Статьи

 

Сегодня мы расскажем вам знаменитую историю о данных, которую должен знать каждый диджитал-маркетолог.

Времена меняются. Сегодня RTB открывает неограниченные возможности для мощного брендинга. Вот пять шагов, которые помогут прийти к успеху.

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.

Стремительное развитие программируемой рекламы происходит не без проблем, которыми обычно сопровождается процесс роста. Индустрия прошла путь от нишевой диджитал-сферы до практически фундамента всей будущей медийной системы. Главный вопрос сегодня – какую форму приобретет programmatic?

Согласитесь, вопрос животрепещущий, и ответят на него представители ключевых игроков рынка.

В этом году мы станем свидетелями того, как рекламная экосистема благодаря инновациям достигнет своего расцвета и принесет максимум пользы всем игрокам рынка… в режиме реального времени.

Реклама всегда наиболее эффективна тогда, когда она хорошо интегрирована в сферу обслуживания клиентов. В последнее время алгоритмические закупки и «естественная реклама» (native ad) приняли два очень разных подхода, позволив маркетологам разрабатывать эффективные и релевантные стратегии для нахождения точек соприкосновения с целевой аудиторией – один с использованием данных, другой с рекламой, замаскированной под контент.

Данные – это отчет о прошлом. Используя исторические данные, мы на самом деле можем предсказывать будущее. Мы оперируем data, чтобы понять причины того, что произошло в прошлом. Так как это поможет нам сказать хоть что-то о грядущем?

Генеральный директор и соучредитель компании AdBrain, Гарет Дэвис, объясняет, что такое статистическая идентификация и почему она настолько важна.