Введение единой системы учета рекламы в интернете повысит расходы агентств и брендов
Во вторник, 18 мая, депутат от ЛДПР Сергей Жигарев внес на рассмотрение Госдумы законопроект, в котором предложил создать единую базу учета интернет-рекламы. Такая система должна будет обеспечивать автоматизацию, учет и хранение информации о рекламе в сети не менее пяти лет. Sostav узнал у представителей рекламного рынка, что они думают об инициативе.
Что предполагает законопроект
Интернет-площадки, рекламные агентства и посредники должны будут вносить данные о кампаниях в специальную базу за исключением информации о социальной рекламе. Соответствующие поправки предлагается внести в закон «О рекламе».
По мнению автора, проект поможет усилить контроль над интернет-рекламой, а также и повысит прозрачность отрасли. При этом курировать исполнение требований будет Роскомнадзор. Ведомство также будет определять список лиц и организаций, которые смогут получить доступ к данным.
По мнению Антона Черноталова, CEO digital-агентства E-Promo, главная причина введения подобных механизмов — политический запрос на контроль работы иностранных компаний в России, их доходов и возможность влияния на их деятельность.
Антон Черноталов, CEO E-Promo:
Я считаю, что обсуждаемая система не сможет контролировать 100% показов рекламы, так как никто не запрещает закупку рекламы за рубежом с таргетингом на Россию. Обойти систему будет можно, но примерно 90% рекламных показов она сможет покрыть в среднесрочной перспективе.
Рекламщиков ждут дополнительные траты
Опрошенные Sostav эксперты полагают, что новые требования приведут к дополнительным тратам. По мнению Сергея Ефимова, директора по маркетинговым технологиям OMD OM Group, все зависит от того, как в систему предполагаются заносить данные: «Если в заявительном порядке, то многие компании столкнуться с большими организационными издержками, в первую очередь, рекламные агентства, технологические и дата-платформы, и, конечно, сами рекламодатели». При этом Ефимов отметил, что рекламораспространителям это делать будет проще, так как их ERP системы лучше подготовлены для построения такой работы.
Черноталов также полагает, что введение единой системы контроля рекламы в интернете скорее всего усложнит доступ к ее закупке. А это это в первую очередь скажется на малом и среднем бизнесе — появятся дополнительные расходы. Для рекламодателей. «Например, налог на прибыль, который возникает с рекламных расходов на иностранные площадки — теперь расходы на рекламу в Facebook, Google и TikTok нельзя будет учитывать при расчете налога на прибыль. Рекламодатели в конечном итоге пострадают. Пока речь об этом не идет, но вероятно расходы на содержание системы учета рекламы лягут на плечи рекламодателей», — рассуждает Черноталов.
Сергей Чирков, специалист по контекстной рекламе в Adventum:
Я уверен, что такие меры скорее всего повлекут издержки со стороны агентств и рекламодателей. Учитывая, что операторами системы будет комиссия, выбранная Роскомнадзором, это может повлечь сокращения объема различных видов рекламы, что с свою очередь скажется на росте стоимости услуг со стороны агентств, площадок и других. В таком случае доступность инструментов окажется под вопросом для малого и среднего бизнеса.
Плюсы: контакт с государством и защита российских площадок
Однако в предложенных требованиях есть и плюсы. Новый законопроект на руку российским рекламным площадкам, считает Черноталов. «Во многом это протекционистская мера, которая популярна в Европе, в Китае», — отметил он. И хотя новый законопроект повлечет за собой ограничение конкуренции, рынок получит инструмент взаимодействия рекламных агентств и медиа с государством, подчеркнул Черноталов.
Он считает, что данные, которые будут храниться в системе, могут быть использованы для повышения эффективности рекламных компаний. «Унификация учета рекламы дает нам уникальный инструмент для формирования медиамикса. Если госрегулятор сможет предоставлять эти данные агентствам, эффективность кампаний можно будет повысить на десятки процентов. И это заметно сгладит негативный момент — повышение стоимости показа, которое неизбежно возникнет при внедрении системы учета рекламы», — надеется Черноталов.
Сергей Ефимов, Директор по маркетинговым технологиям OMD OM Group:
Также степень влияния будет связана с тем, насколько в итоге корректно данные будут представлены в системе. На текущий момент в России есть две компании, которые могут успешно работать в области мониторинга интернет-рекламы и оценки ее объемов — это Digitalbudget и Mediascope. Во многом на основе их данных формируется индустриальная оценка размеров рынка. Если собранные в новой системе данные окажутся точнее, то это на самом деле может быть полезно индустрии, так как поможет улучшить качество работы ее экспертов.
«Непонятны цели и выгода от системы единого учета интернет-рекламы»: рынок раскритиковал поправки к закону
Содержание:
После вступления поправок в силу рекламодатели будут обязаны в течение 30 дней после размещения рекламы зарегистрировать в новой системе информацию о ней — о площадках, количестве показов, агентах, контрагентах, расходах и так далее. Данные будут храниться минимум пять лет.
Среди плюсов новой системы — возможность для рекламодателей сопоставлять бюджет и расходы на рекламных площадках, обеление рынка и исключение мошеннических схем посредников. Однако пока опасений у отрасли больше.
Что ждет рекламный рынок с текущей редакцией поправок
Пока можно с уверенностью сказать одно: поправки, скорее всего, негативно скажутся на стоимости размещения digital-рекламы для всех рекламодателей, считает директор по маркетингу Completo Ярослав Смирнов. По его мнению, распространителям рекламы и агентствам придется перестроить процессы под требования закона и нести дополнительные издержки на формирование и предоставление отчетности.
«Основная проблема текущей редакции поправок в том, что не очень понятны цели и выгода от внедрения системы — ни для государства, ни для рекламодателей, ни для посредников», — считает представитель Completo.
Смирнов также добавляет, что рынок digital-рекламы сейчас довольно прозрачен, а система не поможет рекламодателям размещаться дешевле. В борьбе против недобросовестных площадок новые правила тоже вряд ли помогут: основная нагрузка ляжет на крупных распространителей рекламы со строгими правилами модерации. Еще один вопрос, на который указывает эксперт, — почему к системе должны быть подключены не только распространители, но и посредники.
Возможно, поправки станут фундаментом для внедрения своеобразного «налога на рекламу», который коснется крупных зарубежных распространителей рекламы или даже весь рынок в целом, заключил Смирнов.
Операционный директор сервиса eLama Антонина Серебрякова считает, что если новые правила будут работать корректно, они повысят прозрачность рынка для клиента и помогут в борьбе с мошенниками и противозаконной рекламой. При этом она также выделила несколько сложностей в текущей редакции поправок:
- Поправки неоднозначны относительно возможностей физлиц и самозанятых. Таких рекламодателей примерно 25-30%, но после вступления в силу поправок они, скорее всего, не смогут закупать рекламу.
- У участников рынка появится серьезная нагрузка из-за того, что придется собирать и обрабатывать много данных.
- Стоимость рекламы может вырасти, потому что новый регламент не дает ответа, за чей счет будет происходить сбор данных.
Для большинства участников рынка в моменте почти ничего не изменится: ежемесячное закрытие флайтов дополнится новой процедурой учета, говорит операционный директор «Блондинка.ру» Андрей Безруков. В долгосрочной перспективе могут поменяться правила проведения крупных тендеров и, возможно, процедура подтверждения результатов кампаний в закрывающих документах.
«Создание большой единой базы данных несет в себе рост рисков бизнеса в случае ее утечки. Рекомендую рекламодателям учитывать в своей маркетинговой стратегии, что тактика размещений, объемы и цены закупки могут стать внезапно публичными», — предупреждает эксперт.
Директор бизнес-направления Boutique Demis Group Артем Гроза полагает, что поправки не повлияют на работу самостоятельных рекламодателей, но могут усилить нагрузку на рекламные агентства. В MediaNation согласны с тем, что существенное увеличение бюрократической нагрузки ощутят все — и клиенты, и агентства.
«Скорее всего, в штате и тех, и других появится отдельный вид ответственности — за взаимодействие с Роскомнадзором и добавление данных в единую систему, возможно, для этого придется нанимать новых сотрудников», — предупреждает директор по маркетингу MediaNation Марина Шахова.
Что просят учесть digital-агентства и агрегаторы
Как минимум, нужно снять требование о предоставлении информации посредниками, если они сами не являются распространителями, считают в Completo. Директор по маркетингу Ярослав Смирнов считает, что крупные IT-компании легче перенесут внедрение системы, поскольку и так владеют информацией, которую планирует агрегировать Роскомнадзор и смогут автоматизировать передачу этих данных в ведомство. На агентства исполнение закона ляжет более тяжким бременем.
