Как снизить ДРР для ecommerce, не торгуясь за каждый клик

Реклама в e-commerce действительно дорожает, тут не поспоришь. Вопрос в другом: какая именно её часть съедает маржу? Ответ не такой, как принято думать.

E-Promo Group проанализировала более 104 тысяч рекламных кампаний с общим бюджетом свыше 8 млрд рублей и сравнила показатели первого квартала 2026 года с тем же периодом 2025-го. Стоимость клика в e-commerce подорожала на 19%, а целевого действия почти на 40%.

Стоимость целевого действия (CPA) — это сколько реклама платит за одно действие, а не сколько платит покупатель. CPA — не отдельный замер: он получается делением цены клика на конверсию из клика в это самое действие. А значит, если клик подорожал на 19%, а действие — на 40%, конверсия обязана была просесть.

Проверим на живых числах. Было: клик 100 ₽, конверсия 2% — значит, действие стоило 5 000 ₽. Стало: клик 119 ₽, действие 6 990 ₽. Отсюда конверсия = 119 / 6 990 = 1,70%, то есть на 15% меньше прежних двух процентов.

Если разложить рост цены целевого действия на два множителя, окажется, что примерно половину принёс подорожавший клик, а вторую половину просевшая конверсия. 

В другой выборке клик за год не подорожал, а подешевел, а в Яндекс Директе, по тем же подсчётам, упал почти на 13%. Точная граница между двумя половинами зависит от площадки и периода. Неизменно другое:

значительная часть проблемы находится после клика и один из управляемых факторов после клика — качество UGC на карточке

ДРР падает с 21% до 13% за счёт отзывов (четыре рычага)

ДРР показывает, какую долю выручки магазин потратил на рекламу. Обычно в отчёте мы видим только итоговое число и не раскладываем его на множители. Хотя это самое интересное: хочется видеть какие факторы тянут ДРР вверх и какими магазин может управлять.

Пару оговорок для тех, кто будет считать:

• конверсия здесь из клика в оформленный заказ, а не в добавление в корзину;
• доля возвратов берётся в деньгах, а не в заказах;
• конверсия берётся до возвратов.

Возьмём магазин, собранный из средних по российскому рынку. 

• Цена клика — 24 ₽;
• Средний чек — 3 200 ₽;
• Конверсия визита в заказ — 2%; 
• Возвраты — 10%;
• Доля платного трафика — 50% (допущение).

Общий ДРР при таких вводных — 20,8%: пятая часть выручки уходит на рекламу. Теперь прибавляем к каждому множителю скромную, а не героическую дельту и не трогаем ставку. Мы видим, как ДРР падает до 13%.

Рычаг 1. Конверсия: рейтинг, количество, качество и свежесть отзывов снижают рекламный бюджет

О влиянии отзывов на продажи написаны десятки рецензируемых работ и сотни вендорских отчётов, но живут они в разных весовых категориях. Мы собрали базу из 99 источников, 39 из них российские, и у каждого пометили уровень доказательности. Цифры разных уровней нельзя ни складывать, ни приравнивать.

Два крупных мета-анализа на 26 и 51 исследовании дают эластичность продаж по рейтингу 0,4–0,8%: столько прибавляют продажи при росте рейтинга на 1%. В переводе на карточку: с 4,0 до 4,2 — плюс 2–4%, до 4,5 — плюс 5–10%. Речь именно о продажах, а не о конверсии: часть прироста приходит через видимость. В American Economic Review ту же величину измерили причинно. 

Пол-звезды рейтинга с 4,0 до 4,5 дали около 9% к продажам

А самое полезное для расчёта ДРР измерили не в продажах, а прямо в рекламном бюджете. Исследовательская группа сложила 3,3 млн отзывов TripAdvisor по разным отелям с данными об их рекламных расходах за четырнадцать лет. Результат: пол-звезды сверху, и отель тратит на рекламу на 7% меньше. 

Переносить коэффициент один в один на e-commerce нельзя: отель не SKU интернет-магазина. Ценность работы в другом — она показывает сам механизм замещения платного спроса репутацией.

Аплаут сравнил сырые визиты Яндекс Метрики по девяти магазинам: у 97 736 пользователей были визиты и с просмотром отзывов, и без — медиана разницы в конверсии между визитами одного и того же человека составила 2,1 раза. У Clever Media конверсия у дошедших до отзывов — 11,06% против 3,17%, а опрос Аплаут даёт целевые пороги: 10–20 отзывов — минимум, 50 — уверенность у 90% покупателей.

По замерам самой платформы Аплаут отзывы даёт от 9 до 15% к конверсии карточки.

