Мир без cookie: как digital-маркетингу адаптироваться к эпохе конфиденциальности

Почему все говорят об отказе от third-party cookie и в чем причина

Именно эти «сторонние» cookie много лет лежали в основе таргетированной рекламы и веб-аналитики. Однако сегодня их дни сочтены. Браузеры постепенно отказываются от поддержки cookie третьих сторон во имя конфиденциальности пользователей.

Почему это происходит? Причина – растущая обеспокоенность пользователей и регуляторов тем, как используются персональные данные. В файлах cookie нередко хранится информация, позволяющая идентифицировать пользователя (например, уникальные идентификаторы, истории посещений). Такие данные считаются персональными и в России, согласно Федеральному закону №152-ФЗ «О персональных данных», их сбор и обработка требуют явного согласия пользователя. За нарушение этих требований компании грозят штрафы. Более того, Роскомнадзор расценивает отправку данных из cookie зарубежным сервисам (например, в Google Analytics) как незаконную трансграничную передачу данных, поэтому использование иностранных трекеров становится рискованным. Одновременно с регуляторами сами технологические гиганты внедряют новые политики приватности. Браузер Safari от Apple одним из первых начал блокировать сторонние cookies по умолчанию, затем инициативу поддержали Firefox и другие. Компания Google (чей браузер Chrome доминирует на рынке) сначала планировала отключить third-party cookie в 2022 году, затем переносила срок и теперь нацелена сделать это к концу 2024 года.

Иными словами, мировой интернет-индустрии объявлен курс на защиту приватности. Отказ от сторонних cookie – один из ключевых шагов этого курса. Пользователи все чаще сами блокируют трекеры и ожидают прозрачности. Законодатели требуют, чтобы компании хранили данные граждан внутри страны и получали добровольное согласие на каждое «печенье». В этих условиях привычная схема работы цифрового маркетинга меняется.

Как «мир без cookie» меняет работу digital-маркетолога в России

Для digital-маркетологов и рекламодателей наступает новая реальность. Раньше многое строилось вокруг сторонних cookie: сбор аудиторий для ретаргетинга, детальный анализ пути клиента, точечный поведенческий таргетинг по интересам. Теперь эти возможности ограничиваются, что влияет на повседневные задачи:

• Таргетинг и сегментация. Глубокий поведенческий таргетинг по интересам, основанный на cookie, становится менее доступным. Раньше маркетолог мог с помощью DMP и трекеров собрать пользователей, интересующихся, скажем, путешествиями, где бы они ни бродили по сети. Теперь же таргетирование вновь смещается к более контекстному и площадочному. Фактически ожидается небольшой откат к методам 2000-х, когда реклама показывалась исходя из тематики сайтов или приложений, а не подробного профиля интересов. Узкие поведенческие сегменты вне крупных экосистем становятся труднодостижимыми. Качество и точность классического таргетинга могут просесть, особенно у тех, кто привык полагаться на внешние data-провайдеры с cookie. Как отметили эксперты, после отключения cookie качество таргетинга временно упадет, а цена рекламы может вырасти. Рекламодателям придется искать новые данные и каналы, чтобы сохранять эффективность.
  

• Ретаргетинг и персонализация. Еще недавно было делом техники – поставить на сайт пиксель и догонять посетителя рекламой на других ресурсах. С третьими сторонами cookie это работало: пользователь посмотрел товар в интернет-магазине, а потом ему показывается объявление об этом товаре на новостном портале. В мире без cookie такой сценарий затруднен. Safari, Firefox и другие уже сегодня блокируют попытки отслеживания между сайтами. Это значит, что значительную долю аудитории (особенно пользователей iPhone, где Safari – стандартный браузер) больше нельзя «догнать» классическим способом. По оценкам, около 20–25% российского мобильного трафика сейчас приходится на iOS и Safari – и эта доля растет. Эти пользователи практически невидимы для кук-ретаргетинга. В повседневной работе маркетолога это означает: чтобы вернуть таких клиентов, нужно опираться на первичную информацию (например, контакты из CRM) или на возможности самих площадок (ретаргетинг внутри VK, Яндекса и т.д.). Даже в браузере Chrome вскоре обычные пиксели потеряют силу. Поэтому специалисты активно осваивают новые методы удержания аудитории: email-рассылки, push-уведомления, работа с базами телефонов и мессенджерами. Не случайно многие крупные компании уже увеличили инвестиции в классические каналы взаимодействия – электронную почту, SMS, push-сообщения. Некоторые экспериментируют с таргетингом по номеру телефона – например, в мессенджере Telegram, используя привязку аккаунта к номеру.

