Какие перспективы у рынка Programmatic

Основное из статьи:

• Выживаем в мире без 3rd-party cookies
• Big Data и искусственный интеллект — лучшие друзья таргетинга
• Продукты AdTech
• Развитие programmatic in-house
• Кадры нужны как никогда
• Brandformance и трансформация подходов

Смешанная реальность — это новый символ современного потребления, комфортного и практически сметающего границы недоступного. Geolocation- и sharing-сервисы выводят скорость потребления на новый уровень, вынуждая рекламный рынок постоянно меняться, чтобы успевать реагировать на новые вызовы. 

Сейчас на мировом рынке programmatic наблюдается устойчивая тенденция к росту, объясняет директор по продукту Union Media Group Владилен Ситников. С 2017 года глобальный рынок в этом сегменте увеличился на 26% в год.

Российскому сегменту programmatic предстоит разобраться в глобальных трендах и найти новые стратегии, отвечающие духу времени:

1. Интернет без 3rd-party cookies. Принятие GDPR в Европе, отказ Google от сторонних cookie-файлов, обезглавленный стараниями Apple IDFA, — это лишь немногое из того, что нас ждет в ближайшее время.
2. Интерес к пользовательским данным достиг своего пика. Неуклонный рост объема данных требует новых подходов в работе с ними — управляться с таким потоком вручную уже не получится. Искусственный интеллект и машинное обучение (ML) — абсолютные must have.
3. Развитие programmatic in-house. Programmatic оттягивает на себя все больше внимания, и, как следствие, развивается in-house. Многие клиенты сами делают первые шаги в этом направлении и создают у себя отделы programmatic-закупок.
4. Гиперконтекстуальность. Нативность и контекстуальность — наше все. Сама среда подкидывает новые возможности таргетировать контекст. Лидирующая роль — у контекстуального таргетинга из-за его эффективности для плейсмента и релевантности.
5. Развитие brandformance-решений на рынке programmatic. Мы видим, как развивается оценка performance инструментов в programmatic, а также меняются подходы к оценке рекламного инструментария на более performance-ориентированный.  

Выживаем в мире без 3rd-party cookie

Отказ Google Chrome и прочих браузеров от сторонних cookie-файлов обеспечит конфиденциальность пользователей в сети, но затруднит отслеживание их действий и перемещений между сайтами для рекламодателей, считает директор по дата-продуктам Weborama Эльвира Сафаева.

Отмена 3rd-party cookies затронет несколько важных для programmatic сфер — поведенческий таргетинг (переход от user-based-коммуникации к audience-based-коммуникации), аудиторную аналитику и измерения (необходимость искать возможности кросс-канального измерения)
Перспектива таких изменений подтолкнет игроков digital-индустрии разрабатывать новые решения. Некоторые из них уже существуют и активно тестируются в мире.

1. Когорты (FLoC). Позволят не идентифицировать отдельный браузера с помощью cookie, а брать сразу ряд браузеров и объединять их в когорты со схожей историей. Ряд международных компаний уже отказался от технологии из-за сомнений в ее жизнеспособности. Наличие когорт может усилить позицию фингерпринтинга, что идет вразрез с политикой GDPR об обработке данных.

2. Universal ID. Технология позволит паблишеру запрашивать у пользователя хардовый идентификатор и согласие на его использование каждый раз, когда тот заходит на страницу. Главный минус — Google не планирует поддерживать эту технологию, однако коммуникации по Universal ID все еще ведутся.

3. Контекстуальный таргетинг. Станет альтернативой поведенческим сегментам. В основе такого таргетинга лежат семантика и искусственный интеллект, которые позволяют анализировать большие массивы текстовых данных, классифицировать их, находить инсайты и строить сегменты для необходимого охвата аудитории и точного попадания в целевую аудиторию.

4. SWAN и SWAN. Две совершенно разные инициативы по 1st party data, объединенные одним названием:

— SWAN от европейского разработчика 1plusX. Даст паблишерам возможность собирать аудиторный профиль по посещению различных доменов, которые относятся к паблишеру. Полученный кросс-доменный аудиторный профиль будет размещен в Chrome Privacy Sandbox, где к нему смогут обращаться вендоры и использовать эти данные для таргетирования в Google Chrome. Инициатива получила много положительных отзывов и со стороны консорциума W3C. 

— SWAN  от SWAN.community. Сможет стать альтернативой Privacy Sandbox. Подключенная к SWAN площадка направляет пользователя через redirect tracking на страницу CMP, где 1st-party-идентификатор присваивает ему SecurID, который становится доступным для всех паблишеров, принадлежащих к SWAN.community.

