Российский BigTech ускоряет переход к data-рекламе
Российский рынок MarTech выходит на новый этап развития. Рекламные технологии постепенно превращаются из набора отдельных инструментов в единую инфраструктуру, где данные, аналитика и искусственный интеллект работают совместно. К такому выводу пришли эксперты "СберМаркетинга", изучившие 40 рекламных платформ и data-продуктов крупнейших компаний страны.
В исследовании рассмотрены решения "Яндекса", VK, МТС, "Сбера", Ozon, Wildberries, X5 Group, телеком-операторов и специализированных технологических платформ. Анализ показал: главным направлением развития рынка становятся персонализация, автоматизация рекламных кампаний и объединение данных из разных каналов.
Особое значение приобретают 1st-party данные - сведения, которые компания получает непосредственно от собственных клиентов и пользователей. Это информация о покупках, интересах, действиях на сайте, использовании сервисов, отклике на рекламу и взаимодействии с брендом. В условиях усиления требований к конфиденциальности и ограничения сторонних идентификаторов именно такие данные становятся одним из наиболее ценных активов рекламной платформы.
Таргетинг становится точнее
Около 70% проанализированных сервисов предлагают инструменты для сегментации аудитории и таргетинга. Пользователей можно объединять в группы по возрасту, полу, региону проживания, истории покупок, интересам, поведению в интернете, геолокации и характеристикам устройства.
Некоторые платформы позволяют работать с очень узкими географическими сегментами. Например, "МегаФон Таргет" предлагает определять аудиторию с точностью до 60 метров. "МТС Маркетолог" дополняет стандартные параметры сегментами Telegram, сформированными по темам каналов и интересам их подписчиков.
MediaSniper от "Ростелекома" использует технологию Intention Targeting. Она оценивает не только сам факт посещения тематических ресурсов, но и частоту, а также значимость переходов. Благодаря этому рекламодатель может точнее определить намерение пользователя и отделить случайный интерес от готовности к покупке.
SberAds предоставляет доступ более чем к 250 сегментам, созданным на основе обезличенных данных о поведении пользователей в интернете. При формировании аудиторий применяются алгоритмы машинного обучения. В "СберТаргете" доступны группы пользователей, склонных к совершению покупки. Такие сегменты строятся на базе Big Data экосистемы "Сбера".
ИИ берет на себя создание рекламы
Вторым важным трендом становится активное внедрение искусственного интеллекта. По данным исследования, чаще всего ИИ применяется в трех направлениях: подборе аудитории, создании рекламных материалов и автоматизации маркетинговой стратегии.
Алгоритмы машинного обучения используются в "Яндекс Автотаргетинге", SberAds, Platforma и Segmento. Они анализируют поведение пользователей, прогнозируют вероятность отклика и помогают системе самостоятельно выбирать наиболее перспективные показы.
Генеративные модели уже способны создавать тексты, изображения и баннеры. Такие инструменты доступны, в частности, в рекламных решениях Ozon, Wildberries, VK, "СберТаргета" и "Яндекс Директа". Это сокращает время подготовки кампании и позволяет быстро тестировать несколько вариантов креативов.
Некоторые сервисы предлагают рекламодателю полноценного ИИ-помощника. В "МТС Маркетологе", "Билайн.ПРОдвижении" и "МегаФон Таргете" интеллектуальные боты помогают определить целевую аудиторию, сформулировать рекламное сообщение, подобрать визуальные решения и проверить объявления на соответствие законодательным требованиям.
"СберТаргет" развивает формат автоматизированной стратегии продвижения. ИИ-специалист анализирует профиль потенциального клиента, сопоставляет бизнес с рынком и конкурентами, рекомендует рекламные каналы и цели, формирует креативы, а также предлагает бюджет и прогноз возможного результата.
Аналитика связывает рекламу с продажами
Расширенная аналитика представлена в восьми изученных data-продуктах: Magnit Omni, MediaSniper, "Avito Реклама", решениях Platforma, X5 Media, First Data, Getblogger и Segmento.
Magnit Omni позволяет проводить ABC-анализ, оценивать эффективность промоакций и изучать поведение лояльных покупателей. X5 Media формирует отчеты по товарным категориям, конкурентам и динамике ежемесячных продаж.
Segmento анализирует охват отдельных креативов, видеособытия, а также постклик- и поствью-конверсии. Это помогает оценить не только непосредственные переходы по рекламе, но и отложенное влияние просмотра объявления на действия клиента.
First Data от "Ростелекома" строит сквозную аналитику. Платформа сопоставляет рекламные показы с фактическими покупками, включая офлайн-продажи. Для этого могут использоваться данные операторов фискальных данных, CRM-систем, банковских уведомлений и мобильных операторов.
Рынок переходит к DIP-платформам
В ближайшей перспективе эксперты ожидают роста DIP-платформ - Data Intelligence Platform. Их задача заключается в объединении данных из рекламных кабинетов, CRM, интернет-магазинов, программ лояльности и офлайн-точек продаж.
Такие решения позволяют выстроить полный цикл работы с рекламой в одном интерфейсе: собрать данные, описать аудиторию, выбрать сегменты, запустить кампанию, автоматически оптимизировать размещение и оценить коммерческий эффект. В результате рекламодатель получает не отдельный отчет по показам, а более целостную картину пути клиента.
Развитие DIP-подхода особенно важно для компаний с несколькими каналами продаж. Если данные сайта, мобильного приложения, магазина и колл-центра хранятся разрозненно, бизнесу сложно понять, какой именно контакт привел к покупке. Единая платформа помогает устранить эти разрывы и повысить точность оценки рекламных инвестиций.
Что это меняет для бизнеса
Для крупных рекламодателей переход к data-рекламе означает возможность точнее распределять бюджет и сокращать количество неэффективных показов. Кампания может автоматически адаптироваться к действиям аудитории: одним пользователям система покажет знакомство с брендом, другим - предложение со скидкой, третьим - напоминание о незавершенной покупке.
Для малого и среднего бизнеса ценность заключается в упрощении работы. Раньше для подготовки кампании требовались отдельные специалисты по аналитике, медиапланированию, дизайну и оптимизации. Теперь часть этих задач постепенно передается автоматизированным сервисам и ИИ-инструментам.
Однако качество результата по-прежнему зависит от исходных данных. Если сведения о клиентах неполные, устаревшие или собраны без единой системы идентификации, даже самые современные алгоритмы будут принимать менее точные решения. Поэтому компаниям важно не только покупать доступ к рекламным платформам, но и развивать собственную инфраструктуру данных.
Еще один важный фактор - соблюдение требований к защите персональной информации. Рост роли 1st-party данных не означает отказ от правил конфиденциальности. Напротив, бизнесу необходимо заранее определить цели обработки информации, контролировать доступ к ней и использовать обезличивание там, где это возможно.
Российский MarTech постепенно формирует новую модель рекламного рынка. Платформы конкурируют уже не только количеством рекламных форматов, но и качеством аудиторных сегментов, глубиной аналитики, точностью прогнозов и возможностями автоматизации. В результате data-реклама становится не отдельным инструментом продвижения, а основой полноценной маркетинговой экосистемы.
