Як працюють рекомендації: WOM онлайн і офлайн

Маркетологи навчилися рахувати згадування бренду, відгуки, охоплення інфлюенсерів, переходи за промокодами та тональність коментарів. Усе це створює відчуття, що word-of-mouth — рекомендації й розмови споживачів про бренд — нарешті став вимірюваним.

Проблема в тому, що цифрові панелі бачать лише частину реальності. Людина може вибрати страхову компанію після розмови з колегою, лікаря — за порадою родича, а майстра — завдяки сусіду. Ці рекомендації можуть мати вирішальний вплив на покупку, але не залишити жодної згадки в соцмережах, відгуку на сайті чи кліку, який потрапить до системи атрибуції.

Цей матеріал — не переказ і не рерайт наукової публікації, а практична вижимка її ключових ідей із нашими коментарями для маркетологів і керівників. Основою стала стаття професорів Koen Pauwels і Zeynep Aksehirli “Free and paid word-of-mouth from physical to digital, AI and beyond”, опублікована 25 квітня 2026 року в Journal of the Academy of Marketing Science. Повний текст доступний безплатно: прочитати статтю на Springer, DOI.

Автори узагальнюють дослідження, що з’явилися після фундаментальної роботи 2009 року про вплив онлайн-рекомендацій, і пропонують просту, але корисну матрицю. Вона розділяє WOM за двома ознаками: чи отримує людина винагороду за рекомендацію та де саме відбувається комунікація — онлайн чи офлайн.

Чому онлайн-згадки не показують усього WOM

Онлайн-розмови привабливі для аналітика. Їх можна зібрати системою social listening, розкласти за тональністю, темами, платформами й авторами, зіставити з рекламною активністю та продажами. Офлайн-розмова за кавою не має URL, timestamp або UTM-мітки. Через це легко зробити методологічну помилку: прийняти те, що вдалося виміряти, за всю сукупність рекомендацій.

У статті Pauwels і Aksehirli посилаються на дослідження 500 брендів у 15 галузях. Онлайн- і офлайн-WOM обидва були пов’язані з продажами, але сильно корелювали між собою переважно для високотехнологічних брендів. Для більшості інших категорій зв’язок був близьким до нуля. Іншими словами, гучна дискусія в інтернеті не гарантує, що бренд так само часто обговорюють особисто, і навпаки.

Причина не лише в каналі. Люди говорять онлайн і офлайн із різних мотивів. Публікація в соцмережі часто допомагає продемонструвати смак, обізнаність або приналежність до певної групи. В особистій розмові важливішими можуть бути турбота, довіра, взаємність і бажання дати пораду, що відповідає конкретній ситуації іншої людини.

Тому мода, подорожі, технології, алкоголь, фітнес і преміальні продукти природно отримують більше публічного онлайн-WOM: ними зручно ділитися як частиною власного образу. Страхування, медицина, ремонт житла чи побутові послуги можуть бути менш «фотогенічними», але частіше потребують приватної рекомендації з контекстом: кого обрати, чого уникати, скільки реально коштує і чи можна довіряти.

Це не універсальний закон для кожного бренду. Самі автори показують, що результати різних досліджень іноді суперечать один одному. Категорія дає стартову гіпотезу, але реальний баланс каналів потрібно перевіряти на власному ринку.

Чотири типи рекомендацій

Матриця авторів має чотири клітинки:

Слово «оплачений» тут варто трактувати широко. Винагородою можуть бути гроші, безплатний продукт, знижка, бонус, додаткове місце у хмарному сховищі або інша вигода. Традиційне визначення WOM наголошувало на некомерційній природі спілкування, тому термін paid WOM може здаватися суперечливим. Автори свідомо розширюють рамку, щоб порівняти органічні розмови з рекомендаціями, які бренд запускає або стимулює.

Органічний онлайн-WOM: видимий, масштабований, але неповний

До цієї групи належать відгуки, згадки бренду без винагороди, дописи клієнтів, відео з досвідом використання та дискусії в тематичних спільнотах. Такий контент може довго зберігатися, знаходитися через пошук і впливати на людей далеко за межами особистого кола автора.

