Как измерить brand lift своими силами

Brand lift показывает, что изменилось в голове у аудитории после рекламной кампании: стали ли люди чаще вспоминать бренд, готовы ли рассматривать его при следующей покупке.

Рекламные платформы умеют считать это сами, но доступ закрыт порогами. С января 2026 года Яндекс Директ требует одновременно охват от 3 млн пользователей, от 140 000 рублей в день без НДС и от 2 млн рублей за период, причём все условия должны выполняться минимум 14 полных дней подряд. У Google барьер даже не денежный: исследование подключается через персонального менеджера аккаунта, а минимальный расход за десять дней начинается с 5 000 долларов. Большинство рекламодателей в эти условия не проходит, и вопрос «сработала ли медийка» остаётся без ответа. Эта статья про то, как поставить замер самостоятельно: разделить тестовую и контрольную группы, собрать анкету в правильном порядке, посчитать прирост и проверить, что он не случайность. Все расчёты показаны на сквозном примере и повторяются в обычном Excel.

Что показывает brand lift и на какой вопрос отвечает

Brand lift это прирост восприятия бренда у тех, кто видел рекламу, по сравнению с сопоставимой группой, которая её не видела. Ключевое слово здесь не «прирост», а «по сравнению». Одна цифра узнаваемости после кампании не значит ничего: вы не знаете, какой она была бы без рекламы. Значение имеет только разница между двумя группами.

Метрика придумана для медийной рекламы, у которой нет клика как результата. Баннер или видеоролик редко ведут к покупке напрямую, их задача сдвинуть отношение: чтобы бренд вспомнили, узнали в магазине, включили в список вариантов. CTR отвечает на вопрос «заметили ли объявление», brand lift на вопрос «изменилось ли что-то в голове». Продажи он не измеряет и обещать связку с выручкой не может.

Важно не путать три близких замера, потому что они отвечают на разные вопросы. Тестирование рекламных сообщений проводят до запуска, чтобы выбрать креатив и проверить, понятно ли сообщение: об этом отдельный материал про тестирование рекламных сообщений. Brand lift считают после запуска, чтобы оценить состоявшуюся кампанию с фиксированным окном. А трекинг здоровья бренда ведёт непрерывный ряд волнами и отвечает на вопрос, куда бренд движется за год, о нём есть разбор brand health tracking. Заменить друг друга они не могут: у трекинга нет контрольной группы, поэтому он не отделяет эффект вашей кампании от общего движения рынка.

Как устроен brand lift у рекламных платформ и кому он доступен

Прежде чем собирать замер руками, полезно понять, что именно делает платформа и почему это трудно повторить.

У Google пользователи распределяются в тестовую и контрольную группы случайно ещё до аукциона. Сначала система прогоняет симулированный аукцион: если объявление кампании его выигрывает, значит человек подходит под таргетинг и показ ему состоялся бы. Тестовой группе объявление уходит в настоящий аукцион, а контрольной запускается аукцион без вашего объявления, и человек видит чужую рекламу. Именно эту часть невозможно воспроизвести снаружи: только рекламная система знает, кому объявление показалось бы, но не показалось. По опубликованной методологии статистиков Google на 2018 год пропорция деления составляла примерно 70 на 30, а опрос показывали не сразу, а минимум через час после контакта, чтобы поймать сохраняющийся эффект, а не мгновенную реакцию.

Теперь про доступ. У Google минимальный расход за десятидневный период начинается с 5 000 долларов для одного вопроса в странах первой группы и растёт до 10 000 и 20 000 долларов при двух и трёх вопросах. Но деньги не главное условие: справка прямо пишет, что функция доступна не всем аккаунтам и включается через представителя Google. У Яндекса условия жёстче и конкретнее. С января 2026 года нужны одновременно охват от 3 млн пользователей, расход от 140 000 рублей в день без НДС и от 2 млн рублей на все кампании за период, причём выполняться это должно минимум 14 полных дней подряд. Приглашение на опрос получают более 10 000 пользователей, половина из тестовой группы и половина из контрольной, а респондент отвечает на три вопроса из шести доступных метрик.

Отдельно предупредим: в поисковой выдаче гуляют устаревшие цифры, иногда вчетверо меньше действительных (встречаются 35 000 и 70 000 рублей в день, 500 тысяч и 1 млн за период). Условия здесь приведены по состоянию на июль 2026 года, и перед планированием бюджета их стоит сверить со справкой платформы: это быстро устаревающая информация.

