Какие данные нужны от клиента для классификации сайтов?

Классификация сайтов в B2B всегда начинается с вопроса: какие данные есть у клиента и в каком виде их можно использовать. Чем лучше подготовлен вход, тем быстрее проект стартует, тем точнее прогноз бюджета и сроков, и тем меньше риск «второй волны» работ из-за пересборки реестра и интеграций. Поэтому корректный ответ — это не один файл, а структурированный пакет: цели, реестр объектов, метаданные, ограничения, требования к качеству и формат внедрения.

Ниже — практичный чек-лист данных, который позволяет подрядчику оценить объём, выбрать метод, спланировать QA и подготовить результат, пригодный для внедрения (а не только для презентации).

1) Бизнес-цель и сценарий использования

Без цели невозможно выбрать вид классификации и глубину. На старте клиент обычно предоставляет:

• для чего нужна классификация: медиабаинг, аналитика, продажи, комплаенс, SEO, brand safety;
• какие решения будут приниматься по категориям: ставки/лимиты, whitelist/blacklist, маршрутизация лидов, отчётность;
• критичные категории и «цена ошибки» (где нужен усиленный контроль);
• желаемая частота обновления: разово или регулярно.

Если цель связана с коммерческим эффектом, заранее полезно определить, как классификация должна влиять на продажи, иначе проект легко превращается в «сегментацию ради сегментации».

2) Реестр сайтов для классификации

Ключевой документ — список объектов. Важно договориться, что является объектом: домен, поддомен, раздел или URL. Клиент предоставляет:

• список доменов/URL (желательно в одном файле, без дублей);
• источник списка (аналитика, закупка, партнёрка, CRM, внешние реестры);
• правила включения/исключения (например, только активные за 90 дней);
• если есть — ID площадки/плейсмента из рекламной системы или партнёрской сети.

3) Метаданные по источникам и кампаниям

Чтобы классификация была применима, нужны связки с тем, как источники живут в ваших системах:

• как домен/источник называется в рекламных кабинетах (названия источников, placement, app/site);
• UTM-правила и примеры UTM (чтобы убрать «шум» и нормализовать);
• канал/сеть/партнёрка, к которой относится источник;
• география/язык (если проект мульти-региональный).

4) Источники сигналов для классификации

Разные методы требуют разных сигналов. Клиент заранее подтверждает доступность:

• доступ к публичному контенту страниц (если допустимо);
• списки разделов/категорий (для крупных площадок);
• описания площадок/каталоги (если используются);
• дополнительные признаки: тематики, категории из сторонних справочников (если есть).

5) Требования к качеству и приёмке (QA)

Чтобы не спорить на финише, клиент предоставляет требования к качеству:

• какие категории критичны и требуют строгой точности;
• как обрабатываются спорные кейсы: кто арбитр со стороны клиента;
• какие пороги ошибок допустимы (если формализуется);
• нужна ли эталонная выборка и независимая проверка.

Если вы ещё не определили метрики, используйте базовый перечень показателей эффективности как основу для критериев приёмки и контроля.

6) Формат результата и внедрение

Классификация может быть «файлом» или частью операционного контура. Чтобы результат был внедряемым, клиент предоставляет:

• куда должен попадать результат: BI/DWH, CRM, рекламные платформы, таблицы закупки;
• формат: CSV/Excel, API, справочник в базе;
• ключи маппинга: домен/URL/ID площадки в ваших системах;
• требования к версионированию (версия классификатора в отчётах).

Здесь важно заранее разграничить, что относится к классификации, а что к аудиту, иначе внедрение будет ожидать «оценку качества сайтов» и сроки разъедутся.

7) Ограничения: безопасность, юридика, доступы

Проект может остановиться не на методологии, а на ограничениях. Клиент заранее сообщает:

• можно ли собирать внешние данные и в каком объёме;
• нужен ли закрытый контур (инфраструктура заказчика);
• требования к хранению и доступам;
• ограничения по источникам данных и правовым аспектам.

Если классификация включает сбор внешних сигналов, обязательно учитывайте юридические аспекты сбора данных ещё до старта, чтобы не получить остановку проекта на внедрении.

Кому подходит этот чек-лист

• Маркетинг и закупка трафика — чтобы быстро внедрить сегменты в правила ставок и фильтрации.
• Аналитика и BI — чтобы привести источники к единому справочнику и сопоставимым метрикам.
• Продажи — чтобы использовать категории источников для маршрутизации и скоринга лидов.
• Комплаенс/brand safety — чтобы формализовать риск-контур и процесс исключений.