Його головні переваги — потенційна автентичність і масштаб. Але «органічний» не означає ані позитивний, ані репрезентативний. Найактивніше пишуть люди з дуже сильним позитивним або негативним досвідом. Частина авторів може мати приховану мотивацію, а одна платформа показує лише специфічну частину аудиторії.

Знайомий український приклад — тематичні магазини «Сільпо». Фотографії незвичайного інтер’єру, рекомендації конкретного магазину або страви з кулінарії можуть органічно з’являтися в Instagram, TikTok чи локальних групах. У цьому разі сама особливість досвіду дає людям привід створити онлайн-WOM. Але за кількістю таких публікацій неможливо автоматично визначити, скільки покупців прийшло через особисту пораду та чи змінилася довгострокова лояльність.

Інший український приклад — відгуки на ROZETKA. Платформа перетворює розрізнені враження покупців на видимий інформаційний шар біля товару: оцінку, текстові коментарі, фотографії та позначки відгуків від покупців. Для людини, яка не може потримати товар у руках, такий WOM частково замінює пораду знайомого. Водночас він не є абсолютно нейтральним зрізом досвіду: відгуки добровільно залишає лише частина аудиторії, а правила платформи та модерація визначають, який контент буде опублікований. Отже, бізнесу варто аналізувати не тільки середню оцінку, а й теми, що повторюються, контекст використання продукту та частку відгуків від підтверджених покупців.

Органічний офлайн-WOM: довіра без цифрового сліду

Це розмови віч-на-віч, телефонні поради й особисті рекомендації без прямої винагороди. Їхній масштаб складніше оцінити, зате повідомлення часто адаптоване до одержувача. Друг не просто називає клініку, а пояснює, до якого лікаря звертався, як проходив прийом і кому цей варіант може не підійти.

Для українського малого й середнього бізнесу цей канал особливо помітний у медицині, ремонті, освіті, юридичних послугах і локальному B2B. Наприклад, стоматологічна клініка може бачити в аналітиці сильний Google Ads і невелику кількість Instagram-згадувань, але значна частина нових пацієнтів насправді приходить після слів «мені тут добре зробили». Якщо адміністратор записує таких людей просто як direct або phone, маркетинговий звіт занижує роль рекомендацій.

Офлайн-WOM не є магічно чесним. Людина може помилятися, переказувати застарілий досвід або радити знайомого з особистих причин. Його перевага не в гарантованій істині, а в силі соціального зв’язку й можливості дати контекстну пораду.

Оплачений онлайн-WOM: охоплення в обмін на частину довіри

До paid online WOM належать співпраця з інфлюенсерами, sponsored posts, affiliate marketing і контент авторів, які отримали гроші, продукт або іншу винагороду. Бренд може швидко отримати охоплення, вибрати потрібну аудиторію, задати строки та виміряти частину реакцій.

Ціна контролю — ризик втрати щирості. Якщо рекомендація звучить як рекламний сценарій, не відповідає звичному контенту автора або приховує комерційний зв’язок, аудиторія може сприйняти її як менш переконливу. Водночас із цього не випливає, що influencer marketing не працює. У статті наведені дослідження, де paid WOM збільшував продажі й стимулював подальші органічні розмови. Результат залежить від відповідності автора, категорії, форми винагороди, прозорості та реального досвіду з продуктом.

Для трендових категорій paid online WOM часто має природну перевагу: продукт легко показати, обговорити й одразу придбати за посиланням. Однак велике охоплення не відповідає на запитання, чи змінилася довіра та чи були продажі інкрементальними, а не просто приписаними останньому промокоду.

Оплачений офлайн-WOM: знайома механіка, яку часто не помічають

Paid offline WOM — це особисті рекомендації, за які відправник або одержувач отримує вигоду. Сюди належать реферальні програми, локальні амбасадори, стимульовані рекомендації та частина in-person promotion.

Зрозумілий український контекст — механіки «запроси друга», які використовують банки, фінтех-сервіси, мобільні оператори й підписні продукти. Один і той самий referral може належати до різних клітинок матриці. Якщо користувач публічно поширив посилання в Telegram-каналі, це paid online WOM. Якщо він пояснив переваги сервісу колезі за обідом, а потім допоміг зареєструватися за кодом, це paid offline WOM із цифровим завершенням.

