КРАТКИЙ АУДИТ ТОВАРНЫХ СТРАТЕГИЙ E-COMMERCE
В 2026 году стандартные товарные стратегии приводят к росту валовой выручки при резком падении чистой маржинальности из-за рекламы низкомаржинального ассортимента, отсутствия сегментации каталога и разрыва между кликами и фактическим выкупом на кассе.
Оглавление гайда по товарным стратегиям
Почему товарные стратегии сжигают бюджет в 2026 году?
Какова реальная цена масштабирования без контроля ДРР?
Как искажение юнит-экономики убивает чистую прибыль?
ТОП-5 фатальных ошибок при выборе позиций для рекламы
Почему продвижение низкомаржинального неликвида разоряет магазин?
Как каннибализация ассортимента съедает рекламную окупаемость?
В чем риски запуска рекламы без учета складских остатков и логистики?
Ошибки в ценообразовании: почему демпинг уничтожает маржинальность?
Как рассчитать точку безубыточности и предельный CAC до старта?
Какая скидочная политика сохраняет LTV и маржинальный доход?
Технические и аналитические сбои в товарных кампаниях
Почему неоптимизированный товарный фид сжигает аукцион в Директе и VK?
Как сквозная аналитика выявляет скрытые утечки вплоть до кассы?
Как пересобрать товарную стратегию и выйти на ROMI от 2.7x?
Пошаговый алгоритм сегментации матриц по ABC/XYZ и марже
Какие связки трафика и посадочных страниц дают максимальную конверсию?
Часто задаваемые вопросы по товарным стратегиям
Источники и нормативная база
Заключение
Почему товарные стратегии сжигают бюджет в 2026 году?
Рост валового товарооборота без жесткого контроля маржинальности каждого отдельного артикула является главной причиной банкротства интернет-магазинов в 2026 году. Базовая формула операционной эффективности товарного бизнеса предельно проста: Маржинальная прибыль = Валовая выручка - Себестоимость закупки - Логистика и комиссии - Затраты на привлечение (CPO). Когда рекламные аукционы в Яндекс Директе и VK Рекламе ежегодно растут в цене на 25–35%, запуск платного трафика по модели «рекламируем весь каталог подряд» гарантированно генерирует чистый финансовый убыток.
В агентстве «Гибкий маркетинг» мы регулярно сталкиваемся с ситуацией, когда ритейлер наращивает рекламный бюджет вдвое, видит пропорциональный рост количества оформленных заказов в веб-аналитике, но в конце отчетного периода обнаруживает кассовый разрыв. Причина кроется в алгоритмической природе современных рекламных систем: нейросети обучаются давать максимальный объем конверсий в рамках заданного бюджета, автоматически выбирая самые дешевые и легко кликаемые позиции ассортимента. Чаще всего такими позициями оказываются либо низкомаржинальные расходники, либо уцененный неликвид, на котором бизнес теряет деньги при каждой продаже.
Успешное управление платным трафиком в электронной коммерции требует перехода от поверхностной оценки объема заказов к сквозной юнит-экономике. Мы должны знать не просто стоимость клика (CPC) или стоимость лида (CPL), а чистый финансовый результат по каждому конкретному артикулу (SKU) с учетом складской обработки, эквайринга, процента невыкупа и повторных продаж (LTV).
Какова реальная цена масштабирования без контроля ДРР?
Доля рекламных расходов (ДРР) отражает процент выручки, который бизнес отдает рекламным площадкам за привлечение покупателя:
ДРР = (Рекламные расходы / Выручка от продаж) * 100%. Критическая ошибка большинства проектов заключается в расчете усредненного ДРР по всему интернет-магазину. Если сводный показатель по сайту составляет комфортные 15%, это вовсе не означает, что реклама работает в плюс.При детальном аудите товарной матрицы мы часто выявляем, что за красивой средней цифрой скрывается опасный перекос: 20% флагманских товаров продаются с образцовым ДРР 6%, субсидируя оставшиеся 80% ассортимента, где ДРР достигает 55–70% при торговой наценке всего в 30%. В результате масштабирование рекламного бюджета приводит не к росту чистой прибыли, а к ускоренному вымыванию оборотных средств. Для предотвращения таких ситуаций необходимо рассчитывать предельно допустимый CPO (Cost Per Order) для каждой маржинальной группы каталога.
