В современном цифровом пространстве происходят фундаментальные изменения, которые меняют сам подход к сбору и анализу данных пользователей. Cookie-less технологии становятся не просто трендом, а новой реальностью интернет-маркетинга. Эти инновационные методы отслеживания без использования cookie-файлов уже сегодня формируют облик цифрового маркетинга будущего.
В 2025 году использование cookie-файлов третьих сторон постепенно уходит в прошлое, уступая место более прогрессивным и ориентированным на приватность технологиям. Это обусловлено как изменениями в законодательстве, так и техническими решениями ведущих браузеров, таких как Google Chrome, Apple Safari и Mozilla Firefox.
В этой статье мы подробно рассмотрим причины перехода на cookie-less технологии, основные альтернативные методы отслеживания, практические советы по внедрению новых подходов и перспективы развития интернет-маркетинга в эпоху без cookie.
Раздел 1: История и причины перехода на cookie-less технологии
История использования cookie-файлов в интернете
Cookie-файлы появились в середине 1990-х годов и на протяжении десятилетий служили основным инструментом для отслеживания пользователей в интернете. Они позволяли собирать информацию о поведении, предпочтениях и перемещениях пользователей между разными сайтами.
Первоначально cookie использовались для улучшения пользовательского опыта — сохранения настроек, избранного контента и состояния корзины в интернет-магазинах. Однако со временем их основное применение сместилось в сторону таргетированной рекламы и отслеживания действий пользователей.
Проблемы приватности и появление GDPR/CCPA
Рост осведомленности пользователей о методах сбора данных и усиление законодательного регулирования стали первыми серьезными вызовами для cookie-технологий. Введение Общего регламента по защите данных (GDPR) в Европе в 2018 году и Закона о защите конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA) в 2020 году существенно ограничили использование cookie-файлов без явного согласия пользователей.
В России аналогичную роль играет Федеральный закон «О персональных данных» (152-ФЗ), который требует получения согласия пользователей на обработку их данных, включая информацию, собираемую с помощью cookie.
Позиция браузеров: Chrome, Safari, Firefox и их планы по отказу от cookie
Apple Safari первым начал блокировать cookie третьих сторон по умолчанию в 2017 году с внедрением технологии Intelligent Tracking Prevention (ITP). Mozilla Firefox последовал этому примеру в 2019 году.
Google Chrome, имеющий наибольшую долю рынка, первоначально планировал полностью отказаться от поддержки сторонних cookie к 2022 году, но несколько раз переносил этот срок. Согласно последнему объявлению, полный переход на альтернативные технологии состоится в 2025 году.
Влияние на рынок интернет-рекламы в России
По данным IAB Russia, 67% российских маркетологов обеспокоены предстоящим отказом от сторонних cookie-файлов. Исследование Яндекса показывает, что уже 42% российских пользователей блокируют cookie-файлы при помощи специальных расширений.
Как отмечает Андрей Себрант, директор по маркетингу Яндекс.Технологии: «Российский рынок интернет-рекламы имеет преимущество в виде развитых экосистем Яндекса и VK, которые уже сейчас предлагают альтернативные решения для идентификации».
Раздел 2: Основные cookie-less технологии и подходы
Privacy Sandbox от Google и его компоненты
Privacy Sandbox — инициатива Google, направленная на создание новых стандартов, которые позволят осуществлять маркетинговые активности без использования сторонних cookie. Основные компоненты этой технологии включают:
- FLoC (Federated Learning of Cohorts) — технология группировки пользователей по интересам, которая была заменена на более совершенную Topics API.
- Topics API — решение, которое определяет интересы пользователя на основе истории браузера и относит его к определенным тематическим категориям.
- FLEDGE — механизм для проведения аукционов рекламы непосредственно в браузере пользователя, без передачи данных третьим сторонам.
- Attribution Reporting API — инструмент для измерения эффективности рекламы без раскрытия данных о конкретных пользователях.
Идентификаторы first-party и server-side отслеживание
В условиях ограничения сторонних cookie растет значение first-party данных — информации, которую компании получают напрямую от пользователей на своих ресурсах. Методы работы с такими данными включают:
- First-party ID — уникальные идентификаторы, создаваемые самими компаниями для своих пользователей.
- Server-side tracking — перенос логики отслеживания с браузера клиента на серверную сторону, что позволяет обойти ограничения браузеров.
- Единый профиль клиента — объединение данных из различных точек взаимодействия с пользователем (сайт, приложение, офлайн-магазины).
