Системный «контекст»
Принципы работы систем автоматизации рекламы
 |
|
Тимофей Путинцев
директор по развитию агентства iConText
|
|
 |
 |
С момента появления на рынке интернет-рекламы, «контекст» неуклонно рос и завоевал популярность среди рекламодателей. Одна из причин этого – пожалуй, главное преимущество контекстной рекламы перед другими способами продвижения – точность (объявления показываются только реально заинтересованным в них людям) и ненавязчивость (неброский текст, даже короче, чем в смс).
|
|
Однако довольно быстро выяснилось, что контекстной рекламе присущ «синдром боулинга» - несмотря на то, что сделать рекламную кампанию весьма просто (как и научиться разбивать кегли шарами), путь к настоящему профессионализму тернист, замысловат и труден.
Оказалось, что управление даже небольшой контекстной рекламной кампанией – задача комплексная, полная, по меткому выражению Буша-младшего, «неизвестных неизвестных». Ведь цена каждого перехода (или клика) по рекламному объявлению зависит от того, сколько за эти же самые переходы готовы заплатить конкуренты, от показателей сайта, сезонности, наконец, от правильно подобранных «ключевых слов» - триггеров, по которым в ответ на запросы к поисковой системе (например, Google или Яндекс) показывается рекламное объявление.
Вполне логично, что почти одновременно с появлением контекстной рекламы начали создавать и программы, помогающие управлять ими. Пожалуй, первой ласточкой на пути автоматизации стали системы управления ставками, подобные западному BidRank. Благодаря тому, что системы размещения контекстной рекламы (в первую очередь, тот же Google) разрешили автоматический доступ по так называемым API, разработчики сумели создать программы, способные по определенным правилам управлять ставками на больших массивах ключевых слов. Это позволило реализовать стратегии вроде «удерживать определенные слова на определенных позициях» или «увеличить ставку, если конкуренты заняли позицию выше», и так далее. В результате можно получить весьма комплексные правила управления ставками, зависящие от большого количества параметров.
Появились подобные системы и в России – первым инструментом, реализовавшим стратегии управления ставками в системе Яндекс.Директ, стал R-Broker, разработанный агентством «Регистратура». Одной из интересных особенностей, присущих этому классу систем, является возможность «удерживания позиции» - если рекламодатель хочет постоянно занимать одно и то же место в рекламной выдаче, то система управления ставками это сможет обеспечить (правда, с определенной погрешностью, так как даже робот не может отслеживать все ставки в режиме онлайн).
Однако рекламодатели быстро смекнули, что придумывать такие правила для большого количества слов – отдельная и сложная задача. Как минимум, нужно понять, от чего отталкиваться, задавая роботу те или иные алгоритмы. Ответ был найден быстро – управлять нужно тем, что дает результаты, то есть – в наше требуется использовать показатели эффективности ключевых слов.
Как по заказу, именно в это время получают популярность системы отслеживания эффективности (по не очень странному совпадению, мода на их использование совпала с экономическим кризисом). В первую очередь это Google Analytics, позволяющий следить за эффективностью как рекламных кампаний (практически любых), так и за показателями сайта рекламодателя в целом. Впоследствии свое мощное решение представил и Яндекс – их продукт называется «Метрика». Главное преимущество этих систем – возможность увязать затраты по каждому отдельному ключевому слову с реальным результатом – например, с количеством заказов, подписок, скачиваний, и так далее. На горизонте замаячил и «святой Грааль» онлайновой рекламы –ROI, отражающий реальную эффективность рекламных вложений.
Итак, на этом этапе в развитии систем управления контекстной рекламой наметился определенный прогресс: рекламодатели и агентства получили доступ к статистике целевых показателей, на основе которой они могли принимать решения об изменениях в рекламной кампании. Зная, какие слова дают большую отдачу, можно было менять ставки, помня о конечном результате – например, стоимости каждого заказа, и довольно эффективно управлять этим показателем. Эти же данные позволили придумывать стратегии для систем управления ставками, и сами рекламные платформы подхватили эту идею – теперь задать правила для показа объявлений можно и без программных надстроек, прямо в «родных» интерфейсах управления кампаниями Яндекс.Директа или Google AdWords.
Это позволило «контексту» выйти на новый уровень развития и заявить о переориентации целой отрасли на работу «за результат». Однако на самом деле автоматизация оказалась лоскутной: реклама размещается через интерфейсы Директа или AdWords, целевая статистика собирается в Google Analytics или в «Метрике», а системы управления ставками тоже живут по-отдельности.
