Тренды Яндекс.Директ на 2025 год: Smart Design, автоматизация кампаний и новые рекламные площадки

Тренды Яндекс.Директ на 2025 год: Smart Design, автоматизация кампаний и новые рекламные площадки

Контекстная реклама уже не требует ручной настройки каждого элемента, как раньше. Мы видим, что Яндекс активно развивает автоматизацию, но важно понимать — это палка о двух концах. С одной стороны, достаточно вставить ссылку, и система сгенерирует креативы, создаст видео и подберет аудиторию. С другой — такое упрощение открывает двери для неопытных рекламодателей, что приводит к росту конкуренции и стоимости клика в нишах.

В этом материале я разберу не только технические новинки Директа, но и то, как их использовать в условиях растущей конкуренции. Поговорим про реальные кейсы, где новые инструменты действительно сработали, и про те случаи, когда старые методы все еще эффективнее.

Новые рекламные кабинеты: что на самом деле изменилось

Яндекс продвигает идею «быстрого старта» — минимум настроек для запуска кампании. Но давайте посмотрим глубже. Для профессионалов важнее другие обновления:

  • A/B-тесты вышли из беты (можно забыть про сложные Excel-таблицы для сравнения эффективности);
  • Обновленное наследование элементов объявлений;
  • Ожидается интеграция всего функционала в Директ Коммандер (это реально упростит работу с данными).

Здесь ключевой момент: Яндекс не просто упрощает интерфейс, а создает экосистему, где даже сложные инструменты становятся доступнее. Например, A/B-тестирование раньше требовало ручной работы и сложных расчетов. Теперь это встроенный функционал с автоматической оценкой статистической значимости результатов.

Автоматизация vs. ручное управление: где на самом деле нужен человек

В работе с большими проектами простое «вставьте ссылку и получите кампанию» не работает. Почему? Приведу пример из практики:

Попытка полностью довериться автоматике приводит к:

  • Потере контроля над распределением бюджета между регионами;
  • Размытию рекламного сообщения из-за усредненных автоматических креативов;
  • Проблемам с UTM-разметкой для сложной воронки.

Рекомендую:

  • Использовать автоматизацию точечно: для рутинных задач и базового поиска;
  • Создавать сложную систему правил для управления ставками с учетом региональной специфики;
  • Разрабатывать собственные скрипты для работы с фидами и автоматической генерации объявлений.

Упрощение открывает двери для неопытных рекламодателей, что приводит к росту конкуренции и стоимости клика в нишах.

Новая аналитика в Директе: как использовать на больших объемах

Обновления в аналитике, действительно впечатляют, но требуют правильной настройки:

  • A/B-тесты вышли из беты, но для крупных проектов важно настроить корректную сегментацию. Мы разделяем тесты по регионам, ценовым сегментам и категориям товаров;
  • Обновленное наследование элементов позволяет масштабировать кампании, но требует четкой структуры аккаунта;
  • Интеграция с Директ Коммандером открывает новые возможности для автоматизации, особенно в работе с большими фидами.

Выигрывать будут команды с автоматическим обновлением ставок на основе данных по маржинальности в разных регионах. Это позволит сделать настройку кампании с фокусом на ROAS при сохранении объема трафика.

Видеообъявления: новая эра в контекстной рекламе

2025 год однозначно становится годом видеорекламы в Директе. И дело не только в том, что Яндекс внедрил генерацию роликов через YandexART.

Тренды Яндекс.Директ на 2025 год: Smart Design, автоматизация кампаний и новые рекламные площадки

Давайте посмотрим на более глубокие изменения рынка:

1. Видео вытесняет статику

- CTR видеоформатов в 2-3 раза выше классических баннеров;

- Пользователи проводят на 40% больше времени на посадочных страницах после просмотра видеорекламы;

- Стоимость конверсии через видеорекламу начинает снижаться из-за растущей конкуренции в классических форматах.

