Як Performance Max Retention підвищила ROAS на 71%: кейс FMCG e-commerce-проєкту

Автоматизація давно стала одним із головних драйверів розвитку performance-маркетингу. Алгоритми дедалі краще знаходять потенційних покупців, розподіляють бюджет між каналами та оптимізують кампанії без постійного втручання спеціаліста. Проте разом із цими перевагами бізнес часто отримує й менше контролю над окремими маркетинговими сценаріями. 

Один із найпомітніших прикладів — класична Performance Max. За замовчуванням вона об'єднує в одній кампанії різні сценарії просування: залучення нових користувачів і взаємодію з аудиторією, яка вже знайома з брендом. Для бізнесу ж це різні завдання з різною економікою та підходами до оптимізації. Коли вони об'єднані в одній кампанії, складніше оцінювати їхню ефективність, масштабувати окремо та зрозуміти, що саме забезпечує результат.

Саме цю проблему Google намагається вирішити за допомогою Performance Max Retention — нового режиму кампаній, орієнтованого виключно на роботу з наявною клієнтською базою. Ми протестували його на FMCG e-commerce-проєкті та перевірили, чи виправдовує такий підхід себе на практиці. 

Почнемо з бази — що таке Performance Max Retention

На відміну від класичної Performance Max, яка намагається одночасно «тягнути» і нових користувачів, і тих, хто вже купував, цей формат створений під одне конкретне завдання — роботу з наявною клієнтською базою. Логіка проста: рекламодавець завантажує список своїх клієнтів (email, номери телефонів тощо), а система будує покази та ставки саме навколо цієї аудиторії — без розмивання бюджету на холодний трафік. По суті, retention перестає «розчинятись» всередині великої PMax і стає окремим напрямком, який можна вести, аналізувати та масштабувати самостійно, не озираючись на те, як це вплине на залучення нових клієнтів.

Втім, інструмент поки у беті, тому має обмеження: аудиторія існуючих клієнтів налаштовується на рівні всього акаунта, а не окремої кампанії. Це означає, що не можна «зібрати» кілька Retention-кампаній під різні сегменти й таргетувати кожну на свій список. Налаштування працює як єдине рішення для всього акаунта, і це напряму впливає на те, як варто вибудовувати структуру та інтерпретувати результати.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Як ми налаштували тест? 

Для тесту обрали загальнонаціональний FMCG e-commerce проєкт (нашого клієнта) із уже сформованою клієнтською базою — саме той випадок, коли retention реально впливає на загальний оборот, а не є другорядним каналом. 

Налаштування проходило в кілька логічних кроків: 

Що ми отримали?

Так, за абсолютними цифрами Performance Max Retention поки поступається брендовій пошуковій кампанії. І це логічно, адже пошук традиційно конвертує найкраще. Але для РК, яка майже не покладається на пошуковий трафік, такі результати варто оцінювати інакше. За статистикою Channel performance, частка показів у пошуковій мережі мінімальна, а основний обсяг трафіку йде через медійну мережу та YouTube. Тобто кампанія працює саме так, як і задумувалась. Далі головний питання — як масштабувати її без втрати рентабельності, знайшовши баланс між обсягом інвестицій і поточними результатами. 

Поведінка користувачів на сайті теж підтверджує якість цього трафіку. За даними GA4, середній час взаємодії за сеанс у Performance Max Retention помітно вищий за середній показник по акаунту, і навіть трохи перевищує рівень брендових пошукових кампаній. Це не випадковість: аудиторія справді «гаряча», люди приходять на сайт уже з досвідом взаємодії з брендом і глибше занурюються в каталог. Тривалі сеанси — прямий доказ того, що кампанія комунікує саме з цією базою, а не просто ловить випадковий трафік із медійної мережі. 

Замість висновку 

Performance Max Retention — логічний крок у розвитку PMax: від однієї «універсальної» кампанії до окремих керованих сценаріїв під конкретні бізнес-завдання. Такий формат особливо доречний для бізнесів зі значною клієнтською базою та високою частотою покупок. Насамперед це FMCG та продуктовий e-commerce, аптеки й товари для здоров'я, зоотовари, доставка їжі та готових раціонів, дитячі товари, косметика й побутова хімія, а також сервіси з підпискою чи регулярним поповненням балансу, де утримання лояльної аудиторії — не другорядна задача, а важлива частина бізнес-стратегії. Що об'єднує ці ніші: достатньо велика база покупців, короткий цикл повторної покупки і широкий асортимент, який дає простір для крос-продажів. 

Водночас оцінювати Performance Max Retention у відриві від решти акаунта — ризиковано. Важливо стежити, як кампанія взаємодіє з брендовим пошуком, як впливає на динамічний ремаркетинг і на ефективність акаунта в цілому. Інакше кажучи, повноцінно інтегрувати у performance-екосистему просування.