Машины берутся за работу, а считать начинают вас

16 октября две лаборатории, каждая у себя, получили от внутренних моделей один и тот же вывод: гипотеза экспоненциального времени, ETH, ложна. Через несколько дней обе выложили статьи и доказательства на языке Lean. Репозиторий Anthropic честно предупреждает: это исследовательский артефакт, он не поддерживается и правок не принимает. Звучит как табличка «стройка закрыта» на месте, где только что что-то рухнуло.

Что за гипотеза и что именно нашли

ETH считалась почти аксиомой теории сложности. Она утверждает, что часть задач, например выполнимость булевых формул, нельзя решить быстрее экспоненциального времени. Её описывают как более сильного родственника вопроса P против NP. На ETH опираются сотни работ: они выводят условные оценки сложности в теории графов, вычислительной биологии, базах данных и вычислительной геометрии. Если фундамент поплыл, под вопросом все эти «быстрее нельзя».

Anthropic опубликовала статью «A 2^{o(n)} Time Algorithm for 3-SAT». Автором указан Claude, результат получен внутренней исследовательской моделью. Детерминированный алгоритм решает 3-SAT на n переменных за время 2^{o(n)}, то есть заметно быстрее экспоненты. Более трудную задачу #3-SAT, подсчёт выполняющих наборов, он решает за 2^{O(n log log n / √log n)}. Оговорка стоит в самом начале: результат чисто асимптотический и о скорости на реальных формулах ничего не говорит. OpenAI выложила свой препринт «The Exponential Time Hypothesis is False» в репозитории openai/math. Какими методами шла её модель, в открытых материалах не сказано.

Как это проверяют машиной

Формализация Anthropic написана на Lean 4 моделями. Версии Lean и Mathlib закреплены (v4.33.1). Главный файл MainResults.lean короткий, без доказательств, и формулирует на машинах Тьюринга из Mathlib две вещи: «ETH ложна» и Теорему 1 статьи об алгоритме подсчёта для k-CNF формул. Машина проверяет доказательство, но не проверяет, что формулировка честно соответствует статье. Эту сверку делает человек, поэтому файл и держат коротким.

Повторить проверку можно самому:

• установить elan и в папке eth выполнить lake exe cache get, lake build и lake env lean scripts/PrintAxioms.lean;
• сборка занимает около 8 минут на 24 виртуальных CPU, пик памяти около 7 ГБ;
• два предупреждения «declaration uses sorry» ожидаемы: они относятся к Challenge.lean, где теоремы намеренно оставлены без доказательств;
• проверка аксиом должна показать три стандартные: propext, Classical.choice, Quot.sound;
• полная проверка в CI запускает Comparator: он сверяет формулировки с Challenge.lean и перепроверяет доказательства вторым, независимо написанным ядром nanoda.

Отдельно в репозитории лежит сжатая схема идеи. По словам авторов, по ней Claude Opus 5.5 на высоком уровне усилий может воспроизвести опровержение. Время сжатия тензорных сетей на K_K с λ битами на ребро оценивается как 2^{e(K)·K²λ}·poly(λ), а рекурсия даёт e(9K^16) ≤ 0.9·e(K) + O(1/K). Узлы раскладываются в сетку, диагонали прямоугольников образуют swap, а для одного бита SWAP = I − 2·singlet. Но схема, как признают авторы, даёт лишь оценку O(2^{δn}) для любого δ > 0, а не более сильные границы из статьи.

OpenAI: три результата и новый способ их выпускать

OpenAI в тот же период объявила о трёх результатах внутренних моделей: в гармоническом анализе, теории сложности и квантовой теории поля. Вместо обычного релиза она передала их внешним экспертам, которых называет «шепердами». Те собирают научные группы, чтобы результаты объяснить. Рукописи компания называет «сырыми научными данными», которые ещё предстоит превратить в понимание.