Вывод из всего этого простой. Формулы расчёта лифта элементарны, их может повторить кто угодно. Невоспроизводимы снаружи только две вещи: случайное деление аудитории до показа и сам доступ к нему. Всё, что остаётся за пределами порогов, это квазиэксперимент, где сопоставимость групп приходится доказывать, а не получать даром. Отсюда честная рамка на всю статью: самостоятельный замер даёт направление и порядок величины, платформенный даёт причинную оценку. Если ваши бюджеты проходят порог, идите на платформу. Если нет, дальше про то, как сделать полезный замер своими силами.

Шесть метрик, из которых собирают замер

Набор метрик у обеих платформ примерно совпадает, и он же используется в самостоятельных исследованиях. Запоминаемость рекламы (ad recall) показывает, помнит ли человек, что видел рекламу бренда. Узнаваемость (brand awareness) фиксирует, знаком ли ему бренд вообще, и делится на спонтанную, когда человек называет марки сам, и подсказанную, когда он выбирает из списка. Связка с сообщением проверяет, запомнилось ли именно то, что вы транслировали. Готовность рассматривать (consideration) показывает, попал ли бренд в короткий список вариантов при следующей покупке. Предпочтение (favorability) отражает отношение к бренду, а намерение купить (purchase intent) стоит в самом низу воронки.

Практическое правило: чем ниже метрика по воронке, тем слабее её сдвигает одна кампания и тем больше нужна выборка. Запоминаемость рекламы сдвигается заметно и быстро, поэтому её обычно и берут главной метрикой. Намерение купить на выборке в несколько сотен человек как основной показатель ставить не стоит: реальный эффект там измеряется единицами процентных пунктов и утонет в погрешности.

Выберите одну главную метрику до старта, остальные пометьте разведочными. Это не формальность: если замерить шесть показателей и радоваться тому, который случайно показал прирост, вы поймаете не эффект рекламы, а совпадение. Чем больше сравнений, тем выше шанс, что хотя бы одно окажется «значимым» просто так.

Почему сравнение «до и после» не работает

Самая частая самодельная схема выглядит так: замерили узнаваемость до кампании, запустили рекламу, замерили после, разницу назвали эффектом. Проблема в том, что эта разница складывается из трёх частей, и разделить их постфактум невозможно.

Первая часть это шум выборки. Вы опросили не всех, а несколько сотен человек, и любая доля в такой выборке гуляет на несколько процентных пунктов просто от того, кто именно попал в опрос. Вторая часть это органический дрейф: за время кампании изменился сезон, конкуренты запустили свою рекламу, вышел инфоповод, бренд упомянули в новостях. Рынок не стоит на месте, пока вы откручиваете бюджет. И только третья часть это эффект вашей кампании.

Контрольная группа нужна ровно затем, чтобы первые два слагаемых вычлись сами. Люди из контрольной группы живут в том же рынке и том же сезоне, их доля точно так же гуляет от выборки. Когда вы вычитаете одну долю из другой, общий фон уходит, а остаётся то, что отличает группы: факт контакта с рекламой. Именно поэтому замер без контрольной группы принципиально не отвечает на вопрос «сработала ли реклама», сколько бы точек во времени вы ни собрали.

Дизайн замера: кто в тесте, кто в контроле и когда спрашивать

Конструкция у корректного замера всегда одна и та же.

Тестовая группа это люди, которые контактировали с рекламой. Контрольная это люди, которые с ней не контактировали, но сопоставимы с первой по всем существенным признакам: пол, возраст, регион, потребление категории. Обе группы проходят одну и ту же анкету с одинаковыми формулировками и одинаковым порядком вопросов. Разница долей и есть лифт.

Главное требование: группы должны различаться только фактом контакта с рекламой. Если тестовую вы набрали среди подписчиков бренда, а контрольную из случайной панели, вы измерите разницу между лояльными и случайными людьми, а не эффект кампании. Никакая статистика этого не исправит: значимость подтвердит смещение, а не рекламу.

Момент замера тоже важен. Спрашивать имеет смысл во время кампании или в течение одной-двух недель после её окончания, пока эффект ещё держится. Слишком ранний замер поймает мгновенную реакцию, которая быстро угаснет, слишком поздний не поймает ничего. Если кампания идёт волнами, привяжите замер к концу волны и повторяйте его одинаково, иначе волны нельзя будет сравнивать между собой.

Как разделить аудиторию, когда платформенный лифт недоступен

Это центральный практический вопрос, и универсального ответа на него нет. Есть четыре рабочих способа с разными компромиссами.

