Системы рекламы в интернете: 7 видов рекламы в Интернете

Содержание

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.
В настоящее время рекламораспространители обязаны соблюдать ФЗ «О рекламе» и уплачивать налоги с доходов, полученных в результате оказания рекламных услуг. Однако в РФ отсутствуют механизмы по централизованному контролю за интернет-рекламой. По мнению авторов законопроекта, это препятствует корректной оценке объемов рынка интернет-рекламы и позволяет рекламораспространителям уклоняться от уплаты налогов. В связи с этим был разработан законопроект [1], направленный на создание в РФ единой системы учета интернет-рекламы. Данный документ принят Госдумой, одобрен Советом Федерации и направлен на подпись Президенту РФ.

В соответствии с законом с 1 сентября 2022 г. участники рынка интернет-рекламы будут обязаны предоставлять информацию о такой рекламе (кроме социальной рекламы) в Роскомнадзор. Обязанность предусмотрена в отношении рекламодателей (лиц, которые определяют объект рекламирования или содержание рекламы) и рекламораспространителей (лиц, которые осуществляют распространение рекламы любым способом и в любой форме). Состав, порядок и сроки предоставления информации будут определены Правительством РФ.

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;
  • Представление интересов клиента при взаимодействии с государственными органами и иные услуги.

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 Dilyara

Очень 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:

  1. Рекомендации по оптимизации сайтов от Google.
  2. 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:

  1. Яндекс.Директ
  2. Google Ads
  3. 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:

  1. Facebook Ads (Реклама в Facebook и Instagram)
  2. myTarget (Реклама в Одноклассниках и ВКонтакте)
  3. Вконтакте (как отдельная рекламная система)
  4. TikTok Ads

Алгоритмическое системы рекламы или

программатик

Наиболее широкими возможностями обладают специализированные рекламные системы:

  1. Segmento
  2. AdRiver
  3. AdFox
  4. Kavanga
  5. Between
  6. 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:

  1. Таргетированные рекламные системы (Facebook Ads, myTarget, ВКонтакте)
  2. Контекстные рекламные сети (Яндекс.Директ РСЯ и Google Ads КМС)
  3. Рекламные сети программатик

Контент-маркетинг

Привлечение клиентов с помощью интересного и полезного им контента:

  1. Блог компании со статьями на профессиональные темы
  2. Канал на YouTube с обучающими видео
  3. Публикации и комментарии к статьям в тематических СМИ (краудмаркетинг)
  4. Статьи в онлайн-СМИ и коллективных блогах (например vc.ru)
  5. Аудиоподкасты на профессиональные темы
  6. Подготовка аналитики, отчетов на основе публикаций исследований
  7. Тесты (например через Google Формы)
  8. Распространение электронных книг, руководств
  9. Размещение презентаций на Slideshare.net
  10. Проведение вебинаров
  11. Изготовление инфографики

Email-маркетинг

Электронная почта пожалуй, самый недооцененный маркетинговый канал. Мало кто использует хотя бы два инструмента из имеющихся в арсенале email-маркетинга:

  1. Информационно-тематические рассылки
  2. Автоматизированные цепочки рассылок
  3. Триггерные рассылки
  4. Уведомления, напоминания
  5. Размещение анонсов, акций в рассылках партнеров

SMM

Маркетинг в социальных сетях так же не ограничивается созданием собственной группы:

  1. Прямые продажи, общение с аудиторией напрямую
  2. Масс-фоловинг
  3. Масс-лайкинг
  4. Работа с блогерами, нативные интеграции
  5. Продажи через группу в новостной ленте сообщества
  6. Выкладка товаров в функционал магазина группы
  7. Реклама в сообществах
  8. Мониторинг упоминаний ключевых фраз в социальных медиа
  9. Акции, конкурсы, розыгрыши
  10. Собственные купонаторы для социальных сетей
  11. Вирусные видеоролики, мемы
  12. Аудиореклама

Форумы, Q&A

Практически бесплатный канал продвижения, с которым мало кто умеет полноценно работать:

  1. Общение, ответы на вопросы
  2. Партизанские методы, скрытый маркетинг
  3. Работа с отзывами и негативом

Доски объявлений

При умелом обращении доски объявлений могут давать клиентов не меньше, чем Яндекс.Директ. Начните с самых популярных:

  1. Avito.ru
  2. Юла
  3. Из рук в руки

Агрегаторы товарных предложений (маркетплейсы)

Если вы — владелец интернет-магазина, то с этими сервисами вы должны быть знакомы не хуже нас:

  1. Яндекс.Маркет
  2. Google Merchant Center
  3. amazon.com
  4. ozon.ru
  5. aliexpress.ru
  6. hi-tech.mail.ru
  7. TIU.ru
  8. Aport.ru
  9. poisk-podbor.ru
  10. Nadavi.net
  11. Blizko.ru
  12. Price.ru
  13. PulsCen.ru
  14. Sravni.com

Товарные рекламные сети

Ещё один инструмент исключительно для интернет-магазинов — специализированные на товарных предложениях рекламные сети:

  1. Tovarro.com
  2. TopAdvert.ru
  3. gnezdo.online

Справочники

Не пренебрегайте регистрацией во всех возможных справочниках и каталогах. Ну или хотя бы в самых попудярных:

  1. Яндекс.Справочник
  2. Google Мой бизнес
  3. 2GIS
  4. 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:

  1. Groupon
  2. Biglion
  3. KupiKupon
  4. 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:





    Оценка измерений Основные и справочные показатели
    Внимание на Визиты / тысяч, PV
    AD Slot, A1
    AD формат, A2
    Среднее время просмотра страницы, A3

    Осознание C AD Clicks, AC
    Реклама Среднее время просмотра, C1
    Взаимодействие I Количество взаимодействий клиентов, CI

    Уровень действия B Номер покупок клиентов, CA

    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.



