Advantage+ против ручных кампаний: что показали 640 экспериментов на Meta

Компания Haus сравнила, что рекламный кабинет приписывает себе, с тем, сколько продаж реклама реально приносит бизнесу. Разбираю отчёт 2025 года и пересчёт, который вышел летом 2026-го.

Любой, кто ведёт рекламу в Meta, рано или поздно упирается в один вопрос: насколько можно верить цифрам в Ads Manager. Кабинет показывает покупки, ROAS, стоимость конверсии – и всё это выглядит как точный учёт. На деле это оценка самой платформы, а платформа заинтересована выглядеть хорошо.

Проверить её изнутри кабинета невозможно. Нужен внешний замер – продажи, которые бизнес видит у себя, и способ отделить те из них, что появились благодаря рекламе. Именно этим занимается Haus, и в июле 2025 года они опубликовали самый крупный на сегодня открытый разбор по Meta.

Haus – американская компания, которая проводит для брендов эксперименты по измерению эффекта рекламы. Отчёт написал Тайлер Хорнер, руководитель направления solutions consulting.

В основе – 640 экспериментов, которые клиенты Haus провели на Meta с 1 января 2024 по 30 июня 2025 года. Это бренды из десятков вертикалей, от среднего бизнеса и DTC-магазинов до крупных компаний вроде The Home Depot. Средний рекламодатель в выборке тратит на Meta около 14 млн долларов в год.

Сразу важная оговорка про масштаб. Механика алгоритма у всех одна, но цифры, полученные на таких бюджетах, на малый бизнес один в один не переносятся. Их стоит читать как описание того, как устроена система, а конкретные проценты – как ориентир.

Кабинет работает через атрибуцию. Логика простая: человек увидел или кликнул объявление и в течение заданного окна купил – покупка засчитывается рекламе. В отчёте за основу взято стандартное окно Meta: 7 дней после клика и 1 день после показа.

Проблема в том, что часть этих людей купила бы и без рекламы. Алгоритм показывает объявления тем, кто и так склонен к покупке, поэтому связь между показом и покупкой есть всегда. Вызвала ли эту покупку реклама – отдельный вопрос.

Продажи, которых без рекламы просто не случилось бы, называются инкрементальными. Их и меряет Haus.

Метод – гео-эксперимент. Рекламу выключают в части регионов и сравнивают, что происходит с продажами там и в остальных регионах. Продажи при этом берутся из систем самого бренда: интернет-магазина, маркетплейсов, розницы, с разбивкой по регионам. Ads Manager в этой схеме не участвует – поэтому результат и можно сравнивать с ним.

Чтобы сравнение было честным, Haus собирает для тестовых регионов «двойника». Это взвешенная комбинация других регионов – условно 40% одного, 35% второго, 25% третьего, – которая до начала теста день в день повторяла кривую продаж тестовых. Если до теста двойник совпадал с реальностью, значит, он показывает, что было бы и дальше без изменений. Разница между реальными продажами и двойником во время теста – это инкрементальный эффект рекламы. Метод называется синтетическим контролем.

Есть и второй способ – Conversion Lift в самой Meta, где платформа случайно делит пользователей на тех, кто видит рекламу, и контрольную группу. Он точнее по рандомизации, но доступен не каждому аккаунту: Meta ограничивает его по расходу и объёму конверсий. В отчёте Haus все тесты – гео-эксперименты.

Средний тест шёл 18,6 дня, после чего ещё 8,8 дня продолжали считать продажи – чтобы поймать отложенные покупки, когда человек увидел рекламу в последний день, а купил через неделю. Итого около 27,4 дня. Тесты верхней воронки шли дольше – в среднем 34,4 дня.

Отдачу Haus считает через iROAS – инкрементальный ROAS. Это та же отдача на рекламный доллар, только в числителе продажи, которые реклама реально добавила. Если не оговорено иное, iROAS в отчёте считается по продажам на сайте бренда и с учётом отложенных покупок.