Контекстная реклама как альтернатива
Контекстуальная реклама, которая нацелена на пользователей в зависимости от контента, который они просматривают, а не от их предыдущего поведения, переживает второе рождение. Как отмечает Борис Омельницкий, президент IAB Russia: «Контекстуальная реклама переживает второе рождение в cookie-less мире, но на новом технологическом уровне с применением ML и AI».
Современные системы контекстуальной рекламы используют машинное обучение и искусственный интеллект для глубокого анализа контента и понимания его смысла, что делает такую рекламу более релевантной и эффективной.
Федеративное обучение и машинное обучение в браузере
Федеративное обучение — это подход к машинному обучению, при котором модель обучается на устройстве пользователя, а не на централизованном сервере. Это позволяет использовать данные пользователя для улучшения алгоритмов без необходимости передавать эти данные третьим сторонам.
Технологии машинного обучения, работающие непосредственно в браузере, становятся ключевым компонентом новой экосистемы отслеживания без cookie, обеспечивая баланс между персонализацией и приватностью.
Раздел 3: Практическое внедрение cookie-less технологий
Подготовка маркетинговой стратегии к переходу
Для успешного перехода на cookie-less технологии необходимо разработать комплексную стратегию. Она должна включать аудит существующих инструментов и процессов, зависящих от сторонних cookie. Важно создать дорожную карту перехода на новые технологии с планированием необходимых ресурсов и инвестиций. Не менее значимым является обучение персонала новым подходам и инструментам, что обеспечит плавный переход.
Аудит текущих систем аналитики и отслеживания
Первым шагом в подготовке к cookie-less будущему должен стать тщательный аудит всех систем, использующих cookie-файлы. Это включает инструменты веб-аналитики, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика, платформы управления рекламой (DSP, SSP), системы персонализации контента, а также решения для ретаргетинга и атрибуции конверсий. Всесторонний анализ позволит выявить все зависимости от cookie-файлов.
Сбор и использование first-party данных
Согласно данным Deloitte, компании, имеющие стратегию работы с first-party данными, демонстрируют на 2,9 раза лучшую доходность инвестиций в маркетинг. Для эффективного сбора таких данных можно использовать программы лояльности и регистрацию пользователей, интерактивный контент и опросы. Также эффективны персонализированные предложения, требующие предоставления данных, и использование CRM-систем для объединения информации из различных источников. Как отмечает Федор Вирин, основатель Data Insight: «В эпоху после cookie компании, которые научатся эффективно работать с first-party данными, получат огромное конкурентное преимущество».
Обновление конфигурации тегов и инструментов аналитики
Для адаптации к новым условиям необходимо обновить конфигурацию систем тегирования и аналитики. Рекомендуется перейти на серверную модель отправки данных в Google Analytics, внедрить альтернативные идентификаторы в системы тегирования. Также важно использовать Google Consent Mode для управления согласиями пользователей и настроить расширенную атрибуцию конверсий в условиях ограниченной видимости пользовательского пути.
Тестирование новых подходов к атрибуции конверсий
С исчезновением сторонних cookie традиционные модели атрибуции станут менее точными. Необходимо тестировать и внедрять новые подходы, включая вероятностные модели атрибуции и атрибуцию на основе медиамикса (MMM). Также следует рассмотреть инкрементальное тестирование для определения реального влияния рекламы и использование машинного обучения для прогнозирования атрибуции.
конверсии вашего сайта
в Яндекс-Директ
Уже скачали 1348 раз
Раздел 4: Влияние cookie-less на бизнес и маркетинг
Изменение показателей эффективности рекламы
Отказ от сторонних cookie приведет к снижению точности некоторых традиционных метрик эффективности рекламы. Маркетологам придется пересмотреть KPI и методики оценки эффективности кампаний, больше полагаться на агрегированные данные и статистические модели. Также важно научиться учитывать погрешности в отчетности и принимать решения в условиях неполной информации.
Новые метрики и KPI в мире без cookie
В cookie-less мире на первый план выйдут альтернативные метрики. Это конверсия по сегментам аудитории вместо индивидуального ретаргетинга, показатели вовлеченности и качества взаимодействия с контентом. Также возрастет значение долгосрочной ценности клиента (LTV) вместо краткосрочных конверсий и инкрементальности рекламных кампаний, отражающей их реальное влияние на бизнес-результаты.
Влияние на персонализацию контента и рекламы
По информации Accenture, 91% потребителей предпочитают компании, которые предлагают персонализацию без нарушения конфиденциальности. В новых условиях персонализация будет основываться на контекстуальных сигналах и контентных предпочтениях, поведении в рамках одного сеанса. Также будут использоваться first-party данные с явного согласия пользователя и сегментация по интересам на стороне браузера (Topics API).
