Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Конспект лекций И-М.doc
Скачиваний:
59
Добавлен:
21.12.2018
Размер:
2.42 Mб
Скачать

2.4. Профайлинг и персонализация в интернет-рекламе

Профайлинг – это систематический сбор пользовательской информации, для последующего использования её для индивидуального маркетинга.

Существует несколько способов сбора пользовательской информации. Самые распространённые способы заставить пользователя добровольно предоставить личную информацию – регистрация, опрос, конкурс и предложение дополнительных услуг в обмен на предоставление личной информации.

Сбор информации непосредственно от пользователей – это постоянный процесс, основывающийся на балансе между ценностью предложения дополнительных услуг и доверием. Ключевым моментом при запросе информации от пользователя должно быть предложение чего-то равноценного взамен.

Если сайт предоставляет какие-то бесплатные услуги, например, бесплатную электронную почту, то пользователи, как правило, считают, что сайт имеет право задать несколько демографических вопросов во время регистрации. Но пользователи обычно так не считают, в ситуации, когда сайт предоставляет менее ценный и более ограниченный сервис, например, поисковые возможности. Поэтому то, сколько информации удаётся собрать о пользователях, – это прямой результат того, что им предоставляется взамен.

Выбор времени представления запроса персональной информации – это один из ключевых моментов профайлинга. Новые посетители негативно реагируют на предложения заполнить длинную регистрационную форму. Однако они будут менее раздражены, если после продолжительного времени, проведённого на сайте, их попросят предоставить информацию о себе, мотивируя это каким-то специальным предложением. В такой ситуации доверие установлено и открываются пути для более тесных отношений между пользователем и компанией.

Другой способ получения информации о пользователе – это анализ поведения пользователя на сайте. Получение информации путём анализа подразумевает, что на сайте существуют механизмы позволяющие отслеживать и анализировать, как себя ведёт пользователь. Какие разделы пользователь посещает на сайте, какие действия выполняет, сколько времени проводит на каждой странице, какие из сайтов он ещё посещает, частота обращения к ресурсу за определённый период – вся эта информация может собираться автоматически. Для сбора информации используется технология «cookies» и специальное ПО, которое позволяет пользоваться этими данными.

В некоторых случаях БД пользователей создаются на основе приобретения и дополнения информации из других источников. Это одно из направлений директ-маркетинга в Интернете. Владельцы БД часто повышают ценность своей базы за счёт покупки и объединения её с информацией из других БД, таким образом, складывая вместе демографические и поведенческие данные.

Это не так просто сделать в рамках интернет-коммерции, где сайт зачастую получает только адрес электронной почты пользователя, а не такую действительно определяющую информацию, как адрес проживания и имя.

Пример: Скандал вокруг приобретения сетевым рекламным гигантом DoubleClick офлайновой директ-маркетинговой компании Abacus разгорелся именно из-за нарушения прав пользователей на частую жизнь, которое могло произойти в результате совместного использования обширных, но в основном анонимных данных о поведении пользователей в Сети и данных, определяющих конкретную личность.

Персонализация – система предоставления пользователю персонально-ориентированного контента в зависимости от предварительно собранной информации об интересах и предпочтениях этого пользователя. Например, когда пользователь заходит в книжный интернет-магазин и его встречают рекомендацией какой-то книги, выбранной на основе профайла пользователя, – это персонализированный контент.

Для сайтов, зарабатывающих деньги на рекламе, профайлинг – это возможность поставлять пользователю более сфокусированную рекламу. В недалеком будущем возможна ситуация, когда благодаря профайлингу веб-издатели будут точно знать, какую рекламу показывать своим посетителям. Это может увеличить эффективность рекламы, что в свою очередь увеличит прибыли рекламодателей и веб-издателей.

В настоящее время, в большинстве случаев, персонализация рекламы происходит иначе. Интернет-магазины и другие веб-ресурсы используют данные о покупательском поведении и методику, которая называется «общая фильтрация», чтобы создать персональный контент. В ситуации, когда не представляется возможным создать индивидуальное рекламное сообщение для каждого нового посетителя, используется объединение людей в различные группы в зависимости от предварительной информации, которое даёт надежду, что релевантность показанной им рекламы увеличивается.

