Индустрия adtech сейчас на грани будущего, в котором конфиденциальность стоит на первом месте, а сторонние cookie, IDFA и другие идентификаторы пользователей больше не существуют. Ранее эффективные рекламные тактики вроде таргетинга по аудитории станут невостребованы и в корне поменяются. Должны ли паблишеры действовать?
Не имея работающей альтернативы, утрата таргетинга по cookie навредит CPM и росту доходности паблишера. Достигнуть целевую аудиторию без cookie будет все сложнее и сложнее. Рекламодатели могут начать действовать «на авось» или нацеливаться на закрытые площадки с собственным пулом данных. Согласно исследованию Google, после отключения сторонних cookie паблишеры могут потерять около 52% доходности.
Стратегии использования first-party данных и планы идентификации могут закрыть потребность в таргетинге на основе данных пользователя, но это потребует значительных ресурсов от паблишера. Хоть большие игроки могут и должны вкладывать в это, подходу не достает масштабности и гибкости в переходе от поставщика к поставщику рекламного инвентаря.
Другой альтернативой, поддерживаемой множеством игроков рынка adtech, стал таргетинг по контексту. Решения таргетинга принимаются на основе контента страницы, а не по поведенческим данным пользователей. Сегодняшний пост позволит глубже рассмотреть контекстуальную рекламу, а также узнать, как нативная реклама интегрируется в эту модель, и что предлагает MGID для решения вопроса.
Почему контекстуальный таргетинг выгоден паблишерам?
Контекстуальная реклама кардинально эволюционировала. Двадцать лет назад контекстуальный таргетинг был доступен только на уровне домена. С развитием машинного обучения и обработки языка стало возможно исследовать отдельные страницы, использовать более детальную категоризацию и оценивать страницы по ключевым словам, тону и настрою. Алгоритмы контекстуального интеллекта рассматривают не только текст, но и сканируют изображения и видео, находя различия в их значении и выражаемых эмоциях.
Такие преимущества позволяют рекламодателям находить точные места, в которых пользователь заинтересован в теме, релевантной продвигаемому продукту, с конкретным настроением по поводу субъекта. Паблишеры и платформы могут разместить рекламу на конкретных страницах для аудитории, активно потребляющей релевантный контент.
Недавний эксперимент, проведенный среди клиентов Dentsu, показывает, что контекстуальная реклама опередила рекламу на основе поведения пользователей с использованием cookie при стоимости на 48% меньше. В другом исследовании финансового клиента, переключившегося со стороннего отслеживания на контекстуальную платформу Insider Inc., количество кликов выросло на 11%. Голландское общественное медиа Nederlandse Publieke Omroep (NPO) перестало использовать сторонние cookie и в январе 2020 г. переключилось на контекстуальный таргетинг. В результате годовая доходность рекламы выросла на 60-70%. Большинство профессионалов со стороны закупок подтвердили, что после конца сторонних cookie они будут тратить больше денег на кампании с контекстуальным таргетингом.
При использовании сторонних рекламных элементов отслеживания неважно, где вы доберетесь до клиента, если он показал определенное поведение в сети. Рекламодатели дают больше силы паблишерам, полагаясь на контекст при принятии решений по таргетингу. Контекстуальный таргетинг выбирает индивидуальные страницы, и паблишеры могут учитывать спрос рекламодателей при планировании контента.
Контекстуальная реклама конфиденциальна и прозрачна. Она полагается на способность анализировать контент и качество веб-страниц, а не на отслеживание cookie посетителей сайта. Пользователи идентифицируются за счет проявленного интереса в контенте в реальном времени. Для рекламных сообщений это релевантнее, чем использование эмпирических результатов или настроек.
Эффективность нативной рекламы
Нативная реклама подстраивает свое отображение и совпадает окружающей средой в плане дизайна и верстки. Большая часть нативной рекламы отображается в виджетах рекомендаций контента или ссылается на сообщения бренда в редакторском контенте.
Исторически эта форма рекламы началась задолго до интернета в формате спонсорских статей, рекламных роликов и рекламных руководств. Старые промо акции показали зачатки контекстуальной привязанности, т.к. обычно размещались в контекстуально-релевантных печатных журналах. Например, если вы читаете автомобильный журнал, вы найдете рекламные статьи о новых моделях, дизайнах концепта и т.д.
Сегодня с помощью таргетинга по контексту рекламодатели могут найти релевантные веб-страницы и стать еще более нативными, привязав сообщения бренда к контенту, который посетители активно ищут. Этот формат рекламы предоставляет больше контента читателям, мотивируя рекламодателей быть более креативными и думать, как развлечь аудиторию. Нативная реклама с контекстуальным таргетингом усиливает старые идеалы релевантности и потенциально добавляет развлекающий фактор, улучшая при этом пользовательский опыт.
Нативные рекламные платформы могут добавить масштабируемости, точности и непредвзятости к подходу. Умное применение контекстуальных решений даст рекламодателям способность понять контекст контента, читаемого пользователями, узнать об историческом поведении читателей из данных первой стороны и оптимизировать подходы таргетинга на сайтах паблишера. С оптимизацией в реальном времени цели контекстуального таргетинга автономно обновляются, включая новые места, доказавшие свою эффективность.
Контекстуальное рекламное решение MGID
Contentful Intelligence от MGID использует собственный AI-алгоритм для выделения значимого контента статьи и оценивая контекст, настроение. Контент определяется и помечается соответственно Tech Lab Content Taxonomy 2,2 IAB или на основе специальных запросов рекламодателя. Наши NLP-алгоритмы машинного обучения были предварительно подготовлены на большом наборе статей. Для определения настроения они полагаются на гораздо большее количество факторов, чем просто использование ключевых слов. Стоит упомянуть, что применяемая нами NLP-модель BERT также используется в поисковых алгоритмах Google.
Категории контекста статьи используются для выбора наиболее релевантной рекламы для пользователей. Contextual Intelligence от MGID позволяет рекламодателям собирать и таргетировать аудитории по интересам. Например, можно таргетировать пользователей, читающих о спорте, в статьях по другим темам.
Вывод
Смерть сторонних cookie — новое начало для индустрии adtech. Оно открывает новые возможности для главных игроков, в том числе неиспользуемый потенциал контекстуального таргетинга. Поведенческий таргетинг полагается на прошлое поведение пользователей в сети, а контекстуальный делает акцент на актуальном, текущем поведении.
Через эту рекламную модель можно отлично оптимизировать нативную рекламу. Это создаст более мощную маркетинговую среду и лучший пользовательский опыт. Contextual Intelligence от MGID — эффективный и умный набор инструментов, помогающий паблишерам достичь целей монетизации. При этом гарантируется более конфиденциальное и прозрачное использование личных данных.