«Рынку нужны более подробные разъяснения о реальных целях системы, чтобы иметь возможность конструктивно обсудить поправки. Потому что сейчас обсуждение будет сводиться к попыткам снизить возможную нагрузку на участников рынка, а не добиться наиболее эффективного решения конкретных задач», — отмечает Смирнов.
В текущей редакции поправок необходимо подумать над сроками сбора данных — новые правила предполагают, что данные будут передаваться в течение 30 дней с момента размещения рекламы.
«Сейчас нет возможности узнать точную стоимость кампаний до того, как рекламные системы предоставят акты выполненных работ. Поэтому 30 дней должны отсчитываться после отчетного периода», — объясняет операционный директор eLama Антонина Серебрякова.
Кроме того, поправки учитывают только одну модель закупки рекламы — показы, однако метрика «число показов» для большинства рекламных форматов не ключевая. Список метрик, подходящих под разные форматы, должен быть доработан.
Также, по словам Серебряковой, рекламодателям дается всего один день на предоставление информации о корректировках в ответ на уточняющие запросы от Роскомнадзора, в то время как для сверки данных необходимо как минимум две недели.
Также вопросы вызывает терминология. «Некоторые термины в актах, например «объект рекламирования» или «способ и форма распространения рекламы», можно понимать по-разному. Чем точнее и яснее формулировки, тем проще участникам рынка будет разобраться в требованиях и соблюдать их», — заключают в eLama.
Прежде чем запускать систему на весь рынок, нужно, чтобы инструмент был протестирован на отдельных целевых группах — рекламодателях, агентствах, считает директор по развитию ГК «Медиасфера» Сергей Ерофеев. Это поможет выявить недостатки и узкие места и устранить их.
Что можно сделать прямо сейчас
Участники рынка создали Telegram-канал с главными новостями по единой системе учета рекламы (ЕИС УРИ). В частности, там опубликован список нормативных актов, к которым отрасль может оставить комментарии до 30 декабря.
Представители рекламного рынка полагают, что компетентные мнения и пожелания отрасли могут сделать закон более понятным и выполнимым для всех участников процесса.
Фото на обложке: Unsplash
В России создается система учета интернет-рекламы
Юридическая компания «Пепеляев Групп» сообщает, что одобрен Закон «О внесении изменений в Федеральный закон «О рекламе»» в части создания единой информационной системы учета рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет». Предусмотрено введение для рекламораспространителей и рекламодателей обязанности по предоставлению в Роскомнадзор информации об интернет-рекламе.Предоставлять информацию об интернет-рекламе компании смогут самостоятельно или через операторов рекламных данных. Под операторами рекламных данных понимаются уполномоченные Роскомнадзором организации, осуществляющие учет рекламы в сети Интернет. Информация об интернет-рекламе будет храниться не менее пяти лет со дня ее предоставления в Роскомнадзор.
Закон предусматривает, что интернет-реклама должна будет содержать пометку «реклама» и указание на рекламодателя и (или) сайт, содержащий информацию о рекламодателе. Исключение составляет реклама, размещенная в телепрограммах и телепередачах, радиопрограммах и радиопередачах, распространяемых в сети Интернет.
О чем подумать, что сделать
Участникам рынка интернет-рекламы уже сейчас рекомендуется предпринять шаги по приведению деятельности в соответствие с российским законодательством в сфере рекламы. Также необходимо подготовиться к выполнению предусмотренного законом требования по предоставлению информации об интернет-рекламе в Роскомнадзор.Помощь консультанта
Специалисты «Пепеляев Групп» готовы оказать всестороннюю юридическую поддержку компаниям, осуществляющим деятельность в сфере интернет-рекламы.В спектр наших услуг входит:
- Консультирование по особенностям рекламы в сети Интернет;
- Аудит интернет-сервисов на предмет соответствия требованиям регуляторов;
Сравнение рекламы: OOH и Интернет | PromoAtlas — каталог Indoor рекламы | PromoAtlas
06 Jul Сравнение рекламы: OOH и Интернет
Posted at 08:50h in Аналитика рынка by DilyaraОчень часто перед рекламодателем стоит вопрос: «Какую рекламу выбрать для продвижения своего продукта?». Предлагаем в этой статье рассмотреть основные преимущества и недостатки двух популярных каналов продвижения: Интернет и OOH-рекламы.
Для начала стоит определиться со значениями, что именно относится к OOH-рекламе, а что к Интернет-рекламе?
OOH-реклама – реклама Out-of-Home, в которую входят любые типы внутренней и наружной рекламы, в том числе реклама на наземном, подземном, водном транспорте, реклама вдоль трасс и дорог, реклама в бизнес-центрах, поликлиниках, на АЗС и т. п. Такая реклама обычно размещается сроком на 1 месяц и более.
OOH-реклама
Каждый из нас помнит расклеенные на остановках листовки, на которых от руки были написаны объявления о продаже каких-либо товаров. Для их расклейки выделялись специальные стенды в общественных местах.
На сегодняшний день наружная реклама – довольно мощное средство для привлечения новых клиентов, для повышения запоминаемости и узнаваемости бренда. Тем более современный облик такой рекламы сильно отличается: яркие щиты и растяжки, световые вывески и указатели, аэрофигуры и конструкции на крыше.Различается OOH-реклама по характеру. Выделяют динамичную рекламу, контакт с которой составляет всего несколько секунд, и статичную – она размещается в местах, где люди проводят много времени, например, в очереди в поликлинику, в метро, в пробках на дорогах.
Реклама в Интернете
В XXI веке Интернет плотно вошел в нашу жизнь, а чуть позже в нем появилась реклама. Сначала это были обычные баннеры, на которые следовало нажать, чтобы перейти на рекламируемый сайт.Сейчас все большую популярность набирают другие виды рекламы в интернете:
- в социальных сетях;
- контекстная – рекламная информация выдается при конкретном запросе в поисковой системе;
- SEO-продвижение – комплекс мер для повышения позиций сайта в результатах выдачи поисковых систем по заранее отобранным запросам.
Какую рекламу выбрать?
Выбирая способ продвижения, рекламодатели пытаются определить наиболее эффективный рекламный канал.
Конечно, Интернет-реклама, на первый взгляд, кажется значительно дешевле, ведь оплата идет только за клики. Изготовление рекламного баннера не требует материальных затрат. Можно настроить эту рекламу таким образом, что видеть ее будет только та аудитория, которая является целевой. Основным преимуществом Интернет-рекламы перед наружной является ее гибкость. Если баннер не вызвал должного отклика, рекламодатель может оперативно сменить его дизайн, текст и ждать нового потока клиентов. Так быстро отреагировать в OOH-рекламе не представляется возможным.
OOH-реклама, в сравнении с огромными возможностями Интернета, кажется немного устаревшей. Однако нельзя забывать, что часть потенциальной покупательской аудитории Интернетом не пользуется в принципе. И речь идет не только о бабушках и дедушках в возрасте 70+. Многие платежеспособные люди старшего поколения просто не хотят использовать Интернет, а предпочитают другие проверенные способы получения информации. Неоспоримым плюсом OOH-рекламы является ее непредсказуемость: она может застать человека в самый неожиданный момент, например, в очереди в детской поликлинике и сделать очень заманчивое предложение, от которого просто невозможно отказаться.
Плюсы и минусы OOH- и Интернет-рекламы
| OOH | Интернет: социальные сети | Интернет: контекстная реклама |
Интернет: SEO-продвижение |
| Плюсы | |||
| Большой охват аудитории | Возможность представлять свою компанию и общаться с клиентами | Быстрый запуск рекламный кампаний | Перспективность: вклад в будущее |
| Креативные возможности: 3D-изображения, необычные места и др. | Лояльность аудитории | Контроль бюджета | Естественное восприятие посетителей |
| Ненавязчивость | Реализация «вирусного маркетинга» | Статистика эффективности в метрике | Контроль эффективности |
| Для продвижения товаров массового потребления и информирования о скидках | Возможность исследования предпочтений потенциальных клиентов | Таргетирование | Предсказание сезонности |
| Работа с негативными отзывами | Небольшой бюджет | Сохранение эффекта после расхода бюджета | |
| Минусы | |||
| Дороговизна | Уровень конкуренции | Однообразие | Медленный запуск |
| Неточность таргетирования | Необходимость постоянного контроля площадки | Ограничения по кол-ву символов | Обязательно наличие сайта |
| Высокая конкуренция | Не во всех социальных сетях есть удобная настройка таргетинга | Надоедливость | Высокий уровень конкуренции |
| Короткий контакт | Скликивание и наличие программ для блокировки рекламы | Не всегда прозрачное влияние поисковых систем | |
Мнения
Российский рынок Интернет-рекламы активно растет, но речь идет прежде всего о контекстной рекламе, которая занимает львиную долю – до 80% – инвестиций. Этот рынок формируется не теми же самыми рекламодателями, что и рынок традиционной офлайн-рекламы, а мелкими и небольшими компаниями. «В кризисной ситуации всем важно продавать, при этом снижается значение имиджа и растет важность сиюминутных продаж», подчеркивают в Havas Media, одном из крупнейших рекламных агентств.
