close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

АВТОМАТИЗАЦИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ ЦИФРОВОЙ РЕКЛАМЫ В МЕДИАБИЗНЕСЕ (PROGRAMMATIC ADVERTISING IN THE MEDIA BUSINESS)

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Калайтанова Наталья Николаевна
АВТОМАТИЗАЦИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ ЦИФРОВОЙ
РЕКЛАМЫ В МЕДИАБИЗНЕСЕ
Специальность 10.01.10 – журналистика
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата филологических наук
Москва – 2016
2
Диссертация выполнена на кафедре теории и экономики СМИ
факультета журналистики ФГБОУ ВО «Московский государственный
университет имени М. В. Ломоносова»
Научный руководитель:
Щепилова Галина Германовна
доктор филологических наук, доцент,
профессор кафедры теории и экономики СМИ
ФГБОУ ВО «Московский государственный
университет имени М. В. Ломоносова»
Официальные оппоненты:
Шилина Марина Григорьевна
доктор филологических наук,
доцент факультета коммуникаций, медиа и
дизайна ФГАОУ ВПО «Национальный
исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Лободенко Лидия Камиловна
доктор филологических наук,
доцент, заведующий кафедрой массовой
коммуникации факультета журналистики
ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный
университет» (НИУ)
Ведущая организация:
Институт «Высшая школа журналистики и
массовых коммуникаций» ФГБОУ ВПО «СанктПетербургский государственный университет»
Защита диссертации состоится «____» ___________ 2016 года в _____ часов
на заседании диссертационного совета Д 501.001.07 по журналистике в
Московском государственном университете имени М. В. Ломоносова по адресу:
Москва, 125009, ул. Моховая, 9, стр.1, ауд. 103.
С диссертацией можно ознакомиться в Фундаментальной библиотеке МГУ
по адресу: 119192, Москва, Ломоносовский проспект, д. 27
и на сайте: http://www.journ.msu.ru/science/announcements
Автореферат разослан «_____» ____________ 2016 года
Ученый секретарь диссертационного совета,
кандидат филологических наук, доцент
В. В. Славкин
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В последние годы российские
издатели активно развивают онлайн-форматы традиционных СМИ в Интернете.
Данная стратегия мотивирована ростом аудитории цифрового канала, чему
способствуют
темпы
проникновения
Интернета
в
регионах,
а
также
вариативность в выборе устройств для выхода в Сеть.
Издательская деятельность в цифровой среде имеет специфическую
особенность: массовая аудитория, информационных и развлекательных СМИ в
особенности, не готова оплачивать доступ к контенту. Обусловлено это тем, что
уникальное содержание в Интернете легко тиражируемо и пока не существует
индустриального решения, способного оградить издателей от копирования
контента. Особенность дистрибуции сетевых медиа, в свою очередь, позволяет
аудитории находить альтернативные – бесплатные – источники информации. В
фокус нашего исследования попадает коммерческая деятельность СМИ, и нами
выдвигается тезис о том, что бизнес-модель, в основе которой лежит плата за
доступ к содержанию, на момент написания исследования не является
приоритетной у российских издателей.
Большинство представителей медиа в Интернете ориентированы на
рекламную бизнес-модель, которая предполагает, что товаром является
внимание потребителей контента, а покупателями выступают компании,
производящие товары и услуги, ориентированные на схожую аудиторию.
Процесс планирования и реализации онлайн-продвижения до нач. 2010-х гг.
происходил по аналогии с традиционными рекламными каналами и базировался
на принципе аффинитивности – индексе соответствия аудиторий СМИ и
продвигаемого продукта. При таком подходе тематика ресурса выступает
условным гарантом охвата пользователей, которым сообщение покажется
интересным и релевантным с точки зрения их интересов. Коэффициент
4
попадания в целевую группу при этом зависит не только от данных
исследовательских компаний, на базе которых строится аргументация выбора
мест размещения. Важным аспектом является соответствие аудиторий –
потенциально ожидаемой и фактической на момент демонстрации рекламы, т. к.
