Аналитика рекламы на Wildberries: какие метрики считать и как их связывать
В 2025 году WB изменил алгоритмы ранжирования, закрыл часть аналитических данных и сместил фокус с бюджета на качество. Теперь не получится просто вливать деньги, чтобы быть в плюсе.
Главное изменение 2025–2026: успех РК зависит не от объёма ставок, а от глубины аналитики и качества карточек. Бюджет без метрик — способ быстро слить оборотку.
Разберём, на какие метрики смотреть при анализе рекламы в 2026 году и как связывать их между собой, чтобы получать прибыль, а не просто собирать цифры.
Матрица метрик: что считаем и что это даёт
Не анализируйте рекламную кампанию целиком. Смотрите на показатели в разрезе кластеров ключевых запросов. Усреднение убивает аналитику — в одной РК могут быть кластеры с CTR 5% и 0,5%, а среднее арифметическое не скажет вам правды ни об одном из них.
CTR — кликабельность карточки
Формула: (Клики / Показы) × 100%
Показывает, привлекает ли карточка покупателя в конкретном кластере. Но здесь есть проблема: CTR может быть высоким только потому, что показов мало. Поэтому всегда проверяйте объём выборки.
Запоминаем: CTR 8% при 50 показах и 4 кликах — это не победа. Это статистический шум. Поэтому не делайте выводов на выборке меньше 500–1000 показов.
CPC — цена за клик
Формула CPC: Затраты / Клики
CPC сам по себе мало что говорит, потому что дешёвый клик может приводить «холодную» аудиторию, которая не покупает. Поэтому смотрите на CPC только в паре с CR.
Нормальные значения CPC для WB — 1–2% от цены товара. Если выше — либо конкуренция в кластере запредельная, либо карточка проигрывает по релевантности.
CPM — цена за тысячу показов
Формула CPM: Затраты / Показы × 1000
CPM показывает, насколько дёшево вы получаете охват. Актуален для АРК и рекомендательных блоков, но анализировать чистый CPM бессмысленно: дешёвые показы могут приходить по нецелевым запросам и «мусорным» кластерам.
Оценивайте CPM только в связке с CTR и CR. Если охват стоит копейки, но переходов и заказов нет — вы просто дёшево показываетесь не тем людям.
CR — конверсия из клика в заказ
Формула: (Заказы / Клики) × 100%
Это ключевая метрика. Высокий CTR + низкая CR = карточка не убеждает купить. Проблема может быть в контенте, цене, отзывах или УТП.
На что ориентироваться:
CPO — цена заказа
Формула: Затраты / Заказы
Сколько в итоге стоило привлечение одного заказа. Именно CPO, а не CPC, нужно зашивать в Unit-экономику. Например, при CPC 20 руб. и CR 2% CPO составит 1000 руб.
ACoS и TACoS — рентабельность рекламы
ACoS: (Расход / Рекламная выручка) × 100% — доля рекламных затрат в выручке с рекламы. Низкий ACoS (в рамках вашей Unit-экономики) = реклама эффективна и приносит прибыль.
TACoS: (Расход / Общая выручка) × 100% — доля рекламных затрат во всей выручке, включая органику. TACoS должен быть низким. Если он высокий — вы живёте только за счёт платного трафика.
Разница, если говорить просто:
1. ACoS — КПД рекламного трафика.
2.TACoS — КПД всей системы, включая органику.
ROI — окупаемость
Формула: ((Доход от рекламы − Затраты) / Затраты) × 100%
Это конечный фильтр: учитывает маржинальность, комиссии, логистику, возвраты. Без ROI вы не знаете, заработали вы или просто наторговали.
Сводная таблица метрик
Главное изменение 2025–2026: успех РК зависит не от объёма ставок, а от глубины аналитики и качества карточек. Бюджет без метрик — способ быстро слить оборотку.
Разберём, на какие метрики смотреть при анализе рекламы в 2026 году и как связывать их между собой, чтобы получать прибыль, а не просто собирать цифры.
