Смотрим на рекламного монстра Criteo: посчитали свои прямые потери от борьбы со слежкой за пользователями, строят свой интернет, делают ставку на retail media. Ключевые цифры.

Criteo - это лидер ретаргетинга ("брошенные корзины", которые вас догоняют) в мире. Они работают со всем топом ритейла и крупных брендов, супер-устойчивый и интересный бизнес с выручкой под миллиард долларов. При этом по ним сильнее всего ударили новые фичи в iOS и Хроме - резко упала капитализация, обеспокоились инвесторы, сменилось руководство.

Почему на них надо смотреть:

1. Пример будущего для рекламщиков и бенчмарк их будущих потерь в privacy-мире.
2. Пример попытки выйти за пределы одного понятного клиенту рекламного перфоманс-продукта

В последнем отчёте Criteo рассказали в деталях о потерях бизнеса из-за всеобщей борьбы со слежкой за пользователями. Только 60% охвата удалось сохранить - остальные 40% посетителей сайтов теперь "невидимы" и им ретаргетинг не показать. При этом компания умалчивает о потере частоты контакта. В деньгах это $55 миллионов в этом году и до $120 миллионов в следующем!

Не считая того, что вся компания не столько новые продукты пилит, а лихорадочно пытается построить замену cookies, на которых работала. Фактически, им приходится строить свой интернет, где идентификатором являются не cookie, а логины, электронные почты, которые Criteo получает от своих клиентов-ритейлеров и брендов. 50% топовых ритейлеров Евросоюза и США у них есть.

Criteo активно развивает новую важную тему в рекламе - retail media. Даёт свои технологии, чтобы крупные маркетплейсы и ритейлеры могли продавать на своих страницах (и за их пределами) таргетированную рекламу. Среди их площадок - Carrefour, Macy's, Walmart, Bestbuy, недавно потеряли Target. В клиентах - даже Unilever, которого раньше в ретаргетинге сложно было представить. Деньги за это Criteo берёт комиссией сверху, что даёт любимую инвесторами "платформенную" молдель выручки. Доля денег от Retail Media - уже 10%. Всего от "не-ретаргетинга" - 25% выручки.

Criteo всегда шли напрямую к клиентам, но теперь треть бизнеса идёт от агентств. Растёт видео и Connected-TV сегмент, то есть таргетинг на новые аудитории в этих носителях. И запустили shoppable video - когда можно купить продукт сразу из видеоролика. Всё это - около 25% выручки, но это уже пятый год таких попыток.

Интересный инсайт - Criteo говорят, что для рекламщиков iOS аудитории из-за запрета отслеживания в приложениях резко подешевели и если уметь их ловить, то можно быть очень эффективным. Также в своём бизнесе они почувствовали просадку в сегментах авто и электроники - сказываются перебои в поставках.

Что в итоге:

1) Criteo отчаянно цепляется за заработанное в 2010-х. Они точно потеряют в выручке и им точно придётся заниматься бизнесом, в котором они не эксперты. Десять лет ты продаешь е-коммерс конверсии и перфоманс и легко растешь, а теперь ты вдруг должен рассказывать про новые аудитории, сложные способы их подсчёта. А тебе не особо верят, потому что ты эксперт в другом. С похожей проблемой роста столкнутся и перфоманс-агентства.

2) "Свой интернет" на first-party данных у Criteo получается, но вот эти 60% прежнего охвата - это максимальный предел для всех новых айдишников на замену cookies в браузерах. Никого крупнее Criteo нет, следовательно остальные потеряют до 50-70% охвата, и такую же просадку получат в деньгах.

3) Борьба за privacy - это ощутимые косты и денежные потери для всех. Клиенты Criteo тоже почувствуют всё это, получив меньше конверсий.

Про тему privacy, дата-этики и данных в маркетинге регулярно пишу тут.

Кросс-девайс для всех моделей атрибуции в Метрике.

Ещё в середине ноября Яндекс объявил, что Метрика стала по умолчанию определять атрибуцию в режиме кросс-девайс — засчитывать переходы со всех используемых устройств. А в Директе появилась возможность вручную подключить этот режим при выборе модели атрибуции.