Стратегии выпуска подсказали сами эксперты, и они разные. По математике публикуется только ИИ-вывод, а разбор исследователи организуют сами. По информатике группа соавторов сразу публикует доказательство на естественном языке и формализацию в Lean, а вывод доступен всем. По физике группа сама решает, что и когда выпускать, и пока придерживает ИИ-материалы. OpenAI признаёт, что не знает, какой подход лучше, и просит обратной связи. Ещё одна оговорка: выбор первых «шепердов» определяет, кто включится первым, и создаёт асимметрию информации.

У коллабораций четыре принципа:

• Прозрачность. Участников не обязывают подписывать NDA, они могут обсуждать работу и публиковать выводы.
• Без академического авторства. OpenAI не претендует на авторство открытий своих моделей, а приглашение стать «шепердом» не означает, что эксперт сделал исходное открытие.
• Признание. Группа получает его за понимание и тексты и следит, чтобы работа корректно ссылалась на чужие идеи и методы.
• Независимость. Участие добровольное и неоплачиваемое, стороны не говорят друг за друга.

Математика и физика

Модели OpenAI доказали гипотезу локального сглаживания, сформулированную Соггом в 1991 году, для любой размерности. Она описывает поведение волн в момент фокусировки: самая сильная фокусировка должна быть кратковременной. По заявлению компании, отсюда следуют гипотеза Какейи и гипотеза Штейна об ограничении во всех размерностях. Раньше было известно два случая: для двух измерений (Гут, Ван, Чжан, 2019) и для трёх (Ван и Залл, 2025). В основе доказательства новое вспомогательное уравнение в частных производных.

В физике заявлено строгое доказательство существования квантовой хромодинамики и объединённого расширения Стандартной модели в четырёх измерениях, а также чистой теории Янга — Миллса, которая входит в задачу тысячелетия Института Клэя. Работа опирается на подход Балабана в конструктивной квантовой теории поля. Группу возглавляет Дэвид Гросс, нобелевский лауреат 2004 года за асимптотическую свободу. В неё входят Майкл Дуглас, Артур Джаффе (соавтор постановки задачи тысячелетия), Игорь Клебанов и Никита Некрасов. По ETH работу проверяют Рассел Импальяццо, Рамамохан Патури и Райан Уильямс. Они выдвинули два условия, и OpenAI их приняла: опубликовать все сырые данные и профинансировать конференцию о последствиях для области.

Доказательство для КХД получено 18 сентября. Публикацию физики отложили до конца формализации, потому что объём работы большой. Независимую компьютерную проверку, по данным компании, прошли математика, информатика и Янг — Миллс. Кроме того, OpenAI направит 5 млн долларов в Simons Foundation: фонд будет распределять их на семинары, конференции и программы по осмыслению этих результатов.

Что с этим делать

Прямого эффекта для вашего монтажного стола нет, и если верить самим авторам, практических последствий ETH пока никто не может оценить. Нас зацепило другое: схема. Лаборатории называют выдачу модели сырьём, а работой считают превращение его в понимание, причём руками людей, которые за это отвечают. Это очень знакомая сцена: генерация даёт материал, а автором становится тот, кто умеет отличить находку от шума и объяснить, почему она держится. Пожалуй, и нам пора привыкать к вопросу, который в науке задают уже сейчас: чем проверено и кто подпишется.

Модели закрывают задачи быстрее, чем люди успевают их прочесть.

Команде реставраторов нужен журнал с временными метками по анимационному фильму. Кто-то должен смотреть его кадр за кадром и записывать, где что происходит. Именно такую задачу OpenAI положила в тест для своей новой модели GPT-6.1 Terra. Рядом лежит другая: превратить архитектурные чертежи в 3D-модель. Это не вопросы к чат-боту. Это работа, которую обычно отдают живому ассистенту на день.

Terra, по замыслу компании, нужна именно для такой рутины. Она рассуждает по визуальной информации, аккуратно работает в настольных программах и пишет яснее и естественнее, чем предыдущие версии. Среди заявленных задач: подготовка коммерческих предложений, чтение технических чертежей, заполнение форм, монтаж видео. Ещё один пример из материалов: модель читает входящие счета и вносит данные в бухгалтерские программы. Скучно, зато узнаваемо.

