Советы по выбору и оценке технологического провайдера алгоритмических закупок медийной рекламы.
/>
Сегодняшний ландшафт медийной рекламы переполнен большим количеством рекламных сетей, ретаргетеров, DSP, трейдинг-десков, каждый из которых пытается застолбить свое место в игре под названием «маркетинг в реальном времени». Все эти игроки пытаются задействовать технологии RTB, динамической оптимизации креативов, таргетирования индивидуальных пользователей и их сегментирования в попытках помочь рекламодателям дотянуться до правильной аудитории, в правильный момент времени, с правильным сообщением и за адекватную цену.
Учитывая подобное обилие предложений, многие маркетологи задумываются, какие критерии отбора учитывать при выборе партнера для достижения поставленных целей?
Управление медийной рекламой с помощью программатик-технологий — это больше, чем просто закупка показов
Аукционы реального времени (RTB) — лишь небольшая часть огромного технологического пирога алгоритмических закупок медийной рекламы (программатик). Чтобы сделать адекватную ставку за показ, маркетологи и их технологические партнеры должны принимать во внимание сотни параметров, от данных о пользовательском поведении на сайте до информации из системы CRM и даже данных о времени суток и погодных условиях.
Но сам процесс покупки показа не является единственной ролью, которую программатик-технологии играют в процессе управления медийной рекламой: некоторые технологические партнеры позволяют автоматизировать и оптимизировать креатив, который будет показан пользователю. Это называется динамической оптимизацией креатива (или DCO) и может включать в себя индивидуализацию рекламного сообщения и подбор тех изображений товаров, которые пользователь увидит в баннере.
Не все программатик-технологии созданы одинаковыми
В терминологии программатик-закупок термин «волатильность ставок» означает количество различных ставок, которое каждый участник аукциона реального времени (скажем, DSP или трейдинг-деск) может использовать в рамках отдельной кампании. Основываясь на данных наших партнеров, мы знаем, что волатильность ставок в RTB может варьироваться от единицы (например, фиксированная ставка для каждого пользователя, посетившего сайт рекламодателя) до более чем 16 тысяч различных ставок на кампанию. Аналогичный подход применяется и к рекламному сообщению: когда некоторые платформы ограничиваются показами статических баннеров, другие способны оптимизировать элементы баннеров динамически, подбирая наиболее релевантные модули под каждого пользователя индивидуально.
Когда дело доходит до использования больших данных в программатик, разумным будет начать с использования структурированных данных по-максимуму
Программатик работает на данных, и, хотя у Big Data есть потенциал принести огромную пользу данному рекламному каналу, требуется огромное количество ресурсов, чтобы сделать гигантский массив неструктурированных данных пригодным для использования в маркетинговых целях. Каждый современный маркетолог имеет под рукой значительное количество других источников ценной информации, при этом информации хорошо структурированной, моментально готовой к использованию в различных маркетинговых каналах, включая алгоритмические закупки медийной рекламы — мы называем это умными данными (smart data). Умные данные могут включать в себя все, начиная от CRM-профилей клиентов, заканчивая данными о доходности и эффективности отдельных продуктов и предложений. И прежде чем инвестировать значительные ресурсы в переработку больших данных, имеет смысл убедиться в том, что существующие источники структурированной информации используются в полном объеме, реализуя то, что мы называем стратегией умных данных.
Используйте возможности сегментирования, чтобы работать с каждой пользовательской группой по-разному
Маркетологи могут увеличить эффективность программатик-закупок медийной рекламы, используя механизмы сегментации, которые позволят выставлять различные цели (KPI) для различных групп пользователей исходя из потенциальной ценности каждой из них. Самый базовый пример сегментации — новые / существующие клиенты.
Как правило, большинство рекламодателей готовы инвестировать больше в привлечение новых клиентов, и программатик-платформа должна с легкостью реализовывать подобную функциональность. Более того, группа существующих клиентов может быть дополнительно сегментирована, чтобы увеличить эффективность инвестиций в каждого пользователя исходя из его CLV (customer life-time value). Например, на основе логики CRM-системы, которую рекламодатель уже использует при проведении email-рассылок.
