Стратегии ставок в рекламе: Target CPA и ROAS

Автор

Единого автора нет; Smart Bidding в Google Ads и оптимизация по ценности в Meta, практика; как автоматические ставки изучается с 2019 года

Уровень

401 · Экспертный

Подходит

растущая компания, корпорация

Время на внедрение

от двух до четырёх недель на передачу значений ценности из CRM; один-два цикла конверсии, чтобы стратегия обучилась

Что понадобится

отслеживание конверсий, которое записывает ценность каждой конверсии, а не только их число · CRM или система заказов, где известно, какие лиды превратились в выручку и на какую сумму · идентификатор клика (GCLID) или хешированные email или телефон, сохранённые вместе с каждым лидом · достаточный объём: Google требует 15 конверсий за 30 дней, прежде чем включать Target ROAS в поиске · таблица юнит-экономики с маржой по продуктам, сегментам или регионам

Стратегия ставок — это правило, по которому рекламная платформа решает, сколько предложить за вас в каждом аукционе. Ставки по ценности — семейство стратегий, которые назначают цену аукциона по тому, сколько, вероятно, будет стоить конверсия, а не по тому, сколько конверсий она добавит. У Google это Smart Bidding: по странице Smart Bidding, его модели «оптимизируют конверсии или ценность конверсий в каждом аукционе». В Meta то же называется оптимизацией по ценности.

У идеи нет одного автора. Поисковики продают рекламу на аукционах, и экономисты Бенджамин Эдельман, Майкл Островский и Майкл Шварц показали в статье 2007 года в American Economic Review: в обобщённом аукционе второй цены, который они разбирали, ставка, равная собственной истинной ценности, не даёт равновесия. Автоматические ставки сняли этот расчёт с людей. Обзор 2024 года от исследователей Google описывает, как платформы теперь трактуют цель по CPA или ROAS как ограничение для машины, которая максимизирует конверсии или ценность.

Четыре стратегии Smart Bidding

У Google четыре автоматические стратегии, которые учатся на конверсиях. Две максимизируют величину в пределах бюджета, две держат цель. В июне 2026 года Google вернул целевым версиям простые названия Target CPA и Target ROAS; поведение ставок не изменилось.

Target ROAS записывают в процентах. Формула Google: ценность конверсий делят на расходы на рекламу и умножают на 100, так что 500 ₽ продаж на каждые потраченные 100 ₽ дают 500%. Чем выше цель, тем меньше аукционов и тем они разборчивее; Google предупреждает, что слишком высокая цель «может ограничить объём трафика» кампании.

В августе 2026 года одно правило изменилось. Раньше кампания, ограниченная бюджетом, с Target CPA 1 000 ₽ могла продолжать работать по 500 ₽ и выглядеть эффективной. С 17 августа обновление Google заставляет такие кампании работать ближе к цели, и эта кампания дрейфует к 1 000 ₽. Цели за вас Google не меняет. Хотите 500 ₽ — ставьте 500 ₽.

Зачем ставить на ценность, а не на объём

Ставки по объёму считают все конверсии одинаковыми, а так бывает редко. Две кампании могут покупать лиды по одной цене, при этом одна приводит клиентов втрое ценнее. Target CPA разделит деньги между ними поровну, потому что видит только число.

То, что вы передаёте как ценность, определяет, что купит машина. Проще всего взять выручку. Маржа лучше, когда продукты различаются, и тут поможет разбор маржинальной прибыли. Самый амбициозный вариант — пожизненная ценность клиента. Сунил Гупта (Sunil Gupta), Дональд Леманн (Donald Lehmann) и Дженнифер Эймс Стюарт (Jennifer Ames Stuart) определили ценность клиента в Journal of Marketing Research как ожидаемую сумму дисконтированных будущих доходов. Предсказать её трудно: многие клиенты не возвращаются, а траты распределены неравномерно. Эту задачу статья Google 2019 года решает логнормальной моделью с избытком нулей.

Откуда берутся значения ценности

В интернет-магазине ценность известна при оформлении заказа и уходит вместе с тегом покупки. В бизнесе с лидами ценность появляется через недели в CRM, и её нужно отправить обратно. Этот контур обратной связи и делает ставки по ценности рабочими для B2B, финансов и клиник.

