УДК: 336.2.

Каширина Марина Валентиновна,

доцент Департамента налоговой политики и таможенно-тарифного регулирования, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва

Попова Елена Олеговна,

студентка финансово-экономического факультета

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации,

г. Москва

Kashirina M.V.    askvm@yandex.ru

Popova E.O.         el.ol.popova@gmail.com

ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ В РОССИИ И ОСОБЕННОСТИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ

EVALUATION OF DEVELOPMENT OF THE BUILDING INDUSTRY IN RUSSIA AND FEATURES OF TAXATION

Аннотация

В данной статье анализируется доля налоговых поступлений строительной отрасли в консолидированном бюджете Российской Федерации. Авторы рассмотрели основные налоги, уплачиваемые   строительными компаниями, подчеркнув повышение объемов налога на добавленную стоимость и налога на доходы физических лиц в структуре общих налоговых поступлений за последние годы. В работе освещены факторы, ограничивающие развитие строительной отрасли. Рассмотрены изменения в налоговом законодательстве. Отмечены ошибки строительных компаний при сдаче полугодового расчета по страховым взносам.

S u m m a r y

This article analyzes the share of tax revenues from the construction industry in the consolidated budget of the Russian Federation. The authors reviewed the main taxes on construction, demonstrating growth in recent years. The work covers factors limiting the construction industry. Changes in the legislation are considered. Errors of construction companies on handing over the calculation.

Ключевые слова: кризис строительной отрасли, налогообложение строительства, реформа СРО, исчисление НДС, полугодовой расчет по взносам

          Keywords: crisis in the construction industry, construction taxation, SRO reform, VAT calculation, semi-annual settlement of the contributions

  Отраслевой анализ  От уровня развития строительного комплекса напрямую зависят: решение жилищной проблемы, темпы обновления основных фондов, структурная перестройка промышленности и, в конечном счете, эффективность функционирования всей экономики [11]. В 2016 году в Российской Федерации работали около 235,5 тысяч строительных организаций [9].Налогообложение строительной отрасли требует рассмотрения и глубокого анализа, поскольку занимает важное место в структуре налоговых поступлений в консолидированном бюджете Российской Федерации. Для проведения исследования необходимо выявить не только внутриотраслевые тенденции, но и обозначить внешние факторы, а также общие показатели экономики страны, влияющие на уровень доходов от данного вида экономической деятельности. Особое внимание стоит уделить влиянию начавшегося в 2015 году мирового экономического кризиса, не обошедшего стороной Россию в целом и строительную отрасль, в частности.  Так, согласно официальной статистике объем вводимого жилья на 1000 человек в 2016 году оказался меньше, чем в 2015 году, на 36 кв.м..  Общая площадь новых квартир в январе-мае 2017 года составила 87,4% от показателей того же периода в предыдущем году. На 3,8% снизилась средняя площадь одной квартиры в 2016 году по сравнению с 2015 годом. Это связано с увеличением доли однокомнатных квартир, количество которых выросло на 3,4%. Объем инвестиций в жилищное строительство в общей структуре инвестиций в капитал составил 15,4% в 2016 году против 15,6% в 2015 году. Показатели индекса предпринимательской уверенности достигли рекордно низкого значения в 4 квартале 2016 года, однако с начала 2017 года наметилась положительная динамика. Неутешительная ситуация в отрасли в конце 2016 года и медленный рост в 2017 году были связаны со спадом деловой активности инвесторов, которые сокращали ввод капитала в данный сектор экономики. Несмотря на девальвацию рубля и последующие после этого рост цен на импортные строительные материалы, оборудование, а также общее падение рынка строительных материалов в 2015 году, средняя фактическая стоимость строительства одного квадратного метра в России в 2016 году выросла только на 4% по сравнению с 2015 годом (с 39 258 до 40 890 руб.). Отметим, что материальные затраты в строительной отрасли имеют наибольший удельный вес в общей структуре затрат, а производство строительных работ на 60% зависит от цен строительных материалов. Высокая стоимость материалов, конструкции и изделий может вызвать спад производства в строительной отрасли. Однако незначительный рост себестоимости недвижимости был обусловлен снижением импорта строительных материалов по всем категориям и переориентацией на отечественного производителя. В 2015 году строительные компании закупили импортных товаров для собственного производства на 14% меньше, чем в 2014 году. В 2016 году импорт продолжил снижение. Наиболее сложная ситуация сложилась с инженерным оборудованием и сложной строительной техникой, где доля импорта превышает 70%, а для производства качественных российских аналогов требуется не один год. В связи с рассмотренными экономическими и политическими факторами появилась тенденция к усовершенствованию технологий производства и модернизации заводов по производству строительных материалов в России.Региональным отличием строительной деятельности является неравномерность развития рынка строительных материалов. Вблизи мест масштабных строительных работ возникает рынок соответствующих материалов, что перенасыщает некоторые районы определенным товаром при низком спросе на него [10]. Неплатежеспособность заказчиков явилась еще одним ограничивающим отрасль фактором. В 2015 и 2016 гг. реальные доходы населения снизились на 4,3% и 6,5%, соответственно, что привело к спаду темпов строительства новой жилой недвижимости. По сравнению с 2015 годом в 2016 году в России было введено на 7% меньше жилых домов в расчете на 1000 человек. В 2017 году негативная тенденция сохранилась. Несмотря на сложившуюся ситуацию, резкого падения рынка не произошло благодаря государственным программам по субсидированию ипотеки. За счет ипотечного кредитования объем введенной площади жилья увеличился в 2016 году по сравнению с 2015 годом на 14,7% и составил 537,6 тыс.кв.м..  Высокий уровень налогов также стал одним из главных факторов, ограничивающих производственную деятельность строительных организаций. Как уже отмечалось ранее, строительная отрасль является значимой статьей в структуре доходов бюджета. Согласно отчетам Федеральной налоговой службы, на 2017 год [1] строительство по объему налоговых поступлений и сборов находится на 6 месте, и на его долю приходится 4,75% бюджетного дохода. Для сравнения отметим, что добыча полезных ископаемых приносит 29% получаемых средств, обрабатывающее производство 20%, а торговля – 12%.  Хотя и место строительной отрасли в общей структуре с 2016 года не изменилось, наметилась положительная динамика налоговых доходов, которые выросли на 0,08 п.п.. Данное увеличение произошло за счет налога на доходы с физических лиц, прибавившего 0,03 п.п. и налога на добавленную стоимость, выросшего на 0,44 п.п..  Незначительные изменения в процентном выражении объясняются эффектом высокой базы, то есть изначально высокими показателями налоговых доходов. Общая структура поступления налогов в строительной отрасли за 2017 год соответствует средним показателям по России в процентном выражении. Исследовательские данные представлены на рисунке 1.

Рис.1. Структура поступлений налогов и сборов в бюджет Российской Федерации, %.

Однако НДС по отрасли «строительство» превышает общероссийские поступления, поскольку строительство является видом экономической деятельности, производящим товары с высокой добавленной стоимостью. С точки зрения фискальной функции налога, для взимания НДС данная отрасль выгодна, так как при существующих материальных затратах возникает высокая добавленная стоимость. С другой стороны, остается спорным вопрос о стимулирующей роли налога на добавленную стоимость, поскольку именно материалоемкие производства с низкой добавленной стоимостью, отвечают современным требованиям науки и общества, тогда как строительным компаниям такая переориентация на эффективность и снижение добавленной стоимости не выгодны.[1]  Превышение доли НДС можно объяснить также отсутствием в структуре налогов на строительство акцизов и налогов за использование природными ресурсами. [2]Также отметим, что увеличилась фактическая налоговая нагрузка на отрасль с 12,6% до 14,2% в 2016 году. Трудности в исполнении своих налоговых обязательств строительными компаниями привели к росту задолженности по налогам и сборам по данному виду деятельности.  По данным РАСК долг составляет 142,5 млрд.руб, что на 20% больше, чем в предыдущем периоде. Значительная часть в структуре общей задолженности приходится на организации -банкротов– 42,9%. Таким образом, кризис в строительной отрасли начался в результате общего спада экономики в России, девальвации рубля, снижения покупательной способности и роста цен на строительные материалы [6]. Влияние данных факторов привело к сокращению объемов вводимого жилья, уменьшению общей площади квартир, упадку деловой активности инвесторов, увеличению задолженности строительных компаний по налогам. Сгладить последствия кризиса удалось за счет государственных ипотечных программ и переориентации застройщиков на отечественных производителей. Хотя и о полном восстановлении отрасли говорить пока рано, статистические показатели свидетельствуют о начале выхода из кризиса, поскольку по итогам первого полугодия 2017 года отмечается увеличение объемов работ в строительстве.  Реформы в отрасли Помимо внешних экономических и политических факторов, произошли изменения в законодательстве, регулирующем строительство. Изменились требованиях к специалистам в строительной отрасли. Так, с 1 июля 2017 года каждый член СРО обязан иметь в своем штате специалиста по организации строительства, занесённого в Национальный реестр. Несмотря на то, что при подаче заявлений были отмечены случаи фальсификации документов и проблемы соответствия образования кандидатов перечню специальностей, закреплённому Национальным реестром, на сентябрь 2017 года в него включено 110 000 строителей. Всего по оценкам Национального объединения строителей в национальный реестр к концу года войдут 130 000-140 000 членов. Дальнейшие этапы реализации государственной реформы по формированию Национального реестра будут связаны с проверкой СРО на соответствие членов реестра и списков  в их штатах.  Также ответственность по реализации ложится и на заказчиков, которые для осуществления работ должны будут требовать у подрядчиков предоставления зарегистрированных специалистов. Кроме того, необходимо участие органов государственного надзора для контроля за соблюдением закона.Еще одним направлением реформы является отмена допусков к опасным видам работ. Вместе с прекращением их выдачи возрастает ответственность технического заказчика или застройщика, которым необходимо быть членами СРО и самим отвечать за качество выполняемых работ. Техническим заказчиком признается юридическое лицо, уполномоченное застройщиком на заключение договоров на строительство, реконструкцию, инженерные изыскания, капитальный ремонт, проектную документацию. [3] Исполнение договоров становится задачей таких специалистов, как главный инженер и главный архитектор проекта. А главной целью саморегулируемой организации признается контроль за соблюдением обязательств ее членов. Вводимые реформы должны будут усилить контроль за генподрядчиками и снизить давление на малый и средний бизнес, поскольку компаниям, которые выполняют заказ до 3 млн рублей и являются субподрядчиками не обязательно иметь членство в СРО. Однако на практике выходит, что строительная отрасль разделится на регулируемый и нерегулируемый сектора. Субподрядчики получают полную свободу выбора и действий. При этом нередки случаи, когда инжиниринговые компании нанимают в субподрядчики комплексные компании для осуществления крупных строительных объектов и, теперь это никак не регулируется законом. Планируется изменение структуры саморегулируемых организаций, в которой добавятся два новых компенсационных фонда: фонд возмещения вреда и фонд обеспечения договорных обязательств. За счет первого фонда строительные компании обязаны компенсировать вред от разрушения или повреждения построенного здания. Второй фонд призван обеспечить исполнение обязательств по госконтрактам и повысить коллективную ответственность за допущенные недостатки при его исполнении. Отсутствие необходимого фонда становится главной причиной для исключения СРО из государственного реестра. При этом, если Минстрой призывает не прекращать деятельности тех строительных организаций, у которых на счету имеется минимальный фонд в размере 100 тыс. руб. на члена СРО, то требования Ростехнадзора к компенсационным фондам могут привести к ликвидации 40% саморегулируемых организаций, не имеющих достаточно средств. [4] Столь катастрофические потери объясняются огромными взносами и дополнительными затратами, которые члены СРО обязаны понести, чтобы сформировать необходимый фонд, который достиг своего максимального значения за всю историю. [5] Кроме того, изменяется процедура исполнения государственных и муниципальных заказов. Строительным организациям необходимо вносить взнос по обязательствам перед заказчиком и доплачивать дополнительные средства в случае превышения ранее оплаченных обязательств. Данное изменение ограничивает количество заключаемых контрактов между строительными компаниями и государственными заказчиками. Так, госзаказы на сооружение любых объектов может осуществлять только та организация, которая имеет в своем штате необходимое число инженеров и внесла все взносы. Однако здесь возникает еще одна проблема, поскольку нигде не учитывается строила ли раньше данная организация важные объекты для государственного сектора, например, атомные станции.  Порядок долевого строительства также претерпевает изменения. Застройщики могут привлекать деньги граждан только при наличии оплаты минимального размера уставного капитала. Штраф для компании, не имеющей достаточного капитала, но производящей долевое строительство, составит от 500 тыс.руб. до 1 млн.руб.. В случае незаконного привлечения дополнительных средств граждан, превышающих сумму 3 млн. рублей, предусмотрена уголовная ответственность застройщика. Эти изменения призваны, в первую очередь, защитить права граждан, вкладывающих свои деньги в строительство жилья и подписавших договор долевого участия. По подсчетам Агентства по ипотечному жилищному страхованию примерно 114 млн.кв.м. строится на деньги граждан, общая сумма их вклада составляет1,5 трлн. руб., а количество обманутых дольщиков в России равно 140 тыс.[6] граждан. Правительство России для решения данной проблемы обязывает регионы ежеквартально отчитываться по дорожным картам, графикам решения проблемы долевого строительства.С 1 июля 2017 года строительные компании, производящие работы на федеральные средства, обязаны указывать дополнительный реквизит в счетах-фактуры по НДС. Данное требование относится только к организациям, заключившим договор на поставку товаров, получение субсидий или взносов в уставный капитал из средств бюджета. Реквизит представляет собой двадцатизначный код, идентификатор должен соответствовать номеру госконтракта. Код необходимо указывать при реализации, при предоплате, при изменении стоимости товаров, то есть во всех видах счета-фактуры. Система регулирования строительства уже давно требует реформ и изменений. Проблемы получения допусков, отсутствие контроля за исполнением договоров, непрофессионализм, коррупция и обманутые граждане – все это является предметом обсуждений и изменений в законодательстве, вступивших в силу с 1 июля 2017 года. В ходе проведения мониторинга Комитетом по строительству был выявлен пул проблем, с которыми столкнулись застройщики. Во-первых, самые большие нарушения возникают при перечислении исторически максимального компенсационного фонда. Компании не имеют достаточно средств, не вовремя представляют документы, не уплачивают членские взносы. Также неясным остается вопрос с переводом взносов компаний в компенсационной фонд при переходе из одной СРО в другую и невозврате денежных средств со счета Национального объединения строителей. Все эти вопросы требуют длительного рассмотрения, в ходе которого работать компании не могут. Должны быть также уточнены причины отказа в членстве в СРО и суммы взносов технических заказчиков. С последними выявляются особые трудности, поскольку в результате новой реформы техническим заказчикам необходимо вносить денежные средства сразу в три СРО, чтобы осуществлять свою деятельность. При этом вопрос встает не только о большой финансовой нагрузке, а вообще о наличии всех необходимых саморегулируемых организаций на территории определенного субъекта.Итак, реформы в строительном законодательстве, хотя и имеют ряд неразрешенных вопросов и коллизий, на сегодняшний момент вступили в силу и требуют исполнения. Однако не все строительные компании успешно осуществляют необходимые требования, поскольку многие из них не имеют достаточно средств, специалистов, членов СРО для продолжения деятельности в строительной отрасли. Для разрешения этого вопроса, а также пресечения как-либо нарушений, стоит продолжить работу по усовершенствованию законодательства и реализации реформы.   Вопросы по исчислению НДС и сдаче полугодового расчета по взносам у строительных компаний Как показывает практика, многие строительные организации вынуждены выплачивать штрафы из-за несоблюдения Налогового кодекса Российской Федерации. Рассмотрим наиболее распространенные ошибки, связанные с исчислением НДС и заполнением полугодового расчета по взносам. Вопросы возникают при определении налоговой базы по НДС. Например, согласно НК РФ[7] при осуществлении строительно-монтажных работ собственного потребления налогом облагаются все расходы на объект, однако арбитражная практика показывает, что в налоговую базу по НДС должны включаться не все затраты, а только на выполнение работы персоналом налогоплательщика. По мнению Министерства Финансов, расходы на создание проектно-сметной документации также должны включаться. При подрядном способе строительства, когда к работе привлекаются другие компании, налоговая база для подрядчика будет исчисляется исходя из объема выполненных строительных работ, а для генерального подрядчика НДС может вычитаться из суммы, предъявленной субподрядчиками [6]. При инвестиционном строительстве порядок вычета НДС не определен, что приводит к многочисленным спорам относительно данного вопроса. Согласно первой точке зрения, инвестор не имеет права на налоговые вычеты, так как изначально финансирует деньги и построенный объект передается ему заказчиком на правах собственности. Второй подход, напротив, утверждает, что инвестиционный договор является посредническим и инвесторы могут получить от застройщиков сводные счета-фактуры. Таким образом, отсутствие четко установленных положений о порядке определения налоговой базы порождают разные действия со стороны налоговых органов, которые, например, могут даже отказать строительной компании  в вычете НДС, считая, что ею получена необоснованная налоговая выгода.[8]Помимо ошибок при расчете налоговой базы, компании могут неправильно заполнять счет-фактуры по НДС. С июля 2017 года, как уже отмечалось ранее, меняются счета-фактуры: добавляется еще один обязательный реквизит, идентифицирующий государственные контракты. Нововведение призвано усилить контроль за осуществлением государственных заказов и обеспечить эффективное использование денежных средств бюджета. Если у компании есть государственный заказчик, то она заполняет 8 и 5 строки в обычном и корректировочном счетах –фактуры, соответственно. Например, если контракт заключен на срок от 1 ноября до 31 декабря 2017 года и финансируется из бюджета, то подрядчик должен ежемесячно, начиная с ноября, выставлять заказчику счет-фактуры с советующим идентификатором, то есть кодом заказа.  Также вопросы могут возникнуть при заполнении «кода вида товара в соответствии с единой Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза», который необходимо указывать с 1 июля 2016. Поскольку никаких поправок так и не было введено, то при вывозе товаров в страны ЕАЭС следует заполнять дополнительные строки и графы в счете-фактуры.Распространенной ошибкой при сдаче полугодового расчета можно считать игнорирование строительными компаниями подачи расчета по взносам за I квартал, если в этом отчетном периоде они не вели никакой деятельности и не начисляли зарплату. Согласно закону, расчет необходимо подавать в любом случае, даже нулевой. В этой ситуации компанию ждет штраф в размере 1000 рублей, но блокировка налоговиками банковского счета из-за несвоевременной подачи расчета – не правомерна.  Стоит отметить, что расчет должен включать титульный лист, раздел 1, подразделы 1.1 и 1.2 приложения 1 к разделу 1, приложение 2 к разделу 1, раздел 3. Если  расчет будет неполный, инспекция может посчитать, что он не сдан, и начислит штраф. Также необходимо учитывать при сдаче расчета, каким образом компания начисляет заработную плату, поскольку если она делает это централизованно, то все расчеты сдаются только по месту регистрации компании. Расчет производится по местонахождения обособленного подразделения, только если оно самостоятельно начисляет заработную плату. В этом случае в расчете  необходимо указывать КПП подразделения и ИНН компании. Порядок сдачи расчета не меняется, если подразделение находится вне пределов страны [7]. Трудности могут возникнуть и из-за несоответствия базы СНИЛС в компании и базы в ФНС, отсутствии данных об ИНН работников. Проблемы существуют из-за того, что ПФР  и ИФНС до сих пор не сопоставили данные СНИЛС, а ИНН может отсутствовать у кого-либо из работников или работник посчитает нужным не сообщать информацию о наличии ИНН в свою компанию. Налоговики сами признают, что до сих пор остается неразрешенным этот вопрос, но при возникших расхождениях требуют уведомление об уточнении данных. Таким образом, налоговые инспекции все равно принимают расчет, только необходимо отправлять пояснения в случае расхождении информации или ее отсутствии. Отметим, что при заполнении отчета не следует указывать лишние показатели. Например, при возмещении расходов на пособия за предшествующий год, в отчете должны быть отражены расходы только за текущий налоговый период. Особое внимание нужно обратить при заполнении информации о сотрудниках. В расчет должны быть включены все сотрудники, в том числе находящиеся в отпуске по беременности и родам или уходу за ребенком. Но иностранных граждан следует учитывать отдельно [8]. Предусмотрен особый порядок заполнения расчета для пилотных регионов, поскольку их сотрудники получают пособия напрямую от ФСС.В случае занижения налоговой базы, налогоплательщик обязан подать уточненный расчет. Он также это может сделать при обнаружении несоответствий или неверных показателей. При проведении налоговых проверок, если компания не успевает подать необходимые документы в срок, она может отправить в ИФНС письменное уведомление об отсрочке в электронной форме или через личный кабинет. Это нужно сделать в течение 5 дней и указать причины, по которым было отправлено уведомлении о продлении срока. В целом контролеры в случае споров при уплате штрафов учитывают смягчающие обстоятельства. Компании, сдавшие декларацию позже установленного срока, обязаны будут уплатить штрафы тремя платежам: по пенсионным взносам, по медицинским и по взносам на случай временной нетрудоспособности в связи с материнством. Подводя итог, можно отметить, что строительным компаниям становится все сложнее исполнять свои обязанности перед бюджетом. Экономический кризис, снижение платёжеспособности населения, увеличение налоговой нагрузки, реформы строительной отрасли привели к тому, что несмотря на рост налоговых отчислений, увеличивается налоговая задолженность строительных компаний. Данная тенденция связана с ужесточением надзора и администрирования со стороны налоговых органов. Однако строгий контроль за уплатой налогов необходим, поскольку на сегодняшний момент в законодательстве имеются спорные моменты, дающие возможность строительным компаниям не уплачивать средства в бюджет.  

