Дарья Дейн | Worldwide ads

🫸 Первый «бунт машин»

В прошлом посте мы уже возвращались в 2002 год. Тогда Google добавил к ставке CTR, и мы говорили о том, как релевантность стала частью экономики аукциона.

Но у этой формулы было ещё одно, гораздо менее заметное последствие. Впервые рекламная система начала принимать экономические решения на основании поведения миллионов людей. Каждый клик теперь не только приносил Google деньги, но и становился данными для следующих аукционов.

Чтобы сделать такой переход, одной новой формулы было мало. В начале нулевых менялся сам интернет. Каждый запрос, показ и клик оставлял запись. То, что раньше исчезало вместе с закрытым окном браузера, постепенно превращалось в историю поведения пользователей.

👣 Одновременно, благодаря развитию технологий, стало возможным хранить и обрабатывать огромные массивы данных за счёт их распределения между тысячами связанных компьютеров. Так накопленная статистика стала материалом для машинного обучения.

Системе давали данные о множестве прошлых показов вместе с результатом: кликнул человек или прошёл мимо. Она находила сочетания признаков, которые чаще приводили к клику, и по ним оценивала вероятность следующего.

В 2005 году появился Quality Score. Система использовала накопленную статистику, релевантность объявления и другие факторы, чтобы оценить будущую кликабельность.

Но прогнозировать клик было недостаточно. CTR показывал, какое объявление лучше привлечет внимание, но внимание не гарантировало деньги бизнесу.
_______________________________________________________

🤬 К этому моменту у рекламного клика уже появилась «биография». AdWords умел отслеживать конверсии с 2001 года, а в 2005-м Google сделал Analytics бесплатным. Теперь рекламодатель мог связать запрос, объявление и результат: человек кликнул, купил, оставил заявку или ушёл.

Оставалось дать прогнозу право распоряжаться деньгами.

24 сентября 2007 года Google запустил Conversion Optimizer.
Рекламодатель задавал максимальную стоимость конверсии, а система анализировала историю кампании, прогнозировала вероятность результата и сама рассчитывала CPC-ставку для каждого аукциона. За перспективный клик она могла предложить больше, за менее перспективный — меньше.

Это принципиально отличалось от биддера. Биддер быстрее человека выполнял заданное им правило и двигал ставку вслед за изменениями аукциона. Conversion Optimizer сначала пытался предсказать результат, а уже потом решал, сколько поставить.

Но к первому «бунту машин» допускали не всех.
Чтобы подключить инструмент, кампания должна была накопить не менее 300 конверсий за последние 30 дней. Для большинства рекламодателей это была недостижимая цифра. Машина уже умела принимать решения, но оставалась очень голодной до данных.

Так начался переход к машинному управлению: клик превратился в данные, данные — в прогноз, а прогноз — в ставку.

Подводим итоги конкурса

Друзья, для начала хочу от души поблагодарить вас за поздравления! Очень приятно в этот день получить столько добрых слов. Для меня это важно.

Что касается загадки, я, похоже, немного не докрутила подсказки) В следующий раз постараюсь лучше.

А сейчас разгадка такая: по знаку зодиака я Лев, но родись я в другом месяце – знак был бы другой. А максимально релевантное метафорическом льву место – это парк настоящих львов.

В этом году я еду в Подмосковный парк, где живут спасённые животные – Земля Прайда.

Таким образом, у нас есть два победителя с вариантами ответа «сафари-парк», что отражает суть места.

@Norka14 @alex300388 – поздравляю, вы выиграли! Я свяжусь с вами в личке для получения призов.

Всем остальным спасибо за участие и ещё раз спасибо за поздравления!

P.S. Не расстраивайтесь, совсем скоро у вас появится ещё одна возможность выиграть кое-что интересное)

Что ни день — новый ИИ-сервис

Сервисы наперебой предлагают аудит кампаний, поиск ошибок, генерацию объявлений, оптимизацию ставок и почти полностью автоматическое ведение Директа. Среди них наверняка есть полезные продукты. Но, на мой взгляд, большая часть рынку просто не нужна.

Вайбкодинг резко снизил порог входа в разработку. Директолог, который хорошо понимает свою работу, может открыть Codex, описать нужную логику обычными словами и за пару дней собрать похожий инструмент под себя. Уметь программировать для этого уже необязательно.

