Что такое first-party, second-party и third-party data

Компания собирает адреса подписчиков, следит за поведением на сайте, покупает готовые аудитории для рекламы и получает списки от партнёров. Всё это данные, но у них разное происхождение, разная точность и разный юридический статус. Деление на first-party, second-party и third-party объясняет, кто собрал данные, насколько им можно доверять и что с ними разрешено делать. Отдельно от этой тройки стоит zero-party data — то, что человек сообщает о себе сам.

Что означает деление данных на «стороны»

Классификация делит данные не по содержанию, а по происхождению. Один и тот же факт — например, что человек интересуется автомобилями — попадёт в разную категорию в зависимости от того, кто и как его узнал. Вы увидели это по поведению на своём сайте, получили от партнёра или купили у стороннего поставщика — и данные окажутся first-, second- или third-party.

Слово «party» здесь значит «сторона» относительно вас и человека, чьи данные собраны. First-party — вы сами собрали данные о своей аудитории. Second-party — их собрала другая компания, но передала вам напрямую. Third-party — данные прошли через посредника, который агрегировал их из многих источников и продаёт всем желающим.

Происхождение определяет сразу несколько практических свойств: насколько данные точны, есть ли они у конкурентов, во сколько обходятся, какое под ними правовое основание и переживут ли они отказ браузеров от сторонних cookie. Поэтому маркетологу разница важна не как терминология, а как способ оценить актив: на одних данных можно строить долгую стратегию, на других — только разовую кампанию.

Исторически цифровая реклама во многом держалась на third-party данных: они давали охват и таргетинг на людей, которых рекламодатель никогда не видел. Сейчас центр тяжести смещается к собственным данным, и понимание этих категорий помогает решить, во что вкладываться, а на что перестать полагаться.

First-party data: ваши собственные данные

First-party data — это то, что вы собрали напрямую от своей аудитории и клиентов в собственных каналах. Сюда входит поведение на сайте и в приложении, история заказов, данные из CRM, подписки, обращения в поддержку, участие в программе лояльности. Часть таких данных вы наблюдаете сами (какие страницы человек смотрел, что положил в корзину), часть человек оставляет осознанно (email при регистрации, адрес доставки).

Для российского бизнеса типичный источник поведенческих first-party данных — «Яндекс Метрика» на сайте: визиты, источники трафика, действия, карты кликов, записи сеансов в вебвизоре. К ним добавляются транзакции из CRM и заказы из интернет-магазина. В мировой практике ту же роль играют Google Analytics 4 и выгрузки в хранилище вроде BigQuery, но для аудитории в России Google-инструменты работают ограниченно, поэтому опорным примером остаётся «Метрика».

Внутри first-party данных различают наблюдаемые и заявленные. Наблюдаемые вы фиксируете сами по действиям человека: какие товары он смотрел, сколько раз возвращался, на каком шаге бросил оформление. Заявленные человек оставляет прямо — имя, город, размер, предпочтительный канал связи. Наблюдаемых данных обычно больше, но заявленные точнее, потому что не требуют интерпретации.

Главное достоинство таких данных — точность. Они получены из первых рук, без посредников и домыслов: если в вашей базе записано, что клиент купил товар три раза, это факт, а не предположение о его интересах. Второе достоинство — правовая ясность: данные собраны в вашем контуре, и оформить корректное согласие на их обработку проще, чем разбираться в цепочке чужих передач. Третье — эксклюзивность: у конкурентов этих данных нет, они принадлежат только вам и дают преимущество, которое нельзя купить.

При этом «собственные» не значит «можно всё». Сбор поведения через счётчик на сайте, рассылки и хранение клиентской базы тоже требуют согласия человека и политики конфиденциальности. Разница со сторонними данными в том, что согласие вы получаете сами и контролируете его, а не полагаетесь на цепочку чужих передач.

Ограничение у first-party данных одно, но существенное: они охватывают только вашу аудиторию. Вы знаете тех, кто уже зашёл на сайт, купил или подписался, но ничего не знаете о людях, которые пока с вами не сталкивались. Объём таких данных упирается в ваш трафик и размер базы, поэтому у молодого проекта их мало, и на старте охватить новых людей одними собственными данными не получится.

Собранные first-party данные не лежат мёртвым грузом, их активируют. В «Метрике» на их основе строят сегменты и цели, выгружают аудитории в рекламные кабинеты для показа и исключения, запускают email- и CRM-рассылки по истории покупок, настраивают персонализацию на сайте. Ценность данных проявляется не в момент сбора, а когда под конкретный сегмент готовят отдельное предложение.

