Как считается цена контакта в цифровой наружной рекламе (DOOH) Яндекс Директа — методология

Digital-логика меняет наружную рекламу. Programmatic и аукцион принесли на рынок:

• скорость запуска;

• гибкость;

• возможность измерять влияние на бизнес-метрики.

Теперь бренды покупают не просто выходы на поверхностях, а контакты с аудиторией.

Разбираем, как методология Real Time OTS помогает платить только за тех, кто оказался рядом с экраном в момент показа:

• Что означает показатель OTS в цифровой наружной рекламе

• Как считается Real Time OTS — методология Яндекса

• 6 сценариев использования RT OTS в медиабаинге

Что означает показатель OTS в цифровой наружной рекламе

OTS (Opportunity to See) — это один из ключевых параметров для DOOH (цифровой наружной рекламы), который показывает количество потенциальных контактов с рекламным сообщением. Бренды используют его, чтобы:

• оценить медийный вес рекламных конструкций;

• сравнить их между собой;

• сформировать эффективную адресную программу под цели и задачи кампаний.

На основе метрики OTS в цифровой наружной рекламе строится аудиторная модель закупки инвентаря.

Такой подход дает рекламодателям больше возможностей для планирования адресной программы и управления размещениями непосредственно в ходе кампании, но при этом требует от рынка детализации данных о трафике около рекламных конструкций.

Один из ключевых ориентиров для Яндекса в DOOH — предоставлять брендам такой уровень гранулярности данных о трафике. Для этого команда разработала собственную методологию расчета потенциальных контактов с рекламным сообщением в реальном времени — Real Time OTS. На ее основе строится модель ценообразования офлайн-кампаний в Директе:

Стоимость размещения рассчитывается на аукционе за каждую тысячу таких касаний.

Как считается Real Time OTS в цифровой наружной рекламе Яндекса — методология

Оценка RT OTS происходит в три этапа.

Шаг 1. Сбор и анализ базовых геоданных

В основе — агрегированные и полностью обезличенные данные из сервисов и приложений Яндекса. Они позволяют в реальном времени фиксировать динамику плотности потока в конкретных локациях.

При этом сырой массив данных проходит многоступенчатую очистку от шумов и нерелевантных сигналов, например:

• умных телевизоров;

• домашних станций;

• роутеров.

Потенциальный контакт засчитывается только в том случае, если пользователь находится строго в геометрической зоне обзора конструкции. Эта зона рассчитывается индивидуально для каждого экрана на основе:

• его габаритов;

• угла разворота к потоку;

• высоты подвеса;

• наличия препятствий;

• архитектурных особенностей локации.

Также из расчетов аудитории экранов в пешеходных зонах исключаются сигналы пользователей, движущихся со скоростью выше 15 км в час (например, на самокатах, велосипедах или автотранспорте), так как у них нет физической возможности рассмотреть сообщение. Для цифровых коробов на крышах такси действует похожая логика: потенциальный контакт засчитывается только при скорости автомобиля до 30 км в час.

Система контроля качества фильтрует данные в режиме 24/7 и исключает подозрительные отклонения.

Шаг 2. ML-экстраполяция

Геоданные покрывают значительную, но не стопроцентную долю городского трафика. Поэтому для воссоздания полной картины применяется модель машинного обучения.

ML-экстраполяция — это метод восполнения недостающих данных с помощью модели машинного обучения.

Модель откалибрована на масштабных верифицированных датасетах мобильных операторов. Это позволяет получать достоверные значения даже в нестандартных ситуациях — когда поведение людей в городе заметно отличается от обычного. Она учитывает:

1. Специфику локации.

2. Характер трафика (будь то скоростной автомобильный трафик на МКАД или пешеходный в спальных районах).

3. Агрегированный профиль аудитории вокруг экрана (пол, возраст, доход).

4. Контекст: время суток, день недели, праздники, сезонность, погодные условия.

Так она может зафиксировать кратную разницу между трафиком в утренний час пик и глубокой ночью в будний день или непогоду. Например, когда в конце апреля в Москве неожиданно выпал снег, система зафиксировала падение охватов от 20% до 29% из-за естественного снижения пешеходного трафика.

Шаг 3. Валидация расчетов модели

Для гарантии достоверности математическая модель расчета RT OTS непрерывно валидируется независимыми методами. Чтобы исключить погрешности математического моделирования, Яндекс сопоставляет расчеты с данными физических замеров на локациях. Это позволяет подтверждать реальные объемы аудитории и точно настраивать алгоритмы.

