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:
- 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).
- Управление контекстной рекламой (стратегии и управление ставками, подбор слов, интеграция с ERP, генерация объявлений, консолидация статистики).
- 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).
- Текущий мониторинг кампании (график выхода, выполнение прогнозов, работоспособность ссылок, снятие скриншотов) и рекламируемого сайта.
- Оптимизация таргетингов (аудитория, параметр отгрузки, места размещения), целевых страниц, конверсии, креативов.
- Глубокая интеграция с бэкофисом рекламодателя (дальше, чем регистрация или оформление заказа на сайте, трекинг затрат на длинных промежутках, офлайн активность).
- 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
ВКонтакте
