# Метрики привлечения

По ним можно оценить эффективность рекламных кампаний и продвижения бренда, отследить источники, из которых пришли пользователи, и посчитать, сколько стоило привлечение. Вот примеры самых популярных метрик:

* **CTR. Click-through rate** — коэффициент кликабельности. Эта метрика нужна для оценки эффективности рекламы — например, баннеров. Показывает соотношение числа кликов на объявление к числу показов.
* **СPC. Cost per click** — цена за клик. Человек видит рекламное объявление, нажимает на него и переходит на сайт компании. Рекламодатель, который разместил объявление, платит за каждый такой переход.
* **СРА. Cost per acquisition** — цена за целевое действие. Эта метрика похожа на CPС. Разница в том, что рекламодатель платит не за простой переход по объявлению, а за то, что пользователь совершит покупку или оформит услугу. Например, закажет продукты в приложении доставки еды.
* **CPM. Cost per mille** — стоимость 1000 показов. Эта метрика оценивает рекламу, которую должны посмотреть как можно больше человек. Чаще всего так оценивают баннерную рекламу, цель которой — не продать, а повысить узнаваемость бренда.
* **CAC. Customer acquisition cost** — стоимость привлечения клиента, сколько денег бизнеса уходит на каждого нового пользователя. CAC можно рассчитать для отдельного рекламного канала или для всей рекламной кампании. Потраченная сумма делится на количество привлечённых покупателей.
* **СРО. Cost per order** — стоимость привлечения продажи. По этой метрике можно оценивать, в какую сумму обошёлся бизнесу один заказ. Потраченные на рекламу деньги делятся на количество заказов.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.system-analyst-base.ru/hard-skills/pm-for-sa/metriki/metriki-privlecheniya.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.