Поведенческий таргетинг
Поведенческий таргетинг — рекламная стратегия, лежащая в основе контекстной рекламы и ориентирующая показы того или иного рекламного предложения на определенное поведение и интересы пользователей. Его основное назначение — подбирать наиболее релевантные желаниям пользователя рекламные предложения. Всегда ли эффективны технологии поведенческого таргетинга и какие противоречия они содержат?
Яндекс начал использовать этот механизм еще в 2008 году, учитывая единственный поведенческий фактор — историю предыдущих поисковых запросов. К 2012 году освоил множество других аспектов поведения пользователя: учитывается поведение поведение на большинстве сервисов Яндекса и на сайтах рекламодателя, используется социальная и демографическая информация, полученная с использованием технологии «Крипта».
Технология «Крипта» — технология социально-демографического таргетинга, разработанная компанией Яндекс на основе методов машинного обучения и внедренная в 2011 году. Технология способна «угадывать» пол пользователя с точностью в 74%, точность определения возрастной группы колеблется: от 24% для самой широкой и разнородной группы (25-34 года) до достаточно высокой на малых целевых группах. Область анализа «Крипты» не ограничивается полом и возрастом — технология способна обучиться различению любых признаков, более-менее выражено влияющих на поведение пользователя в интернете.
После отбора рекламных сообщений, релевантных интересам проанализированного пользователя, Яндекс запускает алгоритмы аукциона, использующие большое количество факторов ранжирования, что, в первую очередь, удовлетворяет интересам рекламодателей: они получают как можно более высокое соотношение между расходами на кампанию и степенью заинтересованности пользователей, получающих рекламное сообщение. С другой стороны, учтены интересы сайта, служащего рекламной площадкой (область поведенческого таргетинга не ограничивается контекстной рекламой на странице поисковой выдачи) — чаще всего размещенная в итоге реклама соответствует его тематике.
На данный момент алгоритмы таргетинга достигли такой точности, что некоторые владельцы сайтов используют контекстные объявления Яндекс.Директ не в качестве средства заработка, а как органичное информационное продолжение собственного контента. При этом, разумеется, эффективность таргетинга находится в жесткой зависимости от особенностей сферы интересов пользователя: выбрать релевантную рекламу для строительного или финансового сайта гораздо проще, чем для сайта, посвященного истории Отечественной войны. Нередко из-за специфики контента релевантность рекламных объявлений оказывается низкой: в таких случаях имеет смысл не размещать контекстных блоков на странице или отключить поведенческий таргетинг.
Яндекс позволяет рекламодателям сделать это, но предупреждает, ссылаясь на проведенные статистические исследования, что в таком случае релевантность получаемых пользователем предложений (обратная сторона — заинтересованность пользователя в предложении) упадет более, чем вдвое.
Разумеется, Google не менее интенсивно осваивает технологии поведенческого таргетинга, хотя и не спешит напрямую об этом заявлять. На политику крупнейшей поисковой системы повлияла история с AOL, допустившей масштабную утечку собранной алгоритмами таргетинга информации о пользователях и тем самым вызвавшей среди своей аудитории взрыв негодования против нарушения конфиденциальности. Google осмотрительно хранит информацию о пользователях только в течении одной сессии, что все-таки позволяет вести определенные виды таргетинга, хотя и значительно уменьшает его «глубину». По уверениям официальных представителей, компания отказывается от «традиционного поведенческого таргетинга». Тем не менее, сервисом Google является «персонализированный поиск», являющийся поиском по умолчанию для зарегистрированных пользователей: сервис хранит и учитывает при ранжировании поисковой выдачи и отборе контекстной рекламы всю поисковую историю пользователя.
В целом, на сегодняшний день отношение к поведенческому таргетингу, так хорошо зарекомендовавшему себя в маркетинге, отличается у различных поисковых систем, групп рекламодателей и категорий пользователей. Вероятнее всего, в ближайшем будущем технология продолжит стремительно развиваться и наращивать точность отбора, а также, возможно, появятся способы повысить информационную безопасность технологии, сгладив, тем самым, противоречия между эффективностью таргетированной рекламы и заботой о конфиденциальности личной информации.