Раньше Метрика и Директ учитывали только одно устройство пользователя на пути к конверсии. Теперь в этой цепочке видны все устройства: какой именно переход на сайт будет засчитан как источник визита или конверсии, зависит от модели атрибуции.

Для реализации кросс-девайса используется Крипта — она умеет распознавать идентификаторы устройств и браузеров, поэтому метричный кросс-девайс будет работать в любом браузере.

Подробности здесь: https://yandex.ru/adv/news/metrika-i-direkt-nachali-uchityvat-perekhody-so-vsekh-ustroystv-polzovatelya-na-puti-k-konversii

@internetanalytics

Как ставка на “Умные алгоритмы” и корпоративный угар угробили “американский ЦИАН”

В ноябре маркетплейс недвижимости Zillow резко рухнул вниз, потеряв больше половины стоимости. А с января он подешевел аж в 4 раза! Компания списала $500M долларов убытков и сократила 2000 человек. Это яркий крах смелой стратегии “цифрового” подхода переделки традиционной отрасли, основанного на бигдате и умных алгоритмах. Почему так случилось?

Zillow с 2018 года сделали ставку на сервис home-flipping. Это быстрая покупка дома за кэш, быстрая реновация и редизайн и быстрая продажа. Вся скорость - благодаря умному анализу огромного накопленного количества данных по сделкам, включая анализ фотографий нейросетями. Шутка-ли, Zillow заявлял, что разработал big data алгоритмы предсказания будущей цены дома с уровнем погрешности всего в 2%! Алгоритм точно предсказал цену после переделки, ты быстро купил, обработал, продал. Без оценщиков, агентов, длинных переговоров - кэш-машина! Инвесторы верили.

Конкуренты с самого начала говорили, что машинное обучение не может предсказывать столь сложные рыночные механизмы и нельзя на нём строить стратегию. На цены домов могут повлиять, мол, и факторы изменений вкусов покупателей, и общее движение рынка. Так в итоге и случилось. Удалёнка изменила подходы американцев в выбору жилья, сменились вкусы. Все предсказания алгоритмов перестали срабатывать. Но всё существенно ухудшил ещё один фактор.

Тогда был принят “проект Кетчуп”. В системы предсказания, которые и так вели компанию на айсберги, ввели дополнительные 7% к будущей цене по оценке алгортитма. Команда аналитиков возмутилась, писала в slack, но их игнорировали. Рост важнее. Это новшество сразу же позволило предлагать больше денег владельцам и покупать дома быстрее.Ну вы уже наверное догадались, что случилось дальше. Менеджеры выполнили свои KPI. Zillow купил в разы больше недвижимости, чем годом раньше.

И тут поменялся рынок, на ⅔ жилья в портфеле Zillow снизились цены, алгоритмы не смогли это учесть. А страсть менеджеров к неуёмному росту оставила Zillow с целой прорвой подешевевшей недвижимости. Дальше - увольнения, падение стоимости, и СЕО, который всё свалил на плохую big data.

Что познавательного в этой истории?

Это история фейла, в котором слишком много веры в точные машинные предсказания и старое-доброе рвение менеджмента, который вынуждают безгранично и слишком быстро расти.

1) Когда вы видите проект, успех которого так сильно завязан на machine learning и большие данные - скорее всего, вы имеете дело с очередной убедительной сказкой для инвесторов. В реальной жизни это работает гораздо хуже.

2) Любые алгоритмы и big data - способ улучшить и оптимизировать уже работающий процесс. То есть делать что-то немного лучше конкурента. Но никогда не метод обыграть рынок и сложившиеся правила.

3) Когда биг дата начинает мешаться под ногами - менеджеры всегда найдут способ её “обыграть”, чтобы достичь своих целей. Когда у тебя нет выбора, кроме как драматически расти - это часто заканчивается очень плохо.

Пострадавшие от privacy, часть 2: Snapchat (первая история тут). Компания не попала в прогнозы по выручке и потеряла 22% стоимости акций после запретов трекинга со стороны Apple. Что именно повлияло на выручку?

