CC BY
8УДК 681.3.06
Кублик Е.И.,
канд. технич. наук, доцент департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий,
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, Москва
е-mail: [email protected]
КРОСС-ДЕВАЙС ТАРГЕТИНГ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
Kublik E.I.,
Ph.D., Associate Professor of the Department of Data Analysis, Decision Making and Financial Technologies Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia, Moscow
е-mail: [email protected]
СROSS-DEVICE TARGETING IN MODERN CONDITIONS
Аннотация. В статье рассматривается технология применения кросс-девайс таргетинга в современных условиях. Представлены виды таргенинга: тематический, контекстный, географический, таргетинг по времени, социально-демографический таргетинг, поведенческий таргетинг. Приведены особенности ретаргетинга. Рассмотрены подходы, применяемые при решении задачи кросс-идентификации пользователей, а также основные этапы процесса таргетинга. Ключевые слова: кросс-девайс модель, конверсионность, ретаргетинг, таргетинг. Abstract. In the article the technology of application of cross-targeting targeting in modern conditions is considered. The types of targeting are presented: thematic, contextual, geographic, time targeting, social-demographic targeting, behavioral targeting. Features of retargeting are given. The approaches used to solve the problem of cross-identification of users, as well as the main stages of the targeting process, are considered. Key words: cross-device model, conversion, retargeting, targeting.
Для выхода в сеть все большее количество пользователей ежедневно использует различные устройства. Так, при поиске и выборе определенного товара покупатель может использовать компьютер, затем планшет и мобильный телефон. При этом данные устройства, как правило, будут персональными. «Совершить покупку или заказать услугу с маленького экрана смартфона или планшета затруднительнее, чем с десктопа», — отметил и старший аналитик «Google Россия» Станислав Видяев на конференции Google Think Performance [1], говоря о неизбежности внедрения кросс-девайс отслеживания уникальных пользователей. Поэтому в настоящее время возрастает количество компаний заинтересованных в использовании технологий, позволяющих обнаруживать интернет-активность пользователей на данных устройствах. Необходимо уметь определять девайсы и местоположение пользователя, учитывать его привычки и поведенческие геоданные, применять различные решения для разных устройств, чтобы впоследствии использовать данную информацию для улучшения взаимодействия с потенциальным клиентом [3; 4; 5]. Поэтому использование таргетинга при продвижении товаров и услуг может значительно повысить прибыль.
Таргетинг (от англ. target — цель) — это маркетинговый механизм, при помощи которого из всего числа интернет-пользователей можно выделить только ту целевую аудиторию, которая соответствует определенным критериям (географический, социально-демографический и др.), и донести до нее рекламную информацию [6; 7].
Выделяют следующие виды таргетинга:
• тематический таргетинг;
• контекстный таргетинг;
• географический таргетинг (геотаргетинг);
• таргетинг по времени;
• социально-демографический таргетинг;
• поведенческий таргетинг (behavioral targeting, BT);
• ретаргетинг.
Рассмотрим данные виды таргетинга подробнее.
Тематический таргетинг основан на показе рекламных сообщений на различных информационных площадках, которые соответствуют предопределенной тематике.
Контексный таргетинг основан на поисковых запросах. Потенциальный покупатель уже ищет товар, который вы продаете и воспринимает рекламу как рекомендацию.
Географический таргетинг основан на демонстрации рекламной продукции целевой аудитории с ограничением по географическому принципу, ограничиваясь определенным географическим регионом, который выбрал рекламодатель.
Таргетинг по времени основан на представлении рекламы в определенные промежутки времени суток или дней недели используя временные предпочтениях целевой аудитории.
Социально-демографический таргетинг основан на сосредоточении представления рекламной продукции для определенного пола, возраста, социального статуса, дохода и др.
Поведенческий таргетинг основан на использовании механизма поиска информации о действиях пользователя: местах нахождения, маршрутах, покупках и др.
Отдельно необходимо выделить ретаргетинг, который основан на показе рекламной продукции пользователям, которые посетили на сайте и совершили какое-либо целевое действие.
Следовательно, при использовании ретаргетинга необходимо выделить следующие категории пользователей:
• пользователи, которые совершили определенное целевое действие (посетили сайт);
• пользователи, которые не совершили целевое действие (например не посетили определенный сайт).
При использовании Яндекс.Метрики различных пользователей можно обращаться даже к тем людям, которые посещали другие сайты, совершив там целевые действия или не совершив их.
