Как бороться с мусорными площадками в РСЯ и обучить необучающиеся кампании

Почему в Яндекс Директе высокий CTR не всегда означает успех и как маркетологам разобраться в «мусоре» РСЯ? Руководитель отдела контекстной рекламы агентства Digit Анастасия Горячева делится практическим опытом: как распознавать некачественные и мусорные площадки в РСЯ, работать с автотаргетингом и настраивать кампании в сложных нишах, чтобы алгоритмы наконец начали обучаться.

Рекламная сеть Яндекса: масштаб и проблема

Рекламная сеть Яндекса — это экосистема, в которую входят более 50 тысяч площадок: сайты, мобильные приложения, Smart TV и внешние партнёрские сети. 

Объявления из Яндекс Директа могут появляться где угодно: от привычных сервисов вроде Gismeteo до игровых приложений и сторонних сайтов.

На первый взгляд, это выглядит как огромное поле возможностей для рекламодателей. Но за масштабом скрывается и ключевая уязвимость системы: управлять этим пространством невозможно. В Яндекс Директе нет функции выбора конкретных площадок для показа рекламы — можно лишь отключить нежелательные. И то с ограничением: лимит составляет всего тысячу позиций.

Это значит, что рекламодатель, даже тщательно фильтруя трафик, видит лишь верхушку айсберга. За каждым качественным сайтом могут скрываться десятки анонимных приложений, кликеров и случайных мест размещения. В итоге часть бюджета неизбежно уходит в пустоту, а анализ эффективности кампаний превращается в ежедневное «копание в мусоре», как выразилась сама Анастасия Горячева.

Так возникает главный вопрос: как понять, какие площадки в РСЯ действительно работают, а какие только создают иллюзию активности?

Как понять, что площадка плохая

Определить качество площадки в РСЯ можно только по цифрам. Анастасия Горячева предлагает смотреть на 3 ключевых показателя: отказы, глубину и CTR.

Показатель отказов отражает долю пользователей, которые провели на сайте меньше 15 секунд и не перешли дальше первой страницы. Если таких визитов больше половины, это тревожный сигнал: половина трафика уходит, не успев ничего понять.

Второй параметр — глубина просмотра, то есть среднее число страниц, которые открывает пользователь. Для многостраничных сайтов это важный индикатор вовлечённости, но для лендингов он не работает: там одна страница и глубина всегда равна единице.

И наконец, CTR — показатель кликабельности. В теории чем выше CTR, тем лучше: баннер привлекает внимание, реклама цепляет. Но в контексте РСЯ логика другая. Высокий CTR может быть следствием неудачного размещения — когда кнопка «Закрыть» слишком мала, а баннер всплывает в детском приложении, где ребёнок кликает случайно.

Такой CTR — не успех, а признак «мусора». Спикер подчёркивает: если показатель превышает 2%, а клик стоит подозрительно дёшево, скорее всего, реклама крутится на некачественных площадках, где клики совершаются поневоле.

Признаки мусорных площадок

Чтобы отличить добросовестную площадку от мусорной, важно смотреть не на один показатель, а на совокупность признаков:

1. Отсутствие конверсий при заметных расходах. Если бюджет тратится, а заявок нет, значит, площадка не приводит реальных пользователей. 
2. Некачественные лиды: заявки приходят, но при прозвоне оказывается, что номер не существует, человек ничего не оставлял или просто не помнит, что переходил по рекламе.
3. Аномально высокий CTR. Порог тревоги начинается с 2%, а если показатель выше 5%, то это уже «колокол». Чаще всего такие площадки размещают объявления так, что не кликнуть невозможно, или даже стимулируют пользователей специально переходить по рекламе.

Есть и технические маркеры. В названии подозрительных площадок часто встречаются слова: dsp, game, app, android, gdz, mobile, vpn. Многие из них принадлежат мобильным играм или агрегаторам, где клики совершаются случайно.