- Snapchat - бизнес с $4 млрд рекламной выручки по миру и стоит сейчас $86 млрд (это в 24 (!) раза больше, чем VK/Mail).
- Больше половины рекламной выручки Snapchat- от Direct Response, то есть измеримых установок, продаж, других конверсий. И весь этот бизнес, который лихо рос до лета, застопорился и перестал расти. Компания прогнозирует, что доля бренд-рекламы (охваты, интеграции) снова увеличится.
- Когда Apple ввёл запрет трекинга, рекламодателям пришлось переходить на SKAN, способ анализа эффективности рекламы от самого Apple. Он гораздо менее удобен, даёт данные с задержкой, требует минимального количества конверсий по кампании, не позволяет учитывать конверсии post-view (после просмотра, не клика), не позволяет выключить таргетинг на тех, кто уже сделал инсталл приложения.
- Пропала возможность тестировать гипотезы (разные креативы) - на каждую кампанию у рекламодателя не набирается в статистике нужного количества действий. Крути один баннер и не жужжи, говорит нам Apple.
- Не выходит использовать разные измерения лифтов - бренд лифт, conversion lift. Тоже не хватает отслеживаемых действий.
- Выросла цена за показ рекламы пользователю, на 60% год к году. При этом застопорилась выручка на одного пользователя Snapchat везде, кроме США. Ответ компании аналитикам "ну, в США мы просто продаём рекламодателям удачнее).
- Из-за этого перфоманс-рекламодатели (50% бизнеса!) уходят в другие каналы, реклама становится неэффективной и "слепой". На альтернативном решении для аналитики внутри Snapchat осталась только половина рекламодателей. Это анализ на основе тех юзеров, которые нажали "согласен на трекинг", но видимо рекламодателям такого не хватает.
- Из интересного - Snapchat будет вкладываться в свои собственные шоу - пятиминутные ролики про мемы и другой юмор, к примеру. И уже размещает в них брендов. Помимо брендированных линз, фильтров, и рекламы в самой ленте.

Резюме:
- Privacy-запреты вдарили как следует по бизнесу мобильных приложений, зависящих от рекламы. Хуже стало и продавцам рекламы и покупателям. Значит, одним придётся пересматривать цену привлечения пользователя, другим - брать деньги с юзера, раз на рекламе зарабатывать как раньше не получается.
- Все выживают пока за счёт того, что такое ограничение трекинга пользователя не ввёл Android. Стоит ему пойти вслед за Apple и рынок тряханёт в два раза сильнее
- Грядут сплошные новые косты, пересмотр систем аналитики и медиасплита. За 3-5 лет рынок маркетинговых технологий сильно изменится.
- Тренд на "измеряем всё и вся, привязываем к результату" становится проблемой. Snapchat придётся больше продавать "охваты" и "спецпроекты" брендам, а тех уже научили ориентироваться на результат. Проблема.

Яндекс.Практикум ищут опытного старшего маркетингового аналитика
удалённая работа с гибким графиком (40 часов в неделю)

Практикум готов выводить свою маркетинговую аналитику на новый уровень, и вы можете с этим справиться.

Вам предстоит:
→ искать точки роста в каналах
→ проводить и анализировать эксперименты для повышения конверсий на лендинге
→ провести ревью существующих решений
→ составить план развития маркетинговой аналитики
→ собрать команду маркетинговой аналитики из трёх человек за полгода

Вам стоит подать заявку, если вы человек с опытом работы аналитиком от 3-х лет, который:
уже работал с маркетинговой аналитикой и её инструментами, разбирается в перфомансе, понимает основы теории вероятностей и математической статистики.

Что вас ждет:
→ профессиональная свобода без микроменеджмента
→ осязаемые результаты работы в виде процента трудоустроившихся студентов
→ работа над международным проектом
→ команда единомышленников

Узнать подробности и откликнуться на заявку можно на сайте

#вакансиядня

Подвёл личные итоги года

Читать в Instagram https://www.instagram.com/p/CYKK9wSopSd/

Читать в Facebook https://www.facebook.com/100001648005616/posts/4923840521014166/

Кому как удобнее! 🙂

С наступающим, друзья🙂 пусть всё у всех будет как вы загадали 🙏

Каково быть аналитиком?