Приведем практический расчет. Допустим, интернет-магазин продает товар розничной стоимостью 5 000 рублей. Себестоимость закупки составляет 3 200 рублей, упаковка и доставка до склада — 350 рублей, эквайринг (2%) — 100 рублей, налоги (УСН Доходы 6%) — 300 рублей. Валовая маржа до рекламы равна:
5 000 - 3 200 - 350 - 100 - 300 = 1 050 рублей. Предельный CPO для безубыточности составляет ровно 1 050 рублей (предельный ДРР = 21%). Если рекламный кабинет привлекает заказ за 1 200 рублей, магазин генерирует 150 рублей чистого убытка с каждой единицы товара.Чтобы систематизировать финансовые риски и защитить оборотный капитал, наши маркетологи опираются на твердые метрики эффективности, выявленные в ходе ведения десятков e-commerce проектов.
35%
Среднегодовой рост стоимости клика (CPC) в аукционах e-commerce
42%
Бюджета в среднем сливается на товары с нулевой маржинальностью
2.7x
Нормативный порог окупаемости ROMI для сохранения устойчивости
Если посадочная страница магазина не оптимизирована под мобильный чекаут или содержит скрытые барьеры, рекламные потери возрастают многократно. Подробнее о фундаментальных сбоях конверсионного слоя мы рассказали в материале десяти причин слива бюджета.
Как искажение юнит-экономики убивает чистую прибыль?
Полноценная юнит-экономика товарного ритейла включает в себя цепочку скрытых издержек, которые маркетологи часто упускают при настройке таргетированной и контекстной рекламы. Речь идет о проценте невыкупа на пунктах выдачи заказов (ПВЗ), стоимости обратной логистики, бое товара при транспортировке, комиссиях платежных шлюзов и амортизации складских запасов.
В нишах с высокой долей примерки (например, одежда и обувь) доля выкупа редко превышает 50–60%. Если рекламная кампания фиксирует оформление заказа по цене 600 рублей, а клиент заказывает три размера на выбор и выкупает только один, реальная стоимость привлечения состоявшейся продажи (CAC выкупа) утраивается и составляет 1 800 рублей, плюс затраты на возврат двух невыкупленных единиц на склад.
Ориентация исключительно на промежуточные микроконверсии веб-аналитики создает опасную иллюзию масштабирования. Алгоритмы автостратегий видят успешные отправки форм корзины и продолжают оптимизировать показы на сегменты аудитории, склонные к спонтанным неоплачиваемым заказам.
Опытные performance-стратеги знают, что управление товарной рекламой без сквозной валидации статусов CRM приводит к системным искажениям в оптимизации алгоритмов.
«Большинство предпринимателей ориентируются на отчеты рекламного кабинета о количестве заказов, забывая, что реальные деньги появляются только в момент выкупа на кассе. Если вы не передаете статус исполнения заказов обратно в рекламные кабинеты через сквозную аналитику, вы обучаете автостратегии находить не покупателей, а профессиональных отказников.
Александр АнтощенкоSenior стратег агентства «Гибкий маркетинг»
ТОП-5 фатальных ошибок при выборе позиций для рекламы
Рекламировать полный ассортиментный каталог единым массивом — самый быстрый способ лишить интернет-магазин маржинальности. Без предварительной кластеризации базы товаров алгоритмы Яндекс Директа и VK Рекламы распределяют до 70% всего платного трафика на 10% наиболее кликабельных позиций с минимальным чеком.
В практике агентства «Гибкий маркетинг» мы делим весь ассортимент клиента на четыре базовые категории:
- Товары-локомотивы: высококонверсионные позиции с понятной ценностью, привлекающие первичную аудиторию.
- Маржинальные генераторы: флагманские позиции с высокой добавленной стоимостью (наценка от 50%), обеспечивающие основную массу чистой прибыли.
- Неликвидный балласт: залежавшиеся остатки и нестандартные размеры, требующие специальных акций, а не прямого контекстного трафика.
- Товары-ловушки: дешевые позиции с высоким процентом отказов и нулевым потенциалом допродажи.
Почему продвижение низкомаржинального неликвида разоряет магазин?