Адаптация A/B-тестирования и оптимизации конверсии
Методики A/B-тестирования также потребуют корректировки. Будет использоваться тестирование на уровне сегментов, а не индивидуальных пользователей, с большим вниманием к контекстуальным факторам. Также будет развиваться тестирование в рамках одного сеанса или для авторизованных пользователей и использование федеративного обучения для персонализации без передачи данных.
Прогнозы развития рынка интернет-рекламы в России
Согласно исследованиям RuMetrika, 78% российских интернет-пользователей обеспокоены вопросами приватности при работе с сайтами. Это, вместе с глобальными технологическими изменениями, формирует следующие тенденции развития рынка:
- Усиление роли крупных экосистем (Яндекс, VK) как альтернативных источников идентификации пользователей
- Развитие решений на базе первичных данных и контекстуальной рекламы
- Рост инвестиций в технологии машинного обучения для прогнозирования поведения аудитории
- Появление новых игроков, предлагающих инновационные подходы к таргетингу без cookie
Раздел 5: Примеры успешного внедрения cookie-less стратегий
Кейсы российских компаний
Пример 1: Крупный онлайн-ритейлер
Компания создала собственную платформу лояльности, которая позволяет идентифицировать более 70% клиентов через авторизацию. Это дало возможность полностью отказаться от сторонних cookie для персонализации и анализа поведения пользователей, сосредоточившись на использовании first-party данных.
Результаты:
- Увеличение конверсии на 23%
- Рост среднего чека на 17%
- Повышение лояльности клиентов
Пример 2: Финансовая организация
Банк внедрил контекстуальную модель таргетирования на основе машинного обучения, которая анализирует контент, просматриваемый пользователем, и предлагает релевантные продукты без необходимости отслеживания через cookie.
Результаты:
- Снижение стоимости привлечения клиента на 31%
- Увеличение целевого трафика на 45%
- Сохранение уровня конверсии при полном соблюдении требований к приватности
Международный опыт и его применимость
Илья Красинский, директор по маркетинговым технологиям Яндекса, отмечает: «Cookie-less будущее — это не конец таргетированной рекламы, а ее эволюция в сторону большего уважения к приватности пользователей». Международные компании активно тестируют различные подходы. The New York Times разработал собственную систему для таргетирования рекламы на основе контекста и эмоциональной окраски статей. Netflix использует алгоритмы рекомендаций, работающие исключительно с first-party данными. Unilever инвестирует в создание прямых отношений с потребителями через платформы лояльности и собственные приложения.
Результаты и извлеченные уроки
Основные выводы из успешных кейсов:
- Заблаговременное планирование и тестирование альтернативных подходов имеет решающее значение.
- Стратегии, основанные на first-party данных, показывают наилучшие результаты при условии правильной организации сбора данных.
- Гибридные модели, сочетающие контекстуальный таргетинг и использование first-party данных, обеспечивают наиболее стабильные результаты.
- Прозрачность в отношении сбора и использования данных повышает доверие пользователей.
Типичные ошибки и способы их избежать
Распространенные ошибки при переходе на cookie-less технологии:
- Откладывание проблемы на будущее — начинайте подготовку уже сейчас, не дожидаясь полного отказа от cookie.
- Попытка воссоздать существующие решения — вместо этого переосмыслите стратегию с учетом новых возможностей.
- Чрезмерная зависимость от сторонних решений — развивайте собственные компетенции и технологии.
- Игнорирование потребностей пользователей в приватности — интегрируйте прозрачность и контроль в ваши решения.
Заключение
Мир цифрового маркетинга неизбежно движется к cookie-less будущему, и этот переход требует фундаментального переосмысления подходов к сбору данных, таргетированию и аналитике. Компании, которые уже сегодня начинают адаптироваться к новым условиям, получат значительное конкурентное преимущество.
Ключевые стратегии для подготовки к будущему без cookie включают:
- Развитие инфраструктуры для сбора и анализа first-party данных
- Внедрение контекстуальных методов таргетирования с использованием AI/ML
- Тестирование новых методик атрибуции и оценки эффективности
- Построение прямых и доверительных отношений с пользователями
Cookie-less технологии — это не ограничение, а новый этап эволюции интернет-маркетинга, открывающий возможности для более этичного, прозрачного и ориентированного на пользователя подхода к рекламе и аналитике.
