Несмотря на то, что бренды научились делать хорошую рекламу и настраивать «умный» таргетинг, всех не покидает ощущение, что чего-то не хватает. В поисках идеала весь рынок задумывается над тем, как увеличить охваты, добиться максимальной точности и обеспечить рост конверсий.
При этом было бы неплохо сохранить лояльность потребителя и к бренду, и к рекламе в целом. Здесь и зарыт краеугольный камень всего programmatic и не только — все ли мы знаем о пользователе и всех ли пользователей мы видим, чтобы показывать рекламное сообщение по адресу.
Главная причина того, что пользователи проходят мимо вашей рекламы, кроется в высокой засоренности информационного пространства. Согласно исследованиям Deloitte, отношение к интернет-рекламе в сравнении с прошлым годом улучшилось, однако использование блокировщиков, напротив, увеличилось. Это значительно уменьшает возможные охваты и конверсии.
Уже на этом этапе большой объем юзеров теряется. Далее мы таргетируемся на характеристики аудитории и ее интерес. Соответственно, механизм сужения аудитории работает, и качественный результат пропорционально растет. Но с учетом того, что покрытие значительно меньше, эффект, к сожалению, тоже меньше. Отсюда и встает вопрос: где взять данные, если данных больше нет?
Ни у кого на рынке нет данных о 100% пользователей: ни у социальных сетей, ни у поисковиков, ни у других игроков. Никто не владеет полной информацией даже об отдельно взятом пользовательском сегменте или интересе. Programmatic — не исключение. При этом мы находимся в условиях аукциона, где идет нешуточная борьба за каждого этого пользователя.
Как следствие, CPM становится неоправданно высок из-за большой конкуренции в сегменте, охват остается мал по причине ограниченного круга пользователей. А если мы просто не попали в фактический интерес или стали раздражающим фактором для аудитории, то имеем низкие показатели post click и коэффициент конверсии, стремящийся к нулю. Скорее всего, это не тот результат, которого ждет рекламодатель.
У нас был богатый опыт работы с пользователями в интернете еще до того, как 
MediaSniper вышел на рынок в качестве programmatic-платформы, поэтому изначально нам важно было понять, где еще живут наши пользователи и какие еще паттерны, помимо очевидных для сегмента, им присущи. То есть мы не стали ограничивать себя общепринятыми характеристиками и явными интересами и анализируем все поведение человека в сети. Таким образом, получается порядка 50 различных атрибутов, которые позволяют собирать пользователей в узкие группы и видеть, кто наиболее восприимчив к вашей рекламе (см. рис.). Технология получила название «Аудиторная призма».
Для наглядности рассмотрим на примере. Автомобильная компания «Х» выпустила на рынок новый кроссовер. Помимо очевидных таргетингов, она хочет охватить автовладельцев, увлекающихся охотой или рыбалкой. Когда система проверяет вводную информацию, то она видит, что у охотников CTR чрезмерно низкий, и, думая, что сегмент неэффективен, она отключает его из закупки. В итоге кампания теряет большой пласт пользователей, который лежит за пределами очевидного интереса.
Что делает аудиторная призма? Она не позволяет системе закрыть неэффективный сегмент, вместо этого призма разбивает этот большой кластер пользователей на срезы (по активности пользователя в сети, по браузеру, по провайдеру, по совершаемым действиям и прочему) и обнаруживает в отдельных группах заинтересованных людей. В итоге нейтрализовать целый сегмент было ошибочным решением, потому что внутри мы можем провести большое количество оптимизаций и выборочных отключений, найти своего пользователя и получить конверсию. Эти срезы могут исчисляться десятками за одну кампанию.
Или другой пример (см. рис.): есть любители кошек, на которых мы хотим таргетировать рекламу. Таких пользователей много, и так же, как и в первом случае, мы можем применить к ним более пятидесяти срезов. На схеме видно, что жители городов-миллионников примерно на 70% показов сделали 60% кликов. А если посмотреть на пользователей, которые живут в городах с населением более ста тысяч человек, то они за два часа дают сумасшедший прирост по эффективности — 6% показов, но уже 10% кликов. И вот такие разветвления внутри сегментов дают возможность видеть полную картину, выключать ненужное и получать дополнительную эффективность.
Еще один плюс такого деления — это возможность показывать релевантный креатив разным группам людей, но в рамках одного сегмента. Например, в рамках одного среза «Автомобили» мы можем показывать баннеры моделей с панорамными крышами тем, кто интересуется именно этой деталью (оценка контекста посещаемых страниц), другим предложить заполнить заявку на кредит, а третьим — сервисное обслуживание. Конверсия по продукту конкретно в этом случае возросла в 15 раз.
Даже несмотря на ограничения, которые преследуют любую рекламную кампанию — brand safety, требования по viewability, усиление закупки на определенных пользователей на определенном этапе воронки продаж и прочие — алгоритмы работают таким образом, чтобы самые дорогие сегменты, которые раньше игнорировались, раскладывались на подсегменты и показы покупались по уже оптимизированной цене.
В итоге мы видим, что аудиторная призма помогает в условиях агрессивной конкурентной среды не только расширить аффинитивную аудиторию, но увеличить эффективность закупки и повысить лояльность пользователей.