Second-party data: чужие собственные данные по договору

Second-party data — это, по сути, first-party данные другой компании, полученные вами напрямую, без посредника-агрегатора. Партнёр собрал их о своей аудитории и передал или продал вам по прямому соглашению. Технически это те же наблюдаемые и предоставленные данные, только собранные не вами.

Механика простая: две компании договариваются об обмене или продаже конкретного набора данных на оговоренных условиях. В отличие от покупки на открытом рынке, вы знаете источник, видите, как данные собраны, и можете прописать в договоре, что именно передаётся и на каком основании. Из-за этого second-party данные обычно точнее и прозрачнее, чем сторонние.

Такой обмен полезен, когда партнёр знает аудиторию, до которой вы хотите дотянуться, а вы этих людей ещё не видели. Работает это между компаниями с пересекающейся, но не конкурирующей аудиторией. Условный пример: авиакомпания и сеть отелей делятся данными о путешественниках — клиенты у них общие по интересам, но за клики друг с другом они не борются.

Риски здесь связаны с происхождением данных. Их качество зависит от того, насколько аккуратно собирал партнёр, поэтому источник стоит проверить до сделки. Правовая сторона сложнее, чем у собственных данных: люди давали согласие партнёру, а не вам, и передача должна опираться на это согласие и на договор. Если человек не соглашался, что его данные уйдут третьей компании, такая передача нарушает закон, и ответственность ляжет в том числе на вас как на получателя.

Современный способ такого обмена — не пересылка выгрузки файлом, а сопоставление данных в защищённой среде, которую называют чистой комнатой данных. Две стороны сверяют аудитории, не передавая друг другу сырые записи: наружу выходит только результат пересечения. В мировой практике это снижает и правовой риск, и вероятность утечки, хотя настройка сложнее обычной выгрузки.

Third-party data: сторонние данные от внешних поставщиков

Third-party data собирают внешние поставщики, у которых нет прямых отношений с людьми, чьи данные они продают. Поставщик агрегирует сведения из многих источников — сайтов, приложений, офлайн-баз — объединяет их в сегменты и продаёт рекламодателям для таргетинга. Покупатель получает доступ к аудитории, с которой сам никогда не контактировал.

Собирали такие данные во многом через сторонние cookie: рекламные и аналитические скрипты, стоящие на тысячах чужих сайтов, отслеживали одного человека по разным площадкам и складывали его действия в профиль. На основе профилей формировались сегменты вроде «интересуются автомобилями» или «планируют отпуск», которые продавались через биржи и платформы управления данными. Рекламодатель покупал сегмент и показывал объявления людям вне своей базы.

Ценность third-party данных была в охвате: они позволяли расширить аудиторию далеко за пределы собственной базы и таргетироваться на людей по интересам, демографии и намерениям. На них строили похожие аудитории и догоняющую рекламу. Но именно эта модель сейчас теряет опору.

Почему third-party данные теряют значение

Первая причина — браузеры. Safari и Firefox блокируют сторонние cookie по умолчанию уже несколько лет. Google Chrome долго готовил такой же отказ, но в 2024 году передумал, а в 2025-м окончательно оставил сторонние cookie, отдав управление ими в настройки браузера. Даже так индустрия не строит расчёт на их сохранении: на Safari и на мобильных устройствах сторонний трекинг и раньше работал плохо, а значит, единый профиль человека по всему интернету уже не собрать.

Вторая причина — регулирование. Европейский GDPR и российский закон «О персональных данных» (152-ФЗ) требуют законного основания на обработку персональных данных и, как правило, согласия человека; передача данных другим сторонам тоже должна на это согласие опираться. Штрафы за нарушения в обращении с персональными данными в последние годы выросли, и непрозрачная перепродажа чужих данных стала рискованной.

Третья причина — качество и непрозрачность. Покупая сторонний сегмент, вы не знаете, когда и как он собран, насколько актуален и давал ли человек согласие. Сегменты пересекаются и устаревают, часть попадает в них по ошибочным признакам. Из-за этого точность third-party данных ниже, чем у собственных, а проверить её невозможно — вы видите только ярлык сегмента, а не логику за ним.

