Особенности таргетинга в баннерных системах УАНЕТА

Для интернет-маркетолога наибольший интерес вызывает степень соответствия между заявленными и реальными (фактическими) возможностями таргетинга в баннерных сетях УАНЕТА, а также вопрос качества предоставляемого таргетинга. Сейчас, когда установленные цены на баннеропоказы в разных баннерных сетях практически не отличаются остро стоит вопрос о том, какая из баннерных сетей предоставляет более качественный таргетинг. Под качественным таргетингом мы понимаем возможность нацеливания на количественно большую уникальную интернет-аудиторию сайтов-учасников в сравнении с другими баннерными сетями. При этом уникальной интернет-аудиторией является такая, которая посещает сайты-участники, для которых определённая сеть является единственной, т.е. данные сайты и их аудитория не охваченные другими баннерными сетями. Подчёркиваем, что в данном случае речь идёт не о качестве технического предоставления данной услуги, т.е не о технической стороне вопроса, а с позиции оценки потребительских свойств услуг по таргетингу в баннерных сетях.

Мы провели авторское исследование вопроса качественности таргетинга в УАНЕТЕ, предварительно собрав данные о работе семи ведущих баннерных сетей в декабре 2001 года. Поскольку методология и методика для проведения подобного исследования раньше не была разработана, то мы предлагаем свой подход к оценке качественности таргетинга. Данный подход предполагает введение таких новых показателей:

1) "уникальные баннеропоказы" - баннеры, продемонстрированные уникальной интернет-аудитории сайта-участника, для которой данная баннерная сеть является единственной. Таким образом, данный сайт-участник и его аудитория являются недоступными для всех других баннерных сетей;

2) "неуникальный баннеропоказы" - баннеропоказы, генерируемые на сайтах, которые одновременно являются участниками более чем одной баннерной сети (нескольких баннерных сетей);

3) "условно уникальные баннеропоказы" и "фактически неуникальные баннеропоказы" - это разновидности уникальных и неуникальных баннеропоказов, отражающих основное или другорядне второстепенное положение баннерных сетей на тех или иных сайтах.

Для достижения цели данного исследования мы предлагаем ввести соответствующие новым понятиям показатели и произвести их расчёт по следующей методике:

1. определить общее число активных учасников каждой баннерной сети, т.е. тех из них, которые собственно и производят реальные баннеропоказы;
2. определить общее число баннеропоказов каждой сети в сутки;
3. выделить из общего числа сайтов такие, на которых размещены баннеры различных баннерных сетей, т.е. неуникальные сайты - количество сайтов пересечения различных баннерных сетей (такие, для которых интернет-аудитории не являются уникальными);
4. подсчитать общее количество неуникальных баннеропоказов, которые приходятся на сайты, одновременно учавствующие в разных баннерных сетях;
5. определить основную баннерную сеть, (т.е. такую, которая производит наибольшее количество баннеропоказов на определённом сайте), и дополнительные- второстепенные сети, (которые генерирующие меньшее по отношению к основной баннерной сети количество баннеропоказов), для каждого неуникального сайта и их сукупности по всем баннерным сетям;
6. выделить баннеропоказы основной сети на каждом неуникальном сайте из общего числа неуникальных баннеров;
7. определить условно уникальные показы как разницу между полученным количеством баннеропоказов основной и дополнительных баннерных сетей на каждом неуникальном сайте. Данная разница характеризует дополнительные возможности таргетинга основной баннерной сети на данном сайте;
8. найти число фактически неуникальных баннеропоказов для каждой баннерной сети как разницу между общим числом неуникальных и числом условно уникальных баннеропоказов сети. Данный показатель отражает низкое качество проводимого таргетинга;
9. рассчитать коэффициент ложного таргетинга как отношение количества фактически неуникальных баннеропоказов к общему количеству баннеропоказов по каждой баннерной сети;
10. определить коэффициент истинного таргетинга как разницу между 1 и коэффициентом ложного таргетинга. Именно данный показатель отражает реальный качественный уровень таргетинга в баннерной сети. Сравнение его значений по разным баннерным сетям позволит выделить реальных лидеров по предоставлению качественного таргетинга;
11. сделать обобщающие расчёты качественности таргетинга в целом для всего УАНЕТА.

