Веб-аналитика *

Роскомнадзор наделен полномочиями по проведению контрольного (надзорного) мероприятия по контролю без взаимодействия с контролируемым лицом. Это означает, что Роскомнадзор на основании полученных заданий делает выборку нескольких сайтов и осуществляет в отношении них проверку. При этом владельцев сайтов (операторов персональных данных) никак не уведомляет. Если на сайте нет нарушений в области персональных данных, то вы и не узнаете, что сайт проверялся. А если нарушения будут найдены, то получите от Роскомнадзора письмо «требования об исполнении законодательства о персональных данных». В соответствии с законодательством у владельца сайта есть 10 рабочих дней с момента получения требования, чтобы устранить нарушения и уведомить о принятых мерах Роскомнадзор.

Роскомнадзор достаточно лоялен к бизнесу. Выявив нарушения, он не сразу составляет протокол об административном правонарушении, а дает время адаптироваться (10 дней на исправление). Только в том случае, если требования органа не будут выполнены, то бизнес будет привлечен к административной ответственности. Поэтому главное правило – если получили такое письмо от Роскомнадзора, то ни в коем случае не игнорируем.

Далее я покажу и расскажу, как на практике выглядят требования Роскомнадзора. А также по моим рекомендациям сможете сделать аудит своего сайта на проверку соблюдения закона о персональных данных.

_________________________________

Очень важно всегда иметь доступ к официальной электронной почте, которую вы указываете для коммуникации с надзорами органами. Именно туда может прийти вот такое письмо, в котором будут перечислены все нарушения на сайте.

Одна и та же страница, три варианта, медиана трёх мобильных прогонов Lighthouse 12: без счётчика — 99 баллов и TBT 0 мс, со штатным сниппетом Яндекс.Метрики — 70 баллов и 2289 мс. Самый популярный совет «выключите вебвизор в init» не даёт почти ничего: те же 70 баллов и 2196 мс.

Как отделить счётчик от остального шума на A/B-стенде из локальных копий страницы, почему сам Lighthouse показывает виновника неправильно (third-party-summary рисует 70 мс при TBT больше двух секунд, потому что вся работа падает в bootup-time и остаётся неатрибутированной) и как вернуть 99 баллов, не потеряв данные, ради которых счётчик и ставился.

Справочник на 119 тысяч товаров, из которых поиск видел 39 страниц. Разбираемся, как одно условие в шаблоне заперло полтысячи адресов и что дал белый список карты сайта.

Прошел уже год, как начали действовать новые штрафы в области защиты персональных данных. Однако до сих пор я встречаю в своей практике нарушения у предпринимателей, которые могут повлечь за собой миллионные штрафы, если эти нарушения первым обнаружит Роскомнадзор. Поэтому в этой статье расскажу о часто встречаемых мной нарушениях и дам рекомендации, как их устранить и сохранить свою прибыль в 2026 г.

Весь каталог новостроек Омска — 1 094 квартиры на 51 жилой комплекс, в среднем 21 лот на проект. В Краснодаре средний проект тянет под четыре сотни квартир: весь омский каталог умещается примерно в три средних краснодарских ЖК. В отраслевых сводках оба города при этом спокойно попадают в один абзац про «затоваренный рынок».

Я свёл каталоги новостроек с поисковым спросом по 14 городам-миллионникам: предложение — из каталога Яндекс Недвижимости, спрос — из Wordstat, окно замера июнь — начало июля 2026 года. Задача была прикладная: получить одну сравнимую величину «тесноты» рынка, чтобы понимать, чего ждать от рекламного аукциона в конкретном городе. Одной величины не получилось. Получились две, и они между собой почти не связаны — из-за этого, кажется, и разъезжаются от источника к источнику рейтинги «самых затоваренных городов».

Дальше — как устроен расчёт, что вышло по четырнадцати городам, где метод врёт и как повторить его для своего города на открытых данных. Текст для тех, кто планирует рекламный бюджет на региональном рынке жилья и упирается в вопрос «почему у нас заявка стоит столько».

Обычная логика такая: не хочу, чтобы меня узнавали — открываю приватное окно, и всё, я новый посетитель. Логика была верной примерно до середины десятых годов.

Сейчас узнавание держится не на cookie, а на наборе свойств самого браузера. Их не надо никуда сохранять — они просто есть, и по их сочетанию посетитель определяется с высокой надёжностью. Очистка хранилища на это не влияет никак: удалять там нечего.

Можно ли с помощью AI самостоятельно создать полноценную рекламную кампанию в Яндекс Директе — от анализа продукта и семантики до объявлений и готовой кампании в кабинете — без постоянной помощи таргетолога?

Я сделал для этого плагин для Codex и Claude Code и на практике столкнулся с другой стороной задачи: как дать агенту достаточно свободы для такой работы, но сохранить контроль над аккаунтами, изменениями и рекламным бюджетом. В статье — о том, как устроен этот подход и какие ограничения пришлось заложить в систему.

У маркетолога застройщика есть скучный, но регулярный вопрос атрибуции: обращений за неделю стало меньше — это рынок просел или собственные кампании сломались. Ответ во многом лежит в поисковом спросе. Если люди в городе стали реже искать квартиры, дело в рынке; если ищут столько же, а заявок меньше — причина внутри воронки. Беда в том, что Wordstat отвечает на этот вопрос медленно: нужно руками перебрать десятки фраз, сложить их по региону, вычесть аренду и переходы на классифайды — и к обеду вместо ответа получить таблицу, которую ещё надо интерпретировать.

Мы ведём контекстную рекламу для застройщиков, упирались в этот вопрос постоянно и в итоге автоматизировали сбор, а результат выложили открытой страницей без регистрации: ежедневный индекс поискового спроса на новостройки по 15 городам-миллионникам и по России, по данным Wordstat, с рядами от 2018 года. Ниже — инженерная часть, а не витрина: как устроен фиксированный набор запросов и «чистый контур», почему дельты считаются только по закрытым периодам, что делать с ретро-правками источника и выбросами, и в каких именно местах эти цифры врут, если читать их в лоб.

Товарная кампания и смарт-баннеры Яндекс Директа не дают редактировать текст объявления в интерфейсе. Заголовок Директ берёт из тега <name> товарного фида, описание — из <description>, и оба тега писал сайт: под карточку товара, а не под рекламную ленту. В галерее видно около 35 знаков заголовка, жёсткий предел — 56, дальше Директ обрезает по символам. «Печеные яблоки, фаршированные медом и грецкими орехами» в объявлении выглядят как «Печеные яблоки, фаршированные медо».

Сайт при этом трогать нельзя: та же карточка ранжируется в поиске и стоит в чеке, у неё своя работа. Ниже — как мы вклинились между сайтом и Директом одним процессом на Node без базы данных, который хирургически подменяет ровно два тега в YML, зачем над генератором заголовков стоит валидатор с правилами модерации и человек на аппруве, и что из этого вышло за первые дни на реальном проекте: пекарня с доставкой по Москве, около пятисот позиций в фиде.

Текст пригодится, если у вас уже крутятся товарная кампания или смарт-баннеры на YML-фиде и заголовки в них выглядят как строки из накладной. Если товарных форматов ещё нет — эта статья про инженерную часть, не про запуск с нуля.

Решил посчитать, сколько раз языковые модели отзываются плохо о конкретной компании. Вроде простая задача: прогнать запросы через несколько моделей, разметить тональность ответов, поделить негативные на общее число. У меня получилось три негативных ответа из 358 — 0,8%. Число выглядело спокойным, и я чуть не отправил его в отчёт как есть.

Потом я открыл сами эти три ответа, чтобы понять, из-за чего именно модель поставила минус. Одна и та же модель, один и тот же запрос, три прогона подряд. И тональность была отрицательной не про ту компанию, которую я измерял, а про однофамильца с похожим названием — совсем другой бизнес.

Это заставило меня пересчитать всё заново и обнаружить, что у доли негатива как метрики есть минимум три момента, где она молча врёт: неправильный знаменатель, отсутствие проверки, что модель вообще говорит про вашу компанию, и отказы моделей, которые не относятся ни к одной из двух категорий.

Я пишу на Хабре, в основном, про старое железо и игры, но периодически появляются статьи по моей основной специализации — интернет‑рекламе и аналитике. 

Август для меня традиционно пора проведения аудитов сайтов и кабинетов контекстной рекламы Яндекс.Директ. Поток писем и звонков с вопросами идет волнами.

Что интересно, до сих пор довольно большая часть корпоративных сайтов все еще не соответствуют требованиям Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». А подавляющая доля тех, кто работает с контекстной рекламой, не знает о том, что Яндекс включает новые опции и инструменты автоматически, и сильно удивляются, почему проседает поток лидов.

Давайте обсудим, на что нужно обратить внимание.

Я проверил семь советов по видимости в нейросетях на 73 страницах, которые модели сами поставили в источники. Я прогнал каждый совет через две группы страниц из собственных логов и посчитал разницу точным тестом Фишера: 34 страницы против 39, различие по авторству 100% против 82%. Это лишь эксперимент на небольшой выборке, но всё же.

Сразу скажу что именно чтобы тем кому надо знать только итог не тратили свое время на чтение. Сайт лежит в виде виртуальной машине убунта без морды на арендованном довольно шустром хосте с 64 Озу 12 ядер 500 ССД и канал 1G. Хост крутит тоже убунта без морды.

Ну и для сайта выделено было пару ядер и пару гигабайт памяти.

Что делает сам сайт — он подключен ко всем буквально источникам новостей об ИИ как к лидерам рынка, так к вендорам и агрегаторам. Суммарно 100 источников. Он собирает все новости что найдет и те что не на английском переводит на английский. Затем чистит от дубликатов. То что осталось раскладывает на рубрики, переводит на 15 языков и выкладывает себе в ленту, выкладывает в Канал в телеге на русском только и все новости на всех языках пихает в ленту RSS.

