РИФ+КИБ 2011: технологии интернет-рекламы: обзор

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 2701

В секции «Технологии Интернет-рекламы» докладчики раскрывали концепции своих рекламных продуктов, их эволюцию, возможности таргетинга, форматы носителей.

Роман Филиппов (генеральный директор Интернест Холдинг) выступил с докладом «Рекламные технологии на стороне клиента и агентства». В своем докладе Роман озвучил следующие технологии:

  1. Управление баннерной рекламой (таргетинги, предполагающие, как фильтрация аудитории, так и учет специфики обращения к разным видам ее, управление коммуникацией, динамическая генерация баннеров при наличии целой линейки продуктов, сбор и накопление статистики).
  2. Управление контекстной рекламой (стратегии и управление ставками, подбор слов, интеграция с ERP, генерация объявлений, консолидация статистики).
  3. Demand Side такие платформы, как Google ремаркетинг, бумеранг в Соловье (покупка трафика с внешним таргетированием, внешние источники таргетинга, в том числе анкетные данные, ключевой элемент - data mining).
  4. Текущий мониторинг кампании (график выхода, выполнение прогнозов, работоспособность ссылок, снятие скриншотов) и рекламируемого сайта.
  5. Оптимизация таргетингов (аудитория, параметр отгрузки, места размещения), целевых страниц, конверсии, креативов.
  6. Глубокая интеграция с бэкофисом рекламодателя (дальше, чем регистрация или оформление заказа на сайте, трекинг затрат на длинных промежутках, офлайн активность).
  7. Видео и ричмедийные платформы.

Оценка результатов:

  • Качественная: профили аудитории кампаний (соц.дем интересы бренд-метрики).
  • Количественная эффективность (постклик, поствью, мультитач).

Тренды и особенности 2011 года:

  • ROI.
  • Работа на всех уровнях воронки продаж.
  • Интеграция бизнес-процессов и управление кампаниями.
  • Увеличение роли и стоимости знаний.
  • Спрос на demand side платформы.
  • Увеличение числа инструментов и систем.
  • Увеличение роли работы с бэкофисами клиентов.

Рекламные технологии, выросшие из решений для площадок, двигаются в сторону задач бизнеса. Сейчас требуется интеграция на высоком уровне. Но технологическая экосистема очень обширная – «места под солнцем хватит всем»

Далее выступил Лев Глейзер (директор по развитию медийных продуктов Яндекса) с докладом «Математика таргетинга».

В своем докладе Лев раскрыл механизмы вероятностного определения соц.дем параметров всей аудитории Рунета.

По словам Льва, таргетинг в Интернете это:

  • Способ ограничить коммуникацию.
  • Интерактивность позволяет принимать решение по каждому контакту.
  • География, сайт, формат, технология баннера, слова на странице, слова из поиска, браузер, провайдер.
  • Параметры контакта с ID (регистрация, частота).
  • Знание о пользователе.

Аффинити (или профильность):

  • Каждый человек ведет себя по-разному в разное время.
  • При анализе статистики данные объединяются и усредняются.
  • У рекламодателя нет точного знания, как говорить с каждым потребителем, только со статистической группой.

Проблема: необходимо обеспечить индивидуальный подход к каждому пользователю. Решение: ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ подход вместо СТАТИСТИЧЕСКОГО.

Идея проекта:

  • Собрать статистику в разрезе пользователя/ID.
  • Проанализировать выборку, про которую что-либо точно известно.
  • Найти закономерности, отличающие одну целевую группу от другой.
  • Анализировать статистику каждого ID и приводить к вероятности попадания в группу.

Вероятностный подход:

  • Учитывает противоречивость и неполноту данных.
  • Высокая степень достоверности.
  • Возможность перевзвешивать под внешние факторы.
  • Задействует 100% аудитории.
  • Можно выбрать лучших/характерных при использовании.

Выделение факторов:

  • Анализируем зависимости между целевой группой и поведением.
  • Вычисляем метрики из любой известной информации.
  • Отбираем сильные факторы для конкретной классификации.
  • Несколько наборов факторов для разных аудиторий.

На этом построен принцип машинного обучения. В применении это выглядит следующим образом:

Берем внешние категории -> смотрим похожее «поведение» -> предполагаем, что этому пользователю это свойственно -> оцениваем достоверность предположения

Такой подход уже обеспечил Яндексу корреляцию с данными TNS по полу в 78% случаев. Как сообщил Лев, метод будет решением в случаях, когда «мальчик ведет себя как девочка» применительно к рекламным технологиям. Также стало известно, что этот соц.дем таргетинг уже применяется на внутренних страницах Яндекса. Самая большая сложность, по мнению Льва, - объяснить рынку такой математический подход:

«Рекламный рынок должен обладать большим количеством математиков, чем сейчас».