Где доступна и сколько стоит

В ChatGPT Работа и Codex модель открыта с сегодняшнего дня для тарифов Plus, Pro, Enterprise и Edu. В пределах того же лимита использования на ней можно выполнить больше задач, чем на GPT-5.6 Terra, и заметно больше, чем на GPT-6.1 Sol или GPT-6 Astra. Разработчики подключают её в API под именем gpt-6.1-terra.

Стандартные цены API на 50% ниже, чем у GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol:

• входные токены: 1 доллар за миллион;
• кэшированные входные токены: 0,05 доллара за миллион;
• выходные токены: 5 долларов за миллион.

OpenAI называет Terra новым балансом скорости, возможностей и затрат внутри семейства GPT-6. Скорость тоже заявлена: задачи выполняются более чем втрое быстрее, чем у GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.

Что показали тесты

Все цифры ниже принадлежат самой компании. Независимых замеров в материалах нет, поэтому читать их стоит как заявку, а не как приговор.

На Agents' Last Exam, наборе профессиональных задач с чертежами и видео, при среднем уровне рассуждений Terra на 15 процентных пунктов выше GPT-5.6 Terra. Тратит она при этом примерно втрое меньше. До уровня GPT-6 Astra она дотягивает при цене за токен в 10 раз ниже. На максимальном уровне рассуждений сравнение идёт уже с Claude Opus 5.5: токены расходуются более чем втрое эффективнее, цена за токен в 4 раза ниже, а одна задача обходится примерно в 9 раз дешевле.

Примеры из тестов вполне земные. В OSWorld 2.1 это создание 3D-модели по чертежу. В Terminal-Bench 4.0 это исправление поехавшей вёрстки. В научном тесте модель отслеживает деление клеток на таймлапсе. Оговорка от самой компании: для самых сложных задач лучшим выбором остаются GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra. Terra здесь про объём и скорость, а не про потолок.

Меньше выдуманного

Отдельно OpenAI проверяла фактические ошибки на промптах, которые к ним провоцируют. При низком уровне рассуждений доля ошибок упала с 53,6% у GPT-5.6 Terra до 16,7% у новой модели, почти на 37 пунктов. При максимальном уровне снижение составило 18 пунктов, до 4,3%. Это почти догоняет GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.

Для тех, кто отдаёт модели заполнение форм и бухгалтерские данные, это, пожалуй, самая важная строка во всей таблице. Быстрый ассистент, который уверенно врёт, хуже медленного.

Безопасность

По системной карточке, Terra достигла критического порога возможностей в кибербезопасности по Программе готовности OpenAI. Защитные меры, разработанные для GPT-6 Astra, сохранены. Модель унаследовала улучшения серии GPT-6 в согласовании с намерениями пользователя: чаще, чем GPT-5.6 Terra, держится рамок задачи и честно сообщает об ограничениях и возможных препятствиях. В тестах на инъекции промптов, то есть на вредоносные инструкции, отвлекающие от задачи, показала высокую устойчивость. Для агента, который сам ходит по приложениям и открывает чужие файлы, это не формальность.

Что это меняет в работе

Мы бы смотрели на Terra не как на ещё одну модель для текстов, а как на дешёвые руки. Монтаж видео, разбор чертежей, покадровые логи, заполнение форм: у каждой студии и агентства есть гора такой работы, на которую жалко и людей, и бюджета. Если заявленная экономия подтвердится на реальных проектах, ассистент в соседнем окне перестанет быть роскошью и станет строкой в смете. Пожалуй, стоит начать с самой нудной задачи в вашем пайплайне: именно там проверка будет честной.

Видеть экран модели умели и раньше. Новое здесь в том, что за это перестали платить как за эксперимент.