Показовий локальний приклад — реферальна механіка monobank. Клієнт отримує можливість запросити іншу людину, а винагорода прив’язується до виконаної дії нового користувача. Технічно банк бачить код або посилання й може порахувати залучення, але не бачить усієї розмови перед ним. Один клієнт просто надішле лінк у чат, інший докладно пояснить умови, покаже застосунок і допоможе пройти реєстрацію. У звіті це можуть бути однакові referrals, хоча їхня переконливість і реальна роль людської рекомендації суттєво відрізняються. Саме тому реферальна аналітика вимірює результат механіки, але не повністю пояснює, як виникла довіра.

Такий приклад добре показує: класифікувати потрібно не лише технічний спосіб конверсії, а саму комунікацію між людьми. Наявність referral link не робить всю рекомендацію онлайн.

Головна напруга: охоплення проти довіри

У спрощеному вигляді paid WOM купує передбачуваність і масштаб, а organic WOM отримує перевагу в автентичності. Але протиставляти їх як «погане» і «хороше» неправильно.

Органічні рекомендації важко запустити за календарем. Бренд може створювати продукт і досвід, про які хочеться говорити, але не може наказати клієнтам рекомендувати його завтра. Paid WOM дає змогу швидко вийти до потрібної аудиторії, підтримати запуск або пояснити новий продукт. Іноді саме оплачена комунікація створює перший досвід, після якого починається органічне обговорення.

Зворотний ризик також реальний. Надмірна кількість однакових інтеграцій перетворює рекомендацію на звичайний рекламний формат. А винагорода, жорстко прив’язана до конкретної поведінки, може сильніше підривати сприйняття щирості, ніж доступ до продукту без вимоги повторювати готовий текст.

Тому правильне запитання звучить не «що краще — органічне чи платне?», а «яку роль кожний тип WOM має виконати в цій категорії та як вони впливають один на одного?»

Чому кількість згадувань — слабкий універсальний KPI

Порахувати volume легко, але одна тисяча згадувань може означати дуже різні речі. Це може бути хвиля рекомендацій, скандал, обговорення реклами, масове запитання «що сталося?» або нейтральні повідомлення про покупку.

Автори виділяють щонайменше чотири виміри WOM: обсяг, тональність, поширення між людьми та теми розмов. Для управлінського рішення потрібно розуміти не лише скільки говорять, а хто говорить, кому, про що, де і з яким наслідком.

Навіть позитивна тональність не завжди головна. Нейтральна фраза «я замовив це там» може стимулювати observational learning: людина бачить поведінку іншого й сприймає її як сигнал нормальності або популярності. Негативна дискусія іноді підвищує обізнаність маловідомого бренду, хоча робити скандал свідомою універсальною стратегією було б небезпечно.

Для CMO практичний висновок простий: share of mentions не можна ставити в один ряд із продажами без аналізу джерел, змісту та причин. Особливо небезпечно порівнювати бренд із конкурентом, якщо один працює в публічній lifestyle-категорії, а інший продає складну послугу через приватні консультації.

Як вимірювати чотири типи WOM

Ідеального єдиного лічильника немає. Потрібна система з кількох джерел, кожне з яких бачить свою частину.

Органічний онлайн-WOM можна аналізувати через social listening, відгуки, органічні згадки, UGC, пошукові запити, теми, тональність і частку незалежних авторів. Важливо вилучати власні публікації бренду, оплачений контент, автоматичні репости й дублікати, якщо мета — оцінити саме earned conversation.

Для paid online WOM до reach, views і engagement потрібно додати якість аудиторії, переходи, використання промокодів, post-view і post-click поведінку, brand lift та результати контрольних груп. Рекламний кабінет або influencer platform показують атрибуцію у власному контурі, але не доводять інкрементальний ефект.

Органічний офлайн-WOM доводиться вимірювати непрямо. Допомагають post-purchase surveys, запитання «Як ви вперше про нас дізналися?» і «Хто вплинув на вибір?», verbatim-відповіді, customer diaries, brand tracking, інтерв’ю, дані call-центру та структуровані поля CRM. Одного NPS недостатньо: готовність рекомендувати не дорівнює фактичній рекомендації.

Paid offline WOM можна відстежувати через referral IDs, коди, позначки в CRM, географічні тести, контрольні групи та аналіз вартості залученого клієнта з урахуванням винагороди обом сторонам. Окремо потрібно контролювати шахрайство, канібалізацію органічних рекомендацій і ситуації, коли бонус отримує клієнт, який прийшов би й без нього.

