Про що:

На початку 2020 року Google заявив, що протягом трьох років відмовиться від використання 3rd party cookies — можливості збирати конфіденційну інформацію про користувачів третіми особами. Однак у червні поточного року компанія відклала це рішення ще на 2 роки, щоб краще протестувати альтернативний функціонал.

Зміст

Для чого потрібні 3rd party cookies?

Що не так зі сторонніми файлами: причини відмови та проблеми?

Про механізми програматик

Реклама, монетизація та майбутнє: чого чекати?

Як може допомогти аналітика мобільних операторів?

Портрет клієнта

Наступний етап — look-alike аудиторія

Омніканальність та Big Data розсилки: від таргетинга до тригера

Підсумок

З одного боку, відмова від такого збору інформації може призвести до появи більш агресивних форм отримання даних про вподобання користувачів. З іншого боку, від цього рішення постраждає переважно бізнес. Із третього — дохід від реклами впаде приблизно вдвічі. Та й конкуренти Chrome — Firefox від Mozilla та Safari від Apple — вже відмовилися від використання даного інструменту, тому у Google фактично не залишається вибору.

Розберемося з деталями: що таке «кукі» (cookies), як їх використовують та які альтернативи вже є.

Для чого потрібні 3rd party cookies?

Файли cookie допомагають сайту правильно функціонувати, зберігають дані аудиторії сайтів та її дії на ресурсі. В ідеалі вони корисні всім сторонам:

  • кукі вивчають переваги користувача сайту, накопичують дані й у результаті пропонують потрібні рекламні матеріали аудиторії, яка у них зацікавлена, за певним алгоритмом;
  • сайт отримує аналітику, актуальне розуміння портрета лояльного користувача — з’являється поле для рекламних комунікацій.

Вище описані 1st party cookies, які зберігають інформацію безпосередньо для домену та використовують її напряму. А ось сторонні файли переходять до паблішерів та рекламодавців. Результат обробки повертається до користувача як таргетована реклама, створена з урахуванням його вподобань.

Що не так зі сторонніми файлами: причини відмови та проблеми?

Можливо, якби останніми роками так активно не розвивалася цифрова грамотність та не з’явився мережевий етикет, cookies жили б ще довго. Але кількість претензій від користувачів, які не бажають, щоб про них збирали інформацію, стала занадто великою.

До того ж політика Сполучених Штатів останніми роками спрямована на те, щоб максимально убезпечити аудиторію в мережі. Тому Google довелося відмовитися від cookies. Проте чи все так однозначно. За даними Global States, 64% усієї інтернет-аудиторії світу користуються браузером Chrome. Тобто відмова від такого формату збору даних на цьому глобальному ресурсі може призвести до падіння всієї цифрової рекламної галузі.

Перерозподіл цифрового рекламного бюджету буде необхідним, оскільки файли кукі до цього допомагали відстежувати переваги користувача, а після скасування збору даних таке поняття як «портрет клієнта» може розчинитися в закритих екосистемах мережі.

Про механізми програматик

Тепер переходимо до основного процесу — закупівлі реклами. За автоматизацію закупівлі рекламних оголошень через програмний інтерфейс відповідає програматик — окрема система. Вона купується через торги та аукціони в реальному часі.

Наприклад, є рекламодавець, який хоче розміщувати рекламу на конкретному ресурсі. У такого клієнта існують конкуренти, які теж претендують на це місце. Проходить аукціон, і в результаті перемагає найвигідніша ціна. З погляду маркетингу, не варто вибирати максимальну ціну, простіше проаналізувати поведінку конкурентів і після цього діяти. Самі послуги вибирають максимальну ставку від середньої вартості даного рекламного місця.

При цьому програматик-рекламу не можна порівнювати з SMM чи контекстною, оскільки інструменти вони використовують різні. Переваги першого варіанта:

  • можливість швидко запускати, змінювати та припиняти кампанії;
  • прозорість у покупці реклами — зручний інтерфейс дозволяє відстежувати всю інформацію;
  • оптимізація відповідного часу отримання програматик-реклами з допомогою аналізу поведінки користувачів;
  • відкритий аукціон, який допомагає шукати найбільш фінансово вигідні рішення.