    Количество одновременных подключений Nonversistent Connection

    1 6794 3602
    5 25987 25987 25987 12198
    50 92487 27345
    100 114936 27879
    500 117978 29164
    1 000 119874 28687


    Однако из-за ограничений таблицы производительность теста передачи данных узла неудовлетворительна.Когда узел передает данные в микросекунды, скорость соединения значительно падает, как показано на рисунке 4.

    В таблице 3 приведены результаты теста скорости передачи данных синхронизации центрального сервера.



    Количество одновременных подключений Nonversistent Connection

    1 8072 4214
    99266 5 29268 29268 15341
    50 шестьдесят одна тысяча девятьсот восемьдесят семь 28648
    100 65781 28684
    500 95261 31321
    1000 94978 33415

    После добавления цифровой переменной результат теста скорости передачи данных синхронизации центрального сервера показан на рисунке 5.


    Из Таблицы 2 и Рисунка 5 видно, что общая тенденция центральной системы синхронизации примерно такая же, как у принимающей системы узла, но при использовании постоянных соединений скорость ниже, чем скорость передачи узлов. Наоборот, когда используются непостоянные соединения, скорость ниже, чем у узлов. Скорость передачи должна быть выше.

    В соответствии с приведенным выше тестом передачи и сбора данных системы передачи можно обнаружить, что использование технологии постоянного соединения имеет большие преимущества в пропускной способности, но это преимущество начинает уменьшаться, когда количество одновременных соединений превышает 500.Это потому, что длинные соединения часто бывают длинными. Время занимает коммуникационное соединение и препятствует доступу других параллельных потоков. При количестве одновременных подключений около 500 пропускная способность может достигать максимума.

    4.3. Сравнительный тест пропускной способности передачи данных

    Вся система передачи разработана на основе вышеуказанного модуля управления связью, BD_MQ и BD_MC, поэтому при тестировании производительности передачи данных ее необходимо сравнить с другими системами передачи на основе MQ.Здесь для сравнительного тестирования выбран ActiveMQ.

    В тесте используются двойные потоки с двумя серверами в качестве стороны узла и выбираются 0,1 КБ, 1 КБ, 10 КБ, 100 КБ, 1 МБ и 10 МБ, всего 6 спецификаций данных в качестве одного тома передаваемых данных, а также выбирает 0,1 МБ, 1 МБ, 10 МБ и 100 МБ, эти 4 суммы данных позволяют наблюдать разницу во времени передачи между ними.

    В таблице 4 показаны результаты теста скорости передачи данных системы передачи ActiveMQ.





    Общая сумма данных Общая сумма данных
    0,1 м 1 м 10 м 100 м
    0,1 кб 0.19 1.49 13.18
    1 Kb 0,07 0,45 2.01 14.32
    10 Kb 0.04 0.14 0,14 1.66 8025
    0,01 0,06 0,47 5.48
    1 MB 0.13 0.81 70206 10 МБ 0,49 4.37

    После добавления фиксированной переменной тестовый результат скорости рассылки данных в системе передачи данных ActiveMQ отображается на рисунке 6.


    В таблице 5 представлены результаты тестирования скорости передачи данных системы передачи BD_MQ.





    Общая сумма данных Общая сумма данных
    0,1 м 1 м 10 м 100 м
    0,1 кб 0,21 1,36 12,09
    1 kB 0.11 0.42 0.42 3.04 12.77 12.77
    0,16 1.96 8.01 100 Kb 0,02 0,08 0,48 5.42
    1 МБ 0.19 0,19 7.47
    10 MB 0.54 4.02

    1

    Тест цены на отправку данных результат системы передачи BD-MQ после добавления фиктивных переменных показан на рисунке 7.


    По приведенным выше результатам испытаний видно, что система передачи данных на основе BD_MQ, разработанная в статье, имеет преимущество в скорости примерно на 5–10 % по сравнению с системой передачи данных на основе ActiveMQ, а изменения скорости передачи для разных размеров одиночных данных 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.

    5. Выводы

    Экспериментальные результаты показывают, что по сравнению с текущей традиционной рекламой и оценкой эффекта точная доставка онлайн-рекламы на основе технологии больших данных и оценка рекламных эффектов, предложенные в этой статье, выполняются быстрее; аудитория более точна; и инвестиции в рекламу быстрее. В этой статье используется модель логистической регрессии и метод статистики данных для настройки системы передачи данных на основе BD_MQ.Результаты эксперимента показывают, что: при изучении рекламного времени между 4 и 8 баллами прибыли почти нет, а пользователи, которые смотрели в 16:00, достигли 34,7%, 18–20 баллов достигли 68,7%, 20–22 баллов достигли 80,1% от пикового значения, а в 22–24 года возвращается 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. Недостатки этого эксперимента заключаются в следующем. (1) Не учитывалась научность и рациональность построения таких показателей, как влияние сети и эффект рекламы.Введение в этот тип индикатора может быть добавлено в будущих исследованиях. (2) Модель логистической регрессии, используемая в алгоритме расчета, рассматривается только на уровне дихотомии, и никакие другие методы не применяются. Дополнительные алгоритмические методы могут быть использованы для демонстрации в будущих исследованиях.

