За кого меня принимает Яндекс? И почему я вижу эту рекламу?

Премиум-стоматология, апартаменты в элитном квартале, пересадка волос и высокооплачиваемая работа кладовщиком на складе Apple — почему мне показывают эту рекламу?

Есть два варианта. Либо рекламная система ошиблась и вам эти товары или услуги действительно не интересны, либо система знает о вас так много, что смогла предугадать еще не осознанную вами потребность. 

Разберем оба случая.

Почему система ошибается? 

Часто ошибается сам рекламодатель, предполагая, что его продукт интересен определенной части аудитории. Например, рекламная кампания премиум-чая на молодежную аудиторию не принесет успеха — аналитика транзакционных данных показывает, что чаще всего чай покупают люди старшего возраста, от 25 до 45 лет.

Но сейчас почти никто не выбирает ЦА только по соцдем-признакам. Когда рекламодатель выводит на рынок новый товар или хочет привлечь к уже существующей продукции новых покупателей, он проводит исследования и готовит портреты той целевой аудитории, которой товар будет потенциально интересен. Осталось только перевести это описание на язык, понятный рекламной площадке.

Рекламные площадки (рекламная сеть Яндекса, социальные сети) рисуют наш портрет, опираясь на ту информацию, которую мы сами оставляем о себе в интернете. Это данные из нашего профиля в VK или ОК — пол, возраст, подписки на сообщества, сообщения и комментарии. Это и те запросы, которые мы постоянно вводим в поисковой строке. 

Согласитесь, в последние годы у большинства из нас выработалась устойчивая привычка «гуглить» или спрашивать обо всем подряд у Алисы. Бытовые советы, ответы на внезапные детские вопросы, новые тренды — сколько запросов в день вы вбиваете в поисковик? Сколько лайков вы ставите под постами в соцсетях? И не только под постами с фото друзей, но и под различными анонсами, объявлениями, приглашениями. Каждый ваш «след» в интернете используется для того, чтобы попытаться охарактеризовать ваше поведение, причислить вас к определенной группе — автолюбителей, сладкоежек, поклонников Монеточки или покупателей детского пластилина — откройте историю поиска в Яндексе и попробуйте представить, какого мнения о вас рекламная система и к каким сегментам вас уже причислили, и, возможно, ошибочно? 

Рекламодатель, описывая портрет ЦА для рекламной платформы, просто выбирает те интересы, те категории информации, которые кажутся ему подходящими. Представьте — на прошлой неделе вы гуглили площадку для корпоративного ивента, затем поставили лайк под постом об отдыхе на Кипре (вы его даже не читали, вам просто фото понравились!) , пару дней назад спросили у Алисы, в какие страны россияне могут поехать без визы — и вот, вам уже предлагают рекламу агентства, которое проводит свадьбы в Турции под ключ.

Сделаем небольшое отступление и поясним, что вся эта информация хранится в обезличенном виде. «Маша Иванова из Пензы любит кошек, Gucci, смотрит комедии и подписана на паблики о макияже» — в таком виде данные о пользователях никто не собирает. Каждая рекламная система по-своему идентифицирует пользователей, идентификатор хранит и использует только в зашифрованном виде, и уже к нему привязывает всю доступную информацию об интересах и поведении.

Есть отдельный вид рекламы, заслуживающий гнева пользователей — ремаркетинг и ретаргетинг. Но, надо сказать, в последние пару лет последователей этого культа поубавилось, бренды и ритейлеры научились использовать его более точечно. Помните, стоило вам посмотреть в интернет-магазине, например, мультиварку. И в следующие две недели эти электроприборы преследовали вас на всех открытых вкладках браузера. Так магазин пытался «догнать» вас и напомнить о вашем желании.

А что, если система знает о вас больше, чем вы сами? 

Такое случается. Возможно, вы еще помните ту громкую историю с американской школьницей, которой гипермаркет Target прислал купоны на товары для беременных, ориентируясь на ее последние покупки. Все дело в том, что система предиктивной аналитики в торговой сети была настроена именно на то, чтобы выявлять среди покупательниц будущих мам — весьма чувствительный сегмент аудитории, которому можно будет еще долго и вполне успешно предлагать большой ассортимент товаров. 

Система сумела предсказать беременность девушки еще до того, как она сама о ней узнала, просто заметив специфические изменения в предпочтениях.

Это не значит, что любой ритейлер или бренд сможет предсказать большинство событий в вашей жизни — для этого нужно действительно очень много данных и четкие гипотезы о том, что именно требуется спрогнозировать. Далеко не каждый товар заслуживает такого подхода.

Почему некоторые бренды знают, что мне нужно сейчас? 

Если рекламодатель угадал ваши предпочтения и показал подходящий рекламный баннер или видеоролик, скорее всего, он опирался не столько на ваше поведение в сети, сколько на ваши постоянные потребности. Как он о них узнал? Вероятнее всего проанализировал ваши покупки.

Например, ритейлер может вовремя посчитать, что у постоянного покупателя скоро закончится корм для собаки, и напомнить о следующей покупке или посоветовать новинки. История посложнее — предложить мамам экологичное средство для детской стирки, а не просто «новый порошок для цветного», понимая по покупкам, что у женщины есть ребенок и она придерживается ЗОЖ, заботится об экологии и т. д. 

Такая реклама уже не будет вызывать недоумение и формировать негатив к бренду. 

Анализ покупок может дать бренду или продавцу огромное количество инсайтов. Например, о том, что среди всех покупателей одежды в сегменте масс-маркет на рекламу новых товаров лучше всех реагируют покупатели бюджетных смартфонов конкретной марки — это реальный кейс, CTR по этому сегменту был в 2 раза выше, чем просто по аудитории покупателей недорогих мобильных.

Откуда бренд берет данные о наших покупательских предпочтениях и что еще он может знать о нас — это тема отдельной статьи. Не переключайтесь надолго, мы скоро расскажем об этом.