Таргетированная телевизионная реклама — инструмент будущего
Таргетированная телевизионная реклама предоставляет собой одну из самых значительных возможностей как для операторов платформ, так и для вещательных компаний. Наибольшее развитие новейшая технология получила в США, поэтому о перспективах развития российского рынка таргетированной рекламы можно следить по американским трендам, о которых расскажут эксперты первого российского рекламного холдинга NMi Group.
Активный рост
Расходы на потоковые сервисы и рекламу Smart TV в США выросли на 40,6% с 2019 по 2020 год
Таргетированная телевизионная реклама не была настолько популярной до пандемии, пока компании по всему миру не предприняли попытку охватить миллионы людей, сидящих дома перед своими телевизорами.
По данным компании eMarketer, занимающейся исследованием рынка, расходы на потоковые сервисы и рекламу Smart TV в США выросли на 40,6% с 2019 по 2020 год, превысив 9 млрд долларов в прошлом году. Ожидается, что к 2025 году эта цифра увеличится более чем в 2 раза.
Адресная реклама на потоковых сервисах и в кейсах
Традиционная телевизионная реклама постепенно становится адресной
Обычные таргетированные рекламные ролики, которые аудитория видит на многих потоковых сервисах, похожи на рекламные баннеры на веб-сайтах: они нацелены на потребителей в зависимости от того, что те покупают, куда ездят и что делают в интернете. Традиционная телевизионная реклама постепенно становится адресной. Практически все потоковые сервисы, показывающие рекламу других компаний, включая Hulu, Peacock и YouTube TV, демонстрируют целевую рекламу, независимо от того, смотрятся ли передачи на телевизоре, ноутбуке или планшете.
Кейс №1 – Strategus. Так, зрители многих потоковых сервисов в Америке, могут вспомнить рекламу нового бренда батончиков замороженного йогурта. В прошлом году в ролике была показана молодая пара, которая так любит десерт, что прячет его друг от друга в пакете замороженной брюссельской капусты. И это как раз тот случай, когда реклама показывалась не широкой аудитории, исходя из соображений охвата, но рекламодатель использовал большой объем личных данных, чтобы показывать ролик именно той аудитории, которая была ему необходима.
Кампания по производству замороженного йогурта была организована американской компанией Strategus, одной из многих, занимающихся рекламными технологиями, которые размещают целевую рекламу на телевидении. Чтобы найти идеальную аудиторию, Strategus купили списки потребителей, недавно приобретавших замороженные десерты, — данные, которые компания обычно получает от таких компаний, как Acxiom, Mastercard и Nielsen. Затем Strategus сопоставил эти списки с потребителями, которых брокеры данных определили как «заинтересованных в здоровом образе жизни», основываясь на такой информации, как частые поездки в фитнес-центры или время, проведенное на сайтах с рецептами правильного питания.
Strategus использовал эти данные, чтобы выбрать 2,26 млн домохозяйств, где в августе и сентябре 2020 года показывалась реклама замороженного йогурта. Затем он работал с брокерами данных и другими компаниями, пытаясь отслеживать онлайн-поведение людей, которые видели рекламу, работая над тем, чтобы идентифицировать их телефоны и ноутбуки и увидеть, как реклама повлияла на их потребительское поведение. Удалось установить, что вскоре после просмотра рекламы 563 человека перешли на веб-сайты, связанные с мороженым. Еще 1256человек просмотрели страницу «Найди магазин» на веб-сайте компании по производству десертов. Это пример использованияна телевидении той же целевой или «адресной» рекламы и отслеживания, которая уже давно стала повсеместной в интернете. Подключенное телевидение начинаетиспользовать ту же степень адресности, специфичности и сложности.
Кейс №2 — Five Tier. Другой кейс демонстрирует американская рекламная платформа Five Tier, которая провела телевизионную рекламную кампанию фирмы, продающей системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха.
Five Tier использовали данные Бюро переписи населения США, чтобы ограничить показ рекламы районами Джорджии, где средний доход превышал 100 тыс долларов. Затем они определили недавних покупателей жилья в этом регионе и собрали данные из таких источников, как Zillow, чтобы ограничить рекламу телевизорами в домах возрастом от 20 до 30 лет — когда обычно требуется замена систем центрального кондиционирования. Компания также использовала данные о покупках, чтобы отфильтровать всех, кто недавно купил новый кондиционер. В конечном итоге реклама достигла 144 583 человек. В результате потребители совершили 2841 визит в службу отопления и кондиционирования и более 4 тыс посещений веб-сайта компании.
