Яндекс представил новый метод измерения аудитории наружки

Вторую секцию маркетингового потока Yet another Conference 2017 открыл Евгений Ломизе, директор по стратегическому развитию рекламных технологий и продуктов. Докладчик рассказал, как Яндекс движется к преодолению разобщенности онлайн- и офлайн-среды, и представил новый метод измерения аудитории цифровых щитов.

По словам Евгения, новый метод позволит управлять opportunity to see для рекламных щитов. Ранее наружка не умела этого делать.

Это пилотная технология, с помощью которой анализируются щиты у переходов, когда поток машин остановился. Далее можно будет смотреть шире – в движении, с учетом погоды и т.д.

Как работает новый метод:

1. Для каждого экрана и времени суток Яндекс определяет размер аудитории, ее соцдем. характеристики, а также частоту уникального пользователя.

2. Яндекс измеряет направление и скорость движения всех, кто попадает в зону видимости рекламных материалов на билбордах.

3. Определяем поток пользователей с помощью GPS. Например, в зоне видимости есть люди с Яндекс.Навигатором, плюс есть статистика, сколько в среднем человек ездят в одной машине.

4. Рассчитывается плотность потока с учетом тех автомобилей, в которых не работают на данный момент приложения Яндекса.

Пример Mazda

Предпосылки: развитие Яндекс.Аудиторий

Предпосылками для создания нового метода стали разработки в направлении сращивания данных офлайна и онлайна в рамках Яндекс.Аудиторий.

В России Яндекс видит миллиард кук, где 700 млн – это роботы и только 300 млн – это реальные куки (однако это все равно в два раза больше населения РФ). Вывод: измеримость оставляет желать лучшего.

Яндекс в поисках человека: crypt ID

Мы шли по пути исследования цифрового следа. Брали все куки и склеивали, используя факторные (оставленные пользователем) и вероятные данные (машинное обучение), – говорит Евгений Ломизе.

Существует и обратный процесс – расклейка. Она позволяет повысить точность при сохранении покрытия. Например, сейчас Яндекс может в течение нескольких минут определить, что за клавиатуру сел другой человек, и тут же изменить профиль, по которому таргетируется реклама.

Так из 300 млн кук Яндекс сформировал 60 млн crypt ID. Crypt ID – это идентификатор не пользователя, а идентификатор того, что можно склеить как некую общность. По словам Евгения, некоторые crypt ID – это недорасклеянные сущности двух персонажей, но это очень малая погрешность. Также бывает, что два крипто ID принадлежат одному человеку.

Далее эти сформированные crypt ID Яндекс обогащает всем, чем только может (поисковыми интересами, геокоординатами, данными своих CRM, данные сторонних DMP).

Достижения Я.Аудиторий за год

За год существования Я.Аудиторий было создано 140 тыс. сегментов, где 57% – данные из офлайна. Самое удивительное, по словам Евгения, это 46 тыс. геолокаций, которые используются для построения гиперлокального сегмента. Это самый популярный вид сегмента, который за год получился в Крипте.