Уберите с шести обложек логотипы, и вы вряд ли поймёте, где Vogue, а где 032c. Человек сжат в картонной коробке. Или стоит в рамке в стиле барокко. Ни воздуха, ни фона, ни горизонта. За последний год именно так выглядели обложки Vogue, Elle, WSJ Magazine, Harper's Bazaar, Numéro и 032c, и у всех шести один автор. Сильвестр Мако, венгерский фотограф, стал тем именем, которое теперь всплывает, когда заходит речь о том, как выглядит современный глянец.

Кто смотрит с обложек

Список героев Мако читается как расписание красной дорожки. Среди тех, кого он снимал:

• Хантер Шафер;
• Дженна Ортега;
• Джиджи Хадид;
• Рианна;
• другие голливудские и поп-звёзды.

Такие имена обычно достаются фотографам с длинной биографией в индустрии. У Мако она начинается скромнее: с селфи собственных причёсок в эмо-стиле. От автопортрета с эмо-причёской до обложки Vogue дистанция заметная. Что было между этими точками, мы не знаем и достраивать не станем. Сама траектория говорит достаточно.

Приём, который узнаешь за секунду

Фирменный ход Мако укладывается в одну фразу: модель лишают пространства. Работает это в двух вариантах.

• Модель помещают в тесную картонную коробку.
• Модель ограничивают рамкой в стиле барокко.

В обоих случаях кадр строится вокруг границы. Тело подогнано под контейнер, а контейнер превращается в главный графический элемент обложки. Для издания это удобно: фигура считывается мгновенно, и даже на уменьшенной превьюшке в ленте понятно, что перед вами работа Мако. Кажется, именно эта мгновенная узнаваемость и сделала приём таким востребованным.

И картон, и барокко по-своему работают с идеей рамы. Первый вариант грубый, почти упаковочный: человек как посылка. Второй — музейный: человек как портрет в раме. Так что внутри одной находки у фотографа есть два настроения, и редакции могут выбирать, какое им ближе.

Когда все обложки на одно лицо

У успеха есть побочный эффект. Приём повторяется от издания к изданию, и обложки конкурирующих журналов начинают выглядеть как серия. Глянец, который обычно борется за отличие на стенде, внезапно показывает один и тот же ход. Этот эффект можно назвать клаустрофобией в моде: куда ни посмотри, везде тесно.

У такой ситуации есть и имя. Распространение стиля связывают с Мако, а самого фотографа в этом жанре называют главным монополистом глянца. Формулировка резкая, но по смыслу понятная: когда за год шесть заметных изданий приходят к одному визуальному решению, говорить о случайности трудно.

Оговорка: речь именно о жанре обложки. Что делает Мако вне глянца и как выглядят его другие фотографии, мы здесь не обсуждаем. Этого нет в наших данных, а гадать не хочется.

Что с этим делать

Для арт-директора история Мако — урок с двумя сторонами. Первая: сильное ограничение в кадре работает лучше любой свободы. Коробка или рама задают правила, и вокруг них легко построить свет, позу, цвет. Если ваш проект тонет в вариантах, стоит посмотреть на собственные границы: что случится, если сузить кадр, а не расширить?

Вторая сторона неприятнее. Приём, который хорошо работает у одного автора, быстро становится общим местом. Заказывая «как у Мако», редакция покупает узнаваемость, но отдаёт отличие. Если вы собираете референс-доску, полезно проверить: сколько там обложек, различимых только по логотипу? Если много, пора искать другую рамку.

Мы бы поступили так. Взяли идею ограничения пространства как метод, а не как готовую картинку, и придумали свою границу: не картон и не барокко, а что-то из материала вашего героя или бренда. Тогда тесно будет только в кадре, а не на всём стенде.

Когда тесно всем, выигрывает тот, кто оставил воздух.

Обычное утро фрилансера. Ноутбук просит обновиться, телефон качает апдейт ночью, в Telegram от клиента прилетели правки, а в перерыве кто-то запускает игру. Каждое из этих действий идёт за границу, к чужим серверам. Именно такой трафик Минцифры теперь обсуждает как объект лимита.

