Цифровая реклама в Молдове меняется вместе с потребительскими привычками: пользователи все чаще ищут информацию, сравнивают предложения и принимают решения онлайн. В 2024 году объем e-commerce рынка в стране достиг 8,9 млрд MDL, а его доля в общем объеме продаж товаров и услуг выросла до 5,69%. Чтобы использовать новые возможности роста, локальному бизнесу важно эффективнее работать с first-party данными, сигналами пользователей, автоматизацией и пониманием их намерений.
Именно эти темы были в центре обсуждения 22 сентября в Кишинёве на официальной презентации программы Google Ads Sales Representative (ASR) в Молдове. Эксперты Google и Coob Ads обсудили ключевые инструменты Google Ads, включая Smart Bidding, AI Max for Search и Shopping Ads, возможности Vertex AI и Google Meridian, а также решения CoobX AI — CoobVox, CoobAir, CoobCat и CoobFeed. Отдельное внимание уделили развитию локального digital и e-commerce-рынка а также реальным кейсам и применению рекламных инструментов в Молдове.
Coob Ads — OfficialGoogle Ads Sales Representatives в Молдове: локальная экспертиза для роста рекламных кампаний
Сегодня Google Ads развивается в сторону большей автоматизации: алгоритмы помогают находить аудитории, управлять ставками, адаптировать креативы и оптимизировать кампании под бизнес-цели. Однако эффективность этих инструментов зависит не только от технологии, но и от того, насколько правильно они применяются в конкретной стратегии.
Именно эту задачу решает программа Google Ads Sales Representative (ASR) — формат экспертной поддержки, в рамках которого компании и агентства могут получать рекомендации от локальных специалистов, обученных и сертифицированных Google.
В Молдове с июля 2026 года эту экспертизу представляет Coob Ads — Official Google Ads Sales Representative. Команда помогает бизнесу анализировать рекламные возможности, находить точки роста и эффективнее использовать инструменты Google Ads.
«ASR создана как дополнительный ресурс для бизнеса: локальные эксперты помогают компаниям лучше использовать возможности Google Ads, не заменяя внутренние команды или агентства, с которыми они уже работают», — отметила Mojca Rozac, Global Program Director Coob Ads.
Сегодня Coob Ads представляет программу ASR в 9 странах Европы и Центральной Азии. За поддержкой компаний стоит команда из более чем 70 специалистов, сертифицированных Google, которые помогают бизнесу эффективнее работать с Google Ads: от поиска возможностей роста и анализа кампаний до внедрения новых инструментов и подходов к измерению результатов.
Один из ключевых вопросов, с которым сегодня работает Google Ads, — как учитывать путь пользователя от первого интереса до покупки. Понимание этого пути помогает бизнесу точнее определять намерения аудитории, выбирать подходящие инструменты на разных этапах и эффективнее выстраивать рекламные кампании.
От поиска к намерению: как меняется customer journey в Google Ads
Современные бренды конкурируют не только за пользователей, которые уже готовы совершить покупку, но и за тех, кто только начинает искать информацию, сравнивать предложения и выбирать подходящий продукт или услугу.
«Сегодня задача бизнеса — быть рядом с пользователем в тот момент, когда он только начинает поиск решения, а не только тогда, когда уже готов совершить действие», — подчеркнул Artur Mosiak, Partnerships Manager Google.
В этом контексте особую роль играют intent signals — сигналы, которые помогают определить интерес пользователя и взаимодействовать с ним еще до появления конкретного поискового запроса. Google Search и YouTube позволяют работать с аудиторией на разных этапах пути к покупке: 82% сценариев знакомства с новыми брендами и продуктами включают эти платформы, а в 89% многоканальных путей покупки они появляются до контакта с Meta или заменяют его.
Локальная статистика по рынку Молдовы подтверждает эту тенденцию. Согласно данным, представленными Oleksii Protsenko, Marketing Director CoobX и Octavian Hanganu, Country Director CoobX Moldova, роль Google в формировании пользовательских сценариев продолжает расти. 89,2% поисковых запросов в стране приходится на Google, а экосистемы Google Search и YouTube формирует более 49 млн ежемесячных посещений, оставаясь ключевыми площадками, где пользователи ищут информацию, изучают продукты и принимают решения о покупке.
