Почему рекламный рынок 2026 года — это битва за инфраструктуру, а не гонка за ИИ

Рекламный рынок 2026 года не похож на тот, что был пять лет назад. И дело не в том, что генеративный ИИ изменил правила игры. Даже в эпоху «умных» моделей и персонализированных текстов основная ценность остаётся за классическими системами ранжирования и таргетинга. То, что действительно разделяет победителей и аутсайдеров, — это не трансформерные архитектуры, а способность собирать, связывать и использовать данные на уровне, который недоступен конкурентам. На практике это означает: дата-сайентисты сегодня строят не отдельные модели, а системы, которые должны работать без сбоев, пока пользователь листает ленту, а рекламодатель требует отчёты вчера.

GenAI добавляет слой генерации текста или изображений, который может повысить вовлечённость. Но её место — в надстройке, а не в фундаменте. База — это всё те же миллиарды сигналов, которые предсказывают, что человек, искавший кроссовки, вероятно, купит их — или вернёт через две недели и начнёт искать что-то другое. Даже у Meta* в основе HSTU лежит не генерация, а обработка последовательностей действий. Яндекс с ARGUS и Google с DLRM следуют той же логике: данные важнее модели, а система важнее отдельного алгоритма.

Кому принадлежит внимание пользователя — тот владеет рынком

Глобальный рекламный рынок в 2025 году превысил $1,1 трлн, а сегмент рекламных экосистем (рексисов) рос в 20 раз быстрее остальных — с $7,6 млрд до прогнозируемых $139 млрд к 2035 году. В России рынок достиг 1–1,2 трлн рублей, но темпы прироста замедлились: в 2026-м ожидается рост всего на 6–15%. При этом ключевые игроки — Google, Meta*, Amazon и Яндекс — не просто инвестируют в рекламу. Они строят её как инфраструктуру. Walmart, например, получает «чуть больше четверти операционного дохода» именно от рекламного бизнеса. Это не маркетинг, а системный актив, который контролирует доступ к клиенту и данным.

Walmart, Amazon и Яндекс инвестируют в рекламные экосистемы не ради красивых метрик, а ради контроля над всей цепочкой: от сбора данных до показа объявления. И чем больше каналов удаётся стянуть под свой контроль — сайт, CTV, офлайн, соцсети*, — тем выше маржа и ниже зависимость от посредников. Для бизнеса это означает одно: если вы не участвуете в их экосистемах, вас либо не видно, либо вы платите больше за меньший результат.

Данные важнее модели — но не все данные одинаково полезны

Критически важно не просто собирать данные, а понимать, какие сигналы упускаются. Например, модель может отлично предсказывать immediate click-through, но игнорировать долгосрочные последствия — скажем, возврат товара через две недели или повторный поиск с выбором другого бренда. В Walmart используют данные о 90% домохозяйств США, чтобы таргетировать рекламу не только на своём сайте, но и на Roku и Pinterest. Но ключ к успеху — не объём данных, а их связность.

Без сквозной аналитики, которая объединяет CRM, веб-аналитику и операторские треки через анонимизированные ID, даже самая современная модель превращается в стрельбу вслепую. 86% маркетологов не могут определить, какой канал работает, потому что данные разрознены. Нет единой платформы, которая объединяла бы офлайн и онлайн. Многие компании тратят деньги на «Big Data», но получают на выходе сводные таблицы из веб-аналитики. Настоящая Big Data — это связанные ID из CRM с анонимными следами в сетях. И если у вас этого нет, то даже самая современная модель не сможет эффективно таргетировать рекламу.

Практический вывод: если у вас нет данных о «петле» взаимодействий клиента — поиск → покупка → возврат → повторный выбор, — то инвестиции в модели не дадут ожидаемого эффекта.

От кампаний к системам: почему ручное управление больше не работает

Ещё пять лет назад рекламодатель вручную настраивал таргетинг, бюджеты и креативы. Это было искусством: нужно было угадать, где и когда показать баннер, чтобы он сработал. Сегодня клиенту достаточно задать цель — например, «продать 10 000 единиц за месяц» — и остальное делают аукционы, ранжирование и оптимизация. Работа дата-сайентиста сместилась с обучения моделей на построение инфраструктуры, которая должна работать 24/7.

Это означает, что дата-сайентисты сегодня — это не только люди, которые пишут код, но и архитекторы, проектирующие:

• системы аукционов, которые учитывают не только цену ставки, но и вероятность конверсии;
• конвейеры ранжирования, которые адаптируются к изменениям в поведении пользователей;
• механизмы оптимизации, которые не только подтягивают метрики, но и объясняют, почему они растут или падают.

Инфраструктура должна быть надёжной. Если система даёт сбой, рекламодатель теряет деньги. Если модель начинает предсказывать неверно, убытки могут быть ещё больше. Поэтому дата-сайентисты сегодня не просто пишут формулы — они строят системы, которые должны выдерживать нагрузку, оставаться предсказуемыми и объяснимыми.

Монополизация каналов: почему бизнес тратит больше, а получает меньше

Рекламный рынок становится всё более монополизированным. В России цены на рекламу выросли на 15% в 2025 году (ТВ +25–30%, OOH +23–27%, интернет +13–18%). Это заставляет бизнес перераспределять бюджеты в нишевые каналы: Telegram, CTV, инфлюенс-маркетинг. Но даже здесь есть проблемы.

Инфлюенс-маркетинг растёт: 49% CMO планируют увеличить инвестиции в блогеров, а 84% потребителей 18–54 лет совершили покупку после рекомендации инфлюенсера. Однако измерение эффективности остаётся проблемой. Нет единого стандарта, который позволил бы сравнить офлайн и онлайн, а без этого сложно понять, что действительно работает.

Конфликт между ритейлерами и брендами — ещё одно напряжённое место. Walmart, Amazon и Яндекс требуют от поставщиков увеличения бюджетов на 25% год к году, угрожая лишить доступа к данным или приоритетным местам на полке. Бренд FMCG, например, может согласиться на увеличение бюджета, но через год увидеть только 3% рост продаж. Конкуренты, которые не инвестировали в Walmart, при этом теряют долю рынка. В результате бренд разрывает контракт, но через месяц понимает, что потерял позиции в ритейле, и вынужден возвращаться на худших условиях.

Это создаёт замкнутый круг: ритейлеры давят на поставщиков, требуют больше денег, но не всегда могут доказать эффективность. И пока бизнес борется с этой ситуацией, конкуренты, которые инвестируют в данные и системы, вырываются вперёд.

Что делать: инфраструктура вместо «красивых» моделей

Если у вас нет данных о «петле» взаимодействий клиента — поиск → покупка → возврат → повторный выбор, — то даже самая современная модель не сможет эффективно таргетировать рекламу. Это не glamorous работа: она требует времени, ресурсов и терпения. Но именно она определяет, кто выиграет в гонке за внимание пользователя.

Дата-сайентисты должны сосредоточиться не на том, чтобы обучать модели, а на том, чтобы строить системы, которые:

• собирают и связывают данные;
• исключают шумные сигналы;
• обеспечивают предсказуемость и объяснимость.

GenAI добавит ценности, но не заменит базовую аналитику. Рекламный рынок 2026 года — это битва за инфраструктуру. И те, кто контролирует системы, будут контролировать прибыль.

Meta — экстремистская организация, деятельность которой запрещена в Российской Федерации.
Instagram — продукт Meta*, экстремистская организация, деятельность которой запрещена в Российской Федерации.

• Meta — экстремистская организация, запрещенная в Российской Федерации.
• Instagram принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской организацией и запрещена в Российской Федерации.