Косвенные признаки — высокий показатель отказов, низкая глубина просмотра, однотипные действия пользователей, заполнение скрытых полей форм. 

Последний пункт — явный след работы ботов, которые автоматически заполняют всё подряд, включая невидимые поля.

Анастасия Горячева делит источники проблем на два типа: фрод и мусор.

• Фрод — это злонамеренные действия: накрутка кликов и конверсий конкурентами
• Мусор — площадки, где реклама размещена так, что пользователь не может её не нажать

Большинство рекламодателей сталкиваются именно с мусорными площадками. По словам спикера, некоторые вебмастера даже мотивируют аудиторию кликами: «чем больше нажимают, тем выше доход».

Как чистить площадки в РСЯ

Классический способ борьбы с мусорными площадками — ручная чистка. Агентство Анастасии Горячевой делает это регулярно: анализирует отчёты, выявляет площадки с большим расходом и нулевыми конверсиями, исключает те, где CTR зашкаливает или где пользователи уходят через несколько секунд.

Но у метода есть предел. В Яндекс Директе можно внести в «минус» только тысячу площадок, а их всего более 50 тысяч. При таком масштабе список быстро заполняется, и через пару недель новые подозрительные площадки начинают вытеснять старые.

Поэтому важно не просто удалять, а анализировать в совокупности. Спикер подчёркивает: нельзя судить площадку только по названию или одному показателю.

Например, DSP-сети часто вызывают подозрения, но среди них встречаются и нормальные источники лидов. Главное — смотреть на комбинацию метрик: CTR, глубину, время на сайте и качество заявок.

Чистка помогает на первых этапах, но не решает проблему полностью. Как отмечает спикер, «чистим-чистим, а они всё сыпятся». Тогда приходится искать более глубокие причины — почему Яндекс продолжает показывать объявления на мусорных площадках, даже после всех фильтров.

Когда чистка не помогает: виноват автотаргетинг

Даже если исключить сотни площадок, проблема мусора может вернуться — и часто источник в самом механизме показа рекламы. Главный подозреваемый — автотаргетинг.

Эта технология подбирает аудиторию без ключевых фраз, анализируя текст объявления и контент посадочной страницы. Алгоритм решает, кому и где показать рекламу, исходя из совпадения интересов и тематики площадок.

Но если в тексте или заголовке слишком много возможных трактовок, автотаргетинг «теряется». Он перестаёт понимать, о чём кампания, и начинает показывать объявления где угодно: от сайтов про строительство до продуктовых магазинов.

Простые и конкретные формулировки помогают системе работать корректно: «Парк-отель в Воронежской области» — понятно, кому показывать. «Подскажем, как выстроить коммуникацию с клиентами» — туманно, и алгоритм уводит трафик в сторону.

По словам Анастасии Горячевой, задача рекламодателя — думать как автотаргетинг, писать тексты так, чтобы даже алгоритму было ясно, кому адресовано предложение. Чем однозначнее смысл, тем чище аудитория.

Что делать, если автотаргетинг запутался

Когда алгоритм перестаёт распознавать смысл объявлений, ситуацию можно исправить только вручную. Анастасия Горячева советует действовать поэтапно — и при этом помнить, что ни одно изменение не работает изолированно.

1. Переписать объявления 

Сделать заголовки максимально простыми, «топорными», без метафор и двусмысленности. Например, вместо «Подскажем, как настроить коммуникацию» — «Бесплатный курс по e-commerce для предпринимателей».

Важно, чтобы в тексте явно присутствовал адресат (кто аудитория) и контекст (о чём речь).

2. Попробовать отключить автотаргетинг

Несмотря на то, что Яндекс утверждает, что он всё равно работает «под капотом», практика показывает: иногда это помогает стабилизировать кампанию.

3. Перезапустить кампанию

После масштабных правок и чистки алгоритму проще обучаться с нуля, чем адаптироваться к новым условиям старой стратегии.