География

Если проект международный, обязательно добавьте в входной пакет: язык контента, регион источника и требования к локальным категориям. Обычно применяют «единое ядро + локальные ветки», чтобы отчёты оставались сопоставимыми.

CTA

Чтобы получить точную оценку сроков и стоимости, подготовьте: цель и сценарий применения, единый реестр доменов/URL, метаданные источников, требования к качеству и формат внедрения. Такой пакет данных сокращает время на discovery и позволяет быстрее перейти к пилоту и релизу.

Дальше логика проста: сначала уточняются виды классификации под ваш кейс, затем фиксируются критерии приёмки и план релизов. Для планирования бюджета заранее оцените стоимость услуги и сроки выполнения — они напрямую зависят от того, насколько «чистыми» и внедряемыми будут ваши входные данные. Если параллельно нужно пересобрать посадочные и структуру под сегменты, синхронизируйте это с задачами по Создание сайтов, чтобы внедрение не превратилось в дополнительные итерации.

Практика применения: как подготовить данные от клиента без задержек

Самая частая причина срыва сроков классификации — не методология и не технология, а «вход». Клиент приносит список сайтов, но без ключей для маппинга, без описания источника, без правил включения и без понимания, куда это будет внедряться. В итоге проект превращается в пересборку реестра и бесконечные уточнения. Ниже — практическая схема подготовки данных, которая ускоряет старт и снижает стоимость владения.

Шаг 1. Зафиксируйте единицу классификации и ключ маппинга

Сначала договоритесь, что именно вы классифицируете: домен, поддомен, раздел или URL. Затем выберите ключ, который будет жить во всех системах: домен в нормализованном виде, ID площадки в партнёрке, placement ID в рекламной платформе или единый internal-id в BI/DWH. Если этого нет, категории не смогут «переехать» в отчётность, даже если классификация идеальна.

Шаг 2. Соберите реестр объектов как “single source of truth”

Практичный формат — таблица, где каждая строка — один объект классификации, а столбцы дают минимум контекста. Это позволяет быстро находить дубли, редиректы и конфликтующие названия.

Шаг 3. Дайте “контекст использования”: что будет происходить после классификации

Классификация ради отчёта и классификация ради действий требуют разного входа. Поэтому клиент должен описать:

• какие решения принимаются по категориям (ставки, фильтрация, маршрутизация лидов);
• какие категории критичны (где цена ошибки высокая);
• как часто база должна обновляться;
• какие команды являются потребителями (маркетинг/продажи/комплаенс/SEO).

Если задача завязана на коммерческий эффект, важно заранее определить, какую выгоду должно дать внедрение, иначе проект потеряет приоритет у бизнеса.

Шаг 4. Подготовьте данные для QA и спорных кейсов

Чтобы не спорить на финише, подготовьте список «критичных» объектов и типовых конфликтов:

• топ-100 площадок по бюджету/трафику (приоритетная проверка);
• площадки, которые ранее вызывали споры (серые зоны);
• примеры ошибок, которые недопустимы (особенно для brand safety).

Так вы ускорите цикл приёмки и снизите риск ошибок, описанный в материале про риски неверной классификации.

Шаг 5. Согласуйте ограничения по данным и контуру хранения

Если классификация предполагает сбор внешних сигналов (контент страниц, описания площадок, конкуренты), заранее согласуйте ограничения. Для международных проектов это критично: правила доступа, хранение, трансграничная передача. Сформулируйте это как требования и сверяйтесь с юридическими аспектами до старта, а не после.

Сравнение: “минимальный пакет” vs “пакет для внедрения”

Ниже — честное сравнение того, что получится при разной глубине входных данных.

Стоимость: почему “хороший вход” экономит бюджет

Плохие входные данные увеличивают бюджет двумя способами: (1) подрядчик тратит время на предобработку, нормализацию и поиск ключей; (2) внедрение становится дорогим, потому что каждый источник приходится «сшивать» вручную. Поэтому, если вы хотите снизить стоимость, выгоднее потратить время на подготовку реестра и ключей заранее, чем оплачивать это в режиме «переделок».

Для понимания структуры сметы полезно сверяться с материалом про стоимость услуги классификации: чем выше доля работ по интеграции и QA, тем сильнее на цену влияет качество входа.

