Як працює крос-девайс реклама: труднощі та перспективи розвитку технології

Введення
Все більша кількість користувачів виходять в мережу за допомогою різних пристроїв. При цьому взаємодія рекламодавця з потенційним покупцем відбувається з використанням безлічі рекламних каналів. Часто, пристрій з якого людина споживає контент і визначає цей канал взаємодії. Користувач може зацікавитися телевізійною рекламою або навпаки — відволіктися під час її показу для спілкування в соціальній мережі на мобільному телефоні або персональному комп'ютері. Потенційний покупець на своєму шляху від першого контакту з брендом або товаром, до моменту покупки може змінити не один пристрій, і при цьому не завжди воно буде персональним.



За даними з [1] 95% Росіян мають мобільний телефон, в той час як лише 80% користуються ноутбуком або персональним комп'ютером. За даними Google Росія [2] ще в 2014 році 62% використовували мобільні пристрої для пошуку інформації про товари, а 39% вітчизняних користувачів хоча б раз здійснили купівлю зі смартфона. Там же зазначається, що шлях до купівлі, наприклад, в рітейл сегменті, який починався з пошуку на мобільному пристрої, закінчувався купівлею на цьому ж пристрої лише в 3% випадків.

У свою чергу, фахівці компанії Criteo прогнозували [3], що зростання кількості покупок, здійснених в Рунеті з мобільних пристроїв, в 2016 році перевищить 50%.


Рис. 1 — Власники цифрових пристроїв серед дорослого населення Російської Федерації за даними з [1].

Вищесказане визначає необхідність в оцінці ефективності рекламних кампаній через всі використовувані канали і за всіх пристроїв, за допомогою яких рекламодавець взаємодіє з покупцем.

Використання методу створення пов'язаної реклами для різних пристроїв дозволяє в тому числі і персоніфікувати рекламне пропозицію для користувачів, що мають відразу кілька джерел доступу до мережі. Так звана зв'язана реклама має безліч англомовних синонімів і популяризується під безліччю продають фраз, наприклад:

  • Tapad: Personalize content across multiple screens.
  • BlueCava: Reach high value targets on any screen.
  • Adelphic: Target people, not devices.
  • Tactads/MediaMath: Send the right message, to the right people, on the right devices.
  • Drawbridge: Accurately scale desktop retargeting campaigns to mobile.
Сьогодні ми поговоримо про те, як це працює, і що заважає широкому впровадженню цього підходу.

З появою екосистеми для автоматизиваронной закупівлі реклами рекламодавець може ідентифікувати свого користувача не тільки в рамках конкретного майданчика, але і в рамках всіх майданчиків, які беруть участь у рекламній кампанії. Це дозволяє достовірно оцінювати охоплення рекламної кампанії і налаштовувати частоту показу рекламного оголошення на унікального користувача. Однак для надання такої послуги рекламна платформа повинна проводити акуратну роботу по зіставленню безлічі ідентифікаторів користувача до одного — універсального, в рамках якого: налаштовуються частота показу, аудиторні таргетинги; відстежується ефективність рекламної кампанії.

Глобально можна виділити наступні завдання так чи інакше пов'язані з роботою по зіставленню різних ідентифікаторів користувача до одного — універсального:

  • ідентифікація користувача на різних SSP (Supply / Sell Side platform);
  • ідентифікація користувача між браузерами;
  • ідентифікація користувача між браузерами і додатками на мобільному пристрої;
  • ідентифікація користувача між різними пристроями — як вершина еволюційного розвитку рекламних технологій.



Рис. 2 — Ілюстрації до крос-ідентифікації користувача: (а) — Ідентифікація користувача на різних SSP, (б) — Ідентифікація користувача між браузерами, (в) — Ідентифікація користувача між браузерами і додатками на мобільному пристрої.

Ідентифікація користувача на різних SSP
Одна DSP (Demand-Side Platform) завжди підключена більш ніж до однієї SSP, і один і той же користувач (спостерігається через різні SSP) навіть з одного пристрою може розглядатися в рамках рекламної кампанії як кілька різних людей. Це не дозволяє достовірно дотримуватися частоту показу рекламних оголошень на унікального користувача.

Протокол Open RTB [4] від IAB для об'єкта
User
передбачає два поля для ідентифікації користувача в момент запиту (біда) від SSP до DSP:
id
— ідентифікатор користувача в рамках конкретної SSP і
buyerid
— ідентифікатор користувача, DSP. Для того, щоб SSP могла передавати інформацію про buyerid, необхідна реалізація технології матчинга ідентифікаторів на стороні SSP, наприклад, [5]. Однак не всі SSP готові зберігати часто дуже велику таблицю матчинга на своїй стороні і витрачати на це технологічні ресурси.