Список литературы

1. Градостроительный кодекс Российской Федерации» от 29.12.2004 N 190-ФЗ (ред. от 30.09.2017)
2. Налоговый кодекс Российской Федерации» от 05.08.2000 N 190-ФЗ (ред. от 30.09.2017)
3. Агаян О.А. НДС в строительной отрасли: проблемы и пути совершенствования .Международная научно-практическая конференция «Евразийская перспектива: проблемы отраслевых комплексов и их решения»
4. Валеева Э.И. Особенности налогообложения в строительстве. Тюменская государственная академия мировой экономики
5. Гайнанова Э.С., Набиева Л.Б. Строительная отрасль в рамках кризиса 2015 года. Традиционная и инновационная наука: история, современное состояние, перспективы, 2015 г.
6. Каширина М.В. Строительство: особенности налогообложения, Экономика. Налоги. Право, № 3, 2015 г. М., Финуниверситет.
7. Каширина М.В., Геворгян М. Л. Строительные компании: порядок налогообложения и перспективы развития,  Научно-практический журнал “Московский экономический журнал”, №4, 2016г.
8. Каширина М.В., Геворгян М. Л.  Особенности применения специальных режимов налогообложения строительными компаниями, Научно-практический журнал “Московский экономический журнал”, №4, 2016г.
9. Каширина М.В., Тихомирова А.В. Проблемы и перспективы развития налогообложения строительного комплекса, Научно-практический журнал “Московский экономический журнал”, №1, 2017 г.
10. Каширина М.В., Иванчева Н.М. Актуальные вопросы налогообложения строительной отрасли, Экономика и управление: проблемы и решения, М. 2017 г, № 4, т.1, стр. 143-152.
11. Каширина М.В., Закарян Г. Г.Особенности налогообложения жилищного строительства, Научно-практический журнал “Московский экономический журнал”, №2, 2017 г.
12. Рейтинговое агентство строительной отрасли – https://rask.ru/
13. Федеральная служба государственной статистики – http://www.gks.ru/
14. «Реформа строительного саморегулирования: основные нововведения для строительного бизнеса» , PWC Legal,Июнь 2017 / Выпуск № 93 [164]
15. Обзор затрат на строительство и строительные материалы в России, KPMG, 2017
16. Агентство строительных новостей – https://asninfo.ru/
17. Общественный совет по развитию саморегулирования – http://www.xn--b1agzcjcdh.xn--p1ai/
18. Агентство новостей «Строительный бизнес» – http://ancb.ru/
19. Федеральная налоговая служба – https://www.nalog.ru/rn77/
20. Минстрой России – http://www.minstroyrf.ru/

УДК 339 341.018 (470)

Шаламов Г.А.

Иркутский национальный исследовательский технический университет, доцент кафедры экономики и цифровых бизнес-технологий, доцент (664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, д. 83; тел.: 8 (3952) 40-53-83;  barykinayn@istu.edu )

Shalamov G.A.

Irkutsk National Research Technical University, Associate Professor of Economics and Digital Business Technologies Department (83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russian Federation, tel.: 8 (3952) 40-53-83; barykinayn@istu.edu)

Магомедова А.К.

Иркутский национальный исследовательский технический университет, магистрантка 1-ого курса Института экономики, управления и права (664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, д. 83; тел.: 8 (3952) 40-53-83;  barykinayn@istu.edu )

Magomedova A.K.

Irkutsk National Research Technical University, Master student of Economics, Management and Law Institute (83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russian Federation, tel.: 8 (3952) 40-53-83; barykinayn@istu.edu )

Вершинина А.Г.

Иркутский национальный исследовательский технический университет, студентка 4-ого курса Института экономики, управления и права (664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, д. 83; тел.: 8 (3952) 40-53-83;  barykinayn@istu.edu )

Vershinina A.G.

Irkutsk National Research Technical University, 4th-year student of Economics, Management and Law Institute (83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russian Federation; tel.: 8 (3952) 40-53-83; barykinayn@istu.edu )

ВЛИЯНИЕ САНКЦИЙ СО СТОРОНЫ СТРАН ЗАПАДА НА ИННОВАЦИОННЫЙ РОСТ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

Одним из важнейших направлений развития любого государства является обеспечение роста его экономики. При этом большое значение уделяется не столько количественным показателям, сколько качеству роста. В современных условиях это качество может быть обеспечено, главным образом, за счет внедрения инноваций, способных повысить производительность труда на новой технологической базе. В данной статье предпринимается попытка установить влияние санкций, введенных странами Запада против нашего государства после присоединения Крыма Россией. Из всех видов санкций – персональных, экономических и технологических наибольшее внимание уделяется технологическим санкциям.

Ключевые слова: экономический рост, валовой внутренний продукт (ВВП), персональные санкции, экономические санкции, технологические санкции, инвестиции, инновации, производительность труда, реальные доходы населения.

INFLUENCE OF THE SANCTIONS BY THE WESTERN COUNTRIES ON INNOVATIVE GROWTH OF THE RUSSIAN ECONOMY

One of the most important directions for the development of any state is to ensure the growth of its economy. At the same time, the importance focuses on qualitative rather than quantitative indicators of economic growth. In modern conditions, the quality can be ensured mainly through the introduction of innovations that can increase labour productivity on a new technological base. This article attempts to establish the effect of the sanctions imposed by Western countries against our State after the reunification of the Crimea with Russia. Of all types of sanctions (personal, economic and technological), the article focuses considerable attention on technological sanctions.

Keywords: economic growth; gross domestic product (GDP); personal sanctions; economic sanctions; technological sanctions; investments; innovations; labour productivity; real income of population.

В современной экономической теории принято судить об экономическом развитии того или иного государства по величине его внутреннего валового продукта (ВВП). Как хорошо видно из таблицы 1, в настоящее время Россия занимает шестое место в мире, более чем в пять раз уступая Китаю по этому показателю. Впереди нас по величине ВВП, помимо Китая, расположились США, Индия, Япония и Германия.

Таблица 1. Десять крупнейших экономик мира по величине ВВП в 2016 году [2] В $ трлн.

Чтобы ликвидировать разрыв между российской экономикой и экономиками ведущих стран мира, нам необходимо обеспечить высокие темпы роста ВВП. Однако, как мы видим из таблицы 2, на протяжении последних лет, начиная с 2010 года темпы роста российского ВВП постоянно снижаются, а в 2015 году этот показатель начал просто падать на 3,9 %, а в 2016 году сохранилось падение, хотя только на 0,2 %. 

Таблица 2. Динамика изменения ВВП России в 2010 – 2016 годах [4] В процентах

Здесь мы считаем уместным опереться на опыт Китая, сумевшего обеспечить настолько высокие темпы роста своего ВВП, что позволило ему в 2014 году выйти на первое место в мире по этому показателю. Некоторые аналитики представляют китайскую модель экономического роста следующим образом:

рост = рынки + инвестиции

При этом рынки расширяются за счет экспорта китайских товаров и услуг, а сам экспорт достигается за счет заниженного курса юаня, на что указывает стремительный рост валютных резервов.

В принципе в такой модели развития экономики ничего нового нет. Именно так росла в свое время Япония, а потом и еще ряд стран, названных «южноазиатскими тиграми» (Южная Корея и др.). Но эта модель роста имеет свои ограничения. И эти ограничения заданы, прежде всего, демографией.

Это объясняется тем, что экономика существует для удовлетворения потребностей людей, а не сама по себе. Цели ей задаются «извне». Потребности людей определяются их условиями жизни: возрастом, количеством детей, стариков («зависимых») на одного работающего, составом семьи и т.д. – то есть демографическими показателями. Демография в решающей степени определяет экономику [7, c. 23-24].

Что касается второй части, приведенной нами формулы экономического роста российской экономики – инвестиций, то в Китае использовались не просто инвестиции, а инновации, обеспечивающие внедрение новейших достижений в области науки и техники в производство. Китайская экономика характеризуется постоянным ростом инвестиций, что и обеспечивает высокие темпы роста его ВВП. В связи с этим нам представляется любопытным проанализировать темпы роста прямых инвестиций в Российской Федерации период с 2010 по 2016 год.

Таблица 3. Динамика изменения величины прямых инвестиций в Российской Федерации в 2010-2016 годах, $ млрд [1, c. 21]

Как хорошо видно из таблицы 3, начиная с 2010 года величина прямых инвестиций в Российскую Федерацию росла с 2010 года до 2013 года или с 13,8 до $ 69,2 млрд, соответственно. Незначительное значение показателя прямых иностранных инвестиций в 2010 году объясняется тем, что российская экономика именно с этого года начала восстанавливаться после мирового финансового кризиса 2008-2009 годов. Затем, два года резкого снижения объема прямых инвестиций до $ 6,9 млрд в 2015 году. Следует заметить, что не все инвестиции в Российскую экономику имеют инновационный характер. 

В связи с этим нам представляется весьма интересным проанализировать динамику изменений доли компаний, внедрявших инновации, и удельный вес инновационных товаров, работ и услуг в России в 2010-2015 годах, которая представлена нами в таблице 4. Во втором столбце таблицы 4 мы обнаруживаем вполне устойчивую тенденцию снижения доли компаний, внедрявших инновации, начиная с 2011 года с 10,4 % до 9,3 % в 2015 году. Следует отметить, что наибольшее снижение произошло в 2015 году – на 0,4 %.

Что касается изменения удельного веса инновационных товаров, работ и услуг (третий столбец таблицы 4), то здесь мы можем выделить два периода. С 2010 по 2013 год произошло увеличение с 4,8 % до 9,2%, то есть стабильная положительная динамка. Начиная с 2013 года по 2015 год, произошло существенное снижение удельного веса инновационных товаров, работ и услуг с 9,2 % до 8,4 %.    

Таблица 4. Динамика изменений доли компаний, внедрявших инновации, и удельный вес инновационных товаров, работ и услуг в России  в 2010-2015 годах, % [6, c. 4]

Если обратиться к успешному опыту Китая, то там именно на инновационной основе происходит рост производительности труда, обеспечивающий небывалые темпы роста ВВП. Что касается России, то у нас, как мы видим из таблицы  4, и доля компаний, внедрявших инновации, и удельный вес инновационных товаров, работ и услуг в последние годы сравнительно невелики. Попытаемся проанализировать темпы роста производительности труда в российской экономике. С этой целью мы в таблице 5 отразили  динамику изменения производительности труда и динамику изменения реальных зарплат в России в 2010-2015 годах.

Таблица 5. Динамика изменения производительности труда и динамика изменения реальных зарплат в России в 2010-2015 годах, % [3, c. 9].

Из второго столбца таблицы 5 мы видим, что, начиная с 2011 года, темпы роста производительности труда постоянно снижаются с 3,8 % до 0,7 % в 2014 году или почти в пять с половиной раз. В 2015 году нами отмечается вообще падение на 2,2 %. В таблицу 5 мы не случайно включили изменение реальных заработных плат за тот же период (третий столбец таблицы 5), поскольку считаем, что уровень реальной заработной платы является главным фактором мотивации высокопроизводительного труда. При рассмотрении таблицы пять мы считаем необходимым отметить следующие особенности.

Во-первых, мы видим, что на протяжении почти всего исследуемого нами периода, кроме 2011 и 2015 годов, темпы роста реальной заработной платы опережают темпы роста производительности труда.

Во-вторых, темпы роста реальной заработной платы, начиная с 2012 года, неуклонно снижалась с 8,4 % до 1,2 % в 2014 году или в семь раз. В 2015 году произошло резкое падение этого показателя на 9%. Снижение реальной заработной платы неизменно приводит к падению платежеспособного спроса населения и, следовательно, снижению продаж потребительских товаров и объемов их производства. Все это и влечет за собой снижение интегрального показателя развития экономики государства, каковым является объем ВВП. 

