Успех рекламной кампании зависит от множества факторов, но один из главных — обращение к правильной аудитории. Если вы обратитесь не к тем людям, то наверняка потратите деньги впустую.
Более персонализированные маркетинговые кампании обычно более результативны и привлекают больше покупателей, и с опорой на данные маркетологи могут точно таргетировать свою рекламу. Именно здесь в игру вступает поведенческий таргетинг.
Поведенческий таргетинг опирается на данные и продвинутые системы учета, чтобы показывать целевой аудитории подходящую рекламу. Рекламодателям больше не приходится планировать свои кампании наугад, как раньше, а владельцы платформ разрабатывают более релевантный и вовлекающий опыт для своих посетителей.
В этой статье команда Publift рассказывает про основы поведенческого таргетинга и помогает разобраться, подходит ли он для ваших рекламных кампаний. Вы также узнаете про сбор и обработку персональных данных.
Нет времени читать статью? Найдите ее в нашем телеграм-канале и сохраните себе в «Избранном» на будущее.
Содержание статьи
Что такое поведенческий таргетинг?
Как работает поведенческий таргетинг?
Шаг 1. Сбор данных
Шаг 2. Сегментация
Шаг 3. Таргетинг
Типы поведенческого таргетинга
Таргетинг на сайте
Сетевой таргетинг
Почему поведенческие данные важны?
Лучше понимать покупателей
Принимать решения, основанные на данных
Предпринимать эффективные действия
Преимущества поведенческого таргетинга
Вовлеченность пользователей
Повышение CTR
Рост конверсии
Оптимизированный процесс покупки для пользователей
Недостатки поведенческого таргетинга
Проблемы приватности
Страх незаконного использования данных
Блокировка куки и будущее поведенческого таргетинга
Придет ли контекстная реклама на смену поведенческому таргетингу?
Что такое контекстный таргетинг?
Преимущества контекстного таргетинга
Отсутствие необходимости в личной информации
Более простая и эффективная реализация
Эффективность контекстных данных
Продвинутые AI
Что такое поведенческий таргетинг?
Поведенческий таргетинг — это определение типов покупателей в зависимости от их поведения онлайн. Он помогает рекламодателям предлагать пользователям только релевантную рекламу.
Поведенческий таргетинг опирается на информацию о поведении пользователя в сети, такую как история поиска, посещенные страницы, клики и взаимодействие с сайтами.
На основе этих данных пользователю предлагают ту или иную рекламу.
Например, если вы планируете рекламную кампанию для косметического бренда, стоит обращаться к людям, которые часто ищут в сети косметические товары: такие пользователи с наибольшей вероятностью конвертируются в покупателей.
Как работает поведенческий таргетинг?
Поведенческий таргетинг включает в себя сбор данных, их сортировку и передачу кастомизированных маркетинговых сообщений индивидуальным пользователям. Обычно поведенческий таргетинг состоит из трех шагов — сбор данных, сегментация и таргетинг.
Шаг 1. Сбор данных
Информация о пользователе — самый важный элемент поведенческого маркетинга.
На этом этапе данные приходят из разных источников, таких как мобильные приложения, данные о мобильных устройствах, сайты, данные третьих лиц, CRM-системы, опросы и т. д.
Чем лучше ваши данные о поведении целевой аудитории, тем успешнее будут ваши рекламные кампании. Так что первый шаг поведенческого таргетинга — это сбор данных. Изображение: Antenna для Unsplash
Данные приходят из разных источников, так что и собирать их можно разными способами.
Например, сайты используют пиксели отслеживания и куки, чтобы отслеживать поведение покупателей, а мобильные приложения отслеживают географическое положение пользователей через GPS.
Собранные данные хранятся в системах управления данными или на рекламных платформах для систем автоматизации маркетинга.
Шаг 2. Сегментация
Второй шаг — это сегментация собранных данных: пользователи подразделяются на различные группы.
В упомянутом выше примере косметического бренда можно разделить пользователей на категории в зависимости от того, какой тип косметических товаров они ищут, например крем для лица или помаду.
Полезно также выделить в отдельную группу тех пользователей, которые уже совершили у вас покупку.
Шаг 3. Таргетинг
Третий и последний шаг — это таргетинг. Собрав данные и разделив пользователей на группы, рекламодатели выбирают конкретную группу для работы с ней.
Главная цель на этом этапе — предложить самым заинтересованным пользователям релевантную рекламу. В конечном счете поведенческий таргетинг повышает конверсию.
Типы поведенческого таргетинга
Поведенческий таргетинг обычно осуществляется на определенном сайте или нескольких сайтах и платформах. Поэтому он делится на два типа: таргетинг на сайте и сетевой таргетинг.
Таргетинг на сайте
Таргетинг на сайте отслеживает поведение в рамках конкретного сайта, чтобы предоставить пользователям оптимизированный опыт.
Владелец сайта может показывать пользователям рекламу на основании их поведения на этом сайте. Так сайт лучше вовлекает посетителей, и они проводят на нем больше времени.
