I’ve spent the last three weeks trying to figure out why my influencer campaign metrics look completely different when I benchmark them against industry standards in Russia versus the US. Like, the same campaign, run simultaneously, yields engagement rates that look stellar in one market and mediocre in the other. Except it’s the same content, same influencers (micro-creators working in both markets), same budget allocation methodology. So either the benchmarks are wrong, or I’m not understanding something fundamental about how these markets actually work.
My hypothesis was that maybe the benchmarks I’m using are just off. So I pulled data from three different sources—some industry reports, some from platform analytics tools, some from case studies people have shared—and the numbers vary wildly. In Russia, I’m seeing engagement rate benchmarks ranging from 2% to 8% depending on niche. In the US, I’m seeing 1.5% to 5%. But my actual results are 4.2% in Russia and 3.8% in the US. Am I outperforming? Underperforming? I genuinely don’t know because the benchmarks are so squishy.
I also realized that “benchmark” might mean completely different things in each market. The influencer market is more mature in the US, so maybe the benchmarks there are more realistic. But in Russia, are we counting all creators, or just the ones actively doing paid partnerships? That would explain why my numbers seem higher in Russia—maybe I’m comparing myself to everyone in the US but only to “serious” creators in Russia.
I need a way to actually trust my cross-market benchmarks. Right now, I’m just making decisions based on gut feel, which is obviously not ideal. Has anyone figured out how to set up a benchmarking framework that actually works across regions?
Это такая важная боль, которую я вижу постоянно среди брендов, которые начинают работать на двух рынках. Проблема в том, что каждый рынок имеет свой “язык” метрик, и ты не можешь просто перевести числа из одного в другой.
То, что я заметила: лучшие бренды, которые я знаю, перестали пытаться найти “правильные” бенчмарки и вместо этого создали свои собственные бенчмарки на основе своих собственных исторических данных. Они говорят: “Вот как работают наши кампании в России, вот как в США. Вот нормальный диапазон для нас.” И тогда любое отклонение от этого диапазона—это сигнал для разговора.
Если ты еще не сделал этого, я бы рекомендовал собрать вместе людей из обоих рынков—менеджеров кампаний, аналитиков—и буквально объяснить друг другу, почему цифры выглядят так, как они выглядят. Потому что я уверена, что дело не в цифрах, а в том, что люди измеряют разные вещи.
Я ровно это расследовала три месяца назад, и вот что я нашла: бенчмарки, которые ты видишь в отчетах, часто построены на разных выборках данных для разных рынков.
В США бенчмарки обычно основаны на крупных платформах (Instagram, TikTok) и включают все типы контента для всех типов создателей. В России бенчмарки часто фокусируются на платформах, где активнее премиум-контент (потому что там концентрируется платный партнерский контент). Это создает иллюзию, что русский инфлюенсер-контент “должен” иметь лучший engagement.
Вот что я делаю: я создала нормализованные бенчмарки для своей компании, которые основаны на наших собственных данных. Я разрезаю по размерам креаторов (макро vs. микро vs. нано), по платформам, по нишам. Потом я смотрю: как работают наши кампании в каждом сегменте? Вот это мой реальный бенчмарк.
Для кросс-маркетного сравнения я использую процент улучшения от базовой конверсии, а не абсолютные цифры. Типа, “эта кампания дала 25% лучше результанты, чем моя базовая кампания в этом сегменте в этом рынке”. Это куда более сравнимо.
Если интересно, я могу поделиться шаблоном, по которому я строю эти бенчмарки.
Я столкнулся с этой проблемой и решил ее довольно просто: я перестал искать идеальные бенчмарки и вместо этого начал отслеживать только свои собственные данные.
Вот мой процесс: каждый квартал я запускаю 5-10 контрольных кампаний одинакового размера и сложности в каждом рынке. Я отслеживаю результаты и использую их как мой личный бенчмарк. Это дает мне реальное понимание того, как работает мой бизнес с моей аудиторией в каждом рынке.
