Аналитика внешнего трафика для Wildberries: что и как считать в 2026

Введение

Аналитика внешнего трафика в Wildberries — одна из самых сложных и недооценённых тем для селлеров. На словах кажется, что данных достаточно: есть заказы, выкупы, оборот, ДРР. На практике же при попытке понять, какой именно канал даёт результат, большинство упирается в отсутствие прямой связки между источником трафика и заказом.

Из‑за этого решения часто принимаются на ощущениях: «кажется, что таргет не работает», «контекст дорогой», «посевы не дали продаж». В этой статье разберём, какие данные по внешнему трафику в Wildberries действительно доступны, как их правильно интерпретировать и какие инструменты помогают приблизиться к реальной картине эффективности.

Почему аналитика внешнего трафика в Wildberries — это проблема

Основная сложность аналитики в Wildberries заключается в том, что маркетплейс не предоставляет полноценную сквозную аналитику. Нет прямой цепочки «клик → заказ → выкуп» с разбивкой по источникам.

Дополнительные сложности создают:

• отложенные покупки;
  
• возвраты и частичный выкуп;
  
• повторные заказы;
  
• влияние органических показов.
  

В результате селлер видит итоговые цифры, но не всегда понимает, что именно на них повлияло.

Какие данные по внешнему трафику реально доступны в Wildberries

Что Wildberries показывает «из коробки»

В стандартных отчётах Wildberries доступны:

• количество заказов;
  
• количество выкупов;
  
• оборот;
  
• ДРР;
  
• динамика продаж по периодам.
  

Эти данные позволяют оценить общее состояние карточки, но не отвечают на главный вопрос: какой именно источник дал результат.

Чего Wildberries не показывает

Wildberries не даёт:

• источник трафика по заказам;
  
• связь конкретной кампании с продажей;
  
• реальный CPA по внешнему трафику;
  
• влияние отдельных объявлений или креативов.
  

Именно поэтому для аналитики приходится использовать косвенные инструменты и сопоставлять данные из разных источников.

Зачем нужны UTM-метки при внешнем трафике в Wildberries

Часто можно услышать мнение, что UTM‑метки в Wildberries бесполезны, так как маркетплейс их не читает напрямую. Это частично верно, но именно здесь и возникает ошибка в логике.

UTM‑метки в работе с WB нужны не для того, чтобы увидеть заказ в интерфейсе маркетплейса, а для:

• сравнения эффективности каналов между собой;
  
• фиксации гипотез;
  
• контроля подрядчиков;
  
• сопоставления внешних данных с внутренней динамикой WB.
  

Проще говоря, UTM‑метки помогают понять, что именно вы делали в конкретный момент времени, и сопоставить это с изменениями в продажах.

Базовая структура UTM-меток для Wildberries

Обязательные параметры

Для базовой аналитики достаточно трёх параметров:

• utm_source — источник трафика (vk, telegram, yandex);
  
• utm_medium — формат (cpc, ads, blogger, seeding);
  
• utm_campaign — конкретная кампания или гипотеза.
  

Дополнительные параметры

В расширенной аналитике используются:

• utm_content — креатив, формат, тип размещения;
  
• utm_term — сегмент, аудитория, ключевая идея.
  

Важно не усложнять структуру. Чем сложнее система, тем выше риск ошибок и путаницы в данных.

Deep Link в Wildberries: зачем он нужен и как работает

Deep link в Wildberries — это ссылка, которая ведёт пользователя напрямую в карточку товара или в нужный раздел приложения, минуя лишние шаги.

При работе с внешним трафиком deep link решает сразу несколько задач:

• сокращает путь пользователя;
  
• снижает потери на переходах;
  
• повышает вероятность целевого действия.
  

Особенно важен deep link при мобильном трафике. Например, если пользователь увидел рекламу в социальной сети или на сайте, он чаще всего смотрит контент через браузер. При клике по рекламе у него открывается не приложение Wildberries, а веб‑версия сайта, где пользователь, как правило, не авторизован, а интерфейс менее привычен.

Deep link работает таким образом, что если у пользователя установлено приложение Wildberries, ссылка откроет именно его. Если приложения нет, переход произойдёт стандартным образом через сайт в браузере.

