Найти по рекламе что-то, построенное на эксперименте, на удивление трудно. Большая часть того, что пишут про охват и частоту, – пересказ чужого пересказа или личный опыт, упакованный в уверенный тон. «Показывайте 3–5 раз», «узкая аудитория конвертит лучше», «охват – для брендов, у кого лишние деньги». Откуда эти цифры, обычно никто не знает.

Ниже разбор двух документов по теме - их выпустила команда Facebook Marketing Science в 2016 году через витрину исследований Facebook IQ: в июне – «Reach Matters: Driving Business Results at Scale», в июле – «Effective Frequency: Reaching Full Campaign Potential». Вместе почти тридцать страниц сухого английского, с мета-анализами, доверительными интервалами и сносками на статьи из эпидемиологии. Ниже – всё то же самое, человеческим языком.

Цифровая реклама дала маркетологам то, чего не было у телевидения и наружки: возможность прицельно выбирать, кому показывать объявления. Демография, интересы, поведение – аудиторию можно сузить почти до любого сегмента.

Facebook задался вопросом: не теряем ли мы что-то, когда так увлекаемся точностью?

Логика простая. Возьмём две кампании с одинаковым бюджетом. Первая бьёт по узкой, тщательно подобранной аудитории, и реклама на неё действует сильнее – допустим, 12% людей меняют поведение. Вторая идёт на широкую аудиторию, отклик слабее – 8%. По проценту выигрывает первая. Но во второй кампании людей больше, и в абсолютных цифрах она может изменить поведение у большего числа покупателей.

Отсюда главный тезис первой работы: успех кампании правильнее мерить числом людей, на которых она повлияла, и стоимостью одного такого человека. Процент прироста сам по себе вводит в заблуждение, потому что не учитывает масштаб.

Проверка на реальных продажахЧтобы проверить это на практике, Facebook три года работал с производителями товаров повседневного спроса в США – тем, что в англоязычной индустрии называют CPG: продукты, бытовая химия, косметика.

Партнёром выступил Oracle Data Cloud. Схема такая: анонимизированные группы людей, видевших рекламу в Facebook или Instagram, сопоставлялись с их покупками в магазинах партнёрских сетей. Данные хешировались, поэтому ни одна сторона не видела конкретных людей. Это позволяло измерить, сколько покупок в офлайне реклама реально вызвала.

В мета-анализ вошли 178 кампаний 35 брендов, измеренных с января 2014 по июнь 2015 года.

Лучшие кампании – это кампании с большим охватомСначала Oracle Data Cloud отсортировал все 178 кампаний по приросту продаж и сравнил лучшую четверть с худшей.

У лучшей четверти средний охват оказался почти вдвое больше: 22 миллиона человек против 12. При этом лучшие кампании принесли 75% всего прироста продаж по всем 178 кампаниям. В сравнении с худшей четвертью у них:

Дальше Facebook взял 122 из 178 кампаний – те, где бренды предоставили данные о расходах и где прирост продаж был статистически значимым. Эти кампании разделили на четверти уже по охвату и сравнили медианные значения.

Видно ровно то, что предсказывала логика с 12% и 8%. Кампании с широким охватом стоят дороже в абсолюте, но каждый охваченный человек обходится на 40% дешевле. Прирост покупателей в процентах у них ниже – зато людей в разы больше.

Если перемножить, получается:

Стоимость одного человека, изменившего поведение, у широких кампаний оказалась на 10% ниже.

Итог по выручке: медианный прирост продаж у лучшей четверти по охвату на 139% выше, прирост новых покупателей – на 169% выше.

Маленькая деталь для внимательных: в кратком изложении в начале документа Facebook пишет, что широкие кампании затронули «в три раза больше людей». По таблице внутри самого отчёта выходит 2,7 раза. Округлили в свою пользу – но порядок величины тот же.

Вторая половина работы отвечает на практический вопрос: если охват так важен, как его получить в кабинете.

Рычагов три: расширить аудиторию, увеличить бюджет или настроить саму кампанию под охват. Facebook сосредоточился на третьем – на том, какую стратегию ставок выбирает рекламодатель.

Стратегии разделили на две группы:

Проанализировали кампании 57 крупных американских брендов за октябрь–ноябрь 2015 года, каждый из которых потратил на Facebook больше 100 тысяч долларов за два месяца. Для каждого охваченного человека посчитали, во сколько он обошёлся, и разбили всех на пять групп по стоимости – от самых дешёвых к самым дорогим. Порог самой дорогой группы был в четыре раза выше верхней границы самой дешёвой.

Выяснилось, что на стоимость человека сильно влияет то, что Facebook назвал «кликабельностью» – склонность кликать по рекламе. Те, кто кликает охотно, нужны всем рекламодателям, за них идёт конкуренция в аукционе, и они дороже. В самой дорогой группе кликабельность была в 4–5 раз выше, чем в самой дешёвой.

