Роман Кохановский

коммерческий директор

AdRiver

1 Как за год изменились ваши требования к качеству и прозрачности трафика? Что сегодня главное в оценке качества — охваты, таргетинг, видимость, конверсии, отсутствие фрода или что-то еще?: Требования наших клиентов к качеству трафика постоянно растут: все чаще в тендерах мы видим нулевую или околонулевую терпимость к IVT. Однако нельзя назвать эти изменения драматическими. По нашим наблюдениям, средняя температура по больнице остается стабильной: уровень IVT в целом не растет, то есть агрегированные показатели выглядят стабильно невысокими и укладываются примерно в 1–5%. Но это именно средняя температура. Она практически ничего не говорит о том, что происходит внутри конкретных кампаний.

В прошлом году мы отмечали, что качество трафика стало волатильным: один и тот же источник мог быть «чистым» в одном месяце и выбиваться за бенчмарки в следующем. В 2025 году ситуация не изменилась — волатильность сохранилась. Наши внутренние дашборды снова фиксируют серьезные колебания качества внутри одного и того же списка поставщиков.

Поэтому основной запрос — не на повышение качества, а на обеспечение постоянного контроля. И не в конце кампании, а в течение всего активного периода. Клиенты и площадки хотят видеть динамику и понимать, где возникают провалы. В AdRiver мы даем каждому участнику рынка возможность оперативно отслеживать показатели и реагировать на изменения в режиме реального времени.
2 Как изменилось качество трафика на рынке в 2025 году? Какие инструменты помогают отделять качественный трафик от некачественного?: Качество трафика в 2025 году осталось примерно на том же уровне. Показатель IVT по-прежнему укладывается в привычные значения, и каких-то резких всплесков мы не видим. Но это — общая картина. На практике качество трафика все сильнее зависит от среды и конкретной площадки в определенный период времени.

Позитивные изменения есть. Основа корректной оценки качества — идентификация пользователя. Сейчас аудиторные среды сильно фрагментированы: браузеры, in-app, CTV, разные устройства и сети. Один и тот же человек множится в данных, и собрать эти фрагменты в единый профиль становится все сложнее. Решение — работа со стабильными идентификаторами.

Проблемные зоны кочуют из года в год — там, где нет классических cookie, определять трафик сложнее, но все-таки возможно. Прежде всего речь идет об in-app и CTV. Здесь на помощь приходят Stable ID от операторов связи и других инфраструктурных игроков, которые объединяются через AdRiver Bridge. Например, факт покупки в домохозяйстве можно связать с его IP-адресом и сопоставить с тем, какая реклама была показана в той же сети. Так появляются конверсии в средах, где их раньше было невозможно корректно определить.
3 Как вы находите баланс между объемом закупок по планам и качеством аудитории — и нужно ли вообще этот баланс искать?: В 2025 году мы видим, что все больше наших клиентов пересобирают медиапланы прямо в процессе кампании. Раньше это были единичные случаи, а сейчас входит в норму. Рынок идет в сторону эффективности, и ключевой вопрос — насколько оперативно эту эффективность можно измерить.

Немаловажную роль здесь сыграла зрелость алгоритмической атрибуции. Гибридные модели вроде Шепли — Маркова наконец дают достаточно прозрачную картину того, как каждый канал реально участвует в конверсии. Это сильно упрощает принятие решений. Если канал стабильно дает вклад — его масштабируют, если вклад невелик — канал исключают, а бюджет перераспределяют.

Мы все чаще видим, как рекламодатели корректируют сплит в середине периода, иногда довольно радикально.

Баланс между объемом и качеством — это не компромисс и не попытка найти грааль «золотой середины». Это все более входящая в практику динамическая настройка портфеля поставщиков трафика, основанная на фактическом вкладе каналов в текущем периоде. И чем более прозрачной становится атрибуция, тем увереннее клиенты двигают бюджеты туда, где видят реальный результат.
4 Как часто аналитика действительно влияет на медиапланы? Становятся ли алгоритмические методы атрибуции реальным рабочим инструментом?: Влияние аналитики на медиапланы стало заметно выше, чем год назад. Раньше данные чаще использовались постфактум, то есть после завершения кампании. В 2025 году аналитика стала операционным инструментом, который влияет на решения в моменте.

Появилась возможность быстро увидеть отклонения по качеству трафика, изменения в поведении аудитории, падение эффективности канала — и клиенты начали на это оперативно реагировать.

Отдельно стоит отметить алгоритмическую атрибуцию. В 2025-м это уже полноценный рабочий инструмент, особенно для крупных рекламодателей. Гибридные модели, такие как Шепли — Маркова, дают прозрачную картину вклада каждого канала. Они сняли главное препятствие — недоверие к распределению вклада источников в общий результат.