В ходе проводимого в данной статье исследования влияния инноваций на экономический рост мы постоянно наталкиваемся на заметное ухудшение всех экономических показателей в 2015 году. Следует учесть, что введение экономических санкций против России со стороны стран Запада произошло после присоединения Крыма к России в первом квартале 2014 года, но значительное ухудшение экономической ситуации в стране началось спустя год после обвала цен на нефть. Многие аналитики именно падение цен на нефть считают главной причиной экономического кризиса в России, особенно глубоко проявившегося в 2015 году. Это основано на том, что российский рынок капитала и промышленность в большей степени зависят от цен на энергоносители, чем от санкций.   

Мы считаем, что немалое значение в выявленной нами закономерности ухудшения всех показателей российской экономики являются введенные против России санкции со стороны стран Запада. Мы эти санкции можем классифицировать как персональные санкции против коррумпированных российских чиновников, и секторальные, которые можно разделить на экономические санкции и технологические.

Персональные санкции мы не рассматриваем, поскольку они лежат за пределами проводимого нами исследования. Экономические санкции, на которых в значительной мере сосредотачивают свое внимание многие аналитики, по мнению Елены Лариной, опубликовавшей в 2016 году весьма серьезное исследование «Умножающие скорбь. Как выжить в эпоху войны элит», несмотря на внешнюю грозность, носят дополнительный характер и являются своего рода вспомогательными санкциями по отношению к технологическим. Дело в том, что в настоящее время сложились глобальные рынки капитала, огромные объемы инвестиционных ресурсов и свободных финансовых средств в настоящее время имеются на рынках Китая, Ближнего Востока, в таких финансовых центрах как Гонконг или Сингапур. В современном мире единственный ресурс, который имеется в избытке – это деньги. Именно это позволяет считать, что экономические санкции не представляют большой угрозы для России.

С технологическими санкциями дело обстоит гораздо сложнее. Несмотря на глобализацию экономики, соответствующей ей технологической глобализации не произошло. В результате сложилась достаточно серьезная диспропорция между динамикой и масштабами экономической мощи и объективными характеристиками технологического лидерства [5, с. 82-83]. Поскольку абсолютными лидерами в области инновационных технологий являются именно страны Запада, которые ввели против России, в том числе и технологические санкции, то это обрекает нас на отставание в области инноваций. Вследствие этого мы не в состоянии добиться существенного повышения производительности труда, а значит роста российского ВВП.  

Особенно негативный эффект санкций сказывается в секторальном ограничении инвестиций в военно-промышленный комплекс и нефтегазовый сектор – сейчас он вряд ли превышает половину процентного пункта ВВП. Компании этих секторов предпринимают все усилия, чтобы исправить сложившуюся ситуацию, но на это требуется на много больше трех лет.

Введенные против России технологические санкции ведут к постепенной изоляции России от внешнего мира, в первую очередь от развитых стран. Перспектива утраты конкурентоспособности с вытекающими долгосрочными последствиями и снижением самого потенциала роста экономики нашего государства настоятельно требуют от его руководства сосредоточения всех имеющихся ресурсов: политических, дипломатических, военных на проведении работы по отмене наложенных на Россию санкций. Только в этом случае, по нашему мнению будет обеспечен инновационный рост российской экономики.    

Библиографический список

1. Виноградова Е., Бурлакова Е., Никольский А. Запрет на будущее // Ведомости. – 14 августа 2017.
2. Головина Е., Беляков Е. Государству нужно придержать рынок, иначе он развалит страну // Союзное вече. – 2016. – №44.
3. Зубков И. Курс важнее санкций // Российская газета. – 6 февраля 2017. С. 9.
4. Лаврова И. Если бы Россия вместо шоковой терапии выбрала китайский путь // Комсомольская правда. – 5 сентября 2016.
5. Ларина Е. Умножающие скорбь. Как выжить в эпоху войны элит. Предисловие А.И. Фурсова. (Серия «Игры мировых элит»). – М.: Книжный мир, 2016. – 320 с.
6. Ломская Т., Папченкова М. Велика Россия, а работать некому // Ведомости. – 31 июля -2017. – С.04.
7. Михайлова А. Конец китайского экономического чуда // Профиль. – № 27. – 2015.

УДК 330.101

Ефремова Л.Б.

к.э.н. доцент кафедры экономической теории и менеджмента

Инфляция и цены

Аннотация: Рост инфляции особенно чувствительно для населения с низкими или фиксированными доходами. Больше всего страдают пенсионеры, бюджетники. Это значимая часть нашей страны. Задача по снижению инфляции является приоритетной для отечественной экономики. Переходить за черту, которая приведет к дефляции еще опаснее есть вероятность,  падения внутреннего спроса и потребления. Россия может попасть в дефляционную ловушку которая грозит длительным застоем.

Abstract: inflation is particularly sensitive for people with low or fixed incomes. Most affected retirees, state employees. This is a significant part of our country. The task of reducing inflation is a priority for the domestic economy. Go over the line, which will lead to deflation is even more dangerous is the probability of falling domestic demand and consumption. Russia could fall into a deflationary trap which threatens the long stagnation.

Ключевые слова: инфляция, цены, потребитель, постоянный рост цен на продукты, доходы населения,  торговые сети, представители малого бизнеса, программа импортозамещения, темпы роста потребительских цен.

   Рост цен на продукты –   это самая волнующая тем для россиян. Официально продовольственная инфляция у нас побеждена. В августе годовое ее выражение составило лишь 2,6%. Но как показывает социальный опрос потребитель на своих кошельках ощущают гораздо более серьезный рост цен.  Первый заместитель председателя Комитета Совета Федераций по аграрной политике и природопользованию Сергей Лисовский так прокомментировал  постоянный рост цен на продукты: «Инфляцию зажали сделав дорогими деньги. Что в свою очередь привело к росту себестоимости продукции у крестьян, так как они берут кредиты под высокие проценты.»  В России  снизились реальные доходы населения. Падает потребление, а за счет «низкой инфляции» растет себестоимость продуктов. Производителю необходимо окупать свой товар и как следствие он становится дороже. Подключаются торговые сети с наценкой 50% и как следствие  ценовая спираль.  Необходимо признать пагубность искусственного сдерживания инфляции.

   По мнению Лисовского программа импортозамещения,  никаким образом не влияет на цены.  В 2014 году цены на продовольствие выросли в результате изменения курса рубля. В 2014 году стоимость валюты как мы помним поднялась на 100%.  Несмотря на это программа импортозамещения в сфере продовольствия никогда не потеряет своей актуальности.  Защита собственных продовольственных рынков является задачей номер один для правительства. Тем более что в следствии ограничения ввоза некоторых продуктов питания (в частности сыров)  в России произошел резкий рост представителей малого бизнеса проявивших интерес к этой сфере деятельности. Небольшие сыроварни как правило рентабельны и это привлекло малый бизнес в село.

   Основная проблема мелкого и среднего бизнеса это реализация произведенного продукта. Возможность выхода фермера на потребителя, минуя торговые сети, ограниченна. Несмотря на это трудности для среднего и мелкого производителя контрсанкции стали очень серьезным плюсом. В марте 2018 года должна начать реализовываться инициатива об ограничении времени работы гипермаркетов. Она заключается в ограничении монополий федеральных торговых сетей,  чтобы они не могли суммарно иметь более 50%  рынка в регионе. Эта инициатива позволит среднему и малому бизнесу, а  так же производителям укрепить свое финансовое положение. Предложение по ограничению времени работы супермаркетов так же дает возможность , зарабатывать сельским жителям,  средним и малым товаропроизводителям.  

   Гипермаркеты появились в Европе как магазины недельной закупки.  Все можно приобрести заранее. Раз  в месяц можно купить ту же бутылку кефира на  15% дороже в ближайшем маленьком магазинчике. Когда торговые сети увидят конкуренцию со стороны маленьких магазинов буду вынужденны сдерживать цены. Это добавит ассортимента и рабочих мест.

   Еще одна важная инициатива: законопроект о введении уголовной ответственности за производство и сбыт фальсифицированных продуктов. В международной практике желающий заняться производством и реализацией мясной продукции подписывает согласие на то, что при выявлении фальсификации без суда сажают на три года.  И в дальнейшем человек не сможет заниматься этим видом деятельности. Не фирма в целом, а конкретный человек. В России проблема фальсификации не решена. у нас до сих пор  либеральные наказания за фальсификацию.

   Конечно качественные продукты питания стоят дорого, как следствие более дорогого производства.

   Можно предположить, что цены на продукты в   2018 году будут продолжать расти.  Ограничить их  можно,  умерив алчность всех монополий – банков, энергетиков, торговых сетей.

   Бюджет который в России тратит семья на продовольствие слишком большой и это  должны быть качественные и дешевые  товары мелких и средних производителей. 

   Снижение темпов роста потребительских цен по мнению главного экономиста «Альфа-банка» можно добиться если инфляция будет на уровне ниже 3%. Есть опасения что она разгонится до конца текущего года. «Для экономики это однозначно хорошо. В условиях низкой инфляции мы находимся очень недолго. Это достижение к которому мы долго шли» – отмечает эксперт.

   Инфляция – это налог для населения с низкими или фиксированными доходами. Больше всего страдают пенсионеры, бюджетники. Это значимая часть нашей страны. Задача по снижению инфляции является приоритетной для отечественной экономики.

   Впрочем, не факт, что столь низкую инфляцию властям удастся удержать надолго. Как полагают эксперты Аналитического кредитного рейтингового агентства (АКРА), экономика России устроена так, что вероятность серьезного шока для инфляции крайне велика. «Если 2017 год удастся закрыть с 3,2- процентной инфляцией, то в следующей два года она, вероятнее всего, вырастет до 4% и выше», – отмечается в исследовании АКРА.

   Главный экономист Евразийского банка развития Ярослав Лисоволик согласен с тем, что наша страна заинтересована в низкой инфляции. В таких условиях ЦБ можно смело снижать ключевую ставку, обеспечивая бизнес- структуры дешевыми кредитами, необходимыми для дальнейшего развития. Тогда как при высокой ставке инвесторы неохотно вкладывают свои средства в российские компании и предприятия, что является тормозом для роста ВВП,  и других финансовых показателей.

   Впрочем, переходить за черту, которая приведет к дефляции так же опасно.   Сразу возникает риск снижения внутреннего спроса и потребления. Россия может попасть в дефляционную ловушку которая грозит длительным застоем. ЦБ необходимо добиться баланса, при котором учитывались бы все факторы – как говорящие в пользу низкой инфляции, так и высокой.  И применение инструмента в виде ключевой ставки является одним из приемлемых вариантов.

Список используемой литературы:

1. Горбунов В.С. Современный менеджмент: проблемы и тенденции развития / В.С. Горбунов // Научно-практический ежемесячный журнал «Землеустройство, кадастр и мониторинг земель». – М.: Издательский Дом «Панорама», №2 (145) февраль, 2017, С. 67-75.

2. Даниленко Л.Н. Экономическая теория: курс лекций по микро- и макроэкономике: Учебное пособие / – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. – 576 с.

 3. Макарова А.Н. «Куда плывет рубль» / «Завтра», 2015, № 27, С. 14–15.

4. Маргалитадзе О.Н. Инновационный потенциал малого и среднего бизнеса // О.Н. Маргалитадзе – М.: Международный технико-экономический журнал, №2, 2013. с. 48-55.

5. Прогноз уровня инфляции на 2016 год, «2016 Год», http://2016-god.com/prognoz-urovnya-inflyacii-na-2016-god/.

6. Уровень инфляции в Российской Федерации в 2016 году, «Статбюро», http://www. statbureau.org/ru/russia/inflation.

7. https://investfuture.ru/indicators/event/5242/country/1

8. Антиинфляционная политика России, «Энциклопедия Экономиста», http://www.grandars.ru/student/ekonomicheskaya-teoriya/antiinflyacionnaya-politika.html

УДК: 336.051

Екатерина Сергеевна КОСОНОГОВА, к.э.н.,

Кафедра бухгалтерского учета и анализа

Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет, Санкт-Петербург, Россия

Тел.: +7 (904) 5505239. E-mail: ekaterina.koc@mail.ru

Крылов Дмитрий Борисович, к.э.н.

Кафедра бухгалтерского учета и анализа

Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет, Санкт-Петербург, Россия

Тел.: +7 (965) 079 99 21 E-mail: dbk2003@mail.ru

Ekaterina S. KOSONOGOVA, Ph. D.,

Department of accounting and analysis

Saint-Petersburg State Economic University, Saint-Petersburg, Russia

Tel: +79045505239. E-mail: ekaterina.koc@mail.ru

Dmitry B. Krylov, Ph. D.,

Department of accounting and analysis Saint-Petersburg State Economic University,

Saint-Petersburg, Russia

Phone: +7 (965) 079 99 21 E-mail: dbk2003@mail.ru

Развитие отраслевой управленческой отчетности

THE DEVELOPMENT OF SECTORAL MANAGEMENT REPORTING

Аннотация

В статье исследуются проблемы и направления развития методологических и организационно-методических аспектов формирования управленческой отчетности, ориентированной на отраслевую специфику в процессе отражения финансово-экономических показателей. В статье рассмотрены вопросы формирования управленческой отчетности в санаторно-курортной сфере на базе отраслевого подхода. Целью исследования явилась разработка комплекса рекомендаций по организации управленческой отчетности на принципах выделения центров ответственности в соответствии с международными стандартами учета и отчетности в сфере сервиса (USALI). Даны рекомендации по классификации основных финансово-хозяйственных показателей деятельности в рамках системы центров ответственности на принципах «точечной настройки» структуры и содержания финансовой отчетности. Использование предложенного подходов и рекомендаций служит развитию методологии управленческой отчетности и ориентации на отраслевое строение предприятия.

Abstract

The article examines the problems and directions of development of methodological and organizational-methodical aspects of forming of management reporting focused on sectoral specificities in the process of reflection of financial and economic indicators. In the article the questions of forming of managerial accounting in the health resort area, on the basis of the sectoral approach. The aim of the study was to develop a set of recommendations on the organization of management reporting on the principles of allocation of responsibility centers in accordance with international standards of accounting and reporting in service industry (USALI). Recommendations for the classification of basic financial and economic performance indicators within the system of responsibility centers on the principles of “point of setting” the structure and content of financial statements. The proposed approach and recommendations is the development of methodology of management reporting and focusing on the branch structure of the enterprise.

Ключевые слова: управленческая отчетность, санаторно-курортная организация, система центров ответственности, отраслевые международные стандарты учета и отчетности, USALI.

Key words: management accounts, sanatorium and resort organization, the system of responsibility centers, industry, international standards of accounting and reporting, USALI.

Введение

Санаторно-курортная деятельность является одни из приоритетных направлений в сфере услуг Российской Федерации. В Федеральном законе «О природных лечебных ресурсах, лечебно-оздоровительных местностях и курортах» от 23.02.95. № 26-ФЗ закреплен статус санаторно-курортной организации как лечебно – профилактической. Сегодня приоритетным направлением становится использование природных факторов как средства оздоровления на курортах, что подтверждается большим разнообразием специализированных клиник и методик лечения. Оздоровительный отдых-сочетание форм отдыха и лечения в санаторных условиях. Его отличительной особенностью является приоритетность или паритетность туристических форм отдыха по отношению к санаторно-курортным мероприятиям сугубо медицинского характера. При этом финансирование данной формы санаторно-курортного обслуживания происходит в основном за счет собственных средств клиента, что обуславливает особые права клиента по выбору направления, продолжительности и условий отдыха и лечения. Это достигается путем внедрения новых принципов рекреационного обслуживания, развития направлений санаторно-курортного бизнеса, в основе которых заложена лечебная оздоровительная технология, улучшающая качество жизни. Социальное значение нового направления заключается в создании значимой части системы охраны здоровья за счет формирования блока «отдых» для рекреантов и повышении рентабельности санаторно-курортной отрасли за счет внедрения в ее работу закономерностей туристического бизнеса и технологии управления качеством обслуживания. Особое значение при управлении санаторно-курортной организаций имеет качество учетно – аналитического обеспечения, в том числе организация эффективного управленческого учета и управленческой отчетности. В связи с этим проблемными являются вопросы развития и оптимизации процесса управленческого учета и формирования отчетности на основе базовых принципов:

-ориентация на отраслевое строение санаторно-курортной организации;

-формирование отчетности с учетом требований научно-методологических положений и достижений в области управленческого учета;

-формирование отчетности на базе отраслевых международных стандартов;

-подсистема управленческого учета.

Материалы и методы исследования.

В исследовании применялись логико-системные методы, синтеза, анализа и аналогии, использовался метод сравнительного анализа. Цель анализа заключалась в выявлении отраслевых особенностей санаторно-курортной организации и научно – практическая интерпретации при формировании отраслевой модели управленческой отчетности.

