Logo
Cover

Сегодня медийную рекламу можно таргетировать на самые разные аудитории, нативно встраивать в информацию на сайте и защищать от негативного контекста. Какие технологии делают это возможным, как их используют классифайды и каковы перспективы развития рынка медийной рекламы, рассказывает руководитель группы трафик менеджеров Авито — Сергей Дроздов.

Успех медийной рекламы в первую очередь определяется тем, будет ли она показана тому человеку, которому она действительно интересна — то есть от настроек таргетинга. Рекламные сети (такие, как Яндекс или Google) обычно дают возможность настраивать рекламу по географии аудитории, социально-демографическим характеристикам, ключевым интересам, устройству и операционной системе пользователя.

Между тем таргетинг может быть и более точечным — когда компании формируют свои собственные кастомные настройки. Их чаще всего предлагают крупные платформы — классифайды и маркетплейсы. Во-первых, эти площадки владеют огромным объемом информации о пользователях — и соответственно, знают не только интересы своей аудитории, но и их намерения к покупке — таким образом формируется представление жизненного этапа пользователя. Это работает особенно эффективно, когда классифайд охватывает все сферы жизни человека и действительно позволяет пользователю закрыть почти любую потребность. Например, если бренду нужна аудитория молодых мам или владельцы малого бизнеса в бьюти-индустрии, мы можем легко найти их по особенностям пользовательского поведения.

Во-вторых, маркетплейсы и классифайды могут адаптировать медийную рекламу под поисковые запросы пользователей. Так, баннер автобренда будет показан в категории авто — то есть его увидят только люди, которые интересуются покупкой машины. Таргетинг можно сделать и более точным: если рекламодатель хочет продать Nissan Almera, реклама появится в результатах поисковых запросов на эту модель. Иначе говоря, ее увидят те, кто планирует купить Nissan Almera, что в разы повышает вероятность перехода по ссылке.

Технологии таргетинга

Чтобы определить, кому показать конкретный баннер, система сначала трекает путь каждого пользователя. Для этого используется уникальный идентификатор: для десктопа это cookies, для iOS — IDFA, для Android — Android ID. Заходя на сайт, пользователь дает согласие на обработку данных, после чего площадка запоминает его идентификатор и может проследить, на какие страницы он заходил, сколько времени на них провел, какие товары искал. По этим данным определяется поведенческий портрет пользователя.

Сама реклама работает по модели программатик — когда выкупается не позиция на сайте, а аудитория, которой будет показан баннер. Когда человек заходит на любую страницу сайта, включается система аукциона или «водопада»: в первом случае предложения разных рекламодателей конкурируют за показ по релевантности параметрам пользователя и по цене ставки, которую они готовы заплатить. Алгоритм «водопада» устанавливает приоритет для каждого рекламодателя или рекламной сети, к которой они подключены, и подбирает наиболее релевантного рекламодателя по наивысшей ставке.

Из отобранных предложений система выбирает наиболее релевантное для конкретного человека в конкретный момент и в соответствии со ставками рекламодателей. Например, если на одно и то же место соревнуются несколько автомобильных брендов, то пользователю будет показан баннер бренда с наивысшей ставкой и релевантностью портрету пользователя, за которого идет борьба. Все это происходит за доли секунды.

В классическом программатике алгоритм пользуется таргетингом рекламных сетей. А крупные площадки могут использовать свои собственные настройки и данные о пользовательском поведении на платформе— тогда точность рекламы будет намного выше. Например, если человек вбивает в поиск «горный велосипед», мы подбираем для него потенциально подходящие предложения, которые не всегда очевидны на первый взгляд. На Авито был случай, когда алгоритм показал баннер внедорожника женщине с детьми, и она его купила — поскольку система изучила историю ее интересов и поняла, что такая покупка отвечает ее интересам.

Пользовательские данные

Источники данных о пользователях и целевой аудитории делятся на внутренние и внешние. Внутренние — это те, которые собирает сам классифайд на основе поведения клиентов на сайте. Внешние — обезличенная информация о паттернах поведениях пользователей от сторонних поставщиков. Например, если нам нужны люди, которые интересуются мангой и аниме, а портрета этой аудитории у нас нет, то мы обращаемся к компаниям, которые смогут предоставить нужный сегмент. Это позволяет сильно расширить возможности таргетинга.

Основные правила сбора персональных данных — их обезличенность и разрешение на обработку. Это означает, что, во-первых, идентификатор пользователя не должен соотноситься с конкретным человеком. Во-вторых, посетитель сайта должен подтвердить свое согласие на отслеживание cookies.

Особняком стоит вопрос безопасности: кража данных стала одной из серьезных проблем в рекламе, поэтому все инструменты по обработке пользовательской информации должны быть хешированы и защищены от передачи вовне.  Так, например, алгоритмы машинного обучения Авито круглосуточно следят за чистотой контента и действий пользователей, а система анализирует 5 млн объявлений и 8 млрд кликов в день. Классифайд первым ввел систему верификации через Госуслуги и приложение «Госключ» — доверие к аккаунтам с подтверждением выросло на 20%.

