом к середине ролика. Вторая проблема — дубли контента: алгоритмы резали охват. Разнесли сценарии по шаблонам A/B/C с разными хуками («ошибка в заказе», «честный тест», «сравнение с бестселлером»).
Третий риск — накрутка у недобросовестных исполнителей. Перед оплатой проверяли историю охватов, комментарии, географию; отсекали авторов с аномальными всплесками. Четвёртый момент — задержки модерации на площадках: закладывали буфер по датам выхода и имели запасных блогеров на подмену.
Результаты подробно
За две недели активной фазы заказы по целевой SKU выросли в 5 раз относительно согласованного базового периода. Суммарный охват по размещениям превысил 1.2 млн, при этом значимая доля пришлась на органическое доразгонение удачных роликов. ROI 290% посчитан с учётом маржи с проданных единиц минус гонорары блогеров и сопутствующие расходы на продакшн шаблонов.
На стороне маркетплейса выросли сессии карточки и добавления в корзину в окне атрибуции; клиент зафиксировал улучшение позиции в категории к концу второй недели. Лучшие по CPA оказались микро-блогеры с узкой тематикой, близкой к продукту, а не «универсальные» лайфстайл-аккаунты с миллионами подписчиков.
По итогам кампании клиент получил медиаплан на следующий сезон: список авторов green list, запрещённые приёмы в креативах и рекомендованный split бюджета между Reels и Shorts. Мы также передали инсайты по хукам — какие формулировки в первом кадре давали наибольший CTR.
Сравнение с внутренней рекламой кабинета показало: внешний трафик не дублирует, а усиливает органический ранг карточки за счёт роста add-to-cart и конверсии в покупку в коротком окне. Это согласуется с типичным поведением алгоритмов маркетплейсов, где всплеск транзакций воспринимается как сигнал релевантности оффера.
Для аналогичных запусков мы рекомендуем закладывать пост-анализ по возвратам: если продукт массово возвращают после импульсной волны, ROI по выручке искажается. В этом кейсе доля возвратов не вышла за пределы обычного для категории диапазона, что подтвердило качество трафика не только по заказу, но и по удержанию денег у селлера.
Также сравнили стоимость заказа с внутренней ставкой рекламы в кабинете маркетплейса за тот же период: при сопоставимой марже внешний инфлюенс оказался конкурентоспособен по CAC на заказ, но дал дополнительный брендовый эффект в виде пользовательского контента, который селлер затем использовал в карточке и в соцсетях бренда.
Клиент зафиксировал рост повторных покупок среди покупателей, пришедших с внешнего трафика в двухнедельном окне — вероятно, за счёт более осознанного выбора после обзора в ролике; этот сигнал заложили в LTV-модель для следующих кампаний на маркетплейсе.