Метка в ссылке. Если вы ведёте трафик на анкету из рекламных каналов, параметр в ссылке подставляется в скрытое поле анкеты, и в отчёте вы отделяете пришедших по рекламе от всех остальных. Способ технически надёжный и не зависит от памяти респондента. Ограничение серьёзное: так вы поймаете только тех, кто кликнул, а медийная реклама работает в основном на тех, кто увидел и не кликнул. Для замера охватной кампании этого мало.

Вопрос-фильтр о контакте с рекламой. Вы спрашиваете человека, видел ли он рекламу бренда за последний месяц, и делите выборку по ответу. Способ доступен всем и не требует технической обвязки, но опирается на память и честность респондента. Люди систематически «вспоминают» рекламу, которой не видели, особенно если бренд им знаком. Как с этим бороться, разберём ниже, но полагаться на такой фильтр как на единственный механизм деления не стоит.

Географический сплит. Кампанию откручивают на одни регионы и не откручивают на другие, сопоставимые по профилю аудитории, а опрос проводят в обоих. Это самый близкий к настоящему эксперименту вариант из доступных: деление происходит до показа и не зависит от респондента. Требует, чтобы кампания планировалась с этим замыслом заранее и чтобы регионы были действительно сравнимы.

Внешняя панель. Контрольную группу набирают из панели респондентов с теми же квотами по полу, возрасту и региону, что и в тестовой. Это способ получить сопоставимую группу тогда, когда своей базы «не видевших» у вас нет. Дальше в статье покажем, во что примерно обходится такой набор.

Честная оговорка ко всем четырём: ни один из них не даёт рандомизации до показа, а значит, полученную разницу нельзя называть строго причинным эффектом. Это оценка со смещением, величину которого вы не знаете точно. Формулируйте результат как «различие между теми, кто контактировал с рекламой, и сопоставимой группой», а не как «реклама подняла узнаваемость ровно на столько-то».

Анкета: что и в каком порядке спрашивать

Анкета для brand lift короткая, обычно от восьми до двенадцати вопросов вместе с классификаторами. Логика порядка одна: сначала то, что человек может назвать сам, потом то, где вы даёте подсказку. Как только вы показали список брендов, спонтанную известность у этого респондента вы уже не измерите.

Блок 1. Спонтанная известность. «Какие бренды в категории (назовите категорию) приходят вам в голову в первую очередь?» Открытое поле, без вариантов. Первое названное имя даёт метрику top of mind, все перечисленные дают общую спонтанную известность.

Блок 2. Подсказанная известность. «Какие из перечисленных брендов вам знакомы хотя бы по названию?» Множественный выбор со списком из шести-восьми марок в случайном порядке. Именно сюда встраивается ловушка, о которой ниже.

Блок 3. Запоминаемость рекламы. «Видели ли вы за последний месяц рекламу какого-либо из этих брендов?» с тем же списком, а затем уточнение «что именно вы запомнили из этой рекламы» открытым полем. Второй вопрос заодно проверяет связку с сообщением: если люди пересказывают чужой креатив, ваша реклама им не запомнилась.

Блок 4. Готовность рассматривать. «Какие из этих брендов вы рассмотрели бы при следующей покупке в категории?» Множественный выбор.

Блок 5. Отношение и намерение. «Как вы относитесь к бренду N?» по шкале от 1 до 5 и «Насколько вероятно, что вы выберете бренд N при следующей покупке?» по шкале от 1 до 5. Эти вопросы задают только про ваш бренд.

Блок 6. Классификаторы. Пол, возраст, регион, частота покупок в категории. Они идут последними и нужны не для интереса, а для проверки: если тестовая и контрольная группы разошлись по этим признакам, сравнивать их напрямую нельзя.

Формулировки должны быть абсолютно одинаковыми в обеих группах, включая порядок вариантов внутри списка. Правила составления вопросов, которые здесь применимы, разобраны в материале про виды опросов и типы вопросов.

Ловушка на ложное узнавание

Люди охотно отмечают знакомыми бренды, которых не существует. Это не злой умысел, а свойство памяти: название кажется смутно знакомым, и человек ставит галочку. Чтобы понять масштаб проблемы в вашем замере, добавьте в список подсказанной известности один несуществующий бренд, правдоподобный по звучанию для вашей категории.

