Отказ от использования cookie в веб-браузерах ставит перед маркетологами новые вызовы. В статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект становится инновационным решением для эффективного таргетинга и роста продаж в новой цифровой реальности без ограничения cookie.
Значение cookie и причины их исчезновения
Снижение роли cookie в цифровом пространстве заставляет маркетологов пересматривать стратегии взаимодействия с аудиторией. Основная сложность – потеря привычных инструментов сбора данных о поведении пользователей. Но здесь открывается потенциал для искусственного интеллекта, который меняет сам подход к таргетингу.
Чем ИИ заменяет cookie
Вместо отслеживания отдельных браузеров через файлы, искусственный интеллект работает с паттернами. Алгоритмы анализируют поведенческие сигналы в реальном времени: время просмотра товара, последовательность действий на сайте, реакцию на push-уведомления. Например, Wildberries использует анализ сессий пользователей для предсказания спроса без идентификации личности.
Машинное обучение находит связи между разрозненными данными из CRM-систем, истории заказов и соцсетей. Московский стартап Re:Store повысил точность рекомендаций на 37%, комбинируя данные о геолокации с историей покупок в офлайн-магазинах. Система строила профили на основе действий, а не cookie-идентификаторов.
Новые способы понимания аудитории
Обработка естественного языка помогает анализировать отзывы, комментарии и запросы в поддержку. СберМаркет внедрил систему распознавания эмоций в чатах, которая автоматически сегментирует клиентов по уровню лояльности. Это заменило традиционное отслеживание через рекламные метки.
Компьютерное зрение переосмысливает визуальный таргетинг. Alibaba тестирует нейросети, которые определяют стиль одежды пользователя по фотографиям в соцсетях. Технология учитывает цветовые предпочтения и стиль без сохранения персональных данных.
Преимущества пост-cookie таргетинга
- Персонализация на основе реального поведения вместо куки-профилей
- Динамическая корректировка рекламных кампаний в режиме реального времени
- Работа с анонимными данными, соответствующими GDPR и ФЗ-152
Ozon доказал эффективность подхода, внедрив систему прогнозирования спроса. Алгоритмы анализируют 120+ параметров – от погоды до трендов соцсетей. В результате товарные рекомендации стали точнее на 41% по сравнению с cookie-базированной системой.
Проблемы перехода
Главный вызов – необходимость перестройки инфраструктуры сбора данных. Вместо отдельных трекеров приходится создавать сложные дата-пайплайны. МВидео потратила 8 месяцев на интеграцию данных из 14 источников перед запуском нейросетевой модели прогнозирования.
Ещё одна сложность – объяснимость решений ИИ. Ритейлерам приходится разрабатывать визуализацию для отделов маркетинга, чтобы показать, как алгоритмы определяют целевую аудиторию. Это требует новых компетенций у сотрудников.
Этические вопросы остаются острой темой. Системы на базе ИИ могут случайно формировать дискриминационные модели. Yandex Market публикует регулярные аудиты своих алгоритмов, чтобы подтвердить отсутствие предвзятости в рекомендациях.
Переход на ИИ-таргетинг не просто заменяет старые инструменты. Он требует переосмысления всей цепочки работы с данными. Но компании, внедрившие эти технологии, получают неожиданные преимущества. Например, «Связной» обнаружил новую целевую аудиторию среди пенсионеров через анализ голосовых запросов – сегмент, который традиционно сложно определить через cookie.
Следующий этап эволюции – интеграция нейросетей в повседневные маркетинговые процессы. Как именно работают алгоритмы машинного обучения и какие стратегии внедрения показывают наилучшие результаты, рассмотрим в следующем разделе.
Принципы искусственного интеллекта в маркетинге
Когда куки перестают быть опорой маркетинга, на сцену выходят технологии, которые видят дальше кликов и просмотров. Основную работу здесь берет на себя искусственный интеллект. Его главная сила — способность находить закономерности там, где человек заметил бы лишь хаотичные данные.