Хорнер начинает с личной истории. В 2017 году он работал в небольшом агентстве, и оптимальная стратегия на Facebook выглядела так: тестировать как можно больше аудиторий и объявлений, отрезать худшие, повторять. Аккаунты были настолько громоздкими, что объявления загружали через Power Editor пачками по 200–400 штук. Побеждал тот, кто быстрее тестировал.

Около 2018 года обновление алгоритма запустило цепочку перемен. Стало ясно, что системе нужна плотность сигнала. За год аккаунты с сотнями кампаний сжались до десятка. Широкие аудитории почти без таргетинга местами стали обгонять лукэлайки. Группы объявлений, забитые 50 объявлениями, перешли на 5 – новые креативы сначала проходили отбор в отдельных тестовых кампаниях с небольшим бюджетом и только потом попадали в основные. Затем появилась фаза обучения.

Логическое завершение этого пути – Advantage+ Sales, бывший Advantage+ Shopping. Meta построила его в ответ на iOS 14 и ATT, и он сам управляет бюджетом, тестированием креативов и таргетингом. Advantage+ становится основным типом кампаний на продажи для большинства рекламодателей. Убавить автоматику и вернуть часть ручного контроля по-прежнему можно.

Отсюда главный вопрос отчёта: стоит ли сопротивляться автоматизации или пора полностью довериться системе – и стали ли бренды от неё богаче.

Начнём с хорошего. В среднем реклама в Meta давала около 19% прироста к главному показателю бренда – выручке, числу новых клиентов. Без неё почти пятая часть ключевой метрики исчезла бы сразу.

У Haus есть с чем сравнить: за всё время они провели тысячи экспериментов по разным каналам – Google, TikTok, YouTube, телевидение. Если выстроить их все по силе эффекта и взять сотню лучших, 77 из них окажутся тестами Meta. И самый сильный результат одного канала в истории Haus тоже у Meta: реклама подняла главный показатель бренда на 74%.

Ещё одна неожиданная деталь: если смотреть только на атрибуцию по кликам, без учёта показов, кабинет свой вклад даже занижает – в среднем на 15%. Реальность, получается, где-то между атрибуцией «только клики» и «клики плюс показы».

Haus при этом оговаривается: инкрементальность значит, что реклама даёт прирост, но ничего не говорит о том, окупается ли он при данном расходе. Это каждый бизнес считает сам. Для большинства брендов вопрос стоит так: как работать на Meta эффективнее.

Скорость – отдельный плюс. У большинства каналов верхней воронки эффект разгоняется медленно и долго тянется после кампании. С Meta иначе: в 96% тестов значимый прирост был виден уже к середине эксперимента. За период после отключения рекламы iROAS в среднем вырастал ещё на 26% – это профиль, похожий скорее на поисковую рекламу, чем на соцсети и видео.

Практический вывод: чтобы просто доказать, что Meta работает, большинству брендов хватит одной-двух недель теста.

У брендов, которые продают не только на своём сайте – минимум четверть продаж через Amazon, маркетплейсы или офлайн-магазины, – около 32% эффекта Meta уходило в эти каналы.

Это сильно меняет расчёт окупаемости. Пример: потратили 100 долларов, эксперимент показал, что на сайте реклама добавила 68. По сайту – минус 32. Но эти 68 – только две трети эффекта. Ещё 32 доллара пришли на маркетплейсы и в розницу. В сумме – 100 на 100.

Haus формулирует это так: среднему омниканальному бренду для выхода в ноль по всем каналам достаточно iROAS 0,68 по сайту. Одно уточнение, которого в отчёте нет: «в ноль» здесь по выручке. Чтобы выйти в ноль по деньгам, нужно учесть себестоимость и маржу.