Дальше смотрите на долю тех, кто его «узнал». Если она в пределах пары процентов, ваши данные чистые. Если её отметили десять процентов и больше, часть респондентов отвечает наугад или соглашается со всем подряд, и абсолютные значения узнаваемости у вас завышены. Важный нюанс: не вычитайте эту долю из показателей реальных брендов, такая арифметика ниоткуда не следует. Правильное применение другое: фейковый бренд это диагностика качества данных и повод либо почистить выборку от невнимательных респондентов, либо честно оговорить в отчёте, что абсолютные уровни завышены. На сравнение двух групп между собой ложное узнавание влияет слабее, потому что искажает обе группы примерно одинаково.

Сколько анкет нужно собрать

Это тот вопрос, где самодельные замеры чаще всего проваливаются. Разница долей в несколько процентных пунктов требует куда больше ответов, чем кажется.

Какой лифт хотите поймать	Нужно анкет на каждую группу	Всего анкет
10 процентных пунктов	около 360	около 720
5 процентных пунктов	около 1 430	около 2 860
3 процентных пункта	около 3 970	около 7 940

Расчёт сделан для базовой доли около 35 процентов, доверия 95 процентов и мощности 80 процентов, то есть для стандартных условий двустороннего теста. Читать таблицу нужно так: при выборке 500 человек на группу вы надёжно поймаете эффект примерно от 8,5 процентного пункта, а всё, что мельче, попадёт в зону, где результат зависит от везения. Прирост в три пункта это не бюджетная задача, для него нужно порядка восьми тысяч анкет.

Полезно помнить и про точность отдельной доли: при базе 35 процентов и выборке 300 человек погрешность составляет примерно ±5,4 процентного пункта, при 500 около ±4,2, при 1 000 около ±3,0. Это убивает рассуждение «в тесте 38, в контроле 31, разница же очевидна»: каждая из этих цифр сама по себе гуляет. Механика расчёта объёма выборки подробно разобрана в статье про размер выборки и доверительный интервал, а посчитать свой объём можно в калькуляторе выборки.

Как посчитать лифт и проверить, что он не случайность

Разберём весь расчёт на одном сквозном примере. Тестовая группа: 500 анкет, бренд узнали 190 человек, доля 38,0 процента. Контрольная группа: 500 анкет, узнали 155 человек, доля 31,0 процента.

Абсолютный лифт это разность долей: 38,0 минус 31,0 равно 7,0 процентного пункта. Относительный лифт это та же разность, делённая на базу контрольной группы: 7,0 разделить на 31,0 равно 22,6 процента, округляем до 23. В отчёт идут оба числа, и формулируется это так: кампания подняла узнаваемость на 7 процентных пунктов, то есть на 23 процента относительно базы.

Здесь же самая частая ошибка в отчётах. Если написать «узнаваемость выросла на 7 процентов», читатель посчитает 31 умножить на 1,07 и получит 33,2 вместо реальных 38: две трети эффекта испарились. Обратная ошибка не лучше: «плюс 23 процентных пункта» даёт 54 процента и раздувает эффект втрое. Правило простое: пункты вычитают, проценты делят.

Дальше нужно проверить, не могла ли разница возникнуть случайно. Считаем объединённую долю по обеим группам: (190 плюс 155) разделить на 1000 равно 0,345. Это уровень, который мы получили бы, если бы реклама не работала вообще и обе группы были одной. Стандартная ошибка разницы считается как корень из произведения 0,345 на 0,655 и на сумму обратных величин объёмов групп, что даёт 0,0301, то есть примерно 3,0 процентного пункта. Делим наблюдаемую разницу на эту ошибку: 0,070 разделить на 0,0301 равно 2,33. Наблюдаемая разница в 2,3 раза больше типичного случайного расхождения.

Этому числу соответствует вероятность около 0,020 при двустороннем тесте. В Excel её считают формулой на основе нормального распределения. Читается результат так: если бы реклама не работала совсем, разницу в 7 пунктов и больше мы получали бы примерно в двух случаях из ста. Порог 0,05 пройден, разницу можно считать значимой.

Последний шаг это доверительный интервал, он показывает, в каких границах лежит истинный эффект. Для нашего примера погрешность составляет около 5,9 процентного пункта, а интервал получается от 1,1 до 12,9 пункта. Ноль в него не попадает, и это ещё одно подтверждение, что эффект есть. Но обратите внимание на ширину: реальный прирост может быть и одним пунктом, и почти тринадцатью. Честная формулировка для отчёта звучит как «эффект есть, порядок величины от одного до тринадцати пунктов», а не как «реклама дала ровно семь». Общие принципы описательной статистики разобраны в материале про дескриптивный анализ данных, а сравнение групп по срезам в статье про двумерный анализ.

