Целевой ROAS от юнит-экономики: какое число ставить и почему

Что показывает ROAS и чего он не показывает

ROAS (Return on Ad Spend) - отношение ценности конверсий к расходу на рекламу за один и тот же период. В отчетах Google Ads это столбец «Ценность конверсии / расход» (Conv. value / cost), и там метрика выглядит коэффициентом: 4,5 означает четыре с половиной доллара выручки на каждый вложенный доллар. В настройках стратегии то же число вводится процентами - 450%. В оценке эффективности важно разделять ROAS против ROI: первая метрика считает возврат рекламных расходов, а вторая - итоговую прибыльность.

Метрика считает выручку, а не то, что останется после себестоимости, комиссий и возвратов. В числителе лежит ровно та сумма, которую сайт передал в кабинет как ценность конверсии. Магазин передает сумму заказа в момент оформления - кабинет посчитает и те заказы, которые через день отменят. Передает цену до применения промокода - выручка в отчете окажется выше кассовой.

Отсюда первое следствие, из-за которого расчеты часто разъезжаются с бухгалтерией. Продажа телефона за $900 с маржой 6% дает магазину $54 валовой прибыли. Продажа набора косметики за $70 с маржой 65% дает $45,50. Разница в прибыли невелика, а выручка отличается в тринадцать раз - и Google, оптимизируясь по ценности конверсии, будет тянуть бюджет в сторону телефонов.

Второе следствие тоньше. ROAS в кабинете считается по атрибуции Google: продажа засчитывается тем кликам, которые Google видел и признал своими. Общая картина по всем каналам собирается отдельно, и разбор того, как ее строят, лежит в материале про архитектуру измерений. Здесь важно другое: сравнивать ROAS кампании и рентабельность магазина напрямую нельзя, это числа из разных систем счета.

Почему ROAS в кабинете не равен рентабельности

Между строкой «ценность конверсий» в отчете и деньгами, которые бизнес забирает себе, стоит несколько вычетов. Кабинет не знает ни одного из них.

Пример, который отрезвляет быстрее любой теории. Магазин видит ROAS 400% и считает это отличным результатом: на $1 000 расхода пришло $4 000 выручки. Маржинальность магазина - 25%. Значит, валовая прибыль с этих $4 000 составляет ровно $1 000. Столько же ушло на рекламу. Бизнес отработал в ноль, и это до эквайринга, до упаковки и до возвратов. С учетом их - в минус.

Тот же ROAS 400% в магазине с маржой 60% дает $2 400 валовой прибыли на $1 000 расхода. Одно и то же число, диаметрально разные исходы. Поэтому вопрос «какой ROAS считать хорошим» без указания маржи ответа не имеет.

Есть и обратное искажение, которое работает против рекламы. Конверсии доходят с задержкой: часть покупателей возвращается через несколько дней после клика, и продажа записывается на дату клика задним числом. День, который сегодня показывает ROAS 300%, через неделю может подтянуться до 460%. Из-за этого свежие цифры всегда выглядят хуже итоговых, и решения, принятые по вчерашнему отчету, систематически занижают оценку кампаний. Smart Bidding задержку учитывает в своих расчетах, а человек, смотрящий на дашборд, - обычно нет.

Похожая ситуация с кампаниями, которые продают не сами. Demand Gen с бюджетом $80 в день за два месяца дал цену конверсии вдвое выше поисковой и в собственном отчете смотрелся убыточным. За тот же период общая конверсия аккаунта выросла на 23%, а ROAS поисковых кампаний поднялся с 4,1 до 5,3. Кампанию я оставил: вклад в выручку был, но в столбец ее собственного ROAS он не помещался.

Как посчитать целевой ROAS от маржи

Расчет занимает пять шагов и лист бумаги. Сложность не в арифметике, а в том, чтобы получить честные входные данные.

Шаг 1. Посчитайте валовую маржу по тем товарам, которые рекламируются. Не среднюю по магазину. Если в кампанию попал весь каталог, а продается в основном одна категория, средняя маржа по прайсу к делу отношения не имеет.

Шаг 2. Вычтите переменные затраты на заказ. Эквайринг, упаковка, доставка за счет магазина, комиссия платформы. Все, что растет пропорционально числу заказов. Постоянные затраты - аренда, зарплаты, подписки - в этот расчет не входят: они не зависят от того, пришел заказ из рекламы или нет.

Шаг 3. Найдите точку безубыточности. Break-even ROAS = 1 / маржа. При марже 30% это 333%: до этой отметки реклама возвращает ровно себя и ни цента сверху.

Шаг 4. Решите, какую долю маржи отдаете на привлечение. Половина - распространенный ориентир для магазина в фазе роста. Треть - если прибыль нужна сейчас, а не через год. Две трети - если вы осознанно покупаете клиентскую базу и умеете считать повторные покупки.