CTA

Если вы хотите стартовать без задержек, подготовьте реестр объектов как «single source of truth», определите ключ маппинга и заранее опишите сценарий использования категорий. Добавьте список приоритетных площадок для проверки и ограничения по данным — это ускорит QA и внедрение.

Чтобы проект был управляемым, заранее зафиксируйте метрики эффективности и оцените сроки работ через объём объектов и уровень детализации. Если классификация должна жить как сервис, продумайте модель сопровождения сразу, а не после релиза.

Специфика входных данных: почему “чек-листа” мало

Формально для классификации сайтов достаточно списка доменов. Практически — этого почти никогда не хватает, если вы хотите внедряемый результат. В B2B классификация работает как справочник, который должен стыковаться с вашими источниками трафика, BI/CRM, правилами закупки и отчётностью. Поэтому входные данные — это не только «что классифицировать», но и «как потом использовать» и «как подтверждать качество».

Основная логика проста: чем выше требования к применимости (влияние на закупку, продажи, комплаенс), тем больше нужно ключей, метаданных и регламентов. Это не бюрократия, а защита от переделок.

Как выбрать состав данных под ваш сценарий

1) Если нужен быстрый пилот

Для пилота достаточно ограниченного набора: реестр объектов + цель + минимальная таксономия. Но даже в пилоте важно определить ключ маппинга, иначе результаты нельзя будет сравнить с метриками.

2) Если нужна эксплуатация (BI/CRM/закупка)

Нужны ключи, метаданные источников, формат выдачи, версионирование и регламент обновлений. Без этого классификация не станет частью процесса и быстро потеряет ценность.

3) Если есть комплаенс/brand safety

Понадобятся внутренние политики запретов, список критичных категорий, процесс срочных исключений и более строгий QA. Цена ошибки здесь выше, поэтому вход должен включать правила и арбитраж.

Ошибки во входных данных, которые ломают проект

• Нет единого ключа. Домен в аналитике и “название площадки” в кабинете — разные сущности, их нужно связать заранее.
• Реестр “собран из разных файлов”. Дубли, разные форматы, разные правила включения создают хаос и увеличивают сроки.
• Отсутствуют правила нормализации. Редиректы, зеркала, UTM-параметры приводят к неверным выводам и интеграционным ошибкам.
• Нет владельца справочника. После релиза некому утверждать изменения, и классификация деградирует.
• Не описаны ограничения по данным. Проект может остановиться на юридике и безопасности уже после начала работ.

FAQ

1) Достаточно ли списка доменов, чтобы начать проект?

Для начала разговора — да, для начала работы — чаще нет. Список доменов позволяет оценить масштаб, но не позволяет спланировать внедрение. Без ключа маппинга и понимания, куда попадёт результат, классификация будет “висеть” отдельной таблицей. Практичный минимум: домены/URL, источник списка (откуда взят), правило включения (например, активные за 90 дней) и целевой сценарий использования (аналитика, закупка, комплаенс, SEO). Даже это уже позволяет сделать пилот, оценить долю дублей и агрегаторов и предложить структуру категорий. Если же цель — эксплуатация, нужны связки с системами и метаданные источников.

2) Какие столбцы в реестре объектов самые критичные?

Критичны те, которые обеспечивают идентификацию и внедрение: object_key (нормализованный домен/URL/ID), source_system, channel и отображаемое имя (display_name) для сопоставления с кабинетами. Без object_key вы не сможете «привязать» категории к отчётам. Без source_system и channel вы не сможете понять, как объект используется и как он попадает в процессы закупки. Display_name помогает находить расхождения и исключает ручные ошибки, когда один и тот же источник называется по-разному в разных системах. Дальше идут поля geo/lang, notes/flags и ссылки на плейсменты — они не всегда обязательны, но сильно ускоряют QA и обработку серых зон.

3) Как подготовить данные, если источники есть только в рекламных кабинетах?

Нужно выгрузить список площадок/плейсментов и привести их к единому ключу. Часто в кабинетах источники идут как названия, а не домены. Тогда используют сопоставление: название → домен/URL, либо фиксируют internal-id и обеспечивают постоянство этого id в выгрузках. Дальше вводят правила нормализации: как обрабатываются редиректы, зеркала, параметры. Параллельно полезно выгрузить метрики по источникам (расход, клики, конверсии) — это помогает приоритизировать QA и сразу построить коммерческие сегменты. Важно также определить, кто со стороны клиента подтверждает сопоставление: без владельца справочника маппинг будет “плыть”.

