Привет, Хабр! С вами Денис Сметнев, сооснователь агентства uForce. В нашем блоге я делюсь реальными экспериментами и находками команды. Сейчас все больше ищут рабочие инструменты на стыке brandformance, чтобы увеличивать узнаваемость, но с прозрачными результатами. В рамках этого поиска мы в uForce решили проверить на практике одну неочевидную, но многообещающую гипотезу: могут ли грамотно размещенные комментарии на YouTube стать драйвером для роста брендового поиска и лидов? Не просто «потому что логично», а с математической проверкой связи и оценкой причинно-следственного эффекта. В этой статье — детальный разбор нашего эксперимента, методологии и, конечно, цифры.
Как мы дошли до масскомментинга в брендформанс-маркетинге
В последние годы активно набирает силу брендформанс-маркетинг — стратегия, объединяющая силу долгосрочного брендинга и измеримый результат перформанса. Этот подход позволяет бизнесу одновременно повышать узнаваемость, формировать лояльность и получать конверсию, оптимизируя общий бюджет.
Однако на практике компании сталкиваются с тем, что классические инструменты часто упираются в емкость рынка. Таргетированная реклама, хоть и дает быстрые лиды, но для задач брендинга обходится дорого и имеет ограниченный охват. SEO эффективно для долгосрочного роста трафика и доверия, но это «марафонская дистанция», где нужны месяцы для выхода в топ. Аналитика показывает, что чисто брендовые кампании рискуют не дождаться отдачи, а фокус только на перформанс быстро истощает аудиторию.
Брендформанс строится на синергии каналов, и ключевой тренд здесь — поиск новых и более эффективных инструментов. Эти инструменты должны работать на 2 цели: массовый охват с «брендовым» посылом и четкую, измеряемую бизнес-отдачу.
Однажды подсмотрел, как EdTech-стартап собирает лиды с помощью масскомментинга под видео на YouTube. Причем этот подход приносит 10% продаж. Ребята атрибутировали этот канал с помощью post-lead опроса клиентов.
В 2024 году я подумал, что масскомментинг может стать отличным инструментом для развития проектов в разных сегментах бизнеса. Поэтому с 2024 года мы начали применять этот подход в uForce: пару лет меняли подход и допилили до готовой услуги. Результаты показали, что инструмент влияет на рост брендовых запросов.
Почему комментарии несут ценность, а не спам
Когда речь заходит про масскомментинг, то многие начинают говорить по спам и ботов, которые уже всех достали в той же телеге. Понимаю такие мысли, но все-таки масскомментинг в белом исполнении работает иначе.
Работает масскомментинг так:
Потенциальный клиент ищет интересное видео → Смотрит и читает комментарии → Видит в Топ-5 комментариев упоминание бренда → Запоминает и идет искать больше информации в поисковики или соцсети.
Такой подход отличается от спам-рассылок:
Бот со спамом приходит туда, где не ждут. Оставляет комментарий с рекламой, а информация часто не по теме. Например, пост в ТГ про поиск контактов ЛПР, а бот оставляет сообщение не по теме: «Это трудно, но надо делать». На YouTube бывает, что в тех же роликах про крипту в комментариях творится просто ссылочный ад.
Масскомментинг: комментарии всегда в контексте видео, нет призывов, манипуляций и непроверенной информации. Например, вы фанат гаджетов и уверены, что девайсы покупают только в специализированных сетях. Затем смотрите обзор на смартфон, а в комментариях пишут, что технику продают на маркетплейсе X, а цена ниже и доставка быстрее. Это спам или полезный совет? Делитесь мнением в комментариях!
Пока мы тестируем этот метод на YouTube, так как пользователи из России все еще активно смотрят видео. Замедления РКН, конечно, повлияли на трафик: в 2025 году дневная аудитория составляет более 22 миллионов человек. Но нужно учитывать, что в данные ��е попадают пользователи с VPN. Поэтому с платформой можно работать, и это дает результаты.
Наша методология: как мы адаптировали и улучшили идею
Для внедрения инструмента важно знать УТП бизнеса и интересы целевой аудитории, чтобы находить актуальный контент и оставлять комментарии в тему. Еще лучше использовать комьюнити лояльных пользователей. Например, один агрегатор ИИ-инструментов давал промокоды своим клиентам, чтобы они оставляли реальные отзывы про использование сервиса под тематическими роликами.