По данным Американской ассоциации наружной рекламы, 68 из 100 крупнейших американских рекламодателей в 2016 году выбрало OOH-рекламу для продвижения, что привело к увеличению доходов отрасли в 2016 году на 3,1% по сравнению с предыдущим годом. Почти 25% всех рекламодателей являются технологическими компаниями. Например, компания Google занимает 11 позицию в 2016 г. по затратам на OOH-рекламу.
По словам представителей Американской ассоциации наружной рекламы, такие показатели свидетельствуют об усилении позиций OOH-рекламы в качестве одного из ведущих и эффективных рекламных каналов.
Использованы данные: http://outdoor.ru; http://www.sostav.ru
77 каналов продвижения в интернете
Поисковая оптимизация
Дисклеймер. Оригинальная статья была опубликована в 2014 году и целых шесть лет не актуализировалась, в феврале 2021 мы ее актуализировали и удалили почившие каналы.
Мероприятия, направленные на повышение позиции сайта в выдаче поисковых систем (Яндекс, Google): наполнение сайта полезными материалами и улучшение юзабилити сайта (для улучшения поведенческих факторов) и улучшение технических характеристик сайта (для упрощения работы поисковых роботов). Подробную информацию можно найти в руководствах от самих поисковых систем:
- Рекомендации по оптимизации сайтов от Google.
- Рекомендации по оптимизации сайтов от Яндекс.
Контекстная реклама
Рекламные объявления, отображающиеся сразу над поисковой выдачей (а так же под ней и иногда сбоку) и на тематически близких страницах сайтов — партнеров поисковых систем — в соответствии с выбранными вами ключевыми словами (поэтому такая реклама и называетс контекстной).
Если поисковая оптимизация — процесс длительный, то запуск рекламной кампании, например, в Яндекс.Директ занимает считанные дни. Но платить придется за каждый переход на ваш сайт, поэтому важно отсекать нерелевантных вашему бизнесу пользователей и следить за эффективностью каждого объявления.
Три наиболее популярные системы контекстной рекламы:
- Яндекс.Директ
- Google Ads
- myTarget (контекстный таргетинг)
Таргетированная реклама
Благодаря социальным сетям мы можем показывать рекламные объявления не только в соответствии с поисковыми запросами пользователя, но и в соответствии с его демографическими характеристиками и персональными интересами. Выделяя, таким образом, только нашу целевую аудиторию (target — цель).
Четыре наиболее популярные системы таргетированной рекламы:
- Facebook Ads (Реклама в Facebook и Instagram)
- myTarget (Реклама в Одноклассниках и ВКонтакте)
- Вконтакте (как отдельная рекламная система)
- TikTok Ads
Алгоритмическое системы рекламы или
программатикНаиболее широкими возможностями обладают специализированные рекламные системы:
- Segmento
- AdRiver
- AdFox
- Kavanga
- Between
- GetIntent
Ретаргетинг (или ремаркетинг)
Крайне эффективным инструментом интернет-маркетинга является ретаргетинг — технологическое решение, позволяющее вам показывать свою рекламу только тем пользователям, которые совершили на вашем сайте какое-либо действие. Возможностью ретаргетинга обладают практически все современные системы:
- Таргетированные рекламные системы (Facebook Ads, myTarget, ВКонтакте)
- Контекстные рекламные сети (Яндекс.Директ РСЯ и Google Ads КМС)
- Рекламные сети программатик
Контент-маркетинг
Привлечение клиентов с помощью интересного и полезного им контента:
- Блог компании со статьями на профессиональные темы
- Канал на YouTube с обучающими видео
- Публикации и комментарии к статьям в тематических СМИ (краудмаркетинг)
- Статьи в онлайн-СМИ и коллективных блогах (например vc.ru)
- Аудиоподкасты на профессиональные темы
- Подготовка аналитики, отчетов на основе публикаций исследований
- Тесты (например через Google Формы)
- Распространение электронных книг, руководств
- Размещение презентаций на Slideshare.net
- Проведение вебинаров
- Изготовление инфографики
Email-маркетинг
Электронная почта пожалуй, самый недооцененный маркетинговый канал. Мало кто использует хотя бы два инструмента из имеющихся в арсенале email-маркетинга:
- Информационно-тематические рассылки
- Автоматизированные цепочки рассылок
- Триггерные рассылки
- Уведомления, напоминания
- Размещение анонсов, акций в рассылках партнеров
SMM
Маркетинг в социальных сетях так же не ограничивается созданием собственной группы:
- Прямые продажи, общение с аудиторией напрямую
- Масс-фоловинг
- Масс-лайкинг
- Работа с блогерами, нативные интеграции
- Продажи через группу в новостной ленте сообщества
- Выкладка товаров в функционал магазина группы
- Реклама в сообществах
- Мониторинг упоминаний ключевых фраз в социальных медиа
- Акции, конкурсы, розыгрыши
- Собственные купонаторы для социальных сетей
- Вирусные видеоролики, мемы
- Аудиореклама
Форумы, Q&A
Практически бесплатный канал продвижения, с которым мало кто умеет полноценно работать:
- Общение, ответы на вопросы
- Партизанские методы, скрытый маркетинг
- Работа с отзывами и негативом
Доски объявлений
При умелом обращении доски объявлений могут давать клиентов не меньше, чем Яндекс.Директ. Начните с самых популярных:
- Avito.ru
- Юла
- Из рук в руки
Агрегаторы товарных предложений (маркетплейсы)
Если вы — владелец интернет-магазина, то с этими сервисами вы должны быть знакомы не хуже нас:
- Яндекс.Маркет
- Google Merchant Center
- amazon.com
- ozon.ru
- aliexpress.ru
- hi-tech.mail.ru
- TIU.ru
- Aport.ru
- poisk-podbor.ru
- Nadavi.net
- Blizko.ru
- Price.ru
- PulsCen.ru
- Sravni.com
Товарные рекламные сети
Ещё один инструмент исключительно для интернет-магазинов — специализированные на товарных предложениях рекламные сети:
- Tovarro.com
- TopAdvert.ru
- gnezdo.online
Справочники
Не пренебрегайте регистрацией во всех возможных справочниках и каталогах. Ну или хотя бы в самых попудярных:
- Яндекс.Справочник
- Google Мой бизнес
- 2GIS
- Региональные справочники
Купонаторы
Интерес к подобного рода сервисам сильно снизился, но они по прежнему весьма популярны среди определенной аудиторий и неплохо подходят для продвижения нового кафе, салона красоты или автомойки:
- Groupon
- Biglion
- KupiKupon
- Vigoda
R.Time.Agency. Интернет-реклама в Новосибирске, продвижение сайтов, контекстная реклама в Яндексе, Рамблере, Гугле, Mail.Ru, в Одноклассниках, ВКонтакте, Facebook, баннерная реклама на НГС, разработка баннеров.
В современных условиях рынка интернет-реклама стала одним из самых результативных источников клиентов, ведь главными отличительными чертами продвижения бизнеса в интернете являются ежегодно растущая аудитория и относительно небольшие бюджеты по сравнению с традиционными рекламными каналами.
Мы работаем в рекламной отрасли более 15 лет. Компания R.Time.Group была основана в 1999 г. в результате объединения группы специалистов в области программного обеспечения, маркетинга и рекламы, обладавших большим опытом успешной работы в данных направлениях. За долгие годы работы нами создан не один десяток сайтов различных стилей и направленностей, проведено множество рекламных кампаний на популярных региональных порталах Новосибирска, Томска, Кузбасса, Алтайского края и многих других городов.