Интернет в сравнении с офлайн-каналами отличает бóльшая динамика
изменений.
С
развитием
технологии
«большие
данные»
(англ.
big
data),
позволяющей собирать, хранить огромные массивы информации и управлять
ими, в цифровой рекламе стал доступен метод, суть которого состоит в
возможности размещать традиционные форматы рекламных объявлений новым
способом – для определенной целевой группы вне зависимости от бренда,
тематики или выборки конкретных ресурсов, контент которых искомая
аудитория потребляет. Таким образом, в практику современных специалистов
по рекламе вошла модель «аудиторных закупок» (англ. audience buying), которая
выступает альтернативой классическому подходу, при котором планирование
происходит
с
определяющую
ориентацией
целевую
на
тематику,
аудиторию.
В
непосредственным
сочетании
с
образом
технологической
инфраструктурой такой способ позволяет управлять рекламным процессом с
учетом следующих параметров:
 портрета и сферы интересов конкретного пользователя, определить и
использовать которые стало возможным благодаря методам обработки
«больших данных»;
 размещением рекламного сообщения на тех интернет-ресурсах, которые
выбранная целевая группа посещает фактически;
 с учетом стоимости контакта, определяемой самим рекламодателем.
В конце 2000-х гг. эти возможности объединила технология «Ар-Ти-Би»,
«аукциона в реальном времени» (англ. real-time bidding, сокр. RTB), на базе
которой несколькими годами позднее сформировался новаторский подход к
демонстрации цифровой рекламы – «программатик» (англ. programmatic), что в
дословном переводе обозначает автоматизированный способ размещения
5
рекламы. Отличительной характеристикой этого метода, объединяющего
совокупность различных моделей, является автоматизация цикла закупки и
продажи рекламного инвентаря с помощью технологических платформ,
представляющих интересы основных участников процесса – рекламодателей и
издателей. Таким образом, в переводе на русский язык под «программатиком»
понимается реклама, размещенная алгоритмическим или автоматизированным
способом, поэтому в работе мы используем упомянутые определения как
синонимы. Важно обратить внимание, что алгоритмический подход не является
новым видом или форматом рекламы, это – комплекс различных моделей
размещения существующих рекламных форматов.
Выгода рекламодателя при использовании метода «алгоритмических или
автоматизированных закупок» (англ. programmatic buying) заключается в
возможности контактировать с целевой аудиторией на площадках, которые
удовлетворяют критериям рекламного размещения в соотношении стоимостных
и качественных характеристик (последние определяются в том числе по
действиям пользователя после контакта с рекламным материалом). В цифровой
среде
технологическая
количеством
параметров
инфраструктура
позволяет
рекламного
размещения;
управлять
в
большим
свою
очередь,
автоматизация упрощает производственную цепочку, снижая трудозатраты и
влияние человеческого фактора.
Новые возможности индустрии рекламных технологий позволяют
издателям автоматизировать коммерческий процесс и сосредоточить усилия на
основной деятельности, связанной с производством контента. Оптимизации
рекламных
продаж
способствуют
алгоритмы,
настроенные
соразмерно
потребностям конкретного медиа, функционирующие в режиме реального
времени и позволяющие управлять массивами данных об аудитории. Такой
подход по аналогии с упомянутыми выше понятиями определяется как способ
«алгоритмических или автоматизированных продаж» (англ. programmatic
selling).
6
Стоит отметить, что «программатик» – явление глобального масштаба.
Во всем мире издатели дополняют продажу рекламного инвентаря данными об
интересах
аудитории,
которые
сочетают
в
себе
контекст,
поведение,
геолокацию, время и множество других факторов, напрямую влияющих на
эффективность контакта. Мировые исследовательские компании, приводя
статистику по оборотам рынка, в последние годы разделяют цифровую рекламу
не только по сегментам и форматам, но и по способу размещения –
автоматизированному и «неавтоматизированному» (англ. non-programmatic).