Шаг 5. Целевой ROAS = 1 / (маржа x доля на привлечение). При марже 30% и половине маржи на рекламу получается 667%.

Сквозной пример. Магазин спортивного питания в Алматы, средний чек $60. Себестоимость товара $33, эквайринг $1,50, упаковка и доставка $4. Переменные затраты - $38,50, валовая маржа - $21,50, или 36% от чека.

Break-even ROAS: 60 / 21,50 = 2,79, то есть 279%. На привлечение отдаем половину маржи, $10,75 с заказа. Целевой ROAS: 60 / 10,75 = 5,58, округляем до 550%. Это же число в другой записи: допустимый CPA $10,75 при среднем чеке $60.

Полученную цифру стоит сверить с фактом до того, как она попадет в поле стратегии. Если кампании сейчас дают 300%, а расчет требует 550%, ставить 550% сразу нельзя: Smart Bidding зажмет диапазон ставок, показы просядут, и вместо прибыльного объема получится тишина. Механика перехода и пороги по количеству конверсий разобраны в материале про выбор стратегии ставок. Расхождение между расчетом и фактом при этом само по себе - полезный сигнал: оно означает, что либо экономика не сходится, либо кампании недокручены.

Возвраты и отмены

Возврат бьет по расчету дважды. Выручка исчезает, а расход на рекламу, который эту выручку привел, остается. Плюс обратная логистика и товар, часть которого возвращается непригодным к перепродаже.

Поправка простая: целевой ROAS делится на долю выкупленных заказов. Продолжим пример со спортивным питанием и добавим 12% возвратов.

Из 100 заказов остается 88. Валовая маржа: 88 x $21,50 = $1 892. Обратная доставка по $4 за возврат забирает еще $48, итого $1 844. Половину этой суммы отдаем на привлечение - $922 на все 100 заказов. Кабинет при этом продолжает видеть выручку по всем ста: $6 000. Целевой ROAS: 6 000 / 922 = 6,5, то есть 650%.

Двенадцать процентов возвратов подняли планку с 550% до 650%. В категориях, где возвращают каждый третий заказ - одежда, обувь, все с размерной сеткой - разрыв между кажущимся и расчетным целевым ROAS достигает двукратного.

Что с этим делают на практике:

• Считают долю возвратов по категориям, а не по магазину. Средняя цифра по всему ассортименту прячет ту самую категорию, которая проедает прибыль.
• Отправляют корректировку конверсии при возврате, чтобы кабинет учился на выкупленных заказах, а не на оформленных. Тогда фактический ROAS в отчете приближается к кассовому, и целевой можно ставить ближе к расчетному без поправки.
• Разносят возвратоемкие категории в отдельные кампании со своим целевым ROAS. Смешивать обувь и аксессуары под одной целью - гарантированно кормить первое за счет второго.
• Смотрят на долю возвратов в динамике. Скачок обычно означает не сезон, а проблему с описанием товара, размерной таблицей или поставщиком.

Когда считать по LTV, а когда нельзя

Аргумент про повторные покупки звучит на каждом втором созвоне: «первая продажа у нас в ноль, зарабатываем на второй и третьей». Иногда это правда. В нишах с высокой возвращаемостью первый заказ действительно берут в ноль или в небольшой минус: студия пилатеса окупает клиента ко второму месяцу, салон красоты зарабатывает с третьего визита, клининг ковров возвращает вложения на повторных заказах. Рычаг роста LTV со $100 до $200 на клиента сильнее, чем срезание стоимости привлечения с $30 до $20. Перед выбором горизонта расчета полезно проверить, как считают LTV и CAC на реальных данных бизнеса.

Проблема в том, что тем же аргументом прикрывают убыточную рекламу.

Считать целевой ROAS по LTV допустимо при трех условиях сразу:

• Повторные покупки измерены по когортам. Не «клиенты у нас возвращаются», а «из клиентов, пришедших в марте, за шесть месяцев вернулись столько-то процентов и принесли столько-то дополнительной выручки». Без когортного отчета из CRM это не расчет, а надежда.
• Горизонт окупаемости помещается в кассовый разрыв. Если вторая покупка происходит через восемь месяцев, а рекламный счет пополняется еженедельно, магазин будет финансировать разрыв из оборотных средств. Прибыльная на бумаге модель убивает бизнес по кассе.
• Повторная выручка не засчитана дважды. Если те же повторные заказы уже учтены в окупаемости email-рассылки или ретаргетинга, добавлять их еще и в расчет поисковых кампаний нельзя.

Практический компромисс: держать два числа. Целевой ROAS по первой транзакции - как жесткую границу, ниже которой кампания отключается. И расчет по LTV - как обоснование, почему граница поставлена на уровне безубыточности, а не выше. Тогда решение о снижении планки принимается один раз и осознанно, а не подтягивается задним числом под слабый результат.

