«Используйте white-лист из 20 сайтов» и «поставьте black-лист, чтобы точно без рисков» — одни из самых частых запросов клиентов, на старте работы с DSP/SSP-платформами. Листы дают ощущение контроля: будто можно одним действием обеспечить brand safety и повысить качество рекламной кампании. Но на практике именно такие списки нередко становятся причиной, почему рекламная кампания не масштабируется, ставки перегреваются, а оптимизация превращается в ручной труд. Black- и white-листы полезны как инструмент. Проблема — когда список становится единственной медиастратегией.
Виталий Желяпов, генеральный директор Buzzoola (входит в МТС AdTech) рассказал Sostav о том, как получить эффективный охват и не потратить лишние деньги на «перегретые» площадки.
Время от времени рекламодатели приходят со своими списками запрещенных и разрешенных сайтов. Общая ошибка, которая касается и black-, и white-листов, состоит в том, что иногда бизнес, пытаясь сэкономить, копирует их у похожих брендов и не адаптирует под свои цели, что негативно сказывается на результате.
Не такие уж и черные
Казалось бы, с black-листами вопросов нет: в первую очередь туда попадают сайты с некачественным трафиком и небезопасные площадки, которые могут использоваться мошенниками. Кроме того, в черные списки, как правило, добавляют сайты с шок-контентом, нецензурной лексикой, незаконной информацией и площадки, признанные иноагентами. Во вторую очередь в black-листы добавляют сайты с нерелевантным контентом, нецелевой аудиторией и часто туда же попадают площадки, которые плохо сработали в прошлых рекламных кампаниях.
Но иногда «запретить домен» означает потерять хороший трафик, а не обезопасить себя. Например, производитель спортивного питания отказывается от рекламы на новостном портале, потому что не хочет, чтобы его продукт был замечен рядом с публикациями о происшествиях или криминальной хроникой. При этом заказчик не знает, что современные инструменты позволяют ему безопасно и эффективно рекламироваться только в разделе «спорт», не соприкасаясь с нежелательными криминальными или политическими сюжетами: эффект кампании зависит от плейсмента (рекламной позиции), а не домена. Или рекламодатель заметил, что на сайте плохо отработала баннерная реклама, и поместил его в черный список. Однако на площадке может быть 10−20 различных рекламных блоков, которые находятся на разных позициях. Некоторые из них могут не подходить под KPI клиента, но блокируя площадку, компания лишается всех рекламных позиций источника, в том числе и соответствующих требованиям.
Что не так с white-листами
С white-листами все значительно сложнее. Иногда клиенту кажется, что проще «закрыть» все конечным списком сайтов, в которых он уверен, и перестать бояться репутационных рисков, чем разбираться в причинах проблемных показов. Но есть важные детали.
Логика тут такая: площадок в white-листе ограниченное количество, а претендуют на них все игроки отрасли. Показы ограничены объемом трафика и конкуренцией с другими рекламными креативами. Как следствие, нужно поднимать ставки, чтобы выкупить больше трафика с ограниченного набора доменов. Крупные рекламодатели повышают ставки, стоимость контакта с пользователем растет и бюджет превышается. Это, в свою очередь, вызывает сложности в оптимизации и масштабировании: объем трафика ограничен, равно как и бюджеты.
Все это не говорит о том, что black- и white-листы совсем не нужны маркетологам. Важно помнить, что их можно комбинировать с другими инструментами, которые появились благодаря AI и ML и дают контроль, и масштаб одновременно.
Как избежать зависимости от списков
Несколько рекламных платформ и компаний дают дополнительные возможности в управлении black- и white-листами сайтов/площадок, чтобы оптимизировать показы рекламы, снижать затраты и повышать конверсию.