    Доступность данных

    Данные, подтверждающие результаты этого исследования, можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии потенциальных конфликтов интересов в отношении исследования, авторства и/или публикации этой статьи.

    Благодарности

    Эта работа была поддержана Ключевой программой исследований и разработок провинции Шаньдун (проект в области мягких наук) Общие пункты 2020RKO1558.

    Алгоритмы цифровой рекламы

    Быть пользователем Интернета сегодня означает сталкиваться с постоянным потоком цифровой рекламы. Часто они специально адаптированы для вас на основе вашего цифрового следа.

    Индустрия цифровой рекламы, какой мы ее знаем, выросла из онлайн-версии традиционной рекламной системы, включающей рекламные агентства и издателей, в управляемую данными среду, в которой интернет-платформы, такие как Google и Facebook, занимают центральное место.

    Многие компании утверждают, что реклама может улучшить жизнь пользователей и что, показывая пользователям релевантную и полезную рекламу, они улучшают работу платформы. Однако платформы также стремятся использовать целевой контент, такой как реклама, чтобы максимизировать время, которое люди тратят на свои услуги, увеличивая количество потребляемого пользователями контента, количество просматриваемой ими рекламы и количество товаров, которые они могут приобрести. Это, в свою очередь, увеличивает размер дохода, который зарабатывают платформы. Однако в некоторых случаях использование платформами алгоритмических инструментов может привести к дискриминационным и другим вредным последствиям.

    Индустрия интернет-рекламы добилась значительных успехов по целому ряду причин. Во-первых, платформы все чаще используют такие механизмы, как веб-отслеживание, отслеживание местоположения, отслеживание на нескольких устройствах и снятие отпечатков пальцев в браузере, для сбора и монетизации личных и поведенческих данных интернет-пользователей. Кроме того, введение новых инструментов таргетинга позволило рекламодателям сегментировать и выбирать свою аудиторию по очень конкретным направлениям. Эти инструменты таргетинга классифицируют потребителей, используя ряд точек данных, которые могут включать демографические характеристики, поведенческую информацию и информацию, позволяющую установить личность (PII).

    За последнее десятилетие индустрия цифровой рекламы все чаще внедряла автоматизированные инструменты для оптимизации таргетинга и доставки рекламы. Хотя это позволило рекламодателям привлечь клиентов, которые с большей вероятностью будут заинтересованы в их продуктах и ​​услугах, это усугубило дискриминационные и вредные результаты и усилило ранее существовавшие социальные предубеждения. Учитывая, что экосистема цифровой рекламы включает в себя множество объявлений о трудоустройстве, финансовых услугах и жилье, эти дискриминационные онлайн-результаты часто имеют реальные последствия для офлайн.Например, если алгоритм полагается на исторические данные, чтобы определить, какие пользователи должны получить объявление о приеме на работу в области, где традиционно преобладают мужчины, объявление может не показываться женщинам и представителям меньшинств, которые исторически были недостаточно представлены в этой области. Таким образом, эти методы вызывают озабоченность по поводу справедливости, подотчетности и прозрачности алгоритмического принятия решений.

    В нашем новом отчете Институт открытых технологий Новой Америки (OTI) исследует, как три интернет-платформы — Google, Facebook и LinkedIn — используют алгоритмические инструменты для обеспечения таргетинга и доставки рекламы, а также проблемы, связанные с этими практиками.В отчете предлагаются рекомендации о том, как интернет-платформы, гражданское общество и исследователи могут способствовать большей справедливости, подотчетности и прозрачности в отношении этих алгоритмических практик принятия решений. В докладе также содержатся рекомендации для политиков США в этом отношении. Однако, поскольку Первая поправка ограничивает степень, в которой правительство США может определять, как интернет-платформы решают, какой контент разрешать размещать на своих сайтах, в отчете содержится лишь ограниченный набор рекомендаций для действий политиков.Рекомендации, представленные в этом отчете, включают:

    Интернет-платформы, предлагающие услуги цифровой рекламы:

