АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Внутриобъявительная реклама

Внутриобъявительная реклама (англ. in-image advertising) — форма контекстной рекламы, при которой определённые изображения на веб-сайте сопоставляются с тематически связанными объявлениями[1]. Технологически формат слился с нативными графическими объявлениями (англ. native image ads), образуя гибридный формат, который органично встраивается в визуальную среду (внутрь изображений или лент контента) и мимикрирует под естественные публикации[2][3].

Описание

Внутриобъявительная реклама использует «данные об изображении, его тегах и окружающем контенте, чтобы сопоставлять изображения с объявлениями, релевантными по смыслу»[4]. После внедрения соответствующих скриптов в систему управления сайтом, посетители могут навести курсор мыши на изображение или просматривать его определённое время, чтобы увидеть рекламное объявление.

Основные характеристики внутриобъявительной рекламы:

  1. При наведении курсора на изображение на сайте в нижней части изображения появляется небольшой оверлей.
  2. Оверлей может быть закрыт пользователем.
  3. Некоторые технологии внутриобъявительной рекламы формируют всплывающее окно при наведении курсора на изображение[5].
  4. При нажатии на текст объявления пользователь попадает на новую страницу.
  5. Органичное размещение: формат встраивается прямо в поток или поверх визуального контента, избегая изолированных рекламных блоков[2][6].
  6. Модульность сборки: объявления собираются динамически из отдельных компонентов и автоматически адаптируются под дизайн площадки[2].
  7. Глубокий контекстный таргетинг: технологии распознают объекты и контекст страницы для показа рекламы в максимально уместном визуальном окружении[6].
  8. Эффективное преодоление «баннерной слепоты»: формат не вызывает мгновенного игнорирования и достигает видимости до 77 %[6][7].
  9. Необходимость аккуратной маркировки: из-за сходства с контентом требуется обязательная пометка (например, «Спонсировано»), чтобы пользователь мог отличить рекламу от редакционных материалов[2][7].

Впервые внутриобъявительная реклама была представлена компанией GumGum в феврале 2008 года[8] как способ для издателей оплачивать лицензионные отчисления за использование изображений, основываясь на показе рекламы. Компания Picad Media, запустившая свою «сеть рекламы в изображениях» (англ. in-picture ad network) в сентябре 2008 года[9], позднее сменила название на Image Space Media и была приобретена Vibrant Media в январе 2012 года[10].

С начала 2010-х, по мере того как интернет становился всё более визуальным, появились новые компании, такие как Znaptag[11] и Advant Technology Ltd. В июне 2014 года компания NetSeer представила сервис InImageLinks, который внедряет контекстную текстовую и графическую рекламу непосредственно в редакционные изображения и решает задачи, связанные с новыми метриками видимых показов.

Компания Seedtag (англ. Seedtag) вышла на рынок в 2014 году с новым поколением интеллектуальной внутриобъявительной рекламы с использованием контекстного таргетинга и рядом новых, ориентированных на пользователя, форматов. Изначально основанная в Испании, Seedtag быстро расширилась по всей Европе и странам Латинской Америки, став одним из ведущих игроков отрасли и привлекая более 250 миллионов долларов инвестиций[12]. В 2023 году, в рамках стратегии по созданию рекламы, не зависящей от cookie-файлов, компания запустила инструмент «Contextual Audiences». Он использует фирменный искусственный интеллект Liz для таргетинга на основе контента, который пользователи потребляют в реальном времени, без использования их личных данных[13][14]. Такой подход направлен на повышение релевантности рекламы и соблюдение конфиденциальности[15]. Компания также сосредоточилась на развитии «нейроконтекстуальной рекламы» для анализа намерений и эмоций пользователей[16] и начала применять генеративный искусственный интеллект для создания рекламных креативов[17].