Матрица метрик: что считаем и что это даёт
Не анализируйте рекламную кампанию целиком. Смотрите на показатели в разрезе кластеров ключевых запросов. Усреднение убивает аналитику — в одной РК могут быть кластеры с CTR 5% и 0,5%, а среднее арифметическое не скажет вам правды ни об одном из них.
CTR — кликабельность карточки
Формула: (Клики / Показы) × 100%
Показывает, привлекает ли карточка покупателя в конкретном кластере. Но здесь есть проблема: CTR может быть высоким только потому, что показов мало. Поэтому всегда проверяйте объём выборки.
Запоминаем: CTR 8% при 50 показах и 4 кликах — это не победа. Это статистический шум. Поэтому не делайте выводов на выборке меньше 500–1000 показов.
CPC — цена за клик
Формула CPC: Затраты / Клики
CPC сам по себе мало что говорит, потому что дешёвый клик может приводить «холодную» аудиторию, которая не покупает. Поэтому смотрите на CPC только в паре с CR.
Нормальные значения CPC для WB — 1–2% от цены товара. Если выше — либо конкуренция в кластере запредельная, либо карточка проигрывает по релевантности.
CPM — цена за тысячу показов
Формула CPM: Затраты / Показы × 1000
CPM показывает, насколько дёшево вы получаете охват. Актуален для АРК и рекомендательных блоков, но анализировать чистый CPM бессмысленно: дешёвые показы могут приходить по нецелевым запросам и «мусорным» кластерам.
Оценивайте CPM только в связке с CTR и CR. Если охват стоит копейки, но переходов и заказов нет — вы просто дёшево показываетесь не тем людям.
CR — конверсия из клика в заказ
Формула: (Заказы / Клики) × 100%
Это ключевая метрика. Высокий CTR + низкая CR = карточка не убеждает купить. Проблема может быть в контенте, цене, отзывах или УТП.
На что ориентироваться:
- CR выше 8–10% — отлично
- CR 3–7% — норма
- CR ниже 3% — ищем проблему
CPO — цена заказа
Формула: Затраты / Заказы
Сколько в итоге стоило привлечение одного заказа. Именно CPO, а не CPC, нужно зашивать в Unit-экономику. Например, при CPC 20 руб. и CR 2% CPO составит 1000 руб.
ACoS и TACoS — рентабельность рекламы
ACoS: (Расход / Рекламная выручка) × 100% — доля рекламных затрат в выручке с рекламы. Низкий ACoS (в рамках вашей Unit-экономики) = реклама эффективна и приносит прибыль.
TACoS: (Расход / Общая выручка) × 100% — доля рекламных затрат во всей выручке, включая органику. TACoS должен быть низким. Если он высокий — вы живёте только за счёт платного трафика.
Разница, если говорить просто:
1. ACoS — КПД рекламного трафика.
2.TACoS — КПД всей системы, включая органику.
ROI — окупаемость
Формула: ((Доход от рекламы − Затраты) / Затраты) × 100%
Это конечный фильтр: учитывает маржинальность, комиссии, логистику, возвраты. Без ROI вы не знаете, заработали вы или просто наторговали.
Сводная таблица метрик
Метрика | Формула | О чём сигнализирует | Что делать, если страдает? |
CTR | (Клики / Показы) × 100% | Привлекательность в выдаче | Менять фото, УТП, заголовок |
CPC | Затраты / Клики | Цена контакта | Оптимизировать ставки, кластеры |
CR | (Заказы / Клики) × 100% | Эффективность прохождения этапов воронки | Работать с контентом, ценой, локализацией по складам, отзывами |
CPO | Затраты / Заказы | Стоимость заказа | Вносить в Unit-экономику и принимать решение о внесении корректировок |
ACoS | Расход / Рекл. выручка × 100% | Эффективность рекламы | Анализировать и вносить правки, повышая эффективность получаемого трафика |
TACoS | Расход / Общ. выручка × 100% | Доля рекламы в продажах | Качать органику |
ROI | (Доход − Затраты) / Затраты × 100% | Чистая прибыль | Перерабатывать всю воронку продаж, включая карточку товара |
Рис. 1. Пример аналитического дашборда продавца.