Кампании со ставками на действие закономерно тянутся к этим дорогим людям. В итоге средний CPM у них оказался на 80% выше, чем у кампаний со ставками на охват.

Следующий вопрос: может, дорогие «кликабельные» люди и реагируют на рекламу лучше, и переплата оправдана?

Facebook проверил это через опросы с контрольной группой. Механика такая: людей из целевой аудитории случайно делят на тех, кому показывают рекламу, и тех, кому не показывают. Потом и тем и другим задают вопросы о бренде. Разница в ответах – это и есть эффект рекламы. Использовали 437 экспериментов на запоминаемость рекламы и 213 – на знание бренда или кампании, все за сентябрь–ноябрь 2015 года в США, в каждом минимум по 200 ответов в тестовой и контрольной группах.

Когда Facebook свёл это вместе с тем, каких людей охватывают кампании с разными ставками, получилось:

То есть по воздействию на бренд две стратегии почти равны. А стоят они очень по-разному.

Чтобы показать разницу в деньгах, Facebook посчитал условную кампанию: 8 недель, бюджет 500 тысяч долларов, частота 3 показа на человека в неделю, ожидаемый прирост знания бренда 4% в обоих вариантах.

При одинаковом бюджете, частоте и отклике кампания со ставками на охват оказалась в 1,8 раза эффективнее – просто потому, что дотягивается до вдвое большего числа людей.

В заключении Facebook приводит цитату Атина Кулкарни, старшего директора по аналитике портфеля Frito-Lay North America: планирование и оптимизация кампаний на охват в Facebook позволили им стабильно растить продажи в магазинах.

Почему это вообще вопросВторая работа начинается с того, что у успешной брендовой кампании три опоры: охват, частота и креатив. С охватом разобрались месяцем раньше. Теперь – сколько раз одному человеку нужно увидеть рекламу.

Частоту, при которой реклама начинает реально двигать человека к действию, называют эффективной частотой. Интуитивно понятно, что она разная. Новому продукту от неизвестного бренда, скорее всего, нужно больше показов. Известному бренду хватит меньше, чтобы поддерживать знание. Да и люди разные: преданному покупателю бренда может хватить одного напоминания, а тому, кто всю жизнь брал продукт конкурента, нужно несколько.

Эксперимент с четырьмя группамиЗдесь Facebook сделал то, что почти никто, кроме самой платформы, сделать не может: рандомизированный эксперимент на частоту.

Целевую аудиторию каждой кампании случайно делили на четыре непересекающиеся группы:

Конкретные уровни подбирали для каждого бренда, отталкиваясь от его обычного медиаплана и наращивая частоту.

Случайное деление гарантировало, что группы не отличаются ничем – ни демографией, ни поведением на платформе, ни тем, что Facebook вообще не видит, например, сколько человек смотрит телевизор. Значит, любая разница в отношении к бренду между группами объясняется только частотой показов.

Всего провели 11 таких экспериментов с января 2015 по февраль 2016 года в Европе, Северной Америке, Азиатско-Тихоокеанском регионе и Латинской Америке. Бренды – крупные и известные производители товаров повседневного спроса с высокой долей рынка и высокой долей голоса в своих категориях.

Чтобы результаты можно было сводить вместе, кампании настраивали одинаково:

После кампании в группах проводили опросы. Спрашивали о запоминаемости рекламы – во всех 11 экспериментах – и о намерении купить – в семи. Вопросы звучали примерно так: «Помните ли вы, что видели рекламу этого магазина в Facebook за последние 7 дней?» и «Рассмотрите ли вы этот магазин, когда в следующий раз пойдёте за продуктами?».

Результаты сводили двухэтапным мета-анализом – методом, который пришёл из эпидемиологии, где так изучают зависимость эффекта от дозы препарата. Здесь «доза» – недельный лимит показов, «эффект» – прирост в ответах о бренде. Поправку делали на возраст и пол, вокруг итоговой кривой – 90-процентный доверительный интервал.

Важная оговорка про лимит и среднюю частотуИнструмент Reach & Frequency позволял задать лимит частоты – максимум показов одному человеку за период. Это не то же самое, что средняя частота.

Пример: лимит 2 показа в неделю на четырёхнедельной кампании означает, что один человек увидит рекламу от 1 до 8 раз. Средняя частота по всей аудитории будет ниже двух в неделю. Все выводы исследования – именно про лимит, и читать их нужно в этой логике.

Чем выше частота, тем сильнее эффект. Но рост замедляется, и для разных целей – в разных точках.

