Приватность vs. Таргетинг: как работать без cookies в 2025

Highlights:

• Когортный таргетинг и FLEDGE заменят cookies, сохраняя релевантность без нарушения приватности.
• Контекст + ИИ - главный дуэт будущего: нейросети анализируют семантику и паттерны поведения.
• First-party данные - основа маркетинга 2025: внедряйте опросы, CRM и хешированную аналитику.
• Децентрализованные системы и контент-маркетинг станут драйверами роста в cookieless-эре.

Цифровой мир стоит на пороге революции: к 2025 году полный отказ от cookies станет реальностью. Для бизнеса это означает не просто технические изменения, а перестройку всей маркетинговой стратегии. Почему тема критически важна? Потребители требуют приватности, регуляторы вводят жесткие ограничения, а привычные инструменты таргетинга устаревают. Компании, которые не адаптируются, рискуют потерять до 40% эффективности рекламных кампаний. Эта статья - ваш гид по выживанию в новой эре, где приватность и точный таргетинг должны сосуществовать.

Новые ограничения и альтернативы cookie-трекингу.

С 2024 года российский рынок столкнулся с двойным вызовом: глобальный отказ от third-party cookies наложился на ужесточение закона «О персональных данных» (152-ФЗ) и требования Роскомнадзора. Например, блокировки ресурсов, не соответствующих ФЗ-152, участились на 37% за последний год. Это не только техническая проблема, но и риск для бизнеса: по данным AdIndex, 68% российских рекламодателей теряют точность таргетинга из-за ограничений. Однако альтернативы уже существуют - и они адаптированы под локальную специфику.

Первый вектор - когортные технологии с учетом российской юрисдикции. Яндекс и VK Group активно развивают решения, не требующие персональных данных. Например, Яндекс.Аудитории теперь использует агрегированные данные по интересам из поиска, почты и сервисов (Яндекс.Еда, Яндекс.Маркет). Группы формируются на основе обезличенных паттернов: если пользователь часто ищет «купить велосипед» и читает статьи о ЗОЖ, он попадает в когорту «Спорт и активный отдых». При этом данные хранятся на российских серверах, что соответствует ФЗ-152.

Второй путь - локальные аналоги FLEDGE. Например, VK Реклама внедрила технологию «группового таргетинга» в соцсетях ВКонтакте и Одноклассниках. Система анализирует публичные действия пользователей (лайки, вступление в сообщества, комментарии) и создает сегменты без привязки к ID. Допустим, человек участвует в группе «Ремонт квартир своими руками» - его увидят рекламодатели стройматериалов, но без передачи персональной информации.

Третий ключевой инструмент - партнерские данные российских экосистем. Ozon, СберМаркет и Wildberries предоставляют рекламодателям доступ к обезличенным аудиториям на основе покупок. Например, если 45% покупателей ноутбуков в Ozon также брали чехлы и мышки, бренд аксессуаров может таргетировать эту когорту через Ozon Advertising. Важно: данные агрегируются и не содержат email или телефонов - только категории интересов.

Российская специфика:

1. Подключите Яндекс.Метрику с опцией «Анонимизация IP» - это позволит собирать данные о поведении без риска нарушить 152-ФЗ.
2. Используйте VK ID для авторизации на сайте - сервис дает доступ к демографии и интересам пользователя с его согласия, заменяя cookies.
3. Сотрудничайте с локальными маркетплейсами - Wildberries делится анонимными данными о трендах категорий через свой API для рекламодателей.

Контекстная реклама и таргетинг на основе интересов без персональных данных.

В условиях ужесточения регулирования и отказа от cookies российские рекламодатели переходят к контекстно-интегральным методам, которые сохраняют эффективность, не нарушая приватность. По данным Mediascope, 73% пользователей Рунета положительно реагируют на рекламу, релевантную их текущим интересам, даже без персонализации. Это открывает новые возможности для бизнеса, готового адаптироваться под локальные реалии.

Современные российские платформы, такие как Яндекс.Директ и myTarget, ушли далеко за рамки простого соответствия ключевым словам. Например, нейросети Яндекса анализируют не только запросы, но и контекст страницы, время суток, геолокацию и даже погоду для прогнозирования потребностей. Если пользователь в Москве ищет «что надеть в дождь», система покажет объявления о зонтах и демисезонной обуви, даже если в запросе нет прямого упоминания покупки.

Как это работает в Рунете:

• Яндекс.Вебмастер и РСЯ (Рекламная сеть Яндекса) используют алгоритмы Кобры для анализа смысла текста на уровне семантических связей. Например, статья о «ремонте в хрущевке» автоматически связывается с объявлениями о компактной мебели, даже если ключевики не прописаны.
• myTarget внедрил технологию «Целевой аудитории 2.0», которая группирует пользователей по темам на основе их активности в 15+ соцсетях и партнерских площадках.

Российские IT-гиганты создали уникальные инструменты, позволяющие таргетировать аудиторию без сбора персональной информации. Например:

• СберСпасибо использует данные о покупках в партнерских магазинах (СберМаркет) для формирования обезличенных сегментов. Если клиент часто покупает органические продукты, он попадает в когорту «ЗОЖ-аудитория», доступную для рекламодателей.
• VK Реклама анализирует публичные действия пользователей (просмотры видео, участие в конкурсах) в соцсетях ВКонтакте и Одноклассниках. Система определяет, например, «фанатов сериалов» или «автолюбителей», не сохраняя историю конкретных лиц.