4. Проверить настройки автостратегии 

В агентстве Digit заметили, что при ограничении цены за клик система чаще «мусорит». Когда лимит убирают, стоимость кликов временно растёт, но качество трафика — тоже.

Все эти шаги Горячева рекомендует применять совместно.

«Нет клиента, который даст 300 тысяч просто на эксперимент, — говорит она. — Поэтому чистим, переписываем и настраиваем одновременно».

Технические способы борьбы

Когда привычные методы уже не дают результата, остаются технические решения. Они не устраняют проблему полностью, но позволяют сократить количество мусорного трафика и сохранить рекламный бюджет.

Первый вариант — отключить показы на мобильных устройствах и планшетах.

По наблюдениям Горячевой, именно мобильные площадки чаще всего приносят некачественные клики: в приложениях реклама закрывает часть интерфейса и пользователи нажимают на неё случайно. Минус очевиден — теряется часть аудитории и уменьшается объём данных, на которых обучается стратегия.

Второй вариант — разделить кампании. Создать две версии одной и той же рекламы: одну — для десктопа, другую — для мобильных устройств. Это позволяет анализировать показатели отдельно и управлять расходами точнее.

Третий вариант — оплата только за переход с нормальных площадок. По сути, это фильтрация трафика через заранее заданный список «хороших» источников. Если пользователь перешёл с площадки, название которой не содержит мусорных элементов вроде game, dsp или mobile, — такой клик считается валидным.

Агентство Digit часто комбинирует эти методы: делит кампании по типу устройств и на мобильных применяет оплату за переходы с проверенных площадок. По словам Анастасии Горячевой, этот подход особенно полезен, когда другие способы уже исчерпаны, а мусор продолжает «сыпаться».

Стратегия «оплата за переход с хорошей площадки»

Эта стратегия появилась как ответ на ограниченные возможности фильтрации в РСЯ. Её суть — платить только за клики, пришедшие с площадок, не содержащих в названии «мусорные» признаки.

Цель формулируется просто: засчитать конверсию, если пользователь перешёл на сайт с площадки, где нет слов dsp, mobile, game, gdz, vpn и других подозрительных обозначений. Напротив, «чистыми» считаются ресурсы вроде Gismeteo, Avito, hh.ru или Forbes — те, где реклама действительно видна аудитории, а не случайно нажимается.

Настроить такую цель можно 3 способами:

• через Google Tag Manager
• через скрипт, который отслеживает переходы по UTM-меткам
• через функционал Метрики, используя цель «посещение страницы» с регулярным выражением, исключающим нежелательные площадки.

Важный технический момент — передача параметра {source} в UTM-метке. Он должен подставляться динамически, чтобы система могла распознать источник каждого перехода.

По словам спикера, в агентстве Digit разработали собственный скрипт «Хорошие площадки», который позволяет настроить фильтрацию по списку слов и автоматически исключать всё, что попадает под шаблон. В итоге оплата идёт только за переходы с проверенных площадок — фактически это аналог обычной модели CPC, но без мусора.

Такой подход не гарантирует роста лидов, но помогает получить чистый трафик с мобильных устройств, не отключая их полностью. Горячева называет его «крайним вариантом», когда все другие методы уже испробованы.

Главная проблема — обучение автостратегий

После того как мусорные площадки отсечены, встаёт новая задача — как заставить кампанию обучаться. По словам Анастасии Горячевой, именно на этом этапе «всё рушится»: алгоритм перестаёт понимать, кому показывать объявления, и открутка падает.

В Яндекс Директе используются две основные автостратегии — «Максимум кликов» и «Максимум конверсий». Вторая позволяет ограничивать расходы по целевой цене заявки или доле рекламных затрат, но обе требуют стабильного потока данных. Чтобы обучение началось, системе нужно минимум 10 конверсий в неделю и около 200 кликов.

Процесс запускается с момента старта кампании и продолжается постоянно: на него влияют любые изменения — от корректировки целей до кратковременной остановки рекламы. Спикер отмечает, что даже однодневная пауза может сбить алгоритм и обнулить накопленные данные.