6 сценариев использования RT OTS в медиабаинге

Переход на динамический расчет контактов в реальном времени меняет подход к управлению бюджетом и оценке эффективности DOOH-кампаний сразу по нескольким направлениям:

1. Гибкая закупка по аналогии с онлайн-CPM

2. Предиктивный анализ на этапе планирования

3. Детальное планирование адресной программы для размещения

4. Автоматическая оптимизация бюджета в аукционе

5. Прозрачная Lift-аналитика

6. Таргетинг на аудиторию наружной рекламы

1. Гибкая закупка по аналогии с онлайн-CPM

Даже при переходе на programmatic цифровая наружная реклама во многом продолжает опираться на гарантированную емкость: заранее забронированные рекламные слоты, фиксированные выходы в блоке, прогнозные исторические данные о трафике.

Модель RT OTS сближает наружную рекламу с интернет-закупками: биллинг происходит за каждые 1000 потенциальных контактов, зафиксированных в момент показа ролика.

Это защищает рекламодателя от переплаты за пустые выходы.

Ролик, вышедший в грозу, может обойтись бренду в 10 раз дешевле, чем выход того же ролика в хорошую погоду с высокой плотностью трафика. Рекламодатель платит только за реальную емкость аудитории.

2. Предиктивный анализ на этапе планирования

Еще до запуска кампании в кабинете Директа рекламодатель может оценить прогнозные показатели:

• объем контактов;

• стоимость;

• охват;

• частоту.

Прогноз учитывает специфику конкретных локаций, категории партнеров, выбранный временной таргетинг и актуальные сезонные тренды, предлагая оптимальную стартовую ставку для аукциона.

3. Детальное планирование адресной программы для размещения

На этапе медиапланирования рекламодатель может формировать адресные программы не только по географии, типу и охвату конструкций, но и с учетом интересов аудитории вокруг каждой поверхности.

Для этого агрегированные обезличенные данные Яндекса о поведенческих сегментах и интересах пользователей накладываются на RT OTS конкретных экранов. На пересечении рождаются две метрики:

• Segment OTS — количество потенциальных контактов с представителями целевой аудитории;

• Affinity Index — показатель концентрации такой аудитории у конкретной конструкции относительно среднего по городу.

4. Автоматическая оптимизация бюджета в аукционе

Благодаря динамической оценке количества контактов рекламодатели могут эффективнее управлять бюджетом в охватном медиа.

На основе данных RT OTS алгоритмы Яндекс Директа автоматически оптимизируют ставки в аукционе. В рамках стратегии «Максимум OTS по минимальной цене» система в реальном времени перераспределяет выходы ролика на те выбранные рекламодателем экраны и в те часы, которые обеспечивают наименьшую стоимость контакта. Это снижает общую стоимость охвата.

5. Прозрачная Lift-аналитика

Интеграция офлайн-измерений в общую экосистему Яндекса помогает точнее оценивать эффективность DOOH:

• RT OTS фиксирует, где и когда аудитория пересекалась с рекламой;

• Lift-аналитика помогает измерить, как эти контакты повлияли на поведение пользователей в онлайне и офлайне: рост брендовых поисковых запросов, переходы на сайт, конверсии или визиты в точки продаж.

6. Таргетинг на аудиторию наружной рекламы

После завершения офлайн-размещения на основе обезличенных данных о пользователях можно сформировать сегмент аудитории, попавшей в зону видимости экранов в момент показа.

Это дает возможность продолжить коммуникацию с ним в онлайне и выстроить последовательную омниканальную воронку со снижением стоимости конверсии.

Напоследок — полезное от редакции. Материалы, которые могут быть вам интересны:

• «Нам не нужна наружка» — правда? Разбираем 6 стереотипов про DOOH-рекламу

• Как меняется потребление контента, а вместе с ним — РСЯ? И как адаптироваться к этому паблишерам

• 13 рекламных инструментов Яндекса, которые нужно протестировать в 2026 году

И офтоп: просто напоминаем, что за рекламу в Директе вы можете получать вознаграждение — до 9%. Такую возможность digital-агентствам и фрилансерам предоставляет партнерская программа eLama. Получайте дополнительный доход с клиентских бюджетов. Деньги приносит не только работа, но и оборот.