К 2026 году в России сформировалась обновленная нормативная база, регулирующая использование рекомендательных систем на сайтах. Законодательство теперь требует не только прозрачного информирования пользователей, но и вводит существенные штрафы за нарушения, а также обязывает владельцев платформ поддерживать отечественных производителей.
Базовые требования: информирование о рекомендательных технологиях
Основой регулирования остается Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (№149-ФЗ). Согласно статье 10.2-2, любой сайт или онлайн-платформа, использующие рекомендательные технологии, обязаны уведомлять об этом пользователей.
Что считается рекомендательными технологиями?
Под это определение попадают любые технологии, которые анализируют данные о поведении конкретного пользователя (история просмотров, клики, время на странице) для предложения ему персонализированного контента, товаров или услуг. К ним относятся:
— персонализированные ленты новостей и блоки «Вам может понравиться»,
— рекомендации товаров на маркетплейсах, основанные на предыдущих покупках и поиске,
— различный порядок выдачи результатов поиска для разных пользователей,
— персонализированные баннеры и email-рассылки.
Как именно информировать пользователей?
Закон требует, чтобы информация была размещена в доступном и понятном месте. На практике это реализуется через создание отдельного документа — «Положения об использовании рекомендательных технологий». В нем нужно подробно описать, какие именно алгоритмы и на каких основаниях работают.
Если сайт не использует такие технологии, он все равно может разместить «Положение об отсутствии рекомендательных технологий», чтобы официально заявить о соответствии закону и пояснить принципы выдачи контента (например, только по дате или по популярности у всех пользователей сразу).
Новые требования к маркетплейсам («Закон о российской полке»)
С 1 марта 2026 года вступают в силу изменения, которые затрагивают работу рекомендательных алгоритмов на маркетплейсах. Новые правила обязывают цифровые площадки отдавать приоритет российским товарам. Что изменится в алгоритмах?
— При поиске без указания бренда. Если покупатель ищет товар, не указывая конкретного производителя (например, просто «чайник» или «кроссовки»), маркетплейс должен в первую очередь показывать в рекомендациях российские товары.
— Поиск аналогов. Даже когда пользователь ищет конкретный иностранный бренд, площадка обязана параллельно рекомендовать ему аналоги из России.
Эти требования являются императивными для владельцев агрегаторов информации о товарах и направлены на поддержку отечественных производителей.
Ответственность и штрафы с 2026 года
Ключевым изменением 2026 года стало введение административной ответственности за нарушения в работе рекомендательных систем. Соответствующие поправки в КоАП РФ были приняты в конце 2025 года. Штрафы теперь применяются за:
— отсутствие функции авторизации для пользователей из РФ (для определенных видов ресурсов),
— сокрытие факта применения рекомендательных технологий или их использование с нарушением прав граждан.
Размеры штрафов:
— для граждан: от 10 000 до 20 000 рублей,
— для должностных лиц: от 30 000 до 50 000 рублей,
— для юридических лиц: от 500 000 до 700 000 рублей.
Особо строго карается игнорирование требований Роскомнадзора:
— невыполнение предписания о прекращении работы рекомендательной системы, ущемляющей права, влечет штрафы до 1,4 млн рублей для юрлиц,
— за повторные нарушения предусмотрены еще более высокие санкции.
Прозрачность алгоритмов и права пользователей
Законодательство 2026 года делает акцент на этичности алгоритмов. Владельцы сайтов обязаны гарантировать, что их рекомендательные технологии не используются для:
— дискриминации пользователей по социальным, политическим, религиозным или иным признакам,
— политической цензуры (намеренное скрытие или подавление контента определенной направленности алгоритмами).
Также пользователь должен иметь возможность влиять на получаемый контент — через явные фильтры, сортировку, отказ от cookie или написание в службу поддержки для разъяснения логики работы алгоритмов.