Таргетинг по-новому: что изменилось в рекламных стратегиях

Как бренды адаптируются к эпохе без cookie: новые подходы в таргетинге, геймификация и умные алгоритмы

В мире, где данные стали новой валютой, разворачивается парадоксальная ситуация: потребность в персонализации коммуникаций растет, а доступ к персональным данным стремительно ограничивается. Появляются новые правила регулирования отрасли, контента становится лишь больше, а потенциальные клиенты внимательнее относятся к своим цифровым следам. При этом компании, использующие персонализацию, основанную на данных, в 5−8 раз увеличивают рентабельность затрат на маркетинг. О том, как адаптироваться к меняющемуся рынку, расскажет Анастасия Луговская, руководитель отдела развития Centra.

Старые методы больше не работают

В последние годы произошло глобальное переосмысление подхода к приватности пользователей интернета. Регуляторы ужесточают правила получения и обработки персональных данных — теперь бренды обязаны получать явное согласие пользователей на сбор и обработку их личной информации. А крупные компании меняют подход к работе с данными — заявление Google о полном отключении сторонних cookie в браузере Chrome в 2024 году стало серьезным событием для маркетологов. Другие же браузеры, включая Safari, уже давно начали работу по ограничению сбора сторонних cookie.

Для маркетологов это означает сокращение объема доступных данных и, как следствие, снижение эффективности традиционных методов таргетинга. Если раньше можно было отслеживать историю просмотров, покупок и перемещений пользователя по разным сайтам, то теперь этот механизм уже так не работает — приходится искать альтернативные способы для настройки таргетинга.

Новое не значит плохое

Контекстный таргетинг вместо поведенческого

Контекстный таргетинг — показ рекламы по ключевым словам, встречающимся в поисковых запросах пользователей.

Технология возвращается в арсенал маркетологов, вместо отслеживания действий пользователя на разных ресурсах, контекстный таргетинг фокусируется на размещении рекламы в релевантных местах по ключевым словам. Плюс такого формата размещения, что вы платите только за контакт с теплой аудиторией, которая уже заинтересована в продукте и услуге.

К тому же, современные системы контекстного таргетинга используют алгоритмы машинного обучения для анализа содержимого страниц, что позволяет достигать высокой точности в определении подходящего контекста для рекламы. Они помогают не просто проанализировать ключевую фразу, но и оценить намерения покупателя, его предыдущие действия. А еще с помощью ИИ площадки не только анализируют и подстраивают контент, но и подбирают креатив и коммуникационное сообщение, которое пишет ИИ.

First-Party данные

First-Party данные — собственные данные, полученные через прямое взаимодействие с пользователями на платформах бренда.

Первичные данные можно собрать с помощью:

• Анализа клиентского пути на сайте/в приложении.
• Информации из собственных соцсетей компании — лайков, репостов, комментариев, показывающих предпочтения большинства потребителей.
• Опросов и викторин — бренд может самостоятельно инициировать сбор данных через интерактивные форматы. При этом они не должны быть длинными и скучными — пользователи будут охотнее делиться подробностями, только если это удобно для них.
• Данные из CRM систем, email-рассылок.

First-party данные также становятся основой для формирования look-alike аудитории — технологии подбора похожей на существующих клиентов бренда аудитории на основе определенных характеристик. В отличие от ретаргетинга, где реклама нацелена на уже взаимодействующих с компанией людей, при look-alike модели целевой аудиторией становятся потенциально заинтересованные люди, еще не знающие о продукте.

Когортные технологии

На первый план выходит когортный анализ — объединение целевой аудитории не по характеристикам (возраст, пол, доход), а по совершаемым ими действиям. Например, «Яндекс.Аудитории» применяют агрегированные данные по интересам из других своих сервисов — почты, браузера и сервисов вроде «Яндекс.Еда» или «Яндекс.Маркет».

При этом группы формируются по анонимным запросам: например, если пользователь часто покупает товары для спорта и ищет материалы о здоровом образе жизни, он определяется в когорту «Спорт и активный отдых».

Современные решения для современных проблем

Помимо стандартных подходов к получению информации о потенциальных клиентах, брендам необходимо адаптироваться к особенностям современных потребителей.