Что я нашел: мои реальные benchmarks примерно в два раза отличаются от индустриальных benchmarks, которые я видел в отчетах. И это имеет смысл—у меня есть специфичная аудитория, специфичный продукт, специфичный бюджет.
Для кросс-маркетного сравнения я просто смотрю на процентное изменение от моего baseline. Если обычно я получаю X% конверсии в России, и кампания дает мне X% + 20%, это хорошо, независимо от США.
Мне кажется, что ты тратишь слишком много времени на поиск правильных индустриальных бенчмарков. Вместо этого, создай свои собственные—они будут куда более полезны.
Okay, so here’s the real situation: industry benchmarks are useful for directional guidance, but they’re almost never your actual benchmark. Why? Because your product, your audience, your price point, your creative style—all of that is unique.
What I do with clients is this: I build a normalized benchmarking system that accounts for market differences.
Step 1: Pull your historical campaign data from both markets. Include successful campaigns and failed ones. Calculate average engagement, average conversion rate, average CPL, average ROAS.
Step 2: Create market-specific baselines from this data. “On average, campaigns in Russia get 3.5% engagement. On average, campaigns in the US get 2.8% engagement.”
Step 3: For any new campaign, compare it to your baseline in that specific market, not to some industry benchmark.
Step 4: If you want to compare across markets, use a normalized metric. For instance: “This campaign exceeded my Russia baseline by 15% and my US baseline by 22%.” Now the comparison is fair.
The US influencer market is more saturated and normalized because it’s older and more transparent. Russian market is more fragmented, so benchmarks vary more. That’s not a problem—it’s just a fact to account for.
Don’t try to find the “right” benchmark. Build your own. It’s more actionable anyway.
I think part of the benchmarking issue is that creators operate differently in different markets, and the metrics don’t capture that.
In Russia, when I post, there’s a lot of upfront engagement—comments come fast, shares happen quickly. In the US, engagement is more spread out over time, but sometimes it converts better later.
So if you’re looking at engagement-rate benchmarks at 24 hours, Russia looks better. But if you look at 7-day engagement, US might actually look more valuable because the audience is still engaging and considering.
I think your real benchmark should be: what action do you actually want people to take? If it’s immediate sales, benchmark differently. If it’s brand awareness and building over time, benchmark differently. The engagement rate alone doesn’t tell you if a campaign is working.
Also, the creator pools might be different in each market. In the US, I might have more competition from other creators, so engagement is divided. In Russia, maybe the creator pool is smaller or more niche-specific, so engagement looks higher.
I’d ask: are you comparing your campaign against the same types of creators in both markets, or against all creators? That might be where your benchmark disconnect is coming from.
This is a classic benchmarking problem that stems from trying to compare incomparable datasets in the absence of normalized reference frames.
Here’s the framework I use:
First: Create a normalization index for each market. This is a single metric that accounts for market maturity, competition level, audience behavior, and platform dynamics. You can express this as a “Market Efficiency Coefficient.” For example, US might be 1.0, Russia might be 0.85 (meaning results are typically 15% higher due to less saturated market).
Second: Apply this coefficient to your benchmarks. So if the US benchmark is 2.5% engagement, and the coefficient is 1.0, your target is 2.5%. For Russia, if the benchmark is 3.5% and the coefficient is 0.85, your normalized target is actually 2.96% (3.5% * 0.85). Now you’re comparing apples to apples.
Third: Build your own benchmarks based on your company’s historical performance, segmented by creator tier, niche, content type, and market. This is your source of truth.
Fourth: Use industry benchmarks as a sanity check, not as a directive. They help you spot if something is wildly off, but they shouldn’t drive your decisions.
The engagement rates you’re seeing (4.2% Russia, 3.8% US) are actually pretty close when you account for market differences. You’re probably fine. The real question is: are they driving the business outcomes you need?