Автоматизация и оптимизация

Работа с таргетингом не ограничивается настройкой перед запуском рекламной кампании: ее постоянно оптимизируют трафик-менеджеры Авито. Чтобы понять, как можно улучшить показатели, они изучают статистику по кампании по ряду метрик — например, пользователи с какими характеристиками конвертируются чаще, в какое время суток баннер собирает больше всего лидов. С учетом собранной аналитики происходит процесс оптимизации настроек. Например, если у клиента плохие показатели конверсии по категории «авто», мы можем сузить эту категорию до «автомобиль», поскольку в ней конверсия в клик с баннера будет выше.

Такой анализ совершается как вручную, так и с помощью автоматизированных сервисов. Так, мы сейчас тестируем новый оптимизационный продукт на основе big data и искусственного интеллекта, который помогает трафик-менеджеру находить взаимосвязи в действиях пользователей и предлагать решения для повышения эффективности.

Алгоритмы конверсии

Цели медийной рекламы бывают двух типов: узнаваемость бренда и конверсия. На узнаваемость работают охватные кампании, задача которых — показать баннер как можно большему количеству пользователей. Если бренд интересует конверсия, запускается перформанс-кампания, которая должна побудить пользователя кликнуть по баннеру.

Чтобы перформанс-реклама выполняла свою задачу, она должна отвечать трем критериям: нативности, интерактивности и информативности. Нативность предполагает, что реклама должна органически вписываться в контекст страницы — иначе может сработать так называемая баннерная слепота, и пользователь ее просто не заметит. То есть автокредит должен показываться в категории автомобилей, чехол для телефона — в категории смартфонов и аксессуаров для них. Благодаря этому таргетинг становится более точным, а реклама не воспринимается как раздражающий элемент контента.

Другой способ привлечь внимание пользователя — интерактивные баннеры, то есть такие, с которыми он может взаимодействовать. Сюда относятся, например, популярные у банков кредитные калькуляторы. Они позволяет не просто предложить человеку взять автомобиль в кредит, но и дают возможность рассчитать, во сколько ему обойдется ежемесячный платеж. Так пользователь получает информацию еще до того, как он кликнул на рекламу — и если она его действительно заинтересовала, он переходит на лендинг. Такой переход с большей вероятностью конвертируется в реальную продажу.

Здесь мы подходим к третьему фактору качественной перформанс-рекламы — информативности. Информация на баннере должна максимально точно отражать предложение бренда, иначе компания рискует получить большой процент отказов. Пользователь перейдет по баннеру на лендинг, увидит там то, что ему не нужно — и покинет сайт. Поэтому УТП на кнопках и виджетах должно соответствовать реальному предложению.

Brand safety

Важный аспект размещения медийной рекламы — brand safety, защита бренда от упоминаний в негативном контексте. Например, если баннер появляется на странице с контентом для взрослых, алкоголем или мошенническими схемами, это плохо влияет репутацию рекламодателя.

На классифайдах обычно такой проблемы не возникает, так как объявления с нежелательным контентом просто не пройдут модерацию. Система блокирует любые предложения, нарушающие законодательство и правила платформы, а некоторые объявления дополнительно проверяются специалистами.

Из ограничений стоит отметить, например, что в рекламе на Авито запрещены счетчики аудиторий, а также пиксели со сложной системой сбора. Еще одно правило brand safety на классифайде — баннеры конкурентов нельзя размещать рядом, поскольку это может снизить привлекательность каждого из предложений и увести клиента к сопернику.

Перспективы развития

Если говорить о перспективах развития медийной рекламы, в первую очередь они связаны с возможностями перформанса. Одна из тенденций здесь — кросс-медийные кампании. По этому принципу работает наш инструмент smart buy — пакет готовых решений в рамках KPI рекламодателя, который включает в себя показ баннеров на разных устройствах. Например, пользователь видит рекламу с ноутбука, а затем мы делаем ретаргетинг на его телефон.

Уже несколько лет в медийке развивается такой феномен, как brandformance — гибрид имиджевых кампаний и перфоманса. Brandformance-стратегии формируют у пользователя знание о бренде, чтобы затем подвести его к конверсии. Так, в Авито на это нацелен инструмент Brandspace. По сути, он представляет собой страницу компании на площадке, которая одновременно создает представление о бренде и показывает его продуктовые предложения, а также включает баннерный пакет для привлечения целевого трафика на эту страницу.

В целом потенциал рынка медийной рекламы лежит в области анализа информации о поведении потребителя и точности таргетинга, так что будущее за технологиями, которые смогут наиболее точно подобрать предложение под реальные потребности пользователя.