Точки роста: главные тренды AdTech в эпоху кризиса
Международные рекламные площадки покидают Россию, соцсети блокируются, а инструменты перестают работать без VPN. Но кризис не так страшен, как кажется. Отступление западных компаний усиливает роль российского бизнеса и стимулирует развитие агентств, брендов и технологий. Директор по рекламному бизнесу ПАО «ВымпелКом» (бренд «Билайн»), основатель и совладелец группы ОТМ Дмитрий Лазарев рассуждает, как сложившиеся условия скажутся на AdTech и какие тенденции определяют развитие отрасли в 2022 году
Перераспределение бюджетов в сторону российских AdTech-компаний
Кризисное время открывает много возможностей для роста локального AdTech. С рекламного рынка уходят иностранные игроки, а часть их бюджетов перераспределяются среди местных участников. В таких условиях выигрывает, в первую очередь, российский BigTech — экосистемы «Яндекс» и VK. Менее крупные компании стремятся интегрироваться в эти платформы.
Кроме того, уход зарубежного бизнеса закрепляет за отечественными компаниями статус источника рекламных бюджетов. Ретейл, девелоперы и e-commerce с готовностью включились в эту игру и пробуют себя в роли рекламодателей. Отдельные корпорации идут дальше и создают собственные AdTech-подразделения. К их числу относятся «Сбер» и ВТБ — об этом пишут открытые источники. В общий тренд вписались «Триколор» и Ozon: обе компании уже несколько лет развивают свои рекламные решения.
Рекламодатели сосредоточились на задачах перформанс и брендформанс
Рекламный рынок стремительно локализуется и создает комфортные условия для развития отечественных решений. Рекламодатели требуют от подобных разработок высоких конверсий и продаж. Иными словами, на первый план все чаще выходят задачи перформанс и брендформанс, которыми раньше занимались зарубежные игроки.
Чтобы занять освободившееся место и эффективней пересплитовать перформные бюджеты, российским компаниям необходимо оптимизировать свои сервисы под соответствующие задачи. Речь идет об усилении арбитража трафика, совершенствовании предиктивных моделей и взаимодействии с партнерами-владельцами больших данных.
Последнее превращается в одну из ключевых рыночных тенденций рынка. Для успешных рекламных кампаний, попадающих в целевой профиль аудитории, игрокам AdTech нужно все больше данных, при этом высокого качества и по приемлемой цене.
Программатик заинтересовался релевантным таргетингом и механиками для работы со сложными профилями аудитории
Рынок программатик одним из первых переориентировался на новые реалии. В докризисные времена программатик-реклама традиционно работала на охваты аудитории. Сейчас же специалисты сфокусировались на релевантном таргетинге, механиках для работы со сложными профилями аудитории и сборе узких целевых сегментов.
Для решения этих задач программатик интегрируется с Big Data мобильных операторов, которые агрегируют «поведенческие» пользовательские сегменты. Суть изменений проста — чем лучше подобрана аудитория, тем выше конверсии и продажи.
На какие категории растет спрос рекламодателей
- Геосервисы и локальные таргетинги. Стали более востребованными благодаря спросу на перформанс-возможности платформ.
- Retail media. Увеличивается роль рекламы товаров и брендов на маркетплейсах, e-commerce и в мобильных приложениях ретейлеров. Причины очевидны. Эти механики помогают достичь измеримого эффекта от рекламы и ориентируются на платежеспособную аудиторию.
- Онлайн-видео. Рекламодатели ищут здесь в первую очередь конверсионный инструмент. Такой интерес стимулирует программатик-платформы наращивать объемы видео-инвентаря, который сильно просел с уходом зарубежных рекламных видеосервисов.
Технологические решения станут еще более востребованными
В ближайшее время рынок AdTech продолжит развиваться, а интерес рекламодателей к технологическим решениям — расти. Внутри аудитория рождаются новые тренды медиапотребления и привычки потребительского пути. А компании осознают, что пора выходить из режима тишины и пересматривать маркетинговые стратегии, чтобы достичь нужных бизнес-результатов.
В таких условиях локальным игрокам AdTech-рынка остается порекомендовать усиленно работать с данными. В частности, обратить внимание на ML (machine learning)-модели. Они помогают находить неочевидные закономерности в поведении клиентов на базе больших данных.
Например, можно узнать, что 60% постоянных покупателей одного бренда верхней одежды совершают покупки в магазинах здорового питания. В то время как у других модных марок этот показатель значительно ниже — к примеру, 15%. Тогда, если пользователь приобретает здоровые продукты и не является клиентом этого бренда верхней одежды, его с большой вероятностью заинтересует предложение бренда. А значит, аудитория для коммуникации расширяется.
Подобные паттерны нужны бизнесу, ведь сам заказчик обычно строит аудиторию, исходя из бизнес-логики и маркетинговых исследований. ML-модели вносят в таргет кампаний совершенно новые основания и критерии, которые открывают дополнительные перспективы в работе с данными.
