Как большие данные меняют рынок рекламы в СМИ
8 из 10 крупнейших издательских домов Германии работают над созданием единой базы данных о своих читателях. Паралллельно данные о пользователях объединяют The Guardian, CNN, Financial Times, Reuters и The Economist.
1000 сайтов, включая крупнейший таблоид Bild, начали обмениваться массивами данных. Axel Springer, Gruner + Jahr, Bertelsmann Group и Der Speigel отложили традиционное соперничество и делятся друг с другом (читай — с прямыми конкурентами) ценной информацией о своих читателях. Так издатели отвечают на действия Google и Facebook: корпорации сегодня контролируют 85% рынка диджитал-рекламы, в то время как остальным игрокам приходится делить между собой остатки.
«Наши самые большие конкуренты — не консервативные издатели. Мы вместе должны объединить наши силы против Google, Amazon, Apple и Facebook», — говорит Карстен Швеке, генеральный директор сейлз-хауса Media Impact, принадлежащего издательскому дому Axel Springer.
Продавать рекламу в медиа без анализа big data очень сложно. Да, у каждого издателя есть определенный объем информации о пользователях с точки зрения таргетинга, сегментации и поведенческих факторов. Но сегодня этого уже недостаточно. Запросы рекламодателей постоянно растут. Они хотят получить охват нужного им сегмента аудитории одновременно на множестве площадок. Отдельное СМИ и даже издательский дом не обладают необходимыми для подобной камании данными. Иными словами: чтобы зарабатывать деньги на рынке, где реклама таргетируется по сегментам, современным медиа нужны большие данные. При этом далеко не все медиа могут похвастать наличием специалистов с достаточной технической квалификацией в анализе big data. Да и содержать подобную службу многим просто не по карману.
К необходимости объединения своих данных для успешного таргетирования рекламы пришли и участники проекта Pangaea Alliance, созданного в прошлом году ведущими медиа-компаниями мира: The Guardian, CNN International, Financial Times, Reuters и The Economist.
«Данные имеют решающее значение», — говорит руководитель проекта Pangaea, директор по доходам Guardian News & Media Тим Джентри. По его словам, обмениваясь первичной информацией об их пользователях, медиа-компании создают «уникальные и привлекательные сегменты аудитории». Например, информация о подписке от одного издателя может быть объединена с поведенческой информации, полученной от другого. В результате создается подробный профиль пользователя, за который рекламодатели готовы платить.
Необработанная информация от издателей поступает на единую платформу под названием Emetriq, которой управляет крупнейшая в Европе телекоммуникационная компания Deutsche Telekom. Последняя просеивает и очищает данные, чтобы создать узко таргетированные, качественные сегменты аудитории, используя которые издатели улучшат свои рекламные предложения.
За использование сегментов данных каждый издатель платит фиксированную сумму в размере от € 4000 ($ 5000) до € 15 000 ($ 17 000). Цена зависит от показов страниц на сайтах и объема использования данных из общего «банка» при демонстрации рекламных объявлений.
Подобные проекты запускают в Германии не в первый раз. В 2010 году семь крупнейших издательских домов страны, включая Axel Springer, создали совместное предприятие AdAudience, которое занимается продажами рекламы по принципу Programmatic direct. Именно так Emetriq получает доступ к данным издателей, каждый из которых сохраняет при этом анонимность. Издательские дома могут использовать социальную и демографическую информацию о пользователях, данные об их поведении в интернете, совершенных покупках, а также о семантическом ядре и контексте веб-сайтов. Так издатели создают качественные профили читателей и рекламные сегменты, привлекательные для рекламодателей.
Все сегменты, созданные Emetriq, сверяются с потребительскими панелями исследовательской группы GfK. Deutsche Telekom также добавляет некоторые собственные данные в обмен на возможность быть единственным рекламодателем, имеющим к ним доступ. Все вместе это дает показатель точности на уровне 87%, утверждает Даниэль Нойхаус, генеральный директор Emetriq.
Сегментированные данные возвращаются обратно к издателям, которые могут выбрать тот или иной сегмент для запуска через собственные системы управления данными (DMP).
Объединение данных помогает снизить зависимость издателей от Google и Facebook, которые сейчас доминируют на рынке во многом благодаря big data. «Слив» ресурсы в единый банк, издательские дома Германии создают альтернативный и сравнительно большой набор данных, который позволит им больше зарабатывать, отмечает Business Insider.
По словам Даниэля Нойхауса, немецким издателям пока далеко до уровня медиагигантов, хотя они и становятся ближе по качеству и количеству данных: «Никто не страдает больше, чем издатели и сейлз-хаусы в Германии, поскольку у них недостаточно данных, и их массивы неструктурированной информации о пользователях никогда не смогут даже близко сравниться с Google и Facebook».
«Концепция Emetriq заключается в том, чтобы помочь людям быть инновационными везде, где необходимы данные, и чтобы сделать это реальностью», — сказал Нойхаус. По его словам, тот факт, что Google, Facebook, Amazon и Apple собирают данные и сохраняют их у себя, ни с кем не делясь, «в конечном счете убьет инновации».