Распространенной ошибкой владельцев бизнеса является попытка использовать рекламный бюджет для экстренной распродажи залежавшегося на складе товара. Логика собственника понятна: необходимо освободить оборотные средства и складские площади. Однако в условиях аукционной рекламы стоимость привлечения покупателя (CAC) на невостребованный продукт почти всегда превышает маржу от его реализации.
Если товар не продается органически из-за устаревшего дизайна, завышенной цены или специфических характеристик, платный трафик лишь увеличивает совокупный убыток. Для ликвидации стока мы в агентстве «Гибкий маркетинг» применяем альтернативные механики: объединение неликвида в подарочные бандлы к маржинальным хитам, закрытые промо-рассылки по накопленной базе в мессенджерах или оптовую реализацию через профильные дисконт-площадки.
Наш практический опыт управления рекламными бюджетами свыше 500 млн рублей позволил выделить пять главных системных ошибок при формировании рекламного пула товаров.
Реклама товаров без запаса
Запуск трафика на позиции с остатком в 1-2 штуки приводит к сбросу обучения автостратегий сразу после первой продажи.
Низкий чек без апсейла
Продвижение моно-позиций дешевле 1000 рублей при стоимости клика 30 рублей генерирует чистый кассовый убыток.
Неконкурентная цена
Показ товаров, стоимость которых на 15-20% выше медианы поисковой выдачи, обнуляет конверсию карточки.
Сплошной YML-фид
Отсутствие фильтрации по уровню маржинальности заставляет алгоритмы крутить дешевый нерентабельный ассортимент.
Игнорирование сезонности
Запоздалый запуск или несвоевременное отключение рекламы сезонных товаров сжигает до четверти квартального бюджета.
Как каннибализация ассортимента съедает рекламную окупаемость?
Внутренняя каннибализация возникает, когда несколько рекламных кампаний одного магазина конкурируют за одну и ту же целевую аудиторию в аукционе. Если интернет-магазин одновременно запускает Товарную галерею, смарт-баннеры, Мастер Кампаний и стандартный Поиск без перекрестной минусации и разделения по устройствам, ставки искусственно взвинчиваются, а стоимость клика возрастает на 20–40%.
Особую опасность представляет смешение брендового и категорийного трафика. Когда брендовые запросы магазина попадают в общие автостратегии, система рапортует о великолепном CPO, маскируя тот факт, что дорогие общие ключи работают в глубокий минус, а общий результат вытягивают постоянные лояльные клиенты.
Примеры того, как структурные сбои в товарной матрице разрушают экономику fashion-сегмента, мы подробно разобрали в статье Фатальные ошибки в рекламе.
В чем риски запуска рекламы без учета складских остатков и логистики?
Ситуация Out of Stock — один из главных врагов машинного обучения. Когда автостратегия Яндекс Директа находит эффективный сегмент аудитории и начинает масштабировать показы на конкретную карточку товара, внезапное обнуление остатка на складе останавливает конверсии. Алгоритм теряет накопленные сигналы, переходит в статус дообучения и сливает бюджет на случайные поисковые запросы.
Не менее критичен фактор географической удаленности склада. Если срок доставки товара до покупателя превышает 4–5 дней, конверсия в выкуп падает более чем в два раза по сравнению с экспресс-доставкой. Мы настраиваем автоматические фиды, которые исключают позиции с остатком менее 3–5 единиц и таргетируют рекламу только на регионы с гарантированной быстрой логистикой.
Для оценки факторов, влияющих на конверсию товарной карточки, мы составили экспертный рейтинг на базе аудита более чем 100 интернет-магазинов.
Рейтинг факторов падения конверсии товарной карточки
Долгая и дорогая доставка до ПВЗ
Отсутствие ходовых размеров и модификаций
Розничная цена выше медианы рынка
Скудные характеристики и отсутствие живых фото
Перегруженная форма чекаута с обязательной регистрацией
Ошибки в ценообразовании: почему демпинг уничтожает маржинальность?
Попытка выиграть конкурентную борьбу в товарной выдаче путем прямого снижения розничных цен разрушительна для независимого ритейла. В условиях работы с платным трафиком демпинг запускает эффект отрицательного операционного рычага: снижая цену на 10–15%, магазин теряет до половины своей чистой маржи, требуя колоссального и часто недостижимого роста объема заказов для компенсации потерь.