Advantage+ появился в 2022 году с новой моделью машинного обучения, которая лучше использует историю аккаунта, быстрее находит людей с высоким намерением купить и быстрее проходит обучение.

К 2024 году его использовали 93% брендов, в среднем на него уходило 39% бюджета. По данным кабинета он выглядел лучше ручных кампаний: ROAS на 2,4% выше, хотя и на меньшем масштабе.

По такой логике бренды должны были дальше его масштабировать. Но за год цифры не сдвинулись – ни доля брендов, ни доля бюджета. Haus предполагает, что причина в реальной отдаче.

Когда бренды сравнивали Advantage+ и ручные кампании в прямых тестах, у 58% ручные дали более высокий iROAS. В среднем Advantage+ приносил на 12% меньше инкрементальной отдачи – при расходе в день на 18% ниже.

Интересна динамика. Advantage+ силён в моменте и слабее в хвосте:

Прирост за период после отключения рекламы: +17% у Advantage+ против +32% у ручных.

С учётом отложенных продаж Advantage+ завышает свои результаты относительно ручных кампаний в среднем на 12 процентных пунктов. В деньгах: на каждые 100 долларов выручки, которые показывает кабинет, ручные кампании приносят бизнесу примерно на 12 долларов больше, чем Advantage+.

Объяснение Haus звучит почти как комплимент: модель поиска намерения работает слишком хорошо. Она находит тех, кто и так был готов купить, и записывает их покупки на себя.

Авторы прямо пишут: данные нужны, чтобы понимать, как устроен этот тип кампаний. Объявлять его хорошим или плохим – значит неправильно их прочитать.

У 42% брендов Advantage+ всё-таки выиграл. У 39% на него уходит большая часть бюджета Meta. Новых клиентов он приводил даже чуть больше: 70% против 65% у ручных. Доля расхода на ретаргетинг у обоих типов практически одинаковая – около 15%. Подозрение, что Advantage+ прячет ретаргетинг внутри «холодных» кампаний, данные не подтверждают.

Он выигрывал в самых разных вертикалях: подписки, косметика, одежда, товары для дома, аксессуары. И даже если в обычные периоды ручные кампании сильнее – а у большинства так и есть, – способность Advantage+ быстро находить спрос делает его полезным в короткие акции и праздники.

У омниканальных брендов Advantage+ давал даже чуть больший эффект на продажи вне сайта: +51% против +43%. Опасение, что автоматика не работает на маркетплейсы и розницу, не подтвердилось.

Первая мысль после таких данных – разделить бюджет поровну между Advantage+ и ручными кампаниями. Haus этого не советует.

Больше десятка брендов попробовали перейти от перекоса – 75% бюджета и больше в одном типе кампаний – к примерно равному делению. В среднем они потеряли 18% инкрементальной отдачи.

Поэтому большинство брендов держат минимум 75% бюджета в одном типе. Бренды с упором на ручные кампании достигают такой концентрации чаще – в 65% случаев против 38% у брендов с упором на Advantage+.

Совет Haus: смещаться туда, где видна отдача. Advantage+ немного завышает себя относительно ручных, но если в кабинете он показывает намного лучшую эффективность, скорее всего, и реальная отдача у него выше. Формулировка авторов: баланс обычно хорош, но насильно впихивать его в структуру Meta – значит бороться с капризным алгоритмом.

Под серединой воронки (Middle of the funnel) Haus понимает оптимизацию на шаг до покупки: добавление в корзину, просмотр карточки товара, прохождение квиза и тп.

Раньше это считалось крайней мерой – так делали, когда покупок слишком мало для оптимизации на них. Сейчас появился второй сценарий: балансировать воронку, которую Advantage+ сужает до самых горячих покупателей. Частота таких тестов у клиентов Haus выросла на 121%.