    1. Публиковать полные и понятные описания рекламного контента политик.
    2. Публикация подробных и понятных описаний рекламы , ориентированной на политик.
    3. Запретить нацеливание на защищенные классы и конфиденциальные характеристики, которые могут привести к дискриминационным результатам, включая характеристики, которые, как было показано, являются заменителями защищенных характеристик.
    4. Разработайте и опубликуйте всеобъемлющий процесс проверки объявлений для категорий объявлений, которые могут иметь серьезные последствия в реальной жизни, таких как политические объявления, объявления о жилье, образовании, трудоустройстве и финансовых услугах, прежде чем они будут разрешены для показа на платформе.
    5. Нанять независимых аудиторов для проведения регулярных периодических проверок объявления , нацеленных на алгоритмы , с целью выявления потенциально вредных последствий, связанных с неприкосновенностью частной жизни, свободой выражения мнений, свободой информации и дискриминацией, и принятия мер по устранению или смягчению любого вреда, выявленного с помощью аудиты.
    6. Нанять независимых аудиторов для проведения регулярных периодических проверок алгоритмов показа рекламы и оптимизации с целью выявления потенциально вредных последствий, связанных с неприкосновенностью частной жизни, свободой выражения мнений, свободой информации и дискриминацией, и принятия мер по устранению или уменьшению любого выявленного вреда. через ревизии.
    7. Предоставьте пользователям комплексные инструменты, которые помогут им понять, как и почему реклама нацеливается и доставляется им.
    8. Объясните пользователям, почему платформа собирает, выводит и передает пользовательские данные.
    9. Улучшите пользовательские элементы управления, чтобы пользователи могли легко управлять сбором, выводом и обменом данными, а также тем, как эти данные используются и как они влияют на контент, который они видят. Это должно включать возможность полного удаления этих данных.
    10. Обеспечьте четкие обозначения спонсируемого и платного контента во всех продуктах, услугах и рекламных сетях платформы.
    11. Создайте общедоступную онлайн-базу данных всех объявлений, которые компания размещала на своей платформе.
    12. Опубликовать отчет о прозрачности, в котором представлен детальный обзор рекламных операций платформы во всех регионах, в которых она работает. объявления или аккаунты.
    13. Предложите рекламодателям, чьи объявления или учетные записи были помечены или удалены, а также пользователям, пометившим объявления или учетные записи, надежный процесс подачи апелляций. Этот процесс апелляции должен быть предложен для категорий объявлений, которые могут иметь серьезные последствия в реальной жизни, таких как политическая реклама, реклама жилья, объявления о трудоустройстве и реклама кредита.
    14. Финансируйте дальнейшие исследования и исследования того, как можно использовать экосистему цифровой рекламы для усиления социальных предубеждений и дискриминационных результатов, а также как решить эти проблемы.

    Организации гражданского общества и исследователи должны:

    1. Провести дальнейшие исследования того, как можно использовать экосистему цифровой рекламы для усиления социальных предубеждений и дискриминационных результатов с помощью рекламы, а также как решить эти проблемы.
    2. Совместная работа по разработке набора отраслевых передовых методов обеспечения прозрачности и подотчетности алгоритмического таргетинга и доставки рекламы.Эти передовые методы должны явно отдавать приоритет общественным интересам над корпоративными бизнес-моделями и опасениями по поводу коммерческой тайны.

    Политики США должны:

    1. Разъяснить, что все офлайновые антидискриминационные законы применяются в цифровой среде.
    2. Принять правила, требующие большей прозрачности от онлайн-платформ в отношении их методов таргетинга и показа рекламы.

    Это третий отчет из серии из четырех отчетов , в которых исследуется, как интернет-платформы используют автоматизированные инструменты для формирования контента, который мы видим, и влияния на то, как этот контент доставляется нам.

    %PDF-1.4 % 476 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 476 86 0000000015 00000 н 0000002897 00000 н 0000003026 00000 н 0000003048 00000 н 0000003401 00000 н 0000003544 00000 н 0000003691 00000 н 0000003862 00000 н 0000003988 00000 н 0000004114 00000 н 0000004240 00000 н 0000004366 00000 н 0000004492 00000 н 0000004618 00000 н 0000004744 00000 н 0000004870 00000 н 0000005092 00000 н 0000005218 00000 н 0000005544 00000 н 0000005726 00000 н 0000005912 00000 н 0000006099 00000 н 0000006477 00000 н 0000006799 00000 н 0000007328 00000 н 0000007548 00000 н 0000007913 00000 н 0000009097 00000 н 0000011954 00000 н 0000021962 00000 н 0000033233 00000 н 0000034662 00000 н 0000036571 00000 н 0000053497 00000 н 0000062432 00000 н 0000070446 00000 н 0000074549 00000 н 0000075970 00000 н 0000076005 00000 н 0000076035 00000 н 0000076566 00000 н 0000076587 00000 н 0000076609 00000 н 0000076631 00000 н 0000076652 00000 н 0000077186 00000 н 0000077208 00000 н 0000077722 00000 н 0000077744 00000 н 0000077775 00000 н 0000077797 00000 н 0000078258 00000 н 0000078280 00000 н 0000078301 00000 н 0000078832 00000 н 0000078863 00000 н 0000078893 00000 н 0000078915 00000 н 0000078938 00000 н 0000078959 00000 н 0000079493 00000 н 0000079524 00000 н 0000079545 00000 н 0000079567 00000 н 0000079588 00000 н 0000080124 00000 н 0000080158 00000 н 0000080180 00000 н 0000080202 00000 н 0000080223 00000 н 0000080758 00000 н 0000081309 00000 н 0000081330 00000 н 0000081351 00000 н 0000081372 00000 н 0000081403 00000 н 0000081948 00000 н 0000081969 00000 н 0000081990 00000 н 0000082011 00000 н 0000082042 00000 н 0000082576 00000 н 0000082597 00000 н 0000082620 00000 н 0000082642 00000 н 0000082673 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 477 0 объект > эндообъект 478 0 объект > эндообъект 479 0 объект >/ProcSet[/PDF /Текст]>>/Повернуть 0/StructParents 0/Тип/Страница>> эндообъект 480 0 объект >/Граница[0 0 1]/C[0 1 0]/H/I/Прямая[291.595 189,859 301,557 196,279]/Подтип/Ссылка/Тип/Аннотация>> эндообъект 481 0 объект >/Граница[0 0 1]/C[0 1 0]/H/I/Прямая[307,645 189,859 317,608 196,279]/Подтип/Ссылка/Тип/Аннотация>> эндообъект 482 0 объект >/Граница[0 0 1]/C[0 1 1]/H/I/Прямая[338,015 103,996 469,274 113,46]/Подтип/Ссылка/Тип/Аннотация>> эндообъект 483 0 объект > эндообъект 484 0 объект > эндообъект 485 0 объект > эндообъект 486 0 объект > эндообъект 487 0 объект > эндообъект 488 0 объект > эндообъект 489 0 объект > эндообъект 490 0 объект > эндообъект 491 0 объект >/Подтип/Тип3/Тип/Шрифт/Ширина 522 0 R>> эндообъект 492 0 объект > эндообъект 493 0 объект > эндообъект 494 0 объект > эндообъект 495 0 объект > эндообъект 496 0 объект > эндообъект 497 0 объект > эндообъект 498 0 объект > эндообъект 499 0 объект > эндообъект 500 0 объект > эндообъект 501 0 объект > эндообъект 502 0 объект > эндообъект 503 0 объект > поток HWWrq։ ]ISd~ Zʒ#J{CryoOQ}O}$¿gI>2KD.&zЙvUZ Un»6+L0Ǿ{72i��Q»\Lxl~BRI %E!Q