Математика маржинального плеча наглядна. Представим товар с розничной ценой 10 000 рублей и себестоимостью 7 500 рублей. Исходная маржинальная прибыль составляет 2 500 рублей (25%). Чтобы заработать 250 000 рублей, магазину необходимо продать 100 единиц товара. Если маркетолог объявляет «скидку 10%» и снижает цену до 9 000 рублей, прибыль с единицы падает до 1 500 рублей. Теперь для получения тех же 250 000 рублей чистой маржи необходимо реализовать уже 167 единиц (+67% к объему). При этом рекламный бюджет на привлечение возросшего объема неизбежно увеличивается, так как аукцион не становится дешевле.
Как рассчитать точку безубыточности и предельный CAC до старта?
Расчет предельной стоимости привлечения клиента (
CAC_max) должен производиться до запуска рекламных кампаний. Базовая формула предельного CPO выглядит следующим образом: CPO_max = Средний чек * Маржинальность (%) - Постоянные операционные расходы на заказ.Если магазин рассчитывает на повторные покупки, предельный CAC рассчитывается с учетом жизненного цикла клиента (LTV):
CAC_max = LTV * Маржинальность (%). Однако закладывать LTV в расчет допустимо только при наличии подтвержденной исторической статистики когортного анализа. Для ниш разового спроса (крупногабаритная мебель, строительные материалы, сложное оборудование) расчет ведется строго по первой сделке.Ниже представлены результаты масштабного исследования рынка электронной коммерции, подчеркивающие необходимость строгого контроля издержек.
ИсследованиеЖурнал / Источник: Data Insight и Mediascope
Динамика рентабельности и рекламных расходов в российском e-commerce
Резюме
В 2025-2026 годах медианная маржинальность независимого товарного ритейла в РФ снизилась до 14.8% из-за роста ставок контекстной рекламы на 32% и удорожания магистральной логистики на 19%. Магазины без сквозного учета себестоимости каждого артикула теряют до 40% чистой прибыли.
Какая скидочная политика сохраняет LTV и маржинальный доход?
Вместо раздачи прямых скидок на карточке товара, разрушающих юнит-экономику, мы рекомендуем внедрять многоуровневые мотивационные программы:
- Прогрессивный дисконт от объема корзины: скидка активируется только при достижении чека, на 30–40% превышающего медианный AOV (Average Order Value).
- Подарки с высокой воспринимаемой ценностью: добавление комплементарного аксессуара с низкой себестоимостью вместо снижения цены основного продукта.
- Динамические бандлы: комплекты «Основной товар + сопутствующий высокомаржинальный расходник» с общей скидкой 10%, где маржа компенсируется вторым предметом.
Ошибки работы со скидками и внешним трафиком подробно проанализированы в нашем обзоре Ошибки внешнего маркетинга.
Технические и аналитические сбои в товарных кампаниях
Техническое состояние товарного фида и корректность передачи данных в аналитические системы определяют до 80% успеха performance-кампаний. Если в YML-файле содержатся ошибки в разметке атрибутов, битые ссылки или устаревшие цены, рекламные кабинеты показывают нерелевантные объявления и завышают стоимость целевого действия.
Ниже представлена структурная схема оптимизации товарного фида, применяемая нашими специалистами для управления ставками на основе маржинальности.
Архитектура кастомного товарного фида
Сегментация каталога для управления автостратегиями
Custom Label 0Маржинальность (High / Mid / Low)
Custom Label 1Складской остаток (>10 шт / 3-10 шт / <3 шт)
Custom Label 2Сезонный приоритет (Active / Transit / Off)
Custom Label 3Статус оборачиваемости по XYZ (X / Y / Z)
Почему неоптимизированный товарный фид сжигает аукцион в Директе и VK?
Рекламные роботы Яндекса и VK формируют поисковую выдачу товарной галереи и смарт-плиток на основе сопоставления поискового запроса пользователя с тегами
<title>Товары</title>, , `<meta name="description" content="Описание товаров">`, и <meta name="keywords" content="ключевые слова">. Если фид интернет-магазина выгружается автоматически из складской учетной системы без SEO-оптимизации, заголовки товаров содержат внутренние номенклатурные артикулы вместо понятных потребительских запросов.В результате кампания упускает горячий целевой трафик и вынуждена выкупать нерелевантные клики по широким автотаргетингам. Использование тегов `` позволяет физически разделить один общий каталог на изолированные рекламные кампании с индивидуальными целевыми ДРР и бюджетами.
