Сезон 2025 закрыл тот сценарий, который у нас на проде ловили ещё с лета: кликов в трекере больше, а кассу выручка не догоняет. Свежий benchmark impact.com даёт сухие цифры по сектору: клики +2% год к году, transactions -5%, conversion rate -6%, при этом consumer spend упал всего на 1%. То есть рынок не схлопнулся, а пользователь просто перестал жать на оффер с первого касания — он сначала собирает варианты, потом неделю висит в research, и только потом закрывает покупку, причём более крупным чеком.
Когда мы лили на $400/день в гео US на electronics-белой связке, last-click-отчёт показывал, что половина наших content review-партнёров «тонут». Резать их по голому CR — самый дорогой способ слить программу. Ниже разложу, что именно ломается в старой логике оценки и как мы у себя перестроили партнёрский микс под двухфазную воронку.
Что треснуло в старой last-click-логике
Старая модель видит только финальную кассу. На графике impact.com ноябрь дал всплеск кликов +45% год к году при почти плоских транзакциях. Это не «трафик стал хуже», это пользователь зашёл собирать корзину и ушёл думать. Если в этот момент байер режет research-каналы по last click, он выпиливает источник, который сам же кормит execution-партнёров через месяц.
Кейс по нашему пулу
На проекте по home appliances мы 30 дней крутили A/B на 5М кликов. Контрольная группа — оценка по last click, тестовая — оценка по доле участия в воронке (assisted + last). После отключения «слабых» обзорщиков по last click контрольная просела по выручке на 11% за 14 дней, хотя CR на оставшихся каналах формально вырос. Тестовая группа удержала payout на уровне $0.92 за клик при approval 71%. Вывод: research-канал шумный по CR, но без него execution-канал режется по сухому.
На что смотреть кроме last click
- доля assisted-визитов на оффер по каждому партнёру за окно 14–30 дней
- средний чек по визитам, где партнёр был первым касанием, vs где был последним
- распределение времени между первым кликом и approval — если у партнёра окно «клик → покупка» >7 дней, он почти точно research, и резать его по дневному ROI бессмысленно
Почему длинный research не равен слабому спросу
Impact в отчёте отдельно подчёркивает: средний чек подрос на 4% — с $118 до $123, количество товаров в заказе сместилось с 2.3 до 2.5. То есть покупают реже, но плотнее. Consumer spend в ноябре по brand-категориям подрос на 6%, а комиссии партнёрам в среднем прибавили 10%, при росте commission rates на 7%. Это значит, что бренды осознанно платят больше за качественную подготовку покупателя.
На своих оферах под finance в DACH я гонял такую же картину: клики выросли на 18% к Q3, а транзакции прибавили только 3%. Когда подняли смотровое окно с 7 до 30 дней и переоценили партнёров по revenue per visitor, выяснилось, что три «бесполезных» обзорника тащили 22% будущих конверсий. Их вернули в payout-сетку с гибридом — фикс за квалифицированный визит + revshare за approval. Через 6 недель payout по программе вырос на 14%, а total revenue — на 19%.
Как раскладывать партнёрский микс на research и execution
Research-каналы
Content review-партнёры, нишевые сети, тематические инфлюенсеры, tech solutions (сравнялки, расширения для cashback-сравнения, ИИ-помощники по выбору). Их задача — занести бренд в shortlist пользователя. Оценивать их по assisted reach, среднему чеку приведённого юзера и доле новых покупателей. CR тут смотрим только в связке с окном >14 дней.
Execution-каналы
Loyalty- и voucher-партнёры, cashback-сети, retargeting-плейсменты в партнёрской сетке. Они ловят уже созревший спрос на этапе корзины. Оценивать по incremental lift: сколько покупок реально добавили относительно baseline без купона. У нас на одном пуле voucher-партнёр давал жирный last click, но при подъёме его комиссии на 20% incremental lift был +2% — то есть он каннибалил собственные продажи бренда.
Календарный сдвиг бюджета
По impact март–апрель дали самые высокие CR года. Ноябрь — пик research. Логика проста: бюджет на research-каналы заряжаем за 4–6 недель до основного окна покупок (октябрь — под BFCM, февраль — под весенний всплеск). Execution-партнёрам поднимаем cap и комиссии за 7–10 дней до пика. Если лить одинаково весь квартал, режется маржа по unit-экономике в 1.5–2 раза.
Что менять в трекинге и отчётах прямо сейчас
Минимум, который должен быть в дашборде после такого сезона:
- атрибуция в двух разрезах одновременно — last click и participation (assisted + last), с возможностью сравнивать payout по обеим
- смотровое окно не короче 14 дней для дорогих категорий и не короче 30 дней для finance/insurance
- средний чек и количество товаров в заказе по каждому партнёру отдельно, чтобы видеть, кто приводит «жирного» покупателя, а кто — мелочёвку
- incremental lift по execution-партнёрам — раз в квартал отключать их на тестовой когорте и смотреть, сколько покупок остаётся
- трекинг доли новых vs возвращающихся покупателей по источнику — research-партнёр обязан давать новых, иначе он только ворует у органики
- сезонный план бюджета по фазам спроса, а не по дням недели
Главное, что вытаскиваю из benchmark: если в 2026 продолжить мерить программу по голому CR за 7 дней, потеряем сначала research-партнёров, потом execution-партнёров, потом всю программу. Двухфазная воронка стала нормой — кто перестроит микс и атрибуцию раньше, тот заберёт чужой shortlist.