Например, если гипотетический профайл содержит информацию о том, что пользователь на прошлой неделе посещал сайты с информацией по воспитанию детей, детскому питанию и сказкам, шансы, что у него есть дети, довольно высоки, и он помещается в «родительскую» группу. Теперь ему будет показываться реклама детских товаров. В этой ситуации предположение о покупательских интересах обоснованно прошлой активностью в Сети – это эффективное средство для выявления интересов. Таким образом, шансы на то, что рекламу увидит заинтересованный пользователь, повышаются.

Для анализа структуры аудитории сайта и выработки направленных на отдельные группы посетителей воздействий, удобно пользоваться многомерной матричной моделью представления данных. В этом случае каждая выделенная группа аудитории описывается совокупностью значений параметров, соответствующих всем измерениям матрицы.

В зависимости от специфики системы интернет-коммерции можно выделить различные наборы показателей, характеризующих аудиторию. Тем не менее, существуют некоторые общие показатели:

  • частота посещения;

  • время, проводимое на сайте;

  • географическая принадлежность посетителей;

  • уровень доходов посетителей;

  • уровень их расходов на услуги или товары, предлагаемые веб-ресурсом;

  • принадлежность к определённым половозрастным группам;

  • применение полученной на сайте информации (профессиональное или для личного пользования).

Рассмотрим некоторые из указанных параметров более подробно. Данные о частоте посещения сайта, уровне доходов и расходов посетителей позволяют сформировать тарифную политику на услуги веб-ресурса или могут быть использованы для презентации рекламной площадки потенциальному рекламодателю.

Если посетитель использует получаемую на веб-ресурсе информацию в своей профессиональной деятельности, то это может быть учтено специалистами по рекламе. В этом случае посетитель склонен меньше обращать внимание на прямую рекламу, зато значительно более доверяет скрытой рекламе (экспертным оценкам, рекомендациям и пр.).

От географической принадлежности пользователя зависит не только относительное время его работы в Сети, но также и его активность, а зачастую и его материальное положение. Географическая сегментация пользователей крайне существенен для рекламных площадок. Кроме того, география пользователя – ключевая информация для владельцев интернет-магазинов, так как она влияет на работу службы доставки.

Разделённая на группы аудитория представляет большой интерес для специалистов по рекламе, поскольку позволяет организовывать более точный таргетинг.

Технология поисковой рекламы или рекламы на тематических ресурсах по сравнению с рекламой на основе профайлинга не дает четкого понимания о социальном и демографическом положении пользователя (например, о поле и возрасте) и, следовательно, не может быть использована в рекламной кампании с необходимостью таргетинга по возрасту, полу, увлечениям, привычкам.

Долгосрочная задача профайлинга гораздо шире, чем построение предположений, основывающихся на прошлом поведении пользователя в Сети, она состоит в использовании прогнозирующей модели. Теоретически, если возможно проанализировать достаточное количество статистической информации о поведении пользователей в Сети, возможно прогнозировать не только где они были, но и куда, скорее всего, они направятся.

Например, если пользователь только что посетил игровые сайты, прогнозирующая модель баннерообменной сети может предположить, что в следующие 15 минут пользователь может зайти на сайт с MP3 и автоматически демонстрировать соответствующую рекламу.

В некоторых исследованиях по интернет-рекламе задаётся вопрос: является ли профайлинг нарушением права пользователей на частную жизнь? Жалобы на вторжение в частную жизнь пользователей начинаются тогда, когда веб-издатели переходят грань между удобством для пользователя и навязчивостью. Тогда и возникают идеи об ограничении возможности рекламных кампаний отслеживать поведение пользователей в Сети. Но анализ пользовательских данных в той или иной форме будет всегда, поэтому специалисту по интернет-рекламе надо думать о последствиях.