2. Меняется сам подход к креативам

- Раньше: дорогой продакшн, длительное производство, высокие затраты;

- Сейчас: быстрая генерация, множество вариантов, минимум вложений;

- Но: автоматика не учитывает специфику крупных проектов.

Где начинаются сложности для больших бизнесов?

Риски:

  • Система создает усредненные ролики, не учитывая позиционирование бренда;
  • Теряется региональная специфика (акции, цены, условия доставки);
  • При большом ассортименте (10 000+ SKU) невозможно обеспечить качественную подачу каждой категории.

Рекомендую:

1. Сегментируем каталог:

  • Premium-сегмент (профессиональные видео);
  • Средний сегмент (гибрид автоматики и ручной доработки);
  • Массовый сегмент (автоматическая генерация + базовые проверки).

2. Внедряем систему контроля качества:

  • Автоматическая проверка соответствия бренд-буку;
  • Региональная адаптация контента;
  • Интеграция с фидами для актуализации цен.

Новые рекламные площадки: как меняется ландшафт после ухода Google

После ухода Google рекламный рынок серьезно трансформировался. В высококонкурентных нишах стоимость клика в поиске и РСЯ выросла в 2-3 раза. Яндекс активно развивает новые форматы размещения, давайте разберем каждый детально:

Telegram-каналы в Директе. Это принципиально новый рекламный формат от Яндекса, который интегрирует Директ с аудиторией Telegram. Технически это выглядит как отдельный рекламный канал внутри Директа, где вы можете размещать рекламу в каналах-партнерах. Система использует машинное обучение для подбора релевантных каналов на основе тематики вашей рекламы и поведения аудитории.

Ключевые особенности технологии:

  • Таргетинг работает на основе данных Яндекса о пользователе, а не только метрик Telegram;
  • Реклама показывается в нативном формате канала;
  • Доступна сквозная аналитика между Telegram и другими форматами Директа;
  • Возможность использовать programmatic-закупки для Telegram-размещений.

В работе с крупными проектами обнаружили техническую особенность: стандартная UTM-разметка некорректно обрабатывается при переходах из Telegram. Для решения этой проблемы мы разработали систему промежуточных редиректов, которая позволяет точно отслеживать путь пользователя. В результате, увидели, что значительная часть аудитории из Telegram возвращается через поиск в течение нескольких дней, что критически важно для корректной атрибуции.

Реклама на маркетплейсах. Яндекс запустил новый рекламный инструмент, интегрированный напрямую в крупнейшие маркетплейсы. Это не просто размещение товаров, а полноценная programmatic-система, которая позволяет управлять показами на основе множества параметров:

  • Поведение пользователя на маркетплейсе;
  • История просмотров и покупок;
  • Сегментация по ценовым категориям;
  • Динамическое ценообразование на основе конкуренции.

При работе с большим каталогом бытовой техники (более 15 000 SKU) есть риск столкнуться с проблемой внутренней конкуренции товаров. Решение нашли в создании автоматизированной системы управления ставками: разработали алгоритм, который в реальном времени анализирует маржинальность, складские остатки и исторические данные по конверсии для каждой категории.

Digital-экраны: программатик в офлайне. Яндекс вывел размещение на цифровых билбордах на новый уровень и превратил его в умную programmatic-систему с возможностью гибкой настройки таргетинга и динамической смены контента. Технология работает на связке нескольких систем:

  • Анализ офлайн-трафика через агрегированные данные от операторов связи;
  • Интеграция с гео-сервисами Яндекса для оценки проходимости;
  • Система машинного обучения для прогнозирования эффективных показов;
  • API для динамической смены контента в реальном времени.

Ключевая особенность технологии — возможность связать оффлайн-показы с онлайн-активностью пользователей. Система анализирует поисковую активность в радиусе размещения экрана и автоматически корректирует контент и частоту показов.

Проблемы с замерами эффективности встречаются среднесрочно, но мы иногда пробуем изучать, как всплески поисковых запросов по определенным категориям товаров коррелируют с показами на ближайших экранах в течение 40 минут после демонстрации рекламы. На объеме можно сделать систему автоматической корректировки ставок в контекстной рекламе на основе этих данных, чтобы эффективнее работать с аудиторией в момент максимального интереса. Но, опять, же если мы говорим о больших объемах показов.

