Қазақстанда AdSense тиын әкеле ме? GA4 Predictive Audiences-ті Google Ad Manager-ге беріп, RPM-ді қалай 3 есе өсірдік
Егер сіз Қазақстандағы контенттік жобаның иесі болсаңыз, бұл сезім сізге таныс шығар. Айдың соңында Google AdSense дашбордын ашасыз, трафикке қарайсыз (жүздеген мың уникалды пайдаланушы!), содан кейін табысқа қарайсыз. Және жылайсыз. RPM (Revenue Per Mille — мың көрсетілім үшін табыс) $0.15 - $0.30 деңгейінде салбырап тұрады. Сіздің серверлеріңіз AWS немесе GCP бюджетін аш студенттің тәбетімен жеп жатқанда, сіз тиын-тебен табасыз.
AdSense — бастау үшін тамаша құрал. <head> бөліміне бір скриптті қойдыңыз, Auto Ads-ті қостыңыз да, кофе ішуге кеттіңіз. Бірақ бұл қарапайымдылық үшін сіз үлкен құн төлейсіз. AdSense — бұл сіздің инвентарыңызды (жарнама орындарын) жарнама берушілерге қалдық принципі бойынша сататын "қара жәшік". Сіз programmatic-жарнаманың қоректік тізбегінің ең түбіндесіз.
Осыдан бірнеше ай бұрын OZAT-қа қазақстандық ірі медиа-паблишер үлкен мәселемен келді: «Бізде айына миллион уникалды оқырман бар. AdSense-тің әкелетіні көз жасы ғана. Сайтты букмекерлік кеңселердің баннерлерімен толтырмай, мұны қалыпты монетизациялауға көмектесіңіздерші». Біз бұл шақыруды қабыл алдық. Біздің жауап — дефолтты AdSense-тен бас тарту, Google Ad Manager (GAM)-ге көшу және GA4 Predictive Audiences арқылы машиналық оқытудың (ML) сиқырын енгізу. Нәтиже? Екі ай ішінде RPM 3.5 есеге өсті.
Қазақстанда AdSense неге нашар жұмыс істейді?
Механиканы талдап көрейік. Сіз кәдімгі AdSense-ті пайдаланған кезде, Google сіздің пайдаланушыңызды сол сәтте, "ұшып бара жатқанда" бағалайды. Қазақстанда жоғары ставкалары бар программатикті пайдаланатын жарнама берушілер нарығы тарихи тұрғыдан АҚШ немесе ЕО-ға қарағанда әлдеқайда кіші. Жарнама берушілердің көпшілігі маркетплейстердің ретаргетингін немесе қатаң CPA (Cost Per Action) шектеуі бар банктік өнімдерді айналдырады.
Нәтижесінде, егер Google сіздің оқырманыңыздың дәл қазір ипотека алуға немесе кір жуғыш машина сатып алуға дайын екенін нақты білмесе, ол оған клик үшін төленетін (CPC) арзан жарнаманы көрсетеді, ал бұл сізге центтер ғана әкеледі.
Қорытынды: Көбірек ақша табу үшін тек "сайттағы орынды" емес, конверсия ықтималдығы жоғары аудиторияны сату керек. Жарнама берушілер баннерді "ыстық" клиентке көрсетіп жатқанына сенімді болса, CPM (көрсетілімдер үшін төлем) үшін үлкен ақша төлеуге дайын.
Монетизация эволюциясы: Google Ad Manager (GAM) жүйесіне көшу
Үлкен монетизацияға жасалатын бірінші қадам — Google Ad Manager-ге өту. AdSense-тен айырмашылығы, GAM — бұл толыққанды жарнамалық сервер (Ad Server). Ол мыналарға мүмкіндік береді:
- Header Bidding баптау: Түрлі жарнамалық желілерді (Criteo, RTB House, Yandex, AdSense) сіздің сайтыңызда көрсетілу үшін нақты уақыт режимінде (Real-time) саудаласуға мәжбүр ету. Кім көбірек цент берді — сол баннерін көрсетеді.
- Direct Deals сату: Биржалардың комиссияларын айналып өтіп, премиум-орындарды ірі брендтерге (мысалы, Toyota немесе Kaspi) тікелей бекітілген жоғары CPM бойынша сату.
- First-Party Data пайдалану: Жарнама серверіне пайдаланушылар туралы өзіңіздің меншікті деректеріңізді (Key-Values) беру.
Деректер сиқыры: GA4 Predictive Audiences
Ең қызығы осы жерден басталады. Біз жай ғана GAM орнатып қойған жоқпыз. Біз мінез-құлық (поведенческие) деректерін пайдалануды шештік. Google Analytics 4 (GA4) ішінде керемет, бірақ сирек қолданылатын фича бар — Predictive Metrics (Предиктивті метрикалар).