На практиці, найчастіше надходять інакше — SSP передає свій ідентифікатор користувача на бік DSP в рамках процесу матчинга ідентифікаторів. У цьому випадку SSP достатньо заповнити поле id в об'єкті
User
і DSP буде самостійно розуміти — для якого користувача пропонується потенційний показ. Ще рідше використовується двосторонній обмін ідентифікаторами.

Уважна робота DSP за крос-ідентифікації користувачів одержуваних через різні SSP дозволяє достовірно дотримуватися необхідну рекламодавцеві частоту показів і забезпечувати більший охоплення рекламної кампанії.

Ідентифікація користувача в браузерах і в додатках
Не рідкісна ситуація, коли в рамках одного браузера ідентифікувати користувача виявляється неможливо, це може бути пов'язано з тим, що користувач для цілей анонімізації використовує спеціальні браузерні розширення і установка певного виду куки виявляється неможливою (особливо актуально для Safari на мобільних пристроях). Це відразу ж призводить до того, що рекламний трафік від таких користувачів неможливо використовувати навіть для потреб класичного ретаргетинга а контроль за частотою показу рекламних оголошень такому користувачеві перестає працювати. Для вирішення описаної проблеми та ідентифікації цих користувачів зазвичай використовується технологія fingerprint (наприклад, Panopticlick, [6]), досить повне порівняння різних реалізацій якої представлено в [7]. Там же показано, що користувач, який використовує певні технології анонімізації виявляється навпаки — більш вразливий з точки зору анонімності в мережі.

При розробці DSP Exebid.DCA ми вчинили набагато простіше, припинивши експерименти по навмисної ідентифікації користувача, що очевидно в даний момент проти цього. Нам вдалося виділити сегмент таких користувачів і позбавити їх від рекламних кампаній в яких стійка ідентифікація є важливою. У простіших випадках, коли не вдається поставити т. н. third-party cookie можна використовувати можливості сучасних браузерів такі як Локальне сховище (
localStorage
)
postMessage
[8].

Для настільних пристроїв також виявляється досить частою є ситуація, коли користувач користується двома різними браузерами для різних завдань. Якщо не вживати спеціальних заходів ідентифікації, то такий користувач буде розглянуто рекламною платформою як кілька різних користувачів, ніяк не пов'язаних один з одним. Тут для ідентифікації використовуються браузеро-незалежні ознаки, наприклад з [9]: IP адреса, інформація про встановлені шрифти, тимчасова зона, дозвіл екрана та ін

Окремою проблемою виявляється зіставлення поведінки працівника мобільного додатку та на сайті. У загальному випадку ця проблема так і не має рішення, однак для відстеження ефективності реклами в мобільних додатках можна використовувати технологію «нативного кліка» (Native Browser Click, наприклад [10]). При цьому з'являється можливість зіставити IDFA (Identifier for Advertizer) з додатка з кукой користувача в браузері мобільного пристрою.

Обирають на телефоні а купують з персонального комп'ютера
Схильність сучасних інтернет-покупців знайомитися з рекламними пропозиціями з планшетів або смартфонів, а купувати товар пізніше з персонального комп'ютера і зазначив старший аналітик «Google Росія» Станіслав Відяєв.«Зробити покупку або замовити послугу з маленького екрану смартфона або планшета скрутніша, ніж з десктопа», — заявив він на конференції Google Think Performance [11], підводячи аудиторію до ідеї неминучості впровадження крос-девайс відстеження унікальних користувачів.

Одні пристрої допомагають сконвертироваться іншим
Вміння пов'язати моделі поведінки користувача зі смартфона/планшета з ПК і визначити, що це один і той ж людина, істотно спростить життя рекламодавцям. Використовуючи нову технологію, вони зможуть підштовхувати нерішучих відвідувачів сайту або мобільного додатку до повторного візиту з іншого пристрою та купівлі (ремаркетинг на основі крос-девайс ідентифікатор користувача), а так само економити бюджет, не показуючи рекламу на планшеті тим, хто вже проігнорував її зі смартфона або стаціонарного комп'ютера, і навпаки.

У плюсі від впровадження моделі крос-девайс реклами повинні залишитися і самі інтернет-користувачі. Вони почнуть отримувати тільки цікаві персоніфіковані пропозиції та позбудуться від стомлюючого потоку однаковою неактуальною для них реклами на всіх пристроях.