Относительно кампаний на покупку:

•iROAS ниже на 14% – при расходе в день на 85% меньше

•отложенный эффект после отключения рекламы на 9% выше

•эффект на продажи вне сайта: +70% против +46%

•доля новых клиентов: 78% против 67%

Главная цифра для небольших бизнесов: у брендов, где меньше 5 000 покупок в неделю, оптимизация на промежуточное событие теряет всего 5% эффективности. У малого бизнеса покупок почти всегда меньше этого порога – и это прямой повод тестировать.

Есть важная деталь в том, как оценивать такие кампании. Это дополнительный бюджет поверх основных кампаний на покупку – альтернатива тому, чтобы гонять ту же базу людей с ещё большей частотой. Поэтому сравнивать их нужно с тем, что дал бы следующий доллар в основной кампании. Средняя эффективность всех кампаний тут плохой ориентир.

Верх воронки в отчёте – кампании без цели конверсии: трафик, охват, просмотры видео, узнаваемость.

Интерес к ним стоит на месте: их запускают 70% клиентов Haus, и на них уходит около 6% бюджета Meta – год к году без изменений. Haus связывает это с экономическим давлением, при котором первым режут всё с отложенной отдачей, и с перетоком верхнего бюджета в YouTube и Connected TV.

При этом данные у таких кампаний любопытные. Во время теста их iROAS на 46% ниже, чем у кампаний на покупку, но после учёта отложенных продаж разрыв сокращается до 22%. Большая часть эффекта приходит с задержкой. По графику в отчёте отложенный прирост у них на 45% выше, чем у конверсионных кампаний.

Новых клиентов они приводят больше: 81% против 67%. А эффект на продажи вне сайта – самый сильный среди всех тактик Meta: у тех же брендов, где кампании на покупку давали +46%, кампании без цели конверсии дали +138%.

Итог для омниканальных брендов: верхняя воронка может показывать на 39% более низкий iROAS по сайту и всё равно работать наравне с конверсионными кампаниями.

Отдельный вопрос – насколько кабинет недосчитывает такие кампании. Покупки он приписывает любой кампании, у которой на сайте стоит пиксель или Conversions API, – охватной тоже, если человек увидел объявление и купил в пределах окна атрибуции. Но чем дальше цель оптимизации от покупки, тем сильнее разрыв с реальностью. Относительно кампаний на покупку реальный вклад выше, чем в отчёте:

Пример из отчёта: если у кампаний на покупку 100 долларов в кабинете соответствуют 100 долларам реального прироста, то у охватных кампаний того же бренда 100 долларов в кабинете могут означать 600.

Главная оговорка Haus: верхнюю воронку тестировали в среднем на 7% дневного бюджета конверсионных кампаний – то есть примерно в 14 раз меньше. Как она поведёт себя на сопоставимых бюджетах, пока неизвестно.

Incremental Attribution – новая настройка атрибуции в Meta. Её обещание – оптимизировать кампанию на результаты, которые с большей вероятностью вызваны именно рекламой.

Если это сработает, решится главная проблема Advantage+. Алгоритм научится отличать тех, кто купит без рекламы, от тех, кто купит только с ней, – и станет одновременно точным и инкрементальным.

В июле 2025 года результат был скромным: Incremental Attribution выигрывала у стандартной атрибуции только в 43% тестов Haus. Авторы осторожничали: установление причинности исторически не сильная сторона машинного обучения. Но добавляли, что если кто и справится, то Meta – у неё почти наверняка крупнейшая в мире база тестов Conversion Lift.

В июле 2026 года Haus пересчитал этот раздел на свежих данных, и вывод развернулся.

Считали аккуратно. Сравнение того, что кабинет показывает при двух настройках, показало бы лишь, какая из них приписывает себе больше. Поэтому сравнивали инкрементальную отдачу, измеренную экспериментом: сколько дополнительных продаж получает бизнес, когда кампания оптимизируется на Incremental Attribution, против стандартной атрибуции. Часть тестов – прямые A/B с равным бюджетом в двух ячейках одновременно, часть – тесты с контрольной группой, сравненные с тестами того же бренда на стандартной настройке.