Ведомство, по имеющимся сведениям, может получить право ограничивать объём зарубежного интернет-трафика для российских пользователей. Пока это стадия обсуждения: решения нет, цифр нет, сроков нет. Но сама логика уже на столе, и она касается не одних любителей VPN.

Как это задумано

Предложения обсуждаются в рамках реформы телекоммуникационной отрасли. Одна из инициатив выглядит так: весь трафик с зарубежных доменов пропускают через ТСПУ. Это технические средства противодействия угрозам, оборудование, которое операторы связи уже используют для фильтрации соединений, блокировки ресурсов и ограничения доступа к отдельным сервисам. Когда объём превысит установленную планку, трафик начнут ограничивать.

Какой будет планка, пока неизвестно. Не определены ни размер лимита, ни дата запуска, ни детальные правила. Всё это пока в зоне догадок, и мы бы не спешили строить на ней планы.

Что может попасть под лимит

Зарубежным считается не то, что мы привыкли так называть в разговорах про блокировки. По обсуждаемой схеме в эту корзину могут лечь:

• VPN-сервисы;
• заблокированные сайты;
• Telegram;
• игры;
• обновления iOS и Android.

Последние три пункта многое объясняют. Обход блокировок здесь лишь часть картины, а остальное это обычные сервисы и системные обновления, которыми пользуется большинство людей. Лимит, придуманный как мера против одного, ударит по повседневному.

Идея не новая

У темы есть предыстория. Ранее власти обсуждали плату за использование более 15 ГБ международного мобильного трафика в месяц. Затем идею отложили, на фоне борьбы с VPN-сервисами. Вернутся ли к ней, неизвестно. Новая инициатива устроена иначе: вместо платы за гигабайты сверх нормы предлагается техническое ограничение после превышения лимита. Пожалуй, это принципиальная разница. Плату можно посчитать и заложить в бюджет, а замедление или отключение посчитать сложнее.

Где схема может споткнуться

Участники рынка и эксперты указывают на техническую проблему: интернет-трафик не всегда можно однозначно разделить на российский и зарубежный. Сайт может жить на иностранном домене, а отдаваться через местную инфраструктуру, и наоборот. Ошибка в такой разметке означает, что под ограничение попадёт то, что трогать не собирались. Звучат и более общие опасения: ограничения способны ухудшить работу интернета в целом, а не только отдельных сервисов.

Что это меняет в работе

Пока не меняет ничего: правил нет. Но у нас есть привычка заранее смотреть, на чём держится собственный рабочий процесс. Мессенджер, в котором согласуют макеты. Обновления системы и приложений, без которых софт перестаёт дружить с форматами. Игры, если вы делаете для них графику и тестируете на себе. Если прикинуть, сколько всего из этого лежит на зарубежных доменах, список получается длиннее, чем кажется за завтраком.

Что мы бы сделали уже сейчас, без паники. Составили бы список рабочих сервисов и честно отметили, какие из них зависят от зарубежных серверов. Узнали бы, как у вас устроен резервный канал связи с клиентами. И не откладывали бы тяжёлые загрузки на последний день, если сроки поджимают. Это не инструкция к действию, а гигиена: пока лимита нет, она ничего не стоит.

Если схему всё же запустят, гигабайты придётся считать не только в роуминге, но и дома, за обычным рабочим столом. А рабочий стол креатора давно стоит на серверах за границей.

Так что главный вопрос тут не про размер лимита. Он про то, кто и как решит, что считать зарубежным.

Двадцать шестого октября в корпоративном блоге Microsoft появился текст без громких слов. Главный директор по персоналу Эми Колман (Amy Coleman) рассказала о новой программе под названием Voluntary Exit Offer, сокращённо VEO. Суть умещается в одну строку: можно уйти сейчас, с деньгами и с помощью в поиске следующего места. По неофициальным данным, предложение адресовано примерно 60 000 человек. Это больше четверти всех сотрудников компании.