Но почти никто этого делать не будет.

Проще купить «классный сервис», чем потратить два вечера на собственный. Поэтому даже продукт, который дублирует уже доступную возможность или добавляет к ней небольшую надстройку, может годами продаваться и расти.

Достаточно хорошо его упаковать и убедить клиентов, что без него они теряют деньги. А в случае с ИИ сейчас это особенно просто: FOMO в самом разгаре.

И нет, это не значит, что тренд с ИИ можно пропустить. ИИ — уже не очередная новинка, а инструмент, которым скоро будет пользоваться весь рынок. Но это не делает автоматически полезным каждый сервис, к которому добавили буквы AI.

Поэтому сейчас важно не просто «внедрять ИИ», а понимать, за что именно вы платите: за реальную экономию времени и новый результат или за красиво упакованную функцию, которая и так была вам доступна. И вообще, за что стоит платить и что стоит научиться делать самостоятельно.

🔍 Зачем знать, каким был аукцион Директа 10 лет назад?

Кажется, что те времена давно канули в лету и вряд ли сейчас помогут чем-то, кроме ностальгии. Но, как известно, история циклична. И это касается не только «истории» в широком школьном смысле.

Я вот помню, как Алексей Довжиков, один из основателей eLama, вещал со сцены «Бизнес Молодости» об исключительности биддеров.
___________
При этом автоматическое управление ставками в виде Автоброкера уже существовало внутри Директа. Конечно, это были не одинаковые инструменты.

Автоброкер мог назначать ставку в пределах указанной рекламодателем суммы, а внешний биддер — повышать её, чтобы удерживать объявление на нужной позиции.
Т.е. нельзя сказать, что eLama вообще ничего нового не придумала. Но всё же это была относительно небольшая надстройка над функционалом, который уже существовал внутри рекламного кабинета.

И большинству рекламодателей эта надстройка, по большому счёту, была не нужна. Биддеры усиливали борьбу за позиции, разогревали аукцион и могли приводить к заметной переплате. Позволить себе такую стратегию могли далеко не все. Большинство компаний всё равно плюс-минус держались в одном диапазоне стоимости клика.
⚔️ Была даже целая движуха «трушных» директологов, которые пытались объяснить широкой аудитории ограниченную полезность биддеров)

Тем не менее, именно вокруг этой надстройки вырос большой и известный рынку продукт. Не потому, что без него невозможно было вести рекламу. А потому, что его правильно упаковали и предложили рынку в тот момент, когда идея постоянного контроля ставок казалась особенно важной.
Ну и, конечно, нужно отдать сервису должное за своевременную трансформацию из биддера в систему всестороннего управления рекламой.

Сейчас история отчасти повторяется. Но с сервисами другого направления...

🔔 Когда одной ставки оказалось мало

Мы разобрали, как аукцион второй цены изменил стоимость клика и какие игры со ставками из него выросли.

В аукционе второй цены, система списывала с победителя сумму, которой хватало, чтобы удержать позицию, даже если его фактическая ставка была намного выше. Сам победитель по-прежнему определялся просто: кто поставил больше, тот и показывался выше.

И здесь рекламные системы столкнулись с новой проблемой.

Поисковик зарабатывает, когда пользователь кликает по рекламе. Если первое место заняло объявление с высокой ставкой, которое никому не интересно, площадка получает мало кликов и мало денег. А пользователь видит наверху рекламу, которая ему не подходит.

📈 В 2002 году Google снова изменил правила игры: добавил в формулу ранжирования второй показатель — CTR.
Система умножала ставку на CTR и по результату расставляла объявления. Чем выше получалось число, тем больше Google мог заработать с тысячи показов и тем выше поднимал объявление. Объявление с меньшей ставкой теперь могло обойти более дорогого конкурента, если люди кликали по нему чаще.

Обойти такого конкурента деньгами всё ещё было возможно, но стало очень невыгодно. Для этого приходилось задирать ставку, пока она не компенсирует слабую кликабельность. И любоваться первым местом, пока каждый клик съедал выгоду от этой победы.

Гораздо разумнее оказалось заняться самим объявлением. Рекламодатели переносили слова из запроса пользователя в заголовок и под разные формулировки писали разные тексты. Человек видел точный ответ на свой вопрос, чаще кликал, и хорошую позицию уже не приходилось выкупать любой ценой.

