Михаил Шкляев

главный управляющий директор

«Оккам»

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?: Трафика много, людей мало. Фрод — огромная проблема, из-за которой в значимой степени происходит «миграция в качество» (отказ от более сомнительных источников в пользу традиционно надежных + больших новых). Основные реципиенты такой миграции — ретейл-медиа (Ozon, Wildberries, «Яндекс Маркет», Х5) и «Яндекс». Но есть и более парадоксальные истории — скажем, лучшее в стране качество видеотрафика теперь у пиратов. Так и живем.
2 Как изменилось качество трафика на рынке в 2025 году? Какие инструменты помогают отделять качественный трафик от некачественного?: Хуже всего то, что современного робота практически невозможно выявить с помощью инструментальных средств. ИИ темной стороны и развитие различных малварей на уровне ОС делают искусственный трафик поведенчески идеальным (он хорошо кликает, естественно ведет себя на сайтах, ставит приложения, регистрируется и иногда даже совершает покупки).

Бороться с этим, на наш взгляд, можно только старым добрым панельным аудитом и закупками, привязанными к этому аудиту. Однако особенности оборота данных и тенденция к их огораживанию делают эту задачу в индустрии чрезвычайно сложной.
3 Как вы находите баланс между объемом закупок по планам и качеством аудитории — и нужно ли вообще этот баланс искать?: Роботность изначально учитывается как метрика для планирования — странно включать в планы то, где ты точно знаешь, что потратишь деньги на пустой трафик. Тем не менее используются разные системы верификации (обычно выбор зависит от предпочтений клиента), иногда проводят ручные проверки логов, чтобы выявить паттерны ботсетей.

Однако сейчас «щит» чаще проигрывает «мечу», и полностью отфильтровать весь левый трафик при нынешнем уровне развития интернета практически невозможно.

Отдельное спасибо мейджорам за фильтрацию разнообразного безобразия на их стороне — честно, это реально помогает.
4 Как часто аналитика действительно влияет на медиапланы? Становятся ли алгоритмические методы атрибуции реальным рабочим инструментом?: Постоянно влияет, конечно. Начнем с того, что регулярное тестирование (включая тест-контроли, гео-тесты, эконометрику и атрибуцию) — это часть культуры и процессов. Если источник или подход не показывают результаты, их исключают из планов или корректируют.

Даже наличие годовых сделок тут не гарантирует траты — мало кто будет вкладывать деньги при критически плохих или недостаточно убедительных результатах.

Что касается атрибуции, чем крупнее рекламодатель, тем острее стоит вопрос влияния рекламы на бизнес-метрики. Здесь без атрибуционных моделей и различных видов тест-контролей не обойтись. Однако для корректного использования таких моделей нужна сильная команда на всех уровнях — паблишер, агентство, клиент. Поэтому, на мой взгляд, это пока преимущественно прерогатива крупных компаний.

Отдельная боль — обмен данными, их подготовка и прозрачность методологий оценки. Для эконометрики с прозрачностью мы хотя бы решили проблему — наша Ферматрица опубликована на GitHub, любой желающий может изучить код. Но с остальными аспектами все пока сложнее.

В целом это тема для серьезной статьи в духе «Журнала органической химии», но у нас не тот формат.
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?: К сожалению, от применения ИИ я сейчас ничего хорошего не жду. Его уже активно применяет «темная сторона», и делает это весьма талантливо и масштабно — от обычного фродового трафика до виртуальных звонков по номерам девелоперов.

Безусловно, паблишеры тоже широко применяют машинное обучение для фильтрации, но преодолеть связку малвари на уровне ОС и ИИ даже с их помощью крайне сложно. Искренне считаю, что единственный способ борьбы — экономический, то есть резкое снижение рентабельности фрода. Это возможно при смене модели закупок (как минимум в медийной рекламе) на что-то более близкое к ТВ (оплата за охват по данным независимого измерителя), но требует фундаментального сдвига в отрасли, и совершенно необязательно позитивно отразится на доходах паблишеров. Мы пробуем это обсуждать, но процесс идет, к сожалению, небыстро.

В перформанс- и брендформанс-сегментах рынка — автоматизации много, без нее оперировать большими кампаниями невозможно в принципе. Доля автоматизации будет расти, особенно с развитием персонализации, а внутри автоматизации все большее место займут ML-решения — от генерации креатива до дизайна кампаний.

В целом, главное, не надо думать, что ML — какая-то панацея: это просто способ упростить рутину, ускорить тесты, и повысить качество работы. В связи с этим сложно ожидать, что рынок станет как-то сильно проще, но качество РК, вероятно, поднимется.