• Веб-аналитика и атрибуция. Сторонние cookie служили невидимыми связками, которые позволяли аналитическим системам понимать, что пользователь А, кликнувший на рекламу, это тот же самый пользователь А, совершивший потом покупку на сайте. Теперь таких связок меньше. Для маркетолога это выражается в потере части данных о конверсиях и пути клиента. Метрики посещаемости могут «дробиться» – один и тот же человек без единого идентификатора будет учитываться как несколько разных. Атрибуция (распределение заслуг между разными каналами за одну продажу) усложняется: например, связать просмотр баннера на одном сайте с переходом на другой может быть невозможно без cookie. Особый вызов – кросс-доменный и кросс-девайсный анализ. Когда пользователь взаимодействует с брендом через разные устройства и платформы, раньше cookie помогали объединить эти разрозненные действия, теперь же нужна альтернатива – от универсальных аккаунтов до продвинутых математических моделей. В России усугубляется ситуация и регулированием: многие компании по требованиям закона отказываются от привычного Google Analytics, переходя на Яндекс Метрику или другую локальную аналитику, чтобы данные хранились в РФ. Но и эти системы без дополнительных настроек теряют часть данных о поведении, если пользователь не дал согласие на cookie. В итоге аналитикам приходится внедрять новые инструменты (например, серверный сбор данных или хеширование пользовательских ID), чтобы по-прежнему понимать эффективность рекламы.

• Повышение роли «закрытых экосистем». Так называемые walled gardens – крупные экосистемы, где у пользователя есть единый аккаунт (например, Яндекс, VK, Google, Apple) – выигрывают от общего отказа от cookie. Для маркетолога это палка о двух концах. С одной стороны, таргетинг внутри таких экосистем не страдает: и Яндекс, и VK по-прежнему могут показывать персонализированную рекламу пользователям, авторизованным в их сервисах, опираясь на собственные данные. С другой стороны, зависимость от этих игроков растет. Бизнесы, не имеющие своих баз данных, будут вынуждены больше тратить бюджеты внутри крупных платформ, где таргетинг «по интересам» доступен благодаря первым сторонам данным. В ежедневной работе специалиста это означает более тщательное планирование размещений: возможно, перераспределение бюджета в пользу каналов, которые не пострадают от потери cookie (например, рекламные системы Яндекса, VK, myTarget и др.), и снижение доли открытой программатик-рекламы.

• Согласования и юридические вопросы. Еще один аспект – маркетологам приходится плотнее сотрудничать с юристами и обеспечивать комплаенс. Появились задачи, о которых раньше не думали: настройка баннеров согласия на cookie на сайте, обновление политики конфиденциальности, регистрация компании в реестре операторов данных. Теперь при запуске нового трекера на сайте нужно удостовериться, что это не нарушит закон о ПД, а при работе с любым пользовательским данными – что есть согласие. Такая административная нагрузка тоже стала частью рутины digital-специалиста в России.

Новые требования конфиденциальности: влияние на таргетинг и аналитику в РФ

В российском контексте помимо глобальных трендов (таких как решения браузеров) влияние на маркетинг оказывают локальные законы и ограничения. Главный из них – уже упомянутый Федеральный закон 152-ФЗ «О персональных данных». В 2021–2022 годах его требования ужесточились: теперь cookie-файлы официально трактуются как персональные данные, если позволяют идентифицировать пользователя. А это почти все third-party cookie, ведь их цель как раз – узнавать пользователя при повторных визитах и на других ресурсах. Значит, для их использования необходимо явное, информированное и заранее полученное согласие человека. Практически это вылилось в то, что российские сайты массово внедрили cookie-баннеры (как в Европе по GDPR). Пользователь может отказаться от ненужных cookies – и тогда рекламные скрипты не сработают. Многие так и делают, устав от навязчивой рекламы, – и маркетологи теряют данные еще и из-за отказов.

Другой нюанс 152-ФЗ – локализация данных: персональные данные россиян должны храниться на серверах в РФ. Google Analytics этим требованиям не отвечает (данные уходят на зарубежные серверы Google), поэтому использование GA фактически вне закона без специальных мер. Осенью 2022 года появились сообщения, что Роскомнадзор начал проверки некоторых компаний за несанкционированный сбор cookie и передачу информации за границу. Это стимулировало переход на отечественные решения. Теперь у большинства средних и крупных сайтов стоит Яндекс Метрика, которая хранит данные в России, или другие местные системы аналитики. Соответственно, таргетинг на основе данных третьих сторон, которые собирали западные трекеры, также сокращается – просто эти трекеры отключены. Например, еще недавно популярные пиксели Facebook (Meta) или Google Ads в Рунете практически исчезли из-за блокировок и санкций. Их заменили пиксели VK Рекламы, Яндекса и других российских платформ – а эти инструменты больше опираются на логины и first-party данные, чем на сторонние cookie.

