DPI: как анализ интернет-активности пользователей помогает бизнесу точнее настраивать рекламу

31

19.05.2026

Вопрос, как сделать рекламу более эффективной, сегодня волнует многих специалистов цифрового маркетинга. Понимание своей аудитории, более точный портрет пользователя – немаловажные аспекты в этой теме, а помочь со сбором информации могут Big Data и технология DPI. Об этом в рамках DASM & Beeline Kazakhstan Digital Day рассказал CPO Big Data Beeline Kazakhstan Алишер Бигзаев.

Алишер рассказал о возможностях компании в использовании технологии Deep Packet Inspection (DPI) и рассказал о развитии платформ, которые позволяют анализировать цифровое поведение абонентов.

«Мы разработали платформу, которая называется «Портал мобильной рекламы», для МСБ, микробизнеса и ритейла B2C. Она подойдет для реализации рекламных кампаний в SMS на узкую аудиторию. Также мы первые в Казахстане, кто запустил собственную Customer Data Platform с прямой API-интеграциекй со всеми основными цифровыми издателями – Google, Meta, TikTiok и так далее», – отметил Алишер Бигзаев.

По его словам, загружая сегменты файлом напрямую через рекламный кабинет, коэффициент нахождения контактов в базе паблишера может составлять 15-20%, а благодаря интеграции Beeline Kazakhstan и системе сквозной идентификации, можно добиться совершенно других результатов – так, показатели мэтч-рейта в Google составляют до 70%, Meta – до 85% и TikTok – до 100%.

Отдельное внимание компания уделяет собственным цифровым продуктам, включая programmatic-рекламу и коммуникационные сервисы между бизнесом и клиентами. Также Beeline Kazakhstan участвует в процессах скоринга, предоставляя продукты на данных для оценки клиентов финансовыми организациями.

Как отметил представитель компании, сегодня система работает с массивом данных, включающим более 11,8 млн активных абонентов, около 50 тысяч онлайн-сервисов и более 900 параметров таргетинга. При этом Алишер Бигзаев подчеркнул, что сотрудникам не доступно содержание звонков и сообщений, реквизиты счетов, пароли и другая чувствительная информация, система работает исключительно с агргегированными данными и категориями.

«Абонент использует мобильный интернет в приложениях, на сайтах, YouTube и так далее. Операторадаптирует и анализирует эти данные, чтобы создавать на их основе продукты, к примеру, агрегированные аналитические отчеты.. Происходит эмуляция огромного количества девайсов и обращений к сервисам, после чего по общносити сигнатур трафика мы определяем, какой сервис наиболее востребован среди пользователей», – объяснил Бигзаев.

Технология позволяет сегментировать аудиторию не только по базовым параметрам, но и по сервисам, частоте, объему, времени и длительности их использования. Кроме того, по запросу можно выделить в общей выборке ту или иную аудиторию, чтобы изучить ее поведение в Сети. А также выявить, из каких сервисов пользователи чаще совершают клики по рекламным объявлениям. Это, в свою очередь, используется для медиапланирования и оптимизации рекламных кампаний. 

В качестве примера Алишер Бигзаев привел аналитику по платформе Snapchat, которая, по его мнению, является недоинвестированным рекламным инструментом для бьюти-сферы из-за большого количества пользователей женского пола в возрасте от 18 до 29 лет, согласно данным Beeline Kazakhstan Big Data. Он также отметил значительный рост Telegram, который практически сравнялся по популярности с WhatsApp.

Аналитика представлена Big Data Beeline Kazakhstan

Что касается видеосервисов, то верхнюю планку тут держит YouTube, а также активное потребление контента происходит через BeeTV, Кинопоиск, Netflix и другие сервисы. Досматриваемость отдельных видов контента при этом достигает более 80%.

«Также мы исследовали prime time. И если потенциальная аудитория потребляет контент BeeTV в какой-то конкретный временной промежуток, то именно в этот временной промежуток мы можем показывать рекламу», – добавил спикер.

Аналитика представлена Big Data Beeline Kazakhstan

Помимо этого, работать можно с аудиторией и офлайн – к примеру, выявить портрет абонента, посещающего те или иные мероприятия. Это стало возможным после проведения исследований посетителей крупных событий, прошедших в Казахстане в прошлом году, таких как концерт Джей Ло или матч «Кайрата» с «Реал Мадрид».

Аналитика представлена Big Data Beeline Kazakhstan

Также компания развивает геоаналитику и модели оценки наружной рекламы, учитывающие скорость и направление движения, размер конструкции и даже угол свечения конструкции к вектору направления движения. Это наиболее точный источник, который позволяет проводить как предварительную, так и пост-оценку рекламных кампаний.

По словам представителя Beeline, одним из ключевых направлений остается использование DPI при медиапланировании. Технология позволяет загружать собственную аудиторию бренда и анализировать ее поведение в цифровой среде, включая поиск схожих пользователей по паттернам интернет-активности.

На основе этих данных формируются поведенческие сегменты, которые помогают точнее находить аудиторию и подбирать рекламные площадки. Дополнительно технология позволяет оценивать качество трафика и определять, является ли площадка «живой». При анализе больших данных в разрезе активности на платформах цифровых паблишеров система помогает оценить эффективность каждого канала и его реальную ценность для размещения рекламы. 

Кроме того, DPI позволяет запускать коммуникации, когда пользователь проявляет активность, включая триггерную рекламную коммуникацию и сегменты в digital-рекламе.

В завершение Алишер Бигзаев подчеркнул, что данные становятся ценными только тогда, когда превращаются в практические решения для бизнеса.