В Google офлайн-импорт конверсий сопоставляет результат из CRM с кликом по идентификатору клика Google (GCLID), сохранённому вместе с лидом. Расширенные конверсии добавляют email или телефон, захешированные алгоритмом SHA256 перед отправкой, как объясняет документация Google. По собственным данным Google, у рекламодателей, которые сочетают собственные данные с GCLID, число конверсий растёт в медиане на 10%. С 15 июня 2026 года новые интеграции загружают данные через Data Manager API, а не через Google Ads API.

В Meta Conversions API отправляет веб-события, события приложений и офлайн-события с вашего сервера. Для офлайн-событий используется источник действия physical_store. В руководстве Meta по офлайн-событиям принимаются события не старше семи дней на загрузку, а транзакции просят передавать в течение 62 дней после конверсии.

Обе платформы дают корректировать ценность без перестройки отслеживания. Правила ценности конверсий в Google повышают или понижают ценность по местоположению, устройству или аудитории, причём подстроенные значения учитывают только Target ROAS и Maximize conversion value. Режим New Customer Value в Google, часть целей жизненного цикла клиента, ставит за новых клиентов больше, чем за существующих.

Как работает оптимизация по ценности в Meta

В Meta она задаётся целью оптимизации набора объявлений. Когда целью выбрана ценность, стратегия по умолчанию отображается в Ads Manager как Highest value. Если добавить минимальный ROAS, появляется нижняя граница, которую справочник по стратегиям ставок Meta определяет как общую ценность покупок, делённую на общие расходы; её держат в среднем, а не в каждом аукционе.

Правила ценности Meta работают как правила ценности Google, но с жёсткими ограничениями: до 10 правил в наборе, повышение до 1 000% и понижение до 90%. Если аудитории пересекаются, применяется только первое подходящее правило. Meta также предупреждает, что общая стоимость результата может вырасти, и в этом смысл: вы платите больше за лучших клиентов.

Обучение, объём и ограничители

Автоматическим ставкам нужны данные для обучения, а после крупных изменений они переучиваются. Google показывает статус «Learning» после смены стратегии, настройки или состава кампаний, которые её делят. На странице об обучении сказано, что калибровка обычно занимает один-два цикла конверсии; региональные версии той же страницы называли два-три, так что при длинном цикле продаж закладывайте больший срок. API Meta показывает каждый набор объявлений в состоянии «обучение», «успех» или «неудача», а существенные правки возвращают его к обучению.

Модель защищают два инструмента Google. Корректировки сезонности предупреждают систему о коротких событиях и лучше всего работают на срок от одного до семи дней. Исключения данных убирают дни, когда отслеживание сломалось, чтобы мёртвый тег не научил модель, что кампания перестала работать.

ROAS платформы — это атрибутированная выручка, делённая на расходы, а не доказательство, что продажу сделала реклама. Прежде чем двигать бюджет по кампаниям со ставками по ценности, проверьте их тестом на инкрементальность. В работе Pushers по Growth Lab импорт из CRM и определение ценности идут раньше любых изменений ставок: более умная ставка по неверному числу просто быстрее покупает не тех клиентов.

Как применять: Стратегии ставок в рекламе: Target CPA и ROAS по шагам

1. Решите, сколько стоит одна конверсия. Выберите число, которое платформа должна максимизировать: выручку, валовую маржу или прогнозную маржу за всё время жизни клиента. Если у продуктов разная маржинальность, маржа лучше выручки. Результат: одно определение ценности, записанное вместе с формулой.
2. Возвращайте ценность оттуда, где она известна. В электронной коммерции ценность известна при оформлении заказа и передаётся в теге. Для лидов её узнают через недели в CRM, поэтому события квалифицированного лида и продажи нужно импортировать вместе с ценностью через офлайн-импорт конверсий Google и Conversions API в Meta. Результат: значения приходят ежедневно и сопоставлены с кликами.
3. Сначала работайте на конверсиях, затем переходите на ценность. Пока копятся данные о ценности, начните с Maximize conversions или Target CPA. Когда кампания достигнет порогов платформы, переведите её на Maximize conversion value или Target ROAS в Google либо на Highest value в Meta. Результат: кампания со ставками по ценности и с историей, на которой она может учиться.
4. Задайте цель по фактическим результатам. Первый Target ROAS или минимальный ROAS возьмите из реальной отдачи за последние 30 дней, а не из той, о которой мечтаете. Слишком высокая цель сжимает трафик. Результат: цель, которую система выполнит, не задушив показы.
5. Поправьте ценность на то, чего платформа не видит. Правила ценности конверсий в Google или правила ценности в Meta повышают или понижают ценность по региону, устройству или аудитории, а цель по новым клиентам в Google заставляет платить больше за первых покупателей. Результат: ставки учитывают экономику сегментов, и кампании не приходится дробить.
6. Защитите модель и проверьте прирост. Корректировки сезонности нужны для коротких акций, исключения данных — для сбоев отслеживания. Оценивайте результат только через один-два цикла конверсии, а перед масштабированием проверьте инкрементальность на контрольной группе. Результат: настройка по ценности, которой можно доверять и которую можно защитить на пересмотре бюджета.