    Что такое операции с онлайн-рекламой?

    Рекламные операции (также известные как «операции с онлайн-рекламой», «операции с онлайн-рекламой», «операции с рекламой в Интернете», «рекламные операции» и «операции» в торговле) относятся к процессам и системам, поддерживающим продажу и доставку. Интернет-реклама . В частности, это рабочие процессы и программные системы, которые используются для продажи, ввода, обслуживания, таргетинга и составления отчетов об эффективности онлайн-рекламы.

    Цифровая или онлайн-реклама — это подмножество рекламной индустрии, связанное с продвижением и маркетингом электронных коммуникаций.Это может включать, помимо прочего, медийную рекламу на веб-сайте (баннерную рекламу или мультимедийную рекламу), текстовую рекламу, поисковую рекламу (платные результаты поиска), видеорекламу в Интернете, рекламу для мобильных устройств и устройств (смс, wap-реклама, видео, реклама приложений). ), медийная реклама по электронной почте и текстовая реклама. Эти рекламные объявления являются формой получения дохода для поставщиков контента.

    Рекламные операции обычно представляют собой отдел издателя цифрового контента, рекламной сети, поставщика рекламных технологий (например, поставщика мультимедиа или рекламного сервера) или рекламного агентства.Они могут относиться к организации продаж, информационным технологиям или могут быть отдельной организацией.

    Основной функцией рекламных операций является выполнение заказа на продажу (также называемого «рекламной кампанией» или «покупкой медийной рекламы»), приобретенного непосредственно рекламодателем или от его имени (также называемым «прямым маркетологом» или « клиент»). Поэтому рекламные операции — это группа, которая непосредственно отвечает за получение дохода.

    Группы операций с рекламой могут нести ответственность за другие функции, такие как ценообразование, создание рекламных продуктов, исследования и управление поставщиками, в зависимости от структуры компании.Эта группа также может нести ответственность за обслуживание используемых аппаратных и программных систем (таких как рекламные серверы или другие технологии), или эта конкретная задача может быть возложена на информационные технологии.

    Покупка рекламы — это количество рекламы, которую клиент хочет показывать в течение заданного периода времени на определенном месте размещения. Это продиктовано заказом на размещение или «IO». Покупка рекламы осуществляется через отдел продаж, а затем реализуется рекламными операциями.

    Команда по работе с рекламой может состоять из множества различных ролей, таких как планировщики рекламы (также называемые «координаторами рекламных операций», «менеджерами рекламных кампаний» или «торговцами рекламой»), персоналом по выставлению счетов, управлением запасами, управлением доходами, управлением поставщиками и технические операции.

    Кроме того, существуют другие роли, не связанные напрямую с проведением рекламных кампаний, такие как менеджеры по рекламным продуктам и проектам, менеджеры по работе с клиентами, специалисты по планированию продаж и инженеры по продажам. Эти роли также могут подпадать под рекламные операции или продажи (в зависимости от того, как организована компания).

    Рекламные операции постоянно меняются, поэтому следите за ними с помощью AdMonsters .

    Дальнейшее чтение:

    (не)смысл интернет-рекламы: когда цифры не складываются

    Иллюстрации Jenna Arts для The Correspondent

    29 января 2017 года мир американской онлайн-рекламы собрался в престижном курортном отеле Diplomat Beach Resort в Голливуд-Бич, штат Флорида.Бюро интерактивной рекламы (IAB) пригласила 1000 лидеров отрасли обсудить будущее рекламной индустрии за коктейлями и канапе. Там были все крупные игроки.