Современное состояние и технологии

Технологической основой современной внутриобъявительной рекламы являются искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение[18]. Алгоритмы анализируют не только содержимое изображений, но и контекст веб-страницы, присваивая им теги (например, «горы», «автомобиль», «еда») для показа тематически связанных объявлений. С развитием технологий этот подход эволюционировал в «контекстуальную разведку» (англ. Contextual Intelligence), позволяющую ИИ анализировать сложные сцены, эмоциональный тон изображения и обеспечивать безопасность бренда (англ. Brand Safety). Для выявления нежелательного визуального контента в реальном времени используются контекстуальный ИИ-анализ и системы компьютерного зрения, что предотвращает появление рекламы в нежелательном окружении[19][20][21][22]. Такой метод позволяет размещать релевантную рекламу без использования cookie-файлов и личных данных пользователей.

Основная задача формата — преодоление «баннерной слепоты»[23]. Исследования показывают, что показатель вовлечённости (англ. engagement rate) у внутриобъявительной рекламы может быть на 20–40 % выше, чем у традиционных баннеров[24]. Для повышения эффективности используются интерактивные механики и WOW-эффекты (анимация, элементы, выходящие за пределы баннера). Исследование с применением технологии отслеживания взгляда (англ. eye-tracking), проведённое в 2024 году, подтвердило, что такие форматы дольше удерживают внимание пользователей[25].

На рынке представлено разнообразие форматов: от классической полоски в нижней части изображения (англ. Stripe) до полноэкранных объявлений (англ. Full), форматов с информацией о продукте (англ. Product) и встроенным видео (англ. Video)[26]. Платформы, такие как VOX, дополняют линейку более креативными вариантами, например «Stripe Plus»[23]. Также активно применяется динамическая реклама, особенно в сфере электронной коммерции. В этом случае содержание объявления меняется в реальном времени на основе действий пользователя на сайте (динамический ретаргетинг)[27][28]. Автоматизация визуальных креативов для электронной коммерции осуществляется с помощью AI-редакторов, генеративных ИИ-функций и технологий 3D/AR. Это обеспечивает визуальную консистентность, экономию времени и ускорение выхода товаров на рынок[29][30].

Ключевым событием на российском рынке стал запуск 29 июля 2024 года формата «In-Image» в Рекламной сети Яндекса (РСЯ)[31][32]. Формат позволяет размещать медийные, видео- и текстово-графические объявления поверх изображений на сайтах-партнёрах, предоставляя издателям новый инструмент монетизации, а рекламодателям — доступ к широкой аудитории[33]. По результатам первых тестов, новостной портал «24СМИ» отметил эффективность нового рекламного места[34], а издание «Правда.ру» сообщило о 10 % дополнительного дохода после его подключения[31].

Рекламная модель

Внутриобъявительная реклама работает по модели оплаты за клик (CPC) или оплаты за тысячу показов (CPM).