Ирина Грачева (директор по рекламе HeadHunter Group) «Возможности точного таргетинга: что такое расширенный соцдем и на каких ресурсах он возможен. А главное – зачем?»

Виды таргетинга:

  • По пересечению аудитории.
  • Поведенческий.
  • По параметрам профиля.
  • Географический.
  • Частотный.

Но все эти виды таргетинга, к сожалению, могут никак не повлиять на увеличении продаж.

Особенности медийной рекламы на job-сайтах:

  • Высокое доверие и лояльность аудитории.
  • Много трафика.
  • Много точной информации об аудитории.
  • Четкая сегментация и система таргетингов.
  • Малое количество рекламных позиций.
  • Персональное восприятие рекламного сообщения.

Job-сайты знают о своих пользователях больше правды, чем кто-либо другой и могут использовать эту информацию для рекламного таргетинга. Люди не врут относительно своего возраста, пола и желаемого дохода в своих резюме, в отличие от тех же социальных сетей.

Читайте также:

РИФ+КИБ 2011: как в Рунете интернет-маркетингу учат

РИФ+КИБ 2011: между Сциллой и свободой

РИФ+КИБ 2011: партнерский маркетинг

РИФ+КИБ 2011: считаем пользователей правильно

(Нет голосов)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
    ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
    Рейтинг Известности 2018: старт народного голосования
    Михаил Р
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Михаил Р - 1. Demis 2. кокс 3. Ашманов 4. Скобеев 5. Digital Strategy
    Тест: Кто как пробежал, или Итоги клиентского рейтинга SEOnews 2018
    Анна Макарова
    338
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Анна Макарова - Друзья, спасибо всем за участие! Мы определили победителей. Кто ими стал - вы найдете по ссылке: www.seonews.ru/events/darim-knigi-ot-mif-pobediteli-opredeleny/ Если вы стали одним из победителей, обязательно свяжитесь с нами по указанной в новости (по ссылке выше) почте. Всем хороших выходных! =)
    SEO глазами клиентов 2018
    Артур Якушев
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Артур Якушев - >сейчас же сложно найти агентства, которые специализируются только на SEO Не так и сложно найти нас www.msk.lapkinlab.ru
    Рейтинг Известности 2018: второй этап народного голосования
    Константин Сокол
    3
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Константин Сокол - Кто был ответственный за дизайн таблицы голосования? Копирайтер?
    Комплексный аудит интернет-магазина от «Ашманов и партнеры». Часть 1
    Александр Сова
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Александр Сова - А вот и сеошники подъехали, покидать на вентилятор :D
    Кейс: вывод лендинга по изготовлению флагов на заказ в ТОП 1 по Санкт-Петербургу
    utka21
    4
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    utka21 - Кейс как кейс. Для некоторых станет вполне возможно полезным. ( Для конкурентов точно) . А вот с комментариями , что то пошло не так )
    Не очень удачный кейс продвижения сайта по услуге «Трезвый водитель» в Москве
    Кирилл Щербаков
    3
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Кирилл Щербаков - "даже пришлось подключить отслеживание звонков с сайта" "Даже" - как будто это что-то нереальное
    Как использовать Python для LSI-копирайтинга
    Evgeny Montana
    6
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Evgeny Montana - спасибо)
    Стартовал сбор заявок на участие в рейтинге «Известность бренда SEO-компаний 2018»
    Артем Первухин
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Артем Первухин - Make KINETICA Great Again!
    Эксперимент: как уникальность контента влияет на продвижение сайта
    Ilia Nazmutdinov
    2
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Ilia Nazmutdinov - Кстати, ПФ не работают на нулевом трафике. Пока на сайт не льются тысячи показов по одним и тем же запросам влияние оказывает ток ссылочное\внешнее и внутреннее\ и внутренняя оптимизация.
    ТОП КОММЕНТАТОРОВ
    Комментариев
    910
    Комментариев
    834
    Комментариев
    554
    Комментариев
    540
    Комментариев
    483
    Комментариев
    373
    Комментариев
    338
    Комментариев
    262
    Комментариев
    241
    Комментариев
    171
    Комментариев
    156
    Комментариев
    137
    Комментариев
    121
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    96
    Комментариев
    80
    Комментариев
    67
    Комментариев
    61
    Комментариев
    60
    Комментариев
    59
    Комментариев
    57
    Комментариев
    55
    Комментариев
    54

    Отправьте отзыв!
    Отправьте отзыв!