Данный механизм в настоящее время приобретает все более высокую популярность, однако использование ретаргетинга может как увеличить, так и снизить эффективность показа контекстной рекламы.
Таким образом, таргетинг представляет собой симбиоз рекламного механизма и механизма сегментирования пользователей.
Поэтому становится все более актуальной задача кросс-идентификации пользователей.
Рассмотрим подходы, применяемые при решении данной задачи.
Детерминистический подход основан на отслеживании детерминированных данных (также называемых «первичными данными») пользователя. Данный способ считается самым точным способом идентификации потребителей. Например, когда клиент делает он-лайн-покупку и вводит информацию о себе, такую как имя, фамилия, электронную почту, номер телефона, номер кредитной карты и др. Все это детерминированные данные. В следующий раз, когда потребитель войдет в систему с идентификатором пользователя и паролем, связанным с данной идентифицирующей информацией, можно с высокой степенью уверенности определить, кто этот человек.
Вероятностный подход основан на применении вероятностных алгоритмов для анализа поведения покупателей при использовании различных устройств. Вероятностный подход по определению, включает либо неизвестные данные, либо такой широкий массив известных данных, что детерминированные модели теряют свою точность [2].
При совокупном применении детерминистического и вероятностного подхода конверси-онность значительно увеличивается.
Том 9 № 2 (19) 2018 ВЕСТНИК ИНСТИТУТА МИРОВЫХ ЦИВИЛИЗАЦИЙ 129
Рассмотрим основные этапы процесса таргетинга:
• сбор информации;
• мониторинг потребителей (на данном этапе отслеживаются вкусы потребителей, производится сбор информации о посещенных страницах, результатах поисковых запросов, действиях пользователей в сети);
• анализ информации (на данном этапе производится анализ огромного массива данных, полученного на первом этапе с целью выявления различных групп пользователей);
• формирование и размещение рекламы (на данном этапе предварительно отобранным группам пользователей демонстрируются различные рекламные продукты);
• анализ продаж (на данном этапе производится оценка эффективности применяемым способам таргетинга);
• новая рекламная кампания.
Таким образом, применение различных способов таргетинга значительно повышает продажи, а внедрение эффективно работающей кросс-девайс модели позволит в недалеком будущем использовать кросс-канальную модель, которая может стать настоящей маркетинговой революцией.
Список литературы
1. Видяев С. «Google Think Performance: кросс-девайс отслеживание уникальных пользователей» // YouTube. AdWordsRussia, 16 June 2015. Web. 03 May 2016. / https://www. youtube.com/watch?v=HxcjS-DIsn8.
2. Будко Н.П., Будко ПА., Булгаков О.Ю. и др. Интеллектуализация сложных систем: язык схем радикалов в проблемных вопросах предпроектных исследований, оснащения, сопровождения систем и в экспериментальных задачах внедрения критических наукоемких технологий / Тематический выпуск «Интеллектуализация сложных систем»/ Под ред. А.В. Чечкина и А.В. Рожнова // Информационно-измерительные и управляющие системы. — 2009. — Т. 7. — № 3. — 92 с.
3. Кублик Е.И., Батраков ВА., Вербицкий А.С. Проблемные вопросы кросс-девайс таргетинга // Нейрокомпьютеры и их применение Тезисы докладов. — 2017. — С. 275-276.
4. Кублик Е.И., Рожнов А.В., Представление логической структуры сложной системы как прототипа вложенной онтологии внутреннего языка схем радикалов для описания восприятия в когнитивных технологиях/подраздел коллективной монографии «интеллектуализация сложных систем...» / Под ред. А.В. Чечкина и А.В. Рожнова. Ч. 2. // Информационно-измерительные и управляющие системы. — 2009. — № 3. — С. 28.
5. Рожнов А.В., Нечаев В.В., Гончаренко В.И., Лычев А.В., Лобанов ИА. Интеграция компонентов виртуальной семантической среды и обобщенной модели анализа среды функционирования // Современные информационные технологии и ИТ-образование. — 2016. — Т. 12. — № 3-1. — С. 187-194.
6. Таргетированная реклама в социальных сетях: Полное руководство / Рустам Нази-пов. — М: Издательство БИЛИНГВА, 2016 год. — 224 с.: ил. — (Библиотека Академии Лидогенерации).
7. Таргетированная реклама. Точно в яблочко. Как быстро и дешево получать клиентов из социальных сетей / Щербаков Сергей. — М: Издательство Питер, 2018 год. — 352 с.