Например, одним из наиболее перспективных методов сбора данных становится геймификация — использование игровых механик в неигровом контексте. Это могут быть различные интерактивные опросы, викторины, конкурсы и рейтинги. Элементы игры делают процесс увлекательным для пользователя, существенно повышая его готовность делиться своими данными. По данным Mordor Intelligence, 70% компаний мира, входящих в Forbes Global 2000, внедряют элементы геймификации для увеличения продаж, при этом вовлеченность пользователей увеличивается на 30%.

Однако для получения оптимального результата необходимо следовать ключевым принципам:

• Понятная и измеримая награда за действие. Одна из ключевых причин пропуска опросов — отсутствие у пользователя мотивации. Если он будет четко понимать, что получит в обмен, то у него будет стимул завершить опрос.
• Прозрачность структуры. Система мотивации должна быть ясной, а пользователь должен осознавать, какие данные он предоставляет и что за это получает.
• Соответствие сложности действия и награды. Чем сложнее задание или информация, тем значимее должно быть вознаграждение.

В качестве примера успешной интеграции геймификации в контент можно привести Okko, который запустил викторину через чат-боты в соцсетях. Пользователи угадывали интересные факты о Квентине Тарантино, и, заполнив форму с контактами, получали видео с цитатами из работ режиссера и скидку на подписку. Благодаря этой игре компания получила более 20 тысяч новых клиентов, а 21% участников викторины оставил свой email или номер телефона.

Интерактивные помощники и консультанты

В условиях, когда нужно делать выбор из огромного количества альтернатив, виртуальные консультанты и чат-боты становятся эффективным инструментом сбора информации. Обращаясь за помощью, пользователь добровольно делится информацией о своих предпочтениях, потребностях и ситуациях использования продукта. По данным Twillo Segment, 58% руководителей считают, что чат-боты станут самой эффективной технологией персонализации, основанной на ИИ, в течение следующих 5 лет.

Однако помощник должен собирать только релевантные данные, которые необходимы для качественной рекомендации, а не проводить всестороннее анкетирование. Пользователь не должен ощущать себя как на допросе, иначе никакой пользы от такой коммуникации не будет. Например, компания Sephora внедрила чат-бота для персональных консультаций. Отвечая на вопросы о типе кожи, проблемах и предпочтениях, пользователи предоставляют данные, которые помогают впоследствии тщательнее настраивать персонализированные предложения. Такой подход позволяет органично встроить сбор данных в клиентский путь, делая его естественной частью взаимодействия с брендом.

Ключевые ошибки при настройке таргетинга

Хранение данных

Даже в новых условиях бренды могут собрать достаточное количество информации. Однако данные бесполезны, если они неверно хранятся и анализируются. Например, отсутствие интеграции систем по сбору данных и использование устаревших данных могут снизить эффективность и значительно замедлить настройку таргетинга.

Отсутствие аналитики и тестирования

Для оптимизации таргетинга важно не просто собрать необходимые данные, но и эффективно их использовать. Проводите A/B-тестирование, применяйте подход Test&Learn, чтобы понимать, какой способ эффективнее именно для ваших целей. Так 71% компаний проводит 2 и больше тестирования ежемесячно, а 60% компаний считают, что A/B-тестирование очень ценно для оптимизации конверсии. Это становится необходимым инструментом для выбора оптимальной стратегии в условиях постоянно меняющегося рынка.

Применение одной стратегии

Внедрение гибридных стратегий — ключ к успеху. Не бойтесь совмещать first-party данные, таргетирование через look-alike аудитории и контекстную рекламу. Многоканальность — один из главных подходов к современному потребителю. Тестируйте все на небольшие бюджеты и масштабируйте, если видите хороший результат. Поиск новых точек роста позволит бизнесу не стагнировать и развиваться.

С развитием digital-отрасли совершенствуются и способы взаимодействия с аудиторией. Дополнением к таргетингу могут выступать Commerce Media — собственные сервисы компаний, в которых бренды встраивают рекламные сообщения в путь потребителя. Размещая рекламу в своих экосистемах, компании уже имеют представление о потенциальной аудитории, к которой они обращаются. Это повышает эффективность рекламных кампаний и вовлеченность пользователей. В числе Commerce Media выделяют FinTech, Travel, Service и Retail Media, объем которых достиг рекордных 300 млрд рублей в 2024 году.

Источник: sostav.ru