Таргетинг «удлиняет память»: как меняется интернет-реклама и зачем это бизнесу

Рекламные платформы в последние недели меняют подход к таргетингу: вместо анализа поведения пользователей алгоритмы все чаще учитывают их действия на удаленную перспективу, в том числе на горизонте до года. «Инк» разобрался, как это позволяет точнее прогнозировать интерес к товарам и услугам и снижать долю случайных показов.

Современные рекомендательные системы все реже опираются на один сигнал — например, недавний поиск или клик. Вместо этого используются десятки моделей, которые одновременно оценивают вероятность покупки, контекст взаимодействия и поведенческие паттерны. В итоге реклама подбирается не по отдельным действиям, а по устойчивым интересам пользователя.

Похожий подход уже применяют и крупные российские платформы. Так, «Яндекс» обновил рекламные алгоритмы и теперь благодаря технологии ARGUS горизонт анализа поведения вырос с нескольких недель до примерно года, а объем учитываемых сигналов увеличился в десятки раз. Это позволяет точнее прогнозировать интерес к рекламе и повышать качество трафика без изменения подходов к обработке персональных данных.

«По итогам 2025 года использование нейротехнологий в целом позволило повысить общую эффективность рекламной системы «Яндекса» на 38%», — отмечает директор по продуктам и искусственному интеллекту «Яндекс Рекламы» Алексей Штоколов.

Схожий тренд наблюдается и на глобальном рынке: Google делает ставку на кампании формата Performance Max — ИИ-инструмент, который в рамках одной кампании автоматически распределяет показы по ключевым каналам (Поиск, YouTube, КМС и др.), комбинирует креативы и сигналы аудиторий, а также оптимизирует ставки и таргетинг под цели рекламодателя. Параллельно компания продвигает подход privacy-first, переходя от сторонних cookie к моделям на основе собственных (first-party) и агрегированных данных, а также инструментов вроде Ads Data Hub и Google Ads/Analytics для работы с обезличенными, но более долгосрочными пользовательскими данными.

Изменения происходят на фоне роста стоимости привлечения клиентов. По данным HubSpot, более половины маркетологов фиксируют увеличение стоимости привлечения, а отраслевые бенчмарки WordStream показывают рост стоимости клика и заявки в большинстве сегментов. В России, по оценкам АКАР и Data Insight, конкуренция за аудиторию также усиливается, что напрямую влияет на цену трафика.

На этом фоне платформы делают ставку на автоматизацию и алгоритмы. По оценке McKinsey & Company, внедрение ИИ в маркетинг может повышать эффективность кампаний на 10–20%, а исследования Boston Consulting Group и Nielsen показывают, что учет долгосрочного поведения пользователей повышает отдачу от рекламы по сравнению с краткосрочными сигналами.

Для малого и среднего бизнеса это означает сдвиг в сторону более точной, но менее управляемой рекламы. С одной стороны, компании могут получать сопоставимое количество заявок без увеличения бюджета за счет более качественного таргетинга. С другой — растет зависимость от алгоритмов: ручная настройка уступает место автоматике, а ключевыми факторами становятся качество данных, продукт и креатив.

Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.