Куки действительно уходят — и это шанс, а не приговор. Если раньше цель была «поймать» пользователя по ID, теперь задача — понимать его поведение и контекст без шпионских трюков. Перенесите фокус на first‑party данные: подписки, поведение на сайте, CRM‑события и честный обмен ценностью (скидка за подписку, персональная рекомендация). Это самый надежный актив в рекламной игре.
Технически это значит: внедрить серверную атрибуцию, хеширование e‑mail для безопасного сопоставления, SDK для мобильных событий и интеграцию с атрибуционными провайдерами. Контекстная реклама вернулась не просто как «замена», а как эффективный канал — таргетируйте по теме, настроению и формату контента, где ваша реклама будет резонировать.
Для измерения эффективности используйте комбинированный подход: модельные конверсии + периодические lift‑тесты + использование приватных «clean rooms» с партнерами. Не бойтесь моделирования: при корректной валидации и A/B‑тестах оно даёт близкие к реальности ответы и позволяет оптимизировать креатив и бюджеты по ROI, а не по кликам.
Практичный чек: 1) собирайте и сегментируйте first‑party, 2) добавляйте контекстные кампании и cohort‑тесты, 3) автоматизируйте серверную передачу событий, 4) измеряйте через lift и модели. Начните с одного канала и масштабируйте — так вы сохраните таргетинг, повысите маржинальность и превратите отсутствие third‑party cookies в конкурентное преимущество.
Алгоритмы стали умнее не потому, что внезапно полюбили искусство, а потому что научились распознавать поведение — клики, удержание, реакции. Это значит: качественный креатив теперь не роскошь, а валюта. Даже самый продвинутый таргет не заставит человека остановиться на объявлении, если первые кадры скучны или послание запутано. Виртуозность алгоритма — в умении усилить сигнал, который вы ему даёте.
Практика проста и немного азартна: тестируйте идеи как трейдеры акции — быстро и короткими партиями. Ставьте упор на первые 1–3 секунды, яркий визуал и понятный призыв к действию. Делайте версии с разным тоном — жаркий юмор, спокойная польза, формат «вопрос–ответ» — и смотрите, что даёт лучший отклик. Небольшая гипотеза + быстрый тест = реальный рост конверсии.
Не забывайте об измерениях: замените громоздкие отчёты на простые KPI для креатива — удержание зрителя, процент досмотров, реакция на заголовок. Используйте «контрольные группы» и чередуйте творческие наборы, чтобы алгоритм не устал от одного шаблона. Чем чище сигнал, тем быстрее модель отдаст вам лучший трафик — и дешевле.
Итог для команд: инвестируйте в библиотеку идей и прототипов, делайте короткие циклы производства и не бойтесь провалов — они формируют данные. Сочетание человеческой интуиции и машинного обучения даёт простую формулу прибыли: удивляй, удерживай, измеряй. Тогда алгоритм станет вашим партнёром, а не загадкой.
Короткие вертикальные ролики уже не эксперимент — это рабочая рекламная единица. Чтобы Shorts приносили деньги, думайте как сценарист: мощный хук в первые 1–2 секунды, простая идея, понятный звук и субтитры для тех, кто смотрит без звука. Начните с формата 10–20 секунд и тестируйте, а не догадывайтесь.
Сфокусируйтесь на механиках, которые реально улучшают метрики: удержание, клики на профиль и переходы на лендинг. Простая шпаргалка:
Ставьте простые KPI и масштабируйте то, что работает: удержание 3–7 с, CTR и конверсии в покупку/подписку. Репурпозинг даёт бонусы — те же ролики быстро идут в Reels, VK и Telegram. Публикуйте регулярно, учитесь на данных и замените страх вируситься на системный рост — так Shorts становятся не хайпом, а стабильным источником прибыли.
Первичные данные больше не повод для гордости — это валюта доверия. Когда люди добровольно делятся почтой, предпочтениями или поведением, они рассчитывают на обмен: релевантность, экономию времени и уважение приватности. Включите это ожидание в архитектуру CRM — и данные станут источником прогнозируемых продаж, а не просто складом профилей.
Практика начинается с простого набора правил: прозрачный consent, минимальный набор полей и полезный триггер обмена — купон, эксклюзивный контент, быстрый сервис. На уровне технологий это значит интеграция точечных форм, событийного трекинга и CDP, который синхронизирует онлайн- и офлайн-сигналы. Не гонитесь за объемом: лучше 10 000 качественных адресов с метриками вовлечения, чем миллион холодных записей.
Быстрые тактики для внедрения в CRM:
Измеряйте быстро: CTR, конверсию в покупку, стоимость привлечения и удержания — и ставьте реальные гипотезы на недели, не на кварталы. Начните с одного сценария, отладьте его, подключите следующий. Главная идея: уважайте данные людей, платите им прозрачной выгодой и стройте CRM как экосистему доверия — тогда «первая партия» будет приносить прибыль снова и снова.
Измерение не должно превращаться в пытку: цель — получать полезные ответы, а не тысячу звучащих умно графиков. Возьмите MMM как карту прошлых битв — он показывает, куда ушли бюджеты и какой отклик по времени — и инкрементальность как детектор причинно-следственных связей. Добавьте сюда здравый смысл: если модель настаивает, что билборды увеличили онлайн-продажи на 300%, пора проверить предпосылки.
При реализации MMM не гнаться за сверхдетализацией. Начните с простых переменных — ТВ, digital, промо, сезонность — и посмотрите общую картину. Важнее корректности трендов, чем точности отдельных коэффициентов. Параметры всегда можно уточнить, когда появится больше данных или понятные гипотезы.
Инкрементальность — это живые эксперименты. Геотесты, контрольные аудитории и A/B для креативов дают то, что статистика по наблюдениям дать не может: реальный lift. Делайте небольшие, быстрые тесты с правильной силой выборки, чтобы не тратить месяцы на ничем не подтвержденные выводы.
Сверяйте результаты: если MMM и lift говорят разное, начинайте с верификации данных и бизнес-логики. Доверяйте экспериментам больше, но моделям — для стратегического контекста. Требуйте от любых выводов прозрачных допущений и простых sanity-checks, которые можно прогнать вручную.
Практический план: начните с простого MMM, затем проведите 2–3 инкрементальных теста, согласуйте метрики с командой и итеративно улучшайте модели. Измерение — не хардкор, если смотреть на него как на цикл гипотеза — тест — вывод. Тогда реклама начнет приносить прибыль, а не тайны.
Aleksandr Dolgopolov, 22 December 2025