GA4 пайдаланушылардың сіздің сайтыңыздағы мінез-құлқын (не оқиды, қанша уақыт, қайда шертеді, қандай құрылғылардан кіреді) талдау және олардың болашақ әрекеттерін болжау үшін Google-дың кірістірілген машиналық оқыту модельдерін пайдаланады. Мысалы, модель «Алдағы 7 күнде сатып алу ықтималдығы жоғары пайдаланушылар» (Likely 7-day purchasers) аудиториясын жасай алады.
Біздің архитектуралық гипотезамыз мынадай болды:
- Егер біз осы предиктивті аудиторияларды GA4-тен алсақ ше?
- Оларды Google Ad Manager-мен синхрондасақ ше (Audience Linking арқылы)?
- GAM-да ТЕК осы "ыстық" аудиторияға таргетингтелетін, басымдығы жоғары және floor price-ы (ең төменгі бағасы) жоғары арнайы жарнамалық науқандарды (Line Items) жасасақ ше?
Спойлер: бұл өте керемет жұмыс істеді.
Капот астындағы реализация: Фронтенд пен Ad Manager байламы
Бұл схема толыққанды жұмыс істеуі үшін біз клиентте Google Publisher Tag (GPT.js) дұрыс инициализациялап, қажетті таргетинг параметрлерін (Key-Values) беруіміз керек. Біз интеграцияны пайдаланушы статусы (премиум-аудиторияға жататыны) біздің data-layer-ден алынып, GAM-ға лақтырылатындай етіп баптадық.
// Custom таргетингі бар Google Publisher Tag (GPT) инициализациясы
window.googletag = window.googletag || {cmd: []};
googletag.cmd.push(function() {
// Жарнама слотын анықтаймыз (мысалы, шапкадағы Billboard 970x250)
var adSlot = googletag.defineSlot('/1234567/ozat_premium_billboard', [[970, 250], [728, 90]], 'div-gpt-ad-1234567-0')
.addService(googletag.pubads());
// DataLayer-ден пайдаланушы деректерін оқимыз (GA4-пен синхрондалған)
// Нақты жобада бұл жалауша сіздің CDP-ден немесе Google Audience <a href="/services/features?lang=kz" class="text-gc-blue hover:underline font-medium">API</a> арқылы келуі мүмкін
var userSegment = window.dataLayerTracker && window.dataLayerTracker.isPredictiveBuyer ? 'high_value' : 'standard';
var userInterests = window.dataLayerTracker ? window.dataLayerTracker.categoryAffinities : [];
// Key-Values таргетингін слот деңгейіне береміз
adSlot.setTargeting('audience_value', userSegment);
if (userInterests.length > 0) {
adSlot.setTargeting('interests', userInterests);
}
// PubAds Service баптауы
googletag.pubads().enableSingleRequest();
googletag.pubads().collapseEmptyDivs();
// Зиянды креативтерден қорғау үшін қауіпсіз фреймді қосамыз
googletag.pubads().setSafeFrameConfig({ sandbox: true });
googletag.enableServices();
});GitHub-тағы кодты көру (OZAT-kz)
Google Ad Manager-дің ішінде біз премиалды жарнама берушілер үшін мәміле (Programmatic Guaranteed) жасадық, мұнда көрсетілім шарты ретінде audience_value = 'high_value' тұр. Мұндай көрсетілімдер үшін e-commerce пен автобизнес саласындағы жарнама берушілер $2.50-ден $5.00-ге дейін CPM төлеуге дайын, өйткені олар біледі — бұл пайдаланушы сатып алуға "пісіп-жетілген"!
Сегменттер бойынша RPM (Revenue Per Mille) өсімі
Терең аналитика: GA4 + BigQuery
Бірақ GA4-тің кірістірілген предиктивті аудиториялары бізге аз болып көрінді. Стандартты модель өте үлкен көлемдегі конверсияларды қажет етеді (7 күн ішінде кемінде 1000 сатып алушы), бұл тауар себеті жоқ медиа-сайт үшін қол жеткізу қиын дүние. Сондықтан біз Google Cloud Platform (GCP)-та кастомды пайплайн өрістеттік.
Біз GA4-тен шикі деректерді (raw data) күн сайын BigQuery-ге экспорттауды қостық. BigQuery ішінде біз сайттағы уақыт, скролл тереңдігі және контент категорияларының қиылысуы негізінде әрбір user_pseudo_id үшін "Propensity Score" (тартылу индексін) есептейтін SQL-модельдерін жаздық.
