First party data в эпоху отказа от cookies: как не потерять таргетинг и уважать приватность

Что происходит с cookies и почему это больно маркетологам

За последние годы то, что долго обсуждали как «cookiepocalypse», превратилось в норму: Safari и Firefox уже давно режут third‑party cookies, а Chrome двигается к модели, где пользователи сами управляют трекингом, а сторонние cookies постепенно уступают место Privacy Sandbox и другим privacy‑first инструментам. По оценкам отраслевых обзоров, издатели без достойной замены третьесторонних cookies рискуют потерять порядка 20–30% рекламных доходов за счёт снижения точности таргетинга и измерения.

Параллельно растёт давление со стороны регуляторов и самих пользователей: privacy‑first маркетинг из «приятного бонуса» превращается в требование рынка и закона. По данным IAB и опросов Adobe, около 80–90% маркетологов уже пересматривают микс данных в пользу first‑ и zero‑party data, а доля тех, кто считает cookies «критически важными» для стратегии, за пару лет заметно просела.

Если говорить простыми словами: мир, где таргетинг строился вокруг third‑party cookies, заканчивается. Но это не значит, что таргетинга и аналитики больше нет — просто центр тяжести смещается к данным пользователей сайта и других ваших собственных каналов.

Что такое first‑party data и чем они отличаются от других данных

Краткая «таблица терминов» без занудства

First‑party data — это данные пользователей сайта и других ваших собственных точек контакта, которые вы собираете сами и храните под своим контролем.

Типичные источники first‑party data:

• поведение на сайте и в приложении (просмотры, клики, scroll‑depth, события воронки);
• история покупок и транзакций;
• данные из CRM и службы поддержки;
• реакция на коммуникации (открытия и клики в email/SMS/push, ответы в чатах);
• участие в офлайн‑мероприятиях, вебинарах, программах лояльности.​

Чем они отличаются от других типов:

• Third‑party data — собрал кто‑то другой и потом вам продал/передал; качество и соответствие требованиям по конфиденциальности часто туманные.
• Second‑party data — чьи‑то first‑party, которыми с вами делится партнёр.
• Zero‑party data — то, что человек сам явно про себя сказал (опросы, предпочтения, настройки).

First‑party и zero‑party data вместе — фундамент нормального privacy‑first маркетинга: данные получены через ваши каналы, с понятным контекстом и (если вы всё делаете правильно) с осознанным согласием.

Почему first‑party data становятся «скелетом» стратегии

Отраслевые отчёты последних лет сходятся в одном: роль first‑party data в стратегиях растёт, а зависимость от third‑party cookies постепенно снижается. Исследования и опросы показывают, что для заметной части маркетинговых команд собственные данные уже входят в число ключевых приоритетов, но конкретные проценты сильно разнятся от источника к источнику, поэтому говорить о жёстком консенсусе в духе «80% рынка уже там» было бы натяжкой. Корректнее сказать так: в 2025–2026 годах всё больше команд переводят аналитику и таргетинг в сторону first‑ и zero‑party data, однако глубина и скорость этого перехода сильно зависят от отрасли, масштаба бизнеса и зрелости digital‑функции.

Почему именно first‑party data становятся несущей конструкцией, вокруг которой удобнее собирать всю маркетинговую систему?

1. Меньше зависимости от чужих правил
   Браузеры, платформы и регуляторы могут менять политику в любой момент, и история с third‑party cookies это хорошо показала. Собственные поведенческие данные пользователей сайта, приложения и офлайн‑точек при этом остаются с вами: пока вы собираете их прозрачно и с нужными согласиями, никакой апдейт браузера не «выключит» вам аналитику целиком.
2. Прозрачное происхождение и юридическая чистота
   У внешних сегментов почти всегда есть вопрос «а что там внутри и как это собиралось». С first‑party data всё понятнее: вы знаете, из какого канала пришёл сигнал, при каком действии он зафиксирован и какие условия по хранению и обработке на него распространяются. Это сильно упрощает жизнь и маркетингу, и юристам, и безопасности.
3. Более осмысленная сегментация и персонализация
   Сбор поведенческих данных даёт возможность сегментировать аудиторию не только по поверхностным признакам, а по реальным паттернам: что люди смотрят, как двигаются по воронке, на чём «застревают». В паре с zero‑party сигналами (явные ответы и предпочтения) это превращается в живые сегменты вроде «частый покупатель категории Х, который сам сказал, что ему важны быстрые доставки и минимальное количество рассылок», а не абстрактные «женщины 25–34 с интересом к фитнесу».
4. Фундамент для честного privacy‑first маркетинга
   Когда вы строите коммуникации на собственных данных, собранных в рамках понятных пользователю правил, легче выдерживать баланс между персонализацией и конфиденциальностью. Вы можете прямо сказать: «Вот что мы о вас знаем, вот зачем это нужно, вот как вы можете это изменить», — и не бояться, что завтра всплывёт скандал из‑за непрозрачных внешних профилей.
5. Более здоровая экономика маркетинга
   Покупка сторонних данных и опора на «чужие» идентификаторы становятся всё дороже и менее предсказуемы по эффективности. Вложения в инфраструктуру вокруг first‑party data (CDP, нормальная событийная модель, интеграция с CRM и аналитикой) окупаются тем, что вы:

• точнее работаете с удержанием и LTV, а не только заливаете бюджет в привлечение;
• поднимаете результативность своих каналов (open rate, CTR, CR) за счёт персонализации на основе собственного знания аудитории;
• передаёте в рекламные платформы качественные сигналы, которые помогают алгоритмам, вместо того чтобы надеяться на устаревающие third‑party механики.

В этом смысле first‑party data действительно становятся «скелетом» стратегии: это тот каркас, на который вы навешиваете всё остальное — креатив, каналы, автоматизацию, attribution‑модель — и который не разваливается после очередного шага рынка в сторону более жёсткой конфиденциальности.

Как перестроить маркетинг вокруг first‑party data: шаг за шагом

Шаг 1. Приведите в порядок сбор поведенческих данных

Сбор поведенческих данных — это база: без нормальной событийной модели на сайте и в приложении любые разговоры про таргетинг без cookie повисают в воздухе.​

Минимальный чек‑лист:

• Настроена единая событийная модель: вы чётко понимаете, какие действия пользователя фиксируются (просмотр категории, добавление в избранное, добавление в корзину, оформление заказа, отказ от корзины и т.д.).
• События связаны с пользователем: есть устойчивый идентификатор (login, ID в CDP/CRM), чтобы не потерять связь между сессиями и устройствами.
• Все события уходят в единый data‑слой: аналитику, CDP или хранилище, а не в 5 разных систем, которые не разговаривают друг с другом.

На практике нормальным ориентиром считается ситуация, когда вы можете восстановить путь пользователя от первого визита до покупки, хотя бы на уровне основных шагов воронки. Если у вас до сих пор только PageView и «Покупка», работать в условиях отказа от cookies будет болезненно.

Шаг 2. Постройте базовую first‑party data‑стратегию

First‑party data — это не просто «всё, что мы собрали», а осознанная стратегия:

• какие данные критичны (для кого вы строите сегменты и персонализацию);
• через какие точки контакта вы их собираете (сайт, приложения, офлайн, кол‑центр);
• как вы связываете данные между каналами (CDP, DWH, CRM‑интеграции).

Простой пример:

• Для e‑commerce‑проекта важны: история категорий и брендов, частота покупок, средний чек, реакция на промо.
• Для SaaS — сценарий использования продукта, размер команды, отрасль, этап жизненного цикла (trial / active / churn‑risk).
• Для медийного проекта — рубрики, формат потребления (текст/видео/подкасты), глубина скролла, регулярность визитов.

Не нужно пытаться собрать всё. В 2026 году ценится не «максимум данных пользователей сайта», а способность выделить ключевые сигналы и использовать их без нарушения приватности.

Шаг 3. Свяжите first‑party и zero‑party data

Сбор поведенческих данных даёт картинку «что люди делают». Но чтобы понять «зачем» и «что им важно», вам пригодятся явные ответы пользователей (zero‑party data).

Практически:

• добавьте короткие опросы и настройки предпочтений (категории, интересы, частота писем, формат коммуникаций);
• храните явные предпочтения рядом с поведенческими данными (в CDP/CRM);
• используйте это в сегментации: «покупал спорттовары + отметил интерес к бегу», «часто читает статьи про ипотеку + указал, что планирует покупку жилья».

Тогда таргетинг без cookie перестаёт быть «стрельбой по абстрактным сегментам» и превращается в работу с живыми, понятными группами.

Шаг 4. Используйте first‑party data в рекламных платформах

Большинство крупных платформ уже привыкли работать с first‑party сигналами:

• загрузка хэшей email/телефонов и событий в рекламные кабинеты для look‑alike и remarketing;
• server‑side события (Conversions API, серверные пиксели) вместо чисто браузерных cookies;
• кастомные аудитории в контекстной и программатик‑рекламе, которые собираются на основе ваших собственных данных.

Да, возможностей меньше, чем при полном доступе к third‑party cookies, и часть аудитории вы неизбежно потеряете. Но в обмен вы получаете более прозрачную и контролируемую модель, где вы понимаете, какие данные ушли в платформу и на каких основаниях.

