Таргетинг

Поведенческий таргетинг, применяемый сегодня в рекламе, – пока еще не наука, хотя он и связан с цифрами. Однако это действительно технология будущего, - уверен старший вице-президент ValueClick Мэтью Бойд (Matthew Boyd), которого цитирует iMediaConnection.

Как пишет Mediarevolution, Бойд указывает на несколько проблем, которые существуют сейчас при использовании поведенческого таргетинга. Во-первых, все предположения о том, что нравится пользователю, основываются исключительно на том, что его интересовало в Сети ранее. Это стало настоящим прорывом для рекламы в последние годы, однако Бойд предсказывает возникновение нового тренда в рекламе – так называемого "предиктивного" таргетинга, который будет также угадывать желания потребителя в будущем.

Свои идеи на счет предиктивного таргетинга Бойд озвучил на саммите iMedia Agency в Остине. Его компания ValueClick разрабатывает технологии для такого таргетинга. По словам эксперта, переход к такому виду таргетинга связан с тем, что онлайновые рекламодатели сегодня все меньше обеспокоены содержанием страниц своих сайтов, и все большее влияние уделяют аудитории и отдельным людям. Как подчеркивает Бойд, таргетинг хорошо работает в контексте, особенно если вы ищете потребителя, основываясь на его предыдущих запросах в Сети. Однако и "мусора" таким образом собирается также достаточно много.

Некоторые люди просто проходят мимо вашей рекламы, в то же время не всегда удается "зацепить" энтузиастов, которые пробираются к вам, просмотрев перед этим тысячи страниц. Как полагает Бойд, такой подход позволяет хорошо "сортировать" потребителей, делить их на несколько групп.

Однако такие группы не позволяют маркетологам понять, какие интересы действительно преследуют потребители. "Предиктивный же таргетинг дает информацию не о том, что вы делали в прошлом, а о том, что вы предположительно будете делать в будущем, - констатирует Бойд. – С его помощью можно попробовать преодолеть ограничивающие факторы кластерного подхода, потому что люди, на самом деле, делятся на гораздо большее число категорий".

С другой стороны, там, где "старая" модель поведенческого таргетинга предполагает лишь несколько видов информации (сколько страниц пользователь посетил за определенное количество времени, какой контент искал и так далее), предиктивный подход требует гораздо большего информационного массива. По видению Бойда, предиктивный поведенческий таргетинг отталкивается от четырех точек в Сети. В ValueClick уверяют, что используя механизмы аффилированного маркетинга, технологий обслуживания рекламы, comparison shopping (технология, позволяющая сравнивать цены в магазинах) и медийной рекламы, лучше узнают людей и что они намерены предпринять. И знают это гораздо лучше рекламодателей и даже самих потребителей.

"Предиктивный таргетинг позволяет разделять посетителей на группы, основываясь на регулярности, частоте и схожести их "будущих" действия", - уверен вице-президент ValueClick. Поэтому предиктивный таргетинг становится для маркетологов инструментом, помогающим экономить усилия и не учитывать "лишних" посетителей: так называемых "drive-by visitors" и тех, кто хотя и просматривает страницы с определенным контентом, не заинтересован в приобретении товара на рынке.