    По словам самих рекламодателей, будущее было светлым. Всего за несколько недель до этого, IAB выпустила пресс-релиз: «Импульс рекламы в мобильном, цифровом видео и других инновационных форматах неоспорим… Эти рекордные показатели выручки за третий квартал отражают доверие маркетологов к возможностям Интернета для связи с сегодняшней аудиторией.”

    Затем на сцену поднялся, возможно, самый крупный игрок из всех.

    Марк Притчард, директор по бренду в Проктер энд Гэмбл (P&G), наблюдает маркетинговый бюджет более 10,5 миллиардов долларов, что сделало его компанию крупнейшим рекламодателем в мире — как онлайн, так и офлайн.

    После короткой преамбулы о благах, которые реклама принесла человечеству, 56-летний глава таких бытовых брендов, как Pampers и Gillette, перешел к делу.«Давайте посмотрим правде в глаза, — сказал Притчард на конференции, — все мы в этом зале бомбардируем потребителей тысячами рекламных объявлений в день, подвергаем их бесконечному времени загрузки рекламы, прерываем их всплывающими окнами и перенасыщаем их экраны и ленты всего лишь просто плохая работа».

    Он продолжал: «Я имею в виду, стоит ли удивляться, что блокировщики рекламы растут на 40%? Сколько людей на самом деле видят эту рекламу?»

    Притчард говорил Полностью смотрите выступление Причарда здесь.как старый школьный друг на вашей свадьбе, но не было шаферских шуток, чтобы поднять настроение. По его словам, рынок онлайн-рекламы превратился в непрозрачный мошеннический бизнес, где свирепствует «дерьмовая реклама», а хорошие деньги тратятся впустую. Слишком долго рекламщики слепо верили в историю этого дивного нового прекрасного мира. Они купились на «несколько бредовую мысль о том, что цифровые технологии отличаются».

    «Но мы пришли в себя… Дни отказа от цифровых технологий прошли.

    Не «безумцы», а просто «безумные показатели».

    Цифровая реклама должна была стать революцией, к которой стремилась рекламная индустрия. Дон Дрейперс мира – «Безумцы» – был достаточно изобретателен. Они просто были недостаточно эффективны. Как сказал пионер маркетинга Джон Ванамейкер полтора столетия назад: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, тратится впустую; беда в том, что я не знаю, какая половина.” 

    Интернет-реклама должна была стать предвестником эпохи после Ванамакера, когда рекламодатели смогут точно знать, куда идут деньги. Появление кликов и лайков должно было сделать все измеримым, включая наши сокровенные желания.

    Цифровая реклама должна была превратить капризных потребителей в легко поддающихся влиянию клиентов.

    Капризные потребители будут заменены IP-адресами, на которые легко ориентироваться, превратив пользователей в клиентов, на которых легко повлиять.Наконец-то рекламодатели будут точно знать, кто просматривает их рекламу и кто совершает покупку. Раз и навсегда они узнают, какая половина их рекламного бюджета была потрачена впустую, а какая была потрачена с пользой. И наконец потребителям будут показывать только ту рекламу, которая им действительно интересна.

    В первом произведении этой серии Прочтите отрывок здесь.мой коллега Джесси и я описали, как сложно — практически невозможно — определить эффективность онлайн-рекламы. Рекламный эффект — люди видят вашу рекламу, и именно поэтому они начинают кликать, покупать, регистрироваться, скачивать — едва измерим, а даже если и есть, эффект бесконечно мал.

     Короче говоря, «безумцы» не стали «математиками». Все это превратилось в «безумные метрики». Индустрию онлайн-рекламы преследуют четыре проблемы:

    1.Мошенничество процветает

    В 2018 г. четверо мужчин стали мультимиллионерами после выполнения сложного плана. Они начали с покупки десятков существующих приложений для Android, которыми люди действительно пользовались — игр, приложений для селфи, фонариков и тому подобного. Чтобы скрыть тот факт, что эти приложения принадлежат одному и тому же владельцу, они включили их в компании почтовых ящиков в Израиле, Сербии, Германии, Болгарии и Мальте.Проанализировав поведение своих пользователей, они наняли группу технических специалистов для создания ботов, идеально имитирующих это поведение. Затем они использовали специальные серверы для направления ботов к приложениям, что создавало впечатление, что использование приложений и трафик стремительно растут.

    Затем наступил последний этап их плана: получение денег. В приложениях размещалась реклама, и ставки на рекламу росли по мере увеличения трафика. Приложения были установлены в общей сложности 115 миллионов раз, что принесло четверым мужчинам десятки миллионов долларов от рекламы.

    Эта история просто один Подробнее о мошенничестве с рекламой читайте на сайтах издателя Newsweek. из Читайте о мошенничестве с кликами на американском сайте Breitbart.много. Мошенничество обнаружено на сайте MySpace. Мешок трюков рекламных мошенников полон таких впечатляющих приемов, как рекламные инжекторы а также нажмите фермы, отмывание домена а также конверсионное мошенничество.Их цифровое воровство основано на создании поддельных посетителей, кликеров, зрителей и поддельных покупателей.

    Мошенники настолько хороши в этом симуляционном бизнесе, а их махинации так трудно отследить, что миллиарды перетекают от рекламодателей к создателям мошеннических ботов и вводящего в заблуждение кода.