Метод синтеза использовался при группировке положительных и отрицательных последствий использования международных подходов как основы формирования управленческой отчетности. Проведена экспертиза научных и научно-прикладных публикаций, бизнес-информации и бухгалтерской отчетности, статистических данных по санаторно-курортных организаций, г. Санкт-Петербург, Кавказских минеральных вод (РФ), в том числе данных Ассоциации санаторно-курортных организаций КМВ.

Результаты и обсуждение.

Базовой целью организации управленческого учета в санаторно-курортной организации является создание единой информационно-учетной подсистемы, которая обеспечит обратную связь между субъектами управления санаторно-курортной организации и комплексом объектов управления, находящихся в информационно единстве [1,3]. Вопросам организации и формирования управленческой отчетности в отраслевом разрезе посвящено достаточное количество научных публикаций [2, 3-5,8-10]. Проблемам учета санаторно-курортных организаций также посвящено множество исследований [6,11]. Однако направление развития методологии учета на базе отраслевых международных стандартов слабо освещено и требует дополнительных исследований и выявления потенциала использования международных стандартов в системе управленческого учета и бюджетирования в санаторно-курортной организации ранее не затрагивалось исследователями. В качестве целевых установок в научной литературе и практической деятельности традиционно выделяются такие целевые установки управленческого учета как информационное обеспечение достижения стратегических показателей деятельности хозяйственного комплекса, информационное обеспечение оперативно-тактической деятельности. Учитывая особенности санаторно-курортной организации как социально-значимого субъекта необходима комплексная разработка показателей социальной результативности и финансовых показателей его деятельности при выборе качественных характеристик достижения целей управления и стратегии.

Методологическое дополнение, создание альтернативных способов к формированию управленческой отчетности санаторно-курортной организации на основе USALI рекомендуется по ряду концептуальных и организационно-методических аспектов:

• использование принципов организации информационного обеспечение в соответствии с отраслевым и технологическим устройством гостиничного комплекса;
• использование методологии и организации отраслевых классификаций операционно-технологического и финансового характера;
• использование подхода в структурировании и группировке информации управленческого и планового характера по основой и вспомогательной деятельности гостиницы;
• использование методологии формирования прогнозной информации и прогнозных отчетов, в том числе по базовым и дополнительным для отрасли видам;
• использование методологии оценки эффективности и создания единой для информационной системы учета, планирования, управления системы показателей эффективности;
• использование методологии оценки стратегических показателей развития в процессе бюджетирования гостиничного комплекса;
• обеспечение взаимосвязи по основным показателям инвестирования, эффективности и устойчивого развития с ключевыми показателями экологического и социального характера [7].

В качестве конечного результата нами предлагается рассматривать управленческую отчетность санаторно-курортной организации, охватывающую как нефинансовые, так и финансовые показатели достижения комплекса целей Учет показателей по видам деятельности санаторно-курортной организации целесообразно вести в разрезе центров ответственности и мест возникновения затрат санатория, при соблюдении условий возможности установления персональной ответственности за уровень социально-экономических показателей и территориальной обособленности, при которой находится в едином комплексе в пределах определенной территории санатория и его подразделений (таб. 1).

Таблица 1. Система центров возникновения санаторно-курортной организации

Для управления санаторно-курортными организациями необходима информация о финансов-экономических показателях по различным классификационным признакам.

Принципами, при ее разработке, должны являться:

• полнота отражения всех видов и направлений показателей, осуществляемый в целом по санаторно-курортной организации;
• рациональная квалификация финансово-экономических показателей в соответствии с их экономических содержанием и потребностью данной информации, с точки зрения управления организацией;
• недопущение излишней детализации или укрупнения финансово-экономических показателей.

Управленческой отчетностью санаторно-курортной организации следует полагать набор взаимосвязанных отчетов, подготовленных на основе самостоятельно разработанных форматов и служащих цели информационного обеспечения управления, а также дополнительного к публичной отчетности информационного обеспечения внешних пользователей (стейкхолдеров, общественности, государственных институтов контроля).

Таким образом любое информационное сопровождение управления должно не просто описывать достижение в количественно-качественной мере стратегические цели высшего санаторно-курортной организации, но одновременно позволять оценивать и верифицировать их взаимосвязи и соответствие конечному равновесию. Именно управленческая отчетность и ее информация должны стать инструментом, который позволит не просто оценивать ту или иную сторону деятельности санаторно-курортной организации, тот или иной сегмент, степень достижения, поставленный перед вузом со стороны управления целей, но и позволить верифицировать динамику и траекторию развития на соответствие концептуальному равновесию между социальным и экономическим статусом санатория.

В результате бухгалтерский учет обеспечит эффективное использование трудовых, материальных и финансовых ресурсов и будет способствовать использованию достижению цели управления расходами в санаторно-курортных организациях.

В системе планирования и учета до настоящего времени существенное внимание уделяется показателю «койко-день». Планирование сметы расходов санаторно-курортных организаций осуществляется на основе нормативов рассчитываемых на койко-день проживания рекреанта. Данный показатель применяется в практике санаторно-курортных организаций начиная с советского периода.

Система учета койко-дней, реализуется по принципу: норматив на койко-день →объем отработанных койко-дней → доходы → прибыль санатория.

Информация по основному виду деятельности в санаторно-курортных организациях, может быть организована по предложенной группировке:

• лечебное обслуживание;
• питание;
• размещение.

Выводы

Таким образом, система управленческого учета санаторно-курортного бизнеса, сформированная на основе рассмотренных принципов, позволяет менеджменту высшего и среднего звена в актуальных социально-экономических условиях достичь следующих результатов общего повышения эффективности управления:

• повышение уровня координации и систематизации деятельности как институциональной единицы, обеспечивающей синергетический социально-экономический, информационный и технологический эффект для общества, так и как хозяйственный механизм.
• оценить качество и уровень достижения, целевых результатов, определенных стратегией развития гостиничного комплекса, прогнозных значений финансовых и нефинансовых показателей;
• обеспечить адаптацию и гибкость функциональной и организационной модели на основе выделения центров ответственности, видов деятельности с учетом неопределенности внешней среды, рисков функционирования и проблематики формирования внутренней среды. Достижение этого эффекта возможно посредством использования оценочных значений текущего и прогнозного характера, отражающих результаты финансово-хозяйственной деятельности;
• обеспечить рост имиджа и деловой репутации, конкурентоспособность, формируемой добавленной стоимости, за счет внутренних и внешних изменений организационной модели и продуктов промышленного предприятия в целом, так и совокупности подразделений и процессов;
• обеспечить максимально эффективности исполнение целевых программ развития и комплексных проектов;
• организовать систему мониторинга результатов реализации процессов, программ и проектов в контексте достижения стратегических и тактических целей посредством оценки экономических, социальных, технологических результатов и показателей функционирования основных подразделений и сотрудников предприятия;
• повысить эффективность ценообразования на продукты посредством синтеза результатов процесса мониторинга социального запроса и требований потребителей и оптимизации ресурсных затрат на реализацию видов деятельности, формирующих санаторно-курортный продукт;
• обеспечить систематический и ситуационный мониторинг и контроль сточки зрения определения областей и центров ответственности в целях последующей комплексной оценки эффективности работы ЦФО и разработки ключевых показателей мотивации центров ответственности и сотрудников и т.д.;
• обеспечить реализацию системного подхода в управлении процессами создания санаторно-курортного продукта, за счет рационального распределения ресурсов в организационной структуре и необходимого для достижения поставленных результатов ресурсного обеспечении.

Библиография

1. Адамова Г.Внутренняя управленческая отчетность: принципы, виды и методы составления//Финанс. газ. Регион. вып. -2007. -№ 30.
2. Вахрушина М.А.Бухгалтерский управленческий учет. Учебное пособие. Москва: Финансы и статистика, 2000.
3. Волошин В.Практические аспекты постановки систем управленческого учета//Финанс. газ. -2006. -№ 30.        
4. Друри К.Введение в производственный и управленческий учет.-Москва:”Аудит”, 2002.
5. Друри К.Управленческий учет для бизнес-решений: учебник/К. Друри; пер. с англ. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. -655 с.
6. Косоногова Е. С. Учетно-аналитическое обеспечение управления в сфере сервиса: монография / Е. С. Косоногова; М-во образования и науки Российской Федерации, Санкт-Петербургский гос. ун-т сервиса и экономики. – Санкт-Петербург: СПбГУСЭ, 2011. – 159 с.
7. Косоногова Е.С. Учетно-информационное обеспечение управления в гостиничном комплексе на основе отраслевых международных стандартов USALI /Экономика и предпринимательство. – 8(ч.4). – с.133-139
8. Крылов Д.Б. СИСТЕМАТИЗАЦИЯ КЛАССИФИКАЦИЙ МАТЕРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА / Известия Петербургского университета путей сообщения. 2010. № 1. С. 133-141  
9. Моторин А.Л., Гребнева М.В. Управленческая отчетность и ее роль в инновационном управлении предприятия/ Инновационное развитие экономики. 2015. № 2 (26). С. 126-129.
10. Шапорова О. А. Бухгалтерская управленческая отчетность как система учетно-аналитической информации/О. А. Шапорова, Е. А. Тюхова, Н. В. Куканова//Электронный научный журнал «Управление экономическими системами». -Режим доступа: http://www.uecs.ru/uecs43-432012/item/1460-2012-07-23-05-37-14.
11. Yaoqi Li, Shujie Fang, Tzung-Cheng TC Huan, Consumer response to discontinuation of corporate social responsibility activities of hotels, In International Journal of Hospitality Management, Volume 64, 2017, Pages 41-50

УДК 339.133.017

Плотников Андрей Викторович,

кандидат экономических наук

доцент кафедры менеджмента

ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», г. Пермь

Plotnikov A.V. plotnikov-av@mail.ru

ABC-АНАЛИЗ СТОИМОСТИ ПЕРЕХОДОВ ПО КОНТЕКСТНОЙ РЕКЛАМЕ В ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЕ GOOGLE

ABC-ANALYSIS OF COST OF TRANSITIONS ON CONTEXTUAL ADVERTISING IN GOOGLE SEARCH SYSTEM

Аннотация

В работе проведен двухфакторный ABC-анализ. В качестве первого фактора X выступает стоимость переходов по запросам в контекстной рекламе Google, в качестве второго фактора – синтетический показатель «конкуренция запроса» в контекстной рекламе Google. ABC-анализ позволяет определять запросы, на которые тратятся основные средства (до 80% всех затрат) и, в зависимости от цели рекламной кампании, снижать ставку стоимости клика в контекстной рекламе по «дорогим» запросам. Результат анализа проявляется в эффективности и увеличении трафика – количества посетителей на сайт в рамках ограниченного бюджета.

S u m m a r y

Two-factor ABC-analysis was carried out in the work. As the first factor, X is the cost of conversion on requests in contextual advertising by Google, as the second factor – the synthetic indicator “query competition” in contextual advertising Google. ABC-analysis allows you to determine the requests for which the fixed assets are spent (up to 80% of all costs) and, depending on the purpose of the advertising campaign, reduce the cost of the click cost in contextual advertising for “expensive” queries. The result of the analysis is manifested in the efficiency and increase in traffic – the number of visitors to the site within a limited budget.

Ключевые слова: ABC-анализ, контекстная реклама, конкуренция запросов, потребительский поиск.

Keywords: ABC-analysis, contextual advertising, query competition, consumer search.

Введение

ABC-анализ в контексте исследования — метод систематизации запросов интернет-пользователей при потребительском поиске по стоимости переходов по контекстной рекламе в поисковой системе Google по степени денежных затрат. Данный метод считается одним из классических способов рационализации и имеет возможность применения для решения задач приоритезации.[1], [2]

Методология ABC-анализа раскрыта в работах как отечественных [3], [4], [5], так и зарубежных [6], [7], [8], [9] авторов. В его базе лежит принцип Парето — 20 % всех запросов стоят 80 % затраченных средств. В контексте исследования по отношению к ABC-анализу правило Парето имеет возможность прозвучать так: 20% запросов дают 80% трафика на сайт или 20% запросов для компании стоят 80% рекламного бюджета и т. п.

ABC-анализ делит запросы на 3 категории и на 2 фактора:

Первый фактор:

А — более дорогие, 80 % — рекламного бюджета;

В — средние, 15 % — рекламного бюджета;

С — менее ценные, 5 % — рекламного бюджета.

Второй фактор:

А — более конкурентные, 80 % — всего конкурентного охвата;

В — средне конкурентные, 15 % — рекламного бюджета;

С — менее конкурентные, 5 % — рекламного бюджета.

В зависимости от целей анализа иногда делят не на три, а более групп. По своей сущности, ABC-анализ — это ранжирование запросов по стоимости и по конкуренции на основе имеющихся статистических данных. В конкретном исследовании данные статистики взяты из Google на основе сервиса SEMRush.

АВС-анализ основан на принципе дисбаланса показателей по параметрам, при проведении которого рисуется график зависимости общего эффекта от числа составляющих (рис.1). Подобный график именуется кривой Парето или ABC-кривой. По итогам анализа запросы по стоимостным позициям ранжируются и группируются в зависимости от доли их в рекламном бюджете.

Метод АВС-анализ можно использовать при планировании трафика из контекстной рекламы.

Специалисты рекомендуют с осторожностью относится к сдвигам пределов ABC групп (80%/15%/5%). В случае, если границы сдвинутся в большую или меньшую сторону — результаты изменятся, следовательно, измениться интерпретация результатов.

Рисунок 4. Диаграмма Парето

На диаграмме функции распределения Парето [10] отображается распределение данных совокупной выборки в порядке убывания их частоты. Линия совокупных значений на дополнительной (кривой) оси отображает процент от итоговой суммы стоимостей за клики по рекламным объявлениям.

Описательная статистика в ABC-анализе стоимости переходов по запросам в контекстной рекламе Google

В таблицах 1 и 2 расположены сводные показатели по группам ABC. Разделение запросов на группы ABC проиллюстрированы на рисунках 2 и 5, где левая точка означает границу между группой A и B; правая точка – граница между B и C.

Таблица 1. Стоимость кликов по запросам в контекстной рекламе

Рисунок 2. Накопленная доля по сумме и количеству значений стоимости кликов по запросам в контекстной рекламе

Рисунок 3. Доли в АВС-группах стоимости кликов по запросам в контекстной рекламе

Рисунок 4. Средняя арифметическая по группам стоимости кликов по запросам в контекстной рекламе

Описательная статистика в ABC-анализе синтетического показателя «конкуренция запроса» в контекстной рекламе Google

Таблица 2. Конкуренция запроса

Значения параметра конкуренции запроса варьируются от 0,01 до 1, где значение 0,01 является слабо выраженной конкуренцией, значение 1 – сильно выраженной конкуренцией запроса при использовании этого запроса в качестве ключевого слова в контекстной рекламе.

Рисунок 5. Накопленная доля по сумме и количеству значений конкуренции запросов

Рисунок 6. Доли в АВС-группах конкуренции запросов

Рисунок 7. Средняя арифметическая по группам конкуренции запросов

Двухфакторный ABC-анализ

В качестве первого фактора X выступает стоимость переходов по запросам в контекстной рекламе Google, в качестве второго фактора – синтетический показатель «конкуренция запроса» в контекстной рекламе Google.

В таблице 3 представлены данные стоимости кликов по запросам в контекстной рекламе с разбивкой по группам конкурентоспособности запроса в контекстной рекламе, например, данные вертикального столбца группы A представлены с разбивкой по группам A, B, C конкурентоспособности запроса в контекстной рекламе

Таблица 3. Сумма показателя стоимости кликов по запросам в контекстной рекламе с разбивкой по группам конкурентоспособности запроса в контекстной рекламе

Таблица 4. Доля показателя стоимости кликов по запросам в контекстной рекламе с разбивкой по группам конкурентоспособности запроса в контекстной рекламе

Таблица 5. Сумма показателя конкуренции запросов в контекстной рекламе с разбивкой по группам стоимости клика в контекстной рекламе по запросу пользователя в поисковой сети

В таблице 5 представлены значения групп A, B, C по параметру конкурентоспособности запроса в контекстной рекламе с разбивкой на группы (A, B, C), которые образованы переменной стоимостью клика в контекстной рекламе по запросу пользователя в поисковой системе Google.

Таблица 6. Доля показателя конкуренции запросов с разбивкой по группам стоимости клика в контекстной рекламе по запросу пользователя в поисковой сети

Заключение

ABC-анализ позволяет определять запросы, на которые тратятся основные средства (до 80% всех затрат) и, в зависимости от цели рекламной кампании, снижать ставку стоимости клика в контекстной рекламе по «дорогим» запросам. Перераспределив бюджет директолог сможет добиться повышения эффективности использования бюджета рекламной кампании. Эффективность проявляется в увеличении трафика – количества посетителей на сайт в рамках ограниченного бюджета.