Вкладка «Джем» в портрете клиента Wildberries

Вкладка «Джем» в портрете клиента — один из немногих инструментов, позволяющих косвенно анализировать поведение аудитории.

Здесь можно увидеть:

• Переходы
• Корзины
• Заказы

Эти данные нельзя воспринимать как точную аналитику источников, но они помогают:

• подтверждать или опровергать гипотезы;
  
• понимать эффективность рекламы;
  
• корректировать стратегию продвижения.
  

Подменные артикулы как инструмент аналитики внешнего трафика

Подменные артикулы используются для разделения потоков трафика и тестирования гипотез. Это один из немногих способов приблизиться к более точной аналитике в условиях ограничений WB.

Подменные артикулы позволяют:

• тестировать разные источники;
  
• сравнивать форматы трафика;
  
• фиксировать влияние конкретных запусков.
  

Важно учитывать ограничения:

• увеличение операционной сложности;
  
• риск ошибок в учёте;
  
• необходимость строгой дисциплины в аналитике

При этом у подменных артикулов есть и минусы. Например, они выглядят в формате WW, и пользователи не всегда вводят артикул именно с этой приставкой, из‑за чего могут попадать не в ту карточку. Также стоит учитывать, что статистика и конверсии по подменным артикулам часто отображаются с большой задержкой, что ещё больше усложняет процесс аналитики.

Какие метрики действительно стоит считать при внешнем трафике

При работе с внешним трафиком в Wildberries ключевыми являются:

• ДРР;
  
• динамика заказов;
  
• выкуп;
  
• изменение органических показов;
  
• стабильность продаж после остановки рекламы.
  

Клики, CTR и охваты вторичны. Они помогают оценить гипотезу, но не отражают итоговую эффективность.

Типовые ошибки в аналитике внешнего трафика

На практике чаще всего встречаются:

• ориентация только на клики;
  
• игнорирование возвратов;
  
• отсутствие единой структуры UTM‑меток;
  
• смешивание данных по разным источникам;
  
• выводы на слишком короткой дистанции.
  

Все эти ошибки приводят к искажённой картине и неправильным управленческим решениям.

Как мы подходим к аналитике внешнего трафика для Wildberries

Работа с аналитикой начинается ещё до запуска рекламы. Если нет структуры меток, понимания экономики и критериев эффективности, внешний трафик почти всегда приводит к разочарованию.

Процесс включает:

• анализ карточки и маржинальности;
  
• настройку UTM и deep link;
  
• фиксацию гипотез;
  
• сопоставление внешних данных с динамикой WB;
  
• принятие решений только на основе совокупности показателей.
  

Подробно этот подход реализуется в рамках услуги внешний трафик для маркетплейсов,
где основной фокус делается не на объёме кликов, а на управляемой и измеримой модели роста.

Почему внешний трафик влияет на органические позиции карточки в Wildberries

Внешний трафик часто воспринимают исключительно как источник прямых продаж. На практике его влияние значительно шире. При стабильном притоке качественного внешнего трафика карточка начинает получать дополнительные поведенческие сигналы: клики, добавления в корзину, заказы и выкупы.

Для алгоритмов Wildberries это означает рост интереса к товару за пределами внутренней рекламной экосистемы. Карточка получает внешний спрос, который маркетплейс не формирует самостоятельно. В результате она начинает чаще участвовать в органических показах и получать дополнительную видимость без увеличения бюджета на внутреннюю рекламу.

Этот эффект не является мгновенным и не возникает автоматически. Он проявляется только при совпадении нескольких условий: готовая карточка, конкурентная цена, нормальный выкуп и стабильный внешний трафик. В таких сценариях внешний трафик работает не только как канал продаж, но и как инструмент роста органических позиций в выдаче.

Вывод

Аналитика внешнего трафика для Wildberries — это работа не с идеальными данными, а с правильной интерпретацией доступных показателей. UTM‑метки, deep link, подменные артикулы и косвенные отчёты позволяют принимать более точные решения даже при ограничениях платформы.

Внешний трафик стоит рассматривать не только как источник заказов, но и как стратегический инструмент роста. При системной и аккуратной работе он способен усиливать органическую видимость карточек, снижать зависимость от внутренней рекламы и формировать устойчивый спрос на товар.