Когда клиент видит, за счет каких касаний реально формируется конверсия и что происходит при исключении канала, решение перестает быть интуитивным и становится обоснованным — и легко проверяемым на практике. Рынок постепенно уходит от ситуации, когда медиапланы согласовали еще в прошлом году.
5 Какие тренды ждете в 2026 году — больше автоматизации или по-прежнему ставка на человеческий опыт? И как появление ИИ-агентов может повлиять на оценку трафика?: Однозначно в 2026 году автоматизации станет больше, но говорить о переходе к полностью беспилотному управлению трафиком рано. И несмотря на стремительное развитие ИИ, человеческий опыт остается незаменимым.

Рутинные задачи и мониторинг отклонений все активнее уходят в автоматизацию. Но интерпретация сложных кейсов, работа с неполными данными и принятие решений в неоднозначных ситуациях пока по-прежнему останутся за специалистами.

ИИ-агенты стремительно растут, их активность будет только увеличиваться. Часть этой активности неизбежно попадет в рекламный трафик. Мы находимся на пороге свершившейся революции: структура поведения пользователей в интернете меняется прямо у нас на глазах. Думаю, отрасль будет вынуждена смещать фокус с подсчета ботов на оценку ценности контакта с ними: привел ли он к росту конверсий, был ли осмысленным и имел ли влияние на воронку.

Отдельно стоит отметить рост роли стабильных идентификаторов. Чем больше сред задействовано, тем важнее корректная склейка пользователя между каналами. Мы видим, что рынок к этому идет очень быстро. В 2026 году выиграет тот, кто сможет объединить максимум идентификаторов и связать их с алгоритмической атрибуцией, получив более точное понимание реального вклада каждого канала.

видеоинтервью

Три кита digital-рынка: качество, прозрачность и защита

Ключевыми вопросами для digital-рынка являются качество трафика, прозрачность инвентаря и борьба с фродом. Во-первых, для того, чтобы получать достоверные данные, нужно пользоваться верификатором. То есть для этого должен быть независимый источник, который скажет вам о том, что у вас за инвентарь, какой общий охват и к чему привели показы рекламы — к последующему переходу на сайт или к следующей конверсии. Это и считается ключевыми параметрами.

Цель любого бизнеса заключается в том, чтобы продавать больше своих товаров и услуг. Значительная часть компаний чаще всего отслеживает то, что называется CPA — ключевые действия на сайте, странице приземления. Поэтому при оценке эффективности рекламной кампании бренды обращают внимание на достижение целей, которые они ставят перед тем, как кампанию в общем запускать. То есть речь идет об атрибуции и о создании атрибуционных отчетов, когда известен вклад каждого источника в конечный результат.

Второй по значимости фактор — доля IVT-трафика, так называемого Invalid traffic, который распределяется на General Invalid Traffic (GIVT) и Sophisticated Invalid Traffic (SIVT). Оценка этих долей должна укладываться в определенный бенчмарк. И еще один момент, который стоит оценить, — доля brand-safety-трафика.

Качество взаимодействия: время просмотра, звук, вовлеченность

Многие рекламодатели интересуются тем, какие технологии AdRiver использует для измерения реального контакта с рекламой, есть ли новые инструменты, которые не только показывают охват, но и качество взаимодействия. То есть помимо самого важного — оценки достижения целей внутри кампании — бренды начинают уделять внимание оценке качества показа и качеству взаимодействия. Например, достиг ли показ нужной аудитории, состоялись ли реальные просмотры, насколько долго пользователь взаимодействовал с креативом и включался ли звук.

В ближайшее время мы сведем их в интегральный параметр и будем выдавать в качестве оценки для клиентов, чтобы они смогли сравнивать качество взаимодействия между собой, разными креативами, площадками и так далее.

Большинство площадок обращаются к нам, чтобы увидеть качество рекламных кампаний клиентов глазами заказчика. И для этого у нас есть специальный продукт — мы строим дашборды, которые содержат данные клиентов. Такой подход позволяет трекать кампании и решать вопросы не только после получения результата, а в процессе.

Разумеется, важно не только отслеживать ситуацию на самой рекламной площадке, но и иметь систему алертов — она у нас также настроена. AdRiver существует с 1997 года, и за это время платформа заслужила высокий уровень доверия: у нас не возникало случаев утечек данных или их некорректного использования. Именно поэтому нам доверяют.

Марков + Шепли: математика, которая меняет рекламу

Сегодня уделяют большое внимание алгоритмической атрибуции. Прежде всего, мы говорим о методе Маркова и Шепли. Метод Шепли позволяет оценить справедливый вклад каждого источника в конечный результат достижения целей. А с помощью метода Маркова оценивают remove-эффект — что будет, если один из источников убрать из рекламной кампании.

