Як дорослішає культура вимірювань у маркетингу

Чим більше бізнес вкладає в просування, тим більше його хвилює вимірювання ефективності реклами. І останнім часом маркетологи все менше впевнені, що отримують правильні відповіді.

Парадокс 2026 року полягає в тому, що інструментів вимірювання стало більше, а впевненості в результатах менше. За даними IAB State of Data 2026 , 60-75% фахівців, які займаються вимірюванням впливу медіа, вважають наявні підходи недостатньо повними, своєчасними, надійними або ефективними.

Ми втрачаємо можливість спостерігати повний шлях від рекламного контакту до бізнес-результату, і дедалі частіше змушені робити висновки з неповної картини. Це і є основною проблемою маркетингового аналізу зараз. Криза вимірювання — це не криза відсутності даних. Це криза довіри до висновків, які ми робимо з цих даних.

Першою проблемою стала зміна підходу до сторонніх файлів cookies. Самі cookies нікуди не зникли, але використовувати їх для відстеження користувачів між різними сайтами та зіставлення рекламних контактів із конверсіями стало значно складніше. Браузери та платформи посилили обмеження на відстеження, а частина користувачів відмовляється від нього. Як наслідок: стало важче відтворити повний шлях користувача від рекламного контакту до покупки і точно визначити, яка реклама вплинула на конверсію.

Одночасно медіасередовище стало більш фрагментованим. До традиційних ТБ, радіо, зовнішньої реклами і диджиталу додалися реклама в ритейл медіа, диджитал -ТБ, інфлюенсери, геймінг, стрімінг та нові рекламні середовища на базі AI. Кожна платформа фактично стала окремою системою вимірювання зі своїми метриками, атрибуцією та логікою підрахунку конверсій. У результаті стає дедалі складніше звести результати усіх платформ до єдиної картини.

В Україні добре видно, як змінюється медіасередовище. Повномасштабна війна прискорила цифровізацію та змінила звичні сценарії споживання контенту. За даними Gradus Research:

• у 2025 році майже всі українці (91%) споживають контент зі смартфона;
• 75% дізнаються новини через месенджери;
• для розваг 61% використовують YouTube. 

Водночас традиційні медіа утримують свою частку споживання та трансформуються, щоб не відставати від трендів. 

Дослідження «МедіаТрек 2025» показує, що телевізійний контент все частіше споживається не лише через лінійний ефір, а й через YouTube та OTT-платформи. У результаті межа між «ТБ» та «Диджитал» стає менш чіткою: один медіабренд може мати аудиторію одночасно на телевізійному екрані, YouTube, OTT та власних цифрових платформах. При цьому, за даними «МедіаТрек 2025», одна людина в Україні в середньому використовує сім різних платформ протягом тижня.

Саме тому сучасне вимірювання, як в усьому світі, так і в Україні, дедалі більше рухається до комплексного підходу: системи взаємодоповнюючих методів, які відповідають на різні питання, працюють на різних рівнях і мають різні часові горизонти.

У диджиталі перший великий крок до вимірювання ефективності був побудований навколо відносно простого питання: «Через який канал або контакт відбулася покупка?»

Найпростішою реалізацією цієї логіки стала Last Click атрибуція: уся конверсія приписується останньому рекламному контакту перед покупкою, тоді як інші взаємодії на шляху ігноруються. 

Наступним кроком стала Multi-Touch атрибуція (MTA) — спроба врахувати весь шлях користувача, а не лише останню взаємодію. Існують різні способи такого розподілу: від простих моделей до більш складних data-driven підходів.

Google сьогодні рухається саме в цей бік: Data-Driven атрибуція використовує дані про шляхи конверсії, щоб оцінити внесок окремих рекламних взаємодій.

Паралельно й інші платформи почали вимірювати конверсії у власних екосистемах і приписувати їх власним рекламним контактам. Для маркетолога, який працює з конкретною платформою, це було дуже зручно: одразу видно конверсії, CPA, ROAS і можна оптимізувати кампанії на основі цих даних.

Але при розширенні спліта виникає фундаментальна проблема: різні платформи можуть приписувати собі одну й ту саму конверсію. А отже, сума конверсій, про які звітують платформи, не обов'язково дорівнює кількості реальних отриманих конверсій. Фрагментація даних між платформами та їхніми «закритими» екосистемами залишається однією з ключових проблем крос-канального вимірювання.

Чому атрибуція стала такою популярною?

Попри всі обмеження, атрибуція вирішувала дуже практичну задачу. Вона була:

• Швидкою. Дані можна отримати майже одразу після отримання конверсії, не чекаючи завершення довгого експерименту.
• Операційною. Результати можна перевести безпосередньо в рішення: збільшити бюджет, зменшити ставку, змінити кампанію або перерозподілити витрати
• Корисною для оптимізації. Атрибуція дає змогу порівнювати кампанії та тачпоінти всередині однієї системи вимірювання.

В чому головне обмеження атрибуції?

Атрибуція виглядала дуже зручною для щоденної оптимізації. Доки не усвідомили, що у цього підходу є потужне структурне обмеження: атрибуція не дорівнює причинності.

Те, що конверсія відбулася після контакту з рекламою, ще не доводить, що реклама її спричинила. Людина могла купити товар, і не побачивши реклами. Перехопити наявний попит ≠ створити цей попит.

Другий підхід до вимірювання змінив саме питання: «Скільки продажів відбулося завдяки рекламі, які без реклами не відбулися б?»

Для однієї й тієї самої людини ми не можемо одночасно спостерігати обидва сценарії. Якщо споживач побачив рекламу і купив, ми ніколи не дізнаємось, що сталося б, якби він не побачив реклами. Тому ми вдаємось до проведення експерименту.

Частину аудиторії залишаємо у контрольній групі, яка не бачить рекламу, а інша частина потрапляє в тестову групу, якій показують рекламу. Різниця між результатами груп і є оцінкою інкрементального ефекту, тобто додаткового результату, який принесла реклама. Google прямо визначає Conversion Lift саме як вимірювання інкрементального ефекту через порівняння тестової і контрольної груп.

Тепер нас більше не цікавить увесь результат кампанії. Нас цікавить додатковий результат понад базовий рівень, який можна пов'язати саме з впливом реклами.

Такі експерименти називаються A/B-тестами і вони можуть мати різний дизайн:

• Частині користувачів рекламу показуємо, частині — ні.
• Контрольовано змінюємо один елемент кампанії або рекламної стратегії, щоб визначити її вплив на результат. Наприклад, одній частині аудиторії показуємо креатив із повідомленням про знижку 20%, а іншій — той самий креатив без інформації про знижку.
• Geo тести — порівнюємо між собою тестові та контрольні регіони. Це особливо корисно, коли трекінг на рівні користувачів неможливий або коли недоцільно вимикати рекламу для частини аудиторії: наприклад, через короткий сезон продукту.

Що змінив інкрементальний підхід

По-перше, він дав змогу відокремити кореляцію (correlation) від причинності (causation). Сам факт контакту з рекламою більше не вважається достатнім доказом її ефективності.

По-друге, з'явилася можливість оцінювати реальний інкрементальний ефект кампанії або каналу, тобто відокремити те, що сталося б органічно, від того, що додатково створив маркетинг.

У цього підходу є принципові обмеження, адже експеримент відповідає на конкретне питання в конкретних умовах:

• складність експериментів — потрібні правильний дизайн, достатній розмір вибірки і контроль сторонніх факторів;
• не всі канали легко тестувати — особливо коли неможливо чітко розділити тестову і контрольну групи;
• часові обмеження — тест має конкретне вікно спостереження і може не повністю захоплювати довгостроковий ефект;
• локальність висновку — результат одного тесту не можна автоматично перенести на наступні кампанії, які відбудуться в іншому сезоні, для іншої аудиторії, з іншим сплітом або при іншому рівні бюджету.

Уявімо, що ми провели чотири тести і вже знаємо, що: 

• YouTube створив +10% інкрементальних продажів; 
• Search +6%; 
• Meta +8%; 
• TV +12%. 