Данное
исследование
посвящено
экономической
составляющей
издательской деятельности, филологическая компонента представлена тезисом о
том, что реклама – это часть контента СМИ. Для представителей традиционных
медиа дистрибуция продукта в Интернете возможна на разных типах дисплеев, а
современные рекламные технологии позволяют издателям сосредоточить
усилия на деятельности по производству содержания за счет автоматизации
продаж и размещения в различных цифровых форматах.
Степень
научной
разработанности
исследуемой
проблемы.
Исследуемая нами тема является глобальным индустриальным трендом и
актуальным предметом исследований и работ на соискание научной степени,
которые рассматривают процесс автоматизированного размещения рекламы в
Интернете с ее направленностью на узкие целевые сегменты1.
Важно
отметить,
что
принцип
аудиторного
сегментирования,
применяемый в «программатике», совмещает экспертизу и опыт, накопленные
1
Yuan Y., Wang F., Li J., Qin R. A survey on real time bidding advertising // In Service Operations
and Logistics, and Informatics (SOLI), 2014 IEEE International Conference. – Р. 418–423; Yuan S.,
Wang J., Zhao X. Real-time bidding for online advertising: measurement and analysis // In
Proceedings of the Seventh International Workshop on Data Mining for Online Advertising. 2013,
August; Zhang C. R., Zhang E. Optimized bidding algorithm of real time bidding in online ads
auction. In Management Science & Engineering, 2014 International Conference. – Р. 33–42; Zhang
W., Yuan S., Wang J. Optimal real-time bidding for display advertising. In Proceedings of the 20th
ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 2014, August. –
Р. 1077–1086; Stevenson D. M. Market-based audience costs in real-time bidding advertising
systems. In Proc. of American Marketing Association (AMA) Summer Marketing Educators’
Conference, Chicago, IL, USA, vol. 26. February, 2015; Fernandez-Tapia J. Real-time bidding rules
of thumb: analytically optimizing the programmatic buying of ad-inventory // Laboratoire de
Probabilites et Modeles Aleatoires. 2015, July.
7
за период существования рекламной индустрии, с возможностями современных
технологий. Мы можем увидеть элементы математической методики в
планировании на основе GRP (англ. gross rating point) или TRP (англ. target
rating point). Однако в доцифровую эпоху не существовало возможности
автоматизировать
рекламный
процесс
таким
образом,
чтобы
оценка
эффективности и корректировка показателей происходили в реальном времени,
главным образом потому, что в измерении аудитории в традиционных
рекламных каналах отсутствует возможность технической связки между
аудиторией, медианосителем и рекламодателем. Современная инфраструктура
онлайн-среды позволяет соединить участников рекламного процесса в рамках
всех цифровых устройств.
Мы можем отметить, что возможности «аудиторных закупок» в
определенной степени присутствуют в любом канале коммуникации с разницей
в терминологическом аппарате и проценте погрешности. Таким образом,
«таргетинг» (англ. targeting – целевое сегментирование) всегда выступал
ключевым элементом рекламной коммуникации, со временем трансформируясь
в различные показатели измерения эффективности.
Поэтому
теоретическую
базу
данной
диссертации
составили
фундаментальные труды в области медиапланирования и экономики СМИ.
Экспертами здесь выступают российские ученые Е.Л. Вартанова, С.М. Гуревич,
В.Л. Иваницкий, Г.Г. Щепилова, А.Н. Назайкин, М.М. Лукина 2 , а также
западные коллеги К. Финк, А. Айрис, Ж. Бюген3.
2
Вартанова Е. Л. Медиаэкономика зарубежных стран. – М: Аспект Пресс, 2003; Гуревич С.
М., Иваницкий В. Л., Назаров А. А., Щепилова Г. Г. Основы медиамаркетинга / Под ред. С. М.
Гуревича. – М: МедиаМир, 2007; Иваницкий В. Л. Основы бизнес-моделирования СМИ. – М.:
Аспект-Пресс, 2010; Землянова Л. М. Зарубежная коммуникативистика в преддверии
информационного общества: Толковый словарь терминов и концепций. – М.: Изд-во Моск.
ун-та, 1999; Назайкин А. Н. Иллюстрирование рекламы. – М.: Эксмо, 2005; Он же.