Можно даже сказать, что Андрей Марков является основателем текущих LLM-моделей. В начале прошлого века он решил поспорить со всем научным сообществом о том, что математическими формулами можно описать последовательность случайных событий, которую он назвал цепью. И его последователи, развивая цепи Маркова, постепенно перешли к LLM-моделям.

Сейчас это используется в качестве математической модели для оценки remove-эффекта. Например, прошла рекламная кампания; по формуле Шепли мы оценили справедливый вклад каждого источника в результат, а по формуле Маркова говорим, что произойдет, если один из источников убрать из результата. Думаю, за этим будущее, и следующий год станет годом модели Маркова-Шепли.

Антифрод: почему поведенческий анализ — главный инструмент

Если говорить о фроде и его доле на общем рынке трафика, то общие показатели в пределах нормы. Показатели GIVT-трафика, если мне не изменяет память, в районе 1%, а SIVT-трафика — в районе 5%. Но здесь стоит отметить важную деталь. Эти средние показатели в бенчмарке представляют собой именно средний показатель. И если вы не проверяете кампанию постоянно, то в какой-то момент попадете в ситуацию, где будет значительное количество IVT-трафика.

Какие методы наиболее эффективны для обнаружения фрода? Сильно углубляться в тему антифрода публично не стану, потому что под него могут подстроиться недобросовестные игроки рынка. Но общие принципы известны.

Безусловно, в основе любого антифрода лежит идентификация пользователей и дальше определение их паттернов поведения. Если мы видим, что одна группа аудитории ходит по ограниченному количеству сайтов, их активность круглосуточная, география или провайдер странные (например, не было такого таргетинга в рекламной кампании), то данные уходят к аналитикам, которые делают выводы.

Либо они относят этих пользователей к одной из категорий IVT, либо мы получаем вменяемое объяснение тому, что происходит. Я считаю, что оценка SIVT у нас лучшая на рынке. Прежде всего потому, что у AdRiver 28 лет опыта работы и использование современных технологий, которые базируются на стабильных идентификаторах.

Можно сказать, что анализ паттернов поведения — самая важная история на сегодняшний день, потому что бренды стали более требовательными к качеству данных и прозрачности отчетности. Здесь играют роль два аспекта. Первый — зрелость рынка и уровень специалистов, работающих с данными. Таких аналитиков очень мало, их стоимость на рынке высока.

AdRiver работает со специализированными компаниями, которые занимаются аналитикой: CyberVein, DataGo!, «Дата Сторис», Smartis. Мы делегируем туда данные о требованиях рекламодателей, и эти компании выдают уже реальный результат.

Вторая — зрелость рынка. Она заключается в том, что у нас не так много аналитиков в сфере рекламы, но есть специализированные компании, которым можно доверить эти данные. На стороне верификатора тоже идут процессы, относительно которых вы можете получать информацию уже в виде выводов.

CTV: огромный экран, минимум кликов и сложные измерения

Про CTV сейчас много говорят. Прежде всего, это связано с тем, что купить не Smart-телевизор сейчас довольно сложно. Все телевизоры стали Smart. Это значит, что есть еще одна рекламная поверхность, в которой можно организовать ad-блок, и она довольно большая по размеру.

Да, оценивать рекламу в CTV сложно. Там нет возможности непосредственного взаимодействия аудитории с рекламным блоком. Нет клика, вы с пульта ничего не делаете, никуда не переходите, поэтому информацию не смотрите. Это реклама, которая должна действовать на пользователя, а дальше он как-то должен выражать свой интерес в других средах.

То есть речь идет о кросс-видовой идентификации и оценке результата. Если вы сделаете QR-код на видеоролике, то, скорее всего, это ни к чему не приведет и пользователи в очень небольшом количестве перейдут и что-то приобретут.

Тем не менее Smart TV — однозначно хорошо работающий классный инструмент. Решения для его оценки существуют и совершенствуются. Я думаю, что и дальше компании-вендоры будут продолжать вкладывать в него деньги, а вместе с ними придут рекламные бюджеты и оценка. У нас также появится еще специальное решение на ТВ.

2026 — год алгоритмических моделей

2026-й, а также последующие годы — это годы алгоритмических моделей, в том числе модели Шепли-Маркова. Они станут ключевыми в оценке эффективности рекламных кампаний. Учитывая, что среды постоянно меняются и количество мобильной рекламы растет, речь пойдет о том, что качество данных будет все больше зависеть от стабильных идентификаторов, которые есть у экосистем.

Те, кто работает с экосистемными продуктами, обладает стабильными идентификаторами, и те, кто использует алгоритмические модели для оценки эффективности, имеют все шансы быть компаниями номер один на этом рынке. AdRiver, конечно, продолжит развивать эти модели, и мы продолжим помогать нашим рекламодателям эффективнее оценивать их кампании.