CC BY
27ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ РЕКЛАМНОЙ СЕТИ ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ
Буслов Максим Олегович
Студент факультета Бизнес-информатика Владивостокского
Государственного Университета Экономики и Сервиса, 690014, РФ, г.
Владивосток, ул. Гоголя, 41
ANALYSIS AND OPTIMIZATION OF ADVERTISING NETWORK FOR MOBILE APPLICATIONS
Buslov Maxim Olegovich
Faculty of Business Informatics Student Vladivostok State University of
Economics and Service, 690014, Russian Federation, Vladivostok, ul. Gogol, 41
Аннотация
Данная статья посвящена разработке мобильного приложения и оптимизации рекламной сети для него. С этой целью было разработано мобильное приложение и представлен план с последующим его продвижением.
Annotation
This article focuses on the development of mobile applications and ad network optimization for him . To this end, we developed a mobile application and submitted the plan followed his progress .
Ключевые слова: реклама, рекламная сеть, мобильное приложение, оптимизация, продвижение, риски продвижение, разработка мобильного приложения.
Keywords: advertising, advertising network, mobile application, optimization, promotion, promotion of the risks, the development of mobile applications.
С появлением современных мобильных устройств и высокоскоростного интернета в них, рекламодатели получили возможность отойти от привычных методов рекламы и начать продвижение своих товаров и услуг в интернете, используя для этого мобильные приложения.
Спустя некоторое время после появления первых мобильных телефонов, появилась и первая мобильная реклама, она выражалась в СМС рас-сылках, с информацией о новых товарах или услугах. Сообщения отличаются краткостью, емкостью, информативностью. Обычно в них содержится очень краткое описание услуги или товара, адрес и телефон продавца. Свое развитие этот метод получил в конце девяностых годов, и довольно распространен сегодня. СМС сообщения не потеряли своей популярности, они так же успешно используются, по сей день. Этот метод
популярен потому, что относительно дешев, может задействовать большую аудиторию. А так же потому, что многие люди оставляют номера своих телефонов в компаниях при анкетировании или для связи с ними. И поэтому можно нацелить рассылку на конкретную целевую аудиторию.
После того как мобильные телефоны научились передавать изображения и музыку, начали распространяться ММС рассылки, смысл точно такой же как и у СМС, но тут пользователь получал не текст, а картинку или фотографию. Этот метод не прижился на рекламном рынке, так как не возможно точно знать может ли телефон пользователя работать с ММС сообщениями или нет, а так же из-за большей дороговизны по сравнению с СМС С появление мобильного интернета, реклама стала размещаться на WAP-сайтах и на мобильных версиях сайтов.
Феномен мобильных телефонов много обещает рекламодателям с тех пор, как только рынок стал их осваивать — это легко объяснитьвысокой персонализацией этих устройств. Сейчас многие мобильные кампании слишком навязчивы и ориентированы только на молодежь, и в результате, потенциальная аудиторияот них отворачивается.
Конечная цель любой успешной мобильной маркетинговой кампании — предлагать решения, которые дадут максимальную степень вовлечения клиентаиз целевой демографической группы, так что рекламодатель сможет легко перевестивнимание «комплексного потребителя» в другую важную точку кампании.
В последние годы идет активное развитие интернет ресурсов, появляется все больше пользователей, которые перестают использовать только настольные компьютеры, отдавая свое предпочтение персональным мобильным устройствам, которые позволяют быть на связи со всем миром 24 часа в сутки. В отечественном сегменте мобильные разработки набирают все больший вес, в связи с этим серьезно возросло количество участников и пользователей данного вида ресурсов.
На сегодняшний день мобильные приложения являются одним из наиболее привлекательных для инвестиций сегментов рынка. Хотя мобильный рынок России существенно уступает в размерах рынкам США, Азии и Европы, многие эксперты разделяют мнение, что он обладает значительным потенциалом роста [1]. Согласно исследованию json&Partners Consulting в 2013 году объем Российского рынка мобильных приложений оценивался в $245,7 млн, а в 2014-2016 годах темпы роста Российского рынка будут выше мировых. Объем и динамика роста российского рынка мобильных приложений, млн долларов, 2013-2016 гг. показан на рисунке 2.1.