Хоча крос-девайс реклама ще не встигла стати об'єктивною реальністю через низку технічних складнощів, деякі компанії вже встигли випробувати новий метод і отримати перші результати. Так, журналісти американського профільного видання про рекламу Adweek дізналися [12] про результати рекламної кампанії виробника люксових автомобілів, що використовував технологію ретаргетинга для користувачів, які переглядали рекламу на трьох різних пристроях — смартфонах, планшетах і персональних комп'ютерах. З'ясувалося, що автоконцерн підвищив конверсію на 15% в порівнянні з контактами на одному пристрої.

Підходи до крос-ідентифікації користувача
Але як же визначити, що у смартфона, планшета і ПК один і той же господар? Сервіс Google Analytics пропонує ідентифікувати унікальних користувачів не тільки відстежуючи файли cookie браузерів персонального комп'ютера або id-мобільного пристрою, але і за допомогою ідентифікатора клієнта конкретного магазину (це призводить до того, що дана технологія крос-девайс матчинга працює тільки для зареєстрованих аудиторії сайту). Одного і того ж користувача, який сидить з різних пристроїв, система розпізнає після авторизації. За словами [11] Станіслава Видяева з російського Google, це допомагає рекламодавцям відстежувати шлях користувача до купівлі і уникати помилкових суджень на зразок «реклама для планшетів неефективна, тому що всі операції відбуваються за допомогою персональних комп'ютерів».

Такий детерминистический підхід (deterministic tracking), фактично заснований на зіставленні логінів користувачів в інтернет-системах, це може бути не тільки конкретна цільова майданчик-магазин, але і соціальні мережі, і навіть браузери, наприклад, синхронізація параметрів та історії відвідувань в браузері Google Chrome між різними пристроями доступна з 18 версії, 2012 рік [13]. Таким чином цей підхід міг бути реалізований і популяризован набагато раніше.

Використовувати детерминистический трекінг можуть будь-які платформи і паблішери, які збирають облікові дані користувачів. Однак не для всіх користувачів шлях до покупки складається з двох простих кроків: перегляд пропозиції з мобільного пристрою або планшета, оформлення замовлення через персональний комп'ютер; і далеко не всі хочуть реєструватися на сайті.

Другий, більш складний підхід до крос-девайс матчингу — імовірнісний трекінг (probabilistic tracking), який передбачає використання імовірнісних алгоритмів для аналізу поведінки користувачів на різних пристроях. Великі технологічні компанії, наприклад BlueCava, Adelphic, Tapad і Drawbridge або російській DCA збирають дані про безліч файлів cookie, аналізують схожі шаблони використання пошукових систем і з допомогою спеціальних тестів визначають зв'язок різних пристроїв з одним і тим же профілем користувача.

Найбільш очевидно підійти до реалізації крос-девайс технології можна розглянувши всі безліч ідентифікаторів всіх пристроїв всіх користувачів як граф, вершини якого суть ідентифікатори, а виважена зв'язок двох ідентифікаторів ребром означає, те, що з певною ймовірністю ці ідентифікатори належать одній людині, наприклад, патент [14]. Такий підхід дозволяє застосовувати відомі методи пошуку кластерів в соціальних мережах та ідентифікувати одного і того ж користувача на різних пристроях.

За заявами Drawbridge імовірнісний трекінг може гарантувати точність у 97.3% [15]. У 2013 році Expedia (сайт для онлайн бронювання квитків і готелів) проводив тести цієї системи, в рамках яких для десктопної аудиотрии сайту на їхніх мобільних телефонах демонструвалося оголошення з пропозицією встановити додаток Expedia [16]. За результатами тестів було відзначено збільшення конверсионности на цілі порядки.

Висновок і перспективи розвитку
Навіть складні технології крос-девайс реклами, що дозволяють зв'язувати кілька підключених до мережі пристроїв з користувачем-покупцем — це ще не межа розвитку digital-інструментів. Cross-device advertising — це перший крок на шляху до ідеальної крос-канальної конвергенції, що передбачає трансляцію форм однієї й тієї ж реклами зацікавленим особам відразу через кілька каналів — інтернет-сайти, email-розсилку, телебачення, радіо, соціальні мережі, колл-центри компаній. Наприклад, телеглядачеві, який побачив рекламний ролик і вирішив дізнатися подробиці про продукт, зателефонувавши фахівця по роботі з клієнтами, можуть відправити email з пропозицією придбати товар зі знижкою чи одержати бонус за покупку.