Преимущество для бизнеса:

• Снижение рисков по 152-ФЗ - данные агрегируются и не содержат идентификаторов.
• Повышение CTR на 20-30% за счет точного попадания в интересы (данные Tagline).

Российский рынок активно внедряет таргетинг через неперсональные каналы:

• Алиса (Яндекс) и Маруся (Mail.ru) анализируют голосовые запросы для показа контекстной рекламы. Например, вопрос «Как испечь бисквит?» запускает показ объявлений о кухонной технике.
• Умные колонки Яндекс.Станции собирают анонимные данные о предпочтениях (жанры музыки, распорядок дня) для таргетинга аудио-рекламы.

Использование first-party данных и анонимной аналитики.

В эпоху ужесточения контроля за персональными данными российский бизнес переходит от «зависимости от cookies» к стратегиям, основанным на собственных данных. По данным РАЭК, 58% компаний Рунета к 2024 году увеличили сбор first-party данных, а 34% внедрили анонимную аналитику. Это не просто тренд, а необходимость: Роскомнадзор за год оштрафовал 1200 сайтов за нарушения 152-ФЗ, связанные с нелегальным трекингом. Как легально использовать данные и сохранить эффективность?

First-party данные - это информация, которую пользователи добровольно передают бизнесу: email-адреса, истории покупок, ответы на опросы. Например, Wildberries собирает данные о предпочтениях через систему оценок товаров и рекомендаций. Покупатель, поставивший 5 звезд термобелью, автоматически попадает в сегмент «Активный отдых» для таргетинга рекламы снаряжения.

Как это работает в РФ:

• СберМаркет внедрил опросы с мгновенной выгодой: «Ответьте на 3 вопроса - получите скидку 15%». Это увеличило сбор данных о пищевых предпочтениях на 40%.
• Telegram-боты (например, у М.Видео) собирают данные через викторины: «Угадайте технику по фото - получите промокод». Ответы помогают сегментировать аудиторию по интересам.

Преимущество:

• Полная легальность - данные получены с согласия пользователя (ст. 18.1 152-ФЗ).
• Глубокая персонализация - 72% клиентов чаще покупают у брендов, которые учитывают их прошлые выборы (исследование Data Insight).

Российские компании внедряют алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказывать поведение новых пользователей на основе существующих данных:

• Сбербанк использует историю транзакций (без персональных данных) для прогноза интересов. Клиент, часто оплачивающий фитнес-центры, получает предложения о спортивных товарах.
• Ozon Advertising анализирует анонимные паттерны покупок, чтобы рекомендовать рекламодателям «смежные категории». Например, те, кто купил чемоданы, чаще интересуются дорожными аксессуарами.

Технологии:

• API-интеграция с локальными сервисами (например, Контур.Маркет для анализа рынка).
• Собственные DMP (Data Management Platform) на российских серверах - Мегаплан и 1С-Битрикс предлагают решения для сегментации без передачи данных третьим лицам.

Прогнозы: что ждет таргетинг после полного отказа от cookies.

К 2026 году российский digital-рынок ждет перезагрузка: таргетинг станет «невидимым», но точным, а приватность превратится в конкурентное преимущество. Аналитики J’son & Partners прогнозируют, что 80% рекламных бюджетов сместятся в форматы, где ключевую роль играют искусственный интеллект, блокчейн и этичный сбор данных. Как подготовиться к этому уже сейчас?

AI-таргетинг: нейросети предскажут потребности без персональных данных.

Российские платформы активно внедряют алгоритмы, которые анализируют контекст, метаданные и поведенческие паттерны для прогнозирования спроса. Например:

• Сбер AI тестирует модель, предсказывающую LTV клиента по анонимным транзакциям партнеров (СберМаркет, СберЗдоровье).

Почему это важно?

• Роскомнадзор одобряет такие методы - данные не содержат персональной информации.
• Эффективность выше на 35% по сравнению с когортным таргетингом (Admitad).

Блокчейн и децентрализованные системы: прозрачность вместо cookies.

Российские стартапы предлагают решения, где пользователь сам решает, какие данные передавать рекламодателям. Например:

• Цифровой паспорт от Ростелекома - блокчейн-платформа, где данные (интересы, демография) хранятся локально на устройстве. Пользователь выбирает, открыть ли доступ к разделу «спорт» или «путешествия» для таргетинга.
• VK ID 2.0 внедряет систему токенов: вместо cookies рекламодатели получают обезличенные ключи, подтверждающие соответствие аудитории, но не раскрывающие личность.

Метавселенные и AR: таргетинг в новых измерениях.

Российские компании инвестируют в иммерсивные технологии, где таргетинг строится на поведении в виртуальной среде, а не на истории браузера:

• СберПодписка анализирует действия аватаров: посещение виртуальных магазинов, выбор одежды для цифрового персонажа.
• Яндекс.Карты с AR-режимом тестируют показ рекламы в дополненной реальности. Например, при наведении камеры на улицу с кафе система подсветит заведения, соответствующие вашим прошлым анонимным запросам в Яндекс.Еде.