Так релевантность стала частью экономики аукциона.
На почти пустой странице поиска середины нулевых, новую логику было видно сразу. Человек набирал «доставка цветов», и в рекламной строке те же слова выделялись жирным. Взгляд цеплялся за знакомую фразу: реклама словно подхватывала вопрос, который он только что задал.

Сначала релевантность жила в самом объявлении. Позже поисковики включили в оценку и посадочную страницу. Так сложился привычный нам принцип: человек задаёт вопрос, объявление отвечает, сайт продолжает ответ.

Сегодня мы воспринимаем релевантность как заботу о пользователе, хотя правилом её сделали поисковики ради собственной выгоды: точные объявления чаще превращали показы в оплаченные клики.

🔣 Подпорки: как конкурентов заставляли платить втридорога

В прошлом посте мы остановились на том, что гонка ставок стала расчётливой. Вот вам самый известный приём той эпохи — подпорки. И породило их то самое «улучшение» аукциона из предыдущего поста.

Как работали подпорки:

1️⃣ Вы поставили 100 рублей — с запасом, чтобы вас точно никто не сместил. Реально в аукционе никто выше 50 не ставит, поэтому и платите вы 50.

В Директе была таблица цен по позициям: сколько стоит вход в спецразмещение, сколько — первое место, сколько — второе. И если кто-то сильно завышал ставку за первое место, цена в этой таблице резко поднималась у всех. Т.е. косвенно можно было определить, что кто-то поставил очень высокую ставку — как раз из расчёта перебить остальных, а заплатить по низкой ставке ближайшего конкурента.

2️⃣ Сосед снизу видит скачок и поднимает свою ставку с 50 до 99. Место у него не меняется, он как был вторым, так и остался. Платит он столько же — по ставке третьего.

3️⃣ А вот вы теперь отдаёте за клик не 50, а 99. Вдвое дороже за ту же позицию.

Дальше интереснее. Подпереть весь верхний блок мог даже тот, кто в него вообще не попал: рекламодатель снизу поднимал ставку — и цена вырастала сразу у всех наверху.

Смысл был простой: помочь расточительному конкуренту побыстрее потратить бюджет и освободить место. Кто-то не выдерживал и уходил из аукциона совсем.

Спасаться начали бид-менеджерами. Хотя в Директе для этого уже был свой механизм — автоброкер. Он понижал ставку до минимально достаточной, чтобы удержать место, и не давал переплачивать. В большинстве случаев его вполне хватало. Просто про него либо не знали, либо не понимали, как он устроен. Вот на этом непонимании и вырос весь хайп вокруг бид-менеджеров.

А с защитой от подпорок всё было намного проще. И бид-менеджеры тут были ни при чем.

Выход был в стратегии. Подпорки имели смысл только против тех, кто использовал стратегию «наивысшая доступная позиция» — т.е. гнался за показом на самом высоком месте любой ценой. А при использовании стратегии «показ в блоке по минимальной цене» подпирать вас было бессмысленно — вы все равно получали вход в спец размещение по самой низкой возможной цене.

Отсюда правило, которое актуально до сих пор: заоблачная ставка «чтобы всегда быть на первом месте» не даёт ничего, кроме необоснованных переплат). Намного выгоднее действовать по-умному, используя возможности системы.

🏆 Аукцион второй цены и Нобелевская премия

В прошлый раз мы остановились на том, что рекламодатели целыми днями не вылезали из кабинета и правили ставки. Почему так было?

Изначально аукционы в поиске работали по принципу первой цены: сколько поставил — столько и заплатил за клик. Выше показывался тот, кто поставил больше.

Логика для рекламодателя получалась простая: чтобы обойти конкурента, надо поставить на копейку больше. Он заходит в кабинет, видит, что просел, и перебивает ставку конкурента. Конкурент возвращается и перебивает в ответ. И так по кругу, целый день все правили копейки. В итоге ставки быстро росли из-за бесконечной гонки друг за другом.

Но сама механика аукционов появилась задолго до интернета. В 1961 году экономист Уильям Викри описал другую схему: все делают закрытые ставки, побеждает тот, кто предложил больше, но платит он цену следующего участника. (Позже Викри получил Нобелевскую премию по экономике за работы по теории аукционов.)