Стоит упомянуть и технические ограничения: Safari и iOS. Доля пользователей устройств Apple на российском рынке росла последние годы, и хотя суммарно iOS пока уступает Android, среди определенных сегментов (например, платежеспособная аудитория крупных городов) она весьма значительна. Apple же последовательно внедряет функции Privacy by Default: Intelligent Tracking Prevention в Safari блокирует сторонние cookies и ограничивает срок жизни даже первых, а App Tracking Transparency в iOS требует запрашивать разрешение на отслеживание между приложениями. Для маркетолога это означает: каждый второй-третий пользователь iPhone недоступен для классического поведенческого таргетинга. Инструменты типа myTarget или сторонних DSP, которые раньше могли идентифицировать такого пользователя по IDFA или cookie, теперь получают пустой результат, если человек не согласился на трекинг. В итоге кампании, нацеленные на аудиторию iOS, приходится планировать по-другому – например, используя контекст (интересы, которые пользователь явно указал на площадке), или охватные методы без персонализации.

Наконец, блокировка трекеров – это не только про браузеры, но и про самих пользователей. Все больше людей в России устанавливают AdBlock, uBlock и другие блокировщики, либо пользуются режимами «повышенной конфиденциальности» в браузерах. Эти средства могут вовсе не загружать файлы известных трекинг-доменов. Например, запросы к google-analytics.com или doubleclick.net могут отсекаться на уровне браузера/расширения. Таким образом, даже если cookie не отключены, часть аудитории невидима из-за блокировщиков. По разным оценкам, в Рунете от 10% до 20% пользователей применяют какие-либо средства защиты от рекламы и слежения. Это еще больше снижает объем доступных данных для таргетинга и аналитики.

Итог: Новые требования конфиденциальности в России подтолкнули бизнес к тому, чтобы отказаться от старых методов сбору данных «про запас». Бизнесу нужно действовать более прозрачно: получать согласия, хранить данные на своих серверах, уважать настройki приватности устройств. Для рекламных специалистов это и вызов, и возможность – перестроить стратегии и освоить альтернативные инструменты, о которых поговорим дальше.

Альтернативы cookie: как теперь достучаться до аудитории

Отмена сторонних cookie – это не конец таргетинга, а стимул активнее использовать другие подходы и технологии. Рассмотрим, какие инструменты помогают маркетологам в России адаптироваться к новым условиям.

1. Сбор First-Party Data и собственные клиентские базы (CDP)

First-party data – это данные, которые компания собирает напрямую от пользователей через свои источники: сайт, мобильное приложение, офлайн-точки, программы лояльности и т.д. В эпоху cookie-less значение таких данных сложно переоценить. 49% рекламодателей уверены, что нужно как можно раньше начинать собирать информацию о своей целевой аудитории, чтобы снизить зависимость от 3rd-party cookie. Прямые данные о пользователях обычно более точные и надежные, ведь люди оставляют их осознанно (например, сами заполняют анкету). К first-party данным относятся email и телефоны клиентов, история их покупок, поведение на вашем сайте, результаты опросов и т.д. Эти сведения принадлежат вам, а не внешней платформе, поэтому их использование не нарушает конфиденциальность (при условии получения согласия на обработку).

Чтобы эффективно собирать и применять first-party data, российские компании внедряют CRM-системы и CDP (Customer Data Platform). CRM помогает хранить и управлять контактами клиентов, а CDP агрегирует данные из разных каналов в единый профиль пользователя. Например, Acoola рекомендует своим клиентам настроить сбор данных на сайте через формы регистрации, подписки на рассылки, опросы – и все эти данные автоматически складывать в CRM/CDP для дальнейшего анализа и сегментации. Программы лояльности – ещё один отличный источник first-party информации: предлагая бонусы за регистрацию, бренды получают ценнейшие данные о предпочтениях и демографии покупателей (по номеру карты лояльности можно отслеживать офлайн-покупки конкретного клиента).

