Радио 
Линейное ТВ дает рекламодателю понимание, в какой программе вышел ролик, но намного меньше знает о конкретном зрителе. В CTV ситуация обратная: данных об аудитории больше, однако управлять контекстом показа на уровне отдельных шоу и эпизодов пока сложнее. Теперь рынок пытается соединить эти возможности. Корреспондент Sostav Алина Анисимова разбирается, почему контент становится новым ориентиром для таргетинга, зачем он нужен рекламодателям и что мешает CTV-рекламе точнее учитывать, что именно смотрит зритель.
Когда знать зрителя уже недостаточно
CTV дает рекламодателю больше возможностей работать с аудиторными данными, но при этом информация о самом контенте, рядом с которым появляется реклама, остается менее прозрачной. Gracenote, подразделение Nielsen и поставщик контентных метаданных для медиарынка, называет этот разрыв пробелом в данных CTV: рекламодатель может достаточно точно понимать, кому показывает ролик, но не всегда получает стандартизированные данные о том, в какой именно программе, жанре или контентном окружении произошел контакт. Для рынка это уже становится барьером для роста инвестиций. По данным исследования Gracenote, 86% американских медиапланеров готовы перераспределить больше бюджетов из линейного ТВ в CTV, если получат таргетинг и отчетность на уровне конкретных программ, а 47% прямо называют нехватку таких данных одним из основных препятствий для увеличения расходов на CTV.
Ориентация только на данные об аудитории создает и другую проблему — слишком узкий таргетинг может ограничивать масштаб кампании. По данным Gracenote, 80% опрошенных в США маркетологов используют в CTV подходы, характерные скорее для перформанс-рекламы, хотя главной целью размещения называют рост узнаваемости бренда. В результате рекламодатель точно выбирает небольшие сегменты пользователей, но может терять охват, который ожидает получить от большого экрана. В Gracenote предлагают дополнять данные о том, кто смотрит рекламу, информацией о том, что именно смотрит зритель. Контекстный таргетинг в этом случае позволяет расширять аудиторию не за счет отказа от релевантности, а за счет выбора подходящего контента.
Арминэ Карахан, коммерческий директор 
getads и руководитель бизнес-юнита getads network:
Если мы одновременно задаем узкую аудиторию, конкретный сериал, отдельный эпизод и еще несколько условий, в какой-то момент подходящих показов просто становится слишком мало. Формально размещение выглядит очень точным, но задачу по охвату уже не решает. Если бренду нужна широкая известность, нет смысла ограничивать его одним тайтлом только потому, что тот идеально подходит по теме. В нашей практике были такие кампании: мы не таргетировали только на контент, а собирали несколько типов контента, объединенных релевантной для продукта ситуацией. При таком подходе охват не теряется. Более узкий подбор тоже может быть оправдан — например, для отдельного продукта или теста конкретного сообщения. Но тогда нужно заранее понимать, какой объем аудитории мы можем получить и сколько будет стоить такой контакт.
Надира Элоян, руководитель направления CTV-рекламы в «Яндексе»:
Сама по себе контекстная оптимизация не обязательно сокращает масштаб кампании. Такой риск возникает только при слишком сильном сужении настроек. Поэтому, если рекламодателю важен охват, стоит выбирать не отдельную программу о путешествиях, а познавательный контент в целом: по числу зрителей такой выбор сопоставим таргетингу на аудиторию, которая интересуется путешествиями. Но единого правила нет: насколько детально настраивать окружение, зависит от задачи конкретной кампании.
При этом и сами аудиторные данные CTV не всегда однозначны. Телевизор остается общим экраном: одну программу могут одновременно смотреть несколько человек, а данные часто относятся к устройству или домохозяйству, а не к конкретному зрителю. Поэтому информация о том, что именно идет на экране, становится дополнительным сигналом, который помогает точнее интерпретировать сам рекламный контакт.
Роман Кожев, директор по продукту 
Otclick :
Линейное ТВ давало контекст и масштаб, но слепоту в отношении зрителя. Классический диджитал обеспечивал точность попадания, однако реклама в веб-среде и мобильных приложениях часто воспринимается как фоновый шум на фоне рассеянного внимания пользователя. На большом экране ситуация принципиально иная: зритель вовлечен в контент, его внимание сосредоточено, и рекламное сообщение воспринимается как часть телепросмотра. При этом важно избегать крайности. Наложение обоих подходов «в лоб» — узкие программы плюс микро-аудитории — дает избыточное сужение и потерю охвата.