«Реальная польза от объединения заключается в создании более качественных сегментов, в чем действительно нуждаются клиенты, одновременно с высоким охватом», — отмечает Штефан Кройтц, генеральный директор совместного предприятия AdAudience. По его словам, не столь сложно получить хорошее качество рекламной кампании при небольшом охвате или, напротив — высокий охват при плохом качестве. «Но сделать одновременно и то, и другое — сложная задача», — добавил Штефан Кройтц.
В конечном итоге выгода для издателей очевидна. Они получают расширенные, анонимные сегменты данных из «общего котла», который гораздо больше, чем их собственный портфель брендов. Благодаря этому, издатели могут повысить свой CPM (стоимость за тысячу показов рекламного блока). Поскольку проект стартовал совсем недавно, в AdAudience не дают цифры, демонстрирующие рост CPM, но, по словам Штефана Кройтца, уже есть первые признаки того, что он будет «значительным».
Объединяют данные и многие коммерческие бренды, занимающиеся прямыми продажами. Это позволяет им таргетировать и ретаргетировать клиентов, получать информацию об их покупательских интересах и времени, когда готовы делать покупки, а также о гаджетах и технике, которая у них есть.
Например, в конце прошлого года британская партнерская сеть Skimlinks запустила «кооператив данных» под названием Audiences by Skimlinks, в котором участвуют более 55 000 издателей и около 20 000 сайтов компаний-ритейлеров. На основе информации о поведении пользователей создаются сегменты, которые позволяют успешно таргетировать рекламу.
Генеральный директор и один из основателей Skimlinks Алисия Наварро объяснила плюсы участия в проекте. Например, некий пользователь на сайте издателя при прочтении статьи нажимает на ссылку о женской сумке и перенаправляется на сайт магазина, продающего данный товар. Если в итоге совершается покупка, происходит следующая цепочка: просмотр страницы> клик> конверсия. Даже если пользователь в итоге ничего не покупает, издатели и ретейлеры, участвующие в проекте, получают модель поведения (паттерн) для конкретного пользователя. Когда он окажется на сайте другого издателя, его могут снова направить на страницу, продающую женские сумки, благодаря файлу куки, который Skimlinks оставит на пользовательском компьютере. По словам создателей проекта, привело к «почти невероятному» росту конверсии.
По информации Marketing Land, рекламодатели платят за сегментированные данные по принципу CPM. Доход распределяется между членами «кооператива» на основе данных, которые они предоставляют: чем ценнее данные, тем больше прибыль. Например, информация о показах страницы стоит меньше, чем информация о кликах.
Алисия Наварро отмечает: «Чем больше данных мы имеем, тем точнее мы можем быть». По ее словам, проект Audiences by Skimlink уникален еще и тем, что участники этого «кооператива» видят «весь путь от контента до коммерческой сделки», в то время как другие поставщики данных, как правило, располагают только данными ритейлеров или только данными о покупательских намерениях.
Еще один проект подобного рода успешно развивается в США. Базирующаяся в Нью-Йорке компания Bombora отслеживает поисковые запросы, загрузки документов, вебинары, регистрации на выставках, просмотры статей и блогов, потребление видео, лайки и шеры в соцсетях и другие свидетельства активности предпринимателей, которые ищут те или иные товары и продукты. В этом проекте задействованы Forbes, Aberdeen Group и около 2500 других сайтов, которые предоставляют данные о более чем миллиарде ежемесячных взаимодействий со своими посетителями — как правило, это бизнес-покупатели. Затем рекламодатели и агентства используют эту информацию для маркетинга и продаж, предлагая ее на основе таргетирования заинтересованным бизнес-компаниям.
В Bombora утверждают, что именно их компания стала «первым агрегированным источником поведенческих данных для B2B, создавшим «первый в своем роде «кооператив данных» медиа-компаний премиум-класса».
О подобных инициативах российских издателей пока не слышно. Эксперты отмечают, что медиа-среда в России еще не готова к подобным проектам. Об опыте работы с большими данными в медиа на российском рынке мы можем рассказать на собственном примере — Relap.io.
Рекомендательным виджетом Relap.io пользуются более 2000 медиа в Рунете, больше 100 из них зарабатывают на персонализированной нативной рекламе Relap.io. Мы знаем, как ведут себя пользователи и какие тексты они читают. Это помогает нам создавать сегменты пользователей по интересам. Мы можем распознать пользователя на любой площадке и показать ему рекламу вне зависимости от того, что он просматривает — специализированный сайт о туризме или новости.
Деньги от рекламы мы делим пополам с площадкой. Чем лучше мы выделим сегменты, то есть, чем более точные данные о поведении пользователя на разных ресурсах мы соберем, тем больше денег принесет нативная реклама площадке и тем больше заработаем мы сами.
Так знания о поведении пользователя на разных ресурсах помогают нам увеличивать доход медиа.
Почитайте материал на Хабре, где наш ведущий разработчик рассказывает о том, как мы анализируем тексты медиаплощадок.