Таргетинг на сайте опирается на анализ данных: часто посещаемые страницы, страница, на которой посетитель находится в данный момент, локация посетителя, источник трафика, время, проведенное на сайте, устройство и т. д.
На основании этой информации создается более персонализированный опыт для постоянных посетителей, а значит, растет вовлеченность и уровень конверсии.
Сетевой таргетинг
Таргетинг на сайте не всегда позволяет собрать достаточно данных для анализа. В таком случае рекламодатели собирают данные из множества источников.
Сетевой таргетинг опирается на пользовательские данные, собранные с нескольких платформ. Сбор данных происходит при помощи куки и IP-адресов.
Пользователи подразделяются на категории в зависимости от их данных, при это личная информация — имя, адрес и номер телефона — не отслеживается. Алгоритмы определяют возраст, пол и товары, которые могут быть интересны пользователю.
Почему поведенческие данные важны?
Исследование поведения — это испытанный, эффективный подход для маркетологов. Он помогает определить паттерны поведения покупателей и создать наилучшие рекламные стратегии.
Поведенческие данные могут стать основой роста вашей организации и ее долговременных отношений с покупателями. Вместе с доступом к данным клиента вы получите ответы на множество вопросов. Вот, что вы сможете улучшить, владея этими данными.
Лучше понимать покупателей
Поведенческие данные — это информация о ваших покупателях, позволяющая по-настоящему понять их болевые точки, мотивы и убеждения.
Понимая своих клиентов, вы можете создавать для них кастомизированную рекламу. Зная, что они ищут, вы лучше спланируете свои маркетинговые кампании и взаимодействие с покупателями.
Принимать решения, основанные на данных
Данные позволяют точно предсказывать предпочтения и намерения каждого пользователя, руководствуясь его индивидуальным покупательским поведением.
Например, вы предскажете, какой сегмент аудитории с наибольшей вероятностью купит ваш косметический продукт, и добавите этот сегмент в таргетированную рекламную кампанию.
Предпринимать эффективные действия
Каждый маркетолог или владелец бизнеса стремится донести свое сообщение до целевых покупателей. Но поведенческие данные нужны не только для этого: они помогают предпринимать нужные действия в нужный момент.
Поведенческие данные также помогают понять желания и потребности покупателей и на этом основании предсказывать их будущие действия, так что вы можете планировать эффективные долговременные стратегии своего маркетинга.
Поведенческие данные позволяют выйти на новый уровень обслуживания покупателей: вы научитесь находить и решать их проблемы. Изображение: Christiann Koepke для Unsplash
Преимущества поведенческого таргетинга
У поведенческого таргетинга много преимуществ, такие как более эффективная реклама и улучшение покупательского опыта. Вот еще некоторые преимущества.
Вовлеченность пользователей
Опираясь на поведенческие данные, рекламодатели выясняют, какие маркетинговые материалы лучше вовлекают покупателей. Маркетологи создают персонализированную рекламу и доставляют ее нужным пользователям, и вовлеченность растет.
Повышение CTR
Пользователи, заинтересованные персональной рекламной, с большей вероятностью кликнут по ней для дополнительной информации. Согласно недавнему исследованию Emerald Publishing, кликабельность (Click-Through Rate) поведенческой рекламы намного выше, чем у нетаргетированной рекламы.
Рост конверсии
По своей природе поведенческий таргетинг помогает показывать таргетированную рекламу, которая находит отклик у целевых пользователей.
Например, тот, кто уже ищет в интернете крем для лица, с большей вероятностью кликнет на его рекламу. Таким образом, растут шансы на успешную конверсию.
Оптимизированный процесс покупки для пользователей
Поведенческий таргетинг упрощает процесс покупки для пользователей. Реклама, основанная на действиях пользователя в интернете, предлагает более простой путь к покупке, чем работа с поисковыми системами. Это особенно привлекательный вариант для покупателей, у которых мало времени.
Недостатки поведенческого таргетинга
Поведенческий таргетинг позволяет создавать более эффективные рекламные кампании, однако сбор данных, необходимых для него, вызывает у многих опасения. Критика связана с возможными рисками для приватности.
Проблемы приватности
Поведенческий таргетинг позволяет создавать персонализированную рекламу, и сбор данных для этого вызывает у некоторых людей опасения. Нередко говорят о нарушении права на неприкосновенность частной жизни.
В результате многие люди устанавливают программы, блокирующие рекламу, чтобы куки не собирали их персональные данные.
Страх незаконного использования данных
Сбор персональных данных в большом количестве может создавать многочисленные риски, например взломы или продажа большого количества персональных данных.
Блокировка куки и будущее поведенческого таргетинга
Safari и Firefox уже блокируют куки третьих лиц, и Chrome планирует ввести такую функцию в скором времени. Поэтому будущее поведенческого таргетинга (и онлайн-рекламы вообще) оказывается под вопросом.