Как сквозная аналитика выявляет скрытые утечки вплоть до кассы?
Сквозная аналитика в товарном бизнесе связывает каждый рекламный переход не просто с отправкой формы на сайте, а с фискальным чеком онлайн-кассы по 54-ФЗ и финальным статусом выполнения заказа в CRM. Передача данных об офлайн-конверсиях и фактических оплатах обратно в Яндекс Метрику и рекламные кабинеты позволяет алгоритмам обучаться исключительно на платежеспособной аудитории.
При сборе данных и настройке трекинга критически важно строго соблюдать законодательные нормы РФ, регулирующие распространение рекламы и обработку персональных данных покупателей.
Закон / ГОСТ38-ФЗ (Статья 18.1)
Федеральный закон 'О рекламе' (Маркировка рекламы)
Обязывает рекламодателей и агентства присваивать токен ERID каждому рекламному креативу (включая динамические товарные объявления) и ежемесячно передавать отчеты о разаллокации расходов в ЕРИР через аккредитованные ОРД во избежание штрафов до 500 000 рублей.
Исторический факт
2024-2026
Внедрение 54-ФЗ и фискализация аналитики e-commerce
Массовый переход на онлайн-кассы и обязательную систему маркировки 'Честный ЗНАК' позволил передовым агентствам замкнуть контур сквозной аналитики: автостратегии Директа теперь оптимизируются строго по сигналу пробития кассового чека, отсекая до 100% фродовых и отказных заявок.
Как пересобрать товарную стратегию и выйти на ROMI от 2.7x?
Выход на стабильный показатель ROMI от 2.7x (2,7 рубля чистой выручки на каждый вложенный рубль рекламы) требует системной перестройки управления маркетингом. В агентстве «Гибкий маркетинг» мы работаем короткими спринтами по 1–2 недели, тестируя гипотезы и непрерывно оптимизируя воронки на основе сквозных финансовых показателей.
Команда строит работу без менеджеров-прокладок: над каждым проектом лично работают старшие маркетологи (стратегия и аналитика — Александр Антощенко, трафик и реализация — Илья Калмыков), обеспечивая двойной контроль стратегических решений.
Пошаговый алгоритм сегментации матриц по ABC/XYZ и марже
Для разделения товарной матрицы применяется трехмерная модель:
- ABC-анализ: деление по вкладу в валовую выручку (A — 80% выручки, B — 15%, C — 5%).
- XYZ-анализ: оценка стабильности спроса (X — стабильный спрос с погрешностью до 10%, Y — сезонные колебания, Z — нерегулярный спрос).
- Margin-кластеризация: фильтрация по чистой маржинальности (High >40%, Mid 20-40%, Low <20%).
На стыке метрик формируются рабочие группы:
- Группа A-HighMargin: Приоритет №1. Выделяется до 60% бюджета. Настраиваются Единые перфоманс-кампании (ЕПК) с оплатой за целевой CPO и агрессивной ставкой.
- Группа B-MidMargin: Удержание строгого планового ДРР, динамический ретаргетинг на посетителей, бросивших корзину.
- Группа C-LowMargin: Прямая поисковая реклама отключается. Продажи стимулируются кросс-сейлом на этапе чекаута.
- Группа Z-Неликвид: Распродажа через закрытые промо-акции и Telegram-боты.
Ниже представлена информация о ведущем стратеге нашего агентства, курирующем разработку аналитических моделей.
10 лет опыта | 700+ проектов
Александр Антощенко
Маркетолог-аналитикГибкий Маркетинг/ Вконтакте, Яндекс, Авито
Маркетолог и эксперт по рекламе. Специалист с уникальным сочетанием технической экспертизы, творческих навыков и масштабным опытом. Закрываю полный цикл digital-продвижения: от контента до аналитики и масштабирования. Официальный партнёр и амбассадор ВКонтакте.
Реализовал 485+ млн руб. бюджета
Заработал клиентам 1.3+ млрд руб
Официальный амбассадор ВК
700+ проектов, 3+ млн лидов
Expert Verified · E-E-A-T
Какие связки трафика и посадочных страниц дают максимальную конверсию?
