Как разделить роли рекламных каналов и получить 415% ROAS в продвижении бренда доставки еды

Когда в продвижении доставки одновременно работают performance, медийная реклама, геосервисы, оценивать их одним показателем — например, стоимостью заказа — слишком грубо. В этом кейсе разные инструменты отвечали за разные задачи: охват и знание, установки и заказы, присутствие в момент локального выбора. С мая по июль 2026 года команда Media Insight разделяла эти роли, меняла настройки и оптимизировала каналы по их фактической эффективности. Разберем, какие решения сработали и что пришлось скорректировать.

Сергей Кочнев руководитель группы digital-рекламы Media Insight

До старта проекта клиент основном размещал рекламу офлайн. Последняя заметная digital-кампания прошла в сентябре 2025 года. В апреле 2026 года заказчик решил перераспределить рекламную активность в пользу digital и провел тендер, который выиграли мы.

Коротко о проекте и аналитике

Клиент — сервис доставки еды, работает в разных городах. Бренд не раскрываем из-за NDA.

География: Москва и Санкт-Петербург.

Период: с 12 мая по 31 июля 2026 года.

Рекламные системы: Яндекс Директ, VK Реклама, programmatic, 2ГИС и Яндекс Карты.

Задачи: увеличивать количество заказов и растить знание бренда. Главной конверсионной целью была покупка, дополнительными — установки, клики по номеру телефона, переходы к форме связи и добавление товара в корзину. Позже появилось дополнительное требование и KPI — ROAS > 150%.

В основном продвигали мобильное приложение, в 2ГИС и Яндекс Карты — сайт.

Ориентиры по CPI и CPA мы рассчитали на основе открытых рыночных бенчмарков, поскольку свежих данных из digital-рекламы у клиента не было.

Два слова об атрибуции

Performance-каналы оценивали по установкам и заказам в приложении. Для заказов использовали окно атрибуции 30 дней: пользователь мог установить приложение после рекламного контакта, а заказ оформить спустя несколько дней или недель.

Ежемесячный отчет мы готовили в самом начале следующего месяца. К этому моменту по установкам последних недель еще не проходил полный 30-дневный период, поэтому часть заказов продолжала атрибутироваться уже после подготовки отчета. Из-за этого ранние значения после дозревания когорты могли заметно различаться.

Например, в отчете в начале месяца за май было 2208 заказов, а после дозревания данных — 4452. Поэтому в кейсе мы не сравниваем майские показатели с последующими периодами напрямую и не делаем выводы о росте заказов относительно мая.

Как разделили роли между инструментами

Для каждого инструмента заранее определили задачу и набор метрик, а по мере накопления данных уточняли правила оценки.

Здесь важно уточнить:

• По мере развития аналитики для 2ГИС стали доступны установки и заказы, но это не превратило геосервис в обычный performance-канал: дополнительно учитывали локальные сценарии и поисковые запросы.

• Яндекс Карты весь период вели на сайт, связать размещение с установками приложения не было возможности.

• Рост поискового интереса не приписывали автоматически рекламе: на него могли влиять сезонность, акции и другие активности.

Для анализа использовали AppMetrica, Brand Lift и Wordstat: это позволяло разделять performance-результат, брендовые метрики и динамику поискового спроса, а не сводить их к одному показателю.

Офферы и креативы

В течение трех месяцев офферы меняли точечно, но общую механику не пересматривали. Использовали комбо и сеты по фиксированной цене, отдельные блюда и подарки за минимальную сумму заказа. Например, в мае в Петербурге продвигали оффер «5 пицц за 1 589 руб.», а в Москве — подарки к заказу.

Креативы в Москве и Петербурге различались, а в следующие месяцы менялись конкретные наборы и блюда. При этом общая логика сохранялась: понятный продукт, цена или выгода и прямой призыв к заказу.

Сразу оговоримся, офферы могли влиять на конверсию, но не объясняли разницу в результатах между городами.

Май: запустили медийный programmatic и определили, как оценивать разные каналы

В мае запустили медийную рекламу в мобильном programmatic Mobidriven. Ее задача — охват и рост брендовых метрик, а не прямая оптимизация по заказам. Результаты:

• Расход — 1,6 млн руб.

• Показы — 2,48 млн.

• Охват — ∼843 000 человек.

• Средняя частота — ∼2,9.

• Переходы — 37 989.

• CTR — 1,53%.

Поскольку programmatic оптимизировали на переходы, CTR 1,53% напрямую сравнивать с другими медийными форматами некорректно.