Смысл теории в том, что участникам становится невыгодно хитрить. Занижать ставку и высчитывать чужие копейки больше не нужно: можно спокойно назвать максимум, который вы готовы заплатить, — списывать всё равно будут по цене конкурента.

В 2002 году Google перенёс этот принцип в рекламу, и за несколько лет на него перешёл весь рынок. Изменилось главное: цена клика перестала быть равна вашей ставке и стала равна ставке ближайшего конкурента снизу плюс шаг аукциона (1 копейка).

Как это работало на практике:

🟡Вы поставили 100 рублей и встали на первое место. Но спишут с вас не 100, а 90 — столько поставил тот, кто идёт следом за вами.

🟡А второе место при этом стоит всего 50 рублей. Потому что тот, кто стоит вторым, платит уже по ставке третьего.

🟡И вы начинаете считать. Первое место — 90 рублей, второе — 50. Почти вдвое дешевле, а клиентов приносит ненамного меньше. Так, может, и не надо мне наверх?

Работал и обратный приём. Конкурент поднимает ставку так, чтобы встать прямо под вами. Место у него от этого не меняется, платит он столько же. Зато вы теперь платите уже по его новой ставке — то есть дороже.

Получается, цена за клик всё равно была нечестной – её полностью определял следующий за вами конкурент. Поэтому гонка не закончилась — просто она стала расчётливой.

🥸 История алгоритмов. Часть 1

Я всегда говорю: контроль начинается с понимания. И если вы хотите эффективно управлять рекламными кампаниями сегодня, очень поможет знание бэкграунда их алгоритмов.

В этой серии постов отмотаем время назад и разберем путь от первых кликовых моделей до эпохи автостратегий, чтобы вы четко осознали логику машины и поняли, почему современный запуск рекламы устроен именно так.
___________________________________________________________

На заре контекста — и в Яндексе, и в Google — вся профессия директолога сводилась к тому, чтобы целый день мониторить и вручную контролировать ставки по каждому ключу. Потому что от этого полностью зависела эффективность рекламы.

Тогда не было ни РСЯ, ни КМС, ни медийки — только объявления на поиске. Это был единственный вид рекламы, и держался он целиком на ставках. Кто был готов платить за клик больше — тот и забирал клиентов. Поэтому рекламодатели буквально не вылезали из кабинета и постоянно правили ставки. Наверное, вы уже догадались, что именно это породило биддеры 😁

А сегодня мы просто задаём цель — и дальше система сама определяет, кому показать объявление и какую ставку задать в каждом аукционе. Причём успевает всё это просчитать за те доли секунды, пока у пользователя грузится страница.

За не столь долгое время своего существования — всего-то 25 лет — контекстная реклама прошла путь от полностью ручного управления к алгоритму, который сам решает, кому, как, когда и за сколько показать рекламу.

Как вообще это стало возможным? За счёт чего мы к этому пришли? И какие технологии сделали это реальностью?

Всё это время в мире шла большая технологическая революция — и контекстная реклама, как одна из самых передовых IT-отраслей, сразу внедряла её плоды на практике.

Многие до сих пор воспринимают это как враждебную силу: мол, Яндекс опять что-то выкатил, чтобы забрать у нас контроль и спокойно сливать бюджет.
Или тревожатся, что контроля становится всё меньше: отдаёшь бюджет какому-то алгоритму, и остаётся только ждать, сольёт он всё или нет.

Но на самом деле этот процесс намного глубже: управляет им не какая-то конкретная рекламная система, а общий технологический тренд в мире. Об этом и поговорим в следующих постах.

💡 Как понять, взлетит ли проект ещё до запуска

Одна из самых недооцененных компетенций директолога — понять ещё до запуска, есть ли у проекта шансы на нормальный результат.
Сильный специалист — это не тот, кто умеет запускать всё подряд, а тот, кто ещё на берегу видит риски.

Я обычно оцениваю как минимум 5 вещей:

1) Сайт.
Может ли он нормально конвертить платный трафик (опираюсь на насмотренность и текущие показатели).

2) Горячий спрос.
Есть ли кому продавать прямо сейчас. Хватает ли спроса в нише под цели проекта.