В 2004 году, отвечая тенденциям резкого повышения значимости интернет-рекламы, мы начали проводить для своих клиентов рекламные кампании и в основных поисковых системах российской части сети Интернет, а в 2005 году компания становится региональным коммерческим партнером Яндекса и аккредитованным дилером системы «Бегун», что дает возможность предложить нашим клиентам все преимущества контекстной (поисковой) рекламы. В 2008 году компания R.Time.Group первой в Новосибирске получает статус сертифицированного агентства Яндекса:
|
Партнер Яндекса — Сертифицированное агентство |
Аккредитованный дилер системы контекстной рекламы «Бегун» |
C 2013 года мы представляем Вам R.Time.Agency – рекламное агентство, специализирующееся на продвижении сайтов в сети интернет. Креатив, медиапланирование и веб-аналитика – три кита, на которых основывается наш комплексный подход к эффективному размещению интернет-рекламы. Мы предлагаем нашим клиентам рекламные возможности поисковых систем, порталов и социальных сетей:
Мы уверены, что сотрудничество с R.Time.Agency поможет Вам в достижении Ваших целей и задач, ведь мы всегда находим самые выгодные запросы Ваших потенциальных покупателей, оперативно откликаемся на Ваши пожелания, составляем объявления с высоким процентом переходов на страницы Вашего сайта, ежедневно проверяем состояние кампании, и что самое главное — берем на себя всю ответственность за ведение кампании и за ее результаты.
Вы можете заказать продвижение сайта, разместить рекламу в интернете или получить консультацию по телефону +7 383 334 08 69 (в рабочие дни с 10 до 18 часов), а также по e-mail [email protected]
Сертифицированное агентство
История контекстной рекламы | Блог E-Promo
Считается, что сама идея возникновения контекстной рекламы сайта принадлежит Биллу Гроссу — известному американскому бизнесмену, основателю компании Idealab. В 1997 году его посетила гениальная мысль о возможности продажи ссылок, которые показываются одновременно с результатами поисковой выдачи сайтов согласно запросам, которые ищут пользователи.
Суть идеи была в том, чтобы с помощью первых мест в результатах поиска по определённым запросам повысить релевантность данных ссылок. Для воплощения данной идеи компания Idealab приобрела лицензию на базу Inktomi, которую в данный момент используют About.com, Hotbot, MSN, Yahoo и другие поисковые системы.
В июне 1998 года Гросс основал компанию GoTo.com, Inc. (которая позже была переименована в Overture Services Inc.). Goto.com представляла собой поисковую систему, которая в ответ на поисковый запрос пользователя сначала выводила подходящие рекламные ссылки, а ниже — результаты поиска, основанные на ранжировании сайтов.
Такая схема интернет продвижения сайтов (pay-per-click) была выгодной не только владельцам сайтов, но и создателям поисковых систем, заинтересованных в получении прибыли от контекстной рекламы сайта. Вскоре рекламные ссылки проекта GoTo.com с целью увеличения потенциальной аудитории стали появляться на сайтах-партнерах.
В 1999 году акции компании появились на бирже Nasdaq, а в июле 2003 года компания Yahoo приобрела Overture.com за $1.63 миллиарда долларов. На сегодняшний день Overture.com успешно сотрудничает со многими популярными поисковыми системами: AltaVista, Lycos, MSN, Yahoo, Cnet и др.
В настоящее время на зарубежном рынке контекстной рекламы лидируют три игрока, работающие по системе Pay Per Click (оплата за клик): Google AdWords, Yahoo! Search Marketing и Microsoft Advertising.
Сервис Adwords появился в 2000-м году, на стыке двух тысячелетий. Группу создателей сервиса возглавлял Ричард Холден (в настоящее время руководитель отдела новых продуктов Google Adwords). До осени 2000 года Google предлагал рекламу через программу «Premium Sponsorships», и у рекламодателей не было возможности самостоятельно разрабатывать рекламные кампании.
Чтобы испытать новую разработку, Google решила её протестировать и отправила ссылку «Ваша реклама может быть здесь» небольшому количеству пользователей. После рассылки несколько инженеров стали проверять систему, и уже через минуты появился первый клиент! Это была маленькая компания, которая продавала лобстеров. Менее чем через 30 минут на сайте Google появилось первое рекламное объявление.
Первая версия AdWords, запущенная в 2000 году, работала по системе CPM (cost per mille или стоимость за тысячу показов).
В феврале 2002 года Google запускает вторую версию AdWords. Она стала настоящим инновационным прорывом. В то время на рынке уже успешно работал другой поставщик контекстной рекламы – компания Overture (позднее приобретённая Yahoo). Клиенты Overture оплачивали рекламу по классической системе аукциона — лучшие позиции получал тот, кто больше платил. Google же предложила учитывать при ранжировании рекламных объявлений также и релевантность объявления и показатель click through rate (сокращенно: CTR) или кликабельность. Если рекламное объявление не с самой высокой стоимостью было востребовано и пользователи чаще кликали на него, оно получало более высокий рейтинг. Таким образом, более дешёвые и более релевантные объявления могли приносить больше прибыли.
В декабре 2006 года данный сервис стал доступен и для российских рекламодателей. Сегодня Google Adwords – это динамично развивающаяся система контекстной рекламы с мощной, легко интегрируемой статистикой Google Analytics, обширной партнерской сетью, а также многообразием различных инструментов для отслеживания эффективности рекламных кампаний. В Yahoo! Search Marketing все возможности существенно ограничены — доступна только текстовая реклама. Трафик в среднем обходится дороже по сравнению с Google примерно на 10-15% . Кроме того, единственный доступный способ оплаты — кредитной картой.
Microsoft Advertising отличается относительной дешевизной кликов по сравнению с другими сервисами (цена клика в один цент — гарантия показа Вашего объявления), возможностью импорта рекламных кампаний из других систем контекстной рекламы. Однако в данной системе не хватает инструментов для отслеживания эффективности рекламных кампаний.
Возможно, данный факт послужил причиной того, что 18 февраля 2010 года Microsoft и Yahoo! заключили соглашение об образовании альянса. По мнению обеих сторон, объединение технологий Yahoo! и площадок Microsoft позволит улучшить сервис и расширить возможности для рекламодателей.
Что касается истории возникновения контекстной рекламы сайта в России, то, как вы уже правильно догадались, родоначальником стала поисковая система Яндекс.
Ниже приведен график развития контекстной рекламы сайта на Яндексе. Дабы не напрягать искушенного читателя (да-да, не спорьте, все мы такие :), мы остановимся лишь на некоторых пунктах.
В 1998 году Yandex.ru начал размещать на странице результатов поиска рекламу, которая соответствует запросу пользователя. Данный способ показа был ориентирован на целевую аудиторию. Поэтому такую рекламу назвали сначала «целевой», а затем «поисковой» или «контекстной». Оплата производилась за показ рекламных объявлений, и размещение рекламы было возможным лишь через менеджеров отдела продаж.
Автоматизированным оно стало только в 2001 году, благодаря появлению всем известного Яндекс.Директа. Начать рекламную кампанию стало возможным с бюджетом всего в 10 долларов.
За первый год существования Директа свои объявления на нем разместили более 2500 рекламодателей.
В 2002 году в Яндекс.Директе появилась возможность выбирать регион показа объявления. С помощью геотаргетинга рекламодатели показывают свои объявления только жителям определенного города или региона — тем, кто действительно может воспользоваться их товаром или услугой. Позднее на Яндексе появляются и другие виды таргетинга: по времени суток и по дням недели.
В 2003 году Яндекс.Директ перешел на аукционный принцип размещения рекламы и оплату по кликам, то есть за переход по объявлению. Стоимость клика рекламодатель определяет сам, конкурируя с другими компаниями из той же сферы бизнеса. Чем выше цена клика, тем на более выгодных позициях находится рекламное объявление.
В 2005 году Яндекс.Директ расширил охват аудитории. Рекламодатели могут показывать свои объявления не только на Яндексе, но и на других сайтах Интернета, которые входят в Рекламную сеть Яндекса. Таким образом, владельцы сайтов получили возможность зарабатывать деньги с помощью Яндекса.
В 2007 году появилась Яндекс.Метрика — мощный инструмент для оценки эффективности рекламных кампаний. Рекламодатели могут следить за посещаемостью своего сайта и отслеживать количество заказов, сделанных посетителями.