Например, ИИ-управление списками реализовано в Google Ads через концепцию Dynamic Exclusion Lists. Динамические списки исключений позволяют рекламодателям загружать списки от проверенных третьих лиц (агентств или организаций по защите брендов), которые обновляются автоматически без участия пользователя. В стратегиях типа Performance Max ИИ сам принимает решение, на каких сайтах КМС (Контекстно-медийной сети) или в YouTube показывать рекламу, приоритизируя те, что ведут к конверсиям, и игнорируя неэффективные. Недавно Google также добавил возможность задавать списки исключений на уровне всего аккаунта, что упрощает управление «черными списками» для всех кампаний сразу.
В России Buzzoola внедрила ИИ-модель семантического анализа контента, которая помогает решать ровно ту проблему, из-за которой бренды любят white-листы: ограниченность доступного инвентаря при чувствительности к контексту. SberAds предлагает ИИ-инструменты для автоматического определения наиболее эффективных площадок и моментов показа в реальном времени, что фактически заменяет ручное ведение white-листов. В «Яндекс Директе» реклама показывается везде в РСЯ и «Поиске», кроме исключенных площадок, пользователю необходимо самостоятельно анализировать статистику по площадкам, но можно настроить автоправила, защищающие площадки от автоматического запрета — механизм работает в связке со сторонними сервисами (например, eLama).
Модель, которую использует Buzzoola, анализирует текст конкретных страниц сайтов, определяет тематику и оценивает риски по brand safety/suitability — после чего в режиме реального времени принимает решение, допустим ли показ рекламы в SSP. По внутренним оценкам, такой подход увеличивает охваты рекламодателей в программатик-закупке в среднем на 25−30% без снижения требований к безопасности бренда.
Чтобы такая модель работала стабильно на масштабе, российские разработчики из Buzzoola создали надстройку — KeyPages — интеллектуальный категоризатор контента. Как это работает:
- страницы «очищаются» от лишних элементов, и из текста выделяются ключевые фразы;
- ключевые фразы проверяются на релевантность заголовку;
- затем формируется запрос к LLM-модели семейства Qwen, которая выполняет первичную категоризацию;
- результаты приводятся к внутреннему словарю категорий DSP, и дальше включается decision layer: покупаем/не покупаем/с какими ограничениями.
На базе этой системы классифицированы сотни тысяч страниц по разным категориям — от лайфстайла и бизнеса до образования и хобби. По внутренним оценкам, точность определения контекста свыше 85% (в зависимости от категории).
Как совместить инструменты для достижения лучшего результата
- Создайте «санитарный» black-лист (минимальный). Исключите совершенно неподходящие по контенту и целевой аудитории сайты и площадки, которые неоднократно демонстрировали аномалии качества.
- Контролируйте качество рекламной кампании на уровне конкретного плейсмента, а не всего домена. Оптимизируйте до места показа — так вы не выкидываете хороший инвентарь из-за пары слабых позиций.
- Сместите акцент с brand safety (безопасность) на brand suitability (уместность). Не «можно/нельзя», а «насколько уместно»: контекст страницы, тональность, категория контента.
- Следите за важными для вашей рекламной кампании показателями: viewability (доля видимых показов), IVT/антифрод, частота, UX-ограничения — и автоматические реакции, когда метрики уходят.
- Управляйте ставками и ценовыми порогами (floors) по сегментам трафика вместо бесконечного сжатия white-лист.
Чек-лист: что спросить у DSP/SSP/платформы
- Есть ли отчетность до плейсмента, а не только до домена?
- Можно ли исключать/приоритизировать конкретные места показа?
- Какие метрики качества доступны: viewability, IVT, частота, UX (тут можно уточнить про скорость загрузки рекламных блоков, например)?
- Как устроен suitability: по странице/категории/тональности?
- Как быстро обновляются правила и как они влияют на аукцион?
- Что делать, если white-лист упирается в потолок: есть ли план масштабирования?
Black- и white-листы все еще дают иллюзию контроля и полной безопасности, но в современных реалиях, когда алгоритмы способны анализировать не домен, а конкретную страницу, опора исключительно на списки становится тормозом для рекламных кампаний. Инструменты семантического анализа двигают рынок от тотальных запретов к интеллектуальной настройке уместности (brand suitability), снимая противоречие между безопасностью бренда и необходимостью масштабирования.