Чтобы это понять новичку, надо получить реальный опыт работы в индустрии. Где? Например, на Симуляторе аналитика от KARPOVꓸCOURSES.

Это не базовый курс: от вас потребуется знание Python, статистики, SQL и Git. Он заточен на решение практических задач и погружение в рабочий процесс.

За 5 недель вы научитесь:
▪️Строить realtime дашборды
▪️Автоматизировать поиск аномалий в данных
▪️Анализировать продуктовые метрики
▪️Планировать и запускать A/B-тесты

Наставники курса:
▪️Анатолий Карпов (ex-ведущий аналитик VK Group и JetBrains)
▪️Мария Сомова (Senior аналитик SumSub)
▪️Ян Пиле (руководитель группы аналитики поиска VK)
Они точно знают, как эффективно решать рабочие задачи, и расскажут об этом.

Вы сможете оформить свои решения в pet-проекты, которые станут отличным дополнением к вашему резюме, а HR курса доведёт вас до оффера в крупную компанию.

Переходите по ссылке и записывайтесь на Симулятор до 25 января.

Увольнения связаны с «глубоким убытком» объединенного холдинга, утверждает источник Forbes, знакомый с положением дел в Skillbox, и подтверждает венчурный инвестор, близкий к VK. По словам первого, на конец 2021 года убыток составлял 2–3 млрд рублей при выручке 7–9 млрд рублей. Компания также накопила долг в размере 5 млрд рублей перед основным акционером — VK, который финансировал операционные убытки и расходы на поглощение других игроков.

Очень любопытная статья на Forbes про сложности отечественных онлайн-образователей.

Итак, ”госсчетчик”

Роскомнадзор обязал 79 приложений, сервисов и сайтов, включая Facebook, Instagram, Youtube и Netflix установить российский государственный счетчик якобы для ”измерения аудитории”. Полный список здесь

Этот счетчик умеет собирать не только визиты на сайт, но и данные о пользователях и контенте, который они потребляют.
Вот здесь указано, какие именно данные подлежат сбору: в их числе описание единицы и (или) первые 256 символов текста, заголовок страницы сайта, динамический IP и многое-многое другое.

Работа над усовершенствованием счетчика ведется довольно давно и предположу, что именно поэтому в 2019 Яндекс снес счетчик Медиаскопа со своих ресурсов. Хотя потом вернул, но на других условиях, которые доподлинно не раскрываются.

Вернемся к госсчетчику. В постановлениях и законе нет ни одной строки о защите и конфиденциальности собираемых данных. То есть мы снова в ситуации ”закон что дышло” - государство любит обязывать хранить данные пользователей на своей территории и постоянно говорит о защите данных пользователей, но при этом данные из госсчетчик могут (и будут) храниться непонятно как.

Рома Нестер у себя в фейсбуке акцентирует внимание на следующем факте: ”в законе есть чудесная оговорка: данные собираются также "для иных целей, установленных законами". А ещё там есть такая оговорка - исследователь "получает полномочия" согласно другому закону, про госрегулирование информационных технологий (ФЗ 149). А конкретнее - он теперь может развивать системы различного назначения для организаций и госорганов. Ну например измеритель имеет полное право на этих данных сделать сервис по продаже собранных данных или создать сервис мониторинга для МВД.”

У нас уже были случаи, когда людей наказывали за комментарий, лайк и так далее и тому подобное. Предположу, что впредь смогут наказывать и за просмотр контента (например, посмотрели вы ролик на YouTube, а потом к вам в дверь постучат и скажут что вы своим просмотром содействуете экстремизму или терроризму). Вы, конечно же, понимаете о чем я. И я молчу о том, что в ВКонтакте уже давно ничего нельзя писать, лайкать и комментировать. Кстати, интересное совпадение. Именно сегодня вице-президент и PR-директор VK Group объявили о своем уходе из компании.