Дайте программатик-системе время, чтобы научиться максимально эффективно работать с вашей аудиторией
Программатик-платформы зачастую называют самообучающимися. На самом деле под обучением понимается лишь способность системы накапливать массив данных, где будут выявляться закономерности и существующие зависимости, на основе которых будут предприниматься определенные действия. Например, чтобы выявить шаблоны пользовательского поведения и принять решение о наиболее оптимальных параметрах закупки показа и демонстрируемого сообщения, программатик-системе требуется накопить определенное количество релевантной информации. Поэтому рекламодателю стоит принимать во внимание необходимость предоставления каждой новой программатик-кампании адекватного времени и ресурсов после ее старта перед тем, как оценивать результат и эффективность.
Необходимое количество времени, в течение которого кампания будет набирать обороты, зависит как от аудиторного охвата кампании, так и от уровня «агрессивности» целей, которых пытается достичь рекламодатель. В качестве общего правила можно посоветовать рекламодателю дождаться стабилизации показателей кампании (предполагая отсутствие значительных колебаний внешних факторов), прежде чем преждевременно пытаться оценивать ее эффективность.
Вкладывайтесь в надежные программатик-платформы, логика которых выстроена вокруг индивидуального пользователя
При выборе платформы алгоритмических закупок есть определенный риск отвлечься на незначительные параметры, учитывая информационный шум вокруг интеллектуальных систем управления рекламой. К сожалению, когда рекламодатель забывает просчитать логику кампании на несколько шагов вперед и не смотрит дальше следующего показа, клика или покупки, возникает опасность «перегрева» до степени раздражения наиболее ценных пользователей. Поэтому такой функционал, как ограничение частоты показов на уровне индивидуального пользователя, позволяющий определить оптимальное количество показов сообщения пользователю в течение заданного периода, является важным фактором в выборе программатик-платформы. В ином случае рекламодатель рискует сделать свое рекламное сообщение чрезмерно навязчивым, причем этот риск особенно велик по отношению к сегменту наиболее лояльных клиентов.
Забудьте про динамические flash-креативы, если рассчитываете охватить мобильную аудиторию
За последнее десятилетие значительное количество динамической баннерной рекламы создавалось с помощью Adobe Flash, но эта технология создает определенные ограничения для рекламодателей. Во-первых, потому, что требует предустановки дополнительного браузерного модуля (плагина), а во-вторых, потому что данная технология несовместима с устройствами, работающими под управлением Apple iOS. Некоторое время назад в индустрии произошел фундаментальный сдвиг в сторону более универсальной технологии — HTML5. Если мобильные пользователи имеют значение для вашего бизнеса (а они должны), убедитесь, что ваш провайдер создает баннеры на основе технологии, дружелюбной по отношению к мобильным устройствам.
Обращайте внимание на все этапы формирования покупательского решения, а также на то, что происходит после совершения покупки
Несмотря на то, что алгоритмические закупки показов завоевали свое место под солнцем именно в перформанс-маркетинге и ретаргетинге, наиболее продвинутые маркетологи также используют преимущества программатик-систем, чтобы достучаться до потенциального клиента на всем пути формирования его покупательского решения и даже после совершения покупки.
Самые эффективные алгоритмические системы закупок имеют возможность адаптировать как сообщение, так и стратегию рекламных инвестиций в зависимости от стадии «воронки», на которой находится потенциальный клиент.
Те, кто обращают внимание на мобильных пользователей первыми — выигрывают
Пользователи, которые посещают ваш сайт с широкого спектра устройств, как правило, приносят большую прибыль в долгосрочной перспективе, и именно поэтому лидеры рынка уделяют им особое внимание. Поэтому, если речь заходит об использовании программатик-подхода к работе с мобильной аудиторией, где (пока еще) конкуренция не так высока, у рекламодателя есть шанс коммуницировать с клиентами за меньшие деньги. Если у вас есть доступ к технологии, позволяющей доносить рекламные сообщения до мобильных пользователей как через мобильный браузер, так и в мобильных приложениях, то не использовать такую возможность для расширения стратегии алгоритмических закупок (ставки, сообщения, сегментация, таргетинг) на мобильных пользователей было бы не очень разумно.
Даже когда речь идет о платформе алгоритмических закупок, нельзя недооценивать людей, которые ей управляют
Ни одна программатик-стратегия не может считаться успешной, если при ее создании не учитывался опыт специалистов, имеющих за спиной достаточную экспертизу. Когда вы видите огромное количество переменных, влияющих на потенциальную эффективность рекламной кампании, бывает сложно сосредоточиться на тех факторах, которые окажутся наиболее важными. Поэтому даже самые высокоинтеллектуальные программатик-платформы могут оказаться бесполезными, если отсутствуют практические знания и навыки работы с ними. Так что не забывайте инвестировать в людей тоже.