Геннадий Нагорнов: «Сейчас время не расходов, а оптимизации эффективности»

Дата публикации: 2025-04-29 | Источник: PubMag

На подкасте «Всё по трафику» основатель Genius Group Геннадий Нагорнов и ведущий Алексей Романенков обсудили состояние и перспективы российской программатик-рекламы. Рынок digital-рекламы в России переживает серьёзную перестройку: замедляется рост, сокращаются бюджеты, усиливается конкуренция. Сейчас время не расходов, а оптимизации эффективности.

Полную версию беседы можно посмотреть по ссылке.

Genius Group — российский AdTech-холдинг, предоставляющий решения в сфере цифровой рекламы и маркетинга. Компания управляет несколькими подразделениями: Genius Desk (омниканальная платформа закупки рекламы), Genius Production (креатив и продакшн) и Genius X (перформанс и стратегия). Среди технологий — маркетплейс аудиторий, аналитика и рекламные инструменты с элементами AI. Также у холдинга есть Pharmatic — дата-платформа для фарм-компаний.

Главные тенденции:

Ключевые приоритеты для рекламодателей и агентств — эффективность, цена, сервис, скорость и экспертиза.
Программатик достиг зрелости: значительно выросли требования к аналитике, защите от фрода, brand safety и качеству взаимодействия с целевой аудиторией.
Растёт значимость работы с данными, таргетинга, self-service платформ, достоверности и глубины анализа.

Full-service — это когда всю работу за рекламодателя выполняет команда платформы: они настраивают кампанию, подбирают таргетинг, делают креативы и следят за результатами. Это удобно, если у клиента нет своего маркетолога или времени разбираться.

Self-service — это «самообслуживание», где рекламодатель сам заходит в интерфейс, настраивает кампанию, выбирает аудиторию, загружает баннеры и следит за статистикой. Это даёт больше контроля, но требует понимания рекламных инструментов.

Что такое бот-трафик?

PubMag • 2025-12-07

Что переживает рынок:

Снижение потребительской активности.
Осторожность в планировании бюджетов.
Приоритет защиты данных и борьбы с фродом.

Ключевые сигналы для паблишеров и агентств:

Self-service становится обязательным — рекламодатели и агентства требуют прозрачности и удобных интерфейсов.
Востребованы решения с акцентом на PostView, оценку влияния на продажи и интеграцию с ключевыми метриками бизнеса.
Высоко ценится фокус на качественный функционал и сильные R&D-команды.

Post-view — это способ засчитать конверсию (например, покупку или регистрацию), если пользователь увидел рекламу, но не кликнул на неё, а позже всё равно совершил нужное действие. Например, человек увидел баннер, ничего не нажал, но через день сам зашёл на сайт и сделал покупку — это может быть засчитано как пост-вью конверсия.

Такой подход помогает учитывать влияние баннеров на поведение пользователя, даже если они не вызывают мгновенную реакцию. Пост-вью важно отслеживать, чтобы понимать, работает ли брендовая реклама и влияет ли она на узнаваемость и покупки.

Что будет, если вернутся глобальные платформы:

Российские компании пока отстают в антифроде, ретаргетинге и работе с данными.
Но за 3 года укрепилось доверие к локальным игрокам и усилились команды.
Рекламодатели стали осторожнее: «яйца в одну корзину» складывать никто не хочет.

Рынок перегрет: более 50 DSP, но настоящих — около 15:

Остальные — white label, реселлеры и sales house без собственного стека и экспертизы.
Агентствам важно различать: у кого реальный продукт, а у кого только маркетинг.
Признак зрелости — наличие собственной команды, интерфейсов и реальных фич.

Сделки операторов с DSP:

Все крупные сотовые операторы приобрели по одной-две платформы.
Однако юридически и технически получить доступ к данным сложно — требуются ресурсы и зрелость команды.
Успешны те, кто не только владеет DSP, но и развивает продукт, выстраивая синергию с инфраструктурой.

Как агентства работают: full-service и self-service модели:

Одни требуют полного цикла: планирование, запуск, аналитика.
Другие — только доступ в кабинет для самостоятельного управления.
Платформа должна подстраиваться под оба сценария и выстраивать отношения на всех уровнях: от байера до рекламодателя.

Фарма как пример медиадефляции и эффективности:

В 2024 году фарма демонстрирует снижение стоимости трафика.
Причины: in-banner video, точные ML-таргетинги, качественные источники и оптимизация по брендовым метрикам.
Пример того, как грамотный подход в программатик приводит к росту при снижении затрат.

ML-таргетинги — это технологии, которые используют машинное обучение для подбора подходящей аудитории. Они анализируют поведение пользователей (например, какие сайты посещают или на что кликают) и на основе этих данных предсказывают, кому будет интересна реклама. Такие алгоритмы умеют находить закономерности, которые человек может не заметить, и показывают рекламу тем, кто с большей вероятностью совершит нужное действие — например, покупку. Это помогает рекламодателям тратить бюджет эффективнее.

Вне хайпа: AI vs ML в маркетинге

PubMag • 2025-02-26

Экономика внимания:

В фокусе — не просто показ, а вовлечение, длительность контакта, видимость и креатив.
Успешны те, кто умеет измерять и оптимизировать эти параметры — это напрямую влияет на бренд-лифт и ретеншн.
Баннерная слепота и невидимые показы — серьёзные вызовы, требующие новых решений.

Высокий уровень внимания

PubMag • 2024-10-07

Self-service как показатель зрелости платформы:

Сегодня не верят на слово — интерфейс должен демонстрировать все заявленные возможности.
Если функции нет в кабинете — значит, её нет и в реальности.
Прозрачность и возможность самостоятельно настраивать кампании — показатель доверия и зрелости.

Перспективы:

Работа с данными выходит на новый уровень: сегментация, прозрачность, кастомные CDP-решения.
Искусственный интеллект: GPT-таргетинг, автоматические помощники для оптимизации кампаний.
Концепция экономики внимания: борьба за качество контакта и вовлечённость аудитории.

ML-таргетинги используют классические алгоритмы машинного обучения: они обрабатывают большие массивы числовых данных (клики, просмотры, покупки) и на их основе определяют, кому лучше показать рекламу. GPT-таргетинги работают по-другому — они анализируют тексты (например, поисковые запросы, статьи или переписки) с помощью больших языковых моделей, чтобы понять интересы человека в контексте. В итоге ML-таргетинг — это про поведение, а GPT-таргетинг — про смысл. GPT позволяет глубже понять мотивацию пользователя, но требует других данных и подходов к обучению. Вместе они могут дополнять друг друга.

Итог:

2025 год станет проверкой на технологичность, упорство и качество работы с клиентами. Успех ждёт тех, кто преодолеет трудности, создаст понятные интерфейсы, обеспечит прозрачность и завоюет внимание аудитории.

📖 Читайте также

Контекстуальные вайтлисты

PubMag • 2025-03-28