С 2009 года контекстная реклама стала отдельной профессиональной сферой — Яндекс работает с более чем 1500 рекламных агентств, сотни из которых выбрали своей специализацией контекстную рекламу. С другой стороны, любой пользователь по-прежнему может самостоятельно разместить на Яндексе свое объявление. Поэтому теперь у Яндекс.Директа два интерфейса — Легкий и Профессиональный. Легкий позволяет быстро размещать рекламу, Профессиональный — планировать и проводить большие рекламные кампании, используя тонкие ручные настройки.
Несмотря на финансовый кризис, контекстная реклама на Яндексе выросла на 14%. По оценкам аналитиков, доля Яндекса на рынке контекстной рекламы составила 78%.
С весны 2001 года количество клиентов Яндекс.Директа увеличилось более чем в 120 раз. Число показов рекламных объявлений к концу 2009 года превысило 20,3 миллиарда в месяц!
В рамках данной статьи нельзя не остановиться на еще одном активном и динамичном участнике рынка контекстной рекламы – Бегуне.
История возникновения системы начинается с января 2002 года, когда тремя приятелями была придумана идея создания контекстной сети с оплатой за переход и аукционным ценообразованием. Уже в апреле была создана компания ЗАО «Бегун», а в мае состоялся запуск системы.
К ноябрю 2003 года рекламная сеть Бегуна превысила 1500 сайтов, а к марту 2004 года уже 3500 рекламодателей могли одновременно вести рекламные кампании.
К октябрю 2007 года еженедельный охват рекламной сети составил 18 млн. уникальных пользователей, а к марту 2010 года с Бегуном сотрудничают уже более 2000 рекламных агентств! 2010-й год ознаменован для компании подписанием соглашения с Google. Вот что ответил генеральный директор компании Алексей Басов на вопрос о том, когда все рекламодатели «Бегуна» смогут размещать рекламу в поиске Google:
«Уже сейчас подавляющее большинство рекламодателей «Бегуна», не находящихся на обслуживании у рекламных агентств, могут видеть переход на свои сайты с поисковой системы Google и партнерского поиска на Mail.ru. Компании заняты активной интеграцией, и доля этих переходов непрерывно растет».
На данный момент более 140 тыс. сайтов входят в партнерскую сеть «Бегуна», а суммарные выплаты ее участникам исчисляются миллионами долларов.
Дилерская сеть «Бегуна» включает в себя не только страны постсоветского пространства, но и Англию, Китай, а также еще несколько стран, среди которых даже ЮАР. Дилеры сервиса появляются во всех странах, где есть обширная русскоговорящая аудитория. Стоит отметить, что все дилеры проходят обязательное обучение и сертификацию на соответствие стандартам обслуживания «Бегуна».
Как мы видим, контекстная реклама сайта продолжает бурно развиваться, с каждым днем вызывая интерес у новых рекламодателей, и занимая лидирующие позиции в сфере интернет продвижения.
ICML 2016: Семинар по системам онлайн-рекламы
Оптимизация и контроль : Рекламодатель обычно имеет бюджет и большой набор объявлений. Системе необходимо решить, какие объявления следует показывать, какую ставку делать, чтобы оптимизировать конверсии и/или прибыль в зависимости от бюджета и временных ограничений. Такие методы, как регулирование на основе модели, оказались полезными в дополнение к управлению на основе обратной связи.
Динамическое ценообразование : Пока рекламодатели пытаются определить оптимальные ставки, биржи должны определять оптимальные цены для каждого рекламного показа.Соображения стабильности привели к принятию обобщенных аукционов второй цены и VCG для каждого показа. Различное ценообразование показов в зависимости от его позиции, внешнего вида и аудитории — открытая тема для исследований.
Компромисс между исследованием и использованием : Получение обучающих данных для построения моделей требует от рекламодателя затрат. Важно определить, когда и сколько тратить на исследование, а не на попытки использовать известные данные для максимизации прибыли.
Моделирование рынка : При торгах на биржах важно оценить объем трафика и стоимость для расчета оптимальной ставки.Такие модели полезны, чтобы определить, можно ли вообще достичь цели по расходам/прибыли. Экономические ограничения диктуют выбор моделей в дополнение к точности.
Оценка жизненного цикла : Реклама включает моделирование последовательности пользовательских конверсий из просмотров, кликов, конверсий, покупок и т. д. Данные из этого потока поступают с разной скоростью, а окончательные подсчеты становятся доступными через много дней или недель после первоначального события. . При обучении моделей становится важным обрабатывать частичные ответы.Иногда оптимизация пожизненной ценности и немедленной ценности приводит к очень разным моделям.
Масштабируемое машинное обучение : Интернет-реклама может генерировать миллиарды событий в день, требующих использования масштабируемых алгоритмов, вычислительной инфраструктуры. Эти успехи были частично обусловлены экономической важностью рекламных моделей.
Разработка программного обеспечения : Создание систем онлайн-рекламы требует работы с приемом данных, конвейерами преобразования, масштабируемыми системами машинного обучения, развертыванием таких моделей и управлением сроком службы всех моделей, задействованных в системе.Это представляет собой собственный уникальный набор проблем, не решаемых традиционными методами разработки программного обеспечения.
Проблемы измерения систем интернет-рекламы
Учитывая удобство и полезность смартфонов, неудивительно, что они получили широкое распространение во всем мире. Смартфоны, естественно, собирают много личной информации, когда пользователь общается, просматривает веб-страницы и запускает различные приложения. Они оснащены GPS, NFC и цифровыми камерами, поэтому смартфоны генерируют новую личную информацию по мере их использования.Поскольку они почти всегда подключены к Интернету и почти не выключаются, они потенциально могут раскрыть много информации о деятельности своих владельцев. Близкое появление смарт-часов и смарт-очков только увеличит объем доступной личной информации и риск утечки конфиденциальной информации. Эта тема тесно связана с проектом Mobilititics, который в настоящее время реализуется Inria/Privatics и CNIL, французским органом по защите данных [1][2][3]. Таким образом, кандидату будут полезны исследования, которые ведутся в этом контексте, чтобы понять ситуацию и тенденции.Кандидату также будут полезны все инструменты регистрации и анализа, которые мы разработали для мобильных ОС iOS и Android, а также опыт, полученный в этой области. Другой вопрос — появление мобильных ОС на основе HTML5, таких как ОС Firefox: она явно открывает новые направления, поскольку «использует полностью открытые стандарты и не использует проприетарное программное обеспечение или технологии» (Андреас Гал, Mozilla). Но каковы последствия с точки зрения конфиденциальности мобильной ОС? Это важная тема для анализа.Помимо понимания ситуации, кандидат также изучит несколько направлений, чтобы улучшить контроль конфиденциальности мобильных устройств. Прежде всего, подход «конфиденциальность в соответствии с дизайном», когда это возможно, является отличным способом решения проблемы. Например, текущая тенденция заключается в том, чтобы все больше и больше полагаться на облачные сервисы либо напрямую (например, через Dropbox, Instagram, социальные сети или аналогичные сервисы), либо косвенно (например, при резервном копировании контактов, календаря, необходима учетная база данных).Но передача данных в облачные системы где-то в Интернете полностью противоречит нашим соображениям конфиденциальности. Поэтому идея состоит в том, чтобы проанализировать и поэкспериментировать с персональными облачными сервисами (например, ownCLoud, diaspora), которыми полностью управляет пользователь. Здесь цель состоит в том, чтобы понять возможности, возможности и удобство использования таких систем либо в качестве замены, либо в сочетании с коммерческими облачными службами. Еще одно направление – проводить поведенческие анализы.Действительно, для точного контроля аспектов конфиденциальности, с одной стороны, пользователю может потребоваться глубокое взаимодействие с устройством (например, через всплывающие окна каждый раз, когда выявляется потенциальная утечка конфиденциальности), что негативно влияет на удобство использования устройства. . С другой стороны, контроль конфиденциальности может быть чрезмерно упрощен в надежде не слишком сильно мешать пользователю, как в случае со статической авторизацией Android или одноразовыми всплывающими окнами iOS6. Это также нецелесообразно, поскольку однократное использование частной информации не сравнимо с использованием ее ежеминутно.Лучшим подходом может быть выполнение, например, с помощью системы машинного обучения, динамического анализа поведения мобильной ОС или приложения с точки зрения конфиденциальности и вмешательство пользователя только тогда, когда это считается уместным. Это может обеспечить хороший компромисс между контролем конфиденциальности и удобством использования, при этом действия пользователя будут осуществляться только тогда, когда это имеет смысл. Насколько далеко может зайти такой поведенческий анализ и каковы ограничения подхода (например, либо с точки зрения расхода ресурсов ЦП/батареи, либо с точки зрения программных уловок, чтобы избежать анализа) — открытые вопросы.Методы заражения, применяемые к мобильным ОС (например, Taint-Droid), могут использоваться в качестве базового блока для создания инструмента поведенческого анализа, но они имеют ограниченную точность, не могут анализировать собственный код и имеют низкую производительность.