Примечания

  1. ↑ Mei T., Hua X., Li S. (2008). Contextual In-image Advertising (англ.). Proceedings of the 16th ACM International Conference on Multimedia 439–448 (2008). Дата обращения: 27 августа 2026.
  2. ↑ 1 2 3 4 What is Native Advertising and How Does it Work? (англ.). AI Digital Blog (10 января 2024). Дата обращения: 27 августа 2026.
  3. ↑ Native Image Ads Guide (англ.). Ad Library (5 ноября 2023). Дата обращения: 27 августа 2026.
  4. ↑ Saint N. (7 апреля 2010). Ex AOLer Joins Startup That Wants To Put Ads In Images All Over The Internet (англ.). Business Insider (7 апреля 2010). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 24 мая 2024 года.
  5. ↑ Google делает ставку на Photo-Based AdSense от стартапа (англ.). InternetNews. Дата обращения: 15 июня 2024. Архивировано 29 марта 2009 года.
  6. ↑ 1 2 3 Что такое In-Image реклама и как она работает. SalesAP. Дата обращения: 27 августа 2026.
  7. ↑ 1 2 Native Image Ads Guide. Ad Library. Дата обращения: 27 августа 2026.
  8. ↑ Michael Arrington (13 февраля 2008). GumGum Launches New Image Licensing Platform (англ.). TechCrunch (13 февраля 2008). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 15 февраля 2008 года.
  9. ↑ Michael Arrington (8 сентября 2008). DemoPit Company: Picad Media (англ.). TechCrunch 50 2008 (8 сентября 2008). Дата обращения: 15 июня 2024. Архивировано 28 мая 2010 года.
  10. ↑ Anthony Ha (19 января 2012). Vibrant Media Boosts In-Image Ads With Acquisition (англ.). TechCrunch (19 января 2012). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 20 января 2012 года.
  11. ↑ In-Image Advertising Buyer’s Guide (англ.). IAB.net (2014). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 26 марта 2014 года.
  12. ↑ Seedtag, основанный экс-сотрудниками Google стартап с безкукисовыми AI-рекламными технологиями, привлек свыше $250 млн инвестиций (англ.). TechCrunch (27 июля 2022). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 10 декабря 2023 года.
  13. ↑ Seedtag Launches ‘Contextual Audiences’ Tool for Targeted Advertising (англ.). Demand Gen Report. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 11 августа 2025 года.
  14. ↑ Seedtag's New Contextual Audiences Connect Brands with Unique Consumer Interests Without Personal Data (англ.). Seedtag. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 17 июля 2025 года.
  15. ↑ User Experience in 2023: How Should Advertisers and Publishers Prepare? (англ.). Seedtag. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 16 июля 2025 года.
  16. ↑ Seedtag Launches AI Intention Models to Unlock Real-Time User Intent (англ.). PR Newswire. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 4 апреля 2025 года.
  17. ↑ Seedtag Sees International Momentum and Grows US Revenue and Headcount (англ.). Seedtag. Дата обращения: 27 августа 2026.
  18. ↑ In-Image Advertising: What Is It & How Does It Work? (англ.). Setupad. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 19 сентября 2025 года.
  19. ↑ Modern Brand Safety AI Systems. neuro-core.ru. Дата обращения: 27 августа 2026.
  20. ↑ Brand Safety Risks. mfilterit.com. Дата обращения: 27 августа 2026.
  21. ↑ Contextual Intelligence: How AI Is Revolutionizing Ad Relevance Beyond Basic Targeting (англ.). Prose Media. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 7 октября 2025 года.
  22. ↑ The Impact of AI on Contextual Advertising (англ.). TalkMartech. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 18 марта 2025 года.
  23. ↑ 1 2 The Importance Of Image Ads In Your 2023 Google Ads Strategy (англ.). Jemsu. Дата обращения: 27 августа 2026.
  24. ↑ In-Image Ad Network (англ.). PublisherGrowth.com. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 13 июня 2025 года.
  25. ↑ The Power of In-Image Formats: An Eye-Tracking Study (англ.). Hybrid. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 19 мая 2024 года.
  26. ↑ VOX (англ.). VOX. Дата обращения: 27 августа 2026.
  27. ↑ Динамическая реклама: что это такое, создание и настройка. PRO-Dgtl.ru. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 8 февраля 2025 года.
  28. ↑ О динамических медийных объявлениях. Google. Дата обращения: 27 августа 2026.
  29. ↑ How Image Automation Boosts Efficiency in E-commerce. pixelixe.com. Дата обращения: 27 августа 2026.
  30. ↑ Advantages E-commerce Automation Visuals. photoroom.com. Дата обращения: 27 августа 2026.
  31. ↑ 1 2 Новый тип блока In-Image: дополнительная монетизация для владельцев сайтов и больше заметных мест показа для рекламодателей. Яндекс Реклама (29 июля 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 31 июля 2024 года.
  32. ↑ Реклама в РСЯ будет показываться поверх картинок на сайтах — в новом блоке In-Image. ppc.world (29 июля 2024). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 11 июля 2025 года.
  33. ↑ «Яндекс» запустил новый тип рекламного блока In-Image. AdIndex (29 июля 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 17 июля 2025 года.
  34. ↑ Новостной портал «24СМИ» протестировал новый блок In-Image и получил дополнительный доход. Яндекс Реклама. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 18 декабря 2024 года.

Категории