Це набагато корисніше за атрибутовані конверсії. Але, припустимо, потрібно розподілити бюджет між усіма цими каналами. Саме тут інкрементальні тести починають стикатися з власною межею. Це питання відкриває двері до третьої ери.

Модель для аналізу рекламних кампаній використовує більш широкі агреговані історичні дані: не лише дані про маркетингову активність, але й ринкові дані та інші фактори, які можуть впливати на бізнес-KPI. Сучасні MMM-фреймворки, зокрема Google Meridian, Robyn від Мета, прямо передбачають використання продажів, медіа даних та ринкових факторів у моделі.

Тому MMM може відповісти на складніше питання: «Яку частину загального бізнес-результату пояснює кожен маркетинговий канал, якщо врахувати весь контекст, у якому працював бізнес?»

МММ втратив частину уваги в період бурхливого розвитку атрибуції. Коли маркетолог міг бачити шлях користувача, відстежувати конверсії і майже в реальному часі оптимізувати кампанії, MMM здавався повільним і складним. Але диджитал екосистема змінилася. Регулювання сторонніх файлів cookies, втрата даних про користувачів, обмеження відстеження та фрагментація платформ зробили вимірювання на рівні окремих користувачів менш повним. І саме тут MMM отримав нову перевагу: йому не потрібно знати, що конкретний користувач робив після конкретного рекламного контакту.

Останніми роками інтерес до МММ помітно зріс в аналізі ефективності реклами.

Показово, що саме великі технологічні платформи почали інвестувати у відкриті рішення для MMM. У 2020 році Meta представила Robyn, а у 2024 році Google — Meridian. Обидві компанії позиціонують MMM як підхід, що краще відповідає новій реальності роботи з даними. Сам факт появи таких рішень від двох найбільших рекламних платформ показує, наскільки важливим MMM став у сучасній екосистемі вимірювання.

MMM все одно залишається статистичною моделлю. Якість її висновків залежить від якості даних, специфікації моделі, вибору контрольних змінних, достатньої варіації рекламних витрат і можливості відокремити вплив маркетингу від інших факторів. І Google, і Meta наголошують, що вибір контрольних змінних має важливе значення для виокремлення впливу реклами від інших факторів, які одночасно впливають на результат.

При тому маємо віддавати собі звіт, що у динамічному вирії останніх років сама екосистема MMM також стикається з проблемою фрагментації. Для частини медіаканалів неможливо отримати якісні та деталізовані дані, необхідні для надійної оцінки їхнього внеску. Особливо складно вимірювати геймінг, активність блогерів та інфлюенсерів, а також деякі традиційні медіа. Як наслідок модель краще оцінюватиме канали, для яких доступні чистіші та стабільні дані.

У сучасній екосистемі вимірювання Google, Meta та академічна спільнота сходяться в одному: жоден метод вимірювання не є досконалим. Тому весь ринок рухається до комбінування підходів — тріангуляції. Ідея полягає не в тому, щоб вибрати один «правильний» метод, а в тому, щоб зіставляти результати різних підходів і використовувати їх для взаємної перевірки.

MMM дає цілісну картину впливу маркетингу на бізнес, атрибуція — більш деталізовані дані на рівні цифрових каналів, а інкрементальні експерименти дають змогу безпосередньо оцінювати причинний ефект. 

Результати експериментів можна використовувати для калібрування MMM, а дані атрибуції — для деталізації та налаштування моделі. Якщо результати різних методів узгоджуються, це підвищує нашу впевненість у висновках, якщо розходяться — це сигнал розібратися, звідки виникла різниця.

Саме так триангуляцію описують Meta і Google: поєднання MMM, експериментів та атрибуції є центральним елементом сучасного вимірювання, а результати інкрементальних тестів рекомендують використовувати для калібрування MMM. І саме таку екосистему вимірювань ми в Carat Ukraine розбудовуємо для наших клієнтів.

Таким чином, сучасне вимірювання — це вже не пошук одного джерела правди, а система взаємної перевірки. Жоден із цих підходів не дає повної відповіді сам по собі, але разом вони дозволяють наблизитися до істини.