5. API от Google. Google разрабатывает сразу два вида API — Conversion Measurement API и Aggregated Reporting API. Первый позволит соединить клик с действием пользователя на сайте (но без возможности провести Cross-Site измерение). С помощью второго получится собрать статистику по охвату на нескольких сайтах, правда, останется ограничение по идентификации конкретного пользователя.

Big Data и искусственный интеллект — лучшие друзья таргетинга

Директор по развитию рекламных продуктов и монетизации данных производителя онлайн-касс «Эвотор» Игорь Оганесян рассказал, какие возможности может принести сбор данных малому и среднему бизнесу. Сервис «Эвотор» собирает данные с более чем 750 тыс. устройств, расположенных по всей стране. Это более 800 млн записей по MAC-адресам в сутки.

В феврале 2021 года у «Эвотора» появилась дополнительная возможность работать с данными. Правительство РФ потребовало от бизнеса указывать точное наименование товаров в чеке. Теперь продавцы не смогут обойтись сухими отметками вроде «услуга» или «товар», а будут указывать конкретные единицы SKU, в идеале с описанием размера и веса.

А значит, теперь сервис сможет аккумулировать следующие данные:

— данные чека;
— детализация до EAN (штрихкод, по которому идентифицируется каждая упаковка товара);
— MAC-адреса посетителей;
— детализация по геоданным.

Полученные данные помогут точно определить, где находится их источник. По GPS-координатам не всегда получается определить расположение стационарного устройства.

Нормализация адресов и дополнительные проверки, которые проводит «Эвотор», уменьшают риск выбора неправильного геообъекта и ухудшения качества знания и таргетинга. Кроме того, сервис подготовил выборку из 15 тыс. эталонных объектов, чтобы легче определять тип бизнеса.

Определить, какие товары находятся в чеке можно с помощью штрих-кода. Для этого достаточно собрать собственный каталог штрихкодов, у «Эвотор» в него включены несколько миллионов позиций. В случае его отсутствия можно обратиться к ML и обучающим выборкам — они также облегчают распознавание товарных категорий.

Базовый идентификатор, с которым работает «Эвотор», — это MAC-адреса, и отказ браузеров от cookie-файлов также видится компании проблемой. Однако пока сохраняется связка MAC-адреса с внутренним идентификатором платформы, сервис сможет комфортно функционировать.

Из хороших новостей: в Европе в рамках GDPR было ослаблено давление на MAC-адреса. Теперь их можно свободно трекать и пользоваться полученными данными. В России с этим изначально не было проблем, потому что MAC-адрес не относится к персональным данным, а значит, его можно привлекать для решения различных задач:

1. Движение out of home в сторону programmatic. Главная задача, стоящая перед OOH, — создание крупных сегментов, которые позволят выполнить таргетинг на охватном медиа, профилируя при этом аудиторию.
   
2. Доказательство эффективности. Раньше для доказательства эффективности коммуникации было принято обращаться к предиктивной аналитике, которая могла с высокой точностью предсказать, как поведут себя инсталлы и как частота влияет на покупки. В современных условиях с прогнозами все сложнее.  

Предполагается, что понимание товарного наполнения торговых точек может на определенных гео показывать эффективность той или иной рекламной коммуникации. Однако подобные probabilistic-подходы нуждаются в дальнейшем тестировании.

3. Проникновение разнообразных электронных платежных сервисов, а также цифровых чеков и QR. Показателен кейс «Пятерочки», которая предложила участникам программы лояльности перейти от бумажных чеков к цифровым ради сохранения окружающей среды. 

Сеть получила дополнительные идентификаторы — в виде адресов почты или номеров телефонов покупателей, куда предлагалось отправить ссылки на чеки. Провайдеры таких данных смогут в будущем стать бенефициарами этой технологии, хотя малому бизнесу потребуется время, чтобы приспособиться. 

Продукты Adtech

Head of R&D Adtech Products «ВымпелКом» Алексей Железкин отметил тренд на рост 1st-party-данных. Многие участники рынка научились с ними работать — правильно валидировать, хранить и эффективно использовать для рекламных кампаний. Если раньше сбором кастомных сегментов занимались аналитики, теперь им на смену пришла автоматизация и построение ML-моделей, которые легко справляются с огромным объемом данных. При этом компания использует data-driven-подход, когда сервис не базируется на своих или клиентских представлениях о целевой аудитории, а занимается глубокой аналитикой и выявлением инсайтов непосредственно с помощью ML.

Обращение к ML позволяет ответить на три ключевых для любого рекламодателя вопроса: где, когда и кому показывать рекламу.