Контенту нужен общий язык
Чтобы контекстный таргетинг в CTV работал в масштабе, данные о контенте должны передаваться в едином формате. IAB Tech Lab отмечает, что сегодня даже жанр программы может передаваться как свободный текст, из-за чего разные площадки используют собственные обозначения. Для рекламодателей это усложняет автоматический таргетинг, прогнозирование и отчетность. Решением становятся единые таксономии контента, которые позволяют стандартизировать описание жанров и тематических категорий.
Одной жанровой метки для контекстного таргетинга часто недостаточно. По данным Gracenote, более половины CTV-контента относится сразу к двум и более жанрам, а почти 20% — к трем-четырем. Поэтому обозначение жанра не дает рекламной системе полного понимания содержания программы. Более точную картину формируют дополнительные характеристики — тематика, настроение, возрастной рейтинг, персонажи, место действия и другие признаки контента. Чем подробнее и единообразнее такая разметка, тем точнее ее можно использовать при автоматизированной закупке рекламы.
Владислав Зыкин, руководитель направления программатик 
Realweb :
Эффективная глубина детализации должна доказываться замером на достаточных объемах. Каждое следующее углубление детализации (от жанра к тайтлу, эпизоду, сцене или кадру) должно повышать эффективность, но с убывающей отдачей — чем глубже, тем ниже емкость и выше стоимость и частота. Основная единица контекстного таргетинга — это смысловой «кластер», который объединяет в себе жанры как базовый слой, а тайтлы как надстройку для увеличения эффективности коммуникации через персонализацию. Такой подход позволит как растить инкрементальный охват, так и замерять конкретные эффекты рекламных активностей в среде.
Контентные данные нужны не только для более точного попадания в интересы аудитории. Они позволяют контролировать и само окружение рекламы. Если программа размечена по единым категориям, рекламная платформа может исключать показы рядом с контентом, который не соответствует требованиям бренда. В IAB Tech Lab такой подход рассматривают как один из способов повысить прозрачность и дать рекламодателю больше контроля над контекстом показа.
Знать о шоу — не значит управлять
По данным исследования IAB 2026 года, 43% покупателей CTV-рекламы мало или совсем не уверены в качестве приобретаемого инвентаря. Для частных маркетплейсов этот показатель достигает 55%, а для открытых бирж и закупок в реальном времени превышает две трети. В CTV постепенно развивается отчетность, которая позволяет после кампании увидеть, рядом с каким контентом показывалась реклама. Однако полнота таких данных зависит и от самих платформ: часть стриминговых сервисов не раскрывает информацию на уровне отдельных программ или передает ее лишь частично. Таргетировать рекламу на конкретные программы и в реальном времени перераспределять между ними бюджет пока значительно сложнее. На практике возможности чаще ограничиваются таргетингом по более широким признакам — например, жанру или аудитории.
Александр Сазанов, директор по продукту Hybe (входит в состав AdTech-экосистемы 
Hybrid ):
Главный барьер, на мой взгляд, — полнота данных о контенте, которые получает рекламная система. Стандарты уже позволяют передавать название произведения, сериал, номер эпизода, можно поставить временную метку на что угодно. Но площадка может знать конкретную серию, а до закупочной платформы дойдет только название приложения или общая категория. Нужны согласованная разметка, передача данных через всю цепочку и прозрачная отчетность. Все технические средства есть для выполнения задачи.
Владислав Зыкин, руководитель направления программатик Realweb:
На мой взгляд, есть два главных ограничения. Первое — стандартизация разметки контента и работы RTB-аукциона (Real-Time Bidding — аукцион в режиме реального времени) с соответствующими полями, алгоритмически выкупать плейсмент в конкретном тайтле все еще трудно или невозможно. Второе — экономика площадок и модели монетизации. Пока большинство стримингов живет на подписной модели, объемы инвентаря ограничены прямыми сделками и спецпроектами, так как большинство пользователей почти не видит рекламы в VOD-контенте (контент в формате видео по запросу) онлайн-кинотеатров.
Даже там, где данные о контенте уже доступны, их детализации пока часто недостаточно для полноценной закупки. По данным Gracenote, 49% американских медиапланеров хотели бы получать информацию о жанре, категории и площадке размещения, а 45% — о конкретном названии шоу, его настроении и тональности. Одним из барьеров остается безопасность бренда: 43% опрошенных опасаются размещения рекламы в неподходящем контентном окружении. Рекламодателям уже мало просто знать, кто увидел ролик: им нужен такой же уровень прозрачности по контексту, к которому они привыкли в линейном ТВ.