    Когда дело доходит до масштабов мошенничества с рекламой, трудно найти убедительные цифры. Оценки варьируются от 6 долларов.от 5 до 150 миллиардов долларов в год (это более половины всего бюджета интернет-рекламы). Всемирная федерация рекламодателей, глобальная ассоциация, представляющая многие крупные бренды, ожидает, что через пять лет от 50 до 150 миллиардов долларов ежегодно будут теряться из-за мошенничества. Читайте отчет Всемирной федерации рекламодателей здесь.

    Неудивительно, что Притчард — глава рекламного мира — был так расстроен мошенничеством с рекламой: он и его коллеги — жертвы здесь.

    Мошенники в области цифровой рекламы настолько хороши в своем деле, что миллиарды долларов перетекают от рекламодателей к создателям мошеннических ботов и вводящего в заблуждение кода.

    Google, Facebook и тысячи посредников не являются. Когда дело доходит до этих игроков, на самом деле выигрывают все. Когда рекламодатель платит за трафик, просмотры и клики, платформы и брокеры также получают свою долю.Это означает, что у них вряд ли есть стимул бороться с мошенничеством.

    2. Инструменты измерения, допускающие ошибки 

    Предположим, вы едете в поезде Amtrak из Пенн-Стейшн в Бостон. Вы смотрите в окно, глядя на пейзаж, который проходит мимо вас. Где-то в Коннектикуте поезд проносится мимо рекламного щита посреди поля. В эту секунду вы видите мелькающие цвета и контуры — и больше ничего.

    Это был мужчина или женщина? Это была реклама колы или картофельных чипсов? Была ли это вообще реклама, или с тем же успехом это мог быть трактор?

    На рынке интернет-рекламы одна секунда считается «просмотром».Согласно стандарт МРЦ, Согласно наиболее широко используемому в отрасли правилу, реклама считается «увиденной», если не менее 50 % ее было просмотрено человеком в течение как минимум одной секунды.

    Это означает, что более половины пикселей объявления должно быть загружено на чей-то экран более чем за секунду. Для видеорекламы минимум составляет две секунды.

    Если наполовину загруженная реклама появляется на экранах тысячи человек более одной секунды, это засчитывается как тысяча просмотров.Если бы миллион человек, посетивших веб-сайт, увидел бы мерцающую, наполовину загруженную видеорекламу в течение двух секунд, это было бы засчитано как миллион просмотров.

     Другими словами, панель очень сильно низкий.

     Дополнительная проблема заключается в том, что рекламодатели полагаются на третьи стороны в своих показателях. Именно Facebook и Google сами сообщают своим рекламодателям, сколько просмотров и кликов произвела их реклама.Притчард называет это «оценкой собственной домашней работы», а затем добавляет: «невероятно, но мы все еще терпим это и принимаем оправдания».

     В настоящее время Facebook имеет Вот новость об одном из таких судебных процессов.несколько Новостной сюжет об одном из судебных процессов против Facebook. судебные иски История очередного судебного процесса против Facebook.против этого вращаться вокруг метрик. Рекламодатели и издатели считают, что компания годами обманывала их. В конце концов, вы платите Facebook на основании его собственной отчетности. Если это сообщение ложно, вы заплатили слишком много.

    За последние два года Марк Цукерберг Компания признала, что время от времени она завышала свои цифры, в том числе о том, сколько людей смотрят видео и сколько людей нажимают на рекламу на ее платформе.Рекламодатели не могут знать, что предоставленные цифры соответствуют действительности.

    3. Рекламодатели мало контролируют, где размещается реклама

    В прежние времена рекламодатели покупали рекламное место в газете, на телевидении или радио, потому что хотели ориентироваться на определенную аудиторию. Например, если бы вы представляли мотоциклетную марку, вы могли бы разместить рекламу в футбольном журнале. Сегодня вы можете просто купить глазные яблоки футбольных болельщиков в возрасте от 20 до 60 лет, скажем, на Dailymail.co.uk, espn.com или breitbart.com.

    Звучит удобно, но вот в чем загвоздка: рекламодатели, бренды и маркетологи не могут решать, где показывать их рекламу. По большей части размещение онлайн-рекламы — автоматизированный процесс. В рекламной сети Google, например, ваша реклама может появиться на двух миллионах различных веб-сайтов и в 650 000 различных приложений. Вот как разместить рекламу Google.Добавьте к этому клубок рекламных технологических компаний, выступающих в качестве посредников между вами и вашей аудиторией, и вам будет трудно уследить за тем, что происходит.

    Выяснилось, что реклама крупных рекламодателей, включая Amazon, Microsoft и Motorola, появлялась в чатах с детской порнографией через автоматизированные рекламные системы Facebook и Google.

    Это означает, что ваша реклама может оказаться на сайтах или в приложениях, с которыми вы, как рекламодатель, не хотите иметь ничего общего.Показательный пример: недавно крупные рекламодатели, такие как AT&T, GlaxoSmithKline и Verizon, обнаружили, что их реклама появлялась — полностью автоматически — в расистских видео на YouTube. Подробнее здесь.

    А в конце прошлого года выяснилось, что реклама крупных рекламодателей, включая Amazon, Microsoft и Motorola, появлялась в чатах с детской порнографией через автоматизированные рекламные системы Facebook и Google.

