Как российским издателям ответчать на смену парадигмы медиапотребления

(продолжение, начало здесь)

Поскольку меняется парадигма (сам способ) медиапотребления — просто освоить новые каналы или форматы недостаточно. Нужен комплекс мер, а именно:

1. Переход к First-Party Data и прямым отношениям с аудиторией

  • Сбор данных о пользователях: Агрессивно наращивать first-party data (собственные данные о пользователях), поскольку это является обязательным условием для реализации всех трех сценариев AI-First.
  • Использование ИИ-инструментов для сбора данных: Применять генеративный ИИ для создания собственных интерактивных инструментов (персонализированные ленты, рассылки, квизы, чат-боты), которые обогащают знания о пользователях.
  • Пример успеха: UDN (Тайвань) и Times Internet (Индия) напрямую связывают свои финансовые результаты (рост подписок на 280%, рост CTR) с наличием крупнейших first-party data-резервов.

2. Полное перепроектирование метрик успеха

  • Отказ от Pageviews: Пришло время отказаться от классических метрик, основанных на количестве просмотров страниц (pageviews).
  • Приоритет метрик прямого взаимодействия: Переключиться на метрики вовлеченности и качества прямого контакта с читателем, такие как:
  • CTR персонализированных рекомендаций.
  • Конверсия в подписку.
  • Продолжительность сессии (session duration).
  • Выручка на одного пользователя (revenue per user).

Причина: Продолжение оптимизации под pageviews приводит к иллюзии роста при деградации качества аудитории, а обновление Google сигнализирует, что приоритет смещается к паблишерам, решающим интент пользователя.

3. Интеграция ИИ в продукты и процессы с фокусом на персонализацию

  • Персонализация как основа Text-first journey: Использовать ИИ для персонализации контента, особенно главных страниц и рекомендаций, чтобы максимизировать лояльность. Кейсы Schibsted и Times Internet показывают значительный рост CTR (до +95%) и продаж подписок (до +75%) благодаря персонализации.
  • Гибридная модель контента: Избегать стратегии «больше контента» за счет чисто ИИ-генерации без редакционного надзора. Внедрять гибридную модель, где ИИ используется для исследования и структуры, а человек — для нарратива и эмоционального резонанса. Такая модель показала рост конверсий на 15%.
  • Структурирование контента: Архитектура данных должна быть изначально спроектирована так, чтобы алгоритмы и LLM могли легко извлекать и интерпретировать фактуру.

4. Защита от структурных угроз (Zero-click Apocalypse)

  • Осознание кризиса: Понимать, что ИИ не генерирует новый значимый трафик (рефералы от ChatGPT составляют менее 0,2% всего траифка в интернете), а разрушает существующий (падение органического трафика на 42–60% после AI Overviews).
  • Избегать полной блокировки ботов: Полная блокировка AI-краулеров может снизить общий и человеческий трафик, не принося выгоды, так как фактический ИИ-трафик ничтожен.

Таким образом, стратегически верным действием для российских издателей будет переход к first-party данным, прямым отношениям с аудиторией и переопределению метрик.

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки