Контекстуальные вайтлисты

Контекстуальные вайтлисты

PubMag предлагает новый инструмент для формирования специфических вайтлистов — основанный не на формальных категориях и субъективной оценке, а на реальных интересах аудитории.

В основе — анализ поисковых паттернов: как люди формулируют свои запросы, какие темы доминируют, какие площадки стабильно появляются в специфическом контексте.

Результат — тематически сфокусированные списки сайтов, которые действительно связаны с пользовательским намерением. Без воды, без случайных попаданий — только те домены, которые «живут» в релевантной аудитории.

Дополнительное преимущество — технологическая прозрачность. Каждый сайт в вайтлистах проходит обогащение на уровне инфраструктуры, за счет собранных ранее данных. Контекст — как точка входа.

Собственные инструменты PubMag позволяют:

  • HBTracker: показывает, через какие SSP (Header Bidding-адаптеры) доступен инвентарь на конкретных площадках;
  • LibTracker: выявляет, какие рекламные и аналитические библиотеки используются на сайте;
  • Поисковые паттерны: позволяют понять, где сосредоточен инвентарь по определённым тематикам.

Это открывает возможности для более точной закупки, контекстуального таргетинга и снижения доли неэффективных показов.

Пример: кластер «Автомобили» (полный список доступных категорий).

Собраны сайты для нескольких сотен пользовательских интересов — от покупки электромобиля до сравнения страховых. Итоговая выборка выявляет сильные площадки, которые стабильно появляются в контексте этих запросов. Отсеиваются случайные или нерелевантные площадки. Оставшиеся сайты — идеальная база для точечных рекламных кампаний.

Для кого это полезно:

  • агентствам, подбирающим инвентарь под брифы и сегменты,
  • рекламным платформам, настраивающим контекстный доступ к инвентарю,
  • исследователям медиа — для построения карт интересов и рекламных ландшафтов.

PubMag — независимый проект. Никакой магии. Только работа с данными и внимание к деталям.

Если вы видите в этом ценность для своих задач — буду рад пообщаться, показать примеры и подумать над совместными кейсами.

Автономная работа HBTracker
Battleboard: февраль 2025 — два короля и их свита
Итоги января и планы на февраль
Январские каникулы
Как я связал данные из HBTracker и LibTracker и что из этого получается