Важно не просто собрать, но и использовать собственные данные. Например, зная дату рождения клиента, можно настроить автоматическую рассылку с персональной скидкой ко дню рождения. Зная частоту покупок – сегментировать VIP-клиентов и поощрять их. В онлайне first-party data позволяют делать тонкую персонализацию контента на сайте (подставлять имя, показывать товары, похожие на ранее купленные) и точнее настраивать рекламу. Маркетинговые стеки «после cookie» неизбежно включают CDP/CRM как центральный элемент, тогда как раньше многие обходились без них, опираясь на внешние источники данных.

2. Яндекс ID и VK ID: единая авторизация для идентификации пользователя

Крупнейшие российские интернет-платформы предложили свой ответ на уход cookie – унифицированные идентификаторы пользователей. Яндекс ID и VK ID – это учетные записи, с помощью которых человек может входить не только на сервисы Яндекса или ВКонтакте, но и на сторонние сайты, поддерживающие такую авторизацию. Для маркетологов это ценный инструмент: если пользователь зашел на ваш сайт под Яндекс ID, вы получаете его верифицированные данные (например, пол, возраст, имя), которые сам пользователь указал при регистрации. По сути, Яндекс ID превращает неизвестного гостя сайта в узнаваемого клиента и предоставляет о нем базовый профиль – легально и с согласия, ведь человек сам решил авторизоваться.

Что это дает на практике? Во-первых, вам пополняется база 1st party данных о клиентах. Во-вторых, в Яндекс Метрике можно видеть специальный сегмент посетителей «Залогинен через Яндекс ID». Анализ их поведения поможет понять, как ведут себя реальные люди известных демографий (мужчины 25–34, женщины 18–24 и т.д.). В-третьих, эти сегменты можно напрямую использовать в рекламных кампаниях в экосистеме Яндекса – например, настроить показ баннеров только для тех, кто авторизовался через Яндекс ID на вашем сайте (то есть ваших зарегистрированных пользователей). По сути, Яндекс ID становится мостиком между вашим сайтом и рекламной сетью Яндекса: вы лучше знаете свою аудиторию, а Яндекс помогает снова достучаться до нее без сторонних cookie.

Аналогичным образом работает VK ID. Сегодня VK – это не только соцсеть, но и экосистема сервисов (почта Mail.ru, Дзен, Клипы, сервисы Delivery Club и др.), объединенных единой учетной записью. Сайты и приложения также могут внедрить OAuth-авторизацию через VK ID. Получая авторизованных через VK пользователей, бизнес приобретает данные из их VK-профиля (возраст, город, интересы – в рамках открытых разрешений). Кроме того, рекламная платформа VK (ранее myTarget) способна использовать эти данные для таргетинга. Например, если у вас есть список ID пользователей VK, вы можете загрузить его и настроить рекламу только на них (или на похожих на них людей). В мире без cookie подобные login-based идентификаторы становятся ключом к узкому таргетингу. Разумеется, пользователи должны быть авторизованы, но в крупных экосистемах россияне привыкли быть залогиненными всегда – будь то на Яндексе, в VK или на маркетплейсах.

Простым языком: интеграция «Войти через Яндекс/VK» на своем сайте – отличный шаг навстречу новой реальности. Пользователям удобно (не надо придумывать отдельные пароли для каждого сайта), а вам – ценные данные и способ потом коммуницировать с ними адресно. В выигрыше остаются все, кроме, пожалуй, старых добрых third-party cookie. Недаром рекламодатели, имеющие доступ к аудитории Яндекса и VK, практически не почувствуют проблем от их исчезновения – у гигантов достаточно своих данных, чтобы продолжать показывать релевантную рекламу.

3. Email-идентификация и хешированные данные (Advanced Matching)

Если пользователь не желает авторизоваться через сторонние сервисы, есть другой способ собрать его данные для маркетинга – через формы на вашем ресурсе. Классический пример – предложить скидку за подписку: человек вводит email или номер телефона, соглашаясь получать рассылки. Помимо очевидной пользы (канал прямой коммуникации), эти контактные данные можно использовать и для рекламного таргетинга – через механизм хеширования.

Хеширование позволяет соотносить пользователей между разными платформами, не раскрывая их персональную информацию. Например, Яндекс недавно запустил инструмент Advanced Matching: он берет e-mail или телефон, которые человек оставил на сайте (скажем, при регистрации или покупке), преобразует их в обезличенный хеш и передает в Яндекс Метрику. Зачем? Чтобы потом внутри рекламной системы сопоставить этот хеш с пользователем Яндекса. Если найдется совпадение – рекламодатель сможет точнее таргетировать или отслеживать конверсии. Важный момент – реальные адреса и номера не разглашаются, используется только математический слепок данных, поэтому приватность не нарушается.