Алексей Филия, заместитель генерального директора по стратегии и развитию рекламных продуктов 
ГПМ РЕКЛАМА :
Главное практическое ограничение здесь — объем доступного инвентаря. Чем больше параметров задает рекламодатель — конкретная программа или эпизод, аудитория, география, — тем сильнее сокращается число возможных показов. Такой подход может существенно влиять на охват. Есть и техническая сторона: площадке необходимо передавать данные о контенте, обеспечивать показ в нужном рекламном блоке и корректно отражать его в отчетности. Поэтому таргетинг логичнее рассматривать как отдельный продукт со своими условиями, стоимостью и прогнозируемым объемом показов. Важно найти баланс между точностью настройки и тем масштабом контактов, который необходим бренду.
Кирилл Воробьев, генеральный директор сейлз-хауса Launcher:
Если слишком сильно сузить размещение по контенту, рекламодатель получит небольшой объем показов, чаще будет показывать рекламу одним и тем же домохозяйствам и в итоге заплатит больше за каждый контакт. Поэтому контекст лучше использовать как дополнительный параметр внутри широкой закупки. Он может помочь определить, каким категориям контента дать приоритет и какие исключить.
Вадим Гречишкин, директор по рекламным продуктам 
Сейлз-хаус ЭВЕРЕСТ:
На текущий момент в диджитал ТВ есть возможность выбрать канал или жанр. И, по моим наблюдениям, этого достаточно, чтобы повысить качество коммуникации, так как размещение рекламы осуществляется внутри эфира канала — продукта, собранного редакцией с ключевыми метриками — удержанием и вниманием аудитории.
Спускаться на уровень программы целесообразно, если бренду коммуникационно и бизнесово требуется глубокая интеграция. Но здесь уже эффективнее ТВ-спонсорство или продакт-плейсмент.
От программы к эпизоду
Рынок постепенно пытается превратить данные о контенте в инструмент для закупки рекламы. На зарубежном рынке один из таких примеров появился в сентябре 2026 года: PubMatic вместе с Silverpush запустила контекстный таргетинг CTV на уровне отдельных эпизодов. Система анализирует метаданные и содержание программы и позволяет подбирать рекламный инвентарь с учетом происходящего в кадре. Например, туристический бренд может показываться не только аудитории, которая ранее интересовалась поездками, но и внутри программ или сцен, связанных с путешествиями. Такой подход возвращает в CTV логику, привычную по линейному телевидению.
Контекст влияет не только на то, где появляется реклама, но и на то, насколько внимательно ее смотрят. В исследовании отраслевого объединения компаний, работающих с контекстными рекламными технологиями Alliance for Video-level Contextual Advertising (AVCA) и Tobii 2023 года объявления, подобранные с помощью ИИ под содержание конкретного видео, получили в 3,9 раза больше внимания, чем реклама, таргетированная по демографическим данным и базовым метаданным вроде жанра и рейтинга. Вспоминание бренда с подсказкой оказалось выше на 300%, а 63% участников исследования заявили, что обращали больше внимания на контекстно релевантные объявления. При этом неподходящее соседство давало обратный эффект: 54% респондентов говорили, что меньше интересовались брендом и его продуктами, если реклама не соответствовала контексту просмотра.
Сергей Стукалов, директор практики диджитал-коммуникаций КГ 
МИХАЙЛОВ И ПАРТНЁРЫ:
Коммуникация через конкретную контентную среду, в которую зритель вовлечен эмоционально, решает сразу несколько задач: тематическая готовность, ощущение уместности, перенос эмоционального состояния. Контент заранее настраивает человека на определенную тему и настроение. Поэтому рекламе уже не нужно с нуля переключать его внимание.
Контекст CTV может быть интересен не только для повышения кликов или продаж, но и для брендовых задач: симпатии, запоминаемости, ощущения «мне это близко, это про меня». Включается мощный триггер, когда бренд не просто совпадает с темой, а органично продолжает эмоциональное состояние зрителя.