193% Ц. -------- 146%
792,8 1158,5
474,9
245,7
2013
2014
I Объем рынка мобильных приложений
Рисунок 2.1
2015 2016
—■—Динамика роста. %
По оценкам экспертов J'son&Partners Consulting, объем рынка мобильных приложений в России достигнет $1158 млн. в 2016 году, таким образом среднегодовые темпы роста составят 171% в период 2013-2016 гг. Иследование показывает, что более 50% пользователей планшетов и смартфонов минимум один раз в день выходят в интернет и каждый день запускают видео приложения и играют в мобильные игры.
ADVAIL.ru
Используя приложение, доступ к нему смогут получить владельцы платформ на основе Android. В Android-версии доступны:
- поиск по базе объявлений;
- просмотр полноэкранных фото;
- подача объявлений (как через личный кабинет, так и без регистрации).
Если брать задел на будущие, то хотелось реализовать следующие функции:
- расширить функционал поиска (поиск по цене, категориям;
- обратная связь с пользователем (звонок или отправка сообщения прямо со страницы объявления). Главное меню и категории показаны на рисунке 2.18.
Все объявления Обувь, одежда, ака Часы и украшения Бытовая техника Мебель Аудио и видео Ноутбуки Телефоны Фототехника Спорт и отдых
Рисунок 2.18
Принципы продвижения в App Store и Google Play существенно отличаются. В App Store (App Store optimization) основную роль играют название, которое состоит максимум из 255 символов, и ключевые слова до 100 символов. Описание не влияет на поиск по приложениям в App Store, поэтому все важные запросы нужно включить в эти 355 символов. В App Store при ранжировании играют роль названия встроенных покупок в приложении, если названия будут содержать ключевые слова, то это будет плюсом. Не используйте ключевые слова в ущерб здравому смыслу.
В Google Play название основной фактор для поиска, а ключевые слова надо вставлять в описании, в поиске Google Play частично используются поисковые технологии Google. Оптимизация текста на странице приложения сходна на оптимизацию тектса на сайтах, но в конце описания допускается через запятую перечислить ключевые слова.
Семантическое ядро можно составить по аналогии с оптимизацией сайтов, с помощью инструмента wordstat.yandex.ru и других похожих сервисов. Выбирайте слова, которые вы сами могли бы использовать при поиске приложения. План показан на рисунке 3.1.
Рисунок 3.1
Заключение:
После просмотра рекламы в мобильном приложении или Интернете, пользователи с большей вероятностью совершат покупку в интернет-магазине. Это не только выгоднее, чем покупать товар в рознице, но и экономит время - товар привезут тогда, когда это удобно. С развитием мобильного интернета и распространением планшетных компьютеров ожидается значительный рост числа пользователей, которые совершат покупку непосредственно с мобильного устройства.
В заключение акцентируется внимание на том, что процесс создания и продвижения МП является на сегодняшний день хотя и высокорискованной деятельностью, но перспективной для разработчиков. Для минимизации возможных потерь на этапе продвижения рекомендуется управлять рисками по причине того, что эффективность принятия решения в данном случае зависит от наличия и использования опыта и знаний, накопленных в аналогичных процессах.
Список литературы:
1 Авдошин СМ. Информатизация бизнеса. Управление рисками. М.: ДМК- Пресс, 2011. 176 с.
2 Бельских И.Е. Влияние технологий общественных связей на стоимость предприятия // Финансы и кредит. 2014. № 18. С. 52-57.
3 Бельских И.Е. Стратегия и задачи общественных связей бизнеса из регионов России в условиях глобализации Региональная экономика: теория и практика. 2009. № 3. С. 15-22.
4 Вельских И.Е. Институциональные основы рекламы и паблнк ри-лейшнз фирмы в современной экономике // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 36. С. 15-24.
5 Вельских И.Е. Территориальные стратегии имиджа туристского бизнеса в мировой экономике // «Региональная экономика: теория и практика». 2009. № 8. С.62-67
6 Ехлаков Ю.П. Функциональные модели бизнес-процессов фирмы посредника на рынке программных продуктов / Ю.П. Ехлаков, А.А. Ефимов // Бизнес-информатика. 2010. № 1 (11). С. 22.