Анализ результатов нашего исследования позволяет выделить такие особенности и сделать следующие выводы относительно качественности таргетинга в баннерных сетях УАНЕТА:

1. наиболее качественный таргетинг предоставляется на BBN, поскольку для данной сети зафиксирован наивысшее значении коэффициента истинного таргетинга - 0,71 и наименьшее значение коэффициента ложного таргетинга - 0,29. Это означает, что BBN более 70% своих баннеров демонстрирует уникальной интернет-аудитории и только 29% баннеропоказов приходится на сайты, которые являются участниками других баннерных сетей и одновременно демонстрируют баннеры конкурентов;
2. вторую позицию по качественности таргетинга занимают Украинская баннерная сеть и PBN. Разница значений их коєффициентов не превышает 3% и является, по-нашему мнению, незначительной с позиции возможностей динамического изменения ситуации, характерной для интернет-среды. Для УБС значение коэффициентов истинного и ложного таргетинга составляют соответственно 0,66 и 0,34. Таким образом, 66% всех баннеропоказов УБС приходится на уникальную интернет-аудиторию, тогда как 34% - на неуникальную, на которую одновременно могут влиять другие сети. У PBN данные коэффициенты равны соответственно 0,63 и 0,37. Их интерпретация аналогична, что и для значений этих показателей по УБС;
3. последнюю позицию разделии 4click и Echo. Качественность таргетинга на них отражается в значениях коэффициентов и составляет для 4click: истинного - 0,37, ложного - 0,63, а для Echo - 0,34 и 0,63 соответственно. Данные значения свидетельствуют о том, что у этих баннерных сетей небольшая возможность нацеливания на уникальных пользователей. Преимущественно две трети их показов приходится на неуникальных пользователей, одновременно доступных другим баннерным сетям;
4. мы выявили высокий уровень соответствия между заявленными и реальными (фактическими) возможностями таргетинга в таких баннерных сетях как BBN, УБС и PBN. Для таких сетей как ABN и SLE проверить данное соответствие не предоставилось возможности в виду ошибки в отражении статистических данных. А в таких баннерных сетях как 4click и Echo заявленные возможности на качественном уровне не соответствуют реальным;
5. при покупке баннеропоказов для проведения рекламных кампаний в УАНЕТЕ, учитывая наличие практически одинаковых цен на них, стоит выбрать такие баннерные сети, способные предоставить за те же деньги более высокое качество нацеливания рекламы. Мы рекомендуем воспользоваться услугами тех баннерных систем, значения коэффициентов таргетинга которых отображает значительную долю показов на уникальных сайтах с уникальной интернет-аудиторией, т.е. аудиторию неохваченную другими баннерными сетями. Стоит также обратить внимания на те баннерные сети, которые являются основными (преобладающими) на интересных с позиции размещения рекламы сайтах, т.е. на такие, что охватывают условно-уникальную аудиторию;
6. по обобщённым нашим оценкам ежедневно на Украине показывается около 8 миллионов баннеров, и около 2,5 миллионов из них являются неуникальными, что составляет около 30% от общего числа баннеропоказов. Ещё около 2 млн. баннеропоказов приходится на мелкие сайты, не представляющие интереса для рекламодателей. Таким образом, качественный таргетинг в УАНЕТЕ предоставляется только в одной трети случаев. Вот почему наше исследование является на сегодня актуальным и прикладным;
7. для получения более полной информации о деятельности баннерных сетей мы предлагаем практикующим маркетологам и рекламистам использовать разработанный нами методологический подход и методику для оценки качественности таргетинга, предоставляемого в них.

Источник материала