Многие годы отслеживающие куки и собранные ими данные помогали рекламодателям создавать персонализированные рекламные кампании для своей аудитории. Но из-за растущего общественного давления куки могут стать историей. Как индустрия цифрового маркетинга справится с этой переменой?
С 2019 года Google работает над проектом Privacy Sandbox, чтобы решить именно эту проблему. Сначала поисковый гигант тестировал федеративное обучение на основе когорт (FLoC), а теперь занимается проектом Topics API.
Федеративное обучение на основе когорт было разработано как средство группирования интернет-пользователей в зависимости от активности каждого в браузере. То есть Google хотел одновременно и проявить заботу о конфиденциальности, и позволить компаниям распространять таргетированную рекламу.
Разработка федеративного обучения на основе когорт закончилась, и теперь Google работает над Topics, запущенном в январе 2022 года.
Опираясь на вашу активность в браузере в течение прошлых недель, Chrome определит набор тем, которые будут действовать три недели, а затем будут удалены и заменены новыми. Темы хранятся на вашем компьютере; сервер их не обрабатывает.
С Topics информация о посещаемых вами сайтах не передается по сети, как могло происходить при куки-файлах третьих лиц. Изображение: Google
Topics — это только одна из стратегий, разрабатываемых сейчас на замену следящим куки. Рекламодателям следует также подумать о таргетированных имейл-кампаниях, традиционных опросах и маркетинговых альтернативах вроде контекстной рекламы.
Придет ли контекстная реклама на смену поведенческому таргетингу?
Куки третьих лиц выходят из употребления. Если ваши рекламные кампании полагаются на них, пора подумать о новых стратегиях.
Маркетологи давно обсуждают сходства и различия между поведенческим и контекстным таргетингом. Но если мы останемся без куки, контекстный таргетинг наверняка станет более эффективным.
Придет ли он на смену поведенческому таргетингу? Возможно.
Что такое контекстный таргетинг?
Контекстный таргетинг означает, что на сайте размещается реклама, соответствующая его контенту.
Обратимся еще раз к примеру косметического бренда. Контекстная реклама позволяет разместить его баннеры на сайтах о здоровье или в блогах о красоте. Поисковые системы тоже используют этот подход и отображают в поисковой выдаче рекламу, соответствующую ключевым словам запроса.
На сайте блога о макияже и красоте размещен баннер бренда ювелирных украшений PDPAOLA
Вместо пользовательских данных, собранных и проанализированных за длительное время, контекстный таргетинг опирается на сессионные данные, чтобы определить интересы пользователя.
Эта форма таргетинга снижает риски для конфиденциальности, потому что обращается к данным о недавней активности пользователя, а не о его поведении за долгое время.
Преимущества контекстного таргетинга
Отсутствие необходимости в личной информации
Поскольку контекстный таргетинг опирается на ключевые слова и другие факторы, он не требует использования куки или личной информации для того, чтобы предложить рекламу релевантных товаров.
Более простая и эффективная реализация
Для контекстной рекламы не нужно большого количества данных о пользователе, так что внедрить ее легче, чем поведенческий таргетинг. Более того, этот метод не требует целой команды или сложных инструментов: вы экономите время и деньги.
Эффективность контекстных данных
Технологии постоянно развиваются. Сегодня люди совершают покупки гораздо быстрее, так что их поведение в прошлом не всегда позволяет предсказать их нынешние потребности.
К тому же внешние факторы, такие как погода или недавние события, тоже влияют на решение о покупке. В таких случаях контекстная реклама может быть эффективнее, чем поведенческий таргетинг.
Продвинутые AI
Технологии искусственного интеллекта развиваются как никогда стремительно. Для контекстной рекламы это значит, что они могут эффективно проанализировать содержимое страницы и показать ваш баннер целевой аудитории.
AI улучшает диалоговый маркетинг, то есть позволяет маркетологам понимать требования покупателей на более глубоком уровне. А это, в свою очередь, помогает делать более точные прогнозы.
В частности, продолжают развиваться чат-боты. Можно ожидать, что в конце концов они смогут обслуживать клиентов от начала и до конца.
Благодаря AI нам уже практически не приходится вручную собирать данные и сегментировать аудитории на основании их активности в прошлом.
Заключение
Уже не один год поведенческий таргетинг доказывает свою эффективность в том, чтобы донести сообщение бренда до нужной аудитории. Однако изменившееся отношение к куки третьих лиц скоро изменит ландшафт цифровой рекламы, и маркетологи должны искать новые способы показать свою рекламу потенциальным покупателям.
Сегодня автоматизация позволяет делать самые быстрые и точные прогнозы и принимать обдуманные маркетинговые решения. В этом одна из причин того, что многие рекламодатели планируют обратиться к контекстной рекламе в своих будущих кампаниях.
Возможно, и вам пора переходить на новый метод рекламы, не требующий использования персональных данных.
Высоких вам конверсий!
По материалам: publift.com.