Influence-маркетинг через Директ. Это новое направление в Директе, которое автоматизирует размещение рекламы у блогеров и лидеров мнений. Технически система работает как маркетплейс инфлюенсеров с встроенными инструментами аналитики и отслеживания эффективности:

  • Автоматический подбор релевантных блогеров на основе тематики и аудитории;
  • Система скоринга инфлюенсеров по реальным метрикам вовлеченности;
  • Встроенные инструменты для создания и согласования контента;
  • Интеграция с основной аналитикой Директа для оценки эффективности;

Главное преимущество — возможность масштабировать работу с инфлюенсерами без потери в качестве контроля. Система автоматически отслеживает выполнение условий размещения и предоставляет детальную статистику по каждому блогеру.

Не забывайте про специальные метки в URL для отслеживания трафика, уникальные промокоды для каждого блогера и интеграцию с CRM для анализа качества лидов. Это позволит точно оценивать эффективность каждого размещения и оперативно перераспределять бюджет.

Персонализация рекламы: как Smart Design меняет правила игры

Smart Design от Яндекса — это не просто адаптивные объявления, а комплексная система персонализации на основе машинного обучения. Технология анализирует более 3000 параметров для каждого показа, включая:

  • Поведенческие паттерны пользователя в поиске и РСЯ;
  • История взаимодействия с рекламой по категориям;
  • Данные о покупках и интересах;
  • Контекстуальные факторы (время суток, устройство, местоположение).

Ключевая особенность технологии — это предиктивная аналитика. Система не просто реагирует на действия пользователя, а прогнозирует вероятность конверсии и автоматически адаптирует креативы и ставки.

В работе с крупной сетью магазинов мы обнаружили важный технический нюанс: Smart Design особенно эффективен при правильной сегментации товарного фида.

Рекомендую сделать систему динамического тегирования товаров на основе:

  • Маржинальности категории;
  • Сезонности спроса;
  • Региональных особенностей продаж;
  • Складских остатков.

Это позволит системе точнее определять, какие товары показывать конкретному пользователю в определенный момент времени.

Технические тонкости автоматизации

Новое поколение Yandex Neuro Ads 3.0 предлагает глубокую интеграцию с API и возможность создания собственных скриптов автоматизации. Ключевые технические возможности:

  • Websocket API для работы с данными в реальном времени;
  • Система правил с поддержкой сложных условий и триггеров;
  • Интеграция с внешними системами через REST API;
  • Возможность создания собственных моделей атрибуции.

В идеале реализовать многоуровневую систему принятия решений:

Тренды Яндекс.Директ на 2025 год: Smart Design, автоматизация кампаний и новые рекламные площадки

Система сама определяет, какой уровень автоматизации применять к каждой категории товаров, основываясь на исторических данных и текущей эффективности.

Аналитика и отчетность: как работать с большими объемами данных

Обновленный Мастер отчетов в Директе — это уже не просто инструмент для построения графиков. Теперь это полноценная система бизнес-аналитики с поддержкой:

  • Кастомных атрибуционных моделей;
  • Real-time агрегации данных;
  • Прогнозной аналитики;
  • Интеграции с внешними источниками данных.

Ключевая особенность новой системы — возможность работы с сырыми данными (raw data) через API. Это позволяет строить собственные модели анализа и автоматизации, особенно важные для крупных проектов.

Мы сами ушли в отчеты DataLens, больше 40 ключевых виджетов, все обновляется раз в сутки, рекомендую.

Изменения в поисковых алгоритмах

Яндекс существенно модифицировал алгоритмы ранжирования рекламы. Теперь система учитывает не только ставку и CTR, но и:

  • Поведенческие факторы после перехода;
  • Скорость загрузки посадочных страниц;
  • Релевантность контента запросу;
  • Техническое качество сайта.

