Как данные становятся результатом в programmatic-рекламе: практика работы с аудиторными сегментами

Современный programmatic-рынок находится в условиях постоянных ограничений. Регуляторы ужесточают требования к работе с персональными данным, браузеры меняют политику использования сторонних идентификаторов, а крупные технологические платформы развивают замкнутые экосистемы.

Данные становятся ключевым активом — именно они определяют кому, когда и с каким сообщением показывать рекламу.

В статье разберемся, как данные обеспечивают точность таргетинга и как выстроить работу с готовыми аудиторными сегментами, чтобы programmatic превратился из инструмента закупки трафика в управляемый канал роста.

Бренды инвестируют в качество своего дата-портфеля и собирают собственные данные (first-party data) — историю покупок, поведение клиентов на сайте, email-базы, CRM-данные. Чем точнее и актуальнее данные, тем выше вероятность конверсии, потому что компания работает с людьми, которые уже интересуются ее продуктом. А чем выше конверсия, тем эффективнее расходуется каждый рубль бюджета.

Но иногда компаниям не хватает собственных данных для масштабирования. В этом случае first-party data можно обогатить данными от внешних поставщиков (third-party data) — это позволит больше узнать об интересах потенциальных клиентов. И дальше использовать эти данные в рекламных сообщениях, а также, брать готовые аудитории с такими интересами для расширения охвата. Или строить look-alike аудитории и искать похожих пользователей среди более широкой аудитории.

Эффективность рекламной кампании зависит не только от качества данных, но и от точности сегментации. Если сегмент на начальной стадии рекламной кампании выбран неверно, то дальнейшая оптимизация и масштабирование будут неэффективными.

Любые сегменты на этапе медиапланирования — это первичная гипотеза, которую необходимо проверить.

На практике рекламная кампания должна работать так:

Вы запускаете все сегменты и тестируете их с разными комбинациями настроек: разные SSP (платформа для продажи рекламных мест), источники трафика, пересечения сегментов. Задача — набрать репрезентативную статистику.

Отслеживаете CTR (показтель кликабельности), показатели post-click и post-view конверсии. Выделяете самые эффективные сегменты и комбинации.

Используете три метода: горизонтальный (добавляете трафик и SSP), вертикальный (меняете условия сбора) или look-alike (ищете похожих пользователей).

Не стоит масштабироваться без тестов и анализов. Если вы увеличите объемы некачественного сегмента — потратите деньги впустую.

«Интерес к авто», например, как признак сегмента, может быть присущ разным пользователям: кто-то интересуется бюджетными моделями, кто-то покупает премиальные авто, а кому-то нужен корпоративный транспорт.

В узких вертикалях лучше использовать комбинацию данных: базовое поведение или интерес, контекст потребляемого контента (чтение статей, обзоров). Следует включить и дополнительные признаки, которые указывают на активную фазу выбора (посещение страниц официальных дилеров, просмотр тест-драйвов, изучение условий покупки).

Только такая многоуровневая логика приблизит вас к реальной целевой аудитории.

Стройте свою собственную дата-стратегию. Не стоит рассчитывать на единственный источник данных — лучше комбинируйте 1st-party, 3d-party, поведенческие сегменты и look-alike.

В programmatic-рекламе сегментация определяет ROI. При выборе сегментов сначала тестируйте аудитории, и только потом масштабируйте рекламные кампании.

В узких вертикалях всегда используйте многоуровневую логику сегментации.

_________________________

Материал создан на основе записи вебинара «Как данные превращаются в результат: практика работы с аудиторными сегментами в programmatic-рекламе».

Ведущие вебинара:

Полную версию вебинара смотрите здесь ====>