Параллельно провели Brand Lift отдельно для Москвы и Петербурга. По всем четырем показателям у группы, которая видела рекламу, результаты были лучше, чем в группе, которая не видела рекламу. Но мы не трактуем эти цифры как доказательство роста продаж. Brand Lift используется здесь для оценки брендовых метрик, а не для вывода о выручке.

Результаты performance-каналов:

• Яндекс Директ стал главным performance-источником: 9503 установки и 2033 заказа, это около 92% от всех заказов, зафиксированных в майском отчете.

• VK Реклама, согласно майскому отчету, выполнила 19% плана по установкам и 18% — по заказам. При этом наиболее эффективными здесь были ретаргетинговые кампании. Поэтому холодную закупку сократили, группы без заказов отключали, а ретаргетинг и аудитории с подтвержденным результатом сохранили.

• В мае 2ГИС вел на сайт: мы фиксировали показы и переходы, но не могли связать их с установками и заказами приложения. С июня трафик из 2ГИС перевели на приложение: мы самостоятельно создали трекер AppMetrica для ссылки на приложение и после появления первых установок в аналитике заменили ссылки на площадке. После этого в отчетности стали отслеживать app-установки и заказы.

Выводы мая

В мае мы определили, что:

• медийную рекламу нужно оценивать по ее собственным задачам и Brand Lift;

• в VK Рекламе — перенастроить фокус на ретаргетинг и подтвержденные связки;

• 2ГИС — донастроить с точки зрения измерения эффективности.

Июнь: данные по городам изменили подход

В июне общий расход на performance-каналы и медийный programmatic составил около 4,5 млн руб. с НДС. Это дало 16 086 установок и 5631 заказ.

По общим цифрам было не видно, насколько по-разному одни и те же каналы работали в Москве и Петербурге.

Результаты июня показали, что дешевый CPI не гарантирует выгодный заказ. Поэтому бюджет стали распределять с учетом заказов и CPA по городам, а CPI использовать как промежуточную метрику.

VK Реклама выполнила 50% плана по установкам и 89% — по заказам. Поэтому бюджет не стали наращивать на холодные аудитории: сохранили ретаргетинг и связки с подтвержденными заказами, а группы с установками без заказов отключали.

Результаты 2ГИС также сильно зависели от города:

• Москва: 22 установки → 3 заказа, CR = 13,6%

• Санкт-Петербург: 178 установок → 81 заказ, CR = 45,5%

В Петербурге карточка работала заметно лучше: пользователи приходили как по брендовым, так и по категорийным запросам. В Москве преобладали общие запросы — «суши», «доставка еды», «роллы» и другие категории. Поэтому для Москвы следующей задачей стало не просто наращивать показы, а доработать карточку, оффер и сократить путь от карточки к установке приложения. Цель этих доработок — повысить эффективность уже существующего категорийного трафика, а не просто увеличить показы.

Brand Lift повторили в июне. Все четыре метрики в обоих городах оставались положительными, а максимальный lift составил 12,6% по знанию бренда в Москве и 13,5% по намерению сделать следующий заказ в Петербурге. Как и в мае, эти данные использовали для оценки брендового эффекта, а не как доказательство роста заказов.

В июне, согласно данным в Wordstat, на 8% к маю вырос запрос с названием бренда в Москве и на 4% — в Петербурге. Но категорийный спрос оставался кратно шире брендового в обоих городах: запрос «доставка пиццы» превышал брендовый примерно в 4 раза в Петербурге и более чем в 35 раз в Москве. Для нас это означало, что рост нельзя строить только на уже сформированном знании, нужен перехват категории.

Выводы июня

В июне стало очевидно, что результат performance-кампаний сильно сильно зависит от аудитории и города.

Яндекс подтвердил роль основного источника заказов, VK улучшил показатели при более осторожном подходе к масштабированию, а 2ГИС впервые дал заказы и подтвердил сильную разницу между Москвой и Петербургом. Поэтому дальше мы продолжили оптимизировать каналы не по средним показателям, а с учетом эффективности в городах.

Июль: заказы важнее количества установок

В июле к Яндексу, VK и геосервисам добавили programmatic Hybe. В нем тестировали in-app баннеры, native и CTV и оптимизировали закупку на установки и заказы. Расход за июль составил 3,9 млн руб. с НДС. Это принесло 5665 заказов, общий ROAS — 415%.

Окупаемость в июле выросла относительно мая и июня в два раза. Это связано с отключением медийной рекламы, ориентированной на охват и брендовые метрики, а также оптимизацией performance-кампаний и изменениями в распределении бюджетов и настройке каналов.

