Lab Leadersлаборатория роста бизнеса

Кейсы Performance Max 2026: +263% у Royal Canin - что повторит малый бизнес и сколько бюджета нужно алгоритму

Опубликовано 12 июля 2026 г.6 мин чтения

Коротко: свежие кейсы Performance Max звучат громко: Royal Canin - +263% конверсий и -73% к цене заявки, страховщик ADAC - около 600% ROAS, Klook - +161% ценности конверсий за месяц. Мы разобрали эти истории как сырьё: вытащили три повторяющихся паттерна и адаптировали их под бюджеты СНГ - с расчётной таблицей обучения кампании и честным списком ситуаций, когда PMax вам не нужен.

Что показывают публичные кейсы PMax 2026 года?

Прямой ответ: у брендов с большими данными PMax даёт результаты, которых классическим кампаниям взять неоткуда. Сводка из свежих публичных разборов:

БрендНишаРезультат
Royal Caninкорма для животных+263% конверсий, -73% к цене заявки
ADACстрахованиеоколо 600% ROAS на новых клиентах в первые недели
Klookпутешествия+161% ценности конверсий, +25% ROAS за месяц
L'Oréalкосметика+20% инкрементальных конверсий, -22% CPA
ClickUpSaaSконверсия ×2, -31% цена конверсии на новых запросах

Оговорка, без которой такие таблицы читать нельзя: это витрина. Google и агентства публикуют победителей, провальные запуски в кейсы не попадают. Цифры выше отвечают на вопрос «что возможно при правильной механике» и молчат про вопрос «что будет у вас». Дальше разберём саму механику - в отличие от процентов, она переносится на любой бюджет.

Какие три паттерна повторяются во всех кейсах?

Видео приносит конверсии, даже когда его никто не снимал. Показательная история из практики западных агентств: ритейлер одежды обнаружил, что 40% конверсий приходит с YouTube, хотя видео он вообще не загружал - Google крутил автособранные слайд-шоу из картинок фида. После добавления простых продуктовых роликов ROAS вырос ещё на 31%. По обзорам PMax-практики (Store Growers, Digital Applied), магазины с видео-ассетами получают результаты на 25-40% лучше. Телефон, штатив и полчаса - этого хватает для входа.

Зрелость кампании - механика, которая вознаграждает терпеливых.

616% против 125%
ROAS зрелых кампаний PMax в сравнении со свежезапущенными
Source: данные Optmyzr, 2026

Алгоритм учится на конверсиях: первые недели он тратит бюджет на исследование аудиторий и площадок. Кто выключает кампанию через две недели «потому что дорого», оплачивает обучение алгоритма и уходит перед выплатой дивидендов. Кто дожидается зрелости - попадает в правую часть цифры выше.

Контроль вернулся, и победители им пользуются. Минус-слова на уровне кампании, отчёты по каналам, ограничения для AI-текстов: по отраслевым обзорам, рекламодатели после внедрения новых контролей получают на 15-25% лучший ROAS, чем на старых версиях PMax. «Чёрный ящик» приоткрыли - выигрывают заглянувшие внутрь.

Сколько конверсий и недель нужно алгоритму при вашем бюджете?

Прямой ответ - наша рабочая оценка из практики ведения аккаунтов: алгоритму комфортно от 30 конверсий в месяц, при 20 и меньше обучение растягивается или не завершается вовсе. В справке Google такого порога нет, это оценка лаборатории - но кейсы зрелых кампаний с ней согласуются.

Отсюда таблица для типичных бюджетов малого бизнеса СНГ. Каждая строка - наш расчёт-ориентир, подставляйте свою цену заявки:

Бюджет в месяцЦена заявкиКонверсий в месяцСрок до зрелости (наша оценка)
$300$10около 306-8 недель
$600$12около 505-6 недель
$1500$15около 1004-5 недель
$3000$20около 1503-4 недели
$300$25около 12обучение вряд ли завершится - см. раздел ниже

Арифметика для самопроверки: месячный бюджет делите на реальную цену заявки в вашей нише - получаете число конверсий, на которых алгоритм будет учиться. Выходит меньше 20-30 - PMax скорее всего застрянет в обучении, и разумнее смотреть на обычный Search с точными запросами.

Ход для редких и дорогих заявок: передавать алгоритму микроконверсии - звонок, добавление в корзину, заполнение половины формы. Так мы разгоняем обучение на малых аккаунтах: сигналов больше, аудитория находится быстрее. Ценность микроконверсии занижайте, иначе оптимизация съедет с денег на дешёвые действия.

Чем слив бюджета отличается от обучения алгоритма?

Со стороны обе картины выглядят одинаково: кампания тратит деньги, заявок мало. Разница - в действиях рекламодателя в первые шесть недель:

Как сливают бюджет
Запуск без проверки конверсий → через три дня паника «где заявки?» → правка ставок и текстов → через неделю смена стратегии → через две недели кампания выключена с вердиктом «PMax не работает». Обучение оплачено, дивиденды не получены.
Как дают алгоритму учиться
Неделя на ревизию конверсий до старта → стабильный бюджет и никаких смен стратегии 4-6 недель → правки пакетами раз в неделю → решение по цифрам после зрелости. Обучение оплачено один раз - дальше кампания работает на вас.

Каждая смена целевой стратегии или резкий скачок бюджета частично сбрасывает накопленное обучение: алгоритм начинает исследование заново, за ваши деньги. Дисциплина «правки пакетами, раз в неделю» звучит скучно - и экономит больше любых секретных настроек.

