Тенденции таргетированной рекламы: поймай его, если сможешь

Сейчас, когда базовая «гигиена» работы с данными стала стандартом, который есть практически у всех, рынок перешел на следующий этап. Как, например, с аналитикой по баннерам 20 лет назад. Сейчас уже не стоит вопрос, есть ли у бизнеса сквозная аналитика и мэтчинг. Стоит вопрос, каково качество собираемых данных и эффективность работы с ними.

Сервисы автоматизации позволяют существенно сэкономить на обработке рутинных задач, в том числе на настройке и управлении рекламными кампаниями, а также их анализе. Пример системы, в которой есть большинство важных для маркетологов функций, — Click.ru. Работа с разными рекламными платформами происходит в едином личном кабинете; для анализа статистики не нужно переключаться между аккаунтами — все отображается на одном экране. А дополнительные возможности таргетинга в социальных сетях открывают парсеры сообществ и аудиторий во ВКонтакте.

Таргетинг по группам — удобная настройка рекламы во ВКонтакте. Она позволяет обратиться с объявлением только к подписчикам нужных сообществ. Участие в группах характеризует пользователей лучше, чем раздел «Интересы» в профиле, поэтому охватить целевую аудиторию становится проще. Главная сложность при настройке такого таргетинга — найти сообщества, в которых обитает именно ваша аудитория. Учитывая, что всего в социальной сети порядка 180 млн пабликов, ручной поиск не лучшее решение. Отобрать среди них нужные позволяет бесплатный парсер сообществ Click.ru. Если вам важен не столько охват, сколько отдача от кампании, вы можете сделать таргетинг еще более точным — настроить показы на конкретных пользователей соцсети с помощью бесплатного парсера пользователей Click.ru. Важная особенность парсеров: они позволяют настроить показы на конкретных людей, состоящих и проявляющих активность в нужных пабликах.

Мы, маркетологи, часто сами себя обманываем, когда пытаемся выделить нашу ЦА. Ведь, как правило, мы не определяем реальных покупателей, мы определяем наиболее вероятных покупателей. Это означает, что, когда мы даем агентству бриф «возьмите женщин 35+ с высоким доходом», мы говорим лишь о маленьком сегменте наших потребителей. И когда мы делаем таргетированные кампании на эту группу, получается, что мы работаем с очень узким сегментом.

Супергео в данной ситуации позволяет избежать ошибки бренд-менеджера в определении ЦА. Ведь ты просто делаешь таргетинг на свой объект — людей, которые живут поблизости. В результате ты показываешь рекламу всем, кто может так или иначе быть заинтересован в твоем товаре или услуге. Поэтому в нашем бизнесе супергео столь эффективен. Это еще одна настройка таргетинга, которая дает качественный результат и укладывается в нужный KPI — стоимость привлечения одного покупателя.

Все идет от потребителя. И если сейчас мы видим, что пользователь все чаще не хочет никуда далеко ходить и ищет решение своих задач поблизости, конечно, мы понимаем, что таргетировать рекламу по гео более чем разумно. Но, к сожалению, те инструменты, которые есть сейчас, не позволяют делать это точно. То есть если вы в Google старгетируете рекламу на какую-то точку, не факт, что вы получите рекламу именно в этой точке: таргетируете на «Крокус», получаете рекламу в Солнцево. Так это работает сейчас. Но если есть задача, со временем найдется и ее решение.

Например, многие пытаются зайти через таргетирование в мобильных приложениях. Если у пользователя приложения активизирована геопозиция, местонахождение можно отследить достаточно точно. Так, в супергео есть большой потенциал, в первую очередь со стороны крупных ритейлеров. Не хватает лишь технологии, которая решит вопрос с точностью.

В Штатах, Австралии, Западной Европе мы видим, что DOOH уже вовсю покупается или автоматизированно, или программатически. Недавно читал в одной статье, что 80 % рекламы на Times Square уже продается программатически. Это то, куда движемся и мы: уже появляются программатик-закупки такой рекламы, но пока только пробно. Ждем, потому что, конечно, диджитальный out-of-home очень выигрышный формат. Обладая возможностью получить быстрый массовый охват, он также содержит в себе все плюсы digital, а именно: возможность таргетироваться на нужную аудиторию, быстро менять креативы, адаптацию под разные устройства, триггеры по погоде и т. д.

С одной стороны, мы видим, что DOOH активно растет: его все больше, он становится заметнее и востребованнее среди рекламодателей. Но с другой стороны, если задуматься о его реальной применимости, по крайней мере в моей тематике, где очень критична геопривязка, построить эффективную DOOH-кампанию очень сложно. Да, можно сделать кампанию, которая будет дополнять телевидение или идти хвостом к другому медиа. Но если мы хотим получить из DOOH самостоятельное привлечение трафика, мы, как правило, упираемся в то, что все дополнительные настройки (то есть давайте не просто разместим баннер, а покажем его нужному нам сегменту — полу, возрасту и т. д.) сокращают охват этой РК. В итоге получается, что вместо массового привлечения трафика мы контактируем с очень узким сегментом. И далеко не всегда качество таргетинга компенсирует сокращение охвата и наценку за таргетинг.

И все-таки: не Data is the king, a Experiment is the king. :) Наше счастье как клиентов performance-индустрии в том, что мы можем позволить себе множество малых тестов, которые дают итоговый результат. Да, это сложная воронка экспериментов, в рамках которой мы отказываемся от большого количества инициатив. Но это единственный способ, потому что никакие кросс-канальные пересечения не позволяют нам делать выводы, что это РК сработала, а эта нет. Да, мы можем смэтчить и понять, сработала ли РК с точки зрения контакта, но сработала ли она с точки зрения длительности контакта, его эффективности, глубины и т. д., это уже слишком комплексные вопросы, требующие большого объема данных на входе. Мы предпочитаем не строить догадки, а получать точные ответы с помощью A/B-тестирования.