Литература

1. Стерлигова А. Н., «Управление запасами широкой номенклатуры. С чего начать?», журнал ЛогИнфо от 12.2003 http://ecsocman.hse.ru/data/243/180/1217/AVS-XYZ_-_Loginfo.pdf
2. АВС анализ в маркетинге: как правильно использовать на практике http://powerbranding.ru/biznes-analiz/abc-method/
3. Кумсков С. В., Баженов Р. И. Анализ ассортимента продажи кондитерских товаров на основе ABC-XYZ анализа //Постулат. – 2016. – №. 10.
4. Кочегарова О. С., Лажаунинкас Ю. В. АВС-анализ как средство оптимизации решения задач прикладной статистики //Science of Krasnoyarsk/Nauka Krasnoyar’ya. – 2016. – Т. 5.
5. Козлова Г. Г., Кулабухова А. В. Применение ABC-и XYZ-анализа для формирования ассортиментной политики вновь открывающейся компании //Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2016. – №. 4-2. – С. 60-65.
6. Flores B. E., Clay Whybark D. Multiple criteria ABC analysis //International Journal of Operations & Production Management. – 1986. – Т. 6. – №. 3. – С. 38-46.
7. Ng W. L. A simple classifier for multiple criteria ABC analysis //European Journal of Operational Research. – 2007. – Т. 177. – №. 1. – С. 344-353.
8. Flores B. E., Whybark D. C. Implementing multiple criteria ABC analysis //Journal of Operations Management. – 1987. – Т. 7. – №. 1-2. – С. 79-85.
9. Chen Y. et al. A case-based distance model for multiple criteria ABC analysis //Computers & Operations Research. – 2008. – Т. 35. – №. 3. – С. 776-796.
10. Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.

УДК 339.133.017

Плотников Андрей Викторович,

кандидат экономических наук

доцент кафедры менеджмента

ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», г. Пермь

Plotnikov A.V. plotnikov-av@mail.ru

ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА СТОИМОСТИ ПЕРЕХОДОВ ПОСЕТИТЕЛЕЙ В КОНТЕКСТНОЙ РЕКЛАМЕ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЕ

DESCRIBING STATISTICS OF VALUE OF VISITORS ‘TRANSITIONS IN CONTEXTUAL ADVERTISING SEARCH SYSTEM

Аннотация

В работе приведен литературный обзор состояния изученности контекстной рекламы как составной части интернет-маркетинга, проанализирована стоимость переходов из рекламных объявлений контекстной рекламы в поисковой системе Google. Определен максимум и минимум, верхний квартиль, среднее арифметическое и медиана, нижний квартиль, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, стандартная ошибка средней, доверительный интервал средней, нижняя граница и верхняя граница. На основе результатов исследования можно оптимизировать существующие контекстные рекламные кампании с целью удешевления стоимости перехода на целевой сайт рекламодателя.

S u m m a r y

The paper considers a literary survey of the state of the study of contextual advertising as an integral part of Internet marketing, the cost of transitions from advertisements of contextual advertising to the Google search system is analyzed. The maximum and minimum, the upper quartile, the arithmetic mean and the median, the lower quartile, the standard deviation, the coefficient of variation, the standard error of the mean, the confidence interval of the average, the lower bound and the upper limit are determined. Based on the research results, you can optimize existing contextual advertising campaigns to reduce the cost of moving to the advertiser’s target site.

Ключевые слова: контекстная реклама, оплата за клик, Google AdWords

Keywords: contextual advertising, pay per click, Google AdWords

Введение

Проблемам эффективности контекстной рекламы посвящен ряд отечественных и зарубежных научных работ, в которых рассмотрены различные аспекты поисковой оптимизации для привлечения клиентов и удовлетворения их спроса. С. В. Совершаева [1] проанализировала Российский рынок контекстной рекламы, выделила в нем основных участников Google AdWords, Яндекс Директ и Begun. В работе А. В. Прохорова и Е. Н. Владимирской [2] раскрыты особенности управления контекстной рекламой, определен круг возможных проблем, касающихся создания эффективной системы управления рекламными кампаниями агентствами и рекламодателями. В. А. Бабурин [3] исследовал особенности использования интернет-рекламы в сервисной деятельности, определил высокую гибкость рекламы. В своем исследовании китайские и канадские коллеги (Lefa Teng, Nan Ye, Ying Yu, Xiaochuang Wu [4]) определили влияние культурного аспекта на формирование потребительского поведения, в котором визуальная и вербальная конгруэнтность рекламы и индивида положительно влияет на восприятие информации в интернет-рекламе. Работа американских ученых (William Flores, Jeng-Chung Victor Chen, William H. Ross [5]) посвящена A/B – тестированию рекламных объявлений в Интернете. Коллаборацией китайских и австралийских ученых (Zongda Wu, Guandong Xu, Chenglang Lu и другие [6]) разработан подход, в котором объявления выбираются не только согласно контекстной значимости, но и с учетом геолокации сайта, что повышает релевантность объявления и снижается стоимость клика по объявлению. Ученые из Тайваня (Teng-Kai Fan, Chia-Hui Chang [7]) предложили способ отбора фигур влияния с их персональными страницами в интернете для повышения релевантности объявлений на соответствующих позициях web-страниц в совокупности с интересами отдельных личностей. Это исследование показало повышение коэффициента кликабельности CTR (click-through rate) рекламных объявлений. Турецкие ученые (Gokhan Egri, Coskun Bayrak [8]) определили роль поисковых систем в выдаче страниц, релевантных запросам пользователей, показали, что стремление организации быть на высоких позициях в поиске и удовлетворять информационные запросы посетителей ведет к выигрышу в конкурентной борьбе. В исследовании внимание акцентировано на измерении времени посещения сайта, скорости загрузки страниц, снижении показателя отказов, количества просмотров страниц. Индийские ученые (Krishna Choudhari, Vinod K. Bhalla [9]) изучили видео сектор поисковой оптимизации (Video Search Engine Optimization (VSEO)) на видео-хостинге Youtube, определили зависимость повышения эффективности видео от использования актуальных и высокочастотных ключевых слов в заголовках, а также от размещения стенограммы видео-материала в описании к записи.[10] В настоящем исследовании будет проанализирована стоимость переходов из рекламных объявлений контекстной рекламы в поисковой системе Google.

Методы исследования

В работе использованы 16833 запроса с маской «оптовый» (данный запрос относится к рыку B2B) из них 2025 коммерческих, по которым рекламодатели показывают контекстно-медийную рекламу и 14808 запросов некоммерческих (по данным запросам нет данных по платному траффику в системе Google) по данным SEMRush за сентябрь 2017 г. Коммерческие запросы представляют интерес для исследования стоимости платного траффика по запросам (количество значений N=2025).

В работе использованы методы описательной статистики [в литературе множество работ посвященных описательной статистике [11] с помощью Excel [12]]: разброс данных до и после удаления аномалий, измеряемых в денежных единицах долларов США, графический метод ящик с усами, определен максимум и минимум, верхний квартиль, среднее арифметическое и медиана, нижний квартиль, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, стандартная ошибка средней, доверительный интервал средней, нижняя граница и верхняя граница.

Рисунок 1. Разброс данных до и после удаления аномалий

Таблица 1. Результаты описательной статистики

Определенные табличные значения характеризуют исследуемую выборку. На основе таблицы и анализа диапазонов стоимости кликов по рекламным объявлениям в поисковой системе Google можно устанавливать и корректировать ставку в контекстной рекламе в соответствии статистическими данным.

Средне значение стоимости за клик запросу пользователя в поисковой системе является среднее арифметическое, которое чувствительно к влиянию экстремальных значений – минимум (0,01) или максимум (4,02) и его значение смещается в сторону экстремальных значений стоимости за клик, следовательно, ориентироваться на данный показатель в случае большого разброса данных о стоимости большого смысла нет.

При определении соответствия стоимости за клик в контекстной рекламе в поисковой системе Google среднему рыночному значению, следует обратить внимание на значение медианы, которая отличается от среднего арифметического тем, что не чувствительна к чрезмерным выбросам – экстремальных минимальных и максимальных значений выборки.

Для определения значения рыночного коридора стоимости за клик по рекламному объявлению в контекстной рекламе, следует ориентироваться на ценовой диапазон между нижним (0,1) и верхним (0,3) квартилями, в котором сконцентрированы 50% исследуемых выборочных данных.

Мода – это наиболее часто встречающееся значение стоимости клика (0,16 долл.) в контекстной рекламе поисковой системы Google.

Рисунок 2. Сравнение распределения выборочных данных

Рисунок сравнения распределения выборочных данных показывает насколько отклоняется график распределения средней без аномалий от исходного распределения

Рисунок 3. Частота появления значений стоимости за клик по контекстной рекламе

На гистограмме (рис. 3) отображается частота появления значений стоимости клика в совокупной выборке. Диапазоны стоимостных значений сгруппированы согласно интервалам по оси X.

Заключение

На основе результатов исследования можно оптимизировать существующие контекстные рекламные кампании с целью удешевления стоимости перехода на целевой сайт рекламодателя. Дальнейшие действия по оптимизации контекстной рекламы следующие: редактирование ставок и рекламного бюджета, остановка неэффективных или нерентабельных ключевых слов и объявлений, добавление новых ключевых слов из поисковых запросов в естественной выдаче и цикличный анализ.

Литература

1. Совершаева С. В. Контекстная реклама как инструмент интернет маркетинга на российском рынке: анализ основных систем размещения // Проблемы современной экономики. 2013. №1 (45) С.122-125.
2. Прохоров А. В., Владимирская Е. Н. Концептуальная модель мультиагентной системы управления контекстной рекламой // ВЕЖПТ. 2010. №9 (46) С.44-52.
3. Бабурин В. А. Особенности использования интернет-рекламы в сервисной деятельности // ТТПС. 2014. №3 (29) С.101-111.
4. Lefa Teng, Nan Ye, Ying Yu, Xiaochuang Wu, Effects of culturally verbal and visual congruency/incongruency across cultures in a competitive advertising context, Journal of Business Research, Volume 67, Issue 3, March 2014, PP. 288-294. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2013.05.015.
5. William Flores, Jeng-Chung Victor Chen, William H. Ross, The effect of variations in banner ad, type of product, website context, and language of advertising on Internet users’ attitudes, Computers in Human Behavior, Volume 31, February 2014, PP. 37-47. http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2013.10.006.
6. Zongda Wu, Guandong Xu, Chenglang Lu, Enhong Chen, Yanchun Zhang, Hong Zhang, Position-wise contextual advertising: Placing relevant ads at appropriate positions of a web page, Neurocomputing, Volume 120, 23 November 2013, PP. 524-535. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.04.018.
7. Teng-Kai Fan, Chia-Hui Chang, Blogger-Centric Contextual Advertising, Expert Systems with Applications, Volume 38, Issue 3, March 2011, PP. 1777-1788. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.105.
8. Gokhan Egri, Coskun Bayrak, The Role of Search Engine Optimization on Keeping the User on the Site, Procedia Computer Science, Volume 36, 2014, PP. 335-342. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2014.09.102.
9. Krishna Choudhari, Vinod K. Bhalla, Video Search Engine Optimization Using Keyword and Feature Analysis, Procedia Computer Science, Volume 58, 2015, PP. 691-697. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.089.
10. Анализ геозависимых запросов в поисковой системе Яндекс для привлечения абитуриентов в вузы // Практический маркетинг, №1 (239). 2017. СС.12-16.
11. Стукач О.В. Программный комплекс Statistica в решении задач управления качеством: учебное пособие / О.В. Стукач; Томский политехнический университет. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. – 163 с.
12. Александер Майкл, Куслейка Ричард. Формулы в Excel 2016.: Пер. с англ. — СПб.: ООО “Альфа-книга”, 2017. — 784 с.

УДК 339.138

Плотников Андрей Викторович,

кандидат экономических наук,

доцент кафедры менеджмента

ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», г. Пермь

Plotnikov A.V. plotnikov-av@mail.ru

КОНТЕКСТНАЯ РЕКЛАМА КАК ЧАСТЬ КОМПЛЕКСА ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГА

THE CONTEXTUAL ADVERTISING AS PART OF THE COMPLEX OF INTERNET MARKETING

Аннотация

В работе раскрывается понятие контекстной рекламы как составной части комплекса интернет-маркетинга. Представлены исследования зарубежных авторов, посвященные изучению платного траффика – контекстной рекламы, классификации и прогнозированию показателей эффективности, таких как коэффициент кликабельность, скорость показа, средняя позиция страницы результатов на поиске и коэффициент конверсии; рассмотрена природа взаимодействия между потребителем, издателем и рекламодателем; определен принцип работы поведенческого ремаркетинга

Summary

The paper considers reveals the concept of contextual advertising as an integral part of the Internet marketing complex. Studies of foreign authors devoted to the study of paid traffic – contextual advertising, classification and forecasting of performance indicators, such as the Click through Rate, the speed of display, the average position of the search results page on the search and the conversion rate, are presented; the nature of the interaction between the consumer, the publisher and the advertiser; the working principle of behavioral remarketing is defined.

Ключевые слова: таргетированная реклама, контекстная реклама, интернет-маркетинг, плата за клик.

Keywords: targeted advertising, contextual advertising, Internet marketing, pay per click.

Введение

Особенности развития производства товаров (услуг) и СМИ в XX веке привели к формированию идей маркетологов, требующих создания условий спроса и обеспечения баланса его использования. Считалось, что новая услуга или товар могут быть предложены только после формирования спроса, в том числе, через многократное повторение рекламного контента в информации радиоточки или телевещания. Продажа, то есть использование имеющегося спроса в отношении тех потенциальных клиентов, у которых была сформирована потребность в товаре (услуге), осуществлялась в точках продаж с использованием BTL-рекламы.

Контекстная реклама как часть интернет-маркетинга относится к платному трафику и имеет прямое влияние на продажи, позволяя приводить целевую аудиторию в интернет-магазины или на сайты, которые рекламируют услуги определенных компаний. В отечественной литературе вопросы, связанные с контекстной рекламой и платным трафиком, рассматриваются в работах В. В. Линг [1], Т.Б. Новиковой [2], А.Е. Коваленко [3], А. Бабаева [4].

Контекстную рекламу применяют для повышения продаж, вывода на рынок новых товаров и услуг, в качестве дополнительного рекламного инструмента. Работая избирательно, контекстная реклама транслируется посетителям страницы, интересующимся тематикой сайта, рекламирующего определенные товары или услуги. Показ объявления только целевой аудитории значительно увеличивает показатель кликабельности (англ. Click-Through Rate (CTR). С целью определения соответствия рекламного материала тематике интернет-сайта применяется принцип ключевых слов, по которому работают поисковые системы. По сравнению с другими видами рекламы контекстная реклама отличается большей эффективностью, демонстрируя пользователям с определенной сферой интересов. Любые популярные поисковые системы предлагают услуги контекстной рекламы для получения дохода. Стабильным источником прибыли для компаний Яндекс и Google, соответственно является Яндекс.Директ и Google AdWords. Системы контекстной рекламы позволяют транслировать рекламные объявления на страницах, выдающих поисковые результаты по соответствующим тематике ключевым запросам. На любом сайте или в мобильном приложении можно установить блоки контекстной рекламы, веб-мастер сайта приобретет статус «издатель». Большой научный интерес представляет собой природа взаимодействия между потребителем, издателем и рекламодателем в контекстной рекламе, справедливая цена привлечения клиента посредством контекстной рекламы и социально-экономические и технические механизмы ее модернизации.

Зарубежные исследователи Michael A. King, Alan S. Abrahams, Cliff T. Ragsdale в своей статье писали, что онлайн реклама стала успешным каналом для рекламодателей, а также прибыльной бизнес-моделью для ведущих поисковых систем, таких как Google, Яндекс, Bing. Исследования авторов посвящены изучению платного траффика – контекстной рекламы, классификации и прогнозированию показателей эффективности, таких как коэффициент кликабельности, скорость показа, средняя позиция страницы результатов и коэффициент конверсии. Зарубежные коллеги обратили особое внимание на сравнительно небольшое количество исследований применения передового метода интеллектуального анализа данных, такого как ансамбли моделей для прогнозирования. Это исследование представляет собой углубленный анализ рекламных кампаний платного трафика, путем сопоставления результатов классификации четырех базовых моделей с четырьмя популярными ансамблями моделей для прогнозирования.

