По итогам 2018 года рынок дисплейной рекламы в России вырастет на 12%. Расходы брендов на данный сегмент digital составят 634 млн долларов, при этом почти треть (31,1%) инвентаря придется на programmatic. Объем programmatic рынка достигнет 197 млн долларов, что на 60% больше по сравнению с 2017 годом. Такие цифры приводит агентство Zenith в отчете Programmatic Marketing Forecasts.
Эксперты ожидают, что в следующем году «медийка» покажет рост на 9%, тогда как programmatic сохранит двузначные темпы роста (+49%). Доля автоматических закупок увеличится до 42,3%.
Глобальный рынок programmatic по итогам 2018 года составит 70 млрд долларов. Его темпы роста уже начали замедляться, и такая тенденция сохранится в ближайшие два года: +32% — в 2017 году, +24% — в 2018-м, +19% — в 2019-м, +17% — в 2020-м. Зато programmatic будет наращивать долю, с 62% в текущем году до 68% в 2020-м.
Лидером по инвестициям в programmatic являются США с 40,6 млрд долларов, на втором месте со значительным отрывом — Китай с 7,9 млрд долларов, а замыкает тройку Великобритания с 5,6 млрд долларов. США также оказались наиболее продвинутым рынком, здесь на долю programmatic приходится 83% digital бюджетов.
Росту расходов способствует расширение рекламных форматов — мобильных, видео- и аудио — доступных для автоматических закупок. При этом замедляет рынок принятие регулирующих мер, особенно GDPR в Европе, а также стремление рекламодателей сделать programmatic более эффективным — поэтому они активнее инвестируют в инфраструктуру и данные.
Больше всего на рынке ценятся first-party данные, полученные с согласия пользователей и собранные брендами на собственных сайтах. Одновременно все чаще используются second-party данные, в основном благодаря партнерствам, например между брендами и онлайн-ритейлерами. Third-party данные широко доступны, но уже не приносят рекламодателям конкурентного преимущества, отмечают в Zenith. Интегрируя данные с собственными CRM-системами, рекламодатели могут моделировать поведение пользователя, а наиболее продвинутые — предсказывать благодаря машинному обучению.