Email-идентификация как подход уже давно применяется на западе (например, у Facebook есть аналогичный Advanced Matching, а индустрия в целом двигается к решениям типа Unified ID 2.0, основанным на email). В России инструменты хеш-совпадения предлагают прежде всего Яндекс и VK. Последний также позволяет загружать списки e-mail или телефонов клиентов в рекламный кабинет и находить в соцсети тех, у кого совпадают данные учетной записи (этот метод известен как Customer Match или «таргетинг по спискам клиентов»). Таким образом, даже не имея cookie, вы можете показать объявление конкретно вашим бывшим клиентам – достаточно их электронных адресов или телефонов, полученных законным путем.

Кроме ретаргетинга, хешированные данные помогают улучшить аналитику. Например, если человек кликнул по рекламному объявлению, а покупку совершил через приложение, связать эти события по cookie невозможно. Но если в обоих случаях у вас есть email пользователя (в момент клика – залогинился на сайте, в момент покупки – был введен при оформлении заказа), то по совпадению e-mail можно считать конверсию. Именно так работают сквозные системы аналитики – они пытаются сопоставить события из разных источников по общим идентификаторам, часто по контактам.

Вывод: собирайте e-mail и телефоны, храните их в зашифрованном виде и используйте современные инструменты вроде Advanced Matching. По заявлениям разработчиков, эффективность рекламных кампаний на основе таких данных почти не уступает cookie-технологиям. Более того, качество этих данных даже выше, ведь пользователь сам поделился контактами. Конечно, объем охвата будет ограничен теми, кто оставил вам контакты, но зато это реально заинтересованная аудитория с высоким потенциалом конверсии.

4. Look-alike без cookie: поиск похожей аудитории по новым сигналам

Технология Look-alike (поиск похожей аудитории) традиционно опиралась на cookie: вы загружаете список идентификаторов пользователей, а алгоритмы рекламной платформы ищут других людей с похожим поведением в сети. В отсутствии сторонних cookie алгоритмы тоже никуда не делись – просто теперь они используют другие сигналы.

Какие это могут быть сигналы в России? Прежде всего данные больших площадок. Яндекс Аудитории и VK по-прежнему позволяют создавать look-alike сегменты, если у вас есть база исходных пользователей (например, тех же email/телефонов или собранных через Яндекс ID). Скажем, вы собрали 1000 лучших клиентов и загрузили их хеши в Яндекс – платформа на основе своих данных (поисковых запросов, активности в сервисах, геолокации и т.д.) найдет еще несколько тысяч пользователей с максимально схожими профилями. Эти люди станут вашим «теплым» сегментом для продвижения.

Look-alike без cookie также возможен на основе контекстных данных. Например, рекламная система myTarget/VK может анализировать, на какие сообщества подписан пользователь, какой контент потребляет в ленте, и по этим признакам подбирать аудиторию с аналогичным поведением. Это не совсем классический look-alike, скорее таргетинг по интересам внутри платформы, но с точки зрения рекламодателя результат схожий – вы находите новых пользователей, похожих на вашу целевую группу.

Кроме того, в ход идут технологии машинного обучения, ранее известные как FLoC (Federated Learning of Cohorts) и ныне трансформировавшиеся в API Topics от Google. Суть их в том, чтобы кластеризовать пользователей по интересам прямо в браузере, не раскрывая индивидуальную историю. Хотя Google Topics пока официально не внедрен в России (и будущее его туманно), сама идея находит применение. К примеру, ряд DSP и больших данных провайдеров предлагают алгоритмические сегменты: они группируют анонимных пользователей (например, по device ID и поведению в приложениях, или по семантике просматриваемых страниц) и продают доступ к этим группам. Такие когортные сегменты не требуют cookie, но дают рекламодателю возможность показывать рекламу “любителям авто”, “молодым мамам” и т.д., пусть и без гарантий 100% точности на индивидуальном уровне.

В целом, look-alike и поведенческий таргетинг не исчезают, а эволюционируют. Российские крупные игроки уверены, что смогут восстановить качество таргетинга до приемлемого уровня с помощью технологий ML – комбинации контекстного анализа и fingerprinting пользователя. Последний, к слову, тоже способствует сегментации: fingerprint – это отпечаток устройства (набор технических параметров браузера и устройства), который позволяет отличать одного пользователя от другого без cookie. Точность fingerprint ниже, и браузеры также пытаются ограничить его эффективность, но в российском программатике этот метод используется как временная замена cookie. Он помогает, например, не показывать слишком часто одну и ту же рекламу тем, кого удалось «распознать» по устройству, а также приблизительно учитывать уникальных пользователей.