Мachine learning уже давно не лабораторная концепция. Алгоритмы анализируют поведение миллионов пользователей, не храня их персональные данные. Например, крупный ритейлер использует алгоритмы кластеризации, чтобы группировать клиентов по паттернам взаимодействия с сайтом — время сессий, частота возвращений, реакции на промо-баннеры. Система не знает имени или email, но точно определяет: эта группа чаще покупает после вечерних push-уведомлений, а та — реагирует на скидки выше 30%.
Big data тут работает не как склад информации, а как динамический инструмент. Анализируются данные из соцсетей, геолокации, погодных сервисов, истории поисковых запросов. ИИ сопоставляет их в реальном времени, создавая «цифровые тени» потребителей. Один московский маркетплейс увеличил конверсию на 18%, предсказывая спрос на товары через связь локации пользователя с текущими событиями. Когда в районе проходил фестиваль уличной еды, система автоматически показывала рекламу портативных холодильников и термосумок.
Обработка естественного языка перевернула подход к анализу отзывов и обратной связи. Раньше маркетологи тратили недели на сортировку комментариев. Сейчас модели типа BERT за час обрабатывают тысячи сообщений, выделяя не только эмоциональную окраску, но и скрытые боли. Алгоритм заметил, что в отзывах о детских колясках часто встречается фраза «неудобно складывать в лифте». Производитель изменил конструкцию, а рекламные материалы сместили фокус на компактность — без единого A/B-теста.
Компьютерное зрение в e-commerce оказалось тем самым «третьим глазом», который видит, куда смотрит покупатель. Технология heatmap 2.0 анализирует движение курсора, задержки взгляда на элементах страницы, даже микроскроллинг. Один бьюти-бренд использовал это для оптимизации карточек товаров. Оказалось, пользователи пропускали блок с гипоаллергенным составом — он был справа внизу, куда взгляд добирался лишь в 12% случаев. После переноса в левую часть конверсия страницы выросла на 27%.
Автоматизация через ИИ теперь выглядит иначе, чем пять лет назад. Речь не о шаблонных рассылках, а о системе, которая сама решает, когда и кому показать рекламу. Допустим, пользователь зашел на сайт через VPN, отключил JavaScript, не принимает куки. Раньше это был тупик. Сейчас алгоритм строит предположения на основе аналогичных сессий. Если семь из десяти анонимных пользователей с похожей скоростью интернета и временем захода интересовались облачными сервисами — система предложит им таргетированный баннер.
Персонализация без куков стала тоньше. Вместо «Привет, Ольга! Мы нашли для вас платья» — динамические креативы, которые учитывают сотни параметров контекста. Сервис фитнес-трекинга использует открытые данные о загруженности парков, чтобы предлагать альтернативные маршруты для пробежек. Реклама формируется на лету — карта местности, погодный виджет, рекомендация трека для бега. Ни одно из этих данных не связано с личностью пользователя.
Реальный анализ поведения сейчас напоминает работу опытного продавца-консультанта, который помнит каждого клиента. ИИ отслеживает микродействия: как быстро пролистывается страница, в каких местах курсор «зависает», какие слова копируют в буфер обмена. Один сервис бронирования отелей заметил, что пользователи, которые выделяют фразу «бесплатная отмена», в 3 раза чаще завершают бронирование. Теперь эта фича автоматически выносится в заголовок для таких сессий.
Важно понимать — ИИ не заменяет куки один к одному. Он создает принципиально другую систему, где таргетинг строится не на слежении за человеком, а на понимании контекста и прогнозировании потребностей. Как заметил CTO одной из платформ для e-commerce: «Раньше мы спрашивали: „Кто этот пользователь?“. Теперь вопрос звучит так: „Что сейчас происходит и как на это реагировать?“»
Новые методы таргетинга с помощью ИИ без использования cookie
Сейчас маркетологи оказались на перепутье: привычные cookie-метрики уходят в прошлое, но на смену им приходят алгоритмы, способные видеть глубже человеческого восприятия. Расскажу, как искусственный интеллект становится не заменой, а полноценным апгрейдом для современных рекламных стратегий.