Отдельное значение имеет видеоконтент: YouTube достигает 52,8% ежедневного охвата аудитории в Молдове, что делает платформу важным каналом для формирования интереса и сопровождения пользователя на ранних этапах принятия решения.
Дополнительный контекст дает исследование The E-Commerce Market in Moldova in 2025, которое представил Alexei Burciu, Marketing and Trade Lead, Innovate Moldova Programme подготовленном по заказу AmCham Moldova.
В 2024 году онлайн-продажи товаров и услуг в стране выросли на 15%, а к июлю 2025 года количество онлайн-магазинов и платформ достигло 2 800. Одновременно усиливается конкуренция с международными площадками: в 2024 году потребители из Молдовы потратили на зарубежных онлайн-платформах около 530 млн евро — на 44% больше, чем годом ранее. Для локального бизнеса это повышает значение качественного покупательского опыта и системной работы с привлечением клиентов.
При этом структура трафика молдавских интернет-магазинов показывает, насколько важна видимость в поиске. Согласно данным RocketSEO, приведенным в исследовании, в 2024 году органический поиск Google обеспечивал 65,9% сессий и 65,1% продаж, тогда как платный поиск Google — 1,8% и 1% соответственно. Эти показатели помогают увидеть пространство для развития рекламных каналов: дополняя органическое присутствие, бизнес может тестировать новые способы привлечения заинтересованной аудитории и оценивать их вклад в продажи.
Agentic Commerce: от поиска товара к покупке с помощью ИИ
По мере развития e-commerce меняется и сам путь пользователя к покупке: ИИ становится частью не только поиска информации, но и процесса выбора. Angelos Galanakis, Chief Revenue Growth Officer CoobX, представил модель Agentic Commerce, в которой ИИ помогает пользователю переходить от изучения товаров к выбору и покупке, беря на себя часть промежуточных задач.
В этой модели ИИ может определять интерес к релевантным продуктам еще до появления конкретного запроса, сравнивать варианты, отслеживать цены и наличие товаров, а с разрешения пользователя — выполнять действия для совершения покупки. Это сокращает дистанцию между первым знакомством с предложением и принятием решения: пользователь получает поддержку на нескольких этапах выбора в рамках единого сценария.
Для ритейлеров такой подход сохраняет ключевую роль собственного бизнеса во взаимодействии с покупателем. В представленной модели Google помогает приводить заинтересованную аудиторию в магазин, а продажа, клиентские данные и дальнейшая работа с лояльностью остаются у продавца.
Однако чем больше задач в процессе выбора и покупки выполняет ИИ, тем важнее становится качество информации, на которую он опирается: от характеристик товара до сигналов о действиях покупателей.
Data Strength: данные как основа эффективной рекламы
Эффективность алгоритмов ИИ напрямую зависит от качества поступающей информации. Здесь важную роль играет Data Strength — способность компании собирать и передавать структурированные first-party данные, которые отражают реальную ценность каждой конверсии.
Особенно важно это в условиях браузерных ограничений и усиления требований к приватности. Часть пользовательских сигналов может теряться, поэтому бизнесу необходима инфраструктура, которая помогает сохранять и передавать данные стабильно. Одним из решений для этого становится Google Tag Gateway. Он позволяет передавать данные через собственную серверную инфраструктуру бренда (Server-Side), повышая стабильность работы тегов и помогая сохранять больше сигналов для дальнейшей аналитики и алгоритмической оптимизации.
ИИ-стек CoobX: генерация креатива и автоматизация товарных фидов
Качественные данные становятся основой не только для работы алгоритмов, но и для дальнейшей автоматизации рекламных процессов. Главный вопрос — как использовать их вместе с ИИ, чтобы ускорить работу с рекламным контентом, масштабировать его под разные аудитории и эффективнее управлять товарными данными. Именно эти задачи решают ИИ-инструменты CoobX.
На мероприятии Oleksandr Tismenetskyi, GMP & GCP Product Director CoobX, представил четыре решения для работы с креативами и товарными данными, а также решение для прогнозирования ROMI от Google.
Сегодня уровень использования Generative AI в Молдове уже составляет 18,5%, что превышает мировой средний показатель (17,8%). При этом среди компаний, связанных с IT-сектором и инновациями, 78% уже используют ИИ в отдельных процессах.
Этот тренд отражается и в подходах CoobX к работе с digital-рекламой, где ИИ становится не просто инструментом автоматизации, а частью полного цикла подготовки и оптимизации рекламных материалов.
CoobVox: локализация видео под разные аудитории
Один рекламный ролик сегодня часто должен работать сразу для нескольких рынков и языковых групп. Для мультиязычных регионов, таких как Молдова, особенно важна возможность быстро адаптировать контент под локальные особенности и ожидания разных аудиторий.
CoobVox помогает ускорить этот процесс: при помощи ИИ инструмент выполняет автоматический дубляж видео на локальный язык, создает естественную озвучку и адаптирует контент под локальную аудиторию, сохраняя контекст и восприятие бренда.
Для бизнеса это означает возможность быстрее запускать локальные видеокампании без необходимости создавать отдельную озвучку для каждого языка.
CoobAir: адаптация видео под разные рекламные форматы
Одно длинное видео не всегда подходит для всех рекламных размещений. CoobAir помогает адаптировать исходный видеоконтент под разные форматы и задачи: из длинного ролика можно создавать короткие версии длительностью 15 или 30 секунд, а также адаптировать их под горизонтальный, вертикальный и квадратный форматы. Это позволяет быстрее подготовить один видеоматериал для разных рекламных размещений и использовать его в нескольких форматах без необходимости создавать каждый ролик с нуля.
Дополнительно CoobAir позволяет оценить подготовленные видеокреативы по методологии Google ABCD framework — с точки зрения привлечения внимания, присутствия бренда, связи с аудиторией и призыва к действию.
CoobCat: масштабирование визуалов для e-commerce
Для компаний с тысячами товаров подготовка качественных изображений становится отдельной задачей. CoobCat автоматизирует работу с визуальным контентом: инструмент способен массово редактировать изображения — менять фон товаров, помещать их в другой контекст, создавать новые сценарии использования и применять Virtual Try-On.
Вместо ручной обработки отдельных изображений товаров, бизнес получает возможность быстро подготовить большое количество визуалов для самых разных рекламных форматов.
CoobFeed: подготовка товарных данных для Google Merchant Center
Привлекательный визуал не будет работать эффективно без качественных данных о товаре. Google Merchant Center передает информацию об ассортименте для Shopping Ads — товарных объявлений с изображением, описанием, ценой, названием магазина и другими атрибутами.
CoobFeed помогает подготовить эти данные и улучшать товарные фиды: ИИ анализирует информацию о продукте, улучшает описание, добавляет недостающие характеристики и делает карточки более структурированными для дальнейшего продвижения через Google Merchant Center.
Взаимодействуя друг с другом, 4 инструмента формируют единую цепочку, полностью охватывая этап подготовки, локализации и оптимизации рекламных материалов.
Однако после запуска кампаний остается ключевой вопрос бизнеса: какие каналы взаимодействия с пользователем действительно обеспечили рост.
Измерение реального вклада маркетинговых инвестиций с Google Meridian
После размещения рекламы бизнесу важно понять: какие каналы действительно влияют на рост и как распределить следующий бюджет для максимизации роста.
Решить эту задачу помогает Google Meridian — открытая платформа для Marketing Mix Modeling (MMM), которая позволяет оценивать вклад маркетинговых активностей в итоговую выручку и анализировать эффективность различных каналов.
Google Meridian помогает ответить на ключевые вопросы бизнеса:
- каков инкрементальный вклад каждого маркетингового канала;
- принесет ли увеличение инвестиций в конкретный канал ожидаемый рост выручки;
- в какие каналы перераспределить бюджет для получения максимального ROMI.
Для этого модель анализирует исторические данные, учитывает рекламные расходы, результаты кампаний и внешние факторы, помогая отделить естественный спрос от дополнительного инкрементального прироста, которые принес маркетинг.
Как видим, ИИ-инструменты закрывают полный цикл работы с рекламой: создание и адаптация контента (CoobVox, CoobAir, CoobCat), подготовка данных для продвижения товарных фидов (CoobFeed) и последующие анализ и прогнозирование онлайн и офлайн маркетинговых активаций при помощи Google Meridian.
