Как устроен мэтчинг в digital-рекламе: ограничения, возможности и практические выводы

Какой процент пользователей из вашего сегмента действительно увидит рекламу после загрузки в рекламную систему? Почему иногда нужно 5 миллионов контактов, чтобы получить 500 тысяч «живых»? Как отличить площадки с эффективным мэтчингом от тех, где данные просто теряются? Эксперты PIM.DATA разбирают реальные ограничения в работе с аудиторными сегментами и делятся практическими выводами для маркетологов и селлеров.

Мэтчинг на практике: два подхода и большая разница

Существует два основных способа сопоставления аудиторий при загрузке в рекламные платформы: по твёрдым идентификаторам (телефон, e-mail) и по cookie. Первый обеспечивает высокий процент соответствия (до 90–100%), но доступен лишь на ограниченном числе платформ — например, в Яндексе или ВКонтакте, где у пользователей есть личные кабинеты и анкеты.

Второй способ — через cookie — куда менее надёжен. В российском интернете на одного пользователя приходится в среднем 7-8 кук, причём часть из них устаревшие или дублирующие. В результате мэтчинг через DSP-платформы часто не превышает 10–20%, что резко снижает эффективность даже хорошо подготовленной кампании.

Алгоритмам нужно много: почему «прокачка» работает не у всех

Большинство рекламных алгоритмов (в том числе look-alike и поведенческие модели) требуют входного сегмента не менее 500 000 пользователей. При 10% мэтчинге это означает необходимость загрузки пяти миллионов ID — а это далеко не всегда возможно, особенно в нишевых сегментах. Продавцы и бренды оказываются в ситуации, где даже крупные базы не могут быть эффективно использованы из-за технических потерь на уровне передачи данных.

Команда PIM.DATA подчёркивает: объём не решает проблему. Даже при наличии десятков миллионов событий, если данные не передаются качественно, не происходит и качественного таргетинга. Чем точнее и актуальнее вы хотите настроить кампанию, тем меньший сегмент остаётся в реальности после мэтчинга.

Что делать: практические рекомендации от PIM.DATA

1. Оценивайте площадки по типу идентификаторов: используйте твёрдые ID там, где это возможно, и не завышайте ожидания от cookie-сегментов.
2. Учитывайте потери при мэтчинге уже на этапе медиапланирования — особенно если ваш сегмент ограничен.
3. Тестируйте связки ID + площадка, чтобы определить, где ваши данные работают эффективнее.
4. Оптимизируйте частоту и объём: сегменты с плохим мэтчингом могут перегружать бюджет без результата.
5. Используйте возможности PIM.DATA для оценки, подготовки и трансформации аудиторных данных перед загрузкой на площадки.

Вывод

Сложности мэтчинга — это не баг системы, а её фундаментальное свойство. Успешный digital-маркетинг в 2025 году требует не просто данных, а точной настройки и грамотного распределения аудиторий между платформами. PIM.DATA помогает бизнесу не просто собирать и хранить данные, а извлекать из них максимум — с учётом всех технических и поведенческих ограничений рынка