В итоге, мы понимаем, что так много данных ни Facebook, ни Google, ни YouTube да и даже Яндекс, не отдадут. Но вот только Яндекс договорится, а остальные не договорятся. В итоге РКН сначала замедлит доступ к этим сайтам, а затем заблокирует или запретит их на территории РФ. А учитывая недавнее признание многих достойных изданий иностранными агентами и по сути уничтожение журналистики в России мы стройными рядами движемся к информационной блокаде. Раньше можно было сжечь библиотеку, сегодня - можно заблокировать интернет. Очень хочется привести цитату из книги ”451 градус по Фаренгейту” - Телевизор говорит вам, о чем надлежит думать, и вколачивает это вам в голову. Он всегда и обязательно прав.”

Такие новости

Илья Красинский @ilya_krasinsky основатель и CEO сервиса сквозной аналитики Rick.ai и продуктового курса Heroes.Camp разбирает новые кейсы на тему сегментации и точек роста в воронке маркетинга и продаж.

Маркетинг увеличивает бюджет, привлекает больше лидов, а продажи снижаются — как так случилось?

Команды часто считают метрики, как проще и понятнее — в среднем, или неверно сегментируя пользователей и лидов. Поэтому не видят проблемы в маркетинге и продажах, не видят точек роста. В среднем кажется все хорошо, а на самом деле 20% лидов дают 80% продаж — а другие 80% лидов берут все расходы на себя.

В своей лекции Илья подробно разбирает примеры, где сегментация пользователей и лидов помогла выяснить, куда неэффективно тратятся бюджеты и почему снижаются продажи.

Смотрим https://youtu.be/pcZ9IzGf9dY

@internetanalytics

Сегодня своим студентам высылал и решил сюда тоже написать.

Есть такой человек - Андрей Гавриков. Маркетолог, основатель агентства Completo, предприниматель, автор курсов и заядлый путешественник.
У него полезная инста, где есть место не только серьёзному контенту, но и маркетинговому юмору.
В профиле ссылка на сборник пополняемых маркетинговых методичек: пошаговый алгоритм конкурентного анализа, 70 типов лидмагнитов, 40 триггеров доверия и т.д.

Если вам это может быть полезно и интересно то вот его инстаграм https://www.instagram.com/gavrikov_andrey/

Национальная комиссия по информатике и гражданским свободам Франции признала незаконным использование счетчика Google Analytics (и других сервисов Google).

Пишут буквально следующее ”проанализировав условия, на которых данные, собранные с помощью Google Analytics передаются в США, CNIL считает передачу данных незаконной и приказывает владельцам французских веб-сайтов соблюдать GDPR и прекратить использование Google Analytics”

Источник: https://www.cnil.fr/fr/node/122174

Ключевой риск в том, что якобы американские спецслужбы могут получить доступ к персональным данным французов. Кроме этого, CNIL рекомендует использовать инструменты, которые дают возможность получения только анонимных статистических данных 😊

Продолжаем наблюдение

Мы - вид, живущий в городах. Осторожно, лонгрид!
= = = =

Мы - вид, живущий в городах. Городская мобильность, службы такси и каршеринга, доставка продуктов, товаров и услуг делают нашу жизнь комфортной, насыщенной и позволяют экономить самое ценное - время и нервы.

Разработка специфических цифровых решений для двусторонних рынков - важная задача, которую сегодня решают multi-side platform (MSP) или просто маркетплейсы в широком смысле этого слова. Платформы повсюду - в XXI веке деньги на балансе компании, значат меньше, чем то что/кого она соединяет. Сегодня именно эти компании предлагают разработчикам, product-менеджерам и аналитикам самые трудные и самые интересные задачи.

Во-первых, речь здесь всегда идет о балансе спроса и предложения. Во-вторых, чаще всего, цена является функцией от количества участников. В-третьих, поиск оптимума осложняется сильными сетевыми эффектами и конкуренцией. В конце концов, только здесь речь идет о реально живых людях, которые ожидают доставки пиццы, ждут такси под дождем или пытаются максимально быстро курсировать по городу, используя каршеринг, самокат и смартфон.

Экономически и продуктово верно построенные платформы быстро растут и каждому product-менеджеру и аналитику все чаще и чаще будут приходить предложения о возможности попробовать свои силы в такой компании. При этом от глубины идей и задач на вашем лице появится мечтательная улыбка, а в голове случится маленький брейнгазм.

