Мобильный маркетинг переходит к экономике данных: главные тренды Mobile In-App Ad во II кв. 2026. Первая часть
Сейчас мы наблюдаем следующее: по понятным причинам сокращается качественный in-app инвентарь, растёт CAC, фокус в стратегиях смещается на LTV, инкрементальность и прозрачность. Ретаргетинг и медийные форматы становятся стратегически важными, а закупки всё сильнее полагаются на ML и данные по каждому показу. Рынок, наконец, перестал гнаться за дешёвыми охватами и делает ставку на ценность клиента. Эффективность оценивается по бизнес‑результату, где алгоритмы уже вовсю забирают на себя всю рутину, а прозрачность и верифицируемые данные становятся новым стандартом оценки эффективности кампаний и доверия к бизнес результатам.
Михаил ЦуприковПредседатель комитета по Mobile In-App Ad, Mobile Director MGCom
Эксперт подчеркнул, что в текущих условиях выделяются следующие тренды:
ML‑driven закупки и алгоритмы вместо ручного управления ставками; смещение KPI с CPI на ROAS и LTV; ретаргетинг как инструмент удержания и управления ценностью аудитории; возврат медийной рекламы как драйвера перформанса; прозрачность через impression‑level данные и верификацию эффективности.
Appska фиксирует сдвиг от стратегии «привлечь любой ценой» к экономике удержания: CAC растет, инвентаря меньше, в фокусе — LTV и инкрементальность. Рекламодатели требуют прозрачности и переходят на оценку по данным CRM. Ретаргетинг становится стратегическим инструментом: удержание клиента дешевле привлечения и обеспечивает стабильность при насыщении охватов.
Hyper AdTech описывает влияние медийной рекламы как драйвера перформанса: performance-only (реклама с оплатой и оптимизацией только под результат, без брендовых вливаний) ведет к истощению аудитории и росту цен. Медийка создает «эффект ореола» — снижает CAC и повышает LTV. Сбалансированная стратегия (бренд + перформанс) становится устойчивым преимуществом, снижая зависимость от дорогих каналов.
AdChampagne констатирует: управление закупкой перешло к алгоритмам, байер теперь формирует сигналы для ML, а не управляет ставками. Интерактивные форматы стали обязательной частью креативного микса, обеспечивая рост конверсии. Оптимизация сместилась с CPI на долгосрочные ROAS и LTV.
Bidease выделяет три вектора: переход к ML-driven закупке, где DSP оценивает вероятность бизнес-результата; ретаргетинг как инструмент управления ценностью аудитории; и прозрачность как новый стандарт с переходом к impression-level данным (данным по каждому рекламному показу) и верифицируемой эффективности.
Сегодня, в том числе благодаря развитию аналитических инструментов, рынок стал значительно более требовательным к эффективности маркетинговых инвестиций. Компании оценивают новых клиентов уже не только по CAC, но и по LTV новичков, долгосрочной окупаемости и инкрементальности, определяя, какие покупки стали следствием маркетингового воздействия. Основной вызов для крупных компаний заключается в необходимости обеспечивать стабильный приток новых клиентов на фоне сокращения доступного performance-инвентаря. <…> Оценивать эффективность таких размещений необходимо значительно строже, чем классических медийных кампаний.
Зинаида КлёноваHead of Performance and Brandformance Marketing ЦУМ, Collect, Аутлет
Эксперт отметила, что сегодня практически любая дискуссия о маркетинге начинается с ИИ: его применения для оптимизации, поиска точек роста, анализа рынков и продвижения брендов в ответах LLM. Безусловно, это один из ключевых трендов года. По словам Зинаиды Клёновой, также активно развивается рынок ML-решений для прогнозирования действий пользователей, и подобных продуктов становится всё больше.
Главные тренды Mobile In-App Ad в II кв. 2026 — Ознакомиться
Другие статьи
