AdRiver - система управления интернет-рекламой
О компании Справочное руководство Вход в систему
 

Выбор профессионалов

AdRiver — высокотехнологичная система управления интернет-рекламой. Ведущие рекламные площадки и агентства уже выбрали её для решения своих бизнес-задач.

Рекламным агентствам  AdRiver DSP 
Владельцам сайтов  AdRiver SSP 
Управление рекламой  AdRiver DMP 
Новости

Подходы к проведению рекламной кампании

Рассмотрим возможные подходы к проведению рекламной кампании.

  • Классический подход с таргетингом на аудиторные сегменты

    Аудиторный сегмент — это интернет-аудитория, которую объединяет общая потребность в товаре, услуге или информации. Потребность выражается в том, что аудитория сегмента целенаправленно и регулярно посещает сайты определённой тематики — например, автомобильной — и/или ищет подобную информацию в сети.

    При использовании такого подхода вы можете выбрать как узкую аудиторию для точечного воздействия, так и настроить кампанию широкого охвата сразу на десятки сегментов.

    AdRiver DSP использует данные платформы AdRiver DMP, готовой предоставить широкий спектр качественных аудиторных сегментов под любую сферу бизнеса. Но мы можем использовать любой источник аудиторных данных.

  • Классический подход с таргетингом на Look-alike

    Технология Look-alike использует алгоритм таргетирования на аудиторию, похожую на аудиторию сайта рекламодателя. Для этого система AdRiver анализирует поведение посетителей сайта, и с помощью технологий математического моделирования находит пользователей с похожими поведенческими характеристиками. Таким образом Look-alike вовлекает в рекламную кампанию новую аудиторию, похожую по интересам на эталонных посетителей сайта рекламодателя.

    Использовать аудиторию сайта рекламодателя в качестве эталона для таргетинга на Look-alike совершенно не обязательно — можно использовать любую информацию, предоставленную клиентом.

  • Подход с использованием Адаптивной Формулы Многомерного Интереса

    Представляет собой новый подход компании AdRiver к проведению РК.

    Формула базируется на классических подходах, и является их естественным эволюционным развитием. Данные, собранные при помощи классических подходов, вкупе с данными, накопленными при помощи Формулы, непрерывно анализируются и используются для поиска наилучшего трафика.


Подробно о Формуле мы расскажем чуть позже, а прежде — давайте проанализируем классические подходы.

 

Специфика классических подходов

  1. Задача машинного обучения

    Для качественного построения Look-alike нужно знать аудиторию, которая точно соответствует целям РК, а так же ту, что точно не подходит. В одних случаях сформулировать критерии поведения аудитории легко, с другими же это совсем не так.

  2. Задача гибкой цены

    Цена закупки трафика с таргетингом на аудиторные данные проставляется на весь сегмент со всеми уровнями интереса. При этом, зачастую, отсутствует возможность скорректировать цену для конкретного уровня интереса в сегменте.

    Аудиторные сегменты AdRiver имеют высокий уровень детализации, что позволяет выделить нужную аудиторию, исключив лишнее. При этом каждый уровень имеет свою отдельную стоимость.

  3. Задача таргетинга

    Таргетинг — это сужение аудитории. Чем выше выбранный уровень интереса в сегменте, тем меньше аудитория, с которой мы работаем. Как следствие — кампания начинает опускаться в локальный минимум. Чтобы компенсировать снижение открутки, в аудиторию, на этом этапе, добавляют низкоэффективные уровни сегмента.

    Колоссальный объем данных по аудитории, которым располагает AdRiver, позволяет избегать таких «компенсирующих» методов.

  4. Задача коммуникации во времени

    Принадлежность человека к сегменту (а сегмент — это заинтересованность в той или иной теме, товаре, услуге или бренде) не означает готовности восприятия рекламного сообщения в конкретный момент времени. Т.е. реклама одному и тому же пользователю в разное время может иметь разный отклик

  5. Задача актуальности данных

    Платформы, предоставляющие чужие данные по интересам (Branded Data), выгружают сегменты клиентам раз в день. При этом нет возможности таргетироваться на мгновенные — ежемоментные — интересы пользователя, вследствие чего может потеряться значительная часть заинтересованной аудитории.

    Большинство аудиторных сегментов AdRiver пересчитываются в реальном времени, сложные сегменты пересчитываются раз в час. Получается, что в случае AdRiver DSP актуальные данные доступны мгновенно.

  6. Задача обратной связи

    При запуске кампаний на аудиторные сегменты планером выбираются сегменты, подходящие под цели РК. Но наибольшую эффективность может дать пересечение нескольких сегментов. Эту ситуацию невозможно спрогнозировать вручную на этапе планирования и назначить цены для этих пересечений. Этому можно только обучиться на основе обратной связи

  7. Задача ограничения

    Для оптимизации бюджета РК ограничивают частоту показов. При этом теряются дополнительные контакты, которые приводят к целевым действиям

 

Теперь, когда мы рассмотрели классические подходы, перейдем к Адаптивной Формуле Многомерного Интереса.