Для маркетолога практический совет: продолжайте пользоваться look-alike в доступных системах (Яндекс, VK, сегментные предложения операторов и т.д.). Просто помните, что теперь для лучшего результата нужна качественная база для исходного сегмента – свои first-party данные. И если раньше достаточно было пикселя для накопления аудитории на сайте, то теперь, скорее всего, придется загрузить в систему список пользователей (клиентов) или сформировать сегмент через интегрированный сервис (например, сегмент «посетители сайта» в Яндекс Аудиториях, который Яндекс строит на основе своих куков как 1st party для вашего домена).

5. Социальные сети и SMM: таргетинг в пределах экосистемы

Как уже упоминалось, таргетированная реклама в соцсетях практически не затронута уходом cookie. Причина проста – соцсеть опирается на свои данные, а пользователь в ней всегда залогинен. Например, в VK рекламодатель до сих пор может настраивать кампанию по десяткам параметров: от возраста и географии до конкретных сообществ, на которые подписан человек. Эти возможности никак не зависят от файлов cookie. Более того, значимость соцсетей для маркетинга только возрастает по мере снижения эффективности независимых трекеров. Еще в 2021 году 91% малых и средних бизнесов в мире использовали соцмедиа для продвижения, а в 2023–2024 гг. эта цифра стала близка к 95%. Российский рынок не исключение: многие бренды, потеряв часть возможностей в веб-рекламе, компенсируют это ростом активности в VK, Одноклассниках, Яндекс Дзене, Telegram-каналах.

Для digital-маркетолога это означает, что навыки SMM и работы с внутренними кабинетами социальных платформ сейчас очень востребованы. Ретаргетинг можно выполнять внутри соцсети (например, показывать объявление тем, кто уже взаимодействовал с вашим аккаунтом или оставлял комментарии). Look-alike тоже легко запускается – соцсеть сама найдет похожих пользователей, ведь у нее море данных. И никаких тебе проблем с конфиденциальностью: пользователь дал согласие на обработку своих данных при регистрации в самой соцсети.

Конечно, мир соцмедиа – это «закрытый сад»: данные из VK нельзя вынести наружу, чтобы таргетировать человека на сайте, не связанном с VK. Но, возможно, это и не нужно. Если ваша аудитория проводит много времени в социальных сетях, то и достучаться до нее можно там же, вместо того чтобы гоняться по всему интернету. Эра без cookie может усилить роль SMM-продвижения, сделав его не вспомогательным, а центральным каналом для некоторых бизнесов (особенно B2C-брендов). В этом направлении практически ничего не меняется технически, просто доля бюджета, идущего в соцсети, может вырасти.

6. Данные операторов и офлайн-активности (Telco IDs, банковские данные)

Интересной альтернативой cookie на российском рынке стали решения, основанные на Big Data операторов связи. Мобильные операторы (МТС, Мегафон, Билайн, Tele2) обладают колоссальными массивами сведений о своих абонентах: от социодемографии до геолокации и интересов (например, по перечню подписок или часто посещаемых мест). Эти данные могут использоваться для рекламы без традиционных cookie. Например, компания Platforma (партнер телеком-операторов) разработала продукт Stable ID. Это уникальный идентификатор пользователя, основанный на данных сотовой сети, который отслеживает действия человека без разглашения личности. Stable ID позволяет показывать рекламу конкретному пользователю на любых его устройствах – в интернете, мобильных приложениях и даже Smart TV – и при этом не нарушает конфиденциальность, так как оперирует обезличенными профилями. По заявлению разработчиков, такая технология способна полностью заменить cookie в российской рекламе, поскольку не зависит от решений глобальных корпораций вроде Google. Рекламодатель, используя Stable ID через DSP, может, например, таргетировать жителей Москвы с определенным уровнем дохода, которые часто ездят в командировки – и охват будет строиться на основе данных оператора, а не веб-трекеров.