Еще глубже анализировать контент позволяют мультимодальные ИИ-модели. Если раньше системы в основном опирались на заголовки, транскрипты и ключевые слова, то мультимодальные модели могут одновременно анализировать изображение, сцены, звук, речь и метаданные. За счет этого они точнее определяют не только тему, но и тон и содержание видео, что помогает лучше классифицировать контент и реже исключать из рекламного инвентаря подходящие материалы только из-за отдельных ключевых слов или слишком широких фильтров.
Андрей Турчин, диджитал-директор 
Group4Media :
Чаще всего мы решаем задачи, где таргетинг по жанру становится оптимальным решением — с точки зрения баланса охвата сегмента и точности таргетинга. Для более гранулярных сценариев тоже есть пространство для использования — но их уже гораздо меньше, поскольку такой подход сильно отражается на потенциальном охвате. В connected TV наиболее эффективен комплексный подход, когда обязательно используется широкий таргетинг и для отдельных, наиболее важных сегментов добавляется коммуникация, управляемая отдельными настройками.
Еще один шаг — перенос контентных данных непосредственно в инструменты закупки. В августе 2026 года в США Gracenote объявила о своей первой интеграции с DSP: данные на уровне программ стали доступны в The Trade Desk — платформе, через которую рекламодатели закупают программатик-рекламу. Рекламодатели получили возможность использовать идентификаторы контента, метаданные и единую таксономию не только для отчетности, но и при планировании и таргетинге CTV-кампаний, выходя за рамки широких категорий вроде жанра. После размещения они также могут видеть, в каких именно программах появилась реклама. По данным Gracenote, 91% специалистов по программатик-закупкам считают нехватку данных на уровне шоу ограничением для CTV, а 95% медиапланеров называют такую отчетность полезной.
Как эта логика развивается в России
Похожая логика постепенно развивается и на российском CTV-рынке. Как писал Sostav, работа с контекстом в CTV уже развивается на уровне рекламной инфраструктуры. В третьем квартале 2026 года доля инвентаря МТС Ads Premium Video с поддержкой контентных словарей достигла 82%. Поставщики передают данные о жанре, тематике, возрастном рейтинге и названии контента, после чего информация приводится к единому классификатору и используется при таргетинге. Для рекламодателя это дает возможность учитывать, что именно смотрит пользователь в момент показа, контролировать контентное окружение и снижать риск размещения рядом с нежелательным для бренда контентом. В отличие от зарубежных решений, где таргетинг уже развивается на уровне отдельных программ и эпизодов, российские инструменты пока в основном работают с более широкими характеристиками контента.
Однако развитие таких инструментов осложняет фрагментация рынка. Как ранее писал Sostav, российский CTV-инвентарь распределен между операционными системами Smart TV, онлайн-телевидением, видеохостингами и онлайн-кинотеатрами, а единые стандарты измерений и размещения пока только формируются. Проблема здесь та же, что и на глобальном рынке: данные о контенте нужно не только собирать, но и стандартизировать, чтобы рекламные системы могли использовать их при автоматизированной закупке.
Кирилл Воробьев, генеральный директор сейлз-хауса Launcher:
Выбирать контент можно, но пока возможности довольно ограничены, и во многом это связано с технологиями. Сам телевизор чаще всего не знает, что человек смотрит внутри приложения, потому что данные о контенте остаются у площадки, а функционал устройств и операционных систем различается у разных производителей и поколений телевизоров. Поэтому внутри онлайн-кинотеатров и IPTV (интерактивного телевидения) можно выбирать жанр, тематическую подборку или канал, а размещение рядом с конкретным тайтлом чаще покупают напрямую у площадки или в формате спонсорства.
Параллельно российский рынок развивает единые подходы к измерению CTV. В конце 2025 года при участии продавцов рекламного инвентаря была запущена единая система измерений, которая позволяет сопоставлять показы, контакты, охват и частоту между площадками и с ТВ-измерениями. В MediaHills, входящей в группу компаний Mediascope, отмечают, что рост рекламных бюджетов и числа платформ усиливает спрос на такие данные.
На российском рынке появляются решения, которые используют контентные данные сразу в двух направлениях. Одни анализируют историю смотрения, жанры, тематику и поведение на Smart TV, чтобы точнее описывать аудиторию и учитывать совместный просмотр внутри домохозяйства. Другие передают в программатик-системы метаданные о самом контенте — жанр, тематику и возрастной рейтинг — чтобы использовать их при выборе рекламного окружения и для обеспечения безопасности бренда. Пока такие инструменты развиваются точечно, но в целом рынок движется к модели, где данные о зрителе и о том, что он смотрит, начинают работать вместе.