1. Кому показывать рекламу.

Сейчас «ВымпелКом» работает с новым для себя подходом — «построением брендовых цепочек». Анализируя покупательское поведение можно выявить покупательские паттерны конкретного человека, понять, как разные бренды связаны между собой, а также построить кобрендинговые механики или таргетироваться на смежный бренд.

«Построение брендовых цепочек» отлично проявило себя в рамках кейса для одного мехового ретейла. Целевой аудиторией выступали покупатели этого бренда и клиенты его конкурентов.

«ВымпелКом» сравнил, какие магазины посещают эти сегменты, где совершают покупки, а также оценили их средний чек. Наибольшим различием между потреблением у двух групп неожиданно оказались спортивные товары — аудитории посещали одинаковые магазины, но предпочитали разные спортивные бренды.

Таким образом, брендовые цепочки позволяют собрать данные для таргетинга, построить кобренды, либо оцифровать и использовать для построения ML-моделей. Кроме того, в отличие от соцдема эти параметры дают больший вклад в эффективность рекламных кампаний.

2. Где показывать рекламу. ML-модели весьма удобны при расчете эффективности канала при первом касании, поскульку они способны учитывать кроссканальность и частоту коммуникации.

При этом они могут определить токсичность выбранного канала коммуникации для конкретного человека. Это помогает сделать правильный выбор между агрессивной push-коммуникацией и ненавязчивым баннером внутри  мобильного приложения.

3. Когда показывать рекламу? В этом вопросе «Билайн», как телеком-оператор, явно имеет преимущество в виде наличия супергео. Этот инструмент позволяет инициировать коммуникацию с потребителем спустя несколько секунд после того, как он совершил то или иное действие. Например, зашел в торговый центр, перешел на сайт или ответил на звонок.

Не стоит забывать, что цифры сильно влияют на conversion rate, и привлечение сюда ML-модели поможет определить лучший момент для начала коммуникации. Прежде чем обращаться к потребителю, нужно понять, подойдет ли ему агрессивная коммуникация или стоит дождаться, пока он вернется домой и расслабится.

Комбинируя эти три ML-модели, можно значительно влиять на качество рекламных кампаний, которые откручиваются, и повлиять на весь рынок.

По мнению Надежды  Маруевой, генерального директора Getintent, тренд на programmatic in-house стремительно захватывает Европу и Новый Свет. Три четверти западных рекламодателей частично либо полностью перевели и закупки in-house. В США эти показатели колеблются в районе 70%, а в Латинской Америке — 65%.

При этом почти половина брендов частично переводит закупки внутрь компании. Около 20% компаний создают рекламные отделы и планируют их развивать, 16% попробовали разобраться в этом вопросе самостоятельно, но вернулись обратно к агентствам, и еще 15% изначально не собирались ничего менять.

Несмотря на тренды, стоит отметить, что у переноса programmatic in-house есть свои темные и светлые стороны.

Впрочем, важно сказать, что противопоставление агентств и in-house-практик едва ли актуально в 2021 году. Пространство возможностей позволяет выбирать между множеством опций, включая сотрудничество с разными партнерами, агентствами или технологическими платформами.

Кадры нужны как никогда

Спрос на специалистов в области programmatic сейчас велик как никогда — три четверти работодателей заинтересованы в пополнении programmatic-отделов. При этом 40% ищут двух и более человек в коллектив, а 17% — ищут трех.

Более 85% ищут менеджера по programmatic, около 40% заинтересованы в Group Head и четверть — в джуниорах.

Однако не все проходит гладко. Главная сложность при найме сотрудников, с которой сталкиваются практически все работодатели, — это недостаток квалифицированных кадров.

На рынке труда заметны перегретость и несоответствие тех зарплат, которых ждут кандидаты, тому, на что рассчитывают компании. Профессиональные кадры на рынке стоят дорого, а работодатели в принципе не готовы за них много платить.

Способы сэкономить бывают разные. 70% компаний готовы брать специалистов с минимальным опытом и интегрировать сотрудников, позволяя им развиваться внутри компании. Больше половины приглашают людей из смежных специальностей, примерно столько же — согласны исключительно на специалистов с опытом внутри рынка.

