За 26 лет programmatic совершил революцию в рекламной индустрии, достигнув объемов в $110 млрд в конце 2019 года. В течение этого времени cookies оставались главным драйвером рынка, помогая рекламодателям найти целевую аудиторию продукта в сети. Эволюция технологии сбора данных и моделей атрибуции дает возможность сегодня с высокой точностью таргетироваться на заинтересованного пользователя.
Однако в августе 2019 года крупнейший браузер Google Chrome объявил, что вслед за Safari и Firefox ограничит использование 3rd party cookies, начиная с 2022 года. Главное последствие для рынка — необходимость поиска новой возможности, которая даст информацию об интересах пользователей. Такой технологией может стать универсальный идентификатор пользователя, работу над которым ведут команды IAB Tech Lab и The Trade Desk. Но сегодня на рынке уже есть эффективная механика в качестве альтернативы.
Контент страницы имеет значение
Главная задача таргетинга — попасть в интересы пользователя, поэтому важно работать с контентом, который он потребляет. Ведь наверняка человек читает статью об аллергии, потому что весной у него зачесался нос, а это значит, что можно деликатно предложить решение — спрей от аллергии. Быстро, эффективно, а, главное, нативно для пользователя. Поэтому моментное размещение рекламы на сайте, где пользователь прямо сейчас изучает релевантную тему, не потеряет актуальности. Этой технологией пользуются многие игроки рынка, а в 
hybrid.ai она получила название Semantica.
Как это работает?
На первом этапе формируется контекстный канал — в DSP загружаются тематические ключевые слова и фразы, которые должны содержаться в заголовке и/или основном контенте страницы. Затем система автоматически парсит все страницы, с которых приходит Bid-Request (запрос на показ рекламы). Если страница уже знакома системе, данные о контенте есть в базе; если нет — автоматически запускается задача по поиску ключевых слов. В случае, когда контент страницы соответствует тематике продукта, принимается решение о показе, и система отправляет Bid-Response. Простая, надежная и эффективная механика.
Эффективна ли Semantica?
Возникает сразу несколько логичных вопросов: а какой объем трафика можно получить? Будет ли это эффективно? Можно ли обойтись без аудиторных данных, используя только Semantica? Давайте разбираться.
Hybrid.ai ежедневно получает более 10 млрд запросов на показ в России, для анализа были взяты два показателя: сколько страниц в среднем анализируется за месяц и сколько по крупной тематике — товары для новорожденных и детей до 3-х лет.
Пользователи этого сегмента часто гуглят нужную информацию, и чем младше ребенок, тем активнее они интересуются питанием, одеждой, игрушками и вопросами здоровья. Кроме того, эта аудитория обладает огромным спросом и любит совершать покупки в интернете. Поэтому Semantica эффективна для рекламы детских товаров.
Страницы были собраны с использованием стандартной механики поиска ключевых слов и фраз, содержащихся в контенте. Ниже указаны тематики ключевых слов/фраз.
А вот статистика из российского data-центра hybrid.ai с общими данными за месяц:
Затем были подобраны подходящие аудиторные сегменты от двух крупнейших поставщиков (с учетом корректировки на процент выкупа):
Результаты демонстрируют, что объем трафика для Semantica (около 17,8 млн уникальных пользователей) не уступает стандартным аудиторным сегментам (совокупно около 18,2 млн уникальных пользователей). То есть с точки зрения достаточности трафика Semantica может использоваться в качестве альтернативы, если емкость аудиторных сегментов резко уменьшится из-за отмены cookies.
Но достаточный объем трафика не гарантирует качественные показатели эффективности рекламной кампании. Поэтому необходимо изучить практический кейс с использованием Semantica.
А как на практике?
Cравним две кампании, проведенных hybrid.ai для одного крупного автобренда в апреле-мае 2020 года.
Для одной стратегии были выбраны релевантные аудиторные сегменты: автолюбители, интересующиеся авто, и аффинитивные (на основе поведенческого портрета целевой аудитории) сегменты: активный отдых, рыбалка, охота
Для другой были собраны соответствующие ключевые слова и фразы, которые система искала на страницах. Для чистоты эксперимента мы придерживались той же логики, что и при выборе сегментов, включив в список релевантные и аффинитивные слова и фразы.
Ниже приведен список основных фраз по категориям (список сокращен, полный перечень содержит более 800 словосочетаний):
Обе кампании имели одинаковый бюджет и схожие настройки для получения объективной картины.
Результаты кампании оказались интересными: мы получили практически идентичные показатели целевых действий на сайте. Получается, что с помощью Semantica на сайт пришла живая и заинтересованная в продукте аудитория. Таблица с результатами кампании:
Однако важную роль играет также эффективность расхода бюджета — средний CPM1 для Semantica был на 13,2% меньше, чем средний CPM2 с использованием аудиторных сегментов. В целях сохранения коммерческой тайны абсолютные значения СРМ не приведены.
Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что Semantica хоть и не новый инструмент, но по-прежнему доказывает свою работоспособность в теории и на практике. Акцент на моментном контентном окружении пользователя позволяет не только найти заинтересованную целевую аудиторию продукта, но и эффективно расходовать рекламный бюджет.
Сегодня на рынке programmatic-рекламы существует четкий устойчивый тренд на использование данных, поскольку это позволяет рекламе «бить точно в цель», а также проверить различные гипотезы о поведенческих паттернах целевой аудитории бренда. И, конечно, рынок будет искать все новые способы более точного сбора данных о пользователях даже в условиях отмены 3rd party cookies. Но важно не забывать, что показ рекламы на основе контентного окружения пользователя — это надежная механика, которая эффективна уже сегодня. В условиях взрывного роста генерации контента потенциал доступного инвентаря огромен, и он только будет увеличиваться.