Рычаг 2: Доля платного трафика: органика, классический поиск и AI-search

Второй множитель числителя работает мимо конверсии: чем больше бесплатных заходов, тем меньше вес рекламы в выручке. Но за последний год сменился сам источник этих заходов. Во втором квартале 2026 года доля ИИ-ответов в Яндекс Поиске достигла 42% при месячной аудитории 49,5 млн человек, а доля коммерческих запросов в нейропоиске за полгода удвоилась; Bain даёт 60% поисков без перехода на сайт. 

Что именно алгоритм читает в карточке товаров проверил Джафар Саббах и Огуз Акар. Они собрали симулятор карточки и прогнали восемь типовых промо-плашек через четыре ИИ-модели и четыре товарные категории. Дефицит, таймеры, перечёркнутые цены, купоны, бандлы, гарантии и социальные счётчики сработали вразнобой: эффект менялся и от модели к модели, и от категории к категории у одной и той же модели. 

Единственная плашка, которая надёжно повышала вероятность выбора LLM у всех четырёх моделей — это звёздный рейтинг.

Сколько стоит иметь этот рейтинг там, где его ищет модель, показал самый крупный на сегодня замер по теме. Trustpilot и агентство Seer Interactive разобрали 804 491 ответ четырёх моделей на 15 783 запроса по 1 926 брендам и сравнили бренды по зрелости профиля отзывов, а проще говоря по количество отзывов в интернете. У брендов без профиля медианная частота цитирования в ответах ИИ — 1%. Достаточно от одного до тринадцати отзывов, чтобы она поднялась до 53,5%; у брендов с активно ведущимся профилем — около 81%. 

Если говорить о классическом SEO, то SEOWORK сравнил видимость товаров в зависимости от наличия хотя бы одного отзыва — почти вдвое в Яндексе и почти вчетверо в Google. Единственный публичный российский замер с контрольной группой — тест Webit: за 22 дня видимость выросла на 73,3% в тесте против 28,8% в контроле.

Ещё SEOWORK разложил каталог одного крупного ритейлера бытовой техники и электроники по числу отзывов на карточке и посчитал не только видимость, но и заказы с выручкой. Оказалось, что на товары с 50 и более отзывами приходится 73% заказов и 75% выручки каталога, а на товары с одним-девятью отзывами — 3% заказов и меньше 2% выручки. 

Да, товары-локомотивы и продаются лучше и отзывов собирают больше — причинность здесь двусторонняя, и разделить её в таком разрезе сложно.

Рычаг 3–4. Средний чек и возвраты: влияние UGC и снижение неопределённости до покупки

По разным замерам Аплаут средений чек растёт на 9%. 

Что касается возвратов, то в Information Systems Research на транзакциях мультиканального ритейлера показали, что больше отзывов и больше «полезных» отзывов ведут к меньшему числу возвратов.

Механизм понятен из главной причины возвратов: в одежде 53% возвратов приходится на посадку и размер — ровно то, о чём покупатели пишут в отзывах и что видно на их фотографиях.

И вес этой рычага зависит от категории. Там, где возвращают половину заказов, — а в российском fashion доля возвратов доросла до 50% — сокращение возвратов на пятую часть снимает с ДРР около 17%, сопоставимо с ростом конверсии на четверть. При возвратах 10% та же пятая часть даёт около 2%.

Свежесть и ответы — это две управляемые характеристики, о которых забывают чаще всего. По BrightLocal 74% покупателей смотрят на отзывы за последние три месяца. Про ответы есть причинная оценка: отели, начавшие отвечать, получили +0,12 звезды и +12% отзывов. В России больше половины покупателей не обратятся в компанию, которая на отзывы не отвечает.

Что можно сделать уже на следующей неделе

1. Разложить ДРР на составляющие
   Пересчитать базовый ДРР по четырём множителям, а не брать одно число из кабинета. Канальный и общий — отдельно: они подсвечивают разные дыры.
2. Найти карточки, на которых сомнения покупателей обходятся дорого
   Для этого нужно пересечь два списка: SKU с высокими рекламными расходами и SKU без отзывов или с их минимальным количеством. Именно такие карточки обходятся особенно дорого. 
3. Запустить пилот с контрольной группой сопоставимых SKU
   Без контроля вы измерите сезон, а не эффект.
4. Поставить рядом две группы метрик: управляемые (покрытие, свежесть, доля отзывов с фото, срок ответа) и денежные (конверсия, CPO, доля органики, возвраты, ДРР).

Клик в e-commerce подорожал на 19% — это аукцион и с ним ничего не сделать. Заказ подорожал на 40% и половину этого роста дала не ставка, а просевшая конверсия. Вот эта половина как раз место, где можно работать. Инфраструктура для этого — это сбор настоящих отзывов с фото, фильтрация фейков, работа с негативом и ответами