Запоминаемость рекламы уверенно растёт с частотой, но после 1 показа в неделю рост заметно замедляется. Более высокие лимиты дают больше, но основная часть эффекта набирается уже на первом показе.

Намерение купить тоже растёт с частотой, но замедляется позже – примерно на 1,5 показа в неделю. Чтобы сдвинуть поведение, человеку нужно увидеть сообщение больше раз, чем чтобы просто его запомнить.

Про намерение купить выше двух показов в неделю данных мало – большинство кампаний с этим вопросом шли с лимитом 2 и ниже. Поэтому дальше этой точки кривая не определена, и Facebook честно расширяет на графике доверительный интервал.

Сколько эффекта теряется на низкой частотеДальше Facebook посчитал, какую долю от всего возможного эффекта кампания набирает при разных лимитах.

Отдельно Facebook подчёркивает: самый крутой рост – на первых показах. Переход от нуля к одному показу в две недели даёт больше, чем переход от 1 к 1,5 показа в неделю. Поэтому охват с низкой частотой имеет ценность сам по себе, и жертвовать охватом ради частоты нужно осторожно.

Но и останавливаться на минимуме – значит оставить на столе почти половину возможного эффекта.

Самая практичная часть работы – таблица факторов. Facebook прямо пишет, что «волшебной частоты» для всех не существует, и даёт ориентир: от базового лимита в 1–2 показа в неделю – дальше вверх или вниз в зависимости от ситуации.я

Пара пояснений от самого Facebook. Кампании в исследовании шли 3–4 недели, и при лимите 1–2 в неделю это даёт общий лимит 4–8 показов за кампанию. Если кампания короче, например неделю, недельную частоту почти наверняка придётся поднимать – иначе нужное число контактов просто не наберётся.

И про креатив: в эксперименте число креативов намеренно ограничили. В жизни качество и разнообразие креативов сильно влияют на то, сколько показов человек готов увидеть без раздражения. Плохой креатив на высокой частоте может и не дать того же роста.

После этих работ продолжения в том же духе так и не вышло.

Витрину Facebook IQ в 2022 году переименовали в Meta Foresight и развернули в сторону культурных трендов и прогнозов. Потом Meta Foresight как отдельное направление свернули и «интегрировали в Meta for Business» – теперь исследования лежат в бизнес-блоге вперемешку с новостями продукта и кейсами.

Сама команда Marketing Science никуда не делась, но публикуется иначе. Её главные открытые работы последних лет – код: Robyn, пакет для маркетинг-микс-моделирования, и GeoLift, инструмент для гео-экспериментов. Кстати, одна из сносок в работе про частоту ведёт на статью Гордона и Цеттельмайера из Kellogg School of Management о сравнении методов измерения рекламы на больших экспериментах Facebook – эта линия позже дошла до академических журналов.

Почему именно такие исследования перестали выходить – Meta не объясняла. Моё наблюдение: обе работы построены вокруг ручного управления. Они учат рекламодателя ставить лимит частоты, выбирать стратегию ставок, сознательно жертвовать кликабельной аудиторией ради охвата – то есть ограничивать алгоритм. Весь вектор Meta последних лет обратный: Advantage+, автоматизация, минимум ручных настроек, «доверьтесь системе». Публиковать собственные данные, которые обосновывают ручной контроль, платформе просто невыгодно. Это моя интерпретация, не факт, что так было, но это возможно.

Данным десять лет, и это законный повод для сомнений. Но есть свежая проверка.

В январе 2026 года агентство Brainlabs разобрало 46 исследований brand lift в Meta – 225 кампаний. Оптимальная частота по запоминаемости бренда получилась та же: около двух показов в неделю. Там же подтвердилось, что кампании с целью «Охват» лучше всего находят новые аудитории.

Механика аукциона с тех пор сильно изменилась, но поведение людей – сколько раз нужно увидеть, чтобы запомнить и захотеть – меняется гораздо медленнее.

Обе работы сделаны на крупных брендах товаров повседневного спроса с высокой узнаваемостью и долей рынка. Охват от 4,5 млн человек, кампании по 3–4 недели, вне праздничного сезона. Для малого бизнеса и новых брендов это значит одно: частоту почти наверняка нужно брать выше базового ориентира – это следует из таблицы факторов в самом исследовании.

Инструмент Reach & Frequency в 2016 году был основным способом точно управлять частотой. Сегодня он стал нишевым, а лимит частоты доступен в основном в кампаниях с целью «Охват» и «Узнаваемость». В конверсионных кампаниях и Advantage+ частотой управляет алгоритм.

И третья: в первой работе Facebook сравнивает свои же типы кампаний и считает эффект через собственного партнёра. Метод с контрольными группами корректный, но заказчик и исполнитель здесь – одна сторона.