Дмитрий Ковпак: почему выручка больше не гарантирует топ на Wildberries в 2026 году

Алгоритмы ранжирования Wildberries трансформировались. Если раньше в топ попадали карточки с максимальным оборотом, то теперь приоритет отдается эффективности. Маркетплейс начал считать упущенную прибыль с каждого показа. Ему невыгодно держать на витрине товар с миллионной выручкой, если его заказывает один человек из ста посмотревших.

Смена парадигмы требует смены инструментов. Старые методы SEO-оптимизации и внешнего трафика перестают работать без проработки внутренних метрик конверсии. Маркетологу необходимо перестроить систему аналитики и ориентироваться на показатели эффективности карточки, а не на валовый объем продаж.

Индекс локализации важнее скорости доставки

Многие селлеры путают скорость доставки и индекс локализации. Скорость означает время в пути. Индекс локализации показывает долю заказов, отгруженных со склада в том же регионе, где находится покупатель. Новый алгоритм пессимизирует карточки, которые возят товары через всю страну. Это увеличивает логистические расходы маркетплейса.

Для попадания в топ выдачи индекс локализации должен превышать 75%. Если товар лежит только в Коледино, а его заказывает покупатель из Новосибирска, карточка получит понижающий коэффициент в выдаче для всего Сибирского округа. Необходимо анализировать отчет «География продаж» в личном кабинете и отгружать товар на склады тех кластеров, где есть спрос, но нет остатков. Это техническое действие дает прирост охватов быстрее рекламы.

Математика CTR определяет интерес к витрине

Первый этап фильтрации товаров проходит через метрику CTR или кликабельность. Алгоритм сравнивает кликабельность карточки со средним значением по категории. Если CTR ниже бенчмарка, система перестает давать показы и считает товар неинтересным для аудитории.

Рабочий диапазон CTR для одежды и товарки варьируется от 3% до 5%. Показатель ниже 2% служит сигналом к немедленной замене главного фото. При этом важна чистота эксперимента. Замерять CTR нужно не в смешанной статистике, а через внутреннюю рекламу на поиске по фиксированным фразам. Это дает чистые данные без примеси трафика из каталога или рекомендаций, где кликабельность всегда ниже.

Алгоритм проведения чистого теста

Для получения достоверных данных о кликабельности новой обложки не требуется больших бюджетов. Валидный тест проводится по следующему сценарию. Создается рекламная кампания в поиске только по одному высокочастотному запросу, максимально релевантному товару. Ставка выставляется для удержания 5–10 позиции, так как первое место дает искаженную статистику.

Тест останавливается ровно после 1000 показов. Этой выборки достаточно для статистической значимости. Если CTR оказался ниже 2%, гипотеза считается неудачной, и фото меняется. Если показатель превысил 3–4%, обложку можно масштабировать на весь ассортимент. Такой подход экономит бюджет и защищает карточку от пессимизации за пустой трафик.

Конверсия в корзину служит главным сигналом качества

Следующий фильтр отсеивает товары с низкой конверсией из карточки в корзину (CR). Для алгоритма это маркер соответствия ожиданий реальности. Если пользователь кликнул и потратил время, но не положил товар в корзину, значит контент внутри карточки не закрыл его боли или цена оказалась нерыночной.

Норма конверсии в корзину варьируется от 7% до 15% в зависимости от ниши. Падение показателя ниже 5% запускает механизм пессимизации. Чтобы исправить ситуацию, необходимо работать с блоком отзывов и перекрывать негатив. Также помогают видеообложки, так как они увеличивают время в карточке. Часто снижение цены на 3–5% возвращает конверсию в норму и открывает шлюз органического трафика.

Процент выкупа определяет итоговую позицию

Финальный коэффициент в формуле ранжирования зависит от процента выкупа. Wildberries теряет деньги на логистике возвратов. Товары с низким выкупом становятся токсичными для площадки. Алгоритм убирает их с высоких позиций ради снижения своих операционных расходов.

Критически важно знать средний процент выкупа в своей подкатегории. Для одежды нормой считается 30–40%, а для аксессуаров цифра доходит до 80–90%. Если показатель товара ниже рынка, никакие рекламные бюджеты не удержат его в топе. Решение кроется в уточнении размерной сетки, улучшении упаковки и честном описании товара. Снижение возвратов на 10% равносильно удвоению рекламного бюджета с точки зрения ранжирования.

Влияние логистики на юнит-экономику

Падение процента выкупа наносит двойной удар. С одной стороны, падает рейтинг. С другой — кратно растут расходы на логистику. При выкупе 90% товар едет к клиенту один раз. При выкупе 30% одна единица товара совершает в среднем три поездки до склада и обратно, прежде чем будет продана.

Алгоритм видит эти лишние перемещения как прямые убытки для логистической сети Wildberries. Система автоматически понижает в выдаче товары-«туристы», которые катаются по стране, но не продаются. Поэтому инвестиции в упаковку, которая сохраняет товарный вид при возврате, окупаются за счет удержания позиций в топе.

Персонализация создает слепые зоны аналитики

Классический парсинг позиций через внешние сервисы потерял актуальность. Выдача стала персонализированной. Два пользователя в одном подъезде видят разную выдачу по запросу «джинсы», если у них разная история покупок и пол. Ориентироваться на место в топе по внешним сервисам аналитики больше нельзя из-за высокой погрешности.

Единственным достоверным источником данных остается внутренняя воронка продаж в кабинете селлера. Необходимо следить за динамикой показов и переходов. Если показы растут, а позиции в парсерах падают, значит алгоритм нашел узкую аудиторию и показывает товар именно ей. Это позитивный сигнал. Если показы падают при стабильных позициях в сервисах, карточка теряет охват из-за персонализации.

Диагностика помогает найти сбой

Вместо интуитивных догадок используйте таблицу для поиска технической проблемы. В таблице приведены усредненные бенчмарки для товарных категорий, на которые ориентируется алгоритм.

Системная работа с цифрами побеждает хаос

Эпоха дикого рынка на Wildberries окончательно ушла в прошлое. Побеждает больше не тот, кто обладает бесконечным бюджетом на самовыкупы, а тот, кто умеет считать unit-экономику и управлять показателями воронки. Алгоритм стал математически точным и безжалостным к неэффективным продавцам. Теперь задача маркетолога сводится не к поиску серых схем, а к методичной подгонке метрик карточки под эталонные значения системы.

В 2026 году преимущество получат команды с высокой культурой работы с данными. Дизайн, логистика и ценообразование должны работать как единый механизм для удовлетворения запроса нейросети на высокую конверсию. Только системная работа с цифрами и постоянное тестирование гипотез гарантируют стабильное нахождение в топе и защиту от пессимизации.