Москва – один из самых развитых городов мира по уровню инфраструктуры, стоящий на одной ступени с Сингапуром, Нью-Йорком, Сиднеем. Эту инфраструктуру создают и обеспечивают в том числе цифровые сервисы - Яндекс Go, Ситимобил, Delivery Club, Авито, ЦИАН, Островок, Ozon, Lamoda, Сбермаркет, BelkaCar, Лавка и многие другие.

Этой весной конференция по продуктовой аналитике "Aha! Лови момент" фокусируется на задачах, которые важно уметь решать продуктовым компаниям для масштабирования и снижения эксплуатационных расходов.

Мы сосредоточились на поиске решений задач по темам:
- Динамическое ценообразование (surge pricing)
- Баланс спроса и предложения и проблема ”холодного старта” (supply & demand balance + cold start problem)
- Анализ и оптимизация цепочек поставок (supply chain optimization)
- Ранжирование и персонализация (ranking and personalization)
- Оценка исполнителя и качество сервиса (Performer scoring & Service quality)
- Сетевые эффекты (network effects)

Это будет трехдневное гибридное мероприятие на 700 человек. 27 апреля пройдет онлайн-часть с зарубежными спикерами, 28 апреля день мастер-классов, а 29 апреля встретимся в обновленном Digital October, чтобы поговорить об интересных продуктовых задачах и вызовах.

Этот пост для того, чтобы вы отметили для себя наши темы и забронировали в календаре 29 апреля, а также подумали о темах и вопросах, которые хотели бы обсудить или подсветить.

Заявить тему можно через форму: https://matemarketing.typeform.com/aha22

Не теряйте время - приходите на Aha!22

Яндекс договорился 👌🙂

https://www.rbc.ru/technology_and_media/15/02/2022/620a6db39a794712e9066a3e

Интересно, позволят ли Google, YouTube, Facebook такой-же финт ушами? Или все равны, но лишь некоторые ровнее?

Нестер на связи, давайте разберёмся про принудительный счётчик и аналитику. Всё чаще звучат голоса о том, что мол Яндекс договорился, и остальные тоже исполнять не будут или передадут таблички и от них отстанут.

Увы, всё не так просто. В постановлении правительства в "Правилах" определен объем данных для передачи. Согласно ему (п.4а), нужно передавать данные о том, кто и сколько смотрел каждую единицу контента - то есть каждый ролике в Дзене или сторис в Инстаграме. Это должен фиксировать гос.счётчик.

Окей, вы решили отдавать данные сами. Но закон не разрешает самому написать произвольное количество просмотревших, а уж тем более самому указать их соц.дем. Иначе это будет не измерение, а вера на слово. Для этого и был выбран Медиаскоп и есть пункт 5 постановления - про "сопоставление".

Ваши данные будут "сопоставлять" с панелью Медиаскопа. То есть мэтчить. А значит, внутри Медиаскопа будет появляться точный слепок пользователей измеряемого видео со всеми их переданными данными. Такова суть медиазимерений. Отличается ли это от принудительного сбора данных с помощью счётчика? Нет.

И всё это - для каждого маленького ролика, для каждой сторис. Вы ещё думаете, пойдет ли на это Фейсбук и Инстаграм?

Ключевые результаты Яндекс.Ridetech

— 2,4 млрд поездок
— 25% поездок уже не в России
— 20% оборота каршеринга - b2b
— Яндекс.Доставка перед новым годом (в декабре) делала в среднем 360 тыс доставок в день

Из поста Даниила Шулейко

Когда работа сама ищет аналитика? Когда у аналитика есть опыт!

Настоящий рабочий опыт можно получить всего за месяц на «Симуляторе аналитика» от KARPOVꓸCOURSES.

В чём суть Симулятора? Представьте, что вы устроились на работу в молодой стартап. Ваша задача — с нуля выстроить аналитические процессы под руководством ведущего аналитика Анатолия Карпова.