Шаг 5. Перейдите к privacy‑first маркетингу как к принципу, а не к «проекту»

Privacy‑first маркетинг — это не «ещё один чек‑бокс для юристов», а нормальная стратегия выстраивания отношений.

Ключевые элементы:

• прозрачность: вы простым языком объясняете, какие данные собираете и зачем;
• согласие: не только «баннер про куки», но и понятные настройки коммуникаций и профиля;
• минимизация: вы не берёте лишнего «на всякий случай»;
• безопасность: базовые практики защиты данных и доступов.

По данным обзоров, бренды, которые строят стратегию вокруг доверия и конфиденциальности, выигрывают не только в юридической плоскости, но и в метриках: выше open rate, лучше удержание, больше готовность делиться данными.

Реалистичные цифры и ориентиры

В реальных проектах эффект отказа от third‑party cookies и перехода к first‑party data сильно зависит от ниши, модели монетизации и того, насколько компания вообще готова к изменениям. Можно выделить несколько ориентиров, но важно помнить, что это именно ориентиры, а не универсальные константы.

• Эксперименты Google с отключением сторонних cookies на инвентаре издателей показывали, что в отдельных случаях просадка по выручке могла достигать порядка 50% в среднем и даже выше (в одном из тестов озвучивалась медиана около 64% для топ‑500 площадок). Но это данные конкретного периода и конкретной методологии — в других исследованиях фиксировались и более мягкие сценарии (вплоть до нескольких процентов потерь), и промежуточные варианты.
• Ряд отраслевых материалов и оценок указывает, что площадки, которые вообще не готовятся к жизни без third‑party cookies и не выстраивают альтернативы, действительно рискуют потерять заметную долю рекламных доходов — вплоть до примерно 20–30% в сегменте пользователей браузеров с жёсткими ограничениями межсайтовых cookies. При этом итоговая цифра сильно зависит от того, насколько быстро компания переключается на контекстный таргетинг, first‑party data и более продвинутые модели продаж.
• Персонализация, построенная на собственных данных (first‑ и zero‑party), в большинстве кейсов даёт ощутимый прирост эффективности email/SMS и других прямых каналов: в разных проектах это может выражаться в росте open rate и CTR на 10–30%, росте среднего чека или конверсии в заявку в диапазоне десятков процентов и снижении оттока за счёт более точного попадания в потребности клиента. Отдельные исследования и обзоры также отмечают, что компании, системно работающие со структурированными first‑party данными, показывают более высокую вовлечённость и могут снижать цену привлечения по сравнению с теми, кто полагается в основном на third‑party источники.
• В опросах издателей и маркетологов на 2025 год значительная доля респондентов (по отдельным выборкам — более 70%) уже называет first‑party data ключевым фактором успеха рекламной монетизации и ожидает дальнейшего роста их роли в 2026 году. Но переносить эти цифры на рынок в целом без оговорок было бы неправильно: ситуация по регионам и отраслям отличается, и где‑то доля продвинутых команд заметно ниже.

Важно: все эти числа стоит воспринимать как ориентиры и примеры диапазонов, а не как обещания «у вас точно будет так же». Маркетинг в условиях перестройки экосистемы данных — это всегда совокупность факторов: от технологической зрелости и качества данных до продуктовой математики и поведения аудитории. Обещания в духе «+Х % ROMI только за счёт first‑party data» без контекста, методологии и погрешностей должны вызывать здоровый скепсис.

Мини‑кейсы: как first‑party data вытягивают цифры

Кейс 1. E‑commerce: удержание и LTV вместо погонь за холодным трафиком

Интернет‑магазин с сильным органическим и бренд‑трафиком, но растущими затратами на привлечение в performance‑каналах. Команда сфокусировалась на:

• событийной аналитике на сайте (просмотры категорий, добавления в корзину, брошенные корзины, повторные покупки);
• построении сегментов на основе first‑party data: «новые покупатели», «повторные», «не покупали 90 дней», «часто покупающие, но без участия в программе лояльности»;
• ремаркетинге и email/SMS на основе этих сегментов, с минимальным использованием внешних look‑alike‑аудиторий.

Результат — в течение нескольких месяцев:

• рост доли выручки от повторных покупок;
• снижение доли бюджета на «холодный» таргетинг через сторонние cookies;
• более стабильный ROMI, потому что основная часть усилий пошла в аудиторию, которую бренд действительно знает.

Диапазон: прирост выручки от удержания в нескольких подобных кейсах описывают как 10–25% при том же или чуть меньшем бюджете на acquisition, но это всегда зависит от стартовой базы.