Свести всю статистику воедино непросто, а принимать решения нужно отдельно по всем рекламным площадкам (причем делать это на уровне каждого отдельного ключевого слова!),так что простое слежение за рекламными кампаниями превращается в сложную задачу. А ведь инновации должны были упростить жизнь рекламодателям, а не наоборот. Многие агентства создали собственные сервисы по сбору статистики и сделали попытку скрестить их с роботами по управлению ставками, но известных на весь рынок, полностью автоматизированных универсальных систем так и не появилось.
При этом кампании со временем становятся все больше - интернет-магазины могут рекламировать по сотням тысяч ключевых слов. Эффективно управлять ими, менять ставки и придумывать правила для отдельных слов (или групп слов) – задача, которая невозможна без автоматического подхода.
В связи с этим назрела необходимость в универсальных системах управления рекламой, и решения на этой ниве тоже появились в России. К их числу относятся, например, закрытый недавно SmartContext и «Блондинка», предлагающие единый интерфейс для работы с контекстной рекламой на разных площадках. Увы, как и остальные системы автоматизации работы, они предлагали лоскутный функционал, который не покрывает всех нужд современных рекламодателей.
Итак, что же получается в итоге? Рынку требуется система, которая была бы способна:
- Работать с кампаниями большого объема
- Иметь встроенную систему отслеживания эффективности ключевых слов
- Автоматически управлять ставками и бюджетами кампаний на основе целевых показателей
Каждый из пунктов довольно очевиден: большие кампании – это уже данность, и наш рынок требует инструментов для эффективной работы с ними. Подсчет эффективности ключевых слов нужен для того, чтобы не зависеть от внешних систем и их API, а также для сведения данных о затратах и результатах кампаний воедино. Наконец, управление кампаниями (особенно большими) немыслимо без роботизированного подхода – человек просто не в состоянии уследить за «длинным хвостом» ключевых слов.
Присутствующие на отечественном рынке системы автоматизации рекламных систем позволяли работать максимум с двумя из трех этих задач. Однако с мая этого года в России представлен американский сервис Efficient Frontier, который решает все вышеперечисленные задачи. В нем в качестве базового функционала присутствует возможность работать с кампаниями любого размера, собственный счетчик и автомат управления ставками, использующий для принятия решений «портфельную» теорию, пришедшую из интернет-трейдинга.
«Портфельная» теория управления заслуживает отдельного внимания. Благодаря сбору информации о ставках, позициях и кликах с одной стороны, и реальных результатов кампании (благодаря встроенному счетчику) с другой стороны, Efficient Frontier способна строить прогноз по оптимальному сочетанию ставок на практически любом массиве слов, и корректировать ставки согласно целевым показателям – например, согласно стоимости и количеству заказов, регистраций, подписок или даже выручки, если речь идет об интернет-магазине. Более того, робот способен принимать решения, исходя из нескольких целей сразу – например, увеличить количество продаж при сохранении определенного объема выручки – чтобы не каннибализировать продажи дорогих товаров в пользу дешевых и ходовых.
И это лишь минимальный набор требований, потому что как только они будут удовлетворены, рекламодатели логично захотят большего: например, возможности управлять кампаниями «сквозь» рекламные платформы – чтобы принимать решения на тактическом уровне. А далее придет понимание того, что в рекламной активности требуется учитывать еще и взаимозависимости разных каналов – например, как влияют на продажи социальные сети и баннерная реклама. Определенные шаги в этом направлении уже делаются, и появление соответствующих инструментов на нашем рынке не за горами.
|
Тимофей Путинцев, директор по развитию агентства iConText. В 2001 году закончил Санкт-Петербургский Государственный Университет по специальности «Математическая и прикладная лингвистика». С 2006 года является сотрудником компании iConText, занимался созданием первой в России универсальной системы управления контекстной рекламой SmartContext. От лица своей компании ежегодно выступает на отраслевых конференциях (РИФ+КИБ, eTarget, Сайт-2011), имеет ряд публикаций в таких изданиях как «Интернет-маркетинг», ведет собственный блог, посвященный веб-аналитике – web-metrics.ru.
|
15.08.2011
|
|
Куда движется индустрия? Как меняется структура рекламного рынка? Какие категории рекламодателей сокращают, а какие наращивают свое присутствие в том или ином медиа?
На эти вопросы отвечают исследовательские компании, независимые эксперты, топ- менеджеры крупных медиакомпаний, рекламных агентств, издательских домов, операторов наружной рекламы, лидирующих интернет-игроков.
Проект выходит ежемесячно по мере готовности актуальных данных. Ежеквартально мы подводим итоги и говорим о перспективах индустрии.
|