Принципы работы таргетированного продвижения
Реклама находит потенциальных потребителей через сложную закулисную систему, которая обменивается данными миллиарды раз в секунду, чтобы найти наиболее восприимчивую для каждого коммерческого предложения аудиторию
Предположим, бренд спортивной одежды продает новые кроссовки ограниченным тиражом и хочет показывать рекламу только в тех домах, где покупают дорогую обувь. Если потребителииспользовали интернет для покупки дорогих кроссовок, брокеры данных могут связать эту информацию с такими идентификационными данными, как IP-адрес. Он также известен производителю смарт-телевизора и потоковым сервисам. Все, что нужно сделать компании по производству кроссовок и ее рекламному поставщику, — это купить список IP-адресов, принадлежащих сникерхедам, и затем отправить в один из сервисов потоковой передачи, например Hulu. И когда кто-либо из указанной ЦА решит посмотреть любимое шоу, он увидит рекламу производителя кроссовок. Но не гарантированно. Потому что большинствоdigital-рекламы размещается на автоматизированных высокоскоростных аукционах, где делаются ставки за показ.
В конце концов, потребитель, который планирует купить новую машину, также может тратить достаточно на средства по уходу за кожей. Если автопроизводитель готов платить больше за показ таргетированной рекламы, чем косметический бренд, то в конечном итоге будет показан ролик с последней маркой автомобиля.
Обычно зритель не может сказать, что видит целевую рекламу, просто посмотрев ее. Она выглядят так же, как 30-секундные ролики, которые демонстрируются на телевидении десятилетиями. Единственная разница заключается в том, как реклама находит потенциальных потребителей через сложную закулисную систему, которая обменивается данными миллиарды раз в секунду, чтобы найти наиболее восприимчивую для каждого коммерческого предложения аудиторию.
Данные – основа таргетинга
Любая реклама, которую потребители смотрят через потоковый сервис, будет показываться на основе информации о них, хранящейся в маркетинговых базах данных
Все это возможно, потому что современный телевизор становитсяпохожимна гигантский смартфон. Стриминговые сервисы — это в основном приложения, и телевизор использует их для воспроизведения видеопотоков и рекламы, нацеленной прямо на конкретного потребителя.
Как и телефон, современные телевизоры также собирают данные для отправки производителю, которыйможет точно сказать, что смотрит потребитель, даже если он использует Blu-ray или антенну. Стриминговые сервисы получают много похожих данных.
Таким образом, современные телевизоры с реалистичной четкостью изображения и удобным функционалом предназначены не только для показа развлекательного контента, но идля незаметного извлечения данных о потребителях с целью продажи их другим компаниям или использования для целевой рекламы. В наши дни очень вероятно, что любая реклама, которую потребители смотрят через потоковый сервис, будет показываться на основе информации о них, хранящейся в маркетинговых базах данных.
Технические сложности новой технологии
64% заявили, что считают таргетированную рекламу в принципе «агрессивной»
Однако не все технические сложности еще решены, что естественно на этапе зарождения новой технологии. Так, первой проблемой может быть чрезмерная частота, когда один и тот же рекламный ролик показывается несколько раз подряд или настолько часто попадается на глаза потребителям, что начинает восприниматься негативно.
Или, например, иногда во время рекламной паузы непроданное время заполняется баннером «Мы скоро вернемся». По данным опроса Morning Consult , 69% респондентов считают, что реклама в потоковых сервисах повторяется, и 79% выражают свое недовольство. При этом 51% заявили, что им не нравится нерелевантная реклама, а 64% заявили, что считают таргетированную рекламу в принципе «агрессивной».
Гиперперсонализированная омниканальная реклама – следующий этап эволюции
Гиперперсонализированная реклама – реальная перспектива ближайшего будущего
Рекламодатели, которые хотят охватить определенные типы потребителей могут использовать огромные массивы информации: начиная от списков покупок, которые может передать третьим лицам компания-эмитент кредитной карты, заканчиваятаргетингом на основе «лайков» в Facebook. Приложения в смартфонах могут выдавать информацию из анкет на сайтах знакомствили просто использовать данные о местоположении, чтобы отслеживать, куда потребитель идет в обеденное время.
В центре таргетинга, данных и адресуемости находятся интересы потребителя. Это позволяет рекламодателям показывать целевые рекламные объявления с наиболее высокой вероятностью конверсии. Но работа с потребителем не заканчивается показом рекламы. Рекламные фирмы стремятся следить за деятельностью аудитории как в онлайн, так и в оффлайн форматах, чтобыувидеть, насколько хорошо работает маркетинг, или, возможно, позже показать дополнительную рекламу.
Все потоки данных, которые обеспечивают такое разрешенное отслеживание, еще не полностью интегрированы, но компании, занимающиеся рекламными технологиями, упорно работают над этим. Следом за телевизорами, телефонами и компьютерами, таргетированная реклама и отслеживание потребителей распространились даже на цифровые рекламные щиты и экраны на американских бензоколонках, которые показывают различные объявления в зависимости от того, кто проходит мимо. Гиперперсонализированная реклама – реальная перспектива ближайшего будущего.
Маркетинговые исследования
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Просто о сложном 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 
