Меня зовут Игорь Ивицкий, я эксперт по performance-маркетингу и доктор наук в области математического моделирования. К рекламе я подхожу не как гуманитарист, а как ученый. Этот подход привел меня на шестое место в рейтинге Top 50 Most Influential PPC Experts 2026, я стал первым украинцем в этом глобальном списке. Ниже пять математических принципов, которые, на мой взгляд, меняют подход к Google Ads. Но сначала о том, с чего все началось.
Performance-маркетинг. Credit: depositphotos.com
Был 2017 год. Я оптимизировал большой рекламный аккаунт, реклама шла по всему миру. Начал с анализа поисковых запросов, далее объявления, далее демография, интересы, время суток. И чем глубже я копал, тем яснее видел: переменных настолько много, что я физически не могу удержать их в голове.
Смотришь на поисковые запросы, вроде бы ясно, что исключать. Смотришь те же запросы в разрезе разных стран, и уже не так очевидно. Смотришь на конверсию по интересам, видишь среднее. А на самом деле одни интересы лучше конвертируются ночью, другие днем, и в среднем это незаметно. Таких скрытых взаимосвязей сотни.
Я сидел и не мог понять, за что ухватиться.
Исследователи показали: человек удерживает в голове 7 плюс-минус 2 параметра. А здесь их десятки, и все влияют друг на друга. Раньше проблемой был недостаток данных, теперь их избыток.
Тогда я сделал то, что умел лучше всего. Не угадывание, а научный метод: полный факторный эксперимент, инструмент, созданный именно для систем, где ты не знаешь, как параметры влияют друг на друга. Я смоделировал рекламу, нашел скрытые взаимосвязи и сразу же их оптимизировал. А когда применил это к быстрому языковому масштабированию, тот аккаунт за четыре дня принес $1,25 миллиона долларов дохода только от поисковой рекламы.
Почему математическая модель сработала там, где не сработала интуиция? Потому что большинство маркетологов работают на ощущениях. Я после защиты PhD в КПИ восемь лет исследовал неньютоновские жидкости, среды, поведение которых невозможно описать одной формулой. Когда я перешел в рекламу, оказалось, что люди ведут себя так же непредсказуемо, как те жидкости. Просто вместо жидкостей теперь были люди, данные и реклама.
Вот пять принципов, которые я вынес из этого пересечения науки и рекламы.
1. Бюджет — это самый слабый рычаг, который у вас есть
Первое, что слышит маркетолог от бизнеса: «Давайте увеличим бюджет». Это интуитивно. Это и неправильно.
Есть большое исследование, в котором экономисты собрали 751 оценку того, как реклама влияет на продажи. Вывод таков: когда бизнес увеличивает рекламный бюджет на 1%, продажи растут в среднем лишь на 0,12%, а не на 1%. То есть деньги — это рычаг с очень коротким плечом. Вы давите сильно, а сдвигается мало.
Один мой клиент увеличил бюджет на поисковую рекламу с $10 до $30 тысяч в месяц. Доход рос, поэтому казалось, что все работает. Но когда мы посчитали прирост отдельно, оказалось: первые $10 тысяч давали окупаемость 5,0, а каждый следующий доллар — всего 1,8. Среднее число это скрывало.
Что мы сделали. Нашли точку перегиба, уровень, после которого поисковая реклама перестает приносить пропорциональную отдачу. Оставили на нем бюджет поиска неизменным. Остальное перераспределили: лидогенерационный Performance Max, Demand Gen и ремаркетинг. Та же сумма, но каналов стало больше. И вот тогда масштабирование действительно заработало.
Бюджет редко бывает слишком мал. Чаще всего он просто стоит не там.
2. Воронка — это не лестница. Это пересечение множеств
Мы привыкли представлять воронку как лестницу: человек заходит сверху и спускается вниз. Математически это неверная картина. Воронка — это пересечение нескольких разных аудиторий. Купить может только тот, кто оказался одновременно во всех кругах.
Посмотрите, как это ломается. Бизнес продает услугу с чеком от $5 до $10 тысяч и хорошо знает эту аудиторию. Далее он заказывает сайт в веб-студии, и копирайтер пишет тексты для лендингов через призму собственного мировоззрения. В результате сайт начинает лучше всего конвертировать людей с готовностью платить где-то в диапазоне от $3 до $8 тысяч. Затем бизнес нанимает рекламное агентство, и там реклама настраивается через еще одну картину мира — сотрудника-специалиста по рекламе — и она привлекает аудиторию с готовностью заплатить от $1 до $6 тысяч.
Что в итоге? По рекламе кликают те, кто готов платить от 1 до 6. Сайт конвертирует из них только тех, кто от 3 до 6. Бизнес заключает сделку только с теми, кто от 5 до 6. Каждая стадия работает сама по себе, а пересечение, реальная зона продаж, мизерно.
Как этот разрыв уменьшить? Один из инструментов я в свое время разработал для проекта из финансового сектора, где реклама шла на пятнадцати языках. Я получил миллионы поисковых запросов на языках, на которых никогда не говорил, и не мог очистить их вручную. Тогда я нашел математический способ, N-gram анализ: он разбивает миллионы запросов на отдельные слова и подсчитывает, какое слово приносит деньги, а какое их сжигает. Математика делает это с хирургической точностью, там, где глаз добавит лишнее или не заметит нужное.
3. Бюджет не преодолевает несовместимость сред
В физике есть понятие импеданса, сопротивления среды. Когда звуковая волна переходит границу между воздухом и водой, отражается около 99,9% энергии. Не потому, что волна слабая. Потому что среды несовместимы. Как бы громко ни кричал над водой, рыба тебя почти не услышит.
В рекламе то же самое. Представьте холодный трафик из медийной кампании, человек листал ленту в телефоне, находился в импульсном состоянии. И вы ведете его на B2B-лендинг технической услуги: длинная форма, профессиональная лексика, расчет на того, кто уже знает, что ищет. Показатель отказов около 99%. Команда полгода переписывает заголовки, меняет кнопки и картинки, а он не сдвигается с места.
Как-то, глядя на очередной такой кейс, я поймал себя на мысли: проблема не в копирайте. Проблема в том, что вы соединяете две несовместимые среды. Заголовками это не лечится.
Решение структурное. Между рекламой и финальным лендингом ставится промежуточная страница, её ещё называют pre-landing. Она не продаёт. Она переводит человека из импульсного состояния в режим, в котором он готов читать об услуге. Это как пологий переход вместо стены. И конверсия растёт не на проценты, а кратно.
4. Самый умный алгоритм на грязных данных проигрывает простому на чистых
Существует теорема теории информации: при обработке информация может только теряться, но никогда не появляться. Последствия для рекламы суровы. Если алгоритм обучается на грязных данных, никакая его сложность этого не исправит. Простая модель на чистых данных систематически обыгрывает гениальный ИИ на грязных.
Мой самый болезненный кейс: $180 тысяч рекламного бюджета за неделю. Google показал 22,5 тысячи конверсий. Все до одной оказались фейковыми. После месяцев переписки Google вернул $800 из 180 тысяч.
Но есть и более обыденная версия этой проблемы, и она коварнее. Конверсию настраивают на «оставленную заявку», а не на продажу. Реклама выглядит великолепно, алгоритм бодро обучается, заявок много. А продаж нет. Часть людей не понимает, почему им звонят. Часть говорит, что оставляла заявку, но не поняла, что это. Часть не читала условия на лендинге. Часть не берет трубку, часть — это вообще несуществующие номера.
Процесс кажется рабочим, менеджеры звонят, а на выходе ноль. И самое печальное: менеджеры выгорают, потому что в девяти случаях из десяти их отправляют к черту. Алгоритм все это время оптимизировался на источник мусора, потому что он дешев.
5. Один принцип, много инструментов: культурный импеданс
Импеданс существует не только между стадиями воронки. Он существует и между культурами.
Социолог Герт Гофстеде формализовал культурное расстояние через шесть измерений: дистанция власти, индивидуализм, маскулинность, избегание неопределенности, долгосрочная ориентация и склонность к удовольствиям. Это не абстракция, это числа, с которыми можно работать.
Реальный кейс: мы адаптировали рекламу с британского рынка для Германии. Обычный перевод дал катастрофически плохие результаты. Почему? Британское объявление продает через легкость, обещание, эмоцию. А немецкая аудитория имеет высокий уровень избегания неопределенности, на легкость и обещания она реагирует недоверием. Ей нужны гарантии, сертификаты, конкретные цифры. То же объявление, которое прекрасно работало в Великобритании, в Германии воспринималось как несерьезное.
Мы переписали объявление по логике Гофстеде, адаптировали целевую страницу и убрали аудиторные настройки, потому что в каждой стране таргетинг работает по-разному. И реклама заработала.
Интересно здесь вот что. Раньше выход на новый рынок означал «переведите нам сайт». Сегодня искусственный интеллект позволяет ставить задачу иначе: не «переведи с украинского на польский», а «адаптируй с украинской культуры на польскую с учетом разницы по шести измерениям Гофстеде». Это та же самая задача согласования сред, просто в новом измерении.
Это не пять приемов. Это пять слоев одной проблемы
Если присмотреться, принципы не существуют отдельно.
Бюджет не масштабирует то, что структурно не работает. Структуру определяет пересечение аудиторий, а не сама воронка. Несовместимость между стадиями физическая, а не косметическая. Все это рушится на грязных данных. И то же мышление работает на новых рынках.
Это система. И когда она складывается, результат бывает нелинейным. Мой метод N-gram, с которого все начиналось, в 2024 году получил награду за лучший рекламный кейс Европы на конференции ADworld Experience. Хотя, честно говоря, награду я получил не за сам метод, а за то, что смог показать маркетологам, как сделать такой анализ в обычном Excel. Целый год после этого мне писали люди со всего мира, которые улучшили свои кампании.
В результате этого долгого пути, сочетающего науку и рекламу, я вошел в №6 списка самых влиятельных экспертов по рекламе в мире. Интересно, что когда я узнал об этой номинации, эйфории не было. Был тихий кивок. Первая мысль была не «я это сделал», а «под что оптимизировать дальше? Какая следующая цель?».
Потому что математик никогда не выходит из лаборатории. Он просто время от времени ее меняет.
