СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ И ТАРГЕТИРОВАННАЯ РЕКЛАМА
Говорить
о
том,
что
в
XXI
веке
процесс
формирования
информационного общества вышел на качественно новый уровень, уже давно
не приходится, - совершенствование технологий вкупе с развитием
Интернета в итоге привело к тому, что постепенно фокус сместился на
онлайн-пространство: здесь мы оформляем покупки, планируем дорогу без
пробок, получаем ответы на волнующие нас вопросы, узнаем о последних
новостях, общаемся, публикуем фото- и видеконтент.
Интернет стал той
площадкой, где стали возможными не только
публикация и хранение огромного количества информационных данных, но и
получение новой информации на основе уже имеющейся. Конечно, в
большей степени это относится к социальным сетям: миллионы людей
ежедневно публикуют информацию о том, что им нравится и не нравится, где
они едят, что они слушают, читают, смотрят, каких взглядов придерживаются,
при этом совершенно не отдавая себе отчета в том, что впоследствии эти
данные будут тщательным образом проанализированы и использованы в
различных целях. Одной из них является создание таргетированной рекламы.
Социальные сети дали беспрецедентную возможность для развития
целевой рекламы. В первую очередь этому способствовала ежедневно
растущая аудитория пользователей (число пользователей Facebook на конец
прошлого
года
составляло
почти
полтора
миллиарда,
ежедневная
посещаемость Вконтакте – около 80 миллионов человек), каждый из которых
регулярно «вливает» в сеть массивы информации о себе. Во-вторых, это те
личные данные, которые пользователь оставляет на этапе регистрации своего
аккаунта и позднее. Гарантий того, что указанная информация является
истинной, никто, кроме самого пользователя, естественно, дать не может, - и
как раз в этой неточности состоит один из минусов, однако чаще всего
сведения, как минимум, о стране и городе проживания, поле и возрасте носят
правдивый
характер.
Даже
по
этим
нескольким
признакам
можно
сформировать фокус-группы, которым можно предложить продукт или
услугу, правда, эффективность подобной рекламы будет гораздо ниже. Если
же пользователь, помимо этого, оставляет информацию о своих интересах,
полученном образовании, месте работы и семейном положении, это –
бесценный материал для аналитических и маркетинговых отделов, которые
впоследствии смогу предложить рекламные объявления, «подстроенные» под
конкретного человека. Это увеличивает вероятность того, что объявление
будет замечено. Таким образом, социальные сети во многом облегчают
работу по поиску, анализу и сегментированию целевой аудитории. Ко всему
прочему они так же продолжают развивать сервисы, которые бы позволили
рекламодателям еще больше оптимизировать процесс.
Не стоит забывать о том, что с момента появления социальных сетей, т.
е. с середины прошлого десятилетия, изменился способ их потребления. Если
раньше для выхода в сеть использовался исключительно персональный
компьютер, то сейчас основной необходимый функционал за него выполняет
смартфон. Социальные сети адаптируются для использования с мобильных
носителей - меняется и форма рекламного объявления. Так, боковой
таргетинг (который используется, например, в полной версии Вконтакте)
постепенно замещается промопостами (Instagram), которые «вклиниваются»
между постами в новостной ленте пользователя.
О том, что таргетированная реклама будет превалировать на рекламном
рынке в будущем, можно судить уже сейчас. Так, приведем пример, хоть и
косвенно
доказывающий, но довольно актуальный и наиболее ярко
иллюстрирующий глобальный потенциал и возможности таргетинга.
На днях немецкий журнал Das Magazin опубликовал расследование о
том, как технологии персонализированной рекламы позволили Дональду
Трампу одержать победу на президентских выборах. Суть его заключалась в
том, что в преддверии предвыборной кампании Дональд Трамп обратился за
помощью
к
Cambridge
Analytica
–
компании,
которая
занимается
исследованием так называемой big data - всех тех «цифровых следов», которые
оставляет за собой человек в онлайн-пространстве (личная информация,
посещаемые места, отслеживаемые при помощи программ геолокации, посты
с пометками «мне нравится» и прочее). В основе анализа данных лежит так
называемый «метод OCEAN», который помогает определить характер
человека с помощью пяти основных измерителей: открытости (насколько вы
готовы
к
новому),
добросовестности
(насколько
вы
перфекционист),
экстраверсии (как вы относитесь к социуму), доброжелательности (насколько
вы дружелюбны и готовы к сотрудничеству) и нейротизма (насколько легко вас
вывести из себя)1. В свою очередь, все эти психометрические данные
получались при помощи, первоначально, приложения анкетного типа для
Facebook, а затем, с совершенствованием модели, простого анализа действий
испытуемых: отслеживания лайков и репостов, а также учета не только
базовых данных - их пола, возраста и места жительства, но и юзерпика и
загружаемых фотографий. Помимо проведения психологического анализа,
основанного на «модели океана», изучения Big Data и таргетированной
рекламы, Cambridge Analytica занялась закупкой персональных данных из всех
источников, готовых ее продать, и в итоге скрестила все полученные данные
со списками зарегистрированных сторонников Республиканской партии, то
есть, получила возможность непосредственного контакта чуть ли не с каждым
зарегистрированным в Facebook американцем. Что в конечном итоге означало,
что
к
каждому
индивидуальный
преимуществами
пользователи
подход
и
и
социальной
передать
воспользовалась
сети
можно
необходимый
команда
было
найти
посыл.
Трампа,
Этими
которые
соответствующими постами, фотографиями и видеозаписями не только смогли
агитировать людей голосовать «за» своего лидера, но и настроить процент
сомневающихся «против» его главного оппонента Хиллари Клинтон.
1 Расследование Das Magazin: как Big Data и пара ученых обеспечили победу Трампу и Brexit. URL:
https://theins.ru/politika/38490 (дата обращения: 17.12.2016)
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв