Минуточку внимания. Какие метрики актуальны для контент-маркетинга в 2026 году

Коротко

Сегодня бизнес все чаще хочет видеть конкретный результат маркетингового продвижения — рост продаж. От инвестиций в маркетинг ждут прежде всего высокого процента их окупаемости (ROI), и защищать контентный бюджет становится все сложнее.

Контекст

Отчет Gartner за 2025 год фиксирует стагнацию маркетинговых бюджетов — они продолжают держаться на уровне 7,7% от общего дохода компаний. Менеджеры стараются распределять средства более эффективно: самая распространенная мера для повышения продуктивности маркетинговых усилий — вклад в аналитику и работу с данными.

Для российского рынка это особенно актуально. Согласно исследованию АКАР, рынок маркетинговых коммуникаций заметно снизил темпы роста в 2025 году. В текущем году экономика продолжает пребывать в зоне турбулентности, а значит, бизнес продолжит фокусироваться на ROI.

Коротко

От подсчета охватов отказываться никто не планирует, но количественные метрики перестали быть мерилом эффективности контента. Главный ресурс современной цифровой экономики — внимание пользователя. И его всегда мало.

Контекст

Лучше понять сегодняшний контекст помогает термин «экономика внимания», введенный ученым Гербертом Саймоном в 1971

i

Simon, Herbert A. Designing Organizations for an Information-rich World // Computers, communications, and the public interest. — Baltimore, MD: The Johns Hopkins Press, 1971. — P. 37—72. году. Саймон предложил описание для ситуации информационной перегрузки, когда внимание всегда в дефиците, — именно в таком мире мы и обнаруживаем себя спустя 55 лет после формулирования этой концепции.

Высокие показатели охватов уже не отражают ценности контакта — на первый план выходит не количество, а качество. Как показывает отчет The ‘attention equation’ McKinsey, корреляция между вниманием и покупкой самая прямая: рост фокуса внимания на 10% стимулирует рост трат на 17%. 

Инна Куперман, директор по контент-стратегии в Teller.

Коротко

Напрямую — практически невозможно. Но есть альтернатива: спрогнозировать путь пользователя и выстроить на его основе экономическую модель. 

Контекст

Существующие способы измерений далеки от совершенства: ни метрики, основанные на данных, ни айтрекинг, ни наблюдения не дают полной картины. Это признает и упомянутый выше отчет McKinsey: отраслевой стандарт, предложенный The Interactive Advertising Bureau (IAB) и Media Rating Council (MRC), показывает скромные результаты — например, корреляция между использованием айтрекинга для сбора данных и продажами пока довольно слабая. 

В этом и заключается главный парадокс — бизнес хочет точных цифр, но реальное значение имеют метрики, которые невозможно выразить в цифрах.

«Напрямую измерить внимание нельзя, но его можно рассчитать, построив модель атрибуции: выбрать на пути пользователя решения, которые мы можем отследить и которые имеют значение для финального целевого действия. Наша задача — расставить максимальное количество чекпойнтов, на которых пользователь добровольно будет делиться своими данными. Так мы сможем понять, откуда он пришел и какие действия совершал. А дальше проанализировать, добиваемся ли мы именно такого поведения, которое нужно бизнесу, или что-то в цепочке сбивается», — Инна Куперман, директор по контент-стратегии в Teller.

Коротко

Они помогают находить закономерности и формулировать гипотезы. Следующий шаг — проверка гипотез на практике, то есть создание нового контента с их учетом.

Контекст

Сегодня этап аналитики стал гораздо проще и дешевле благодаря ИИ. Находить закономерности в больших объемах данных могут и непрофильные специалисты, хотя результаты все же стоит перепроверять. Как объясняет преподаватель Пражской медиашколы Станислав Львовский, LLM-модели должны давать хоть какой-то ответ — и поэтому ответы часто бывают неточны или содержат ошибки. По свежим данным Стэнфордского университета, доля галлюцинаций среди ответов 26 лучших моделей составляет от 22 до 94%.

Тем не менее, пока принятие решений и перепроверка на стороне человека, большой проблемы нет. Главное, что цикл сбор данных и аналитика —> формулирование гипотезы —> проверка —> сбор новых данных и аналитика проходит быстрее, и это позволяет оперативно формулировать новые гипотезы.

«Мы выбираем определенный набор гипотез, на тестирование которых хватит ресурсов команды. Пробуем и смотрим, что подтверждается, а что нет. Чаще всего удается получить частичное подтверждение. 

Например, мы тестировали расширенный формат новости — в дополнение к инфоповоду давали полезную справочную информацию. Например, к новости „В Брянской области запретили купаться в озере Мутном“ добавляли список мест, где можно купаться, или чек-лист для безопасного купания. 

Мы выяснили, что притока трафика из Google Discover, как мы хотели, это не дает. Зато оказалось, что на такие „расширенные“ новости люди охотнее кликают, и это сокращает количество материалов с нулевым трафиком. И мы решили оставить формат — нулевые страницы плохо воспринимаются поисковиками, а значит, такие новости помогут лучше индексировать контент», — Инна Куперман, директор по контент-стратегии в Teller.