Как использовать исследования в контент-маркетинге

Как использовать исследования в контент-маркетинге: разбираем подтверждённые данные и контекст события, а также практические выводы для брендов, агентств и рекламного рынка.

Semrush превратил разовые исследования в постоянный канал роста, выстроив программу с четырьмя форматами производства и распределённой ответственностью между командами. После перехода от эпизодических PDF-отчётов на 80 страниц к регулярным публикациям компания получила тысячи уникальных посетителей без платного продвижения, сотни регистраций и измеримый приток новых клиентов. Разбираем, как устроен процесс и что из этого применимо для брендов на российском рынке.

Как использовать исследования в контент-маркетинге?

До запуска программы Semrush публиковал один-два крупных отчёта в год — когда появлялась идея и находилось время. Результат предсказуем: нет системы планирования, нет ответственного за процесс, нет повторяемости. Каждое исследование становилось проектом с нуля, а конкуренты успевали первыми выйти с похожими данными.

Переломный момент наступил, когда компания осознала: для удержания внимания аудитории, трафика и цитирований нужна не одна сильная публикация, а регулярный поток материалов с предсказуемым качеством. Это потребовало назначить ответственного в контент-команде и выделить ресурс в отделе аналитики данных, который мог бы поддерживать производство на постоянной основе.

Даже уникальный контент вроде оригинальных исследований быстро становится товаром массового спроса, как только конкуренты видят его ценность

Для российских брендов это означает: если вы планируете запустить исследования как инструмент маркетинга, закладывайте не разовый бюджет, а ресурс команды минимум на квартал вперёд. Без распределения ролей между маркетингом, аналитикой, дизайном и email-командами проект застрянет на этапе идеи.

Четыре формата производства исследований

Semrush выделил четыре категории исследований, каждая со своим процессом и уровнем вовлечённости команд:

• Исследования с участием data science. Требуют технического бриефа, времени инженеров и формализованного процесса приёма заявок. Самые ресурсоёмкие, но дают данные, недоступные конкурентам.
• Коллаборации с внешними экспертами. Компания привлекает отраслевых аналитиков — например, работала с Кевином Индигом, который принёс собственный взгляд на данные и помог расширить охват в профильных сообществах.
• Исследования, которые маркетологи проводят сами. Опросы, лёгкая аналитика без инженерного времени. Позволяют быстро реагировать на тренды.
• Кобрендинговые исследования с другими компаниями. Наиболее трудозатратные, но дающие максимальный охват. Совместное исследование с LinkedIn, объединившее данные Semrush по цитированию в AI-инструментах и данные LinkedIn по вовлечённости контента, стало самым виральным материалом компании: его продвигал LinkedIn, перепечатывали СМИ, делились инфлюенсеры и клиенты.

Для брендов в России кобрендинговый формат особенно актуален: он снижает нагрузку на собственную команду и открывает доступ к аудитории партнёра. Главное — выбирать компании с пересекающейся, но не идентичной аудиторией, чтобы данные дополняли друг друга.

Как отбирать темы для исследований

Semrush планирует темы на квартал вперёд, опираясь на пять фильтров: отраслевые тренды, приоритеты бизнеса, продуктовый роадмап, потребности клиентов и обратную связь от команды продаж. Ключевой критерий — соответствие позиционированию и месседжам компании.

Пример: Semrush продвигает идею, что объединение SEO и AI-видимости — лучший подход к органическому росту. Эта точка зрения напрямую связана с ценностным предложением продукта, поэтому исследования по AI-цитированию усиливают нарратив и кампании.

Другой источник тем — интервью с пользователями. Лид по контенту и продуктовому маркетингу Semrush еженедельно общался с клиентами и заметил повторяющийся вопрос: почему контент часто цитируют, но не упоминают бренд? Компания выпустила исследование с Кевином Индигом, которое дало ответ на этот запрос.

Для российских брендов правило простое: проверьте, какие исследования уже есть в вашей нише, и найдите угол, который никто не раскрыл. Затем убедитесь, что материал даёт аудитории конкретное действие: чек-лист, вывод для принятия решений, рекомендацию.

Процесс производства и ускорение запуска

Главная проблема Semrush на старте — скорость. Идеи месяцами лежали в беклоге, компания упускала возможность стать первым источником данных, конкуренты публиковали материалы раньше.

