AdTech AI PostgreSQL О компании
/ Базовое 10 мин чтения

Что такое программатик-реклама и кому она нужна

Как устроен RTB-аукцион, какие модули входят в полный стек и в каких задачах сторонние SaaS не работают.

Программатик-реклама — это автоматизированная закупка и продажа рекламного инвентаря через аукцион в реальном времени. Звучит просто, но за этим определением стоит стек из 5+ компонентов, протокол openRTB и архитектурные ограничения, которые определяют, подойдёт ли вам сторонний SaaS или нужен собственный стек.

Анатомия RTB-аукциона

Когда пользователь открывает страницу с рекламным местом, инвентарь этого места выставляется на аукцион. Аукцион проходит через SSP (Supply Side Platform) — платформу, которая представляет интересы паблишера. SSP рассылает запросы по подключённым DSP (Demand Side Platform), которые представляют интересы рекламодателей.

DSP анализирует запрос, проверяет таргетинги активных кампаний, прогоняет через ML-предикторы вероятность целевого действия — и принимает решение о ставке. SSP выбирает выигравшую ставку, инвентарь передаётся победителю, и в течение тех же миллисекунд показывается креатив.

Весь цикл укладывается в норматив 100 мс по протоколу openRTB. Это жёсткое инженерное ограничение: если ваша платформа не успевает за это время — она просто не участвует в аукционе.

Программатик — это не «маркетинговая технология», а технология реального времени. Архитектурно она ближе к биржевой торговле, чем к классической медиа-закупке.

Кому нужен полный стек

Большинство рекламодателей работают через сторонние DSP (Google DV360, MyTarget и подобные). Это нормальный путь до определённого масштаба. Собственный стек становится оправданным, когда:

Что входит в полный программатик-стек

Минимально-достаточный стек для собственной программатик-инфраструктуры выглядит так:

Дополнительно — Bidder (отдельный демон под RTB), Ad Exchange (биржа), Ad Server (доставка креативов), BI-аналитика.

Что отличает enterprise-стек от стартового

Стартовая программатик-платформа собирается из open-source-компонентов и SaaS-блоков за несколько месяцев. Она работает — но проигрывает на нагрузке. На QPS выше 5 000 начинаются таймауты, ML-модели становятся узким местом, кластер базы упирается в лимиты.

Enterprise-стек, рассчитанный на нагрузку федеральных проектов, строится с другими требованиями: C++ low-latency-демоны вместо JVM/Python, кластерная база типа Aerospike вместо классического PostgreSQL под основным трафиком (PostgreSQL у нас работает на других задачах — до 200 млн транзакций в сутки на инсталляцию), индивидуальные ML-модели на Factorization Machines.

Что почитать дальше

Если эта статья показалась слишком общей — посмотрите разбор ML-предикторов и Factorization Machines или глоссарий программатика. Если хочется обсудить конкретный кейс — напишите команде.

Готовы посчитать собственный стек? Расскажем, какие модули и какая нагрузка нужны под вашу задачу.

to@prototypes.ventures