Как наука о данных в корне меняет рекламный бизнес

Как наука о данных в корне меняет рекламный бизнес
Mr. Pixel
Mr. Pixel
10 июля
0
167

Каждый день отрасль знаний о данных, которую уже смело можно называть наукой, затрагивает нашу с вами жизнь. Когда мы делимся фотографией в Facebook, соцсеть предлагает отметить на ней друга. Когда мы смотрим какое-то шоу, оно рекомендует нам похожий продукт. Когда мы используем сервис Google Maps, это позволяет нам выбрать оптимальный маршрут для того, чтобы попасть в пункт назначения. Наука о данных применяется в современном мире повсеместно, и индустрия рекламы в этом плане не исключение.

Рекламный бизнес очень быстро становится интеллектуальным благодаря информационным технологиям. Индустрия привлекает самых талантливых людей, чтобы решать интересные и невероятно сложные бизнес-задачи – такого ажиотажного спроса на data-специалистов не было еще никогда. И эти специалисты, занятые в рекламном бизнесе, работают сразу по нескольким направлениям. Так какие факторы, влияющие на современный мир рекламы, можно назвать ключевыми?

1. Понимание аудитории для более точного таргетинга

url Маркетологи стремятся наладить контакт с восприимчивой и внимательной аудиторией через разные каналы. Для того чтобы понять интересы потребителей, их поведение, намерение сделать покупку, то, какие устройства они используют и к каким домохозяйствам принадлежат, необходимо привлечь различные статистические данные, включая first- и third-party data, идентификаторы устройств и другие источники получения данных, позволяющие построить аудиторные сегменты для таргетинга и формирования отчетности.

2. Оптимизация рекламной кампании для повышения производительности

urlУ каждой кампании есть цель, будь то достижение определенной аудитории в масштабе или повышение вовлечения и конверсий на сайте и в приложениях бренда. Для оптимизации компании и достижения поставленных целей необходимо много экспериментировать, чтобы понять, что работает, а что нет, собирать инсайты, проводить анализ производительности, а затем делать прогнозы, опираясь на полученные знания. Алгоритмы рекомендуют определенные сайты, устройства или сегменты аудитории, которые показывают хорошие результаты, что позволяет оптимизировать расходы. Розничный бренд может оптимизировать расходы в середине кампании, ориентированной на мобильные устройства, разработав больше специальных приложений и инициировав офлайн-продажи. Ключевое слово здесь – «обучение», поскольку зачастую неизвестно, какая аудитория является наиболее эффективной, и где ее можно найти.

3. Правильная цена

urlНи один рекламодатель не хочет переплачивать, и ни один паблишер не желает упускать свою финансовую выгоду. Программные алгоритмы для оптимизации ценообразования играют определяющую роль в получении дохода как рекламодателями, так и паблишерами. А ценовые рекомендации на рекламном рынке опираются исключительно на исторически сложившиеся закономерности ценообразования, пожизненную ценность потребителя, бюджеты кампаний, конкурентное ценообразование и данные об аудитории.

4. Анализ потребительских инсайтов для определения вектора кампаний

urlИнсайтыи уроки, вынесенные из предыдущих кампаний, могут быть перенесены на будущие мероприятия. Находя схожесть между различными аудиториями, а также анализируя и визуализируя их производительность, маркетологи и агентства могут намного точнее «целиться» в своего потребителя. Это столь же просто, как корректировка и совершенствование рекламной кампании бренда при помощи широкого демографического таргетинга.

5. Классификация инвентаря для контекстной релевантности и brand safety

urlКлассификация инвентаря помогает в обоих случаях: в размещении рекламного объявления в правильном контексте и в его блокировании в случае попадания в неблагоприятную и небезопасную для бренда среду. Большинство маркетологов хотело бы избежать размещения рекламы рядом с негативным контентом. Туристическая компания не хочет, чтобы ее объявление появилось на сайте, содержание которого говорит о нестабильной политической ситуации в той стране, в которую продаются туры. В то же время многие хотели бы давать контекстно-уместные объявления, чтобы увеличить их эффективность. Чтобы классифицировать и категоризировать инвентарь, нужно проанализировать миллионы сайтов и приложений, используя обучающие алгоритмы.

6. Прогноз инвентаря для медиапланирования

urlДля того чтобы обеспечить безопасность инвентаря, медиапланирование нуждается в прогнозировании онлайн-инвентаря. Паблишерам оно нужно для оптимизации доходов и гарантий доставки контента. Но с ростом числа параметров прогнозирования возрастает и сложность этого процесса. Относительно просто предсказать рост предложения инвентаря в месяц, но очень сложно прогнозировать это предложение для женщин в возрасте от 25 до 54 лет, имеющих двух детей, заинтересованных в покупке кроссовера и живущих, к примеру, в Подмосковье. Для управления инвентарем в этом случае необходим анализ данных, который объединяет сведения об аудитории и исторические данные о трафике.

7. Отслеживание фальшивого трафика

urlТам, где есть деньги, всегда будет мошенничество. Сегодня мы видим много мошеннических действий как в сфере цифровых платежей, так и в рекламной индустрии. К сожалению, люди не могут сразу вычислить такие объявления-подделки. Чтобы идентифицировать подобный трафик, нужно научиться обнаруживать любую аномалию, например, отклоняющиеся от нормы объемы информационных потоков из определенного региона, с конкретного устройства или браузера, в то или иное время суток.

Так чем же обусловлен этот большой сдвиг рекламных решений в сторону data-driven парадигмы? Во-первых, измеримость digital-среды помогает собирать данные в беспрецедентном масштабе. Во-вторых, решения, основанные на больших данных, обеспечивают необходимыми инструментами для хранения и анализа этих массивных наборов данных, чтобы получить ответ на все вопросы в режиме реального времени – буквально за какие-то миллисекунды. В-третьих, «облачные» решения обеспечивают инфраструктуру данных и масштаб по доступной цене.

Нравится нам это или нет, вся цепочка рекламного ценообразования меняется под влиянием науки о данных. Таргетинг, оптимизация, эффективность кампаний, потребительские инсайты, brand safety, контекстуальный эффект и борьба с мошенничеством – все это становится намного проще, если прибегнуть к помощи магии, созданной наукой о данных. Так что, как ни крути, а ваша жизнь, уже становится лучше. Просто пристегните ремни и наслаждайтесь поездкой.

В подготовке статьи были использованы материалы AdExchanger

Комментарии к статье (0)