Сам процесс масскомментинга выглядит так:
Поисковая семантика на Youtube. Нужно найти релевантные поисковые запросы, чтобы понять, как пользователи ищут информацию и какие видео под это подходят.
Отбор видео. Выбирайте ролики, которые только вышли или находятся в топ-30 выдачи, то есть видео, которые активно смотрят в данный момент. Подбирайте максимально целевые темы, где показывают потребности, которые решает продукт.
Настройка промта для ИИ. Если используете ИИ-агентов, то обычно удается получить транскрипцию для 80% роликов. Это поможет понять агенту контекст видео, чтобы составить вменяемый, живой комментарий с попаданием в TOV. Итоговый комментарий, который проходит спам-фильтры: «контекст продукта + контекст ролика».
Этап размещения комментариев. Размещайте нативные и релевантные сообщения под видеороликами.
Комментарии работают, когда они максимально долго находятся в ТОП-5 комментариев сверху, то есть на виду пользователей. Количество комментариев зависит от проекта и целевого проекта. Например, можно в первый месяц оставить 700 комментариев, а начиная со второго месяца уже — 1000-1500. 1 комментарий на 1 видео, то есть в одном видео всегда только один комментарий.
Математический подход к анализу эффективности массового комментирования на YouTube
В этом месте начинается самое интересное. Мы долго работали над проектами и сначала находили связь только между количеством комментариев и ростом запросов в поисковиках. Раньше мы смотрели общую динамику из SimilarWeb или Wordstat, но сейчас также подключаем Google Search Console и Яндекс WebMaster, чтобы видеть доказанную связь между комментариями и брендовыми запросами. В последних наших экспериментах начали использовать математические подходы.
Разберем на примере проекта — агрегатора нейросетей, который только начинал работу и был заинтересован в узнаваемости бренда.
1. Классификация и подготовка данных
Первым шагом является точное выделение целевых метрик. Мы агрегируем все поисковые запросы из Google и Яндекс за период кампании (с января по ноябрь). Затем применяем метод ручной разметки, чтобы сегментировать запросы на две группы: брендовые и общие. В результате фильтрации и атрибуции было точно идентифицировано и отобрано для анализа 612 брендовых запросов. Это создает два независимых числовых ряда, необходимых для последующего статистического сравнения: динамику брендовых запросов и динамику общих запросов. Например, “название бренда” и просто “ИИ-агрегатор”.
2. Корреляционный анализ
Для количественной оценки влияния активности комментариев на поисковый спрос мы используем коэффициент корреляции Пирсона. Анализ проводится раздельно для каждой поисковой системы.
В Google коэффициент составил +0.71.
В Яндекс — +0.67.
Значения, превышающие 0.7, считаются показателями сильной положительной связи. Полученные результаты (0.71 и 0.67) демонстрируют устойчивую положительную корреляцию между количеством размещенных комментариев и объемом брендовых запросов.
Важно отметить, что аналогичный анализ для общих запросов не выявил значимой связи, что подтверждает целенаправленность эффекта именно на брендовый поиск.
3. Оценка причинно-следственного эффекта: построение Baseline и модель Causal Impact
Корреляция указывает на связь, но для доказательства причинно-следственного эффекта от наших вмешательств требуется более сложный анализ. Мы строим прогнозную модель (Baseline). Для этого используем исторические данные за период, который был до работы с комментариями (январь–август). Эта модель, основанная на линейной регрессии и методе Theil-Sen, отражает естественный тренд запросов без влияния внешних факторов, таких как сезонность или активные рекламные кампании. То есть, сколько бы было запросов без нашего влияния.
Затем мы сравниваем фактические данные за период работы механики (сентябрь–ноябрь) с прогнозом, полученным по модели Baseline. Разница между фактическим значением и прогнозом и есть изолированный uplift (прирост), обусловленный нашим вмешательством.
Для Google расчётный uplift составил +1 552 брендовых показа.
Для Яндекса — +3 252 брендовых показа.
Визуальный анализ графиков подтверждает расчеты: устойчивый рост брендовых запросов начинается синхронно со стартом кампании, в то время как динамика общих запросов остается хаотичной и не показывает аналогичного тренда.