Данные рекламных площадок — это не третья сторона

Здесь легко запутаться: если сторонний трекинг слабеет, почему крупные площадки продолжают точно таргетировать рекламу? Причина в том, что «Яндекс», VK и подобные площадки таргетируют по собственным данным о вошедших в аккаунт пользователях. Для площадки это first-party данные, собранные внутри её сервисов. Рекламодателю это выглядит как охват чужой аудитории, но по происхождению это данные площадки, а не купленный сторонний сегмент.

Разница практическая. Сторонний сегмент вы покупаете и переносите в свои инструменты, а данными площадки пользуетесь только внутри её кабинета — вынести профили наружу нельзя. Такие площадки называют закрытыми экосистемами: данные работают на таргетинг, но остаются у владельца. Поэтому отказ браузеров от сторонних cookie бьёт по независимым поставщикам данных сильнее, чем по крупным площадкам, — у площадки есть собственный вход по аккаунту, который от сторонних cookie не зависит.

Zero-party data: то, что клиент сообщает сам

Отдельно от тройки выделяют zero-party data — термин ввела исследовательская компания Forrester. Это данные, которые человек осознанно и по своей воле сообщает о себе: предпочтения, ответы в опросе или квизе, выбор в настройках профиля, цель покупки. Не то, что вы вывели из поведения, а то, что человек прямо сказал.

Разница с first-party тонкая, но практичная. First-party данные во многом наблюдаемые: вы видите, что человек смотрел раздел с детскими товарами, и предполагаете, что у него есть ребёнок. Zero-party данные человек передаёт напрямую: в ответ на вопрос он сам указывает, что покупает для ребёнка. Первое — интерпретация, второе — факт из первых уст, и ошибиться в нём труднее.

Ценность zero-party данных в двух вещах. Они точны, потому что идут прямо от человека и не требуют догадок. И они чисты с правовой стороны: человек сам поделился информацией, понимая, зачем её спрашивают, — это прозрачное согласие в чистом виде. Минус в том, что человека нужно мотивировать ответить и нельзя собрать такие данные незаметно: работает только честный обмен, когда в ответ он получает пользу — точную подборку, расчёт, персональную скидку.

Собирают zero-party данные там, где у человека есть повод ответить: квиз-подборщик товара, опрос после покупки, настройки предпочтений в личном кабинете, выбор тем в подписке. Каждый ответ и уточняет предложение, и остаётся в профиле клиента рядом с поведением. По природе это подвид собственных данных, поэтому в отчётах zero-party часто не выделяют отдельно, а считают частью first-party; обособляют его, когда хотят подчеркнуть, что данные получены прямым вопросом, а не наблюдением.

Сравнение четырёх типов

Собрали различия в таблицу, чтобы видеть их рядом. Она сравнивает типы по происхождению, точности, доступности конкурентам, стоимости, юридическому риску и устойчивости к отказу браузеров от сторонних cookie.

Таблица показывает закономерность: чем ближе данные к вам и человеку, тем они точнее и безопаснее, но тем уже охват. Third-party данные дают широкий охват ценой контроля и надёжности, собственные и zero-party — наоборот.

Как это выглядит на практике

Разберём по одному условному сценарию на каждый тип. Все ситуации ниже — условные, для наглядности.

First-party данные работают внутри вашей базы. Интернет-магазин видит в CRM, что клиент дважды покупал корм для кошки, и в нужный срок присылает письмо с напоминанием и подборкой. Основание — поведение и покупки, которые магазин собрал сам.

Zero-party данные собирают через прямой вопрос. На входе в сервис человек проходит короткий квиз: покупает для себя или в подарок, какой бюджет, какие предпочтения. Ответы сразу настраивают выдачу и рассылки под него, и магазину не приходится угадывать это по кликам.

Second-party данные приходят от партнёра. Бренд детской одежды и производитель колясок с непересекающимися товарами договариваются об обмене обезличенными сегментами молодых родителей, давших согласие, — каждый получает доступ к релевантной аудитории, которую сам не собирал.

Third-party данные покупают ради охвата. Рекламодатель берёт у внешнего поставщика сегмент «интересуются автомобилями» и показывает объявление людям вне своей базы. Он не знает этих людей и не контролирует, как сегмент собран, — отсюда и невысокая точность попадания.