Точная доставка интернет-рекламы и оценка рекламного эффекта на основе технологии больших данных
С быстрым развитием мировой индустрии онлайн-рекламы родилась вычислительная реклама. Как рекламная модель, которая сочетает в себе технологию и расчет с принятием решений в области онлайн-рекламы, она основывается на заданном рекламном запросе, учитывает рекламный контекст и характеристики пользователя, выбирает наилучшее соответствие из потенциальной рекламной библиотеки посредством расчета, а затем запускает доставлять рекламу целевой аудитории.Эта статья направлена на то, чтобы начать с технического уровня больших данных, точно разместить онлайн-рекламу и оценить влияние рекламы. Метод отбора проб и метод статистического анализа используются для сбора проб и настройки системы передачи данных на основе BD-MQ. Экспериментальные результаты исследования показывают, что при изучении рекламного времени между 4 и 8 часами практически отсутствует прибыль, а пользователи, которые смотрели в 16 часов, достигли 34,7%, в 18–20 часов достигли 68.7%, 20–22 часа достигли 80,1% пика, а 22–24 часа вернулись к 40,2%. По сравнению с системой передачи данных, основанной на ActiveMQ, система передачи данных, основанная на BD_MQ, разработанная в диссертации, имеет преимущество в скорости примерно на 5–10%, а изменения скорости передачи для одиночных данных с разными размерами более стабильны. Чем больше общий объем передаваемых данных, тем выше средняя скорость; чем больше один пакет данных, тем выше средняя скорость. Когда размер одного пакета данных составляет около 100 КБ, скорость передачи достигает максимума.Исследование по точному размещению и оценке эффективности интернет-рекламы было завершено успешно.
1. Введение
Быстрое развитие интернет-технологий оказывает огромное влияние на традиционные отрасли, а также создает новые возможности и проблемы для традиционных отраслей [1]. Интернет-реклама — хороший пример того, как интернет-технологии бросают вызов традиционной медиа-индустрии. К традиционным средствам массовой информации относятся газеты, журналы, радио и телевидение, но в настоящее время метод сетевого маркетинга с сетевой рекламой в качестве основного средства массовой информации постепенно завоевывает долю рынка традиционных средств массовой информации, и сетевая реклама стала обычной формой рекламы в повседневной жизни людей.Согласно ежегодному отчету iResearch о мониторинге индустрии онлайн-рекламы Китая за 2020 год, доход Китая от онлайн-рекламы в 2019 году составил примерно 646,43 млрд юаней, что превышает 600 млрд юаней. В 2019 году доход от мобильной рекламы в Китае составил около 541,52 млрд юаней. Масштабы индустрии коротких видео составляют около 130,24 млрд юаней. Можно видеть, что рынок мобильной рекламы по-прежнему является опорой рынка онлайн-рекламы Китая. Видно, что интернет-реклама постепенно становится центром рекламного рынка.В ближайшие несколько лет, с зрелостью и развитием технологий мобильного Интернета, масштабы онлайн-рекламы по-прежнему имеют большой потенциал роста.
Теоретическая значимость объекта исследования данной статьи заключается в: изучении механизма действия пользователей, использующих собственное сетевое влияние для распространения рекламных эффектов и использующих чтение литературы, математическое моделирование и экспериментальное моделирование для анализа элементов сетевого влияния воздействовать на пользователей и одновременно измерять эффект интернет-рекламы.На основе построенных входных и выходных показателей устанавливается динамическая модель предпочтения DEA. На основе рассчитанного значения выбираются подходящие влиятельные пользователи для предприятия. По игровой модели устанавливаются цены для выбранных рекламных представителей. Результаты этого исследования могут обогатить знания о системах теории управления сетевым маркетингом и предоставить теории и методы поддержки для принятия решений по управлению социальным маркетингом на предприятиях.
Ван и Лин разработали гибридную модель, которая сначала использует дерево решений с повышением градиента для преобразования признаков многих входных признаков, затем использует преобразованные признаки в качестве входных данных линейного классификатора логарифмической регрессии и, наконец, получает представление о результате расчетный коэффициент попаданий.Они получили хороший результат. Однако в его исследовании не использовалась технология временного окна, и он не мог отслеживать изменения интересов пользователей с течением времени [2]. Че и др. Исследовательский институт IBM изобрел реляционную базу данных в начале 1970-х годов. Появление этой базы данных стало вехой в истории мировой разработки программного обеспечения, а также послужило отправной точкой для развития технологии обработки больших данных. Но его исследование не планировало дальнейшее направление развития технологии обработки больших данных [3].Чтобы решить вышеупомянутые проблемы, Цзян построил модель оценки нейтральной перекрестной эффективности DEA, тем самым устранив проблему выбора двух вышеупомянутых моделей. Однако конечное значение производительности, рассчитанное по среднему арифметическому значению в его исследовании, не является равновесием по Парето и все еще имеет большие ограничения [4].
Нововведения данной статьи заключаются в следующем. (1) Добавление экспериментальных данных как из алгоритма, так и из фактического рекламного опроса, сочетающего теорию и практику, делает результаты статьи более убедительными.(2) Модель логистической регрессии, основанная на дихотомии, была добавлена к исследованию точного размещения онлайн-рекламы. Внедрение и упрощение алгоритма с использованием метода оценки максимального правдоподобия значительно повышают интеллектуальность объекта исследования рекламы. (3) Исследуется психология потребителей и изучается оценка эффекта рекламы с точки зрения потребителей.
2. Методика точного размещения интернет-рекламы и оценки ее рекламного эффекта на основе технологии больших данных
2.1. Позиционирование предприятия в рекламном процессе
Прежде чем формулировать точные маркетинговые стратегии, компании должны сначала иметь относительно точное позиционирование компании и продуктов, которые будут продаваться [5]. Ни один продукт любой компании не может удовлетворить всех потребителей, поэтому компания обязана иметь позиционирование для этого продукта компании, то есть иметь свою группу продаж и объем продаж, который является как раз целью продукта. Предприятия должны полностью понимать преимущества и недостатки своей продукции по сравнению с другими аналогичными продуктами, зафиксировать уникальность своей продукции и интегрировать ее в общий процесс разработки, производства и продаж продукции [6, 7].
Перед размещением рекламы также необходимо разместить рекламу. Компания точно определяет целевую аудиторию на основе точного анализа психологического поведения целевой аудитории [8], а затем выявляет наиболее важные факторы целевой аудитории для автомобильных продуктов на основе психологических характеристик целевой аудитории. И компания использует это в качестве основы для разработки рекламы, выбирает подходящие способы доставки персонализированной рекламы, которые могут удовлетворить потребности целевой аудитории [9], и гарантирует, что получатели могут распознавать и понимать содержание рекламы, чтобы помнить свой бренд и продукты [10], которые в конечном итоге могут повлиять на решения потребителей о покупке.Точное рекламное позиционирование, несомненно, окажет положительный и успешный эффект на реализацию и реализацию общей стратегии рекламного планирования компании [11]. Компаниям необходимо выполнить четыре шага для достижения точного позиционирования онлайн-рекламы и маркетинга: во-первых, компании должны сделать точные суждения о характеристиках и потребностях аудитории, с которой они сталкиваются [12]; во-вторых, они должны уметь четко и точно позиционировать ценность, которую они могут предоставить; в-третьих, они должны установить ценность точного общения; и в-четвертых, они должны точно обеспечивать ценность [13], как показано на рисунке 1.
Потребители представляют собой разрозненную, но огромную группу, которая существует в каждом уголке общества [14]. Различные регионы, возрасты, привычки потребления, культурная среда и другие факторы создали разные группы потребителей [15]. Поэтому при таргетинге групп рекламы легковых автомобилей необходимо максимально точно ориентироваться на целевую аудиторию [16] и размещать рекламу продукции легковых автомобилей в нужном месте в нужное время, чтобы потенциальные потребители могли видеть [16]. 17] и максимально конвертировать их в реальных потребителей [18, 19].
Использование больших данных позволяет компаниям точно определять целевую аудиторию [20]. На рис. 2 показан процесс достижения компаниями точного позиционирования целевой аудитории.
