14 Апреля 2014 | 10:26

Как три таргетинговых инструмента могут помочь в мобильном RTB

Рекламодатели находятся под сильным впечатлением от того, как стремительно растет использование мобильных технологий потребителями. Имея в руках постоянно подключенные к интернету устройства, потребители, по сути, денно и нощно поддерживают механизм поставки им рекламы

image

С августа количество ежемесячных показов рекламы в мобильных приложениях и мобильном интернете, по данным AppNexus, утроилось. И это делает мобильный мир одним из крупнейших рынков рекламы.

Но несмотря на то, что потребители находятся постоянно на связи, добиться их внимания тяжелее, чем кажется. Некоторые из мобильных таргетинговых возможностей оказались медленнее, чем надеялись рекламодатели. И все же мы пришли к тому моменту, когда у рекламодателей попросту нет выбора: они больше не могут игнорировать и не интегрировать мобильную сферу в свой медиамикс.

Правда, для мобильной рекламы пока еще нет опции универсального таргетинга по куки-файлам, поэтому те модели, на которые рассчитывают рекламодатели и которые основаны на построении аудиторий на основе потребительского поведения, не доступны. И чтобы в реальном времени получить максимальную отдачу от покупки мобильной рекламы, стоит изучить и объединить три отдельных таргетинговых тактики для мобильных устройств.

Соблазн технографического таргетинга

Первая из этих тактик - технографический таргетинг, которая использует различные параметры, связанные с устройством, для сбора поведенческой и психологической информации о его владельце.

К примеру, с каждым рекламным звонком рекламодатель может узнать о типе устройства потребителя и поставщике мобильных услуг. Это позволяет провайдерам вроде T-Mobile таргетировать подписки на рассылки конкурентов типа Verizon в случае с устаревшими моделями телефонов и уговаривать потребителя на изменение тарифных планов и обновлений.

Миф геотаргетинга

А вот и гео, он же локационный таргетинг с широкими возможностями использования в мире мобильной рекламы, и рекламодатели начали с ним работать лишь недавно. Изначально предполагалось, что рекламодатели смогут достучаться до потребителей, когда те проходят мимо их магазинов, и пригласить зайти. Но хотя это возможно, обстоятельства для этого должны идеально совпасть, чего практически не бывает.

Просто не все время, которое потребители проводят «в компании» своих мобильных устройств, можно использовать для адресации. Потребители, может, и проходят мимо конкретных магазинов, но если их телефоны используются - они отправляют сообщения, разговаривают или слушают музыку - адресовать им что-либо невозможно.

Сейчас также невозможно показывать рекламу потребителям, которые не пользуются конкретным приложением или мобильным браузером. Потому рекламодателям невероятно трудно таргетировать потребителей, сидящих в машинах на парковке перед магазином конкурента и заставить их вместо этого отправиться в другой магазин.

Этот вид таргетинга настолько сложен, что рекламодатель потратит кучу денег, пытаясь добиться внимания аудитории при практически отсутствующей скорости преобразования. Так что геотаргетинг можно сравнить лишь с мифом.

Загадка поведенческого таргетинга

Третья - и финальная - часть уравнения - это поведенческий таргетинг, который в случае мобильных устройств куда запутаннее, чем в случае обычных компьютеров. Использование данных поведенческого таргетинга сводится к получению максимально возможного рейтинга совпадения куки-файлов домашних компьютеров с мобильными устройствами. И при этом еще и надо соблюдать «прайвеси».

Рекламодатель может отследить потребителя через куки-файлы домашнего компьютера, а затем сделать предположение, что именно этого пользователя отследили и на мобильном устройстве. Поскольку в мобильных устройствах куки не используются, это обычно делается через IP-адрес или координаты долготы и широты, появляющиеся, когда рекламный запрос приходит с подсоединенного к интернету смартфона или планшета.

Что дальше?

Хотя в настоящее время рекламодатели могут использовать все три эти тактики, некоторые делают это индивидуально. Включение RTB дает нам необходимый масштаб, позволяющий смешивать все три тактики одновременно.

Например, рекламодатель может выяснить, что владельцы iPhone днем работают с браузером Chrome успешнее, чем те, кто использует планшет Google Nexus по ночам. Проанализировав данные в реальном времени на разных рынках, они могут вложить средства в рекламу для тех групп людей, которые используют нужное устройство в нужное время.

Но некоторые проблемы все еще не разрешены. В настоящий момент покупка программируемой рекламы для мобильных устройств доминирует в приложениях. Последние отчеты все еще указывают на то, что мобильный показы рекламы на 80% производятся в приложениях и лишь на 20% в мобильном интернете, а это не соответствует модели потребительского использования устройств. Это несоответствие будет выравниваться, так что возможности программируемых показов будут больше соответствовать мобильным привычкам потребителей, появятся улучшенные интернет-технологии, дополненные HTML5, и сайты с адаптивным веб-дизайном.

Благодаря этому росту наконец станет возможным использование всех трех перечисленных выше таргетинговых тактик, которые позволят рекламодателям задействовать более богатые профили своих аудиторий в реальном времени. Мобильная сфера является и продолжит быть важнейшим рекламным каналом. И у маркетологов каждый день появляются улучшенные инструменты для таргетинга в реальном времени, позволяющие им добиться внимания их мобильных аудиторий.

 

 

Перевод Екатерины Щербаковой

Автор: Jim Caruso,
VP of Product Strategy Varick Media Managment

Источник: Adexchanger.com

Главные новости рекламы, медиа и маркетинга этой недели с Ольгой Грамолиной, BBDO Group (7-11 апреля) Екатерина Тихомирова, ЕМГ: «Мы не переплатили ни копейки»
Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 OMD Optimum Media №1 Медиабайеры 2023
2 MGCom №1 Digital Index 2023
3 Росст №1 Digital Index в Фармкатегории 2023
–ейтинг@Mail.ru
Этот сайт использует cookie-файлы и рекомендательные технологии. Оставаясь на сайте, вы даете согласие на использование cookie-файлов и соглашаетесь с правилами применения рекомендательных систем на сайте.