Ученые задались целью определить, могут ли ансамбли моделей для прогнозирования предсказать выгодные исходы кампаний с оплатой за клик, тем самым повысив рентабельность всего портфеля кампаний, по сравнению со стандартными классификаторами. Авторы обнаружили, что ансамбли моделей для прогнозирования были превосходными классификаторами, основывающихся на прибыли как критерии оценки кампании. Статья Michael A. King, Alan S. Abrahams, Cliff T. Ragsdale дополняет ряд прикладных исследований ансамблей моделей для прогнозирования в отношении платного трафика полученного из контекстной рекламы. [5]

В своей статье [6] Javier Parra-Arnau пишет о том, что веб-трекинг или отслеживание является ключевой технологией современной интернет-рекламы и, в то же время, источником серьезных проблем конфиденциальности данных о пользователе, посещавшим сайт. В последние годы мы стали свидетелями появления целого ряда технологий, основной целью которых является решение этой проблемы. Однако блокировщики рекламы устраняют все формы отслеживания действий пользователей и показа рекламы. Следовательно, существует проблема согласованности конфиденциальности действий пользователей в текущей бизнес-модели в Интернете. В этой статье автор предлагает новую парадигму трекинга, которая направлена на возвращение контроля над пользователями, а также возможность участвовать в монетизации данных их просмотров (например, за каждую 1000 мотивированного просмотра рекламы им выплачивается вознаграждение). Предложенная парадигма спорит с существующей бартерной моделью обмена конфиденциальности на услуги и, в то же время, она может сохранить экономическую модель Интернета, где контент оплачивается из доходов от рекламы. Javier Parra-Arnau разработал системную архитектуру, которая на практике реализует эту модель и оптимизирует обмен конфиденциальностью за деньги. Конечная цель автора – добиться наилучшего баланса между конфиденциальностью пользователей и экономической моделью в Интернет, преодолев, таким образом, тупик, вызванный блокировщиками рекламы.

В своей статье [7] Lili Shan пишет о том, что в виртуальной рекламной экосистеме в режиме реального времени (англ. Real Time Bidding (RTB) – это рекламная технология, которая позволяет организовать аукцион между продавцами и покупателями рекламы в реальном времени [8]) при получении запроса технологических систем (англ. Demand Side Platform (DSP)) должны прогнозировать CTR для объявлений и рассчитывать цену предложения в соответствии с оценкой CTR. Помимо проблем, встречающихся в рекламной кампании, существуют более сложные проблемы во взаимодействии функций между пользователем, издателем и рекламодателем, это все затрудняет оценку CTR в RTB. Автор рассматриваем оценку CTR в RTB как проблему тензорного дополнения и предлагает модель тензорной факторизации с полностью связанными взаимодействиями для моделирования трех парных взаимодействий между ними. Экспериментальные результаты автора показывают, что усовершенствованная модель обеспечивает лучшее качество прогнозирования из-за полного рассмотрения связанных взаимодействий между тремя объектами: пользователем, издателем и рекламодателем, а также может выполнять обучение и прогнозирование с линейным временем выполнения.

Wei Wang, Linlin Yang, Yanjiao Chen, Qian Zhang в своей статье [9] пишут о том, что большая часть современной интернет-экосистемы полагается на онлайн-рекламу как на основной способ продвижения товаров и услуг. Поскольку эффективность рекламы в значительной степени зависит от релевантности запросам пользователей, многие онлайн-рекламодатели обращаются к целевой рекламе через рекламного брокера. Рекламный брокер несет ответственность за персонализированный показ рекламы, отвечающей предпочтениям и интересам пользователя. Большинство существующих целевых рекламных систем должны получить доступ к профилям пользователей, чтобы узнать их потребности, что вызывает серьезную проблему конфиденциальности и не позволяет пользователям не участвовать в рекламных системах. В этом мнения Wei Wang, Linlin Yang, Yanjiao Chen, Qian Zhang и Javier Parra-Arnau сходятся.

Подкрепленные растущей проблемой конфиденциальности, в своей статье, авторы предлагают усовершенствованную систему конфиденциальности, предназначенную для продвижения целевой рекламы. В модели авторов, рекламный брокер находится между рекламодателем и пользователем для генерации таргетированной рекламы, и предоставляет определенную компенсацию, побуждающую пользователей кликать на объявления, которые соответствуют их интересам. В этих рамках оптимальную стратегию рекламодателя, рекламного брокера и пользователя анализируют путем формулирования проблемы как трехэтапной игры, в которой достигается уникальное равновесие Нэша. В частности, Wei Wang, Linlin Yang, Yanjiao Chen, Qian Zhang анализируют поведение игроков для независимых сценариев и конкурирующих рекламодателей. Авторами проведены обширные испытания, результаты которых подтверждают эффективность предлагаемой модели, показывая, что коммуникативные взаимодействия всех субъектов значительно улучшены по сравнению с традиционными системами.

Lynne Pepall, Joseph Reiff в своей статье [10] пишут о том, что технология рекламы в XXI веке позволяет лучше ориентировать потребителей и идентифицировать потребительские сегменты среди населения. Для фирм это упрощает создание таргетированной рекламы, идентифицированной с продуктом. Авторы исследуют этот вид рекламы в монопольной модели. У фирмы есть стимул нацеливать такую рекламу на самый прибыльный сегмент определенной социальной группы, и, несмотря на то, что реклама действительно создает ценность для потребителя, это приводит к тому, что меньше продукции продается по более высокой цене в более нишевом или сегментированном рынке, чем в стандартной монопольной модели. В итоге, несмотря на то, что потребители ценят эффект идентификации через таргетинг, экономические результаты становятся хуже.

Heiko Karle, Martin Peitz [11] рассматривают товарные рынки, в которых монопродуктовые фирмы продают дифференцированные продукты потребителям через посредника – агента. Потребители заинтересованы только в определенной категории товаров, но не знают, какие продукты относятся к этой категории. Промежуточный агент знает, какая из них является предпочтительной категорией и какие продукты принадлежат ей. Это позволяет создавать персонализированные объявления продукта для потребителей. Такая целевая реклама снижает общие расходы на рекламу и, как прямой эффект, максимизирует прибыль в отрасли. Однако, авторы показывают в своей статье, что, когда потребители определяют для себя приемлемые цены, то не склонны нести дополнительные расходы, а реклама дополнительных продуктов ослабляет бдительность потребителей по отношению к своим расходам и конкуренцию между фирмами. В результате фирмы могут получать более высокую прибыль от «ремаркетинга»; то есть, когда посредник намеренно сообщает о некоторых продуктах и их ценах за пределами предпочтительной категории продукта потребителя.

Поведенческий ретаргетинг, который часто называют ремаркетингом, представляет собой эффективную рекламную технологию, активно используемую на сегодняшний день. Суть ее заключается в показе интернет-рекламы какого-то продукта пользователям, уже заходившим на страницу, где предлагается данный товар. По сути, ретаргетинг представляет собой повторяющийся показ рекламы продукта, которым заинтересовался пользователь.

Формирование принципа работы поведенческого ретаргетинга

По обнародованным и распространенным данным [12], [13], [14] примерно 95-98% людей, посетивших веб-ресурс, уходят, так и не совершив целевого действия. Ретаргетинг ориентирован как раз на таких пользователей. Самый простой вариант использования этого механизма заключается в показе рекламы конкретного товара, когда пользователь уже покинул ресурс, где он предлагался. Такая технология зарекомендовала себя лучше, чем первичная контекстная реклама, так как вернуть клиента, уже побывавшего на странице сайта рекламодателя, эффективнее, чем привлечь нового. Если средства из бюджета уже были потрачены на привлечение пользователя на сайт, можно попробовать продолжать общение с этим же человеком, используя другой тип рекламы, например, контекстно-медийная реклама. Можно сменить точку касания. Например, с тематического ресурса перейти на форум или в социальную сеть, а также использовать другую систему оплаты за рекламу – с оплатой за 1000 показов (англ. Cost per Mile (CPM)). С технической точки зрения ретаргетинг можно осуществить методом демонстрации объявлений в любой из рекламных сетей или на специальных ресурсах, где агентства приобретают рекламные показы для своих клиентов.

Заключение

Между издателем, рекламодателем и поисковыми системами существует конфликт интересов. веб-трекинг или отслеживание является ключевой технологией современной интернет-рекламы и, в то же время, источником серьезных проблем конфиденциальности данных о пользователе, посещавшим сайт. После появления веб-трекинга появились блокировщики рекламы, которые стали устранять формы отслеживания действий пользователей и показа рекламы. На данный момент существует проблема согласованности конфиденциальности действий пользователей в текущей бизнес-модели контекстно-медийной рекламе в Интернете. Рынок все расставит на свои места и будут придуманы новые модели взаимодействия между рассматриваемыми субъектами рынка интернет-рекламы.

Литература

1. Линг В. В. Контекстная реклама как инструмент интернет-маркетинга //Экономика и предпринимательство. – 2016. – №. 1-2. – С. 962-965.
2. Новикова Т. Б. Имидж и реклама в сети интернет в образовательной сфере //Международный журнал экспериментального образования. – 2016. – №. 12-3. – С. 321-326.
3. Коваленко А. Е. Особенности функционирования аукциона ставок в системе контекстной рекламы Яндекс. Директ: механизм Викри-Кларка-Гровса //Современные научные исследования и инновации. – 2016. – №. 12. – С. 819-827.
4. Бабаев А. Контекстная реклама: учебник. – Издательский дом” Питер”, 2013.
5. Michael A. King, Alan S. Abrahams, Cliff T. Ragsdale, Ensemble learning methods for pay-per-click campaign management, Expert Systems with Applications, Volume 42, Issue 10, 2015, Pages 4818-4829, ISSN 0957-4174, http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.01.047.
6. Javier Parra-Arnau, Pay-per-tracking: A collaborative masking model for web browsing, Information Sciences, Volume 385, 2017, Pages 96-124, ISSN 0020-0255, http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2016.12.036.
7. Lili Shan, Lei Lin, Chengjie Sun, Xiaolong Wang, Predicting ad click-through rates via feature-based fully coupled interaction tensor factorization, Electronic Commerce Research and Applications, Volume 16, 2016, Pages 30-42, ISSN 1567-4223, http://dx.doi.org/10.1016/j.elerap.2016.01.004.
8. RTB — Словарь — SeoPult.Ru [Электронный ресурс] https://seopult.ru/library/RTB
9. Wei Wang, Linlin Yang, Yanjiao Chen, Qian Zhang, A privacy-aware framework for targeted advertising, Computer Networks, Volume 79, 2015, Pages 17-29, ISSN 1389-1286, http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2014.12.017.
10. Lynne Pepall, Joseph Reiff, The “Veblen” effect, targeted advertising and consumer welfare, Economics Letters, Volume 145, 2016, Pages 218-220, ISSN 0165-1765, http://dx.doi.org/10.1016/j.econlet.2016.06.024
11. Heiko Karle, Martin Peitz, De-targeting: Advertising an assortment of products to loss-averse consumers, European Economic Review, Volume 95, 2017, Pages 103-124, ISSN 0014-2921, http://dx.doi.org/10.1016/j.euroecorev.2017.03.011.
12. Ретаргетинг https://gravitec.net/blog/tag/retargeting/
13. Ремаркетинг и ретаргетинг http://www.seostop.ru/reklama/remarketing-i-retargeting.html
14. Сервис OneTarget https://oneretarget.com/ru

УДК 339.138

Плотников Андрей Викторович,

кандидат экономических наук,

доцент кафедры менеджмента

Черданцев Вадим Петрович,

доктор экономических наук, профессор,

профессор кафедры менеджмента

Черникова Светлана Александровна,

Кандидат экономических наук, доцент

зав. кафедрой менеджмента

ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», г. Пермь

Chernikova S.A. schernikova2014@yandex.ru

Cherdantsev V.P. cherdantsev.vadim@yandex.ru

Plotnikov A.V. plotnikov-av@mail.ru

АНАЛИЗ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЗАПРОСОВ В ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЕ ЯНДЕКС

THE ANALYSIS OF CONSUMER QUERIES IN YANDEX SEARCH ENGINE SYSTEM

Аннотация

В работе представлен анализ запросов поисковой системы Яндекс, определена степень локализации и степень коммерциализации геозависимых запросов, определены баллы, которые измеряют потенциал запросов на предмет продвижения в Московской области или Ленинградской области. Выявлено, что информационные запросы в большинстве случаев являются геонезависимыми и сайты по этим запросам могут быть продвинуты в различных регионах. Запросы по балльной системе разделились на три группы: менее 1 балла; от 1,01 до 1,5 балла; от 1,51 до 2 баллов. Для продвижения сайта необходимо сделать основной акцент на запросах, которые попали в третью группу (от 1,5 балла), такие запросы имеют коммерческий потенциал с привязкой к региону.

Summary

The paper considers an analysis of Yandex search engine queries, determines the degree of localization and degree of commercialization of geo-dependent queries, identifies points that measure the potential of requests for advancement in the Moscow Region or the Leningrad Region. It is revealed that information requests in most cases are geo-independent and sites for these requests can be promoted in different regions. Requests for a point system were divided into three groups: less than 1 point; from 1.01 to 1.5 points; from 1.51 to 2 points. To promote the site, it is necessary to focus on the queries that hit the third group (from 1.5 points), such inquiries have commercial potential linked to the region.

Ключевые слова: классификация запросов, поисковая оптимизация, поисковый маркетинг, интернет-маркетинг.

Keywords: classification of queries, search engine optimization, search engine marketing, Internet-marketing.

Сегодня в связи со значительной интернет активностью населения ситуация резко изменилась. Услуги в области интернет-маркетинга приносят им месячные бюджеты, размер которых без учета закупки рекламы, может достигать 7-и значных сумм.

Интернет-отрасль существенно выше каких-либо иных отраслей деятельности по частотности и скорости динамично меняющихся показателей. Множество работ посвящены интернет-маркетингу и поисковой оптимизации сайтов в частности [1], [2], [3], [4], [5].

Среди наиболее эффективных инструментов онлайнового маркетинга можно выделить социальные сети, разнообразные мобильные приложения, целевым образом направленную на тех или иных пользователей Интернета таргетированную рекламу. Каждый год рынок услуг пополняется онлайн маркетинговыми инновациями. В современных динамично меняющихся рыночных условиях происходит образование новых профессий и умирание бывших традиционными.

Можно привести множество примеров того, как незначительное на первый взгляд изменение в законе или алгоритме крупного «поисковика» существенно влияет на формирование новой рыночной ситуации, в результате которой происходит банкротство довольно большого количества компаний. В современных условиях наблюдается расхождение между профессиональным развитием заказчиков и исполнителей услуг интернет-маркетинга.

В данной работе приводится сравнительный анализ поисковых запросов из сектора HoReCa «пицца», «пицца доставка», затем приводится анализ запросов по параметрам геозависимость, степень локализации и степень коммерциализации.

Таблица 1. Сравнительный анализ запросов по Москве и Санкт-Петербургу

В таблице 2 представлены данные по наименованию запросов, степени геозависимости, степени локализации и степени коммерциализации, а также итоговая колонка «сумма балов», полученная путем сложения значений по парметрам «степень локализации» и «степень коммерциализации».

Геозависимый запрос — поисковый запрос пользователя поисковой системы, выдача по которому отличается для пользователей из разных регионов страны (в нашем случае России).

Геонезависимый запрос — поисковый запрос пользователя поисковой системы, выдача по которому одинакова для пользователей из всех регионов страны.

По результатам на геозависимые запросы Яндекс показывает разные результаты поиска для разных регионов (рисунок 2). Максимально подходящие ответы Яндекса на запросы находятся на локальных, региональных сайтах. В общей статистике выдачи Яндекса имеется исключение для авторитетных сайтов, который может отображаться в поисковой выдаче по другим регионам.

Степень локализации выдачи — относительная величина, измеряемая в диапазоне от 0 до 100%, обозначающая долю представления локальных результатов выдачи в поисковой системе Яндекс.[1]

Таблица 2. Анализ запросов на предмет геозависимости, степеней локализации и коммерциализации

Большинство вариантов выдачи показывает приоритет локальных сайтов для локальных результатов при прочих равных. Упоминание города в запросе пользователя ведут к ответам Яндекса, отображающим в ответах среди локальных сайтов этого города, то есть сайты этого города находятся в приоритете в результатах поиска. Соответственно, можно сделать ввод о том, что отрасль HoReCa имеет достаточную коммерческую степень в поисковой системе Яндекс.

Рисунок 1. Визуализация суммы баллов

Сумма баллов в таблице 2 получается путем сложения двух колонок степень локализации и степень коммерциализации. Таким образом, чем выше балл, тем приоритетнее запрос для продвижения в регионе. Запросы разделились следующим образом: менее 1 балла («суши бесплатная», «суши филадельфия», «роллы рецепт», «пицца пепперони», «пицца рецепт», «пицца бесплатная», «роллы», «роллы филадельфия», «роллы рецепт», «суши филадельфия»; от 1,01 до 1,5 балла («пицца санкт», «роллы телефон», «роллы купить», «суши телефон»); от 1,51 до 2 («пицца», «пицца заказать», «пицца заказ», «пицца доставка», «пицца москва», «пицца телефон», «пицца купить», «пицца круглосуточно», «роллы заказать», «заказ роллов», «доставка роллов», «роллы москва», «роллы круглосуточно», «роллы бесплатная», «суши», «суши заказать», «заказ суши», «доставка суши», «суши москва», «суши купить», «суши круглосуточно»). Для продвижения сайта необходимо сделать основной акцент на запросах, которые попали в третью группу (от 1,5 балла), такие запросы имеют коммерческий потенциал с привязкой к региону.