Помимо операторов, в игру вступают и другие крупные держатели данных: банки, ритейлеры, маркетплейсы. Сбер несколько лет назад купил компанию DMP RuTarget (Segmento), создав на ее основе собственную рекламную платформу. Обладая данными о миллионах клиентов банка и пользователей экосистемы «СберСпасибо», Сбер может таргетировать аудитории по покупкам, финансовому поведению и т.д. – опять же, без сторонних cookie, а используя внутренние клиентские ID. Похожие возможности есть у Тинькофф, X5 Retail Group (торговые сети собирают данные по картам лояльности), Wildberries, Ozon (маркетплейсы знают историю покупок и просмотров товаров). Многие из этих компаний запустили свои рекламные продукты или партнерства. Например, ритейлеры передают в анонимизированном виде связку «пользователь – телефон – покупка» для таргетинга через инструменты VK. Это позволяет рекламодателю, скажем, показывать рекламу тем, кто покупал определенный товар в офлайн-магазине сети, когда эти люди заходят в VK.

Таким образом, формируется вторая сторона данных (2nd party data) – когда бизнесы обмениваются между собой первичными данными для взаимной выгоды. В эпоху cookie-less такие коллаборации востребованы: если у вас не хватает своих данных, можно сотрудничать с теми, у кого их много. Главное – делать это в рамках закона и с соблюдением анонимности пользователей. Мы в Acoola наблюдаем тренд, что даже средние компании начинают искать партнеров для объединения данных. Например, застройщик может объединиться с банком: первый делится данными о посетителях сайта, второй – о тех, кто интересовался ипотекой, и на пересечении они настраивают совместную рекламную кампанию.

Конечно, подобные проекты по силам в основном крупному бизнесу. Но сам подход ясно показывает: рекламный таргетинг перемещается из парадигмы «купить сегмент у непонятно кого (через cookie)» к парадигме «работать напрямую с теми, кто знает своих клиентов». Это сложнее и требует переговоров, интеграций, но результат – более качественные и конкретные аудитории, чем старые добрые lookalike по cookie.

7. Контекстный таргетинг и контент-маркетинг

Наконец, нельзя забывать про самый старый способ достучаться до нужной аудитории – через контент и контекст. Когда поведенческие данные ограничены, логично таргетировать по тому, что потребляет пользователь в данный момент. Контекстный таргетинг переживает новый подъем. Рекламные системы научились довольно точно анализировать содержание страниц. Например, можно настроить показ баннера только на статьях, где речь про автомобили – тем самым охватить автолюбителей без персонального профайлинга. Контекстный подход сейчас подкрепляется и технологиями семантического анализа с элементами ИИ: алгоритмы понимают не просто ключевые слова, а тональность и смысл текста, что позволяет избежать неуместного размещения (например, не показывать рекламу туров рядом с негативной новостью про авиакатастрофу).

Другой аспект – качественный контент-маркетинг. Если раньше много внимания уделялось сугубо техническому таргетингу, то теперь бренды вспоминают о ценности привлекательного контента, который сам по себе притягивает нужную аудиторию. Инвестиции в статьи, видео, собственные медиа-площадки окупаются, когда у вас ограничены возможности купить аудиторию «по щелчку». Например, вместо того чтобы гнаться за пользователем через десять сайтов, можно привлечь его на свой сайт с помощью полезной статьи или калькулятора – и дальше уже работать с ним как с известным контактом. Многие специалисты советуют «налаживать работу с текущей аудиторией с помощью качественного и нужного контента, персональных предложений, программ лояльности…», прежде чем пытаться догонять незнакомцев в интернете. По сути, это возвращение к основам маркетинга: завоевать доверие и интерес клиента, а не просто отследить его.

Российский бизнес, готовясь к отказу от cookie, действительно делает упор на улучшение клиентского опыта. По данным опросов, единицы компаний ранее регулярно работали со своими базами данных, и почти никто не имел стандарта использования этих данных в рекламе. Сейчас это воспринимается как зона роста: кто научится эффективно управлять своими клиентскими данными и контентом, тот меньше зависит от внешних изменений.

Подведем итог по инструментам и подходам. Старые методы хоть и теряют эффективность, но им на смену приходит целый комплекс новых решений – от технических (ID, хеши, stable ID) до стратегических (партнерства, контент, loyalty-маркетинг). Ниже мы сведем ключевые отличия «до» и «после» эпохи cookie в удобную таблицу.

До и после: как меняется рекламный стек

(Примечание: В колонке «До» описана ситуация условно до 2020–2021 гг., в колонке «После» – прогнозируемая/текущая ситуация 2024+ гг. на российском рынке.)

Выводы: взгляд Acoola на эпоху без cookie

Переход к миру без third-party cookie – одно из самых серьезных потрясений для digital-маркетинга за последнее десятилетие. Однако это потрясение не является катастрофой. Скорее, мы в Acoola рассматриваем его как эволюцию отрасли, которая в конечном счете принесет пользу и бизнесу, и потребителям.