Если автостратегия не получает достаточно сигналов, она перестаёт различать аудиторию.

Это особенно заметно в узких тематиках — например, у предпринимателей определённого профиля или в кампаниях под вебинары, где регистрация начинается только за несколько дней до события.

В результате стратегия не успевает обучиться: когда данных наконец хватает, мероприятие уже заканчивается. Поэтому, по словам спикера, рекламодателям приходится искать способы увеличить объём данных, не снижая качество трафика.

Почему кампании не обучаются

Даже при корректной настройке автостратегии обучение часто «застревает». Причины кроются в самой природе рекламных кампаний в сложных нишах.

• Во-первых, узкая аудитория. Когда целевая группа ограничена, например предпринимателями определённого профиля, системе просто не хватает статистики: мало кликов, мало конверсий, а значит — недостаточно данных, чтобы строить предсказания
• Во-вторых, сжатые сроки. Типичная ситуация — вебинар через две недели. В начале никто не регистрируется, и алгоритм не получает сигналов. Когда до события остаётся несколько дней, регистрации наконец идут, но автостратегия уже не успевает перестроиться
• В-третьих, избыток изменений. Перезапуск, смена цели или корректировка бюджета каждый раз сбивают обучение, возвращая кампанию в начальную фазу. Даже короткие паузы в показах могут привести к тому, что Яндекс «забывает» собранные данные

Классические советы вроде расширенной атрибуции, объединения кампаний или пакетных стратегий действительно помогают увеличить объём данных. Но, как отмечает Горячева, они могут вступать в конфликт с задачей очистки трафика: чем шире алгоритм собирает данные, тем больше в них оказывается мусора.

Поэтому для стабильного обучения приходится искать компромисс — как сохранить чистоту площадок и при этом не обнулить статистику.

Решение — обучение на микроконверсиях

Чтобы не терять данные и поддерживать работу автостратегий, Анастасия Горячева предлагает использовать микроконверсии — промежуточные действия пользователей, которые происходят выше по воронке.

Если макроконверсия — это итоговое действие (например, заявка или заказ), то микро — шаг на пути к ней. Клик по кнопке «Открыть форму», копирование телефона, просмотр видео, пролистывание страницы, переход с «хорошей» площадки — всё это может стать сигналом для обучения.

Главная идея проста: если данных по основным целям не хватает, нужно дать алгоритму больше точек ориентира. Система будет «учиться» на частичных действиях, а не ждать редких заявок.

Понять, подходит ли та или иная микроцель для обучения, можно статистически. Самый доступный способ — посчитать корреляцию между микро- и макроконверсиями: если зависимость сильная, цель стоит включить в обучение. Более точный, но сложный вариант — анализ через регрессию, который учитывает влияние сразу нескольких факторов (например, дня недели или цены клика).

В агентстве Digit тестируют и практические подходы: добавляют микроконверсии в стратегию и наблюдают за динамикой. Иногда корреляция не нужна вовсе — микроцель просто «подпирает» стратегию снизу, не давая ей остановиться из-за нехватки данных.

Такой подход оказался особенно полезен для кампаний с периодическими запусками: вебинаров, онлайн-школ и нишевых проектов, где поток регистраций нестабилен.

Комбинации целей в практике Digit

В агентстве Digit подход к обучению кампаний строится на сочетании макро- и микроконверсий. Это позволяет удерживать стратегию «в тонусе», даже когда итоговых заявок мало.

Для оптовых продаж ДПК в обучение включают сразу несколько сигналов: отправку заявок, звонки и вовлечённые визиты. Такой набор помогает системе различать заинтересованных пользователей и не тратить бюджет на случайные переходы.

В онлайн-школах используются цели вроде отправки формы, открытия формы и просмотра программы. Даже если пользователь не оставил заявку, сам факт взаимодействия с сайтом становится обучающим сигналом.