Почему стратегия смещается к собственным данным

Сдвиг вызван совпадением двух процессов. Сторонний трекинг слабеет из-за браузеров и регулирования, а ценность собственных данных на этом фоне растёт: они точнее, принадлежат только вам и не зависят от чужих решений о cookie. Компания, которая раньше докупала охват на стороне, теперь вкладывается в сбор данных о своих клиентах.

На практике это выглядит как выстраивание собственного контура данных. Сайт и приложение настраивают на сбор поведения через «Метрику», покупки и обращения сводят в CRM, а разрозненные данные о клиенте объединяют в едином профиле — этим занимаются платформы класса CDP, из российских, например, Mindbox. Как мировую практику к этому добавляют серверный сбор данных вместо браузерного, который меньше зависит от блокировок.

Параллельно растёт роль zero-party данных, потому что прямой вопрос обходит проблему трекинга целиком. Вместо того чтобы угадывать интересы по обрывкам поведения, компания спрашивает напрямую и получает согласие вместе с ответом. Для бизнеса это означает, что опросы, квизы и настройки предпочтений превращаются из мелочи в инструмент сбора данных.

Место сквозного трекинга занимают другие подходы. Контекстный таргетинг показывает рекламу по содержанию страницы, а не по профилю человека, и от cookie не зависит. Крупные площадки таргетируют по собственным данным о вошедших пользователях. А сами рекламодатели усиливают работу со своей базой и передают её в рекламные системы как основу для похожих аудиторий. Общее у этих подходов то, что данные о человеке остаются у первичного держателя, а не кочуют по рынку.

Собственные данные нужны и для измерения, не только для таргетинга. Когда сторонний трекинг слабеет, атрибуция по пути клиента рвётся, и её восстанавливают своими силами: передают в рекламные системы офлайн-конверсии из CRM, считают результат на стороне сервера, связывают рекламу с реальными продажами через собственную аналитику. Для бизнеса это означает, что данные о клиентах становятся фундаментом и рекламы, и её оценки.

Это не значит, что third-party данные исчезли. Их продолжают использовать для первичного охвата и разведки новых аудиторий, но как дополнение, а не как фундамент. Ядром стратегии становятся собственные и zero-party данные, к которым сторонние подключают точечно и с оглядкой на правовую сторону.

Частые ошибки и ограничения

Первая ошибка — строить всю работу на third-party данных. Такая модель рушится при блокировке cookie и при ужесточении регулирования: аудитории, купленные на стороне, тают, а замену им приходится искать в спешке. Компания без собственной базы в этот момент остаётся без данных вообще.

Вторая ошибка — игнорировать согласие. Использовать данные без законного основания рискованно при любом их типе, но особенно при second- и third-party, где происхождение согласия непрозрачно. Цена такой ошибки — не только штраф, но и потеря доверия, если люди узнают, что их данные ходят по рукам.

Третья ошибка — не собирать собственные данные, пока «и так работает». Сбор first-party и zero-party данных требует времени: база и профили клиентов накапливаются месяцами. Начинать стоит до того, как сторонние источники окончательно ослабнут, иначе перестроиться быстро не выйдет.

Четвёртая ошибка — путать объём с качеством. Большой сторонний сегмент выглядит внушительно, но точный небольшой список клиентов из вашей CRM обычно приносит больше, потому что вы знаете этих людей. Размер аудитории сам по себе ничего не говорит о её ценности.

Пятая ошибка — считать данные площадки своими. Пока вы рекламируетесь у «Яндекса» или в VK, вы пользуетесь их данными, но не владеете контактом: сменится политика площадки или вырастут ставки — и аудитория останется у неё, а не у вас. Поэтому охват на площадках сочетают со сбором собственной базы, которая принадлежит вам и переносится между инструментами.

Есть и объективные ограничения, не связанные с ошибками. First-party данные ограничены вашим охватом, и на старте их мало. Second-party данные требуют партнёра с подходящей аудиторией и надёжного правового основания на передачу. Ни один тип не универсален, поэтому на практике их сочетают: собственные и zero-party данные как ядро, партнёрские и сторонние — как дополнение для охвата.

Вывод

First-party, second-party и third-party различаются тем, кто собрал данные и в каких вы с этим источником отношениях, и от этого зависит их точность, эксклюзивность, цена и правовой риск. Сторонние данные слабеют из-за блокировки cookie и регулирования, а собственные и zero-party растут в цене, потому что точны, принадлежат только вам и не зависят от чужих решений. Разумная стратегия строит ядро на своих данных и подключает партнёрские и сторонние точечно, а не наоборот.