3) Отдел продаж.
Работали ли уже с рекламным трафиком, какая конверсия дальше по воронке.

4) Сам клиент.
Готов ли вникать и что-то менять. Если человек хочет только «настроить рекламу» и при этом не готов менять сайт, смотреть на воронку, разбираться в качестве лидов и что-то дорабатывать — скорее всего, проект быстро упрётся в потолок.
И потом начинется любимое: «давайте ещё что-нибудь подкрутим в Директе».

5) Аналитика.
Корректно ли все передается, если ли возможность передавать глубокие события, какие макро- и микроцели можно использовать.
Что реально считается результатом, можно ли потом понять, как и что именно в рекламе сработало.

Если по всем пунктам ок — шансы хорошие.
А если где-то есть дыра, то лучше это понять и исправить до запуска. Или вообще отказаться)

📌 Сегодня последний день записи на «НейроДирект»

Это единственный сейчас курс на рынке, который системно закрывает применение ИИ в работе директолога: полный цикл работы с Директом — от погружения в проект до отчётности — где ИИ подключается на каждом этапе, а отдельные приёмы складываются в одну рабочую систему.

Но нейросети здесь — только инструмент. Главная ценность курса — переход от хаотичной настройки рекламы к системному мышлению: видеть проект целиком, строить roadmap, аргументировать решения клиенту и принимать их быстрее. ИИ делает этот переход реально выполнимым.

Работающим специалистам нужна не база, а глубина, система, новые способы мышления и реальная применимость в проектах.

Именно это курс и даёт: он превращает практикующих директологов из исполнителей, которые копаются в настройках, в стратегов, которые понимают механику рекламы, быстрее внедряют решения и чувствуют себя сильнее в работе с клиентами.

⚫️Записаться на курс⚫️

📊 Рынок уже платит

В первом квартале 2026-го на hh.ru в России появилось более 16 500 вакансий, где требуют навыки работы с нейросетями. Это рост в 2,7 раза за год — по данным самого hh.ru.

По данным «Авито Работы» за 2025 год, спрос на ИИ-навыки в сфере маркетинга и PR вырос на 108%.

И требуют это именно в линейных ролях: интернет-маркетологи, клиентские менеджеры, контент-менеджеры, аналитики. Это не какие-то айтишники. Это мы.

Что интереснеё — деньги.
По данным исследования Зерокодер, маркетологи с ИИ-навыками в среднем зарабатывают 101 500–152 000 ₽. Без них — 88 100–116 500 ₽.
Разница около 20% на тех же должностях.

Т.е. рынок уже платит разную цену в зависимости от того, умеет человек работать с ИИ или нет. А сколько ещё вакансий, где ИИ пока не звучит как требование, но является серьёзным преимуществом.

Окно возможностей открыто. Как я всегда говорю: рынок даёт возможности тем, кто готов разбираться в новом и брать ответственность. Тем, кто идёт и делает до тех пор, пока не получится.

Пришло время разбираться с ИИ-шками. Так что давайте делать это вместе)

Жду вас на курсе НейроДирект, где мы с вами научимся системно внедрять ИИ в работу директолога.

📅 Уже завтра, 1 июля, стартует курс «НейроДирект».

Вы еще успеваете войти вместе со всеми — в общий чат, в общий ритм, не отставая от группы, — сегодня тот самый день.

Завтра открывается Модуль 1 и начинается первая неделя обучения.

А также с завтрашнего дня цена на все тарифы вырастет ещё на 3 000 ₽.

Сейчас действуют самые низкие цены на оставшийся период продаж.

Не упускайте возможность, вписывайтесь в самую большую движуху про ИИ в Директе!

⚫️Записаться на курс⚫️

🦖 Как не стать «динозавром» в контекстной рекламе

Вспомним древние времена)
Когда Яндекс выкатил автостратегии где-то в районе 2017 года, скепсиса опытным специалистам было не занимать. Были популярны настроения в духе «ручное управление рулит, никакой автомат не заменит опытного спеца».

Потом были МК, которые «не для серьёзных проектов». Потом ЕПК, которые «непонятно зачем». Потом автотаргетинг, который «сливает бюджет».

И каждый раз на рынке происходит одно и то же: большинство сопротивляется, меньшинство разбирается. Через год-два меньшинство работает с этими инструментами лучше всех.