Программа ограничена по времени. Подходящим сотрудникам компания предлагает уволиться по собственному желанию и получить финансовый пакет плюс поддержку при переходе на новую работу. Сколько продлится окно, в публичных данных не сказано. Размер выплат тоже.

Колман формулирует это мягко. Предложение, по её словам, даёт людям, которые думают о будущем вне компании, новый выбор: сделать этот шаг сейчас и не в одиночку. В оригинале звучит так:

«Это предложение даёт сотрудникам, которые, возможно, задумываются о будущем за пределами компании, новую возможность совершить переход прямо сейчас — с поддержкой».

В том же блоге добавлено, что для самих организаций это ещё один способ подстроить штат под меняющиеся потребности. Фраза деловая и сухая. Читать её стоит вместе с цифрами.

Кто попал в список

Условия отбора сформулированы довольно чётко. Право на участие есть у сотрудников уровня 70 и ниже в тех командах, которые подключились к программе. Работать они должны в одной из четырёх стран: Канаде, Индии, Великобритании или США.

В программе участвуют команды, которые заняты:

• ИИ-продуктами (AI experiences);
• Copilot;
• финансами;
• HR;
• Xbox;
• Windows + Devices.

Из программы исключены три направления:

• маркетинг;
• коммерческий бизнес (commercial business);
• безопасность.

Нас зацепил этот список. В нём одновременно стоят ИИ-направления и Copilot, то есть то, на что компания делает главную ставку, и привычные игровые и «железные» подразделения. Продающие команды и безопасность, наоборот, остались за бортом. Пожалуй, по такой схеме хорошо видно, где компания готова отпускать людей, а где предпочитает держать.

Зачем всё это

Официальная версия и версия из неофициальных источников расходятся по тону. Согласно сообщениям, цель программы проще и прямее: снизить расходы и помочь профинансировать инвестиции в ИИ. В блоге ничего подобного нет, там речь о выборе сотрудника и гибкости организации.

Мы бы не стали противопоставлять эти версии. Скорее всего, это две стороны одной и той же логики: когда деньги нужны на новое направление, их ищут внутри. Но подчеркнём: про издержки и ИИ говорят неофициальные сообщения, а не сама компания.

Не первый заход

VEO не появилась на пустом месте. Она опирается на опыт предыдущей программы, Voluntary Retirement Program. В апреле 2026 года Microsoft предлагала выкупные пакеты сотрудникам в США, у которых сумма возраста и стажа составляла не менее 70. Критерий там был арифметический и привязан к годам жизни и работы.

Новая программа устроена иначе. Возраст в условиях не фигурирует, зато появились уровень, страна и команда. Число 70 снова на сцене, но теперь оно означает совсем другое.

Чего мы пока не знаем

Белых пятен достаточно, и закрывать их догадками мы не будем. Неизвестны размеры выплат, сроки подачи заявок и количество тех, кто уже откликнулся. Цифра в 60 000 пришла из анонимного источника, компания её официально не называла, поэтому «около» здесь надо читать буквально. Кажется, пока рано делать выводы о том, сколько людей действительно воспользуется предложением.

Отдельная деталь: Ubisoft, по слухам, рассматривает похожий план добровольного ухода. Речь идёт примерно о 100 сотрудниках немецких студий. Подтверждения нет, масштаб несопоставим, но направление то же: уйти можно по собственному решению, а не по приказу.

Что это меняет для тех, кто делает вещи

Если вы работаете в Xbox, Windows + Devices или рядом с Copilot, список подразделений касается вас напрямую. Даже если вы никогда не бывали в Редмонде. Через эти команды проходят интерфейсы, игровые миры, иконки, анимации и тысячи мелких решений, которые потом оказываются на экране у миллионов людей. Когда из таких команд уходят люди, меняется не только штатное расписание. Меняется то, кто знает, почему кнопка стоит именно здесь.

Для подрядчиков, студий и фрилансеров, которые работают с этими продуктами, мы бы советовали одно: следить за тем, кто остаётся на стороне заказчика. Контакты, договорённости и память о прошлых проектах могут оказаться не у тех людей, что раньше.

