Discovery Shopping

Discovery Shopping — формат товарной рекламы Google, который показывает карточки товаров пользователям в лентах Discover, на главной странице YouTube и в Gmail без поискового запроса со стороны пользователя. Система сама определяет потенциальных покупателей, анализируя историю поиска, просмотренный контент и накопленные сигналы интересов каждого человека.

Что такое Discovery Shopping

Discovery Shopping работает принципиально иначе, чем классическая поисковая реклама. Пользователь не вводит запрос — он просто листает ленту Discover на смартфоне, открывает YouTube или проверяет Gmail, а алгоритм самостоятельно решает, кому и какой товар показать. В основе лежит концепция intent-based targeting без явного запроса: Google анализирует сотни сигналов о пользователе — что искал в последние недели, какие сайты посещал, какой контент потреблял, — и строит прогноз покупательского намерения. Маркетологу это открывает доступ к аудитории, которая еще не начала активный поиск, но уже демонстрирует релевантные интересы. Для e-commerce это означает возможность перехватить покупателя раньше конкурентов — до того, как он дойдет до поисковой строки. На практике это сокращает стоимость привлечения, потому что аукцион в лентах менее перегрет, чем поисковый.

Discovery-кампании Google запустил в 2019 году, и именно тогда товарный формат начал формироваться как отдельный инструмент. К 2022 году ежемесячная аудитория Google Discover превысила 800 миллионов пользователей, а совокупная аудитория всех Discovery-плейсментов (Discover, YouTube, Gmail) составила более 3 миллиардов человек в месяц — это сопоставимо с суммарной аудиторией крупнейших социальных сетей. Формат стал ответом на изменение поведения потребителей: исследование Google «How People Shop» показало, что 55% покупателей открывают для себя новые бренды через видео- и лентовые форматы до начала активного поиска. В 2023-2024 годах Discovery-кампании начали трансформироваться в Performance Max, однако Discovery Shopping как подтип товарных объявлений сохранил свою специфику — показ в нативных контентных лентах, где пользователь находится в режиме потребления контента, а не поиска. Это ключевое отличие, определяющее особую роль формата в воронке.

В воронке покупки Discovery Shopping занимает зону между медийной рекламой (осведомленность) и поисковыми кампаниями (решение о покупке). Это стадия consideration — когда человек еще не ищет конкретный товар, но его интересы уже формируют покупательское намерение. Классическая поисковая реклама эффективна на этапе выраженного спроса, но не охватывает огромный пласт потенциальных покупателей, которые «просто смотрят». Discovery Shopping закрывает этот разрыв, конвертируя пассивный интерес в транзакционный. По данным Google, пользователи, которые видели Discovery-рекламу перед поисковым запросом, на 25% чаще совершают покупку по сравнению с теми, кто видел только поисковую рекламу. Для ниш с долгим циклом принятия решения — мебель, бытовая техника, спортивный инвентарь — этот разогрев аудитории напрямую влияет на итоговую конверсию.

Понимание механики Discovery Shopping меняет подход к медиапланированию. Маркетолог, который работает только с поисковыми кампаниями, конкурирует с десятками рекламодателей на одном аукционе в момент, когда пользователь уже готов к покупке, — и платит за клик по максимальной ставке. Discovery Shopping позволяет «разогреть» аудиторию дешевле, формируя знакомость с товаром до конкурентного аукциона. Для бизнеса с сезонными пиками — одежда, электроника, подарки — Discovery-кампания, запущенная за 3-4 недели до сезона, создает пул теплых пользователей, которые с высокой вероятностью придут в поиск уже с намерением купить именно ваш товар. Опытные маркетологи используют Discovery как «первый контакт» в многоканальной стратегии: человек видит товар в ленте, запоминает бренд, а через несколько дней вводит поисковый запрос и находит уже знакомый магазин. Игнорировать этот формат — значит отдавать конкурентам верхний этаж воронки и платить дороже за нижний.