Особенно интересно, что алгоритм начал по-разному оценивать рекламу для разных сегментов аудитории. Например, для пользователей с историей покупок в высоком ценовом сегменте система отдает предпочтение объявлениям с более детальным описанием характеристик товара.

Борьба с фродом

Фрод остается актуальной проблемой и в 2025 году. Яндекс применяет многоуровневую систему, которая фильтрует недействительные клики в реальном времени, анализируя тысячи факторов, включая поведение пользователей и агрегированные данные о взаимодействии с рекламой. Но стандартные алгоритмы защиты не всегда справляются с проблемой. Бизнесы и агентства используют дополнительные меры: отключают неэффективные сегменты, устанавливают на сайт специальные сервисы, а в B2B — даже ограничивают мобильный трафик.

Но важно не просто реагировать, а предотвращать потери. Мы в KINETICA разработали собственную антифрод-систему на базе ИИ, которая анализирует трафик по более, чем ста параметрам и блокирует фродовые клики. Это значит, что ваш рекламный бюджет тратится только на реальных пользователей.

Какой вариант защиты выбрать? Зависит от масштаба и типа бизнеса, но уже сейчас рекомендую тестировать и пробовать новые решения.

Какие практические навыки нужны специалисту по Директу в 2025 году

Рынок контекстной рекламы серьезно изменился. Если раньше ключевыми навыками были работа с ключевыми словами и настройка кампаний, то теперь требования совсем другие. Разберем, что действительно важно для работы с крупными проектами:

Программирование и автоматизация. Без понимания основ Python или JavaScript уже не обойтись. Работа с API Директа стала обязательным навыком. Причина проста: при работе с большими каталогами (от 10 000 SKU) ручное управление физически невозможно. Нужно уметь:

  • Писать скрипты для работы с фидами;
  • Создавать автоматизированные правила управления ставками;
  • Разрабатывать системы мониторинга и алертов;

Аналитика и работа с данными. SQL и работа с большими наборами данных стали базовыми требованиями. Важно уметь:

  • Строить сложные модели атрибуции;
  • Работать с raw-данными из разных источников;
  • Создавать прогнозные модели.

При работе с крупной торговой сетью мы столкнулись с необходимостью объединять данные из Директа, CRM и систем складского учета. Пришлось разработать собственную систему агрегации и анализа данных для корректной оценки эффективности рекламы с учетом маржинальности и оборачиваемости товаров.

Понимание бизнес-процессов. Сейчас недостаточно просто настраивать рекламу. Нужно глубоко понимать:

  • Экономику бизнеса клиента;
  • Специфику работы складской логистики;
  • Особенности продаж в разных регионах;
  • Сезонность и жизненный цикл продукта.

Это важно потому, что современные рекламные системы позволяют очень тонко настраивать показы с учетом всех этих факторов.

Тенденции развития Яндекс.Директ: чего ждать в ближайшие месяцы

Не просто делюсь наблюдениями, а опираюсь на техническую документацию и инсайды от команды разработки Директа. Вот ключевые направления развития:

Развитие нейронных сетей в генерации рекламы. Yandex Neuro Ads движется в сторону полностью автономных рекламных кампаний. Текущая версия уже умеет:

  • Генерировать объявления на основе анализа посадочных страниц;
  • Подбирать ключевые слова с учетом поведенческих паттернов;
  • Автоматически создавать видеокреативы.

Но главное – появилась возможность тонкой настройки этих процессов. Мы обнаружили, что можно «обучать» нейросеть на успешных креативах. Система начинает лучше понимать Tone of Voice бренда и создает более релевантные объявления.

Углубление интеграции с маркетплейсами. Яндекс активно развивает рекламные форматы для маркетплейсов.

Ключевые изменения:

  • Появление специальных форматов для разных категорий товаров;
  • Возможность динамической корректировки ставок в зависимости от позиции товара в выдаче;
  • Интеграция с системами управления товарными остатками.

Развитие систем прогнозирования. Появились новые инструменты для прогнозирования эффективности кампаний:

  • Оценка потенциального объема трафика по новым сегментам;
  • Прогноз конверсии на основе исторических данных;
  • Автоматическая корректировка бюджетов на основе предиктивной аналитики.

Практические рекомендации: как построить эффективную систему управления рекламой

Поделюсь конкретными шагами по организации работы с крупными рекламными аккаунтами. Это не теория, а реальный опыт работы с проектами, где ежемесячный рекламный бюджет превышает 10 миллионов рублей.

Структура рекламного аккаунта. Классический подход с простым разделением на поиск и РСЯ уже не работает. При большом количестве SKU критически важно правильно выстроить архитектуру аккаунта:

Тренды Яндекс.Директ на 2025 год: Smart Design, автоматизация кампаний и новые рекламные площадки

В одном из проектов такая структура позволила нам точечно управлять рекламными кампаниями в разных регионах с учетом локальных складских остатков и конкурентной ситуации.

Автоматизация процессов. Разработали трехуровневую систему управления:

  • Базовая автоматизация: обновление фидов и корректировка ставок;
  • Продвинутая: A/B-тестирование креативов и работа со ставками по времени суток;
  • Глубокая: предиктивная аналитика и автоматическая оптимизация кампаний.

Ключевой момент – все эти уровни должны работать синхронно. Например, когда система видит снижение эффективности в определенном регионе, она автоматически запускает A/B-тесты новых креативов именно в этой локации.

Работа с данными. Создали единую систему аналитики, которая объединяет:

  • Данные из рекламных кабинетов;
  • Информацию о доступности товаров;
  • CRM-данные о продажах;
  • Информацию о маржинальности;

Это позволяет принимать решения на основе реальной прибыли, а не просто стоимости привлечения клиента.

Коротко о главном

2025 год — без сомнения, game-changer для контекстной рекламы. Яндекс.Директ уже сегодня закладывает основы для будущего, в котором процессы становятся проще, точнее и эффективнее. Автоматизация, персонализация, новые форматы и площадки — всё это открывает двери для тех, кто готов пробовать, экспериментировать и меняться вместе с рынком.

Но технологии — лишь инструмент. Результаты зависят от того, как вы их используете: важно анализировать данные и подбирать решения, которые лучше всего подходят для вашего бизнеса.

Итак, все вышесказанное в двух словах:

  • Новые рекламные кабинеты: Яндекс не просто упрощает интерфейс, а превращает его в экосистему, где даже сложные инструменты — например, A/B-тестирование — становятся доступнее и автоматизированнее;
  • Аналитика и отчетность: Мастер отчетов в Директе стал системой бизнес-аналитики с поддержкой кастомных атрибуционных моделей и прогнозной аналитики, позволяя работать с сырыми данными через API для создания собственных решений;
  • Видеообъявления: видео вытесняет статику, но автоматическая генерация не решает всех задач — крупным бизнесам важно учитывать бренд-позиционирование, региональную специфику и внедрять систему контроля качества;
  • Новые площадки для рекламы: Telegram-каналы, маркетплейсы, influence и цифровые экраны — но для крупных проектов важна точная атрибуция и автоматизированное управление ставками;
  • Персонализация: Яндекс Smart Design использует предиктивную аналитику и более 3000 параметров для персонализации объявлений. Чтобы извлечь максимум, важно правильно сегментировать фид и автоматизировать ставки с учетом маржинальности, сезонности и региональных факторов;
  • Изменения в поисковых алгоритмах: Яндекс обновил алгоритмы ранжирования рекламы, учитывая поведенческие факторы, скорость загрузки страниц, релевантность контента и техническое качество сайтов.

Перемены набирают обороты, и те, кто уже сейчас начинает тестировать новые инструменты, завтра будет чувствовать себя увереннее на рынке. 2025 год — отличное время пробовать смелые подходы и использовать технологии, которые помогают выделиться.

Ну что, на этом пока всё. Прощаемся до следующей порции идей, которые вам точно пригодятся. До встречи!

1
Начать дискуссию