Из чего строят целевую аудиторию без cookie
Профили пользователей теперь формируются из десятков параметров, которые раньше игнорировались. Браузерные куки заменяются цифровыми отпечатками — уникальными комбинациями разрешения экрана, данных геолокации, типа подключения к интернету и даже способа прокрутки страницы. Российские сервисы вроде Segmento или RAudience уже тестируют такие решения, анализируя до 250 параметров за один сеанс.
О чем говорят модели поведения
Автоматизация анализа паттернов достигла уровня, когда ИИ распознаёт не просто действия, но скрывтые интенции. Пример: платформа «Эвотор» для ритейла определяет «горячих» покупателей по микрохарактеристикам — скорости перемещения между разделами сайта, времени фокусировки на акционных блоках, повторяемости сессий. Алгоритм строится на временных рядах — каждый шаг фиксируется как точка в непрерывной последовательности.
Как работают AI-кластеризаторы
Распределение по группам теперь происходит через семантические связи. Нейросети сопоставляют данные из соцсетей с поисковыми запросами и даже контекстом записей в мессенджерах. Инструменты вроде Yandex.Audience умеют строить аудитории на основе обсуждений в Telegram[R1] -чатх — если человек состоит в группах про ЗОЖ и ремонт квартир, ему покажут рекламу стройматериалов с экологичным составом.
- Технология ценностных сегментов от ЦИАН: идентифицирует 14 типов арендаторов по комментариям в соцсетях
- Mail.ru Group создаёт кластеры для банков по эмодзи в переписках — активно используют 🤑 получают предложения про инвестиции
Предсказательная аналитика для e-commerce
Прогноз спроса теперь строится на комбинации данных без PII (персональной информации). Сервис JustAI для Wildberries учитывает 87 факторов — от трендов в регионе до колебаний курса криптовалют. Важный прорыв — алгоритмы атрибуции, которые рассчитывают вклад каждого касания с брендом. К примеру, Ozon анализирует даже просмотренные, но не купленные товары как триггер для финальной конверсии.
«Уже через два клика система понимает, нужна ли пользователю скидка или его мотивирует эксклюзивность» — директор по данным одной из крупных розничных сетей.
Динамический ремаркетинг без слежки
Персонализация работает через фильтрацию по контексту сессии вместо истории. Платформа «Рекламная Сеть Яндекса» использует режим реального времени: если посетитель ищет «зимние шины», но уходит с сайта, ему покажут баннер с моделью, которую он дольше рассматривал — но только при следующих посещениях из того же устройства. Технология «эха сессии» сохраняет данные 24 часа без сохранения идентификаторов.
- Юла внедрила многоуровневую оркестрацию данных — объявления корректируются по времени суток и погоде в локации пользователя
- SberMarketing тестирует предиктивный показ — если алгоритм видит частые переходы на страницы доставки, запускает таргет на логистические услуги
Самое сложное — сохранить баланс между релевантностью и приватностью. Нейросети учатся работать с обезличенными потоками, где важны не конкретные люди, а статистически значимые закономерности. Российские стартапы вроде Mindbox используют federated learning — данные остаются у клиентов, а алгоритмы тренируются на зашифрованных сигналах.
Переход к новым методам требует пересборки аналитических стеков, но результаты уже есть. Компания «М.Видео» после внедрения AI-таргетинга увеличила повторные продажи на 34%, хотя 60% данных теперь поступают из источников без cookie. Главное — не гнаться за заменой старых инструментов, а переосмыслить подход к работе с цифровым следом.
Стратегии внедрения ИИ в маркетинг и e-commerce для роста продаж
Когда привычные инструменты таргетинга уходят в прошлое, единственный выход — перестраивать процессы на основе технологий, которые работают здесь и сейчас. Искусственный интеллект не просто заменяет cookie — он создаёт принципиально новые точки роста для бизнеса. Но как именно его внедрять? Без чёткой стратегии даже мощный инструмент останется дорогой игрушкой.