Как работает Discovery Shopping

1. Пользователь открывает ленту Discover или другой плейсмент. Когда человек открывает приложение Google на смартфоне или главную страницу YouTube, система начинает формировать персонализированный поток контента. Параллельно с загрузкой органических материалов запускается аукцион рекламных мест. Рекламодатели не выбирают конкретный плейсмент вручную — система сама распределяет показы между Discover, YouTube и Gmail, ориентируясь на прогнозируемую эффективность для каждого пользователя.
2. Алгоритм анализирует профиль интересов пользователя. Google обрабатывает сотни сигналов: история поисковых запросов за последние 30-90 дней, типы сайтов, которые посещал пользователь, его возраст, пол, геолокация, тип устройства и время суток. На основе этих данных система присваивает пользователю набор интересов — например, «активно изучает спортивное оборудование» или «находится в режиме выбора бытовой техники». Именно этот профиль определяет, объявления каких рекламодателей будут участвовать в аукционе для конкретного показа.
3. Smart Bidding рассчитывает вероятность конверсии. Алгоритм автоматических ставок определяет, насколько вероятно, что пользователь совершит покупку при показе конкретного товара. Google использует модели машинного обучения, обученные на миллиардах транзакций — система знает, что пользователи с похожим профилем в аналогичных условиях конвертируются с определенной вероятностью. Чем выше прогнозируемая вероятность конверсии, тем выше ставка, которую алгоритм готов поставить на аукционе, и тем больше шансов выиграть показ.
4. Из фида Merchant Center выбираются наиболее релевантные товары. Система просматривает товарный каталог рекламодателя и выбирает позиции, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют пользователя с данным профилем. Если в фиде 3000 товарных позиций, для конкретного пользователя алгоритм выберет 1-5 наиболее подходящих. Качество фида — полнота описаний, наличие высококачественных изображений, актуальность цен и наличия — напрямую влияет на точность этого подбора и итоговый CTR.
5. Формируется нативное объявление в формате карточки товара. В ленте Discover объявление выглядит как обычная карточка контента — с крупным изображением, названием товара, ценой и брендом. Пользователь видит его в потоке новостей и статей, а не в отдельном рекламном блоке. Нативность формата снижает баннерную слепоту: по данным Google, объявления в Discovery получают на 20% выше CTR по сравнению с баннерной медийной рекламой при аналогичном охвате аудитории.
6. Алгоритм обучается на результатах каждого показа. После каждого взаимодействия система получает обратную связь: кликнул пользователь, совершил покупку, закрыл объявление или пожаловался. Эти данные используются для уточнения модели — алгоритм понимает, какие комбинации «товар + аудитория» работают лучше, и перераспределяет бюджет в их пользу. Первые 2-4 недели — период обучения, когда показатели нестабильны; в это время не рекомендуется изменять ставки, бюджет или настройки таргетинга.

Виды Discovery Shopping

• Объявление с одним товаром. Показывает одну позицию — крупное изображение, название, цену, бренд. Подходит для продвижения хитов продаж, новинок или товаров с высокой маржой, которым нужен отдельный акцент. Эффективен, когда у рекламодателя есть четкий «флагман» — конкретная модель кроссовок или определенный гаджет, который уже доказал спрос.
• Карусель товаров. В одном объявлении показывается галерея из 2-10 позиций, которую пользователь листает горизонтально. Формат увеличивает вероятность того, что хотя бы один товар попадет в интерес пользователя, — особенно эффективен для магазинов с широким ассортиментом (одежда, обувь, электроника), где у покупателя нет четкого предпочтения конкретной позиции. Карусель также позволяет показать разные ценовые категории в рамках одного объявления.
• Ремаркетинг-формат. Целенаправленно показывается пользователям, которые уже посещали сайт рекламодателя, смотрели конкретные товары или добавляли их в корзину. Алгоритм приоритизирует сегмент брошенных корзин — классический сценарий с высокой конверсией. Стоимость привлечения покупателя в этом сегменте в среднем на 40-60% ниже, чем для холодной аудитории, что делает ремаркетинг оптимальной точкой входа для небольших бюджетов.
• Lookalike-таргетинг. Google автоматически находит пользователей, похожих по поведению на существующих покупателей рекламодателя. Система анализирует паттерны поведения тех, кто уже купил, и ищет аналогичные профили среди миллиардов пользователей. Для бизнеса с накопленной базой покупателей — от 500-1000 конверсий — это самый быстрый способ масштабировать охват на качественную аудиторию без ручного настройки таргетинга.
• Динамический Discovery Shopping. Объявление адаптируется под историю конкретного пользователя: вернувшийся на сайт покупатель увидит именно тот товар, который смотрел; новый пользователь — хиты продаж в релевантной категории. Динамическая персонализация требует корректно настроенного тега ремаркетинга на сайте и полного фида с уникальными ID товаров, однако дает заметный прирост конверсии за счет точного совпадения показа с историей поведения.

Сравнение Discovery Shopping с другими форматами Google

Пример использования

Интернет-магазин товаров для спорта и активного отдыха со средним месячным оборотом 2,4 млн рублей работал исключительно с поисковыми Google Shopping кампаниями. Бюджет 80 000 рублей в месяц давал ROAS 310%, но рост выручки за 6 месяцев остановился: аукцион по ключевым запросам перегрет, стоимость клика выросла с 18 до 34 рублей, а пул аудитории с явным покупательским намерением ограничен — по оценке маркетолога, потолок поискового трафика был практически достигнут при текущем бюджете.

В марте запустили Discovery Shopping кампанию с бюджетом 25 000 рублей — две аудитории: ремаркетинг по посетителям за 90 дней и lookalike на основе базы покупателей. После периода обучения кампания вышла на ROAS 240% при стоимости клика 9 рублей и охвате 180 000 уникальных пользователей в месяц. Через 45 дней зафиксировали ключевой побочный эффект: конверсия поисковых Shopping-кампаний выросла с 1,8% до 2,6% — аудитория, «разогретая» через Discovery, конвертировалась в поиске на 44% лучше, чем холодный трафик. Совокупный ROAS по двум каналам вырос с 310% до 410% при увеличении общего бюджета всего на 31%.

Частые вопросы