От инструментов к результатам: разбор практических кейсов
Технологии и подходы, обсуждавшиеся на мероприятии, были подкреплены практическими кейсами. Представители AdsMan, Boomerang и Publicis Media показали, как Google Ads, DV360, данные и бенчмарки помогают оптимизировать рекламные кампании и находить дополнительные возможности для роста.
AdsMan: как Google Ads и DV360 помогли повысить эффективность привлечения клиентов Nova Lines
Для транспортной компании Nova Lines ключевой задачей задачей было повысить эффективность привлечения обращений за счёт комплексной работы с рекламными каналами. В проекте использовались Google Ads и DV360, а также инструменты измерения и аналитики, которые позволили оптимизировать кампании на основе данных. Кейс представил Roman Scerban, Marketing Specialist и основатель AdsMan.
Результат — +325% конверсий и −56% стоимости привлечения потенциального клиента. Стоимость конверсии снизилась с $73,52 до $12,27. Изменилась и эффективность взаимодействия с рекламой: CTR вырос с 6,04% до 31,39%, а CPC снизился на 65,31% — с $4,41 до $1,53.
Кейс наглядно показывает, что результат зависит не только от выбора рекламных платформ, но и от правильной настройки измерения, анализа данных и последовательной оптимизации кампаний.
Boomerang: от заявок к клиентам через CRM-данные
Консалтинговая компания JustConsult стремилась повысить эффективность рекламных кампаний и привлечь больше клиентов по ключевым направлениям. Tudor Placinta, Specialist Google Ads & Analytics и основатель агентства Boomerang, рассказал, как команда помогла связать рекламную оптимизацию с данными о качестве лидов, чтобы направлять бюджет на пользователей с более высоким потенциалом конверсии в клиентов.
Перед командой стояла задача глубже анализировать путь пользователя после первого обращения. Около 70% заявок приходилось на обращения, которые не приводили к целевому действию: пользователи были не готовы к покупке, оставляли некорректные контакты или интересовались услугами с более низким приоритетом для бизнеса. При этом Google Ads оптимизировал кампании на основе доступных сигналов — отправок форм и звонков — без учета дальнейшей квалификации лидов и продаж.
Boomerang настроила передачу данных между CRM и Google Ads, чтобы учитывать дальнейший путь лида после обращения. Ранее в отчетность не попадало 60–70% данных, поэтому в еженедельный анализ добавили показатели квалифицированных лидов, стоимости их привлечения и продаж. Это помогло оценивать эффективность кампаний не только по количеству заявок, но и по их реальной ценности для бизнеса.
После изменений рекламный бюджет сократился на 40%, стоимость конверсии снизилась на 7%, а коэффициент конверсии вырос на 34%. Данные о прохождении лидов по воронке стали основой для оптимизации кампаний и управления рекламными инвестициями.
Publicis Media: почему автоматизации нужны данные и контекст
Кейс, который представил Leonid Matrosov Product & Processes Advisor Publicis Media, был посвящен роли маркетолога в работе с ИИ и автоматизацией. Основной фокус — на том, как данные, бенчмарки и экспертная интерпретация помогают принимать более точные решения.
Бенчмарки позволяют оценивать результаты не только в сравнении с прошлыми кампаниями, но и с учетом категории, формата и рыночного контекста. Такой подход помогает находить точки оптимизации, которые не всегда очевидны при анализе отдельного рекламного кабинета.
Например, в категории retail корректное сравнение показателей позволило снизить Cost per View на 33% и увеличить View Rate на 16%. В категории appliances Cost per View снизился на 39%, а View Rate вырос на 6% при сохранении уровня CPM.
Представленные кейсы показали общий принцип: автоматизация работает эффективнее, когда опирается на качественные данные, четко заданные бизнес-цели и экспертную интерпретацию результатов. Именно сочетание этих элементов позволяет превращать возможности Google Ads и ИИ в измеримый бизнес-результат.
В рамках программы Google Ads Sales Representative Coob Ads вы можете получить бесплатную экспертную поддержку по Google Ads, помогая бизнесу находить точки роста, работать с данными и использовать возможности платформы. Чтобы узнать больше о возможностях Google Ads, свяжитесь с командой Coob Ads.