С чего начать переход на ИИ-таргетинг
Первый шаг — понять, какие данные остаются в вашем распоряжении. После отказа от cookie ключевыми источниками становятся:
- Данные первого уровня (email, история покупок, взаимодействия с поддержкой)
- Контекст поведения в реальном времени (взаимодействие с сайтом здесь и сейчас)
- Синтетические данные, которые генерирует сам ИИ на основе паттернов
Второй этап — выбор платформ, которые умеют работать с этими типами информации. Например, российская система Callibri уже предлагает решения для прогнозирования LTV на основе машинного обучения, а Weblium AI автоматически корректирует контент сайта под поведение посетителей.
Типичные ошибки при интеграции
Главная ловушка — попытки дублировать старые механики через новые технологии. Помните: ИИ даёт не просто более точный таргетинг, а абсолютно другую логику коммуникации. Вместо сегментов из тысячи пользователей вы можете работать с микрогруппами по 5-7 человек, для которых нейросеть генерирует уникальные предложения.
По данным исследования Data Insight, 68% компаний, внедривших ИИ-таргетинг, отмечают рост конверсии уже через 3 месяца. Но 42% столкнулись с проблемой избыточных данных — система просто «задыхалась» от неструктурированной информации.
Инструменты, которые реально работают
Рассмотрим конкретные решения для разных этапов воронки продаж:
- Генерация лидов
Neuros создаёт прогнозные модели спроса по геолокации и времени суток. Если ваша аудитория — молодые мамы в СПб, система автоматически увеличит ставки в парках утром и возле детских поликлиник днём.
- Персонализация контента
Платформа Mindbox анализирует текст на странице и подбирает иллюстрации через компьютерное зрение. Для пользователя, который провёл 30 секунд на странице с кросовками, покажет баннер с подходящей моделью в его размерной сетке.
- Динамическое ценообразование
Retail Rocket предлагает ИИ-модель, которая меняет скидки в режиме реального времени. Если человек трижды возвращается к товару, но не покупает, система может предложить персональный купон — без привязки к cookie, только на основе сессии.
Как избежать оттока аудитории
Пользователи стали чувствительны к «слежке», даже если она анонимная. Выход — прозрачная персонализация. Сервис MyTracker внедряет чат-ботов, которые прямо спрашивают: «Мы заметили, вы ищете зимние шины. Хотите получить подборку по вашему авто?». 73% пользователей соглашаются делиться данными при таком подходе.
Техническая база для успешного внедрения
- Объедините CRM с аналитическими системами — даже простые связки типа RetailCRM + Google Analytics 4 дают вдвое больше данных для обучения моделей
- Начните с узкой задачи — прогноз оттока клиентов или автоматизация чатов — не пытайтесь закрыть всё сразу
- Тестируйте на 10-15% трафика перед полным переходом
Важный момент: ИИ требует других KPI. Вместо CTR смотрите на глубину прогноза — как часто система угадывает следующее действие клиента. Помните случай Связного? Когда они начали оценивать не количество показов, а правильность предсказаний следующей покупки, доходность кампаний выросла на 140%.
Эксперт по цифровой трансформации Артём Ермолаев отмечает: «Лучшие результаты у тех, кто внедряет ИИ поэтапно. Сначала — анализ данных, потом — автоматизация рутинных решений, и только затем — полный переход на AI-first стратегию».
Чего ждать в ближайший год
Уже к 2025 году появятся гибридные модели, сочетающие предиктивную аналитику с генеративным ИИ. Представьте: нейросеть не только предсказывает спрос на красные платья, но и создаёт уникальный дизайн под текущий тренд, формирует описание и запускает таргетированную кампанию за 15 минут. Первые прототипы таких систем тестирует Ozon в коллаборации с Sber AI.
Главное — не бояться экспериментировать. Начните с малого: подключите ИИ-ассистента для службы поддержки или внедрите автоматическую сегментацию корзины. Каждый шаг даст новые данные, которые станут топливом для вашего маркетинга в эпоху без cookie.