Чтобы все это делать он пользуется несколькими ИИ подключаясь к ним по API. То есть сайт чисто текстовый. Никаких вычислений тяжелых нет. Нет рендеров и нет картинок даже.

И вдруг выясняется что сайт на этой машине буквально еле ползает. Сайту неделя. Я там единственный пользователь. И чтобы ему нормально было работать оказалось что надо до 6G ему добавить память и выделить еще два ядра. Провел я расследование и вот что оказалось

Я исходил из простого допущения: сначала выводим страницу в топ поиска, а цитирование нейросетями подтянется следом — модель ведь тоже читает интернет. Допущение оказалось неверным.

Взял один сайт, снял два среза данных и свёл их по URL. Ниже метод, код и результат, который меня удивил.

Внешний счётчик ставится за пять минут, и обычно этого достаточно. Но у модели «сторонний скрипт с чужого домена» есть технический потолок, и на магазине я в него упёрся: запрос к третьему домену режут блокировщики и антитрекинг браузеров, на объёме включается сэмплирование, cookie тянет за собой баннер согласия (а все, кто его отклонил, выпадают из статистики целиком), и главное — поведение ваших покупателей лежит в чужой системе, рядом с которой нет ваших заказов.

Ниже — как устроен свой cookieless‑трекинг в двух проектах на Next.js: интернет‑магазин (Next.js 15.5, TypeScript, Prisma 6, PostgreSQL) и маркетплейс услуг (тот же Next.js, но pg без ORM). Код в статье — из работающих проектов, с теми решениями, которые оказались неочевидными, и с теми, которые пришлось переделать.

Сразу оговорка: это не «Метрика — зло». Для контентного сайта внешний счётчик закрывает вопрос целиком. Разговор начинается там, где аналитика — часть продукта.

Когда вы задаёте нейросети вопрос, в поиск уходит не он. Модель сама переписывает вопрос в несколько своих формулировок и только потом идёт искать. Мы разобрали 686 454 таких подзапроса из ответов шести нейросетей: обеих Алис, ChatGPT, Gemini, Grok и DeepSeek. Оказалось, что шире всех вопрос раскладывает не ChatGPT, а Яндекс, причём он единственный показывает, в какой индекс уходит каждый подзапрос: в веб, в товары, в карты, в картинки или в видео. А ещё модели сами подставляют в свои запросы бренды конкурентов, иногда забывая упомянуть бренд самого клиента. В статье разбор того, как разные нейросети превращают один вопрос в веер запросов, с живыми примерами.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, руковожу отделом рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

4 июня 2026 года генеральный директор Cloudflare Мэтью Принс сообщил цифру, после которой стоит остановиться: бот- и агентный ИИ-трафик впервые превысил человеческий — 57,5% против 42,5% всех HTTP-запросов в интернете, по данным Cloudflare Radar. Половину запросов к вашему сайту делает не человек.

Для владельца сайта в этой новости — два разных сюжета. Первый: сервер, который не проектировали под такую нагрузку, может начать падать от легального трафика, а не от атаки. Второй: та же самая толпа ботов — это краулеры, от которых зависит, процитирует ли нейросеть ваш сайт в ответе и приведет ли оттуда новых посетителей. В статье разберем обе стороны: что делать с инфраструктурой и как использовать этот трафик, а не просто выдерживать его.

Я измеряю, как нейросети отвечают на вопросы о компаниях: беру набор одинаковых вопросов, прогоняю их через разные ИИ-модели по несколько раз и сохраняю не только текст ответа, но и список источников под ним. За несколько месяцев накопилось 455 ответов Алисы AI и 2976 ссылок в них. Распределение по числу источников оказалось не размазанным, а с двумя острыми пиками: пять и десять.

Мы полгода собираем ответы нейросетей в базу и однажды заметили: два ответа ChatGPT на один и тот же вопрос, снятые в один день разными способами, ссылались на совершенно разные сайты. Полез разбираться в сыром потоке, который ChatGPT отдаёт браузеру, и нашёл там служебные карточки источников с пометкой о происхождении. Разобрал почти 1,9 миллиона таких карточек: у ChatGPT есть собственный поисковый робот, который даёт 97% всех источников, и про каждую страницу он хранит один замороженный кусок текста длиной 200 символов. В статье: как устроен этот робот, чем он отличается от покупной поисковой выдачи, что именно он вырезает с сайтов (спойлер: часто это код фильтра или текст рекламного блока), и что с этим делать владельцу сайта.

Я измеряю видимость компаний в поиске и в ответах нейросетей. Свой сайт проверил последним: клиентские проекты всегда впереди своих. Результат отрезвляющий — все страниц есть в поиске, проблем с индексацией нет, а в вопросах про услугу без упоминания названия ноль появлений из тридцати двух возможных.

Внутри: как собрать промпт-карту и почему её нельзя писать до замера спроса, чем российский стек отличается от западного, отдельная директива в robots.txt, о которой мало кто знает, и во что обошёлся весь замер — 102 рубля.