4) Какие данные нужны, если классификация должна влиять на продажи?

Помимо реестра источников, нужны связки с CRM и воронкой: как источник попадает в лид, как он именуется, какие поля доступны, как строятся отчёты по стадиям. Для внедрения полезно знать текущую схему квалификации (MQL/SQL), правила маршрутизации и SLA обработки лидов. Тогда категории источников можно превратить в действия: приоритет, скоринг, маршрутизация, скрипт SDR. Без этой связки классификация останется маркетинговой сегментацией и не даст эффекта на продажи. Важно также определить критерии качества: какие ошибки недопустимы (например, критичные индустрии) и как быстро они исправляются.

5) Что делать, если данные “грязные” и много дублей?

Это нормальная ситуация, но её нужно признавать как отдельный этап. Сначала делается нормализация: дедупликация доменов, обработка редиректов, удаление UTM-параметров, приведение к каноническому виду. Затем вводятся правила: что считается одним объектом, как обрабатываются поддомены, как ведутся зеркала. После этого создаётся “single source of truth” — единый реестр, который дальше обновляется по регламенту. Если пытаться классифицировать «как есть», вы получите ложные категории, расхождения в отчётах и дорогую интеграцию. Поэтому правильнее заложить этап предобработки в план и смету — он часто экономит больше времени, чем стоит.

6) Нужны ли данные по трафику и расходам для классификации?

Не всегда, но они очень полезны для приоритизации. Классификация может быть сделана и без метрик, но тогда QA будет “равномерным”, и вы потратите время на длинный хвост, игнорируя критичные площадки. Если же есть расходы, клики, конверсии, доля лидов или заказов — вы можете выделить топ-объекты и проверять их глубже. Это ускоряет релиз и снижает риск ошибок там, где они дороже. Кроме того, метрики помогают строить коммерческие сегменты: какие категории дают ценность для воронки. Важно только помнить: метрики не заменяют смысловую классификацию, они помогают управлять приоритетами и проверками.

7) Как оформлять требования к качеству, если нет формальных метрик точности?

Можно оформить через сценарии и “недопустимые ошибки”. Например: запрещённые тематики не должны попадать в whitelist; критичные индустрии должны определяться корректно; серые зоны всегда идут на ручное согласование; топ-100 площадок проходит обязательную проверку. Дополнительно можно ввести метки уверенности и правило: низкоуверенные объекты не участвуют в жёстких автоматических решениях до подтверждения. Такой подход практичен, потому что не требует сложной статистики, но даёт управляемость. Далее, по мере накопления данных, вы можете формализовать пороги ошибок и расширить эталонную выборку.

8) Какие документы по юридике и безопасности стоит подготовить заранее?

В идеале — описание допустимых источников данных, требования к хранению и доступам, а также ограничения по сбору внешнего контента (если планируется). Для закрытых контуров — требования к инфраструктуре и процесс согласования доступов. Для международных проектов — правила трансграничной передачи (если применимо) и локальные требования. Эти документы не обязательно должны быть «юридическим трактатом», но должны фиксировать рамки: что можно делать и где. Это защищает проект от остановки на середине, когда уже вложено время. Если есть сомнения, лучше заранее согласовать рамки и сверяться с требованиями комплаенса до начала активного сбора данных.

9) Какой формат выдачи результатов лучше просить у подрядчика?

Лучший формат — тот, который встраивается в ваш операционный контур. Для большинства компаний это таблица (CSV/Excel) плюс спецификация полей: ключ объекта, категория(и), уровень уверенности, версия, дата релиза, причины/признаки (если применимо). Если есть BI/DWH, лучше сразу продумать загрузку в справочник и версионирование. Для закупки полезны отдельные поля whitelist/blacklist/grey и правила. Для продаж — поля, которые легко передать в CRM как признак источника. Если формат не продуман, классификация останется “отчётом”. Поэтому на старте стоит описать, куда и как данные будут загружаться, и кто отвечает за поддержку интеграции.

10) Как организовать регулярные обновления входных данных?