Дмитрий Юзвяк, управляющий партнер Onoff Global FZC, рассказал про интеграцию Getintent по API, которая позволяет автоматизировать рутинные процессы, запускать и настраивать рекламные кампании из своего интерфейса и получать статистику в единый dashboard. Технология удачно показала себя в рамках интеграции Getintent и digital-агентства Media Aliens в Казахстане. Media Aliens с помощью API подключили полный функционал Getintent к собственной рекламной платформе. При этом использовались все возможности  API — начиная от управления ставками и заканчивая подключениями и отключениями данных, аналитикой и отчетностью. Кроме того, в системе медиазакупок Media Aliens предусмотрен конструктор отчетов, в котором клиент может просматривать, сортировать и выгружать данные о текущих и архивных рекламных кампаниях.

Нативность и контекстуальность, или Как завоевать сердце строптивого потребителя. Head of Brand Strategy Hybrid Яна Третьякова считает одной из главных дилемм рекламного мира противостояние потребителей и рекламодателей. Пользователи не желают видеть рекламные коммуникации и делиться персональной информацией, в то время как бренды жаждут узнать все о своих потенциальных клиентах и донести до них свою рекламу.

Выход из этой ситуации — в нативности и контекстуальности. В связи с отменой cookies Hybrid решили пересмотреть свой подход к рекламе. Компания планирует создать семейство брендов-партнеров, каждый из которых будет направлен на решение точечной задачи клиента. А объединения таких нишевых брендов в единую систему обеспечит комплексный подход.

Ключевое решение было почерпнуто из опыта дочернего бренда Vox, который занимается in-visual-форматами. Именно он вдохновил создателей Hybrid перетянуть такие технологии для непрограмматического решения in-image и in-video, как аналитика контекста 360.

Анализу подвергается не только текст, размещенный на платформе, но и визуальное наполнение страницы, включая изображения и видео. В скором времени Hybrid пойдут дальше и добавят анализ аудио.

К анализу привлекут ML и искусственный интеллект: именно так  можно будет понять, достойна ли конкретная страница размещения рекламы и насколько она подходит для продукта.

Креативоцентричная модель. В погоне за контекстуальностью и таргетингами не сткоит упускать из внимания креатив. Ведь это основной способ донести рекламное сообщение, итоговый комплексный продукт, с которым взаимодействует потребитель.

Важно учитывать вкусы пользователя, понимать, какой контент даст позитивный фидбэк и сформирует отличное отношение к бренду. Микс из пожеланий пользователя, основанный на контенте, и нативного формата смогут стать альтернативным решением, которое не требует отслеживать, какие страницы посещают пользователи. 

Brandformance и трансформация подходов

Трансформация подходов в programmatic затрагивает все привычные этапы размещения кампаний — от постановки задач до аналитики. Дмитрий Егоров, Chief Digital Officer Havas Media, выделил главные изменения, на которые стоит обратить внимание:

1. Задачи становятся все ближе к бизнес-целям клиентов. Сокращается цепочка метрик и цепочка задач. Если раньше рекламодатели ставили классические задачи вроде охвата, знания, досмотров или конверсий на сайте, то сейчас на первое место вышли продажи через офлайн или онлайн.

Помимо задач, меняются и инструменты, к которым принято обращаться. Показатели больше не отслеживаются внутри систем трекинга и верификации или с помощью привычной веб-аналитики. Сейчас все трекается уже внутри CRM.

2. Любую целевую аудиторию можно описать через сторонних поставщиков. Исследование «Яндекс» показывает, что соцдем утратил статус самого популярного вида таргетирования. Рекламодатели предпочитают ему кастомные сегменты, сегменты CRM, а также сегменты сторонних DMP.

Все больше индустриальных игроков начинает открыто монетизировать свои данные — начиная от телеком-операторов, заканчивая ретейлерами.

3. Привычные форматы начинают работать на конечный перформанс. Даже классические форматы вроде ТВ обогащаются конверсионной историей и начинают приближаться к конечному действию. Появляются новые форматы — shoppable, а также форматы с оптимизацией на конечные продажи установки.
4. Креатив говорит с целевой аудиторией на одном языке. Рекламодатели хотят понимать свою аудиторию и подбирают для нее контент в зависимости от площадки размещения. Так, если для TikTok подходит вертикальный UGC, то для других социальных сетей нужно адаптировать креатив. При этом нужно помнить не только про особенности самой платформы, но и про вкусы ее пользователей.

5. В аналитике и  оптимизации ярко проявляется тренд на централизацию. Рекламодатели внедряют единые платформы, аккумулирующие сигналы с рекламных кампаний, CRM, а также мобильных приложений. Задачи движутся в сторону конечных бизнес-результатов, и технологии отвечают на эти изменения.

Все форматы становятся перформанс-ориентированными, появляется больше эффективных источников данных, возникают технологии, которые помогают централизованно работать с данными и оптимизировать показатели.