Кейс 2. B2B‑SaaS: от анонимных визитов к понятным аккаунтам

B2B‑SaaS‑компания, сильно зависящая от performance‑рекламы и LinkedIn, столкнулась с падением точности трекинга и ростом CPA по лидогенерации. Они:

• интегрировали сайт с CRM и системами идентификации компаний по IP/first‑party‑cookie‑ID (без покупки внешних профилей);
• настроили сбор first‑party событий на сайте (какие материалы смотрит аккаунт, какие разделы продукта изучает);
• передали агрегированные сигналы в рекламные платформы для оптимизации кампаний на «теплые» аккаунты.

Это позволило сократить перебор «случайных» кликов и сфокусироваться на компаниях, у которых есть реальный интерес (по поведению на сайте), а не только по внешним профилям. В итоге CPA по MQL снизился в пределах 10–20%, а качество лидов по оценке продаж выросло — за счёт отчётов в CRM.

Кейс 3. Медиа‑проект: персонализация контента и подписки

Онлайн‑издание с моделью подписки внедрило:

• детальную событийную аналитику (какие рубрики и форматы читает пользователь, когда чаще возвращается);
• сегменты на основе first‑party data: «новичок», «регулярный читатель», «почти подписчик», «подписчик с риском оттока»;​
• триггерные кампании и рекомендации контента под стадию и интересы.

В результате по данным подобных кейсов:

• конверсия в подписку из сегмента «регулярные читатели» может расти на 10–30% при грамотной персонализации;
• риск оттока у подписчиков, которые получают релевантный контент на основе своих паттернов потребления, заметно снижается.

Опять же, это не «магия first‑party data», а следствие системной работы с собственными данными пользователей сайта.

Типичные ошибки и что делать вместо них

Ошибка 1. «Подменить» third‑party cookies другой серой технологией

Соблазн велик: вместо того чтобы перестраивать стратегию вокруг first‑party data, попытаться найти новую «чёрную коробку», которая будет трекать пользователей чуть менее явно. В краткосроке это может дать иллюзию сохранения таргетинга, но:

• риски по соответствию регуляциям растут;
• доверие пользователей падает;
• устойчивость такой схемы сомнительна — любой апдейт платформ может всё сломать.

Что делать: принять, что эпоха бесконтрольного трекинга закончилась, и вкладываться в модели, которые живут в логике privacy‑first маркетинга.

Ошибка 2. Собирать максимум данных «на всякий случай»

Если вы собираете десятки полей и событий, половина из которых никогда не используется, вы:

• повышаете риски (у вас хранится больше данных, чем нужно);
• усложняете аналитику;
• раздражаете пользователей лишними вопросами.

Что делать: начинать с минимально достаточного набора данных и расширять его только тогда, когда понимаете, как используете каждый новый сигнал.

Ошибка 3. Держать данные в «силосах»

Классика: у маркетинга свои first‑party data (аналитика, ESP), у продукта — свои, у продаж — свои. В результате:

• у каждого — своя картинка клиента;
• сегментация дублируется или противоречит;
• люди в компании спорят не о стратегии, а о том, «чьим цифрам верить».

Что делать: инвестировать в CDP или хотя бы в базовый DWH/слой интеграций, который объединяет ключевые first‑party данные и даёт единый взгляд на пользователя.

Ошибка 4. Никак не коммуницировать ценность и правила работы с данными

Если вы собираете данные молча, люди начинают воспринимать это как слежку. Если перегибаете с юридическим языком — теряете доверие.

Что делать:

• объяснять простым языком, что и зачем вы собираете;
• давать человеку удобные настройки и возможность отказаться;
• показывать, как данные улучшают его опыт (релевантные рекомендации, меньше спама, удобные сценарии).

Рекомендации для маркетолога в 2026 году

Чтобы first‑party data в условиях отказа от cookies перестали быть «тревожной темой» и стали рабочим инструментом:

• Сфокусируйтесь на качественном сборе поведенческих данных: чёткая событийная модель, идентификация пользователей, единый data‑слой.
• Постройте систему сегментации вокруг first‑party и zero‑party data, а не вокруг покупных аудиторий.
• Используйте first‑party сигналы в рекламных платформах (серверные события, кастомные аудитории), но не превращайте их в новый «третий‑пати» для других.
• Сделайте privacy‑first маркетинг частью позиционирования: прозрачность, контроль, минимизация данных — это уже конкурентное преимущество, а не только требование закона.
• Регулярно пересматривайте, какие данные вы собираете, и честно выбрасывайте лишнее — это экономит ресурсы и снижает риски.

 

В 2026 году выигрывают не те, у кого больше всего трекинга, а те, кому пользователи готовы доверить свои данные и кто умеет превратить first‑party data в понятные для бизнеса решения — без ощущения у клиента, что за ним подсматривают.