Несмотря на то, что объем установок из VK Рекламы оставался ниже плана, ретаргетинг и отобранные связки стабильно приводили заказы. Поэтому масштабирование оставили точечным — только для аудиторий и связок с подтвержденным CPA.

Результаты programmatic-рекламы также сильно различались по городам:

• CPA в Москве — 5319 руб.

• CPA в Петербурге — 1306 руб.

Это не повод объявлять весь инструмент эффективным или неэффективным: продвижение в Москве требовало дальнейшей оптимизации.

2ГИС дал 75 установок и 44 заказа при ROAS 54%. По окупаемости он уступал performance-каналам, но его продолжили оценивать как геоинструмент — по работе с карточкой и локальными сценариями выбора.

Яндекс Карты дали 705 тыс. показов и 2206 рекламных кликов, но переходов на сайт и построений маршрутов было мало, а прямых установок и заказов в принятой модели атрибуции не зафиксировали. Поэтому канал оценивали по охвату, показам, кликам и CTR.

Июль показал, почему объем установок нельзя использовать как главный показатель эффективности. Москва привела почти вдвое больше установок, но Петербург — более чем вдвое больше заказов и получил более высокий ROAS.

На уровне Яндекс Директа контраст еще нагляднее: несмотря на более низкую стоимость установки заказа, стоимость заказа в Москве была в 2,5 раза выше. То есть более дешевая установка не означала более дешевый заказ.

На разницу в результатах между городами могли влиять несколько факторов:

• Знание бренда: компания изначально развивалась в Петербурге, ее там знают лучше

• Покрытие доставки: в Москве зона доставки не покрывает весь город, что сужает доступную для заказа аудиторию.

• Локальный спрос: потребительские привычки и уровень спроса на доставку могут различаться между городами.

Какие решения приняли по итогам трех месяцев

• Яндекс Директ: оставили основным источником объема установок. Решения по масштабированию принимали по количеству заказов, CPA и ROAS, а CPI использовали как промежуточную метрику.

• VK Реклама: оставили ретаргетинг и аудитории с подтвержденными заказами. Для масштабирования смотрели прежде всего количество заказов, CPA и ROAS.

• Programmatic: после перехода на Hybe продолжили тестировать форматы и настройки закупки, смещая оценку от одной установки ближе к заказу и ROAS.

• 2ГИС: сохранили ограниченный тест. Отслеживали app-установки и заказы, CPA и ROAS, структуру брендовых и категорийных запросов; карточку и офферы дорабатывали под категорийный спрос. При ROAS 54% оснований масштабировать канал как performance не было, дальнейшее решение зависит от динамики после оптимизации.

• Яндекс Карты продолжили оценивать отдельно по охвату, кликам и CTR.

6 выводов, которые можно использовать в продвижении приложений и доставки

1. Сначала определите роль канала, потом его KPI. Медийная реклама, performance и геосервисы решают разные задачи и не обязаны конкурировать по CPA или другим performance-показателям.
2. Фиксируйте окно атрибуции до начала оптимизации. Сначала посмотрите, как накапливаются конверсии в когортах D1, D7, D14 и D30, затем выберите окно, которое захватывает основную долю заказов, и используйте его последовательно. В нашем случае итоговую оценку заказов вели в окне 30 дней. Промежуточные срезы можно смотреть оперативно, но их нельзя напрямую сравнивать с дозревшими итогами.
3. Оценивайте рекламу в разных срезах. В нашем случае был важен срез по городам: в июле Петербург получил меньше установок, чем Москва, но значительно больше заказов и более высокий ROAS.
4. Оптимизируйте рекламу приложения по конечному действию, а не только по стоимости установки. В июле в Яндекс Директе установка в Москве была дешевле, чем в Петербурге, но заказы заметно дороже. CPI полезен как промежуточная метрика, но решение о масштабировании лучше принимать по заказам, CPA и выручке.
5. Масштабируйте не канал целиком, а связки, которые подтвердили результат. Если эффективность сильно различается между аудиториями, форматами или городами, общий результат канала может скрывать неэффективные сегменты.
6. Разделяйте уровни измерения. Brand Lift показывает изменение брендовых метрик, Wordstat — динамику поискового спроса, AppMetrica — установки, заказы и выручку. Ни один из этих показателей не заменяет другой.

За три месяца мы не нашли один универсальный канал, который решает все задачи. Вместо этого получилась более управляемая система: performance отвечает за заказы и выручку, медийная реклама — за измеряемый брендовый контакт, геосервисы — за локальные сценарии выбора, а аналитика помогает не смешивать эти результаты в одну цифру.