Каждый тест давал соотношение: больше 1,0 – выиграла Incremental Attribution, меньше 1,0 – стандартная. Результаты сводили через среднее геометрическое – так правильно усреднять соотношения, один-два выброса не искажают картину. Рядом с каждой цифрой – 80-процентный интервал.

По типу бизнеса разница заметная. У брендов, продающих только через сайт, соотношение выросло с 0,94 до 1,38. У омниканальных – с 0,76 до 1,02, то есть до паритета.

Haus проверил, что стоит за разворотом. Размер бренда не влияет. Есть небольшой крен в пользу задач привлечения новых клиентов, но он в пределах шума. Самый чёткий паттерн – структура каналов продаж: рост сильнее у тех, кто продаёт только через сайт. При этом таких брендов в свежем периоде заметно больше в выборке, так что часть общего скачка объясняется составом тех, кто тестировал. Улучшается ли настройка с повторными тестами у одного и того же бренда, доказать не удалось – у кого-то стало лучше, у кого-то хуже.

Вывод самих авторов взвешенный: сравнения атрибуции – движущаяся мишень, и один снимок не окончательный вердикт. Разрыв за год сузился и развернулся, улучшение есть у всех типов бизнеса, сильнее всего у продающих через сайт, и оно не зависит от размера бренда.

Haus в конце отчёта советует несколько вещей: тестировать баланс между автоматизацией и ручным управлением на своём аккаунте, омниканальным брендам тестировать ещё больше, начинать среднюю и верхнюю воронку с небольших бюджетов, проверить Incremental Attribution – и не забывать про креатив, который они считают, вероятно, главным рычагом инкрементальности.

В переводе на действия в кабинете:

•Проверьте Incremental Attribution на своём аккаунте – за год она перешла из аутсайдеров в лидеры.

•Сравнивайте Advantage+ с ручными кампаниями на реальных продажах. В этом сравнении кабинет в среднем подыгрывает Advantage+ на 12 пунктов. Смотрите на результат с учётом отложенных покупок.

•Держите бюджет там, где видна отдача. Деление 50 на 50 ради баланса в среднем стоило 18% эффективности.

•Мало покупок – тестируйте оптимизацию на шаг до них. Ниже 5 000 покупок в неделю потери минимальные, а новых клиентов больше.

•Охват и трафик оценивайте с поправкой. Кабинет недосчитывает их в 2,4–6 раз.

•Продаёте не только на сайте – считайте все каналы. Треть эффекта Meta может уходить на маркетплейсы и в розницу.

Haus продаёт эксперименты, и вывод «кабинет расходится с реальностью – тестируйте» – это их продукт. Метод при этом экспериментальный, с контрольными регионами: в отличие от анализа корреляций, он позволяет говорить о причине. Строже только полностью рандомизированный эксперимент, а гео-тест опирается на допущение, что «двойник» правильно предсказывает продажи без рекламы. Если в тестовых регионах во время теста случилось что-то своё – местная акция, погода, открытие магазина, – двойник этого не учтёт.

Выборка – клиенты Haus, в основном американские бренды, уже доросшие до платного измерения. Сами авторы признают, что данные грязные: разные индустрии, разные размеры контрольных групп, разные сезоны.

И главное, что показывает пересчёт 2026 года: платформа меняется быстрее, чем выходят исследования. Конкретные цифры стоит перепроверять, а механика – как кабинет распределяет заслуги между кампаниями и где его оценки расходятся с продажами – остаётся полезной.

•The Meta Report: Lessons from 640 Haus Incrementality Experiments – Haus, июль 2025

•Is Meta's Incremental Attribution Outperforming Standard Attribution? – Haus, июль 2026

•For Meta Marketers, Automation Isn't Always The Advantage (But It's Complicated) – AdExchanger, октябрь 2025