Нужен регламент: откуда берётся новый список, как часто обновляется, кто отвечает за реестр, какие проверки проходят изменения. Практично вводить плановые релизы (например, ежемесячно) и отдельный процесс срочных исключений для критичных случаев. Также важно вести журнал изменений: что добавлено, что удалено, что перекатегорировано и почему. Без регламента обновления превращаются в хаотичные запросы «добавьте ещё 200 доменов», сроки и бюджет перестают быть прогнозируемыми, а пользователи теряют доверие. Регулярные обновления — часть стоимости владения, поэтому их лучше спланировать сразу.

11) Можно ли передать подрядчику данные без доступа к аналитике и CRM?

Можно, но качество внедрения будет ограничено. Без доступа к системам подрядчик не увидит, как источники именуются и сопоставляются, и не сможет проверить маппинг на реальных полях. В таком случае клиент должен компенсировать это: предоставить выгрузки из систем (источники, кампании, связки с лидами/заказами), описать правила именования и назначить ответственного, который подтверждает соответствия. Важно также договориться о формате тестирования: например, пробная загрузка результата в BI на стороне клиента и проверка отчётов по выборке. Это позволяет сохранить безопасность данных и при этом не потерять внедряемость.

12) Какие данные нужны, если проект включает SEO-классификацию?

Тогда добавляется SEO-контур: структура сайта, список ключевых страниц, семантическое ядро/темы, данные из Search Console/аналитики (если доступны), список приоритетных направлений и регионы/языки. Также полезны требования к архитектуре: какие типы страниц нужны (гайды, сравнения, коммерческие узлы, FAQ) и какие CTA должны поддерживать лидогенерацию. Важно не смешивать это с доменной классификацией источников: SEO-слой классифицирует темы и страницы, а не площадки закупки. Если смешать, проект перегреется. Практично держать отдельные слои и точки интеграции между ними.

Глоссарий

1) Реестр объектов

Единая таблица объектов классификации (домен/URL/ID) с ключевыми полями для внедрения. Это “single source of truth” для проекта и дальнейшей эксплуатации.

2) Object key

Канонический идентификатор объекта: нормализованный домен/URL или стабильный ID из системы. Используется для маппинга в BI/CRM и предотвращения дублей.

3) Нормализация

Очистка и приведение доменов/URL к единому виду: обработка редиректов, зеркал, параметров и дублей. Нормализация делает интеграцию и отчёты корректными.

4) Маппинг

Сопоставление объекта классификации с сущностями в системах клиента: источники в кабинетах, кампании, лиды, сделки. Без маппинга классификация не внедряется.

5) Single source of truth

Единый «источник правды» — реестр, который используется всеми командами и обновляется по регламенту. Устраняет хаос и снижает стоимость владения.

6) Критичная категория

Категория, где цена ошибки высока (brand safety, комплаенс, ключевые индустрии). Для неё нужны строгие правила и усиленный QA.

7) Серые зоны

Объекты, которые требуют ручного согласования или дополнительной проверки. Серые зоны должны быть оформлены процессом, иначе они ломают сроки релизов.

8) Эталонная выборка

Набор объектов, размеченный экспертно и используемый для проверки качества. Помогает завершить проект и перейти в сопровождение.

9) Версионирование

Фиксация версии таксономии/правил, по которой выданы категории. Нужна для сопоставимости отчётов и управляемости изменений.

10) Журнал изменений

Лог изменений между релизами: добавления, удаления, перекатегоризации и причины. Поддерживает доверие пользователей и облегчает аудит результатов.

11) Формат выдачи

Структура итогового файла/справочника: поля, типы данных, ключи, версии, уверенность, даты. Определяет, насколько результат внедряем и удобен для команд.

12) Регламент обновлений

Правила регулярного пересчёта: частота, источники новых объектов, проверки, сроки релизов и процесс срочных исключений. Делает классификацию «живой».

Заключение

Данные от клиента — это фундамент классификации. Если вы хотите быстрый и внедряемый результат, подготовьте единый реестр объектов с ключом маппинга, метаданные источников, описание сценария использования, требования к качеству и ограничения по данным. Такой вход ускоряет проект, снижает стоимость владения и превращает классификацию в операционный инструмент, а не в разовую таблицу.

CTA

Если вы хотите, чтобы классификация работала в закупке, аналитике и продажах, подготовьте единый реестр объектов с object_key, метаданные источников и правила нормализации, определите владельца справочника и согласуйте ограничения по данным. Это сокращает сроки, снижает риск переделок и делает результат внедряемым.