2.2. Ценообразование онлайн-рекламы
Ценообразование онлайн-рекламы является одним из важных вопросов современного онлайн-маркетинга [21]. Разумное ценообразование на рекламу не только может способствовать развитию рекламной индустрии, но и может снизить расходы предприятий на рекламу и способствовать распространению рекламной информации [22].Цены на рекламу стали ключевым элементом успеха или провала стратегии сетевого маркетинга предприятия. В настоящее время на основе критериев оценки эффектов онлайн-рекламы, теорий ценообразования и распределения доходов [23] постепенно сформировались два типа моделей ценообразования рекламы, основанных на процессе и выходе, такие как CPM (cost permill) и CPT (cost per Mill). за раз) и CPC (цена за клик) и CPS (цена за продажу). CPM и CPT используют этот процесс в качестве эталона ценообразования. Пока реклама экспонируется, независимо от ее эффекта [24], рекламодатели должны платить вознаграждение издателю рекламы [25].CPC и CPS используют результаты в качестве эталона ценообразования [26], а рекламодатели платят только за клики или товарные транзакции [27]. Однако, по сравнению с традиционными методами продвижения онлайн-рекламы, социальные сети предоставляют пользователям платформу информационного взаимодействия, где пользователи могут просматривать, пересылать, комментировать и лайкать информацию [28]. Несколько интерактивных методов значительно обогащают рекламный эффект. В то же время традиционные методы ценообразования рекламы также трудно удовлетворить потребности предприятий в оценке.Поэтому необходимо учитывать характеристики платформ социальных сетей и формировать для них соответствующие планы ценообразования на рекламу.
Текущие исследования использования влиятельных пользователей для размещения рекламы предприятиями недостаточны. В этой новой модели рекламы в социальных сетях ключом к рекламным исследованиям стало то, как использовать влиятельных пользователей в качестве представителей корпоративной рекламы и устанавливать разумные цены на рекламу для такого поведения.
В исследовании использования влиятельных пользователей сети некоторые ученые измеряют влияние сети и выбирают самых влиятельных пользователей сети в качестве представителей рекламы. Другие ученые отслеживают соответствующих представителей рекламы, измеряя эффект рекламы. Однако ни один из этих двух методов всесторонне не рассматривает всестороннюю полезность рекламных входов и рекламных результатов. Выбранного рекламного представителя недостаточно, и добиться максимального рекламного эффекта сложно.Следовательно, необходимо найти всеобъемлющий стандарт оценки эффективности рекламы. В то же время модель измерения эффективности рекламы должна соответствовать сложности взаимодействия с пользователем, динамике данных и предпочтениям социальных сетей. Необходимо убедиться, что рассчитанное значение эффективности рекламы является разумным и эффективным.
Как установить соответствующие цены на рекламу для представителей рекламы не только помогает компаниям сократить расходы на рекламу, но и эффективно мотивирует представителей рекламы и еще больше повышает ценность рекламы.Традиционная модель ценообразования в рекламе в основном начинается с рекламного эффекта и устанавливает соответствующие цены на рекламу на основе CPM, CPC и других методов. Однако в соцсетях такой способ ценообразования кажется необоснованным. Во-первых, социальные сети могут предоставлять разнообразные интерактивные данные, которые сложно уложиться в традиционный показатель кликабельности. Во-вторых, для размещения рекламы можно использовать влиятельных пользователей, при этом необходимо заранее внести определенную сумму рекламного депозита.Только через окончательное ценообразование рекламного эффекта сложно сформировать стимулирующий эффект. Поэтому необходимо срочно изучить различные этапы ценообразования на рекламу в рамках новой модели. Наилучшие цены на рекламу для компании должны быть найдены путем изучения различных этапов.
2.3. Модель логистической регрессии
Логистическая регрессия — это алгоритм классификации в машинном обучении. Благодаря простоте и эффективности алгоритма он имеет широкий спектр применения в промышленности.В реальных задачах, связанных с интернет-рекламой, все проблемы, с которыми мы можем столкнуться, могут быть решены с помощью двухкатегорийного алгоритма.
Набор обучающих данных, записанный в вопросе, выглядит следующим образом:
где n -мерный вектор, принимает значение в {0, 1}, 1 представляет положительный пример, а 0 представляет отрицательный пример.
Гипотетическая функция логистической регрессии выглядит следующим образом:
Логистическая регрессия основана на следующих предположениях:
где представляет вероятность того, что выход y , соответствующий входу x при параметрах, равен 1, и вероятность того, что выход равен 0, что также можно записать следующим образом:
Решение логистической регрессии заключается в том, как получить параметры θ .Здесь используется оценка максимального правдоподобия. Идея оценки максимального правдоподобия предполагает, что параметры модели должны быть набором параметров, которые максимизируют вероятность данных обучающего набора. В модели логистической регрессии вероятность выглядит следующим образом:
Логарифмируя обе стороны, мы можем получить следующую формулу:
Используя для решения метод стохастического градиентного подъема, можно получить следующую формулу обновления параметров:
где размер шага обновления, который может контролировать скорость сходимости решения параметра.
После получения параметров мы можем рассчитать вероятность того, что классификатор оценит его как положительный пример при векторе признаков x через заданный вектор признаков x следующим образом:
После выбора соответствующего порогового значения классификатор оценивает экземпляр со значением вероятности больше этого значения как положительный пример, а экземпляр со значением вероятности меньше этого значения как отрицательный пример.
Набор обучающих данных с распределением веса можно использовать для обучения, а базовый классификатор можно получить следующим образом:
Частота ошибок классификации, рассчитанная на обучающем наборе, показана в следующей формуле:
Итого , внедрение алгоритма завершено, и эксперимент можно начинать.
3. Эксперимент по точному размещению интернет-рекламы и оценке ее рекламного эффекта на основе технологии больших данных
3.1. Экспериментальные цели и наборы данных
Целью эксперимента в этом разделе является анализ эффективности вышеперечисленных функций и оценка влияния обнаружения аномальных пользователей на прогноз рейтинга кликов по объявлениям. В этом разделе используются журналы кликов по объявлениям за три недели с 4 по 24 июля 2020 г. Экспериментальные данные в этом разделе представляют собой предварительно обработанный набор данных о кликах по объявлениям.
Доля истинно положительных результатов (TPR) представляет собой процент положительных образцов, которые правильно классифицированы в общем количестве положительных образцов, а доля ложноположительных результатов (FPR) представляет собой процент отрицательных образцов, которые неправильно классифицированы в общем числе отрицательных образцов. Кривая, построенная с FPR по оси абсцисс и TPR по оси ординат, представляет собой кривую ROC (рабочая характеристика приемника), а площадь под кривой называется AUC (площадь под кривой).
AUC часто используется для оценки плюсов и минусов бинарного классификатора.Когда бинарный классификатор получает значение вероятности классификации в наборе тестовых выборок, выбирается пороговое значение. Бинарный классификатор будет оценивать экземпляры с вероятностью классификации выше этого порога как положительные, а экземпляры с вероятностью классификации меньше этого порога как отрицательные. Например, сравнивая результаты классификации на наборе тестовых образцов с истинными значениями, можно получить значения FPR и TPR ниже выбранного порога. Точно так же, когда выбраны разные пороги, будут генерироваться разные пары (FPR и TPR), поэтому можно получить кривую, проходящую через (0, 0) и (1, 1), которая является ROC-кривой бинарного классификатор.