Когда PMax запускать не стоит?

Прямой ответ: когда алгоритму нечем питаться или нечего масштабировать. Четыре ситуации из нашей практики:

  1. Конверсий физически мало. Меньше 20-30 в месяц даже с микроконверсиями - обучение не завершится, бюджет уйдёт на вечное исследование.
  2. Конверсии настроены криво. PMax оптимизируется под то, что вы назвали конверсией. Если цели дублируются или ловят мусорные действия, алгоритм будет старательно приводить мусор - быстро и в масштабе.
  3. Узкий B2B с длинной сделкой. Дорогие клики, редкие заявки, решения принимаются месяцами - по нашему опыту, здесь Search с точными запросами и ручным контролем чаще выгоднее. В среднем - у вас может быть иначе, проверяется тестом.
  4. Некуда масштабироваться. Нет фида, посадочная одна и слабая, креативов мало - PMax усилит то, что есть. Слабую базу он усилит тоже.

Отдельная проверка перед празднованием успеха - брендовый трафик. PMax охотно забирает запросы с вашим брендом, которые и так бы конвертировались, и рисует на них красивый ROAS. Исключите бренд минус-словами или считайте инкрементальность - L'Oréal в своём кейсе отчитывается о +20% именно инкрементальных конверсий, и такая подача честнее большинства отчётов.

Наш взгляд

Чужие кейсы полезны как источник механики и бесполезны как обещание процентов. Механика во всех историях одна: дать алгоритму данные (конверсии, фид, видео), дать время на обучение и держать руку на новых контролях. У нас в лаборатории за обучением кампаний следят AI-агенты - они раньше человека замечают, что кампания вышла из зрелости или начала есть брендовый трафик; как устроен такой присмотр, мы показывали в статье про AI-агента в рекламном кабинете. А про то, как словами задать алгоритму рамки бизнеса, - в разборе AI Brief.

Сомневаетесь, потянет ли ваш бюджет обучение PMax? Приходите на консультацию со своей ценой заявки и месячным бюджетом - посчитаем срок обучения по нашей таблице и честно скажем, если вам выгоднее начать с обычного Search.

Частые вопросы

Цифры из кейсов реальны для малого бизнеса? В таких масштабах - нет. У Royal Canin и ADAC огромные объёмы данных для обучения алгоритма, поэтому эффект у них быстрее и крупнее. Механика переносится полностью: данные, время, контроль. Проценты не переносятся.

Сколько ждать зрелости кампании? По нашей оценке - 4-6 недель при стабильном бюджете и корректных конверсиях, на малых бюджетах до 8 недель. Каждая смена стратегии отбрасывает счётчик назад.

Можно ли ускорить обучение? Частично: микроконверсии добавляют сигналов, аудиторные подсказки сужают поиск, качественный фид и видео дают алгоритму больше материала. Убрать этап обучения целиком нельзя - так устроена система.

PMax подходит услугам или только магазинам? Подходит и услугам - кейс ADAC как раз из страхования. Магазинам эффект достаётся быстрее из-за фида и Shopping-размещений; услугам важнее собрать достаточно конверсий и микроконверсий.

Кампания третью неделю в обучении и жжёт бюджет - выключать? Сначала сверьтесь с арифметикой из таблицы выше: хватает ли конверсий. Если хватает - дайте до шести недель и правьте пакетами. Если конверсий меньше 20 в месяц - переносите бюджет в Search; PMax к вам ещё вернётся, вместе с ростом данных.


Данные актуальны на июль 2026. Опора: Digital Applied, Store Growers, JumpFly, данные Optmyzr. Таблица бюджета обучения и пороги конверсий - оценка лаборатории Lab Leaders, не данные Google.

Полезна ли статья?
Автор
Фёдор Шеришев
Google Ads × AI · основатель Lab Leaders

Основатель Lab Leaders. Google Partners с 2017 года, владелец мебельного производства Ideal Comfort. Строю бизнесы с помощью Google Ads и AI-агентов.

Читать дальше

Как запустить Google Ads новому бизнесу за 7-10 дней: протокол лаборатории

Запустить Google Ads за 7-10 дней реально, но только честных дней - тех, что учитывают модерацию Google и время на ваши доступы. Показываем протокол по дням, три зоны ответственности и точки, где обычно теряются дни.

6 мин

Цена заявки в Google Ads в 2026: методика расчёта вместо чужих бенчмарков

«Средней цены заявки в Google Ads» не существует - любой, кто называет одно число, либо продаёт курс, либо не считал. Зато есть методика, по которой цену заявки можно спрогнозировать для вашей ниши до первого рубля в рекламу: формула, факторы и расчёт потолка от юнит-экономики.

6 мин

AI Brief в Google Ads: бриф из 4 блоков, после которого AI пишет вашими словами - шаблон и 5 формулировок

30 апреля 2026 Google анонсировал AI Brief - инструмент на базе Gemini, в котором рекламодатель обычным текстом задаёт кампании тон объявлений, приоритетные запросы и портрет аудитории. Поле для текста Google дал; что в него писать - не объяснил. Мы такие…

6 мин

AI-агент внутри рекламного кабинета: как мы управляем Google Ads разговором - и как это повторить

в 2026 году команда Google Ads API выпустила официальный MCP-сервер - «мост», через который AI-ассистенты вроде Claude подключаются к рекламному кабинету напрямую. Мы в лаборатории работаем на этой связке каждый день, поэтому расскажем не «что анонсировал…

7 мин