Правильно настроенный таргетинг — это не просто эффективный инструмент, а основа любой маркетинговой стратегии. Такая реклама помогает привлекать первых клиентов, мгновенно настраивать кампании и тестировать спрос, собирая при этом ценную аналитику. Как правильно применять таргетинг и зачем ИИ нужен не вместо, а вместе с ручной настройкой и экспертизой, Наталья Каськова, директор по медиапланированию 
Centra, рассказала Sostav.
Таргетинг — часть маркетинговой экосистемы
Таргетированная реклама — как швейцарский нож для маркетологов: инструмент на все случаи жизни. Правильно настроенный таргетинг — основа, но не гарантия успеха. Благодаря ему можно:
- Получить первых клиентов и протестировать идеи. Быстрота настройки и запусков позволяет протестировать спрос и собрать данные практически мгновенно. Экспериментируете — находите ту, кто с максимальной вероятностью откроет ваш сайт или купит продукт.
- Быть суперточным. Играть можно не только с демографией, но и с гиперсегментацией по поведению, времени дня, интересам. Это находит тех, кто готов к вашему предложению здесь и сейчас.
- Распоряжаться бюджетом осознанно. Прелесть таргетинга в том, что деньги летят не на широкие охваты (если, конечно, это не задача), а на тех, кто потенциально принесет конверсию. Вы «подружились» с ЦА — стало проще управлять бюджетами.
- Повышать узнаваемость. Показ выбранным аудиториям работает как магнит: они вспоминают ваш бренд из кучи других. И пусть говорят про баннерную слепоту, таргетинг все еще держит позиции.
Но тут важно понимать: долгосрочное процветание бизнеса невозможно построить только на одном канале. Маркетинг — это экосистема, а таргетированная реклама — один из ее ключевых элементов, но не единственный. Секрет успеха лежит в связке, где каждый кусочек пазла, от креативов до data-driven решений, двигает вас к цели.
Искусственный интеллект как инструмент
Сегодня мы все чаще слышим, что алгоритмы и нейросети могут сделать почти все за нас: от анализа аудиторий до создания персонализированного креатива. Это отчасти правда. Например, ИИ умеет анализировать огромные объемы данных буквально за секунды. Он может учиться на взаимодействиях пользователей, оптимизировать показы, сообщая: «Вот, эта реклама лучше работает утром, а другая — ближе к вечеру». Это однозначно делает рекламные кампании умнее и эффективнее.
Но ошибочно считать, что ИИ — это панацея и он может заменить стратегию, аналитику и тестирование гипотез. Правильный подход — использовать ИИ в связке с ручной настройкой, аналитикой и креативными решениями.
Польза от ИИ в таргетировании:
- Глубокий анализ данных — ИИ анализирует огромное количество параметров: интересы пользователей, их поведение, прошлые клики, просмотренные страницы и даже время суток, когда реклама работает лучше всего. Это повышает точность таргетинга.
- Автоматизация и скорость — алгоритмы мгновенно адаптируют кампании в зависимости от реакции аудитории, снижая стоимость лида и увеличивая конверсию.
- Персонализация — нейросети создают динамические креативы, подстраиваясь под конкретного пользователя, что делает рекламу более релевантной.
Само использование ИИ в таргетинге — не ошибка, но его неправильное применение может привести к негативным результатам. Важно понимать, что:
- ИИ работает на основе уже имеющихся данных. Если их мало или они искажены, результаты таргетинга будут неэффективными.
- ИИ может оптимизировать показы, но не может полностью заменить маркетинговую стратегию и эмоциональный посыл в рекламе.
ИИ — это сильный инструмент, но не волшебная кнопка «запустить и забыть». Успешный таргетинг всегда требует гибридного подхода, сочетающего технологии и маркетинговую экспертизу.
Какие инструменты и методы таргетинга работают лучше всего
Мы живем в эпоху, когда нельзя ограничиться только одной аудиторией или каналом. Чтобы добиваться устойчивой эффективности, важно комбинировать технологии, креатив и глубокую проработку данных. Рассмотрим самые действенные методы, которые работают сейчас лучше всего.
Машинное обучение в связке с DCO (динамическое создание креативов)
ИИ делает динамические креативы, которые адаптируются под каждого пользователя: один увидит спецпредложение, другой — бенефит продукта.
Почему это круто? Такие объявления более релевантны, а стоимость привлечения клиента ниже.
Таргетинг по First-party данным
Собственные данные бренда, например, CRM-базы, email, телефоны для загрузки в рекламные кабинеты, остаются ключевым инструментом. Особую популярность удерживает ретаргетинг и look-alike-аудитории.
Почему это работает? First-party данные всегда точнее и позволяют настраивать уникальные, персонализированные кампании.
Контекстный таргетинг
Реклама по ключевым словам сохраняет свою актуальность, особенно с учетом ИИ-анализа страниц — теперь реклама может автоматически подбираться по тематике сайта.
Почему это эффективно? Простая связь «запрос-ответ» всегда будет фаворитом, особенно в маркетинге с горячим спросом. Тем более, что такая реклама работает без cookies.
Геотаргетинг
Таргетирование по местоположению работает там, где аудитория требует локального подхода. Например, ресторан может рекламировать бизнес-ланчи тем, кто находится поблизости.
Почему это важно? Оффлайн-бизнесы хорошо продвигаются за счет локализованной рекламы.
Омниканальные стратегии
В эпоху, когда большинство пользователей переключаются с экрана смартфона на телевизор и обратно, реклама тоже должна быть кроссплатформенной. DOOH (цифровые билборды) и реклама в Connected TV для Smart TV становятся не роскошью, а стандартом.
Почему это важно? Чем больше точек соприкосновения, тем выше вероятность конверсии.
Портрет целевой аудитории остается сложной задачей
Согласно данным австралийской компании BetterBriefs, лишь треть агентств понимают целевую аудиторию клиента после начального брифа. Многим брендам сложно сегментировать ЦА из-за слишком широких рамок. Либо данные у них есть, но никто не понимает, как их правильно использовать.
Часто встречающиеся проблемы в работе с целевой аудиторией:
- Размытая или слишком широкая аудитория. Многие компании пытаются «охватить всех», не сегментируя аудиторию. Это приводит к низкой эффективности рекламы, поскольку одно и то же сообщение показывается разным группам людей с разными потребностями.
- Отсутствие данных или неверная их интерпретация. Малый бизнес часто опирается на ощущения, а не на аналитику. Крупный бизнес использует данные, но не всегда понимает, как их правильно анализировать и применять.
- Непонимание различий между B2C и B2B маркетингом. В B2C ориентируются на демографию (пол, возраст) и географию, но упускают из виду поведенческие факторы. В B2B ошибочно полагают, что принимающее решение лицо — это весь бизнес, игнорируя, что это физический человек, у которого есть свои задачи в работе и мотивы принятия решения.
- Недостаток качественных инсайтов для креатива и отсутствие УТП. Бренды часто дают агентству описание аудитории в духе: «Женщины 25−45 лет, Москва». Но не учитывают потребности, боли и триггеры — без этого креатив становится «обезличенным» и теряет эффективность.
- Сложности в коммуникации между агентством и клиентом. Клиенты: «Мы знаем свою аудиторию», агентства: «Мы построим воронку продаж». Итог: рекламные кампании запускаются на догадках, а не на реальных данных. Клиент работает против агентства, а не в партнерстве с ним.
Как решать эти проблемы
- Глубже работать с аналитикой: веб-аналитика, тепловые карты сайта, трекеры поведения и различные исследования аудитории, ИИ-сегментация.
- Запускать тестовые гипотезы для разных аудиторий.
- Развивать коллаборацию между клиентом и агентством — быть в партнерстве друг с другом, а не работать в одностороннем порядке.
Компании, которые инвестируют в аналитику и тестирование, получают конкурентное преимущество. Пробуйте разные послания, изучайте метрики и не бойтесь копаться глубже в аналитике.
Куда движется рынок таргетинга
Будущее за гибридными стратегиями. Рынок становится сложнее, но и интереснее. Вот что будет определять таргетинг через пару лет:
- Connected TV (CTV) и цифровые экраны. Smart TV и DOOH продвигают креативы, о которых 5 лет назад даже не думали. Динамическая реклама, связанная с поведением человека, уже перестает быть «трендом» и становится стандартом.
- ИИ от оптимизации до создания контента. Но с человеческим контролем.
- Кроссплатформенность. У бренда данные об аудитории должны синхронизироваться на всех устройствах и каналах.
Что в итоге
За последние годы таргетинг изменился — от примитивной настройки «по возрасту и полу» до сложной работы с big data, машинным обучением и креативными стратегиями.
Но одно правило остается верным: главной точкой управления всегда остается человек. Это маркетолог, который понимает продукт, аудиторию и знает, как объединить инструменты в одну экосистему.