Запровадження ефективно працюючої крос-канальної моделі стане маркетингової революцією, але зайнятися його розробкою впритул фахівці зможуть тільки тоді, коли без вад запрацює крос-девайс модель. Зараз ми спостерігаємо складності з конвергенцією пристроїв навіть в рамках одного каналу — інтернету. Користувач, що виходить в мережу за допомогою двох браузерів все ще сприймається системою як дві різних людини. Більш того, у мобільних пристроях користувач всередині додатка і в браузері (яких може бути кілька) враховується як кілька користувачів. Тому розробка технології матчинга IDFA, який використовується для ідентифікації користувача всередині програми, кукой дефолтного браузера мобільного пристрою є актуальною і затребуваною завданням.

У Росії до цього додаються додаткові складності: «персональними» у багатьох сім'ях є тільки смартфони, а планшети і ПК часто користуються відразу кілька членів сім'ї, і рекламні пропозиції в цьому випадку можуть не досягати свого адресата.

Незважаючи на очевидні труднощі, очевидно — за крос-девайс рекламою майбутнє. Саме тому бізнесу необхідно розвивати методи збору і обробки інформації про потенційних клієнтів і їх потреби.

Список використаних джерел
  1. Kemp, Simon. «Digital in 2016.» We Are Social. N. p., 27 Jan. 2016. Web. / http://wearesocial.com/uk/special-reports/digital-in-2016
  2. Сидоров, Ілля. «Покупки з мобільних пристроїв. Участь мобільних пристроїв в ухваленні рішення про покупку.» День інтернет-реклами. Google Росія / http://msk.advdays.ru/upload/iblock/852/Покупки%20с%20мобильных%20устройств%20(Google%20Russia).pdf
  3. «Criteo: російські користувачі найчастіше купують з планшетів, ніж зі смартфонів.» Search Engines. Енциклопедія пошукових систем. Criteo, 13 Oct. 2015. Web. / http://www.searchengines.ru/seoblog/criteo_rossiyskie_polz_15.html
  4. «Real-Time Bidding (RTB) Project.» IAB Empowering the Marketing and Media Industries to Thrive in the Digital Economy. N. p., n.d. Web. 03 May 2016. / http://www.iab.com/guidelines/real-time-bidding-rtb-project/
  5. Cookie Matching.»Google Developers. N. p., n.d. Web. 03 May 2016. / https://developers.google.com/ad-exchange/rtb/cookie-guide
  6. Eckersley, Peter. «How is unique your web browser?.» Privacy Enhancing Technologies. Springer Berlin Heidelberg, 2010.
  7. Nikiforakis, Nick, et al. «Cookieless monster: Exploring the ecosystem of web-based device fingerprinting.» Security and privacy (SP), 2013 IEEE symposium on. IEEE, 2013.
  8. Shivraj, Rath. «Cross Domain Communication Using PostMessage and Local Storage.» Novice Lab. N. p., 9 Aug. 2014. Web. / http://novicelab.org/js/cross-domain-communication-using-postmessage-and-local-storage/451/
  9. Boda, Károly, et al. «User tracking on the web via cross-browser fingerprinting.» Information Security Technology for Applications. Springer Berlin Heidelberg, 2011. 31-46.
  10. «Native Browser Click Support.» Twitter Developers. Mopub, n.d. Web. / https://dev.twitter.com/docs/native-browser-click-support
  11. Відяєв, Станіслав. «Google Think Performance: крос-девайс відстеження унікальних користувачів.» YouTube. AdWordsRussia, 16 June 2015. Web. 03 May 2016. / https://www.youtube.com/watch?v=HxcjS-DIsn8
  12. Swant, Marty. «Why Cross-Device Programmatic Advertising Is Ready to Take Off in 2016.» AdWeek. N. p., 19 Jan. 2016. Web. 03 May 2016. / http://www.adweek.com/news/technology/why-cross-device-programmatic-advertising-ready-take-2016-169025
  13. «Sync and View Tabs and History across Devices.» Chrome Help. Google, n.d. Web. 03 May 2016. <https://support.google.com/chrome/answer/2591582?hl=en
  14. Traasdahl, Are Helge, Dag Oeyvind Liodden, and Vivian Wei-Hua Chang. «Managing associations between device identifiers.» U. S. Patent Application No. 13/677,110.
  15. «Cross-Device Consumer Graph.» (n.d.): n. pag. Drawnbridge. Web. 3 May 2016. / https://gallery.mailchimp.com/dd5380a49beb13eb00838c7e2/files/DB_White_Paper_030316.pdf
  16. «How Expedia Ads Now Trail You from Desktop to Mobile.» Tnooz. Drawbridge, 17 July 2013. Web. 03 May 2016. / https://www.tnooz.com/article/how-expedia-ads-now-trail-you-from-desktop-to-mobile/


Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.