7 Ехлаков Ю.П. Функциональные модели бизнес-процессов фирмы посредника на рынке программных продуктов / Ю.П. Ехлаков, А.А. Ефимов // Бизнес-информатика. 2010. № 1 (11). С. 22.
8 Катюхин О.В. «Прогнозы и тренды развития рынка косметических услуг 2008 - 2012 гг. /О.В. Катюхин 2012 г.
9 Академическая точка зрения (по главной теме Международного форума "ЛИНИЯ": "Имидж. Репутация. Капитализация") // PR-линия 2008. http://www. pr-line.ru/Archive2008/journal/stol.asp
10 Аксенова К.А. Реклама и рекламная деятельность: конспект лекций. - М.: Приор, 2014.- 96 с.
11 Акулич И.Л., Герчиков И.З. Маркетинг: учебник.- 3-е изд.- Мн.: Вышэйшая школа, 2014.- 463 с.
12 Батра Р., Майерс Д.Дж. Рекламный менеджмент.- 5-е изд.- М.: Ви-льямс, 2014.- 784 с.
13 Беляевский И.К Маркетинговые исследования: информация, анализ, прогноз: учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2013.- 320с.
14 Берда М. Рекламная технология product placement: особенности и преимущества // Меди@льманах. — 2015. — № 4.
15 Березин И. Маркетинговый анализ.- М.: Интел-синтез АПР, 2013.-
351с.
References:
1 Avdoshin CM. Business Informatization. Management of risks. M .: DMK- Press, 2011. 176 p.
2 Bielski IE The impact of technology on the public relations value of the enterprise // the Finance and the credit. 2014. № 18. C. 52-57.
3 Bielski IE Strategy and objectives of the business of public relations of the Russian regions in the context of globalization Regional economy: theory and practice. 2009. № 3. S. 15-22.
4 Velsk IE Institutional framework of advertising and pablnk relations firms in the modern economy // Economic analysis: theory and practice. 2013. № 36. C. 15-24.
IE 5 Velsk Local tourist image of business strategy in the global economy // "Regional economy: theory and practice". 2009. № 8. S.62-67
6 Ehlakov YP Functional models of business processes of the company agent in the market of software / YP Ehlakov, AA Efimov // Business Informatics. 2010. № 1 (11). S. 22.
7 Ehlakov YP Functional models of business processes of the company agent in the market of software / YP Ehlakov, AA Efimov // Business Informatics. 2010. № 1 (11). S. 22.
8 OV Katyuhin "Forecasts and trends of cosmetic services market development 2008 - 2012 years. /O.V. Katyuhin 2012
9 academic point of view (the main theme of the International Forum "LINE": ".. Image Reputation Capitalization") // PR-Line 2008. http: // www. pr-line.ru/Archive2008/j ournal/stol .asp
10 KA Aksenova Advertising and promotional activities: Abstract lektsiy.-M .: Pryor, 2014.- 96 p.
11 Akulich IL, Gerchikov IZ Marketing: uchebnik.- 3rd izd.- Mn .: Higher School, 2014.- 463 p.
12 Batra R. Myers DJ Advertising menedzhment.- 5th izd.- M .: Williams, 2014.- 784 p.
13 Belyaevsky IK Marketing Research: Information, analysis, forecast: Proc. allowance. - M .: Finance and Statistics, 2013.- 320C.
14 M. Byrd advertising product placement technology: features and benefits of Medi @ // lmanah. - 2015. - № 4.
15 Berezin Marketing analiz.- M .: Intel synthesis APR, 2013.- 351c.
THE ALGORITHM MODELING OBJECT RECOGNITION
Usharova Darya,
graduate student of Tomsk State University of Control Systems and Radioe-
lectronics,
634050, Russia, Tomsk, Lenina Prospect, 40
Vershinin Alexander
engineer of Tomsk Polytechnic University 634050, Russia, Tomsk, Lenina Prospect, 30
Abstract
This paper contains a mathematical description of a pattern recognition algorithm. A comparative analysis of algorithms based on neural networks, ViolaJones, etc. The results of modeling the face recognition algorithm.
Keywords: object recognition, modeling, face detection.
Face detection is an active area of research in the image processing field and has a lot of applications in monitoring and surveillance [1], human computer interfaces [2] smart rooms [3] and other fields. Numerous face detection algorithms have been recently published. Among them, there are three methods standing out.