За 5 недель интенсивной практики вы научитесь:
▪️Строить realtime дашборды
▪️Автоматизировать поиск аномалий в данных
▪️Анализировать продуктовые метрики
▪️Планировать и запускать A/B-тесты

Важно: курс для тех, кто хотя бы на базовом уровне знает Python, SQL, Git и статистику.

Переходите по ссылке и записывайтесь на Симулятор до 25 февраля.

Есть такой аналитический сервис App Annie, который регулярно публикует отчёты о самых популярных предложениях, а для компаний продаёт доступ к данным о рыночных долях приложений и сервисов на мобильных платформах (iOS и Android): можно изучать, кто как быстро растёт, у кого сколько пользователей, оценивать, сколько нужно вложить денег в маркетинг, чтобы догнать и перегнать конкурента, успешен ли стартап или умирает и так далее. Данные у них в том числе от разных бесплатных VPN и других сервисов, которые в обмен на свою работу просят доступ к информации об установленных приложениях.

И есть сервис SimilarWeb, который позволял делать примерно то же самое, но в основном по десктопу. Они аппроксимировали заходы и переходы на сайты через доступ к статистике части сайтов, логов от интернет-провайдеров, всяких бесплатных расширениях для браузеров. То есть некоторые данные сами сайты предоставляют о себе, чтобы быть более точно представленными в рейтинге SimilarWeb, а большинство данных предоставляем мы сами, пользуясь каким-нибудь популярным блокировщиком рекламы и ограничителем трекинга (oh, the irony).

Короче, App Annie была королевой анализа мобилки, а SimilarWeb — десктопа. А теперь, похоже, рынок консолидировался.

App Annie объявила, что теперь она называется Data.ai и позиционирует себя как поставщик «объединённого стандарта данных». Для этого компания заключила партнёрство с SimilarWeb по перепродаже данных — как пишет Venture Beat, Similarweb поглотит данные Data.ai по рынку и мобильным приложениям (например, MAU, инсталлы и посещения) и воплотит доступ к этим данным в новом продукте, который позволит компаниям покупать аналитику от одного вендора.

Конечно, App Annie/Data.ai в своём обращении утверждает, что продолжит дополнять свои продукты новыми сегменты данных, но происходящее выглядит именно как консолидация в лице SimilarWeb. Похоже, что в рамках сделки SimilarWeb поглотил продукт App Annie и стал основным лидером веб и мобильной аналитики приложений. Как ещё объяснить то, что объединение произойдёт именно в их продукте, я не представляю.

#нестер
Шиза по поводу данных пользователя: отличие ЕС и России.

В начале года в ЕС случилось сразу два диковатых события, причиной которых стали законодатели.

В Австрии признали незаконным использование Google Analytics. И наказали за это не Гугл, а сайт. Мол, пользователя не спросили и передали его айпи-адрес (везде речь идёт про них, а не про cookie) американской компании на американские сервера.

А второй пример, в немецкой Баварии, ещё хлеще - сайт был признан виновным по суду и владельцу был назначен штраф за использование ШРИФТОВ. Да-да, бесплатных шрифтов Google Fonts, которые используют 50 миллионов сайтов по всему миру. Логика такая - страница сайта, пока подтягивала с американских серверов шрифты для отображения, передала айпи-адрес пользователя. А он на это разрешения не давал! И оштрафован снова сайт.

По-моему налицо попытка махать секирой правосудия не вникая в то, как устроен Интернет. Представьте, что 10-15 скриптов, от шрифтов до сервисов аналитики, на каждой странице будут каждый раз спрашивать у вас разрешения, как бы чего не вышло?

При этом, в ЕС повод для давления - передача данных пользователя без его разрешения. Дух закона о защите данных GDPR - это не про запреты, а про разрешение пользователя на каждую операцию с его данными.

А вот в России повод для давления на бигтех с 1 марта - отказ от передачи данных государственному счётчику. Что характерно, о разрешениях со стороны пользователей речи даже не идёт. Везде он - объект, а не субъект. Данные должны быть собраны в любом случае.

Но и то и другое - поспешное законотворчество людей, некомпетентных в технологиях. И оно долгосрочно несёт гораздо больше вреда, чем мифическая "угроза слежки бигтеха" или "влияния на население".