В медицинских проектах кампании обучаются на кликах по ключевым кнопкам и звонках в клинику. Это обеспечивает поток данных и поддерживает открутку в периоды, когда реальных записей меньше.

Как отмечает Анастасия Горячева, наличие строгой статистической зависимости между микро- и макроконверсиями не обязательно. Иногда микродействие просто поддерживает кампанию, не давая ей «заснуть».

Это особенно важно в нишах, где периоды активности чередуются с паузами, а данные поступают неравномерно.

Как работает модель для сложных ниш

В сложных и узких тематиках агентство Digit использует комбинированный подход. Рекламная сеть делится на две части: мобильные и планшетные кампании, а также кампании на ПК.

Первая группа работает по стратегии оплаты за переходы с хороших площадок — так агентство получает чистый мобильный трафик без случайных кликов. Вторая — обучается на сочетании макро- и микроконверсий, что помогает стабилизировать работу автостратегии и накапливать данные даже при редких заявках.

Заголовки объявлений здесь максимально простые и прямые.

Анастасия Горячева подчёркивает: «Никаких двойных смыслов — алгоритм должен понимать, что и кому вы предлагаете».

Такое упрощение действительно улучшает качество площадок и делает трафик предсказуемее.

Комбинированная модель особенно эффективна для проектов с периодическими запусками: вебинаров, образовательных курсов, сезонных акций. Она позволяет получать стабильные результаты даже при коротких циклах и ограниченных объёмах данных.

Ограничения и риски

Методы, о которых рассказывает Анастасия Горячева, помогают получать более чистый трафик, но не решают проблему полностью. У стратегии «оплата за переходы с хороших площадок» есть ограничения, о которых важно помнить.

• Масштабируемость. Такая кампания требует тонкой настройки и работает нестабильно при увеличении бюджета или объёма трафика. Особенно сложно подобрать оптимальную цену за переход: если ставка слишком низкая — система не крутится, если слишком высокая — расходы растут быстрее, чем результат
• Отсутствие гарантии лидов. Даже если трафик приходит с качественных площадок, это ещё не значит, что пользователи совершают целевые действия. Связи между чистотой клика и конверсией может не быть вовсе
• Долгий выход на стабильную открутку. В коротких кампаниях с узкой целевой аудиторией стратегия часто не успевает обучиться. Горячева приводит пример: при полуторанедельном запуске для предпринимателей система просто не раскрутилась — данных оказалось слишком мало

Поэтому такие решения подходят не для всех. Они полезны, когда мусорный трафик критичен и нужно хотя бы частично сохранить мобильные показы. Но для долгосрочных кампаний с устойчивыми данными лучше использовать комбинацию микроконверсий и классического обучения.

Мусорные площадки в РСЯ — неприятная, но неизбежная часть этой экосистемы. С ними сталкиваются даже опытные агентства: объявления показываются там, где пользователи кликают случайно, а рекламодатель теряет деньги и статистику.

Выход — системная работа. Понятные заголовки помогают автотаргетингу правильно интерпретировать объявления, микроконверсии дают алгоритмам больше данных для обучения, а фильтрация площадок по признакам позволяет снизить долю «мусора».

В агентстве Digit эту стратегию называют «реализмом контекста»: не бороться с Яндексом, а адаптироваться к его логике. Как говорит Анастасия Горячева, если у вас реклама запустилась и идёт на чистых площадках — это уже победа.

Клуб по подписке «Точка доступа» — это профессиональное комьюнити таргетологов, где можно развиваться, получать новые знания и общаться с коллегами.

Каждый месяц в клубе:

• эфиры с экспертами, мастер-классы, лекции, разборы новых инструментов
• мозгоштурмы с коллегами
• разборы отдельных ниш
• марафоны по росту доходов.

А ещё вы получаете доступ к огромной закрытой базе знаний клуба с полезным контентом.

Оставьте заявку, чтобы вступить в клуб.