Примеры

B2B-провайдер платежей ставит на маржу первого года

Иллюстративный пример, реальная компания не подразумевается. Провайдер платежей платит 6 000 ₽ за заявку на демо из поисковой рекламы. Небольшие интернет-магазины становятся платящими клиентами в 20% случаев и приносят около 30 000 ₽ маржи за первый год каждый, импортёры конвертируются в 10% случаев, но приносят около 240 000 ₽. Ожидаемая ценность лида — 6 000 ₽ для магазина и 24 000 ₽ для импортёра. Для Target CPA оба лида выглядят одинаково, по 6 000 ₽. Если импортировать из CRM подписанные договоры с прогнозной маржой, Target ROAS начнёт повышать ставки по запросам импортёров и понижать по запросам магазинов.

Стоматология импортирует состоявшиеся визиты

Иллюстративный пример, реальная клиника не подразумевается. Клиника получает из рекламы 300 заявок на запись в месяц, но приходят только 180 пациентов, а консультация по имплантации стоит примерно в десять раз больше профосмотра. Клиника хранит GCLID вместе с каждой записью, затем загружает конверсию «состоявшийся визит» с ожидаемой выручкой по плану лечения. Теперь ставки учатся на тех, кто пришёл и записался на дорогое лечение. Клиника передаёт только событие, ценность и идентификатор клика, никогда не диагнозы, и сначала проверяет правила каждой платформы о данных о здоровье.

Интернет-магазин платит больше за новых клиентов

Иллюстративный пример. Постоянные покупатели магазина и так возвращаются по рассылке, поэтому платный поиск должен приводить новых. Магазин запускает Maximize conversion value с режимом New Customer Value от Google, который ставит за новых клиентов больше, чем за существующих. Дополнительную ценность нового клиента команда рассчитывает по марже его последующих заказов. ROAS в отчёте чуть падает, а доля первых покупателей растёт.

Когда применять

Подходит, когда ценность конверсий различается вдвое и больше, когда CRM или система заказов знает эти значения, и когда кампании приносят достаточно конверсий, чтобы платформа могла учиться: в Google для Target ROAS в поиске и Shopping нужно не меньше 15 конверсий за 30 дней. Лучше всего подход работает у растущих компаний и крупного бизнеса, где под одним бюджетом несколько продуктов, регионов или типов клиентов.

Когда не применять

Не нужен, если все конверсии стоят примерно одинаково, если вы не можете измерить ценность дальше заполненной формы или если кампания получает пару конверсий в месяц. В этих случаях Target CPA или Maximize conversions по чётко определённому событию квалифицированного лида справятся с меньшим риском, а ставки по ценности в основном добавят шума.

Частые ошибки

• Передавать выручку, когда маржа сильно разная: алгоритм начинает гнаться за дорогими товарами с низкой маржой.
• Оптимизировать на заполнение форм и ничего не импортировать из CRM, а потом удивляться, что продажи называют лиды плохими.
• Ставить Target ROAS на уровне, которого хочет совет директоров, а не на уровне, который кампания реально выдавала, и этим задушить показы.
• Менять цели, бюджеты и действия-конверсии каждые несколько дней, так что стратегия не выходит из статуса обучения.
• Читать ROAS платформы как прибыль. Это атрибутированная выручка, делённая на расходы, а настоящий прирост покажет только тест на контрольной группе.

Вопросы и ответы

Что такое оптимизация по ценности?

