Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

РИФ+КИБ 2011: технологии интернет-рекламы

Россия +7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 1978

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

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.
Поделиться 
Поделиться дискуссией:
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
SEOnews и Serpstat запускают конкурс для интернет-маркетологов
Анна Ольяная
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Анна Ольяная - благодарю :)
Как построить качественную ссылочную массу сайта
Айрат Рахимзянов
39
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Айрат Рахимзянов - Спасибо Кирилл. Сейчас восстановилась работа сервиса: take.ms/ttXrw
«Я оптимизировал сайт, а он не в ТОП! Что делать?»
Павел Горбунов
7
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Павел Горбунов - Как можно в инструменте tools.pixelplus.ru/tools/text-natural сравнить текст со страницы конкурента и со своей страницы? Я вижу возможность только для проверки одного урла.
Влияние HTTPS на ранжирование региональных поддоменов в Яндексе
Екатерина Иванова
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Екатерина Иванова - Посмотрите на сколько упал трафик и на сколько потом вырос:упал на 10-20% на 1 месяц, а вырос в итоге в 5 раз. Одним мартовским трафиком всё падение перекрыли. Или можно ждать Яндекс неопределённое количество времени со стартовым уровнем трафика. Упущенные возможности и всё-такое.
Мир глазами поисковых систем
Александр Рунов
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Александр Рунов - Какой регион, если не секрет? В Мск, в ряде ВК тематик (в тех же "окнах" или "колесах"), без работы с внешними факторами по ВЧ запросам в ТОП не выплывешь. Хотя в большинстве направлений вполне реально.
Google.ru внесли в реестр запрещенных сайтов
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Гон, все работает и будет работать. Да и пусть банят, будет как с рутрекером.
SEMrush: факторы ранжирования в Google в 2017 году
Анна Макарова
292
комментария
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Уважаемый S1, я тоже понимаю, что есть такие люди, которые заметив допущенную неточность несутся на всех парусах продемонстрировать "силу" своего ума. Спасибо вам за пристальное внимание. Это поможет нам быть лучше.
Монетизация сайта. Как, когда, сколько?
Ruslan Baybekov
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Ruslan Baybekov - Максим, добавили возможность вывода дохода на Яндекс Деньги и WMR.
Интеграция call tracking и CRM: углубленный анализ данных о звонках и продажах
Денис
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Денис - Какой смысл вообще в облачных CRM, обрезанный фугкционал, свое дописать невозможно, слив клиентов другим компаниям. Серверные бесплатные CRM куда надежней и кастамизируй как хочешь.
Дашборд Метрика 2.0 – мониторинг проблем на сайте в режиме реального времени
Константин Сокол
24
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Сокол - Есть динамика трафика по разделам. Этот виджет показывает некоторые фильтры, в результате которых с поиска выпадают целые разделы.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
292
Комментариев
262
Комментариев
219
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
55
Комментариев
52
Комментариев
48
Комментариев
45

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!