TGViewer
Дарья Дейн | Worldwide ads Дарья Дейн | Worldwide ads @dein_ads · 5.93K subscribers
Post #469 1.58K
🌐 Появление РСЯ: как алгоритм научился показывать рекламу без запроса

Первая часть истории развития алгоритмов была посвящена рекламе на поиске. Ведь развитие систем контекстной рекламы строилось именно на этом: человек сам писал, что ему нужно.

Запрос «купить холодильник» не оставлял большого простора для фантазии. Системе оставалось выбрать подходящие объявления, расставить их по местам и решить, сколько списать за клик.

Из-за ограниченного количества рекламных мест за них годами шли настоящие войны. Рекламодатели повышали ставки, поисковики меняли правила аукциона. Но все эти изменения решали одну и ту же задачу: как распределить ограниченное количество поисковых показов между рекламодателями так, чтобы пользователи чаще кликали, а площадка больше зарабатывала.

🌍 Но интернет не заканчивался поиском.

Огромное количество людей читали новости, выбирали товары на сайтах, общались на форумах и изучали интересующие их темы, не вводя в этот момент никакого запроса.

Для рекламных систем это была огромная аудитория, которая оставалась за пределами поискового аукциона. И огромные деньги. Логично было научиться определять интерес этой аудитории без поискового запроса.

В 2003 году Google начал размещать контекстные объявления на сайтах партнёров, а спустя два года этот рынок появился и в России.

22 декабря 2005 года Яндекс открыл Рекламную сеть. Первыми участниками РСЯ стали AdMe.ru, Travel.ru и 3DNews.ru. На их страницах появились небольшие текстовые объявления Директа.

Но перенести объявления оказалось проще, чем перенести механику их отбора.

На поиске интерес человека был заключён в запросе. В РСЯ вместо запроса сначала попытались использовать содержание страницы. Так слово «контекстная» получило новый смысл.

На поиске контекстом был запрос. В рекламной сети — содержание страницы.

Но простого совпадения слов было недостаточно. В описании туристического отеля могли встретиться слова «холодильник» и «телевизор», а в статье о бытовой технике — название страны-производителя. Содержание страницы рассказывало, на что смотрит человек, но не обязательно объясняло, чего он хочет.

В 2007 году Яндекс начал тестировать поведенческий таргетинг, а в 2008-м технология стала частью РСЯ. Теперь система учитывала не только текущую страницу, но и прежние действия пользователя, в том числе историю поиска.

Контекстом постепенно становился уже не текст, а сам человек.

Для этого понадобились те самые массивы данных, о которых мы говорили в прошлом посте. Миллионы запросов, показов и кликов формировали историю поведения. Теперь эти данные нужно было сопоставлять с содержанием страницы, свойствами объявления и реакцией других пользователей.

Так РСЯ научилась подбирать рекламу не только по тому, что человек читает сейчас, но и по тому, чем он интересовался раньше.

Но чем больше становилось таких сигналов, тем сложнее было заранее определить, какие из них действительно влияют на результат. Системе нужно было находить закономерности в накопленных данных.

➡️ О том, как РСЯ перешла от истории поведения к модели самого пользователя, — в следующем посте.
  • ❤ 17
  • 👍 9
  • 🔥 6
  • 😁 2
  • 👌 1
More from @dein_ads
  1. Sep 21, 2026📊 Ограничение трекинга и переизобретение конверсионных стратегий Пока рекламные системы у…
  2. Sep 17, 2026Земля Прайда Немного запоздала с отчётом о поездке, но очень хочется поделиться, чтобы как…
  3. Sep 14, 2026📄 Как алгоритмы научились собирать рекламные кампании Получив от рекламодателя бизнес-цел…
  4. Sep 10, 2026📊 Как Яндекс научился узнавать пользовательские интересы К 2011 году РСЯ уже знала, какие…
  5. Sep 4, 2026Итоги конкурса 🎉 Выбраны победители: 1) Ангелина @linoch2015 2) Ekaterina Smagina @ekater…
  6. Aug 31, 2026📚 Курс «НейроДирект» завершён и я передаю слово участникам 8 недель, 8 модулей и большой…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →