Реклама контекстная и поведенческая

На коммерческих веб-сайтах используются самые различные рекламные инструменты. Эффективность рекламы, помимо прочих показателей, зависит и от того, насколько конкретное рекламное объявление интересно увидевшему его посетителю сайта. Технологии, позволяющие улучшать «точность показа» рекламных материалов аудитории, называют «рекламным таргетингом». Современные веб-сайты, благодаря своей технологической гибкости, позволили значительно расширить набор инструментов таргетинга.

Принципы организации таргетинга рекламы в Интернете хорошо иллюстрирует следующий пример. Предположим, что на веб-сайте показывается реклама офлайнового магазина, расположенного в российском городе Санкт-Петербург. Реклама призывает посетить идущую в магазине распродажу товаров. При этом сайт, показывающий рекламу, доступен для всей глобальной Сети. Понятно, что в отношении посетителей, проживающих в американском городе Нью-Йорк, реклама распродажи в Санкт-Петербурге вряд ли будет действенной. Поэтому резонно показывать данную рекламу только тем посетителям, которые заходят на сайт из Санкт-Петербурга. Выяснить, с определённой точностью, местоположение посетителя можно по его IP-адресу , используя специальные базы данных географической привязки . Таргетинг интернет-рекламы «по географии» широко распространён и называется «геотаргетинг». (Геотаргетинг используется и при демонстрации нерекламного контента, например, региональных новостей.)

Другим способом целевой доставки рекламы является тематическая привязка, осуществляемая на основании анализа контента веб-страницы, на которой показывается реклама. То есть, на странице, рассказывающей об автомобилях, демонстрируется реклама автосалонов или, например, автошин. Такие объявления соответствуют контексту информационного наполнения страницы и, возможно, больше заинтересуют читателя. Во многих случаях, современные технологии позволяют автоматически определять контекст страницы и подбирать подходящие объявления.

Поисковые системы Интернета привязывают рекламу к контексту интересов посетителя, используя поисковые запросы, которые он вводит. Одна из основных площадок для демонстрации контекстных рекламных материалов у поисковых машин - страница результатов поиска. Например, если посетитель искал «пластиковые окна», то на странице результатов ему будут демонстрироваться рекламные объявления компаний, торгующих пластиковыми окнами или реклама фирм, эти окна устанавливающих. На тематических сайтах контекстная реклама работает схожим образом, только «ключевые темы» формируются на основании анализа содержания страницы.

И геотаргетинг, и контекстно-зависимый механизм показа рекламы можно реализовать с помощью современных CMS . Однако CMS позволяют веб-сайту гораздо дальше продвинуться в плане приспособления к интересам читателя и использовать более гибкие схемы демонстрации рекламы (и нерекламного контента тоже).

Так, CMS может определить и «поисковый запрос», приведший посетителя на сайт из поисковой системы (его передаёт браузер), и пути читателя по сайту (складывая в цепочку все страницы сайта, которые читатель загружал в браузер). Данная информация характеризует поведение посетителя на сайте, уточнить которое помогает использование геотаргетинга и учёт контекста страниц, просмотренных пользователем.

Управление показами рекламных материалов на основе информации о поведении посетителя на сайте называют «поведенческим таргетингом», это относительно новый (для интернет-рекламы) инструмент, который продолжает развиваться.

В некотором смысле, поведенческий таргетинг является развитием контекстной демонстрации рекламы, а основное его отличие в том, что для формирования предположений об интересах посетителя сайта используется несколько «точек контроля».

Например, если клиент интернет-магазина в прошлое посещение сайта заказал стиральную машину, то при следующем посещении этим клиентом другого интернет-магазина (входящего с первым в одну сеть) можно с помощью рекламы предложить ему приобрести стиральный порошок. Если же данный клиент в течение продолжительного периода времени регулярно заказывал стиральные порошки, а потом вдруг перестал, то, возможно, имеет смысл порекомендовать ему мастера по ремонту стиральных машин.

Другой гипотетический пример: если интернет-пользователь длительное время изучал автомобильные сайты, сайты автосалонов, а позже вдруг переключился на поиск мастерских по кузовному ремонту, то, вероятно, такому пользователю имеет смысл показывать рекламу страховых полисов «каско».

Поведенческий таргетинг работает тем лучше, чем больше информации о посетителе сайта накапливается в системе и чем длительнее тот период времени, в течение которого «рекламная система» отслеживает «перемещения» читателя по страницам и сайтам.

Как технически может быть реализован поведенческий таргетинг? Идентифицировать посетителя можно было бы по IP-адресу. Однако, в отличие от задач геотаргетинга, в случае с идентификацией уникальных посетителей точность такого способа будет очень низкой. Дело в том, что во многих случаях большое число различных пользователей, с точки зрения «внешнего» веб-сайта, «скрывается» за одним IP-адресом. Например, корпоративные компьютерные сети могут быть устроены таким образом, что все внутренние пользователи «выходят в Интернет», используя один и тот же «внешний» IP-адрес. Разделение одного IP-адреса между многими пользователями очень распространено и у интернет-провайдеров. Распространена и обратная ситуация, когда один и тот же читатель использует для соединения с веб-сайтами множество IP-адресов.

Поэтому одним из ключевых моментов в системах идентификации посетителей сайтов является использование так называемых «куки-файлов». Куки-файлы создаются на компьютере пользователя браузером по запросу веб-сайта и содержат данные, переданные этим сайтом. Браузер  может сохранять куки-файлы, и в дальнейшем передаёт их веб-серверу при повторном посещении веб-сайтов.

Идентификация реализуется следующим образом. CMS генерирует уникальные идентификаторы для новых читателей при их первом посещении сайта и сохраняет эти идентификаторы в пользовательских куки-файлах, а также в своей базе данных пользователей. Тем самым у CMS появляется возможность «узнавать» читателя (а точнее - браузер) при следующих посещениях сайта. Так как теперь у посетителя появляется уникальный идентификатор, не составляет особого труда автоматически проследить его «пути по сайту» с помощью CMS.

Во многих случаях на основе использовании куки-файлов строится система регистрации пользователей. То есть, для работы с сайтом читатель должен указать свой логин и пароль, для получения которых нужно зарегистрироваться (например, заполнив анкету).

Важно заметить, что так как поведенческий таргетинг на веб-сайтах является относительно новым инструментом, реализация его в конкретной CMS обычно доступна в виде модулей-расширений. Либо, если таких модулей для выбранной CMS не создано, то реализовать «поведенческие инструменты» на её базе может веб-программист.

Как мы упоминали выше, поведенческий таргетинг особенно эффективен, если сбор данных о пользователе производится не на одном сайте, а на многих. Реализовать подобную сеть можно, например, если используется центральное хранилище информации о пользователях и все сайты, входящие в «сеть наблюдения», автоматически вносят в хранилище новые сведения. На основе данных из хранилища можно осуществлять более точный поведенческий таргетинг на всех сайтах, имеющих доступ к хранилищу.

Примером подобной системы является рекламная сеть «Яндекс.Директ ». В этой сети характеристики интересов пользователя, сформированные на основании его запросов к поисковой системе «Яндекс», используются при выборе тематики объявлений, демонстрируемых «Яндекс.Директ» на других сайтах-участниках. То есть, проявленные пользователем в виде поисковых запросов тематические предпочтения как бы следуют за ним по другим сайтам. Реализация подобного решения основывается на использовании куки-файлов, сохраняемых поисковой системой «Яндекс» в пользовательском браузере.

Достаточно срьёзным источником организационных проблем при использовании поведенческого таргетинга является тот факт, что собираемые сайтами данные могут относиться к категории персональных данных, работа с которыми достаточно строго регламентируется российским законодательством. С одной стороны, собираемые программным обеспечением веб-сайтов «поведенческие данные», можно трактовать как обезличенные. Действительно, на стороне веб-сервера, сторого говоря, можно собирать лишь данные о компьютере, который использует человек, а не об этом человеке. С другой стороны, при обработке «поведенческой информации» в коммерческих целях возникает целый ряд точек соприкосновения виртуальной реальности с действительностью, которые позволяют  связать обезличенные данные с конкретным человеком. Примером такой точки является оформление покупки в интернет-магазине, когда в момент оплаты покупатель (пользователь сайта) идентифицирует себя в платёжной системе.

Поведенческий таргетинг - удобное средство повышения эффективности интернет-рекламы. Кроме того, этот инструмент может использоваться с целью повышения доступности контента сайта для читателей. Однако нужно учитывать возможные юридические сложности, свойственные работе с персональными данными.