Персонализация рекламы: создаем релевантную рекламу для каждого клиента и увеличиваем продажи

Персонализация помогает увеличить конверсию, сократить расходы на рекламу и улучшить пользовательский опыт. Клиент видит именно то, что ему нужно, и вероятность покупки растет. В этой статье разберем, какие виды персонализации существуют и что можно адаптировать под аудиторию, чтобы реклама приносила больше результатов.

Какие компании и зачем персонализируют рекламу

Реклама без персонализации работает хуже: 90% пользователей называют ее желанной. Такие предложения всегда работают лучше, потому что основаны на личных интересах и потребностях людей. Бюджет не тратится, а компания получает целевых лидов.

Какие компании используют персонализацию:

• Интернет-магазины. Анализируют просмотры, покупки, брошенные корзины и предлагают именно те товары, которые интересны пользователю.
• Банки. Предлагают условия, которые подходят клиенту, на основе его поведения и истории транзакций.
• Онлайн-сервисы. Рекомендует музыку, фильмы и видеоролики на основе предпочтений и прошлых просмотров. 
• Сервисы доставки. Анализируют прошлые заказы и предлагают клиенту его любимые блюда.

Главная цель персонализации в рекламе — найти сегменты пользователей со сформированной потребностью и показать им наиболее подходящее сообщение. 

Плюсы персонализации рекламы:

• Больше кликов: когда объявление соответствует интересам, его чаще открывают.
• Выше конверсия: клиенты быстрее совершают покупку, если предложение им подходит.
• Экономия бюджета: деньги не уходят на случайных пользователей.

Еще один важный эффект персонализации рекламы — лояльность. Если клиенту показывают релевантные предложения, он чаще возвращается. Итак, главные задачи персонализации: увеличение конверсии, оптимизация рекламных затрат и удержание клиентов.

Как пользователи относятся к персонализации

Реклама прошла значительную трансформацию от массовых сообщений к индивидуальным предложениям:

• 1990-е годы: Появились первые интернет-баннеры, реклама одинакова для всех пользователей.
• 2000-е годы: Внедрение контекстной рекламы, объявления начали отображаться в зависимости от содержания страницы или поисковых запросов.
• 2010-е годы: Развитие социальных сетей и больших данных. Компании стали анализировать поведение пользователей для создания таргетированных рекламных кампаний.
• 2020-е годы: Использование искусственного интеллекта и машинного обучения. Реклама стала предугадывать потребности пользователей и предлагать персонализированные решения.

Современные пользователи ценят персонализированный подход, однако их отношение к такой рекламе неоднозначно. Согласно исследованию McKinsey, 76% пользователей испытывают разочарование от неперсонализированных сообщений. 

При этом исследование агентства «МедиаНация» показало, что пользователи хотят получать персонализированные предложения, но не готовы делиться личной информацией: 

• 90% потребителей ожидают от брендов персонализированного подхода.
• 76% раздражает, когда они получают нерелевантные предложения.
• 48% отказываются от услуг компании, если персонализация в рекламе кажется слишком навязчивой.

Поэтому ключевой фактор в персонализированной рекламе — баланс между персонализацией и уважением к конфиденциальности. Бренды должны быть прозрачными в использовании данных и давать пользователям контроль над их информацией. Это поможет укрепить доверие и повысить эффективность рекламных кампаний.

Виды персонализации рекламы

Персонализация в рекламе — это уже давно не только обращение по имени или товарные рекомендации. Компании используют разные методы, чтобы сделать объявления максимально релевантными. В зависимости от подхода персонализация делится на несколько типов.

На основе демографических данных

Этот метод персонализации учитывает такие характеристики, как возраст, пол, место жительства, уровень дохода и семейное положение. Он помогает показывать рекламу тем, кто с наибольшей вероятностью заинтересуется товаром или услугой.

Примеры:

• Бренд косметики продвигает уходовые средства для женщин 25–35 лет.
• Разработчик онлайн-курсов предлагает обучение студентам и молодым специалистам.
• Автосалоны таргетируют премиальные модели на аудиторию с высоким доходом.

Онлайн-школа дизайна Contented регулярно тестирует гипотезы на разные сегменты аудитории с Carrot quest. Вот 5 идей, которые помогут собирать на 34% больше лидов.

Этот подход работает, если продукт ориентирован на определенный сегмент, но его точность ниже по сравнению с более продвинутыми методами персонализации.

На основе поведенческих данных

Метод анализирует действия пользователя: какие страницы он посещает, какие товары добавляет в корзину, что смотрит или читает. Это помогает предсказать, что именно человеку нужно прямо сейчас.

Примеры:

• Пользователь искал билеты в Барселону — ему показывают рекламу отелей и экскурсий в этом городе.
• Человек смотрел ноутбуки в интернет-магазине — ему предлагают скидку на выбранную модель.
• Клиент подписан на рассылку спортивного бренда — он получает персональные рекомендации по экипировке.

Например, магазин Authentica.love показывает поп-ап с промокодом на первую покупку только тем пользователям, которые еще не совершали покупок в магазине. Поп-апы с промокодом принесли 4,2 млн рублей выручки за три месяца.

Этот вид персонализации особенно часто используют в e-commerce, travel-индустрии и контентных сервисах.

На основе интересов

Основана на данных о том, чем человек увлекается. Интересы можно определить по поисковым запросам, подпискам в социальных сетях, лайкам, комментариям.

Примеры:

• Любители фитнеса видят рекламу спортивного питания и абонементов в зал.
• Геймеры получают предложения о распродажах в Steam.
• Человек активно комментирует посты про инвестиции — ему показывают рекламу брокеров и обучающих курсов.

Онлайн-сервис InstaHero использует поп-ап, чтобы продвигать пользователей по воронке продаж и стимулировать их покупать платные услуги. Вместе с клиентом выстроили систему онбординга внутри сервиса и снаружи, используя наши инструменты. Внутри сервиса мы внедрили поп-апы. В них мы объясняли, чем полезны платные услуги. В самом успешном поп-апе, например, сделали это с помощью видео от Анатолия.

Этот метод помогает находить клиентов, которые еще не проявили явного интереса к покупке, но потенциально могут быть заинтересованы.

На основе контекста

Такой метод учитывает, в каком контексте пользователь видит рекламу: на каком сайте, в каком приложении или даже в какой момент времени.

Примеры:

• Человек читает статью про здоровое питание — ему показывают рекламу доставки полезных продуктов.
• Пользователь смотрит прогноз погоды — видит объявление с осенними куртками.
• Вечером на YouTube он слушает расслабляющую музыку — получает рекламу онлайн-медитаций.

Например, застройщик «Стрижи» настроил лид-бота на повторную сессию на основе данных клиентов. Механика принесла 26 заявок на консультацию, что хороший показатель для этой отрасли.

Этот вид персонализации работает без привязки к истории просмотров и данных пользователя, но при этом остается достаточно точным.

Чем глубже персонализация, тем эффективнее реклама. Демографические данные дают общую сегментацию, поведенческие — предсказывают намерения, интересы — расширяют аудиторию, а контекст помогает подстраивать рекламу в моменте. Лучшие результаты дает сочетание этих методов.

Как собирать данные для персонализации рекламы

Персонализация начинается со сбора данных. Чем больше информации о клиенте, тем точнее можно настроить рекламу. Источников много: поведение на сайте, покупки, CRM-системы, cookie и пиксели. Главное — собирать данные законно и использовать их с пользой.

Первый шаг работы с данными — разделить пользователей на группы по ключевым признакам.

• Демография: возраст, пол, доход, местоположение. Так, вы найдете первые широкие сегменты, чтобы потом перейти к учету индивидуальных предпочтений.
• Поведение: что пользователи ищут, какие страницы посещают, как взаимодействуют с контентом. Это помогает понять их интересы и намерения.
• Интересы: анализ поисковых запросов, подписок, лайков и комментариев. Позволяет показывать рекламу тем, кто потенциально заинтересован в продукте.

Интернет-магазину мебели DaVita данные пользователей помогают привлекать целевой трафик в Яндекс.Директ. Информация о пользователях используется для настройки look-a-like аудитории.

Также можно проанализировать историю покупок и другие действия. Данные о прошлых покупках и просмотренных товарах — один из самых точных инструментов персонализации.

• Брошенные корзины: напоминание о незавершенной покупке с дополнительной скидкой.
• Рекомендации: если клиент купил смартфон, можно предложить чехол или наушники.
• Предложения на основе частоты покупок: если человек регулярно заказывает кофе в капсулах, можно напомнить о новом заказе.

Так, интернет-магазин Cougar получает +15% к выручке за счет триггерных рассылок клиентам. Компания использует персонализированные подборки на основе уже просмотренных товаров и напоминает о брошенных корзинах.

Также данные можно получить из CRM, CDP и других систем компании с помощью вебхуков. CRM (Customer Relationship Management) — база данных клиентов, где фиксируется вся история взаимодействий.

Что можно использовать:

• Данные о звонках, заявках, встречах.
• История покупок и повторных обращений.
• Переписка в мессенджерах и чатах.

Эти данные помогают сегментировать клиентов, прогнозировать потребности и запускать персонализированные рекламные кампании. Например, если клиент интересовался тарифами, но не купил, можно отправить ему персональное предложение.

Для отслеживания поведения можно использовать cookies и пиксели. Cookies — это небольшие файлы, которые сохраняются в браузере. Фиксируют историю посещений, помогают запоминать предпочтения пользователя.

А пиксели — крошечные изображения, которые загружаются на странице и передают данные рекламным платформам. Они позволяют отслеживать, какие объявления привели пользователя на сайт, какие страницы он посетил.

С чего начинать персонализировать рекламу

Персонализация невозможна без трех ключевых элементов: данных о клиентах, инструментов для их анализа и четкой стратегии. Без этого реклама останется массовой и неэффективной.

Шаг 1. Соберите данные о пользователях

Нужно знать, кто ваши клиенты, чем они интересуются, как ведут себя на сайте. Для этого используют:

• Формы подписки и регистрации — позволяют узнать имя, возраст, интересы.
• Аналитику сайта — отслеживает страницы, которые посещает пользователь.
• Историю покупок — помогает рекомендовать товары на основе прошлых заказов.
• Данные из CRM — фиксируют все взаимодействия клиента с брендом.

Шаг 2. Настройте аналитику и сегментацию

Данные сами по себе бесполезны, если их не анализировать. Важно не просто собирать информацию, а превращать ее в понятные сегменты.

Что нужно сделать:

• Разделить аудиторию по демографическим, поведенческим признакам и интересам. 
• Настроить инструменты аналитики — Google Analytics, CRM-системы, рекламные кабинеты.
• Определить, какие сегменты приносят больше продаж, и сосредоточить на них рекламу.

Шаг 3. Разработайте стратегию персонализации

Прежде чем запускать рекламу, нужно понять, какие данные будут использоваться и какие цели стоят перед бизнесом.

• Какие сегменты аудитории наиболее ценные?
• Какие персонализированные предложения будут работать лучше?
• Как часто стоит обновлять рекламные креативы?

Как настраивать персонализированную рекламу

Так же как и обычную рекламу, персонализированные объявления настраивают в рекламных платформах вроде Директа или Google Ads. 

Платформа определяет, какие инструменты персонализации доступны. Например: 

• Google Ads — позволяет использовать динамические объявления, таргетинг по интересам, поведенческим данным и ремаркетинг.
• Facebook Ads — использует пользовательские аудитории, Lookalike, динамическую рекламу товаров.
• Яндекс.Директ — предлагает сегментацию по поведенческим факторам, ретаргетинг, персонализированные баннеры.

Шаг 1. Настройте таргетинг на основе собранных данных

Настройка персонализированной рекламы немного отличается от обычных рекламных объявлений. Обычные сообщения ориентируются на большие сегменты пользователей: компания указывает их в настройках, а сервис запускает объявление на людей с похожими параметрами. 

Для персонализированной рекламы нужна более детальная сегментация. Группу делят на более мелкие сегменты, а для этого нужны данные не только из рекламных кабинетов, но и те, что бизнес собрал сам. Например, история покупок или реакций на механики на сайте. Эта информация передается в рекламный кабинет из платформы автоматизации маркетинга, CRM или CDP.

В зависимости от платформы рекламы можно настроить: 

• Демографический таргетинг — выбирает аудиторию по возрасту, полу, месту проживания.
• Контекстный таргетинг — показывает рекламу в зависимости от содержимого страницы или поисковых запросов.
• Поведенческий таргетинг — учитывает, какие товары просматривал пользователь, какие сайты посещал, что искал в интернете.
• Lookalike-аудитории — помогают находить новых клиентов, похожих на тех, кто уже совершил покупку.

Шаг 2. Создайте первые персонализированные объявления

После сегментации создайте персонализированные рекламные объявления для каждого сегмента с учетом уникальных параметров и формата.

Динамическая реклама. Автоматически подставляет в объявления название, цену и изображение товара, который пользователь уже смотрел.

Персонализированные тексты. Обращаются к пользователю по имени, предлагают товары на основе его интересов.Пример — чат-бот Алиса, который подстраивает свой тон общения под ваш и решает задачи без привлечения менеджеров.

Видео- и баннерная реклама. Адаптируется под сегмент. Например, в рекламе отеля для семейных туристов показываются детские развлечения, а для бизнес-клиентов — рабочие зоны и конференц-залы.

Шаг 3. Тестируйте и оптимизируйте рекламные кампании

A/B-тестирование показывает, какие элементы персонализации работают лучше. Что можно тестировать:

• Разные сегменты аудитории.
• Формулировки в заголовках и описаниях.
• Креативы — изображения, цвета, шрифты.
• Призыв к действию (CTA).

Тестирование проводится на небольших бюджетах. Если одна версия объявления показывает лучшие результаты, ее масштабируют. У нас есть подробная статья про то, как провести A/B-тест и получить статистически значимый результат.

Как повысить эффективность персонализированной рекламы с автоматизацией в Carrot quest

Carrot quest — это платформа автоматизации маркетинга и общения с пользователем на основе его поведения. Это не инструмент для настройки рекламы, а платформа, которая помогает собирать, управлять и использовать информацию о пользователе. Вот как это работает.

Сегментация аудитории на основе данных Carrot quest. Carrot quest собирает подробные данные о поведении пользователей на сайте: посещенные страницы, клики, время на сайте и другие действия. Эта информация позволяет разделить аудиторию на сегменты с учетом интересов и активности.

Например, можно выделить группу пользователей, которые часто просматривают определенную категорию товаров, но не совершают покупок. Для них можно разработать специальные предложения или акции, стимулирующие к покупке.

Персонализация рекламных объявлений с помощью данных о пользователях

Используя собранные данные, Carrot quest позволяет создавать персонализированные рекламные сообщения. Платформа обновляет данные пользователей в реальном времени, чтобы сообщения всегда оставались актуальными.

Например, если пользователь добавил товар в корзину, но не завершил покупку, система может автоматически отправить ему напоминание с предложением скидки на этот товар. Кроме того, анализ истории покупок и просмотров позволяет рекомендовать сопутствующие или дополнительные товары, повышая средний чек и удовлетворенность клиентов. 

Автоматические триггерные рекламные кампании

Carrot quest предоставляет возможность настроить автоматические триггерные кампании, которые запускаются при определенных действиях пользователя. Они выглядят как система коммуникаций в разных каналах в зависимости от действий пользователя помогают довести до целевого этапа большее количество пользователей.

Например, если клиент давно не посещал сайт, система может отправить ему персональное письмо с новыми предложениями или скидками, мотивируя вернуться. Такие автоматические рассылки позволяют поддерживать постоянный контакт с клиентами без дополнительной нагрузки на маркетинговую команду. 

Анализ эффективности рекламных кампаний и оптимизация стратегии

Carrot quest предоставляет инструменты для детального анализа результатов рекламных кампаний. Вы можете отслеживать показатели открываемости писем, кликабельности, конверсии и другие метрики. На основе этих данных можно проводить A/B-тестирование различных вариантов сообщений, определяя наиболее эффективные стратегии. Постоянный анализ и оптимизация позволяют повышать эффективность персонализированной рекламы и достигать лучших результатов.

Тренды развития digital-рекламы

1. Оптимизация бюджетов и достижение показателей ROAS. В 2025 году компании стремятся к максимальной эффективности рекламных расходов. ИИ играет ключевую роль в этом процессе, анализируя большие объемы данных для точной настройки целевой аудитории и автоматической оптимизации ставок. Это позволяет улучшить показатели ROAS (Return on Advertising Spend) и снизить затраты. 
2. Поиск новых площадок для размещения рекламы. С ростом популярности социальных сетей и видеоплатформ, бренды активно осваивают новые каналы продвижения. Форматы вроде Reels становятся важными инструментами для взаимодействия с аудиторией через короткие видеоролики. 
3. Использование искусственного интеллекта в digital-рекламе. Системы на базе ИИ способны оптимизировать ставки, тестировать различные креативы и автоматически корректировать таргетинг в зависимости от предпочтений пользователя. Это освобождает рекламодателей от рутинных задач и повышает общую эффективность кампаний.