Ефективність запуску програматик-реклами багато в чому залежить від релевантності, правильного рекламного підходу. Оскільки далеко не всі можуть проаналізувати поведінкову модель потенційної аудиторії для створення правильної реклами, цільові переходи та кліки не принесуть достатньо користі. Программатик використовує алгоритми для маркетингового аналізу аудиторії.

Программатик — це не тільки сервіс для тексту, як технології, що найбільш масово використовується в інтернеті. Таку рекламу також можна встановити на відео, аудіо та іншому контенті в мережі.

Реклама, монетизація та майбутнє: чого чекати?

Скасування сторонніх файлів cookie змусить переглядати алгоритми розміщення реклами. Тому в майбутньому ті сайти, які хочуть заробляти завдяки рекламі на своєму ресурсі, будуть змушені перейти на нові способи відстеження переваг користувачів.

Бізнесу в таких умовах не доведеться чекати до останнього та переходити до активних дій лише у кризовий період. Важливо пам’ятати, що на тестування нових технологій піде якийсь час. І якщо згаяти момент, то існує ймовірність, що на українському ринку може бути створена окрема екосистема з великих сайтів, а середні та малі підприємці залишаться без власної бази клієнтських поведінкових характеристик.

Програматик, реклама та Big Data: що відбудеться з бізнесом після скасування 3rd party cookies?

Як може допомогти аналітика мобільних операторів?

Аналітику великих даних сьогодні використовують великі світові бренди. Вони активно користуються Big Data-технологіями для побудови персоналізованої комунікації під час налаштування діджитал-реклами. Опитування MarTech для маркетингової сфери показало, що 77% респондентів довіряють інформації із соціальних мереж, при цьому 67% бізнесів використовують аналітику мобільних операторів.

Компанія Київстар пропонує бізнесу кілька рішень для досягнення мети діджитал-маркетингу. Насамперед це рішення Big Data з їхньою можливістю аналізувати потенційну аудиторію, грамотно вибудовувати комунікацію, знаходити найкращі точки для продажу та розміщення реклами, а також залучати нових клієнтів.

Big Data та аналітика

Big Data та аналітика

Big Data-рішення для бізнесу

Набір інструментів для аналізу великих масивів даних під різні потреби бізнесу — аналіз та пошук аудиторії, геоаналітика, налаштування персоналізованної комунікації тощо.

Портрет клієнта

З розвитком сучасних технологій у минулому безповоротно залишаються ті часи, коли всю інформацію про клієнта потрібно було збирати вручну, записувати у звичайних таблицях та довго аналізувати фахівцям. Світ бізнесу змінився. Деперсоніфікований аналіз трафіку про споживання телекомунікаційних послуг абонентами стає базовим для аналітики Big Data. Величезні масиви анонімізованих даних дозволили створити інструменти, які допомагають розробляти як окремі рекламні пропозиції, так і цілі бізнес-стратегії для компаній.

Програматик, реклама та Big Data: що відбудеться з бізнесом після скасування 3rd party cookies?
Big Data та аналітика

Big Data та аналітика

Big Data для аналітики

Побудова портрета наявної та визначення потенційної ЦА з використанням 100+ Big Data-параметрів. Допомагає зрозуміти реальні потреби клієнтів для подальшого розвитку бізнесу.

За допомогою Big Data експерти Київстар допоможуть визначити основні характеристики та уподобання споживачів вашого продукту, а також побудувати портрет ідеального клієнта.

Існує можливість побудувати такий портрет з використанням аналізу вашої клієнтської бази, застосувавши понад 40 характеристик, зокрема:

  • стандартні та демографічні — серед них вік, стать, тип пристрою та ОС телефону, використання мобільного інтернету;
  • територія та геолокація, подорожі Україною та за кордон;
  • стиль життя та інтереси (кіно, музика, спорт, ігри та інші).

Орієнтуючись на отримані дані, можна робити рекламну розсилку лише тим людям, яким вона буде цікава, внаслідок чого ефективність діджитал-маркетинг значно зростає. Найпоширеніший та найкорисніший для бізнесу хід — запропонувати кожному сегменту аудиторії різні рекламні пропозиції, щоб точно відповідати потребам і таким чином суттєво збільшити залученість. Інструментом пошуку клієнтів та оповіщення про важливі події стає ADWISOR від Київстар. На платформі можна самостійно створювати та надсилати SMS-розсилки із застосуванням аналітики Big Data.