Решение: формализация процесса приёма заявок, стандартизация брифов и распределение задач в зависимости от категории исследования. Для материалов, требующих участия data science, появился чёткий intake-процесс. Лёгкие исследования маркетологи стали запускать самостоятельно, не дожидаясь инженерного времени.

Ключевой момент: каждая публикация должна содержать не только данные, но и интерпретацию — почему это важно, что изменить, как применить. Данные без контекста остаются шумом.

Чек-лист для запуска программы исследований

• Назначьте ответственного в маркетинговой команде и выделите ресурс в отделе аналитики или data science.
• Согласуйте с командами дизайна, email-маркетинга и кампаний приоритет поддержки: они должны понимать ожидаемый эффект.
• Составьте план тем на квартал, опираясь на приоритеты бизнеса, запросы клиентов и пробелы в существующих исследованиях.
• Разделите исследования на категории по уровню вовлечённости команд и создайте отдельный процесс для каждой.
• Проверьте, что каждая публикация отвечает на конкретный вопрос аудитории и предлагает действие, а не просто набор цифр.
• Разработайте план дистрибуции до запуска: email-рассылка, посты в соцсетях, питчи для СМИ, контент для партнёров.
• Определите метрики успеха: охват, цитирования, регистрации, комментарии от целевой аудитории, упоминания в СМИ.

Как распространять исследования

Semrush использует несколько каналов одновременно: email-рассылки базе подписчиков, публикации в социальных сетях с оригинальными хуками под каждую платформу, питчи журналистам и отраслевым изданиям, контент-партнёрства (компания делится данными с медиа, которые создают собственные материалы на их основе).

Цель — продлить жизнь каждого исследования за рамки одной публикации. Данные переупаковываются в посты, инфографику, вебинары, кейсы для отдела продаж.

Для российского рынка важно учитывать: каналы продвижения зависят от отрасли и аудитории. B2B-бренды получают отклик в Telegram-каналах и профильных медиа, B2C — в социальных сетях и у блогеров. Но базовый принцип остаётся: планируйте распространение до выхода материала, а не после.

Как измерять результат

Semrush избегает двух крайностей: измерять всё подряд или не измерять вообще. Исследования редко оптимизируются под прямую конверсию в продажи, поэтому компания отслеживает промежуточные метрики: органический трафик на страницу исследования, количество регистраций через форму загрузки, обратные ссылки и упоминания в СМИ, комментарии и репосты от представителей целевой аудитории.

Выручку (новый MRR, cross-sell MRR) отслеживают там, где это возможно, но это не главная цель. Эффект программы накапливается через множество публикаций, и ему нужно время.

Для брендов в России это означает: не ждите прямых продаж от первого исследования. Оценивайте узнаваемость, цитирование, рост органического трафика, запросы от СМИ и партнёров. Эти сигналы показывают, что программа работает, даже если конверсия в клиентов отложена.

Что это значит для российского рынка

Опыт Semrush применим для брендов, работающих в сегментах с высокой конкуренцией за внимание: маркетинговые технологии, финтех, e-commerce, образование. Ключевое условие — наличие данных, которые можно превратить в инсайт для аудитории: статистика платформы, результаты клиентских проектов, отраслевые тренды.

Барьеры на входе: нужна команда с аналитическими компетенциями, готовность выделить ресурс на регулярной основе и понимание, что результат придёт не после первой публикации, а через систематическую работу. Зато в условиях, когда AI-инструменты перерабатывают существующий контент, оригинальные данные остаются одним из немногих способов выделиться.

Частые вопросы

Как часто нужно публиковать исследования, чтобы программа работала?

Semrush перешёл от одного-двух отчётов в год к регулярному потоку публикаций. Минимальная частота для программы — одно исследование в квартал, чтобы удержать внимание аудитории и создать повторяемый процесс.

Можно ли запустить исследования без команды data science?

Да, если использовать лёгкие форматы: опросы аудитории, анализ открытых данных, коллаборации с внешними экспертами. Semrush выделил отдельную категорию исследований, которые маркетологи проводят самостоятельно, без инженерного времени.

Какие метрики показывают, что исследование сработало?

Органический трафик на страницу материала, количество регистраций, обратные ссылки, упоминания в СМИ, комментарии от целевой аудитории. Прямые продажи отслеживаются, но не являются главной целью: эффект накапливается через серию публикаций.