В ходе эксперимента в разделе «Автомобильный тур» использовался веб-сканер GooSeeKer для сбора пользовательских данных пользователей, размещающих рекламу, и аудитории, и сохранения их в файле .xlsm. Захваченные элементы данных следующие: X 1 представляет личную личность пользователя, полученную в результате аутентификации количества автомобилей, принадлежащих пользователю, на веб-сайте Autohome (далее именуемый веб-сайт). Существует два метода аутентификации: дополнительная аутентификация « V » и обычная аутентификация.Сертификация « V » сложнее, чем обычная сертификация, поэтому вес сертификации « V » равен 2, а вес обычной сертификации равен 1. То есть ценность личности = количество сертифицированных автомобилей с « V ” ∗ 2 + количество простых сертифицированных автомобилей ∗ 1; X 2 представляет престиж ранга пользователя, полученный из значения ранга пользователя на веб-сайте; X 3 представляет качество публикации, а данные поступают от пользователя сети на веб-сайте.Публиковать взвешенную сумму количества текстовых слов и количества изображений в рекламном посте. Учитывая, что картинки обладают более высоким эффектом интерпретации, чем текст, картинкам присваивается вес 50, то есть качество поста = количество слов в тексте + количество картинок ∗50; X 4 представляет собой количество сообщений, а данные получены из суммы количества сообщений, опубликованных пользователями сайта с момента регистрации; X 5 представляет собой количество ответов, а данные получены из суммы количества сообщений, опубликованных пользователями сайта с момента регистрации; X 6 представляет частоту взаимодействия, а данные поступают от участия пользователя.Сумма количества интерактивных значков, выданных после интерактивных действий сайта; Y 1 представляет собой количество кликов по рекламным постам, а данные исходят из количества кликов по рекламным постам, опубликованным пользователями сайта в течение недели; Y 2 представляет собой количество ответов других людей на рекламные посты, данные получены из количества рекламных постов, размещенных пользователями сайта, и количества ответов других пользователей за неделю; Y 3 представляет качество отклика рекламного поста.Данные получены из общего количества слов и количества ответов других пользователей в течение недели от общего количества слов, размещенных в рекламном сообщении пользователя веб-сайта, то есть качество ответов на рекламное сообщение = общее количество слов в ответном сообщении/количество ответных сообщений.
3.2. Выборка и период наблюдения
Поскольку модель DEA имеет ограничения на количество единиц DMU, принимающих рекламные решения, количество DMU должно быть больше или равно удвоенной сумме входных и выходных показателей.Таким образом, работа по сбору данных этого эксперимента началась в 12 часов 8 апреля 2020 года; загружены посты, опубликованные всеми пользователями в наблюдаемом разделе форума в этот день; посты-помехи и посты-зомби, не относящиеся к рекламной тематике, были удалены, а посты отфильтрованы. В качестве выборки для исследования использовались 23 пользователя и их рекламные посты в тот день.
Продолжительность эмпирического исследования составляет шесть месяцев; запись наблюдения за данными – каждый понедельник в 10 часов вечера; а извлеченные значения наблюдений сохраняются в файле .xlsm-файл. Сравнивая данные каждого месяца, эта статья обнаружила, что активность рекламных постов резко упала на четвертом месяце. Данные о рекламном эффекте наиболее влиятельных пользователей сети стремятся к нулю, поэтому в качестве объекта исследования в данной статье выбраны данные за предыдущие четыре месяца. Поскольку выходные эффекты рекламы в социальных сетях DMU имеют разные единицы измерения, это усложнит сравнение. Таким образом, в этой статье стандартизированы три индикатора выходных эффектов рекламы.Наконец, для расчета коэффициента рекламного эффекта в каждом периоде используется метод интегрирования равных весов. На примере рекламного охвата в данной статье стандартизируются рекламные эффекты каждого влиятельного пользователя сети на первом этапе, а затем рассчитывается среднее арифметическое рекламного охвата на первом этапе. Отсюда рассчитывается среднее двух других показателей рекламной продукции и среднее арифметическое трех вышеуказанных показателей.Наконец, на первом этапе получается коэффициент эффекта рекламы в социальных сетях. Как видно из рисунков 1 и 2, вертикальная ось статьи представляет собой эффект от рекламы в социальных сетях в диапазоне от 0 до 1; горизонтальная ось представляет эффект рекламы. Чем больше коэффициент рекламного эффекта, тем активнее рекламные посты на данном этапе.
3.3. Социальные эффекты интернет-рекламы
В эпоху больших данных в первоначальную экосистему интернет-рекламы было добавлено много новых ролей.Например, в отраслевой цепочке RTB помимо рекламодателей есть DSP, DMP, платформы обмена рекламой и SSP. Эти роли не только изменили модель рекламных операций, но и вызвали изменение традиционной модели бизнес-мышления. Важность данных и технологий была замечена и оценена, и образ мышления изменился в новую эпоху, способствуя социальному прогрессу общества.
Реклама будет оказывать определенное влияние на потребительское поведение людей и социальную ценностную ориентацию при передаче информации.В эпоху больших данных онлайн-реклама реализовала персонализацию рекламных услуг, исходя из индивидуальных потребностей, и полностью воплощает концепцию, ориентированную на людей. Рекламная модель была преобразована из «типа беспокойства» в «тип обслуживания», удовлетворяя потребности аудитории в режиме реального времени и эффективно, отражая дух гуманистической заботы.
С помощью больших данных интернет-реклама обеспечивает точное нацеливание на целевую аудиторию и точное размещение рекламы, что эффективно решает проблему растраты ресурсов в традиционных рекламных моделях.Это систематический процесс. Для точного контроля состояния и результатов доставки в режиме реального времени требуется полная платформа управления доставкой рекламы, мониторинг в реальном времени, своевременная обратная связь и коррекция в реальном времени.
4. Точное размещение интернет-рекламы и оценка ее рекламного эффекта на основе технологии больших данных
4.1. Система времени и оценки онлайн-рекламы
После выбора правильного контента правильный способ рекламы также должен быть размещен в нужное время, чтобы больше зрителей могли щелкнуть и просмотреть рекламу, а также должна быть обеспечена высокая эффективность кликов.Разные группы людей имеют разные привычки в серфинге. Например, молодые офисные работники предпочитают выходить в интернет ночью, а студенты — во время каникул. С популяризацией мобильного Интернета люди предпочитают использовать фрагментированное время, такое как ожидание, поездка и отдых, для просмотра информации в Интернете. Согласно опросу, онлайн-время пользователей в повседневной жизни в основном сосредоточено между 18 и 24 часами, из которых 20–22 часа — это пик интернета в течение дня.На рис. 3 показано конкретное распределение времени онлайн.
Из рисунка 3 видно, что при размещении времени рекламы на 4–8 часов эффект рекламы в принципе неэффективен. Это требует, чтобы компания ориентировалась на конкретный рекламный объект, рекламный бюджет, ожидаемый рекламный эффект и конкуренцию. В зависимости от ситуации рекламодателей составляется конкретный график рекламы, чтобы гарантировать, что целевая аудитория рекламы может быть получена.
Из-за разнообразия форм интернет-рекламы разные формы рекламы также сильно различаются, и производимые эффекты также различаются. Например, по сравнению с текстовыми рекламными формами, видеореклама может привлечь внимание аудитории. Поэтому при оценке эффекта рекламы необходимо присваивать разные баллы для оценки в зависимости от разных форм рекламы.
Время просмотра страницы, которое необходимо рассчитать, — это время, в течение которого сетевой пользователь фактически просматривает веб-страницу, не включая свернутое или закрытое состояние веб-страницы.
Среднее время просмотра относится к расчету среднего времени, затрачиваемого всеми пользователями сети на просмотр определенной страницы. В процессе расчета время просмотра страницы определяется количественно, и для разных периодов времени устанавливаются разные стандарты оценки, чтобы более интуитивно отображать эффект онлайн-рекламы.
В качестве пересмотренного показателя осведомленности следует выбрать показатель среднего времени просмотра рекламы. Время, в течение которого пользователь остается на рекламе, положительно коррелирует с его осведомленностью о рекламе.
Согласно анализу, показатели расчета и коррекции каждой оценки определены, как показано в таблице 1:
| ||||||||||||||||||||||||||
Необходимо проанализировать влияние каждой информации на рекламный эффект, а также учитывать конфигурацию веса из общей системы оценки.В реальной жизни количество посещений используется для оценки внимания, количество кликов используется для оценки осведомленности, количество взаимодействий с клиентами используется для оценки степени взаимодействия, а количество покупок клиентов используется для оценки степени. действия.
Веса в расчетах различаются из-за разных отраслей, поэтому для определения весов индекса необходимо использовать консультационный метод. Следует использовать передовые технологии для отслеживания воздействия рекламы в режиме реального времени, обеспечения своевременной обратной связи с рекламодателями, внесения своевременных исправлений и дальнейшего точного размещения рекламы.
4.2. Функциональный тест системы передачи данных
Во время передачи данных модуль передачи узла и модуль центральной синхронизации системы передачи данных выполняют передачу и прием данных одновременно. Когда передающий узел получает данные, отправленные отправителем, центральный модуль синхронизации всегда получает данные от передающего узла. Пока в узле есть новые данные, модуль центральной синхронизации будет автоматически синхронизироваться с модулем центральной синхронизации.
В следующем тесте, чтобы узнать значение количества одновременных подключений, скорость передачи сообщений достигает максимальной и имеет тенденцию быть стабильной. В таблице 2 и на рисунке 4 показаны результаты теста передачи данных узла.
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||