Наступний етап — look-alike аудиторія

Знайти аудиторію та визначити її переваги — це лише початок шляху. З наступним важливим кроком допоможе інструмент, який дозволить проінформувати схожу та потенційно відповідну вам аудиторію про існування вашої пропозиції.

Інструмент look-alike — це різновид таргетованої реклами, що застосовується для пошуку схожої аудиторії. Головні переваги даного інструменту для бізнесу:

  • цільове використання рекламного бюджету — рекламний меседж показується лише потенційним клієнтам;
  • при правильному налаштуванні з’являється лояльність — аудиторії потрібна ця реклама, вона її шукала і не сприймає як спам;
  • економія завдяки точному підбору цільових параметрів та майданчиків — дозволяє вигідно сегментувати своїх користувачів.

Look-alike моделі є ефективними і для бізнесу, і для споживачів (вони отримують те, що хочуть побачити).

Київстар пропонує два способи аналітики. У першому випадку можна скористатися власним досвідом та експертизою, орієнтуючись на попередні дослідження у сфері маркетингу. А в другому — аналіз потенційної аудиторії здійснюється за допомогою технологій Big Data.

Реклама та пошук клієнтів

Знаходьте нових клієнтів за допомогою платформи ADWISOR

Розсилки на потенційних клієнтів. Підбирайте аудиторію, використовуючи Big Data-параметри. Надсилайте повідомлення за розкладом або у реальному часі.

Спробувати

Омніканальність та Big Data розсилки: від таргетинга до тригера

Крім основних каналів для цифрової реклами є додаткові варіанти взаємодії з потенційними клієнтами. Для посилення комунікації, що таргетується, можна звернутися до мобільних операторів. Київстар створює спеціальні продукти, які можна використовувати разом із вже звичними методами таргетування.

Ефективним інструментом залучення клієнтів стають розсилки. Перший тип розсилок — тригерні. Вони налаштовуються за принципом пошуку вподобань або на момент якихось подій. Так, тригерні SMS надсилаються:

  • залежно від геолокації — наприклад, можна повідомити, що магазин знаходиться поруч із клієнтом, коли він проходить повз;
  • на момент якоїсь події, наприклад, після відвідування тематичних сайтів.
Програматик, реклама та Big Data: що відбудеться з бізнесом після скасування 3rd party cookies?

Рекламодавець вказує якусь дію свого цільового покупця як тригер. І коли виконується ця дія або настає потрібний момент, надходить повідомлення.

Другий тип розсилок — таргетовані. Перевагою даного інструменту є те, що розсилка надсилається лише зацікавленим у пропозиції споживачам.

Ще одна корисна можливість — ретаргетинг. Ретаргетинг здійснюється на підставі даних аналітики мобільного оператора та інформації рекламодавця про те, хто з користувачів не вчинив цільової дії в рамках проведеної кампанії. В такому разі можна повторити персональну розсилку на ці групи аудиторії.

Підсумок

Усі інструменти аналізу даних від Київстар працюють відповідно до чинного законодавства — відповідають Законам України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних». На відміну від 3rd party cookies масив даних оператора мобільного зв’язку не передається третім особам, а знеособлено використовується самим оператором.

Дані всіх аналітичних моделей завжди проходять процес шифрування, вони узагальнені та знеособлені. Такий підхід стає вирішальним для багатьох рекламних стратегій та дозволяє уникнути спірного використання сторонніх файлів кукі в плануванні маркетингових кампаній. До неминучого повного блокування на рівні законодавства 3rd parties cookies бізнес України вже сьогодні може використати переваги технологій Big Data та перейти на нові цифрові стандарти, не втративши при цьому свою аудиторію.

Зміст

Для чого потрібні 3rd party cookies?

Що не так зі сторонніми файлами: причини відмови та проблеми?

Про механізми програматик

Реклама, монетизація та майбутнє: чого чекати?

Як може допомогти аналітика мобільних операторів?

Портрет клієнта

Наступний етап — look-alike аудиторія

Омніканальність та Big Data розсилки: від таргетинга до тригера

Підсумок

Додайте коментар

Усі коментарі публікуються після модерації. Будь ласка, пишіть українською, без спаму та нецензурних слів.

Схожі статті