И оговорка, которая важнее самих формул: статистическая значимость не лечит плохую выборку. Если группы набраны по-разному, тест подтвердит смещение, а не эффект рекламы.

Как собрать такой замер в WebAsk

Соберите одну анкету по блокам выше и используйте её для обеих групп без изменений. Разделить респондентов можно скрытым полем: параметр из рекламной ссылки подставляется в анкету автоматически, и в отчёте вы фильтруете ответы по этому полю. Если тестовую группу вы отбираете вопросом-фильтром о контакте с рекламой, вынесите его в начало и дальше ведите обе ветки по одинаковым вопросам.

Если своей аудитории «не видевших» нет, контрольную группу можно набрать через панель респондентов: это партнёрская панель WebOtvet, заказ оформляется из кабинета WebAsk. Публичный калькулятор показывает от 27 000 рублей за 300 респондентов при пяти днях полевого этапа, каждый дополнительный параметр таргетинга добавляет около 15 процентов. Это стоимость набора аудитории, а не исследования под ключ.

Дальше честно про ограничения, чтобы вы планировали работу правильно. Автоматического расчёта лифта в конструкторе нет: доли по группам вы выгружаете и считаете разницу, значимость и интервал сами, по формулам из предыдущего раздела, в Excel или любом калькуляторе. Готового шаблона именно под brand lift в каталоге тоже нет, анкета собирается из типовых вопросов. Ближайший по теме шаблон оценки эффективности рекламы содержит девять вопросов про восприятие рекламы и годится как заготовка для блока запоминаемости, но механики двух групп и вопросов о намерении в нём нет. И ещё одно: WebAsk работает вне рекламных экосистем, поэтому факт показа он не верифицирует, деление на группы держится на метке в ссылке или на самоотчёте респондента.

Если делать замер своими руками не хочется, есть услуга Brand Lift: там берут на себя дизайн исследования, набор респондентов и обработку. Это часть направления количественных исследований. А собрать анкету и попробовать механику на небольшой выборке можно бесплатно, создав опрос на стартовом тарифе.

Частые вопросы

Можно ли посчитать brand lift без контрольной группы?

Нет. Без контрольной группы вы измеряете сумму трёх вещей: эффекта кампании, изменений на рынке за это время и случайного разброса выборки. Разделить их постфактум невозможно, поэтому замер «до и после» на одной аудитории не отвечает на вопрос, сработала ли реклама.

Чем brand lift отличается от трекинга здоровья бренда?

Brand lift оценивает одну кампанию в фиксированном окне и всегда опирается на сравнение двух групп. Трекинг ведёт непрерывный ряд замеров волнами и показывает долгосрочную динамику бренда, но не отделяет вклад конкретной кампании от общего движения рынка. Инструменты дополняют друг друга.

Сколько респондентов нужно для замера?

Зависит от того, какой эффект вы хотите поймать. Чтобы надёжно увидеть прирост в 10 процентных пунктов, хватит примерно 360 анкет на группу, для 5 пунктов нужно около 1 430, для 3 пунктов около 3 970. Выборка в 500 человек на группу уверенно ловит эффект примерно от 8,5 пункта.

В чём разница между процентами и процентными пунктами?

Пункты получают вычитанием долей, проценты делением. Если узнаваемость выросла с 31 до 38 процентов, это плюс 7 процентных пунктов и одновременно плюс 23 процента относительно базы. Путаница этих величин искажает отчёт в разы, поэтому в тексте всегда указывайте, что именно вы приводите.

Что делать, если разница получилась незначимой?

Это не то же самое, что «эффекта нет». Чаще всего это значит, что выборки не хватило, чтобы отличить реальный небольшой эффект от случайного разброса. Посмотрите на доверительный интервал: если он широкий и включает ноль, вывод честнее сформулировать как «данных недостаточно», а не как «реклама не сработала».

Зачем добавлять в список несуществующий бренд?

Это диагностика качества ответов. Доля людей, которые «узнали» несуществующую марку, показывает уровень соглашательства в вашей выборке. Небольшой процент это норма, десять и больше означает, что абсолютные значения узнаваемости завышены. Вычитать эту долю из показателей реальных брендов не нужно, она нужна для оценки достоверности данных.

Насколько самостоятельному замеру можно верить?

Он даёт направление и порядок величины, но не строгую причинную оценку. Рекламные платформы делят аудиторию случайным образом ещё до показа, и повторить это снаружи нельзя. Поэтому результат корректно описывать как различие между контактировавшей с рекламой группой и сопоставимой контрольной, а не как точный эффект кампании.