-- BigQuery-де кастомды тартылу индексін (Propensity Score) есептеу
-- Premium-пайдаланушыларды анықтау үшін GA4 шикі логтарын талдаймыз
WITH UserActivity AS (
SELECT
user_pseudo_id,
COUNT(DISTINCT event_date) AS active_days,
SUM(CASE WHEN event_name = 'scroll' THEN 1 ELSE 0 END) AS deep_scrolls,
SUM(CASE WHEN event_name = 'session_start' THEN 1 ELSE 0 END) AS total_sessions,
-- Сайттағы жалпы уақытты есептейміз (минутпен)
SUM(engagement_time_msec) / 60000 AS total_engagement_minutes
FROM
`ozat-kz-analytics.analytics_123456789.events_*`
WHERE
_TABLE_SUFFIX BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 14 DAY))
AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', CURRENT_DATE())
GROUP BY
user_pseudo_id
)
SELECT
user_pseudo_id,
active_days,
total_engagement_minutes,
-- Скорингті қалыптастырамыз. Салмақтар басылуға (CTR) тарихи корреляция негізінде таңдалған
(active_days * 2) + (deep_scrolls * 1.5) + (total_engagement_minutes * 0.5) AS propensity_score,
-- Сегменттерді белгілейміз
CASE
WHEN (active_days * 2) + (deep_scrolls * 1.5) + (total_engagement_minutes * 0.5) > 50 THEN 'premium_reader'
WHEN (active_days * 2) + (deep_scrolls * 1.5) + (total_engagement_minutes * 0.5) BETWEEN 20 AND 50 THEN 'engaged_reader'
ELSE 'casual_reader'
END AS audience_segment
FROM
UserActivity
ORDER BY
propensity_score DESC;GitHub-тағы кодты көру (OZAT-kz)
Осы SQL-модельдің нәтижелері Google Cloud Storage және Аудиторияларды жаңарту API арқылы GAM-ға кері жүктеледі. Осылайша, нақты сатып алулар болмаса да, біз ең лоялды оқырмандарды тауып, оларды "Engaged Audience" ретінде жарнама берушілерге жоғарылатылған бағамен сатамыз.
Third-Party Cookies және Privacy Sandbox мәселесі
2026 жылы AdTech туралы айта отырып, бөгде кукилердің (Third-Party Cookies) өлімін атап өтпеу мүмкін емес. Браузерлер кросс-домендік бақылауды белсенді түрде бұғаттап жатыр. Сондықтан да біздің First-Party деректермен жасаған тәсіліміз осыншалықты жақсы жұмыс істеді.
Біз Criteo немесе Google пайдаланушыны ескі куки бойынша "таниды" деп үміттенбейміз. Біз оны өзіміздің доменімізде (First-Party Data) BigQuery көмегімен өзіміз талдаймыз, оған "Қымбат пайдаланушы" деген жарлық (label) ілеміз және жарнама серверіне дайын сегментті береміз. Жарнама беруші үшін бұл таза ауа жұтқанмен тең — олар құпиялылық дәуірінде сапалы таргет алады, ал паблишер өзінің заңды ақшасын алады.
Қорытындылай келе
Қазақстандағы медиа трафикті монетизациялау — бұл баяғыдан бері "AdSense скриптін сал да, күт" деген нәрсе емес. Бұл нағыз қатал data-инженерия. Егер сіз соқыр трафикті ашық аукционға құя берсеңіз, мың көрсетілім үшін сол баяғы $0.15 алып жүре бересіз.
Google Ad Manager-ге BigQuery және GA4 Predictive ML байламымен көшу біздің клиентке мынадай мүмкіндіктер берді:
- Жалпы RPM-ді $0.25-тен $0.85-ке дейін арттыру (x3.4 өсу!).
- Автосалондармен "Propensity Score жоғары автоәуесқойлар" сегментіне $3.00+ CPM бойынша тікелей мәмілелер (Direct Deals) жасасу.
- Сайттағы жарнаманың жалпы санын 15%-ға азайту (пайдаланушылар рахмет айтты), сонымен қатар жалпы түсімді арттыру. Енді сайтты арзан тизерлермен қоқыстаудың қажеті жоқ.
Деректер — бұл жаңа мұнай. Ал егер сіз оны өңдей алмасаңыз, шикізатты су тегінге сатып жатырсыз. Деректер инфрақұрылымын құрыңыз, аудиторияңызды талдаңыз, инвентарыңызды First-Party деректерімен байытыңыз.
Ал егер сізге Google Ad Manager-ге көшу, Header Bidding баптау немесе BigQuery ML-модельдерін енгізу бойынша көмек қажет болса — OZAT инженерлері күрделі шақыруларға әрқашан дайын. Біз сіздің трафигіңізді нағыз ақша әкелуге мәжбүрлейміз.
Рустам Шарафутдинов
Google Cloud архитектурасы саласындағы сарапшы және 15 жылдан астам тәжірибесі бар Senior Full-Stack әзірлеушісі. Ақауға төзімді архитектураларға, жоғары жүктемелі жобаларды оңтайландыруға және AI (Vertex AI) интеграциясына маманданған.