Для самих дизайнеров и арт-директоров сюжет другой. Рынок услышит о сотнях и тысячах специалистов, которые уйдут сами и не в спешке, с пакетом и временем подумать. Это не увольнение и не кризис, но на рынке появится больше опытных людей, которые выбирают следующий шаг осознанно.

Формально это приглашение. Фактически — вопрос, на который каждому адресату придётся ответить самому.

Две цифры на одном слайде: 0,69% и 3,49%. Первая — доля зрителей, которые после телерекламы совершили целевое действие: добавили товар в корзину или оформили заказ. Вторая — то же самое для рекламы на стриминговых платформах. Разница примерно в пять раз. Такой расклад показало исследование iSpot по третьему кварталу 2026 года. Но интереснее самого разрыва другое: деньги и показы пока распределены совсем не по этой логике.

Что именно измеряли

Конверсией аналитики считали долю зрителей, которые сделали нужное рекламодателю действие после просмотра ролика. Корзина и заказ — примеры из самого исследования, не полный список. Средний коэффициент по стримингу составил 3,49%, по традиционному телевидению — 0,69%. Если поделить одно на другое, выходит чуть больше пяти.

Выборка скромная: 30 брендов, реклама которых анализировалась в течение 14 дней. Для вывода «ТВ умер» этого мало. Для вывода «стоит пересчитать медиасплит и посмотреть на форматы» — достаточно, по-нашему.

Показы и деньги: две разные картины

Линейное ТВ по-прежнему собирает большую часть рекламных показов. А вот расходы распределились почти поровну.

В сумме доли расходов дают 101% — кажется, дело в округлении, и на выводы это не влияет. Влияет другое. Если сопоставить доли, на единицу показов стриминг получает примерно втрое больше денег, чем телевидение. Показ там заметно дороже, и рекламодатели готовы за него платить. Пять к одному по конверсии — как раз тот аргумент, которым это можно защищать на встрече с финансовым директором.

Кто тратит

Среди крупнейших рекламодателей стриминга в исследовании названы страховые компании. Заметны также электронная коммерция и фармацевтика. Рекордсмен из e-commerce — онлайн-сервис торговли одеждой и товарами: он потратил на стриминговую рекламу $164,4 млн. После такой суммы слово «эксперимент» уже не подходит.

Состав набора показателен. Страховка, аптечный товар, платье в корзине — всё это категории, где за просмотром должно следовать действие, а не просто узнавание бренда.

Что рекламодатели собираются делать дальше

В исследовании приведены и намерения рынка, а не только прошлые результаты:

• 70% компаний планируют увеличить расходы на CTV в 2026 году;
• более 80% рекламодателей считают этот канал эффективным на всех этапах воронки продаж.

Оговоримся: это ответы о планах и убеждениях, а не измеренное поведение. Зато они объясняют, почему перекос в сторону стриминга вряд ли развернётся сам.

Что это меняет в вашей работе

Первое. Бриф для стриминга всё чаще будет мериться не запоминаемостью, а действием после просмотра. Ролик придётся проектировать как шаг в воронке: что зритель должен сделать через минуту после того, как погас экран? Если у ролика нет ответа, цифра 3,49% достанется кому-то другому.

Второе. Раз более 80% рекламодателей видят в CTV инструмент для всех этапов воронки, одним имиджевым роликом на всё не обойтись. Нужны версии: знакомящая, объясняющая, подталкивающая к покупке. Это больше производства, больше монтажных вариантов, больше работы для тех, кто умеет делать семейство роликов из одной идеи.

Третье. Не списывайте ТВ. Он всё ещё даёт 78% показов, и охват остаётся его козырем. Просто в медиаплане у охвата и у конверсии теперь разные адреса.

Телевизор пока собирает толпу, стриминг — тех, кто готов достать кошелёк. Хороший ролик теперь должен уметь работать и там, и там.