Это автоматическая стратегия ставок, которая назначает цену каждого рекламного аукциона по ожидаемой ценности конверсии, а не по числу конверсий. В Google Ads к ней относятся Maximize conversion value и Target ROAS, в Meta это оптимизация по ценности. Для неё нужно, чтобы у каждой конверсии была ценность, которую часто импортируют из CRM.

Чем отличается Target CPA от Target ROAS?

Target CPA стремится к средней стоимости конверсии и считает все конверсии одинаковыми. Target ROAS стремится к отношению ценности конверсий к расходам на рекламу, поэтому ставит больше за конверсии, которые, по прогнозу, ценнее. По формуле Google ценность конверсий делят на расходы и умножают на 100: 500 ₽ продаж на каждые 100 ₽ расходов дают цель 500%.

Сколько конверсий нужно для Target ROAS?

Google называет не меньше 15 конверсий за последние 30 дней для кампаний в поиске и Shopping, 50 за 35 дней на кампанию для Demand Gen и 300 за 30 дней для кампаний приложений. Результаты для Target ROAS Google советует оценивать на периодах не менее чем с 50 конверсиями, для других стратегий Smart Bidding достаточно 30.

Могут ли бизнесы с лидогенерацией использовать ставки по ценности?

Да, если импортируют результаты. Бизнес с лидами хранит идентификатор клика Google или хешированный email вместе с каждым лидом, а затем загружает конверсии квалифицированного лида и продажи с ценностью через офлайн-импорт конверсий или Conversions API в Meta. В собственном примере Google правило ценности конверсий умножает на два ценность лидов из одного штата.

Что такое стратегия Highest value в Meta?

Highest value — стратегия ставок в Meta, когда целью оптимизации набора объявлений выбрана ценность: платформа расходует бюджет так, чтобы получить максимум ценности покупок. Если добавить минимальный ROAS, он превращается в нижнюю границу. Meta определяет его как общую ценность покупок, делённую на общие расходы, и старается удерживать в среднем по набору объявлений.

Источники

1. Google Ads Help, About Smart Bidding
2. Google Ads Help, About Target CPA bidding
3. Google Ads Help, About Target ROAS bidding
4. Google Ads Help, About Maximize conversion value bidding
5. Google Ads Help, About Maximize conversions bidding
6. Google Ads Help, Changes to target based bid strategies (August 2026)
7. Google Ads Help, About offline conversion imports
8. Google Ads Help, About enhanced conversions
9. Google Ads Help, About conversion value rules
10. Google Ads Help, About customer lifecycle goals
11. Google Ads Help, About seasonality adjustments
12. Google Ads Help, About data exclusions
13. Google Ads Help, About bid strategy statuses
14. Google Ads Help, Duration of the learning period for campaigns and what affects it
15. Google Ads API, Upload click conversions
16. Google Data Manager API, Google Ads offline conversions
17. Google Ads Developer Blog, Updates to Smart Bidding strategy naming and organization, 16 June 2026
18. Meta for Developers, Marketing API, Bid strategy
19. Meta for Developers, Marketing API, Bidding overview
20. Meta for Developers, Marketing API, Value rules
21. Meta for Developers, Conversions API
22. Meta for Developers, Conversions API for offline events
23. Meta for Developers, Ad campaign learning stage info
24. Social Media Today, Meta value rules overview, August 2025
25. Benjamin Edelman, Michael Ostrovsky, Michael Schwarz, Internet Advertising and the Generalized Second-Price Auction, American Economic Review 97(1), 2007
26. Gagan Aggarwal et al., Auto-bidding and Auctions in Online Advertising: A Survey, arXiv, 2024
27. Xiaojing Wang, Tianqi Liu, Jingang Miao, A Deep Probabilistic Model for Customer Lifetime Value Prediction, arXiv, 2019
28. Sunil Gupta, Donald R. Lehmann, Jennifer Ames Stuart, Valuing Customers, Journal of Marketing Research 41(1), 2004

Обновлено 15 октября 2026

Илья ПушинОснователь PUSHERS & COO Fintech ServiceИлья строит операционные системы для растущих компаний в медицине и финтехе. С 2021 года руководит трансграничными платежами в ARBI Exchange, лицензированном обменнике в Таиланде, включая KYC, AML и выход в новые юрисдикции.Об автореLinkedIn