Литература

1. Xiang Z., Pan B., Fesenmaier D. R. Benchmarking the Visibility of Websites in Google: Implications for Search Engine Marketing of Tourism Destinations. – 2016.
2. Iredale S., Heinze A. Ethics and professional intimacy within the search engine optimisation (SEO) industry //IFIP international conference on human choice and computers. – Springer International Publishing, 2016. – С. 106-115.
3. Kelsey T. Introduction to Search Engine Marketing and AdWords: A Guide for Absolute Beginners. – Apress, 2017.
4. Matis G. et al. Pain And Deep Brain Stimulation In The Era Of Optimized Search Engine Marketing //Pain Practice. – 2016. – Т. 16. – С. 76.
5. Hassan A., Dadwal S. S. Search Engine Marketing: An Outlining of Conceptualization and Strategic Application //Competitive Social Media Marketing Strategies. – IGI Global, 2016. – С. 219-234.
6. Плотников А.В. Интернет-маркетинг: анализ геонезависимых запросов как основа контекстной рекламной кампании Вуза // Российский экономический интернет-журнал, №3, 2017.

УДК 339.133.4

Плотников Андрей Викторович,

кандидат экономических наук,

доцент кафедры менеджмента

ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», г. Пермь

Plotnikov A.V. plotnikov-av@mail.ru

КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ПОИСКОВОМ МАРКЕТИНГЕ

THE CLASSIFICATION OF USER QUERIES IN SEARCH ENGINE OPTIMIZATION

Аннотация

В работе дана классификация поисковых запросов: по географии: геозависимые и геонезависимые; по частотности: высокочастотные, среднечастотные, низкочастотные; по конкуренции: высококонкурентные, низкоконкурентные; по сезонности: сезонные и несезонные. Одновременно с этим, выделяют  витальные, навигационные, коммерческие, информационные и транзакционные запросы. Отдельный запрос может относится как к одной, так и к нескольким группам. В зависимости от классификации запросов важно проводить кластеризацию запросов для оптимизации семантического ядра и увеличения видимости сайта на поиске по запросам.

Summary

The paper considers a classification of search queries: by geography: geo-dependent and geo-independent; frequency: high-frequency, medium-frequency, low-frequency; on competition: highly competitive, low-competitive; seasonal: seasonal and off-season. At the same time, vital, navigational, commercial, information and transaction inquiries are singled out. A single request can refer to one or more groups. Depending on the classification of requests, it is important to cluster requests to optimize the semantic kernel and increase the visibility of the site on search by query.

Ключевые слова: классификация поисковых запросов, поисковый маркетинг, поисковая оптимизация, интернет-маркетинг.

Keywords: classification of search queries, search engine marketing, search engine optimization, Internet marketing.

Введение

В настоящее время существует повсеместная тенденция сильного роста аудитории сети Интернет. Растет аудитория мобильных пользователей, использующих для виртуальной связи как смартфоны, так и планшеты. Миллионы людей каждый день заходят в интернет для того, чтобы получить информацию в поисковой системе, поскольку это один из главных источников информации для развитого общества.

Поисковые системы сосредоточивают на себе информационные запросы , регулируют поисковую выдачу (категория предложение) на запросы (категория спрос) в этих поисковых системах, отправляя пользователей на релевантные запросам сайты. Таким образом, сайты, которые находятся на первых местах в выдаче на запросы привлекают больше всего органического трафика, если сайт не показывается на 1-х страницах выдачи, то соответственно трафика с поисковых систем получают меньше.

Согласно статистическому сервису LiveInternet [1] самые популярные слова в русскоязычном интернете: Одноклассники, Авито, Вконтакте, mail.ru – это витальные запросы, предполагающие существование официального сайта организации, товара, заведения, услуги или человека. Поведение человека в сети ориентировано на запоминание адреса своих любимых сайтов и сервисов. Намного проще напечатать эти слова в поисковую строку и перейти на сайт.

Обратимся к истории, в 1994 г появилась первая поисковая система. В 1997 г. появляется популярная в России поисковая система Яндекс, и самая популярная в мире Google сейчас крупнейшая поисковая система в мире.

Рисунок 1. Интерфейс Google в 1997 г.

Рисунок 2. Интерфейс Yandex в 1997 г.

В 1997 г. поисковые системы искали сайты, по ключевым словам, без учета морфологии. Поисковая система соотносила ключевые слова, расположенные на сайте с запросом в поисковой системе и ранжировала более релевантный запросам сайт. Как только количество пользователей сети Интернет начало расти, владельцы сайтов определили перспективы монетизации трафика. Задачей было продвинуть собственный ресурс, прибегая к разным хитростям. Например, владельцы сайтов, когда узнали, что поисковая система оценивала текст на наличие ключевых слов на сайте, то для того чтобы улучшить ранжирование сайта поисковыми системами, стали увеличивать частоту вхождения ключевых слов на странице, делая текст скрытым (микроразмер букв или цвет букв текста был идентичен фону). Таким методам дали название «серые» или «черные» методы оптимизации сайта.

Объединенная группа страниц сайта являются картой ссылочной структуры [2]. На рис. 3 описана структура интернета из 3-х страниц и принципы передачи веса от одной страницы к другой. Допустим, существует страница А, которая имеет вес 0,4 условной единицы, на этой странице расположено 2 исходящие внешние ссылки, одна ссылка на страницу B, другая ссылка на страницу C, стоит отметить, что вес делится поровну между ними и передается пропорционально 0,2 и 0,2. На странице B расположена 1 исходящая внешняя ссылка, которая передает свой вес на станицу C; со страницы C исходящая внешняя ссылка передает вес 0,4 странице А. Так определяется показатель Page Rank, который рассчитывает условный вес местонахождения пользователя на той или иной странице. Чем больше ссылок на странице, тем больше вероятность, что по этим ссылкам пользователи перейдут на другие страницы, тем самым управляя их вниманием. Ссылка – это источник перехода от одной страницы к другой. Сейчас ссылочный механизм намного сложнее, но общий принцип распределения веса остается.

Рисунок 3. Метод Page Rank

Как только стало понятно, что ссылки является одним из важных факторов ранжирования, то есть тех факторов, которые влияют на позиции сайта, то вебмастера начали манипулировать ссылочной массой: закупка ссылок, обмен ссылками, спам на форумах, размещения в каталогах. Следствием этого явления появились ссылочные биржи.

В настоящее время, для того, чтобы поисковая система посчитала ключевое слово и страницу, на которой встречается ключевое слово релевантными запросу пользователя, робот делит страницу на части (меню, область заголовка (H1), основной текст, подвал сайта и др.) и ищет области, в которых встречается ключевое слово или фраза. Стоит отметить, что чем выше расположено слово, тем больше вероятности в том, что поисковая система посчитает страницу релевантной запросу пользователя.

Далее играет роль фактор времени, в котором важно закладывать необходимое время ожидания изменений.

Матрикснет – это самообучающийся алгоритм Яндекса, который сделан на базе нейронных сетей. В нем асессоры проверяют выдачу на соответствие сайтов поисковым запросам пользователей, далее результаты оценок передаются в Матрикснет, который на основе машинного обучения строит формулу ранжирования поисковой системы Яндекс.[3]

Вопросы, касающееся запросов в поисковых системах рассматриваются в работах: в контексте информатики и поисковой оптимизации [4], [5], [6], [7]; в контексте платного трафика (англ. Pay per Click (PPC)) [8], [9], [10]; в контексте потребительского поведения при поиске [11].

Поисковая оптимизация (англ. Search Engine Optimization (SEO)) – это комплекс мер, направленный на улучшение позиций сайта в рейтингах поисковых систем. Для поисковой оптимизации важен основной комплекс мер:

-составление семантического ядра – списка слов, по которым оптимизатор планирует продвигать сайт;

– устранение ошибок на сайте – технические ошибки могут мешать продвижению;

– оптимизирование страницы под ключевые слова;

– проведение аудита коммерческих факторов и внесение изменений;

– наращение качественной ссылочной массы.

Подготовительный этап: перед составлением семантического ядра необходимо определить спектр слов и понять, к каким запросам относится данное слово и стоит ли его использовать для продвижения сайта, принесет ли оно пользу. Для этого существует классификация запросов:

по интересам пользователя и действиям на сайте:

– коммерческие (запросы, включающий в себя слова: купить, цена, стоимость и другие). Например, «iphone 7 купить в перми». По коммерческим запросам лучше продвигаться не только с помощью поисковой оптимизации, но и контекстной рекламы);

Рисунок 4. Контекстная реклама и органическая выдача в поиске

– некоммерческие (могут быть информационными запросами или запросами, включающие слова: «скачать», «бесплатно», «pdf» и другие);

-информационные (запросы, которые ищут пользователи в поисковой сети, например, «как написать курсовую работу», «как поехать автостопом до москвы», «как приготовить блины»);

Рисунок 5. Пример выдачи в результатах поиска по информационному запросу

– навигационные (запросы, вводя которые, пользователь хочет найти конкретный сайт – витальный ответ – витальный сайт). Запросы, предполагающие существование официального сайта компании, заведения, товара, услуги или человека. Иногда такие запросы называют витальными;

Рисунок 6. Пример выдачи в результатах поиска по навигационному запросу

-транзакционные (запросы, по которым должен продвигаться продающий, коммерческий сайт). Запросы направлены на конкретные действия (транзакции) «скачать», «купить».

По географии:

– геозависимые;

– геонезависимые.

По частотности:

-высокочастотные (запросы, количество которых за месяц может достигать до нескольких тысяч. Все зависит от общей тематики запросов. Для одной тематики запрос может быть высокочастотным, а для другой низкочастотным. Как правило являются высококонкурентными);

-среднечастотные (запросы, количество которых за месяц может достигать до тысячи);

-низкочастотные (запросы, количество которых за месяц варьируется от 1 до 50. Обычно бывают низкоконкурентными).

По конкуренции:

-высококонкурентные (имеется статистика по запросам в поисковой системе, а также большое количество ответов для удовлетворения спроса пользователей);

-низкоконкурентные (имеется статистика по запросам в поисковой системе, а релевантных ответов недостаточно удовлетворения спроса на запрос).

По сезонности:

-сезонные (частотность повышается в определенное время года. Определять сезонность можно в wordstat.yandex.ru);

-несезонные (запросы, не зависимые от времени года).

Каждый запрос может относится к различным типам классификации, например, может быть информационным и геозависимым для региона, а также низкочастотным и низкоконкурентным. Например, «как поступить в пнипу на бюджет». Важно понимать, что не каждый запрос одинаково полезен для сайта, например, для коммерческих сайтов транзакционный запрос с вхождением слова в ключевой запрос «бесплатно» бесполезен.

Один запрос может включать несколько типов запросов по смысловому содержанию, например, может быть навигационно-информационным транзакционным поисковым запросом, пример такого запроса: «урал-мастер цены прайс скачать».

Когда пользователь ищет по информационным запросам, в сети Интернет, то часто пользователям не особо важно на каком сайте расположена информация, например, запрос «как приготовить блины», в принципе, ему главное получить ответ на свой вопрос. Иногда для пользователя является важным авторитетность сайта, например, при поиске нужного закона. При транзакционных запросах в поисковой системе, пользователь планирует совершить какое-либо действие, например, посмотреть или скачать фильм, прочитать онлайн или скачать книгу, скачать прайс-лист, скачать софт, купить онлайн с оплатой. Коммерческие запросы по своей природе являются транзакционными, но не все транзакционные запросы могут быть коммерческими («скачать бесплатно»).

Существует группа общих или нечетких поисковых запросов, когда по смыслу самого запроса не очень понятно, что имел в виду пользователь, например, запрос «баня в перми», где пользователь, возможно, хотел купить баню в Перми, построить баню в Перми, арендовать баню, получить разрешение на строительство, продать свою баню, скачать проект бани и т.п. По коротким запросам сложно понять, что имел в виду пользователь и поисковой системе приходится догадываться о недосказанности в запросе. В этом случае появляется понятие релевантности, то есть насколько адекватны ответы в выдаче поисковой системой на запрос пользователя. Именно от этого зависит качество поисковой системы и выбор человека в пользу Google или Яндекс (и других поисковых систем). Чем дольше пользоваться какой-нибудь одной поисковой системой, тем достовернее и релевантнее будут ответы в выдаче на поисковый запрос, введенный этим пользователем на основе персонализированной выдачи, настроенный под личные предпочтения.

На релевантность в поисковой выдаче влияют определённые факторы:

• персональный поиск, в Яндексе им можно управлять, перейдя по ссылке: https://yandex.ru/search/customize
• частота запроса в регионе;

Рисунок 7. Результат выдачи по запросу «вк.ру»

Поисковый запрос «вк.ру» согласно поисковой системе Яндекс соответствует социальной сети vk.com, а не сайту кондитерской фабрики vk.ru .

Как было отмечено выше, большинство запросов являются короткими и по своему содержанию не понятно, что пользователь имел в виду, поисковой системе приходится догадываться о его реальной потребности, о том содержании, которое осталось недосказанным. Соответственно существуют разные категории пользователей с различными интересами, например, интересы автолюбителя, строителя, домохозяйки, и т.п. будут сильно отличаться по своему содержанию и пересекутся лишь в одном слове «ремонт», смотри рис. 8, рис. 9. Для борьбы с недоказанностью поисковые системы разработали полезный сервис – поисковые подсказки.

Рисунок 8. Пересечение запросов разных сегментов аудиторий в Яндекс

Рисунок 9. Пересечение запросов разных сегментов аудиторий в Google

При поисковом запросе появляются готовые заготовки – поисковые подсказки, и пользователю не нужно печатать весь запрос в поисковую строку. При появлении подсказки, пользователю нужно выбрать релевантную.

Персональные ответы могут появляться как в списке результатов поиска, так и в подсказках. Поисковые системы формируют их на основе пользовательского поведения, это значит, что подсказки для разных людей будут разными и, чем дольше и чаще пользователь вводит запросы одной тематики, тем персональный поиск для него будет более релевантным и точнее определять поисковые подсказки.

Технология Спектр [12] от Яндекс формируют поисковые неоднозначные запросы, например, по запросу «ремонт» один пользователь планирует найти место приема стиральных машин, второй – автосервис, третий – строительную компанию. Технология Спектр по нечетким или общим ключевым словам формирует в выдаче разнообразные ответы со ссылками на коммерческие, информационные сайты. Например, если сегмент пользователя определен (ремонт iphone), то ему будут показаны как ответы коммерческого характера с адресом сервис-центра, так и информационные, с рекомендациями о самостоятельном ремонте телефона.

Рисунок 10. Технология Спектр от Яндекса

Например, в запросе «колдрекс инструкция» название лекарства «Колдрекс» — объект, который попадает в категорию «лекарства». А объект «Пушкин» относится к двум категориям — «поэты» и «города».[12]

Рисунок 11. Реализация технологии Спектр

Обратите внимание, на то, что при запросе «лук» в поисковой выдаче превалирует лук репчатый, а при добавлении в запрос слова «купить» в поисковой выдаче релевантным ответом будет лук для стрельбы, игнорируя лук репчатый. Это обусловлено пользовательским поведением в ретроспективе, когда реальным спросом запрос «лук» оценивается как неточный запрос, означающий в большинстве случаев лук репчатый и в минимуме случаев лук для стрельбы, то «лук купить» – это коммерческий запрос, который соответствует ответу лук для стрельбы.

Заключение

Поисковые запросы необходимо разделять для понимания потребительского поведения в поиске и подготовки целевой страницы в качестве ответа на его запрос. Данная классификация не исчерпывающая, и может дополняться в зависимости от задачи оптимизатора сайта. Каждая группа запросов может быть более приоритетной и зависящей от цели сайта. Поисковые запросы в дальнейшем могут быть кластеризированы в зависимости от тематики запросов и распределены по посадочным страницам для лучшего видения сайта поисковыми системами.