Кластерный анализ — база, которую игнорируют
Большинство смотрит на кампанию в целом: средний CTR и общий CPO. Но это ошибка. Внутри одной РК могут соседствовать кластеры с разной эффективностью.
Проведём декомпозицию, чтобы узнать, куда утекает бюджет:
Если смотреть на средний CPO, мы увидим 700 рублей. Кажется, что всё в норме, но по факту второй кластер сжигает прибыль первого.
Большинство смотрит на кампанию в целом: средний CTR и общий CPO. Но это ошибка. Внутри одной РК могут соседствовать кластеры с разной эффективностью.
Проведём декомпозицию, чтобы узнать, куда утекает бюджет:
- Берём статистику → смотрим не на кампанию целиком, а на отдельные кластеры запросов.
- Считаем базовые метрики (CTR, CPC, CR, CPO) для каждого кластера отдельно.
- Сравниваем → ищем кластеры-локомотивы, который приносят деньги, и кластеры-паразиты, которые их сжигают.
Если смотреть на средний CPO, мы увидим 700 рублей. Кажется, что всё в норме, но по факту второй кластер сжигает прибыль первого.
Рис. 2. Статистика эффективности в разрезе поисковых кластеров.
5 типовых сценариев: как читать метрики в связке
Изолированная метрика ничего не решает. Делаем вывод по комбинации показателей.
Сценарий 1. CTR высокий, CR низкий
Карточка собирает клики, но не продаёт. Причина — в контенте, цене или отзывах.
→ Работаем с инфографикой, описанием, ценой. Проверяем конкурентов.
Сценарий 2. CTR низкий, CPC высокий
Аукцион дорогой, но карточка не привлекает внимание. Креатив нерелевантен запросу или аудитория его не замечает.
→ Меняем визуал, тестируем новые ракурсы.
Сценарий 3. ACoS высокий, но и TACoS высокий — отрыва почти нет
Органические продажи минимальны. Реклама даёт продажи, но карточка не растет в естественной выдаче. Получается, вы живёте только за счёт платного продвижения.
→ Качаем естественные позиции: рейтинг, отзывы, контент карточки.
Сценарий 4. CPO в норме, ROI отрицательный
После вычета комиссий WB, логистики и возвратов товар убыточен.
Вывод: CPO учитывайте в Unit-экономике
Сценарий 5. Много показов, мало кликов
Карточка показывается, но «сливается» с выдачей. Нет контраста, УТП не читается.
→ Тестируем контрастные цвета, уникальные ракурсы, акцентное УТП.
Единая ставка vs Ручная ставка: что выгоднее по метрикам
Ответ зависит от кластера. Сравним на цифрах
Реальный кейс: селлер радовался кликам по 5 рублей в АРК на новогодние гирлянды. Бюджет улетал, а заказов не было. Оказалось, что алгоритм показывал их по запросу «ёлочные игрушки». Когда перевели кампанию на Ручную ставку, клик вырос до 25 рублей, но это были целевые клики. Итоговый CPO упал втрое.
Практический пример:
Чек-лист для самопроверки
Прежде чем делать выводы, пробежимся по пунктам:
1. Смотрим на метрики по кластерам, а не по РК в целом.
2. Проверяем объём выборки — достаточно ли показов и кликов для выводов?
3. Сравниваем Единую и Ручную ставки по CPO, а не по CPC.
4. Анализируем динамику CTR за 7–14 дней — есть ли падение?
5. Считаем ACoS и TACoS отдельно по каждому товару.
6. Сверяем CPO с чистой маржой (с учётом всех комиссий и логистики WB).
7. Мониторим цены конкурентов и СПП — они влияют на позиции.
8. Проверяем сезонность: те же метрики в разные месяцы могут значить разное.
Вывод
Аналитика на Wildberries реально помогает управлять продажами, если не относиться к ней как к простой табличке с цифрами. Поэтому анализируем метрики в связке, на уровне кластеров, а экономику пересчитываем до чистой прибыли.
