Коррекция аудиторского отчёта

Коррекция отчёта по итогам разбора WeBrandLab — 20 мая 2026

📅 20 мая 2026 🔑 Аккаунт: 9667368025 📄 Ответ на постатейный PDF от WeBrandLab

Контекст коррекции

20 мая 2026 WeBrandLab (Boris и команда) вернули постатейный PDF-разбор с доказательными контраргументами по каждому пункту первоначального аудита от 19 мая 2026. Мы независимо перепроверили спорные пункты через Google Ads API (live GAQL, аккаунт 9667368025) и подтвердили ряд замечаний как обоснованные.

По итогам: 4 пункта снимаем как фактически неверные или методологически некорректные; 6 пунктов принимаем как справедливую критику фрейминга (выводы правильны, но подача создавала ложный контекст); основной диагноз (P0 — кросс-доменный разрыв атрибуции) подтверждён обеими сторонами и остаётся в силе.

4 Снимаем — фактическая ошибка или методологический дефект

П3

Геотаргетинг — ~5 838 CZK/мес

Что заявляли: кампании таргетированы шире необходимого, что приводит к расходам ~5 838 CZK/мес на нецелевой трафик.

Что показал API: на момент проверки positive_geo_target_type = PRESENCE стоит на всех 4 активных кампаниях; правка WeBrandLab на WBL|Search|CZ от 19 мая подтверждена по истории изменений.

Снимаем: цифра 5 838 CZK/мес не имела привязки к расчётной выкладке и была некорректно подана как потеря. Замечание снимается полностью.
П4

Smart Bidding по 8 шумовым целям — ~2 000 CZK/мес

Что заявляли: биддинг обучается на сигналах 8 шумовых конверсионных целей, что ухудшает оптимизацию и стоит ~2 000 CZK/мес.

Наша ошибка: мы смотрели conversion_action.primary_for_goal на уровне аккаунта. Корректный источник для проверки реального оптимизационного сигнала — campaign_conversion_goal на уровне кампании. По нему во всех 4 активных кампаниях биддабельна одна цель — BOOK_APPOINTMENT / WEBSITE. Остальные 17 категорий помечены как observed only и на ставки не влияют.

Снимаем: это методологическая ошибка. Замечание про «обучение на шуме» снято полностью; алгоритм работал корректно.
П6

Показы в прочих странах — ~350 CZK/мес

Что заявляли: часть бюджета (~350 CZK/мес) расходуется на показы в других странах.

Что показал API: конкретная расчётная выкладка в отчёте отсутствовала; цифра не была подтверждена атрибутированными данными.

Снимаем: без расчётной выкладки замечание не имеет доказательной силы.
П11

«Разрыв в 20 раз» — 1 929 vs 96

Что заявляли: разрыв «в 20 раз» между бронированиями Altegio (1 929) и атрибутированными конверсиями Google Ads (96).

Методологическая ошибка: 1 929 — это все онлайн-бронирования Altegio из всех каналов (органика, прямые, социальные сети, рекламы); 96 — только атрибутированные Google Ads. Сравнение некорректно. Правильный фрейм: сессии google / cpc в свойстве alteg.io (~2 285 в апреле) против 96 атрибутированных конверсий — разрыв остаётся существенным, но формулировка «в 20 раз» риторическая, а не методологическая.

Снимаем: формулировку «разрыв в 20 раз» как некорректное межканальное сравнение. Разрыв между сессиями google/cpc и конверсиями реален, но масштаб другой.

6 Принимаем как справедливую критику фрейминга

Выводы по этим пунктам технически верны, но подача в отчёте создавала ложную связку с основной причиной падения или преувеличивала критичность. Формулировки откорректированы.

П2

Consent Mode V2 — причина падения

При отсутствии cookie-баннера теги физически стреляют для всех пользователей, поэтому CMV2 не является причиной обвала с января. Внедрение остаётся необходимым по GDPR — но как самостоятельная задача, не как объяснение текущего падения. Формулировку в отчёте переформулируем.

П5

Phrase-ключи с QS 0

Контекст «добавлены 17 февраля 2026, QS 0 норма для новых ключей» в нашем выводе не был отражён. Замечание про соответствие языка посадочной страницы для чешских запросов остаётся в силе.

П7

16 из 22 RSA в статусе POOR

Статус POOR не является причиной обвала января. Подача в loss-table создавала ложную связку — это P2-оптимизация для улучшения CTR, а не диагностика падения конверсий.

П8

Расписание показов

Для Search и PMax с автоматической оптимизацией ставок пункт не является критическим — алгоритм самостоятельно регулирует распределение. Был чрезмерно выделен в отчёте.

П9

38 балластных кампаний

Кампании бюджет не расходуют — это интерфейсная гигиена, не loss. Подача рядом с финансовыми потерями создавала ложный вес замечания.

П10

Оценка 42/100, Grade D

Система баллов авторская, не Google Optimization Score; веса категорий не имеют отраслевого обоснования. Не следовало подавать как авторитетный grade. Из дальнейших коммуникаций убираем.

P0 Основной диагноз стоит

Подтверждено обеими сторонами

П1 — Кросс-доменный разрыв атрибуции odessa-mama.cz → alteg.io

Согласие полное. Механизм идентичен у обеих сторон: два разных GA4 property, GCLID не передаётся через iframe / _gl, бронирования атрибутируются как referral, Google Ads теряет конверсионный сигнал. Это корневая причина обвала с января 2026.

WeBrandLab уточняет: свойство alteg.io было подключено к Google Ads только 12 мая 2026 — важный контекст. До этой даты даже корректно атрибутированные бронирования из alteg.io property не импортировались в рекламный кабинет. Это дополнительная переменная, недоступная со стороны аудитора.

4 План действий синхронизирован

Зона Кто Ожидаемый эффект
GTM / GA4: линкер _gl, передача Client ID в iframe Altegio Разработчики WeBrandLab + Altegio Возврат GCLID-атрибуции
Cookie-баннер + Consent Mode V2 Разработчики WeBrandLab GDPR-комплаенс; долгосрочно — улучшение моделируемых конверсий
Импорт конверсий Altegio property → Google Ads (с 12 мая) Google Ads менеджер Восстановление потока конверсий в кабинет
Позиция аудиторской команды. Остаёмся в позиции независимого наблюдателя. Готовы подготовить verification harness (GA4 DebugView сценарий + GAQL-снэпшот атрибуции до/после) если будет полезен dev-команде. Через 2–4 недели после внедрения линкера и подключения импорта — готовы повторить замер сессий google / cpc в свойстве alteg.io и сравнить с базой.