Разные товары - разный ROAS

Одна цифра на аккаунт работает только в магазине с однородным ассортиментом. Как только в каталоге появляются категории с маржой 8% и с маржой 60%, единая цель начинает вредить. Для своих данных пригодится полный калькулятор юнит-экономики.

Механика вреда наглядная. Целевой ROAS 400% на весь аккаунт: низкомаржинальная техника при этой цели продается ниже безубыточности, а высокомаржинальные аксессуары легко перевыполняют цель - и алгоритм, видя запас, сокращает по ним ставки, недобирая объем там, где как раз есть прибыль. Кампания Performance Max усугубляет: она относится ко всем товарам фида одинаково и распределяет бюджет по вероятности конверсии, а не по прибыльности позиции.

В товарных кампаниях я смотрю на разбивку по группам и отдельным позициям, а не на средний ROAS кампании. Обычно среднее держат несколько SKU, а хвост ассортимента подъедает его молча: показы идут, клики идут, продаж нет. В Standard Shopping эта разбивка видна сразу, в Performance Max - только через отчет по товарам.

Как разносить:

• По маржинальности. Разметить фид Merchant Center пользовательскими ярлыками (custom labels) - «высокая маржа», «средняя», «низкая» - и развести по разным кампаниям со своим целевым ROAS. Настройка фида и товарной кампании разобрана в материале про Google Shopping.
• По брендовому и небрендовому спросу. Брендовые запросы конвертируются в разы лучше и стоят дешевле, ROAS у них всегда выше. Смешанная кампания показывает красивое среднее, за которым не видно, что небрендовые кампании работают в минус.
• По ассортиментным ролям. Товар-локомотив с низкой маржой, который тянет за собой корзину, и товар, который зарабатывает сам, требуют разных целей. Если локомотив оценивать по его собственному ROAS, его выключат.
• По этапу спроса. Ремаркетинг на брошенные корзины и холодный трафик несопоставимы по отдаче, и общая цель по ним бессмысленна.

Отдельная тонкость для магазинов с широким каталогом: топ-20 позиций по обороту обычно имеют собственную экономику, отличную от остального ассортимента. Их выносят в отдельные кампании не ради структуры, а чтобы поставить им свою цель по возврату.

После того как цели разведены, появляется рычаг, который часто недооценивают. Перекладывать бюджет из кампании с низким возвратом в кампанию с высоким безопаснее, чем наращивать общий расход: общая сумма не меняется, кампании-доноры не выходят из накопленной статистики, а прибыль растет без нового этапа обучения. Наращивание расхода в кампании, которая уже не попадает в свою цель, дает противоположный результат - алгоритм расширяет выборку аукционов и средний возврат падает дальше.

Что делать, если экономика не сходится

Иногда расчет дает целевой ROAS, которого канал не даст никогда. При среднем чеке $30, марже 25% и цене клика $1,20 арифметика требует конверсии сайта около 4-5% - и это оптимистично для холодного трафика. Такой результат стоит воспринимать как ответ, а не как повод занизить цифру.

Рычаги, которые двигают экономику до того, как трогать цель:

• Средний чек. Наборы, бесплатная доставка от суммы, апселл после покупки, прогресс-бар в корзине. Рост среднего чека на треть при том же расходе поднимает ROAS почти на пятую часть, и это самый быстрый рычаг из доступных.
• Конверсия посадочной страницы. Разница между 1% и 1,6% меняет допустимую цену клика в полтора раза - без единой правки в кабинете.
• Сужение ассортимента в рекламе. Уберите из фида позиции, где маржа не покрывает даже стоимость клика. Каталог из трех тысяч товаров, из которых прибыльны триста, рекламировать целиком незачем.
• Условия поставщика. Скидка за объем в 5% при марже 30% - это плюс шестая часть к прибыли с заказа и минус к необходимому целевому ROAS.

Проверку удобно делать до первой открутки, а не после. Достаточно четырех допущений: оценка цены клика из Keyword Planner, конверсия сайта, средний чек и маржа. Конверсию для холодного трафика на старте берут в 1% - это осознанно консервативная база, которая показывает нижнюю границу. Дальше модель прогоняют дважды: по пессимистичным допущениям и по тем, которые считаете достижимыми через полгода работы. Если верхний сценарий не дотягивает до точки безубыточности, запускать нечего. Час на расчет здесь экономит квартал.

Если после всех рычагов экономика не сходится - канал не подходит под текущую модель. Это нормальный вывод, и лучше получить его на расчете за час, чем через три месяца и слитый бюджет. Ориентиры по цене клика в разных нишах, от которых стоит отталкиваться при такой проверке, собраны в материале про стоимость рекламы в Google Ads.

И обратная ситуация: экономика сходится, но данных для расчета нет. Магазин не знает маржинальность, выручка в кабинет не передается, конверсии настроены криво. Тогда никакой целевой ROAS ставить нельзя - Smart Bidding будет оптимизироваться по мусорным данным. Сначала настройка отслеживания конверсий и передача выручки, потом расчет.