Литература

1. Сервис Liveinternet www.liveinternet.ru
2. Method for node ranking in a linked database http://www.google.com/patents/US6285999
3. Матрикснет https://yandex.ru/company/technologies/matrixnet/
4. Fonseca B. M. et al. Discovering search engine related queries using association rules //Journal of Web Engineering. – 2003. – Т. 2. – №. 4. – С. 215-227.
5. Brin S., Page L. Reprint of: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine //Computer networks. – 2012. – Т. 56. – №. 18. – С. 3825-3833.
6. Strohman T. et al. Indri: A language model-based search engine for complex queries //Proceedings of the International Conference on Intelligent Analysis. – 2005. – Т. 2. – №. 6. – С. 2-6.
7. И. Ашманов, А. Иванов. Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах (3-е издание, 2011)
8. Pan B. et al. The dynamics of search engine marketing for tourist destinations //Journal of Travel Research. – 2011. – Т. 50. – №. 4. – С. 365-377.
9. Paraskevas A. et al. Search engine marketing: Transforming search engines into hotel distribution channels //Cornell Hospitality Quarterly. – 2011. – Т. 52. – №. 2. – С. 200-208.
10. Ghose A., Yang S. An empirical analysis of search engine advertising: Sponsored search in electronic markets //Management Science. – 2009. – Т. 55. – №. 10. – С. 1605-1622.
11. Jerath K., Ma L., Park Y. H. Consumer click behavior at a search engine: The role of keyword popularity //Journal of Marketing Research. – 2014. – Т. 51. – №. 4. – С. 480-486.
12. Технология Спектр https://yandex.ru/company/technologies/spectrum

УДК 37.022

Плотников Андрей Викторович,

кандидат экономических наук,

доцент кафедры менеджмента

ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», г. Пермь

Plotnikov A.V. plotnikov-av@mail.ru

ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА ПОИСКА И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАИМСТВОВАНИЙ СЕГМЕНТОВ ТЕКСТА С УЧЕТОМ КРОСС-ЯЗЫКОВОГО ФАКТОРА

ELECTRONIC SEARCH SYSTEM AND DEFINITIONS TEXT PLAGIARISM WITH THE CROSS-LANGUAGE FACTOR

Аннотация

В работе рассматривается система Антиплагиат, описываются характеристики альтернативных онлайн систем проверки текстов на уникальность: Etxt Антиплагиат, Text.Ru, AdvegoPlaguatus, Content-Watch.Ru, DCFinder. Определяются проблемы сервисов по обнаружению антиплагиата со стороны «серых систем» по повышению процента уникальности проверяемого текста. Предлагается алгоритм подготовки текстовой работы к проверке на антиплагиат. Разрабатывается основная концепция нового сервиса, позволяющего проверять кириллические тексты на наличие заимствований в англоязычных источниках.

Summary

The paper examines the “Antiplagiat” (“Anti-plagiarism”) system, describes the characteristics of alternative online plagiarism checkers: Etxt Antiplagiat, Text.Ru, AdvegoPlagiatus, Content-Watch.Ru, DCFinder. It defines the problems of detecting hidden artificial increase of text uniqueness by “shadowy systems”. It proposes an algorithm of preparing the text for plagiarism check. It elaborates the main concept of a new service, which allows to check Cyrillic texts for borrowings from English-language sources.

Ключевые слова: плагиат, антиплагиат, плагиат текста, проверка на антиплагиат, качество образования.

Keywords: plagiarism, anti-plagiarism, plagiarism of the text, verification of anti-plagiarism, quality of education.

Введение

В настоящее время ходит множество споров по поводу заимствования чужих текстов в научных работах В.И. Сперанского [1, С. 252-256.], В.В. Чистякова и Е.В. Ястребовой [2], Е.В. Шараповой [3, С. 215-219]. Данные проблемы нашли свое отражение в научных статьях отечественных авторов. Н.В. Авдеева, О.В. Никулина, А.В. Сазанов [4, С. 49-51] и А.М. Сологубов [5, С. 11-16], Л.Б.  Ситдикова [6, С. 14-19], Г.Ч. Синченко и Н.М. Николаенко [7, С. 49-54] в своих работах обосновали актуальность по поводу использования системы Антиплагиат научно-педагогическими работниками. А.А. Вяткин и А.В. Затонский [8, С. 46-47] предложили оригинальный алгоритм семантически эквивалентного преобразования текстов, позволяющий делать текст неузнаваемым для систем антиплагиата. Таким образом, они определили слабые стороны система Антиплагиат, над которыми нужно серьезно подумать разработчикам.

Иностранные коллеги [9] [10] определили «плагиат» как повторное использование предыдущих идей автора предшествующей работы или даже отдельных фраз текста без указания источника. В работе [11] китайских ученых говорится о различиях в подходе к определению плагиата для американских и китайских академических учреждений. Е.С. Чиркин в своей работе [12] дал определение понятия «плагиат» как умышленное присвоение авторства чужой работы или ее части. Как видно из сравнительной характеристики определений «плагиат» отечественными и зарубежными учеными принципиальной разницы нет. Е.С. Чиркин определил правовое поле ответственности за плагиат – авторские и смежные права. Он указал источник правомерного использования чужой интеллектуальной собственности (ГК РФ, ст. 1274 «Свободное использование произведения в информационных, научных, учебных или культурных целях»), определил способы борьбы с плагиатом в системе образования, методы антиплагиата (анализ множества слов, сравнение строк, межъязыковое определение текста, определение плагиата на основе цитат, стилометрия – анализ стилистики) и плагиата (полное заимствование, замаскированный плагиат, пересказ, перевод, плагиат идей). Что касается плагиата идей, то данный вид плагиата практически невозможно определить без определения других видов плагиата, поскольку идея – это многозначное понятие, не имеющее материальных форм обрамления в отличие от текста, техники, звука и видео. На основе принципов (морфология, нечеткий поиск, шинглы и пассажи) работы систем антиплагиата определенных Е.С.Чиркиным в данной работе будет предложена новая программа для обнаружения заимствований в тексте из англоязычных источников. P. Clough еще в 2003 г. в своей работе [13] предлагает механизм автоматического распознавания текста на наличие заимствований  тексте. Е.С.Чирков провел описательный анализ наиболее известных систем антиплагиата (Антиплагиат от ЗАО «Форексис» (http://antiplagiat.ru/), AdvegoPlaguatus, eTxtАнтиплагиат, ИСКОП – закрытая система). Целевая аудитория сервисов по разпознованию плагиата: академическая среда (заинтересована в проверке учебных и научных работ) и бизнес-среда (заинтересована в проверке текста сайта для лучшего ранжирования поисковыми системами Google и Яндекс –  поисковой оптимизации сайта на основе уникального контента).

В данное время существуют и другие системы по обнаружению заимствований в тексте, такие как Text.Ru, Content-Watch.Ru, DCFinder (Double Content Finder).

Описательный анализ сервисов, определяющих заимствования в тексте

AntiPlagiat.ru. Интернет-сервис AntiPlagiat.ru предназначен для преподавателей и учителей России. Основной функционал интернет-сервиса заключается в реализации проверки текстов на наличие заимствований из общедоступных сетевых источников (статьи, размещенные в Интернете, информация, взятая с сайтов, порталы «в помощь студенту» с готовыми контрольными, рефератами, курсовыми, дипломными работами).[14] Дополнительно подключаются платные услуги: база РГБ, а также нормативно-правовая документация.

eTXT Антиплагиат (Etxt, ETXT) [15] является программой для проверки уникальности контента (для Интернет-оптимизаторов) текста (для обывателей). В данной программу существует 2 режима проверки текста: первый для документов (txt, doc и др.), второй для web-страниц в сети Интернет.  У ETXT Антиплагиат существуют 6 режимов проверки текста на уникальность:

-проверка уникальности – стандартная проверка на уникальность;

-экспресс проверка – ускоренная (упрощенная) проверка текста;

-глубокий анализ – программа проверяет текст с более уточненными требованиями;

-пакетный режим – одновременная проверка нескольких документов на уникальность (до 500 документов);

-проверка сайта – проверяет сразу несколько страниц указанного сайта (по количеству сайтов (web-страниц) ограничений нет, соответственно для данной проверки требуется определенное количество времени);

-сравнение текстов на наличие схожести.

AdvegoPlaguatus имеет дружелюбный интерфейс, работает по тем же принципам, что и Etxt Антиплат. Даннй онлайн сервис афилирован с почти одноименной биржей контента Advego.

Text.Ru Онлайн сервис распознания неуникального контента в интернете, предназачен для SEO-оптимизаторов, копирайтеров. Отличительное преимущество заключается в бесплатной работе сервиса, проверки орфографии в тексте. Методика определяет заимствования после перестановки слов и отдельных фраз местами, игнорирует изменения падежей, времен и других грамматических категорий слова. Данный алгоритм проверки текста на заимствования, принципиально отличающийся от проверки методом шинглов. Таким образом, при некачественном рерайте с изменением каждого пятого или четвертого слова, будет обнаружен заимствованный текст и его источник.

Content–Watch.Ru – независимый инструмент для проверки уникальности текстового контента. Мы не аффилированы ни с одной из бирж контента. С помощью нашего сервиса можно проверить уникальность текста, введенного пользователем, либо уникальность контента сайта, то есть текста, размещенного на отдельной веб-странице (либо на нескольких страницах). Онлайн инструмент предназначен для работников в интернет-среде. Методика проверки отличается от проверки методом шинглов, имеет многоступенчатый алгоритм, позволяющий проверять уникальность быстрее и более точно, чем позволяют другие популярные на сегодняшний день методы [16].

DCFinder – сервис для проверки уникальности текстового контента, аффилирован с биржей копирайтеров Textbroker.ru, имеет схожесть по своему алгоритму проверки текста с онлайн сервисом Advego Plagiatus.

По результатам описательного анализа можно сделать вывод о том, что в академической среде представлен только один сервис Антиплагиат.ру, все остальные сервисы ориентированы на работу с бизнес-сообществом.

Проблемы сервисов по обнаружению антиплагиата

Первая проблема, с которой сталкиваются создатели сервисов и по обнаружению заимствований в тексте – это создание диаметрально противоположных систем (AntiplagiatExspress.ru, Iplag.ru, Antiplagius, AntiplagiatFox, vsesdal.com, furtum.ru, antiplagiatu.net, aplagiat.ru, killer-antiplagiata.ru, author24.ru, plagiatoff.ru и другие сервисы), позволяющих повышать уникальность текста за считанные минуты. Возможно многие из этих систем являются клонами друг друга. Важно обратить внимание на тенденцию появления сервисов с подобным функционалом. Соответственно, производство систем по повышению уникальности текста обусловлена повышенным спросом со стороны учащихся бакалавриата и магистратуры, а значит данный сегмент не заслуживает академической степени или квалификации бакалавра или магистра. Данную проблему можно было бы решить при создании единой базы студенческих выпускных квалификационных работ.

Вторая проблема заключается в искажении и замещении транслитизационного текста учащимися для прохождения проверки с успешным результатом. Далее в данной работе будет предложен алгоритм проверки транслитизационного текста на наличие заимствований.

Концепция нового сервиса, позволяющего проверять кириллические тексты на наличие заимствований у англоязычных источников

Данная концепция основана на результатах работы Nava Ehsan и Azadeh Shakery [17], в которой рассматривается особенность поиска заимствований текста с учетом кросс-языкового фактора. Кросс-языковому поиску заимствований посвящена следующая работа [18] авторов Marc Franco-Salvador, Paolo Rosso и Manuel Montes-y-Gómez, в которой авторы уделили внимание лексической многозначности фраз в зависимости от конкретного языка.

В другой работе [19] авторы (Marc Franco-Salvador и соавторы) предложили гибридные модели для оценки семантического сходства двух сегментов текста на разных языках (испанско-английский и русско-английский).

На основе актуальности программного обеспечения, позволяющего определять некорректные заимствования был создан первичный рабочий прототип, позволяющий выполнять общую последовательность действий:

Копирование и вставка русского текста в интерфейс системы

Автоматический перевод текста с русского языка на английский язык (через API Google Translate)

Проверка полученной англоязычной семантики на наличие заимствований в сети Интернет по англоязычным базам: открытые источники Интернет в том числе файлы в форматах pdf doc docx ppt pptx + база цитирования google scholar (примечание: если перевести с русского языка на английский язык текст в автоматическом переводчике, то около 50% семантики будет схожей с «ручным» переводом)

Составление отчета с подсветкой заимствований. Основным результатом работы Программы является отчет о проверке документа. В отчете отмечаются те фрагменты проверяемого документа, найденные в текстовых базах. Частичный функционал заимствован из сервиса Система Антиплагиат.МГУ.[20]

Рисунок 1. Алгоритм подготовки текстовой работы к проверке на антиплагиат

В данной работе не рассматривается использование нескольких баз текстовых данных, работа со статистическими отчетами, личным кабинетом пользователя, так как данная система является прототипом с ограниченным функционалом.

Заключение

Предложенная программа предназначена для поиска некорректных заимствований учебного и научного плагиата у магистрантов, аспирантов, докторантов и может стать основной проверки русскоязычных текстов учебных и научных работ на наличие заимствований в англоязычных источниках. Принцип работы Программы – автоматический перевод текста на английский язык и сопоставление англоязычного текста с базой источников в сети Интернет с целью обнаружения в них идентичных сегментов фраз, предложений или отдельных абзацев.

Целью проверяющего является на основе созданного программой отчета принять дальнейшее положительное или отрицательное решение по данной работе.

В перспективе появится интеграция с другими текстовыми библиотеками для более точного определения заимствований и возможность работы со статистическими отчетами. Для регистрации пользователей в Программе, планируется использование уже известных решений. Внедрение информирования проверяющих о попытках «обмана» со стороны проверяемых на основе замены русских символов на латиницу «A B C E P M O H y u X K» без изменения их смыслового содержания с целью повышения оценки оригинальности текста.

Литература

1. Сперанский В.И. «Антиплагиат» – безупречная ли программа? // Социально-гуманитарные знания. 2014. № 1. С. 252-256.
2. Чистяков В.В., Ястребова Е.В. О применении системы Антиплагиат // Пробелы в российском законодательстве. 2013. № 1. С. 203.
3. Шарапова Е.В. Исследование возможностей системы «Антиплагиат» для обнаружения заимствований // Перспективы науки и образования. 2013. № 3. С. 215-219.
4. Авдеева Н.В., Никулина О.В., Сазанов А.В. «Антиплагиат.РГБ»: найти и обезвредить // Университетская книга. 2012. Т. окт. № 8. С. 49-51.
5. Авдеева Н.В., Никулина О.В., Сологубов А.М. Система «Антиплагиат.РГБ» и недобросовестные авторы диссертаций: кто победит? // Научная периодика: проблемы и решения. 2012. № 5. С. 11-16
6. Ситдикова Л.Б. Внедрение программы «Антиплагиат» в систему российского образования // Право и образование. 2012. № 12. С. 14-19
7. Синченко Г.Ч., Николаенко Н.М. Плагиат — Контрплагиат — Антиплагиат // Научный вестник Омской академии МВД России. 2013. № 3 (50). С. 49-54
8. Вяткин А.А., Затонский А.В. Алгоритм противодействия системе Антиплагиат // Вестник КИГИТ. 2012. № 7 (25). С. 46-47.
9. Park C. In other (people’s) words: Plagiarism by university students–literature and lessons //Assessment & evaluation in higher education. – 2003. – Т. 28. – №. 5. – С. 471-488.
10. Asad Abdi, Norisma Idris, Rasim M. Alguliyev, Ramiz M. Aliguliyev, PDLK: Plagiarism detection using linguistic knowledge, Expert Systems with Applications, Volume 42, Issue 22, 2015, PP. 8936-8946. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.048.
11. Guangwei Hu, Jun Lei, Plagiarism in English academic writing: A comparison of Chinese university teachers’ and students’ understandings and stances, System, Volume 56, 2016, PP. 107-118. http://dx.doi.org/10.1016/j.system.2015.12.003.
12. Чиркин Е.С. Использование систем антиплагиата в образовании // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2013. №6 (2) С.3380-3387.
13. Clough P. et al. Old and new challenges in automatic plagiarism detection //National Plagiarism Advisory Service, 2003; http://ir. shef. ac. uk/cloughie/index. html. – 2003.
14. Система анализа текстов на наличие заимствований [Электронный ресурс] URL: http://www.antiplagiat.ru/index.aspx
15. Проверка на уникальность с eTXT Антиплагиат [Электронный ресурс] URL: http://zone-pc.ru/index.php/soft/etxt-antiplagiat/
16. Описание сервиса Content Watch: https://content-watch.ru/about/
17. Nava Ehsan, Azadeh Shakery, Candidate document retrieval for cross-lingual plagiarism detection using two-level proximity information, Information Processing & Management, Vol. 52, 6, November 2016, PP. 1004-1017, http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2016.04.006.
18. Marc Franco-Salvador, Paolo Rosso, Manuel Montes-y-Gómez, A systematic study of knowledge graph analysis for cross-language plagiarism detection, Information Processing & Management, Volume 52, Issue 4, 2016, PP. 550-570. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2015.12.004.
19. Marc Franco-Salvador, Parth Gupta, Paolo Rosso, Rafael E. Banchs, Cross-language plagiarism detection over continuous-space- and knowledge graph-based representations of language, Knowledge-Based Systems, Volume 111, 2016, PP. 87-99, http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2016.08.004.
20. Система Антиплагиат.МГУ. – М.: МГУ, 2009. www.msu.ru/projects/antiplagiat/info/antiplagiat-sistema.doc