Есть еще одна интересная деталь, которую отследили на 5 проектах. В комментариях нет ссылок на бренд, чтобы не нарушить закон о рекламе. Пользователи видят название компании, запоминают, а затем ищут в поисковиках. Часто бывает, что они случайно пишут название с ошибками, а мы наблюдаем рост запросов с ошибками: бренд «Кайф», а запросы «Койф». Это тоже стало своеобразной метрикой, которая показывает эффективность способа.
Post-purchase или post-lead опросы. Дополнительно проводим опросы лидов, которые приходят из поисковых систем. Наша практика показала, что многие видели комментарии с упоминанием бренда и в итоге через поисковики попадали воронку брендов.
Масскомментинг работает с накопительным эффектом. Если оставляете комментарии 1 месяц, то получите слабый результат. Видео на YouTube актуальны долгое время, и пользователи приходят по запросам в течение месяцев и даже лет. Поэтому важно оставлять комментарии 3 месяца, чтобы охватить как можно больше пользователей. Сейчас мы не беремся за работу, если клиенты планируют поработать 1 месяц.
Что масскомментинг дает бизнесу: измеримые результаты
Наша работа с математическими моделями позволяет подтвердить эффективность механики и оценить конкретную бизнес-ценность. Вот ключевые результаты, которые мы получили на проектах:
1. Рост видимости и улучшение позиций в поиске
Масс-комментинг напрямую влияет на показатели SEO:
Скачок в поисковых позициях: Позиции по целевым запросам выросли в среднем на 8 пунктов. В Яндексе — с ~15 до ~7 места, в Google — с ~22 до ~14.
Устойчивый рост показов: Механика развернула нисходящий тренд и обеспечила чистый прирост брендовых показов: +1 552 в Google и +3 252 в Яндексе.
Синхронный эффект: Сильный рост брендовой видимости наблюдается в обеих поисковых системах, что подтверждает устойчивость результата.
2. Экономическая эффективность и рост трафика
Низкая стоимость охвата: Стоимость брендового показа составляет примерно 80-100 ₽. Это приемлемая цена для SEO-канала, который также повышает узнаваемость и доверие (E-E-A-T).
Измеримый прирост трафика: На одном из проектов за 3 месяца зафиксирован рост брендового поиска на +7% и общего поискового трафика на +6.5%.
3. Решение маркетинговых задач
Механика напрямую решает несколько актуальных проблем:
Проблема: Баннерная слепота.
Решение: Бренд запоминается лучше, так как комментарии оставляет пользо��атели.
Проблема: Рост CPM в традиционных форматах.
Решение: Обеспечивается низкий CPM за счет массовости и автоматизации процесса.
Проблема: Сложности таргетинга.
Решение: Мы размещаем комментарии строго под релевантными видео, точно попадая в целевую аудиторию.
4. Итоговый эффект на проектном уровне
Результаты одного из наших проектов за 3 месяца:
Охваты: 3 227 020 суммарных охватов.
Вовлеченность: 27 393 органических лайков на комментарии.
Видимость: Просмотры комментариев превысили 29 млн.
Трафик: Сгенерировано около 14 720
Запросы запросами, но для бизнеса главное — продажи, которые приносят лиды. Мы хотели убедиться, что масскомментинг работает. Поэтому запустили post-purchase опрос во время работы над проектом. Выяснили, что 3 миллиона просмотров комментариев принесли бизнесу 400 лидов!
Какому бизнесу подходит масскомментинг
Наш опыт показывает, что масскомментинг эффективнее работает в классическом B2C-сегменте. Пользователи активно ищут информацию в поисковиках и любят смотреть обзоры на товары.
Трудности появляются в специфических нишах. Например, в крипте или узконаправленном обучении. В этих сегментах много нюансов, да и стандартные источники трафика также теряют емкость.
В масскомментинге нужно учитывать сезонность. Например, летом падает спрос на обучение и нет смысла запускать проект в этот период. Ближе к осени уже можно комментировать и получать лиды.
Мы протестировали масскомментинг не только в русскоязычном сегменте, а также в британском и тайском. Сейчас запускаем пилотный проект по масскомментингу в Telegram, чтобы давать полезные комментарии, а не как принято сейчас у ботов.
