РИФ+КИБ 2011: технологии интернет-рекламы

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.