Найкращий dashboard не обов’язково має звести всі чотири типи до одного числа. Його завдання — показати їхню відносну роль, динаміку, прогалини у вимірюванні та зв’язок із бізнес-результатами.

Що змінює генеративний ШІ

Найцікавіша частина статті стосується не готових відповідей, а нових проблем. Автори прямо зазначають, що досліджень генеративного ШІ та spatial WOM поки недостатньо, тому їхні прогнози мають спекулятивний характер.

Перша проблема — ШІ як автор рекомендації. Генеративні системи вже можуть масово створювати відгуки, коментарі й сценарії для інфлюенсерів. Це знижує вартість виробництва WOM-подібного контенту, але ускладнює визначення джерела: чи описує текст реальний досвід, чи є синтетичною рекламою.

Друга проблема — ШІ як посередник. Людина дедалі частіше питає не знайомого або пошукову систему, а AI-асистента: який ноутбук вибрати, до якої клініки звернутися, який сервіс надійніший. Модель формує відповідь із доступного цифрового корпусу, де онлайн-WOM представлений значно краще за особисті офлайн-розмови. Якщо категорія традиційно залежить від приватних рекомендацій, цифрова картина може бути системно неповною.

Третя проблема — віртуальні інфлюенсери. Тут розмивається саме поняття sender: аудиторія взаємодіє з персонажем, за яким немає звичайного особистого досвіду використання продукту. Поки рано проголошувати, що такі рекомендації працюють краще чи гірше. Але бренду вже потрібно окремо думати про прозорість, авторство, довіру й те, як AI-системи відрізнятимуть органічну рекомендацію від оплаченої.

Що ми б радили зробити бренду

Почати варто не із запуску ще однієї influencer-кампанії, а з аудиту чотирьох клітинок. Де бренд уже отримує рекомендації? Яка частина стимулюється грошима або бонусами? Що відбувається особисто й не потрапляє в digital-звіти? Які клієнти та експерти реально впливають на рішення?

Далі потрібно пов’язати кожний тип WOM із конкретною функцією. Paid online може швидко створити охоплення під час запуску. Organic online — накопичити доступні через пошук докази досвіду. Organic offline — зменшити ризик у складній або чутливій покупці. Paid offline — активувати клієнтську базу та локальні спільноти. Це не жорстке призначення, а гіпотеза для перевірки.

Окреме завдання — знайти дисбаланс. Якщо вся аналітика побудована на соцмережах, бренд може недооцінювати офлайн-вплив. Якщо бізнес живе лише з рекомендацій і нічого не фіксує, він не знає, які клієнти, ситуації та властивості продукту запускають ці розмови. Якщо кампанія має тільки paid WOM, припинення бюджету може миттєво прибрати весь інформаційний шум.

Нарешті, потрібно оцінювати не лише результат окремої клітинки, а переходи між ними. Чи запускає influencer content органічні обговорення? Чи перетворюється позитивний досвід у реальні рекомендації? Чи починають люди після особистої поради шукати відгуки онлайн? Чи не витісняє бонус те, що клієнти раніше робили безплатно?

Не існує одного «найкращого» WOM

Головна цінність роботи Pauwels і Aksehirli — не рецепт для всіх категорій. Матриця допомагає побачити сліпу зону: онлайн не дорівнює всьому ринку, а органічне й оплачене працюють через різні механізми.

Бренду не потрібно обирати між «чесними рекомендаціями» та «продажними інфлюенсерами». Потрібно створювати досвід, який вартий органічної рекомендації, використовувати paid WOM прозоро й доречно, а також навчитися вимірювати розмови, які не залишають цифрового сліду.

Іноді найважливіший маркетинговий контакт відбувається не в Instagram, TikTok чи Google. Він звучить як проста фраза від людини, якій довіряють: «Я вже користувався. Ось що тобі варто знати».

Повний текст дослідження: Koen Pauwels, Zeynep Aksehirli, “Free and paid word-of-mouth from physical to digital, AI and beyond”, Journal of the Academy of Marketing Science, 25 April 2026. Стаття опублікована у відкритому доступі.