Наивысшую окупаемость в 2026 году демонстрирует мультиканальная связка: Товарная галерея Яндекса (горячий поисковый спрос) + Динамический ретаргетинг в VK Ads (дожим по каталогу) + Чат-бот в Telegram (LTV-прогрев и повторные продажи).
Параллельно проводится оптимизация мобильного чекаута: сокращение формы заказа до 3 обязательных полей (Имя, Телефон, Способ получения) и интеграция мгновенной оплаты через СБП увеличивает конверсию посадочной страницы на 25–40%, существенно снижая итоговый CAC.
Часто задаваемые вопросы по товарным стратегиям
Ответы на ключевые вопросы владельцев интернет-магазинов и директоров по маркетингу о защите маржинальности и тонкостях настройки платного трафика.
Частые вопросы по товарным стратегиям
Какой ДРР считается нормальным для интернет-магазина в 2026 году?
Какой ДРР считается нормальным для интернет-магазина в 2026 году?
Норматив ДРР зависит от ниши и маржинальности: в электронике с наценкой 15-20% безопасный ДРР составляет 5-8%; в одежде и обуви (наценка 100-200%) допустим ДРР 18-25%; в мебели и DIY — 12-16%; в FMCG товарах — 10-14%. Главный критерий — сохранение чистой прибыли после вычета всех операционных расходов.
Стоит ли рекламировать товары, если наценка на них меньше 20%?
Стоит ли рекламировать товары, если наценка на них меньше 20%?
Прямая реклама товаров с низкой наценкой через поиск чаще всего убыточна. Их продвигают в составе бандлов с высокомаржинальными позициями, используют как лид-магниты для первого заказа с расчетом на высокий LTV, либо настраивают показ строго по точному брендовому поиску с минимальной ставкой.
Как быстро автостратегии Яндекс Директа адаптируются к обновлению цен в фиде?
Как быстро автостратегии Яндекс Директа адаптируются к обновлению цен в фиде?
При плановом обновлении цен в YML-фиде алгоритмы пересчитывают показатели в течение 24-48 часов. Однако резкое изменение стоимости более чем на 20-30% приводит к полному перезапуску фазы обучения стратегии, что может вызвать временную просадку конверсий на 3-5 дней.
Чем опасен запуск рекламы на весь каталог через Мастер Кампаний?
Чем опасен запуск рекламы на весь каталог через Мастер Кампаний?
Мастер Кампаний без фильтрации выбирает наиболее кликабельные позиции, сливая бюджет на дешевые аксессуары и неликвид. Кроме того, инструмент не позволяет гибко управлять предельным CPO в разрезе маржинальных групп, маскируя убытки за общим числом конверсий.
Как отслеживать реальный выкуп товаров при работе с курьерскими службами и ПВЗ?
Как отслеживать реальный выкуп товаров при работе с курьерскими службами и ПВЗ?
Необходимо настроить сквозную передачу статусов заказов из CRM (МойСклад, 1С, RetailCRM) в Яндекс Метрику через API офлайн-конверсий по ClientID/UserID. Автостратегии Директа должны обучаться только на заказах в финальном статусе «Оплачен и выкуплен».
Источники и нормативная база
Прозрачность ведения кампаний, соблюдение нормативных актов РФ и опора на проверенные отраслевые бенчмарки обеспечивают юридическую и финансовую безопасность бизнеса.
Нормативные документы и отраслевые материалы
- 1
- 2
- 3
Заключение
Эффективность товарного маркетинга в 2026 году измеряется не объемом привлеченного трафика и не валовой выручкой, а чистой прибылью, оставшейся на расчетном счете после всех вычетов. Отказ от бездумной рекламы неликвида, кастомизация фидов по уровню маржи и опора на сквозную аналитику позволяют сократить нецелевой расход бюджета на 30–40% при стабильном росте ROMI.
ИТОГИ ОПТИМИЗАЦИИ ТОВАРНОЙ СТРАТЕГИИ
Переход от сплошного продвижения каталога к сегментированному управлению ставками на основе ABC/XYZ анализа маржинальности обеспечивает защиту оборотного капитала и масштабирование чистой прибыли интернет-магазина.
Свяжитесь с нами
Получите расчет юнит-экономики для вашего каталога
Оставьте заявку — маркетологи агентства «Гибкий маркетинг» проведут аудит ваших рекламных кампаний и подготовят медиаплан с фиксацией KPI в договоре.