    JPMorgan Chase, крупный американский банк, обнаруженный Эта статья в New York Times подробно описывает это дело.что ее реклама ежемесячно появлялась на 400 000 различных веб-сайтов.

    4. Люди просто не хотят видеть рекламу

    И последнее, но не менее важное: самая большая брешь в пузыре онлайн-рекламы: блокировщики рекламы. Мы установили программное обеспечение, чтобы реклама не появлялась на наших экранах в массовом порядке. По данным института Рейтер, Подробнее об этом исследовании читайте в новостях Reuters Institute.В ходе опроса 74 000 человек в 37 странах 27% всех интернет-пользователей использовали блокировщики рекламы в 2018 году. и это число растет.

    Американский писатель и активист Док Серлс призывает блокировщиков рекламы Прочтите блог Дока Сирлса на эту тему.«крупнейший бойкот в истории человечества». Они, вне всякого сомнения, доказывают, что, если бы у нас был выбор, большинство из нас вообще отказались бы от онлайн-рекламы.

    Почему? Потому что реклама раздражают, прежде всего. Для большинства пользователей рекламных блоков реклама — это беспорядок и сильное отвлечение. Установка блокировщика рекламы, как правило, значительно улучшает ваш опыт работы в Интернете: веб-сайты загружаются быстрее, и краем глаза не мигают отвратительные всплывающие окна, требующие вашего внимания.

    Кроме того, блокировщики рекламы делают работу в Интернете более безопасной и конфиденциальной. Это связано с тем, что многие блокировщики рекламы также защищают от мусора, который обычно приходит с рекламой: вирусы — рекламное ПО или вредоносная реклама, как их называют, — а также трекеры, которые регистрируют ваше онлайн-поведение, связывают его с другими данными или продают третьим лицам.

    Для рекламной индустрии массовое использование блокировщиков рекламы — плохая новость. Они делают интернет-рекламу еще менее эффективной. Если миллиарды людей используют Интернет с завязанными глазами, остается все меньше и меньше глазных яблок для измерения, не говоря уже о кликах или преобразование.

    Не верьте шумихе

    Причард закончил свое выступление в 2017 году призывом к действию: пришло время очистить мир онлайн-рекламы, который был «в лучшем случае мутным, а в худшем — мошенническим». Он сказал, что настало время бороться с мошенничеством, стандартизировать показатели и предоставить рекламодателям возможность проверять показатели независимыми сторонами.

    Притчард пообещал, что отныне P&G будет работать только с партиями, которые соответствуют ее требованиям: «Мы голосуем нашими долларами.

    В том же году P&G сократила свой бюджет на онлайн-рекламу на 200 миллионов долларов, чтобы реклама не появлялась в разных местах и ​​в разных местах. «которые не соответствуют [их] стандартам и требованиям». Позже производитель шампуней и шоколадных батончиков заявил, что это решение ничуть не повлияло на итоговую прибыль. Наоборот, продажи показали 2% увеличение. Компания заявила, что это лишь доказывает, что часть их рекламы видели боты, а не люди.

    Другие рекламодатели последовали примеру P&G. Некоторые также решили работать с меньшим количеством компаний, занимающихся рекламными технологиями. Facebook и Google приняли меры для улучшения своих показателей и обеспечения большей прозрачности.

    Несмотря на это, проблемы отрасли являются стойкими. Недавний обзор см. в этом всеобъемлющем исследовательском документе. Использование блокировщиков рекламы увеличивается с каждым годом.Мафия рекламного мошенничества становится все более изобретательной. Adobe обнаружила Подробнее об исследованиях Adobe читайте здесь. что целых 28% всего интернет-трафика являются «нечеловеческими», что означает, что чистые и правильные показатели несбыточная мечта.Подробнее здесь. Загрязненные данные часто рассматриваются как «чистые», то есть они засчитываются как клики или просмотры, даже если щелчок и просмотр совершает не человек.

    Назовите это парадоксом мира онлайн-рекламы: метрики священны, но их правильное измерение невозможно.

    Но пока эти показатели — это все, что у нас есть, индустрия онлайн-рекламы будет продолжать почти полностью вращаться вокруг этих же показателей. Именно так зарабатывают деньги Google, Facebook и множество других рекламных компаний.

    Назовите это парадоксом мира онлайн-рекламы: метрики священны, но их правильное измерение невозможно.

    И все крупные игроки знают это, потому что знаки кристально ясны.Но история о революционном дивном новом мире — мире, где «цифровые технологии отличаются от других» — продолжает господствовать.

    «Не верьте мифам», — сказал Притчард своим коллегам на конференции.

    Все-таки очень мудрый совет.

    Мориц и Джесси вместе работали над этим произведением, но историю рассказывает Мориц. Эта статья была впервые опубликована на голландском языке на De Correspondent. Его перевела Нефтали Демей.

    Исправление: IAB — это Бюро интерактивной рекламы, а не Международное бюро рекламы.

    Копать глубже

    Новый пузырь доткомов уже здесь: это называется онлайн-реклама В 2018 году на цифровую рекламу по всему миру было потрачено 273 миллиарда долларов.

    Отставить комментарий

    Обязательные для заполнения поля отмечены*

    ©2019 КлинБиз. Все права защищены.