Что мы наблюдаем на практике? Компании, которые заранее занялись развитием собственных данных и каналов, сейчас чувствуют себя уверенно. Те же, кто откладывал “на потом”, – вынуждены наверстывать в спешке, и тут часто возникают ошибки. Самая распространенная ошибка новичков – пытаться «обмануть систему», цепляясь за устаревшие методы. Например, кто-то до сих пор надеется просто купить некий чудо-сегмент или поставить очередной скрипт, который «всё решит». Увы, время простых решений прошло. Мы видели случаи, когда рекламодатели тратили бюджеты на полулегальные схемы трекинга (типа агрессивного fingerprinting), а в итоге получали испорченную репутацию и гнев пользователей. Другая ошибка – паническое перераспределение бюджета в непроверенные каналы. К примеру, отключив все веб-ремаркетинг кампании, компания ударяется только в email-рассылки, хотя ее аудитория к ним не готова. Результат – падение продаж, хотя правильнее было бы комбинировать несколько альтернативных подходов и постепенно оптимизировать.

Мы в Acoola помогаем бизнесу адаптироваться к новым условиям комплексно. Во-первых, проводим аудит текущего стека: какие данные собираются, какие инструменты используются, где риски. Часто выясняется, что у клиента уже есть ценные first-party данные, просто они разрознены по отделам (например, отдел продаж имеет базу email, маркетинг – отдельно пиксель Facebook). Мы объединяем эти ресурсы и строим стратегию управления данными: какие сегменты собирать, как их хранить (с учетом 152-ФЗ), кто ответственный. Во-вторых, внедряем новые технологии: помогаем настроить Яндекс ID авторизацию на сайте, подключаем Advanced Matching в Метрике, переносим рекламу из GA в Яндекс Директ, тестируем использование Stable ID через партнеров. В-третьих, уделяем большое внимание обучению команды клиента. Эпоха cookie заставляет маркетологов приобретать новые навыки – разбираться в данных, понимать основы приватности, лучше работать с контентом. Проводим воркшопы, где объясняем простым языком, что такое хеширование, как сегментировать аудиторию без куки и т.д. Это снижает стресс у команды и дает ей инструменты вместо устаревших cookie-тактик.

Какие подходы уже приносят результат? Приведем пример: один из наших e-commerce клиентов страдал от падения эффективности ремаркетинга на открытом вебе. Мы помогли ему сфокусироваться на VK и Яндекс экосистемах. Вместо распыления по десяткам сайтов, клиент загрузил свою клиентскую базу (≈50 тыс. контактов) в рекламные кабинеты VK и Яндекса, настроил look-alike и запустил кампании. Параллельно мы оптимизировали email-маркетинг и ввели персонализированные push-уведомления через мобильное приложение. Через 2 месяца продажи восстановились до предыдущих уровней, а стоимость привлечения клиента даже снизилась на ~15%, потому что мы меньше тратили на показ не по тем адресатам. Этот кейс показателен: комбинируя несколько альтернатив (соцсети + собственные каналы), можно компенсировать утрату cookie и даже повысить ROI.

Важно понять, что конфиденциальность – это не временная помеха, а новая норма. Пользователи ценят приватность, и те бренды, которые ее уважают, выигрывают в долгосрочной перспективе. Мир без сторонних cookie стимулирует нас, маркетологов, быть более изобретательными и честными. Вместо того чтобы зависеть от чужих данных, мы строим прямые отношения со своим потребителем, лучше узнаем его и заслуживаем доверие. Да, на первых порах возможен хаос и рост расходов, как предупреждают эксперты. Но этот хаос преодолим. Уже через небольшой период рынок адаптируется: появятся новые стандарты работы с данными, платформы улучшат свои алгоритмы, и реклама вновь станет точной – но при этом будет более прозрачной и уважительной к человеку.

В заключение, Acoola как агентство видит свою миссию в том, чтобы провести бизнес через эту трансформацию с минимальными потерями. Мы убеждены, что отказ от third-party cookie – это не конец таргетинга, а перезагрузка. Отсеются излишние, навязчивые практики, а качественный, умный digital-маркетинг будет процветать. Наш совет коллегам по отрасли и клиентам: уже сегодня вкладывайтесь в собственные данные, учитесь работать в новых условиях, пробуйте разные подходы. Тогда никакие «апокалипсисы печенек» вам не страшны, а ваш маркетинг станет только сильнее в новой эпохе конфиденциальности.