С ИИ сейчас ровно тот же момент.
Кто-то уже встроил нейросети в рабочий процесс, а кто-то всё ещё «попробовал, но забил». И в этом нет ничего страшного — пока. Но окно возможностей не бесконечное.

Я не люблю страшилки в духе «нас всех заменит ИИ», или «вы останетесь без работы». Нет, это не правда.
Скорее вопрос в том, будете вы в числе тех, кто норму задаёт, или тех, кто к ней подтягивается. Ведь передовой специалист осваивает новое раньше рынка.

Чему именно вы научитесь на курсе

🟡Видеть performance-маркетинг как систему — проект целиком, а не набор задач в кабинете;
🟡Собирать проекты с контекстом, KPI и историей решений клиента;
🟡Использовать ИИ для анализа ниши, сайта, кампаний и отчётности;
🟡Строить процессы под сложные рабочие задачи;
🟡Создавать Custom GPT и Skills под повторяемые процессы;
🟡Пользоваться API для создания отчетов/дашбордов/аудитов и т.д.
🟡Сокращать время на рутину и больше фокусироваться на выводах и стратегии.

«НейроДирект» — это курс про системную работу директолога: performance-базу, диагностику проекта, стратегию, аналитику и принятие решений.

После курса вы будете не просто быстрее делать семантику, объявления и отчёты. Вы будете лучше понимать, какой проект имеет потенциал, какой сначала нужно доработать, где именно узкое место и как аргументировать это клиенту.

ИИ в этой системе — ускоритель профессионального мышления, который позволит работать глубже и брать больше клиентов (и «с клиентов»)).

FAQ по курсу - отвечаю на популярные вопросы

Подходит ли курс новичкам?
Новичкам в нейросетях – да. Новичкам в рекламе – да, если вы уже изучили основы (что такое платная реклама и как она работает).

С какими нейросетями работаем на курсе?
Основа — ChatGPT, как универсальный и наиболее доступный. Можно использовать Claude, Qwen, Grok как альтернативу.

Нужны ли платные подписки на нейросети?
Для полноценной работы — да. Дополнительные расходы 20-25$, достаточно будет подписки на одну нейросеть, например ChatGPT Plus.

Я в России и раньше не оформлял зарубежные подписки — у меня получится подключиться?
Да, в стартовом модуле вас ждут пошаговые уроки про способы подключения, оплаты и регистрации. Варианты есть на любой вкус. Можно обойтись без зарубежной карты.

Доступ к нейросети даёт курс или я оформляю сам?
Подписку оформляете на себя — это ваш рабочий инструмент, который остаётся с вами после курса.

Это только про нейросети?
Нет, это про стратегию. Системную работу с проектом в Директе — от анализа ниши до отчётности. Если ИИ-инструменты завтра исчезнут, материалы курса всё равно сделают вас сильнее как специалиста.

Будет ли практика и домашние задания?
В каждом модуле — практические уроки. Курс построен так, что вы применяете методы сразу на своих рабочих проектах. Если нет текущего проекта — можно взять любой, над которым вы когда-либо работали. Или вообще новый.

Сколько времени нужно посвящать обучению?
Каждый модуль — это от 3 до 15 уроков по 10–60 минут. В среднем 4-6 часов в неделю. Записи доступны 24/7, можно смотреть в своём темпе.

Можно ли оплатить от юридического лица?
Да. Напишите мне в личку @daria_dein. Закрывающие документы — через ЭДО по окончанию курса.

Что если я не из России и моя карта не проходит?
Напишите мне в личку @daria_dein — проконсультирую по альтернативным способам оплаты.

Будет ли курс актуален через год, ведь нейросети быстро меняются?
Конкретные модели и интерфейсы будут меняться — это правда. Но методика работы с ИИ — постановка задач, принципы промптинга, проектирование агентов, встраивание ИИ в воркфлоу — гораздо стабильнее. На курсе мы разбираем именно методику, а не «как нажимать кнопки в текущей версии ChatGPT».

⏰ Напоминаю, что сегодня последний день, когда вы можете купить НейроДирект по самой низкой цене!

Завтра цена вырастет на 3000 ₽ для каждого тарифа.

🔴Успеть со скидкой🔴