Алгоритмы 2025-2026 годов давно отсекли тех, кто просто лил трафик и надеялся на органику: сейчас на рынке остаются те, кто умеет считать. Поэтому главный вопрос не в том, какой у вас рекламный бюджет, а в том, понимаете ли вы, куда уходят вложенные деньги.
Изолированная метрика ничего не решает. Делаем вывод по комбинации показателей.
Сценарий 1. CTR высокий, CR низкий
Карточка собирает клики, но не продаёт. Причина — в контенте, цене или отзывах.
→ Работаем с инфографикой, описанием, ценой. Проверяем конкурентов.
Сценарий 2. CTR низкий, CPC высокий
Аукцион дорогой, но карточка не привлекает внимание. Креатив нерелевантен запросу или аудитория его не замечает.
→ Меняем визуал, тестируем новые ракурсы.
Сценарий 3. ACoS высокий, но и TACoS высокий — отрыва почти нет
Органические продажи минимальны. Реклама даёт продажи, но карточка не растет в естественной выдаче. Получается, вы живёте только за счёт платного продвижения.
→ Качаем естественные позиции: рейтинг, отзывы, контент карточки.
Сценарий 4. CPO в норме, ROI отрицательный
После вычета комиссий WB, логистики и возвратов товар убыточен.
Вывод: CPO учитывайте в Unit-экономике
Сценарий 5. Много показов, мало кликов
Карточка показывается, но «сливается» с выдачей. Нет контраста, УТП не читается.
→ Тестируем контрастные цвета, уникальные ракурсы, акцентное УТП.
Единая ставка vs Ручная ставка: что выгоднее по метрикам
Ответ зависит от кластера. Сравним на цифрах
Параметр | Единая ставка (АРК) | Ручная ставка (поиск) |
CPC | Низкий (часто 10–20 руб.) | Выше (30–60 руб.) |
CR | Ниже (1–3%) | Выше (5–10%) |
CPO | Может быть высоким из-за CR | Часто ниже за счёт лучшей конверсии |
Контроль | Минимальный | Полный (кластеры, ставки) |
Когда брать | Широкий сбор данных, тест гипотез | Целевые продажи, маржинальные товары |
Реальный кейс: селлер радовался кликам по 5 рублей в АРК на новогодние гирлянды. Бюджет улетал, а заказов не было. Оказалось, что алгоритм показывал их по запросу «ёлочные игрушки». Когда перевели кампанию на Ручную ставку, клик вырос до 25 рублей, но это были целевые клики. Итоговый CPO упал втрое.
Практический пример:
- Единая ставка: CPC 15 руб., CR 2% → CPO = 750 руб.
- Ручная ставка: CPC 40 руб., CR 8% → CPO = 500 руб.
Чек-лист для самопроверки
Прежде чем делать выводы, пробежимся по пунктам:
1. Смотрим на метрики по кластерам, а не по РК в целом.
2. Проверяем объём выборки — достаточно ли показов и кликов для выводов?
3. Сравниваем Единую и Ручную ставки по CPO, а не по CPC.
4. Анализируем динамику CTR за 7–14 дней — есть ли падение?
5. Считаем ACoS и TACoS отдельно по каждому товару.
6. Сверяем CPO с чистой маржой (с учётом всех комиссий и логистики WB).
7. Мониторим цены конкурентов и СПП — они влияют на позиции.
8. Проверяем сезонность: те же метрики в разные месяцы могут значить разное.
Вывод
Аналитика на Wildberries реально помогает управлять продажами, если не относиться к ней как к простой табличке с цифрами. Поэтому анализируем метрики в связке, на уровне кластеров, а экономику пересчитываем до чистой прибыли.
Алгоритмы 2025-2026 годов давно отсекли тех, кто просто лил трафик и надеялся на органику: сейчас на рынке остаются те, кто умеет считать. Поэтому главный вопрос не в том, какой у вас рекламный бюджет, а в том, понимаете ли вы, куда уходят вложенные деньги.