Поведенческие сигналы против демографии

«Мужчины 25–54» — формулировка, которая до сих пор живёт в брифах. Вот что показали полевые эксперименты, в которых точность таких сегментов проверили на панели с известными ответами.

Демография в третьесторонних данных не работает

Исследователи проверили 14 дата-брокеров на панели, где реальные пол и возраст известны. Результат:

• Пол определяется с точностью 42.3% при базовой вероятности 50%. Среднее по брокерам хуже, чем подбросить монетку.
• Пол и возраст совместно — 24.4% при базе 26.5%. Тоже хуже случайного выбора.
• Сегменты по интересам ведут себя иначе: спорт 87.4% при базе 67%, фитнес 82.1% при базе 48%, путешествия 72.8% при базе 56%.

Отдельная находка того же исследования: точность определения пола падает до 37.2% в домохозяйствах с детьми против 51.4% без них. Общие устройства в семье ломают профилирование — и даже 51.4% авторы называют «лишь незначительно лучше случайного угадывания».

Экономика, которую почти никто не считает

Допустим, таргетинг даёт прирост точности. Вопрос в том, окупается ли он. В той же работе посчитали:

Для баннера экономика отрицательная: наценка за данные растёт быстрее, чем точность. Для видео — положительная, потому что база дороже и те же $1.33 за тысячу показов размываются.

Вывод авторов дословно: третьесторонние аудитории экономически непривлекательны, кроме дорогих размещений. Это прямое продолжение разговора про концентрацию из прошлой статьи — дорогой таргетинг оправдан там, где верхние персентили решают, и не оправдан там, где распределение плоское.

Сколько стоит сигнал — зависит от того, кто спрашивает

Два измерения одного и того же, с разных сторон рынка:

• Для паблишера наличие куки повышает доход на 4% — это $0.00008 за показ (миллионы транзакций крупного медиахолдинга).
• Для рекламодателя отключение внешних данных поднимает стоимость привлечения клиента с $43.88 до $60.19 — +37%.

Один и тот же сигнал: 4% одной стороне, 37% другой. Разница на порядок — и это хороший вопрос о том, кто кому недоплачивает. Оговорка: вторую цифру получили исследователи, работающие в Meta, то есть у стороны, заинтересованной в результате.

Ещё одно наблюдение, перекликающееся со всем циклом: из 54 тысяч пользователей и 128 миллионов показов за 2.5 года выяснилось, что только 13% кук растут в ценности со временем — но стоят вчетверо дороже средней. Ценность сигнала распределена так же тяжелохвосто, как чеки и как LTV.

Что отличает покупающую сессию

Работа на 5.4 миллиона событий и 443 тысячи сессий европейского ритейлера с оборотом свыше миллиарда евро. Что оказалось предиктором, а что нет:

• Просмотры не предсказывают ничего — доли событий view и click в покупающих и непокупающих сессиях почти одинаковы.
• Долгое изучение карточек — признак непокупки. Событий detail заметно больше в сессиях без покупки.
• Добавление в корзину вдвое чаще в покупающих сессиях — ожидаемо.
• Удаление из корзины тоже чаще в покупающих. Корзину редактируют те, кто собирается платить. Контринтуитивно, но подтверждено на миллионах событий.

И главный методический вывод: переход от «мешка событий» к цепям Маркова даёт +6 процентных пунктов точности. Порядок действий важнее их состава.

Попутно — ещё один тяжёлый хвост. Длина сессии в персентилях: 1, 1, 4, 12 и 7 579 событий. Медиана четыре, максимум семь с половиной тысяч. Поведение распределено так же, как чеки.

Предупреждение, которое стоит дороже всего

Свежая работа, июль 2026 года. Авторы развели две постановки на одних данных. В первой на вход модели могут попасть события, произошедшие уже после покупки — AUC получается 0.9997 у всех моделей без исключения. Во второй, честной, где пост-покупочные события убраны, AUC падает до 0.685–0.755.

Что действительно изменилось за год

В марте 2025 трафик из AI-ассистентов конвертировал на 38% хуже обычного. В марте 2026 — на 42% лучше. В июле 2026 — на 60% лучше, одиннадцатый месяц подряд с превосходством. Выручка за визит выше на 53%, время на сайте на 59%, отказы ниже на треть.

Для поведенческой аналитики это означает вот что: источник трафика за год стал сильнейшим одиночным предиктором. Один бинарный признак даёт +60% к конверсии. Ни один демографический признак близко такого не даёт — напомню, пол определяется с точностью хуже монетки.

Куки не умерли

Это нужно сказать прямо, потому что большинство материалов утверждает обратное. В июле 2024 Google отказался от плана отключения третьесторонних кук. В апреле 2025 — от идеи спрашивать пользователя. В октябре 2025 свернул большую часть Privacy Sandbox: закрыты Topics API, Protected Audience, Attribution Reporting и ещё шесть интерфейсов.

На начало 2026 третьесторонние куки включены в Chrome по умолчанию, и таймлайна отключения нет.

Почему цифры по ATT расходятся в разы

Публикуемые оценки согласия на отслеживание в iOS: 4–13%, 37%, 15–30%, 69.7%. Это не противоречие, а разные знаменатели:

• 4–13% — доля согласившихся среди всех активных пользователей
• ~37% — доля нажавших «Разрешить» среди тех, кому промпт показали
• 15–30% — доля показов рекламы, где идентификатор доступен
• 69.7% — accept rate в выборке приложений, которые промпт показывают

Разрыв объясняется тем, что большинство приложений промпт вообще не показывает. Сравнивать эти числа между собой нельзя.

Платформы: что подтверждено, а что нет

Подтверждено первоисточниками:

Последняя строка объясняет часть разрыва технически, а не поведенчески: доля «неплатёжеспособных» пользователей Android отчасти состоит из отвалившихся платежей.