Медиапланирование на 100%. – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2007; Он
же. Практика рекламного текста. – М.: Бератор-Пресс, 2003; Он же. Рекламная деятельность
газет и журналов. Практическое пособие. – М.: РИП-Холдинг, 2002; Он же. Рекламный текст
в современных СМИ. – М.: Эксмо, 2007; Он же. Эффективный рекламный текст в СМИ. – М.:
Изд-во Моск. ун-та, 2011; Основы медиабизнеса: Учеб. пособие для студентов вузов / Под
ред. Е. Л. Вартановой. – М: Аспект Пресс, 2009; Щепилова Г. Г. Как продать рекламу в газете.
– М: РИП-Холдинг, 2006; Щепилова Г. Г. Реклама в СМИ: история, технологии,
8
Непродолжительный период использования возможностей рекламы,
размещенной автоматизированным способом, обусловливает специфику выбора
теоретических источников, т. к. в российской научной литературе не существует
достаточного количества информации, вследствие чего мы ссылаемся на труды
зарубежных коллег по исследуемому вопросу – монографию Дж. Кристала и
работу под общей редакцией О. Буш 4 . Также мы используем тематическую
информацию, опубликованную в периодических изданиях
5
, и доклады
профильных компаний, посвященные как «программатику» в частности6, так и
рекламному рынку в целом7.
Научная новизна. В данном исследовании впервые в отечественной
науке
рассматриваются
принципы
автоматизации
процесса
рекламного
размещения в цифровых медиа, а также использование «больших данных» в
целях увеличения качественных показателей рекламного контакта. В центре
классификация. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 2010; СМИ в пространстве Интернета: Учебное
пособие / Под ред. М. М. Лукиной, И. Д. Фомичевой. – М.: Ф-т журналистики МГУ, 2005;
Яковлев А. А., Чупрун А. Б. Контекстная реклама: основы, секреты, трюки. – СПб: БХВПетербург, 2009.
3
Айрис А., Бюген Ж. Управление медиакомпаниями: реализация творческого потенциала. –
М.: ИД «Университетская книга», 2010.
4
Busch O. (ed.) Programmatic Advertising: The Successful Transformation to Automated, DataDriven Marketing in Real-Time. Switzerland: Springer International Publishing (eBook), 2016;
Cristal G. Ad Serving Technology. USA, San Bernardino, CA. 16 February 2014.
5
Data, data everywhere. The Economist. Feb 27th, 2010; All too much. The Economist. Feb 25th,
2010; Elgin B. The Vanishing Click Fraud Case. BusinessWeek. December 4, 2006; Programmatic
bidding: Buy, buy, baby. The Economist, Sep 2014; McDonough J. How real-time bidding is
changing the way ad inventory is bought and sold, The Gardian, July 2014; Reynolds K. Are Ad
Exchanges and Real Time Bidding The Next Big Thing?; Dreller J. A quick guide to demand-side
platforms; Limon K. The difference between first, second, and third party data and how to use them.
Retargeter blog; O'Hara Cr. When Big Data Doesn't Provide Big Insights, November, 2011.
6
IAB Europe. Road to Programmatic, White Paper. July 2015; IAB Digital Simplified
Programmatic. Sept. 2013; IAB Europe. Programmatic Market Sizing Study, Sept. 2014; Attitudes
towards Programmatic Advertising report, IAB Europe. August 2015; McDonald K. PubMatic
Programmatic Outlook Report, 2015; Google. The arrival of real-time bidding, 2011; Creating
Optimal Customer Journeys With Programmatic Marketing. A WBR Digital Whitepaper Presented
in Conjunction with MediaMath, Spring 2015; Fast take on: Programmatic Media Buying (North
America), MEC Global Report, December 2014; ICD Programmatic Market Forecast, June 2015;
Fisher L. Programmatic Advertising 2015 Outlook , eMarketer February 12, 2015; Доклад
компании ADFOX «Российский рынок RTB в 2013 году».
7
IAB Europe AdEx Benchmark 2012. August 2013; IAB Europe AdEx Benchmark. May 2014.
2015; Доклад АКАР «Объем рекламы в средствах ее распространения в 2014 г.»; Доклад
АКАР «Объем рекламы в средствах ее распространения в январе-июне 2015 г.»; TNS Web
Index.
9
внимания
оказывается
переход
от
традиционного
подхода
к
медиапланированию к принципу демонстрации рекламных объявлений для
аудитории, определенной технологическим путем.
Автор рассматривает функции и роли рекламно-технологических
платформ, представляющих интересы участников, а также автоматизированные
модели размещения рекламных объявлений в онлайн-СМИ. В работе
определены границы таких специфических для рекламно-цифровой отрасли
понятий, как «аукцион в реальном времени», «аудиторные закупки»,
«алгоритмическое
размещение»,
«автоматизированные
закупки»,
«автоматизированные продажи», «большие данные», «платформа спроса»,
«платформа предложения», «платформа управления данными», и других
терминов, которые ранее широко не употреблялись в научной литературе.
Объектом исследования выступает алгоритмический способ размещения
цифровой рекламы, «программатик», как комплекс подходов и методов,
базирующихся
на
технологической
инфраструктуре,
которая
позволяет
автоматизировать процесс покупки и продажи рекламы для релевантной
аудитории.
Предметом
исследования
являются
модели
автоматизированного
рекламного размещения и сферы применения технологических решений
издателями, использующими рекламную бизнес-модель в цифровой среде.
Хронологические рамки исследования. В работе исследован отрезок
времени с конца 2000-х по середину 2010-х гг. XXI века – этапа возникновения
и развития комплекса инновационных подходов к размещению существующих
рекламных форматов. Этот период является показательным, т. к. вследствие
глобальных
финансовых
трансформаций
инструменты
повышения
эффективности стали чрезвычайно востребованы.
Согласно рабочей гипотезе, для того, чтобы оставаться в авангарде
рекламно-технологического прогресса, российским издателям необходимо
обладать
комплексным
пониманием
алгоритмов
работы
экосистемы
автоматизированного способа размещения как на уровне медиа – для апробации
10
новых технологий, так и с точки зрения рекламодателя – в целях формирования
актуального предложения. Сегодня перед менеджерами рекламно-издательской
отрасли не стоит вопрос, стоит ли внедрять данные разработки, т. к. технологии
детерминируют медиабизнес, а коммерческий результат зависит от оперативной
и корректной интеграции технологических решений в сложившуюся структуру
бизнеса.
Цель настоящего исследования – анализ автоматизированных методов
размещения рекламы, которые объединяет «программатик», для определения
основных понятий, ролей участников процесса и способов внедрения
технологических решений в бизнес-модель медиа.
Задачи исследования. Для достижения указанных целей необходимо
было решить следующие задачи:
 рассмотреть терминологию, связанную с процессом автоматизированного
размещения рекламы в Интернете;
 унифицировать понятия, связанные с новым рекламным направлением;
 описать область деятельности платформ-участников рекламного процесса
и их специфические особенности;
 проанализировать место медиа в технологической цепочке;
 провести анализ способов коммерческого использования потенциала
нового направления применительно к медиабизнесу.
Методологическую основу диссертационного исследования составляют
аналитические работы исследовательских компаний, отраслевые доклады,
труды ученых, рассматривающих «большие данные» и «программатик».
Методы диссертационного исследования. В качестве основного в
работе использован системно-структурный подход. В процессе проверки
гипотезы и в целях реализации задач исследования применялись такие методы,
как наблюдение, анализ, синтез, сравнение, которые позволили обобщить
материал по теме работы и классифицировать основные понятия. Для сбора
эмпирического материала использован формат интервью с представителями
компаний, функционирующих в исследуемой отрасли.
11
В
качестве
теоретико-методологической
основы
в
работе
использовался рекламно-ориентированный подход, при котором основным
финансовым источником для медиа служат поступления от продаж рекламы вне
зависимости от среды существования СМИ. В этом случае средства информации
рассматриваются как инструменты маркетингового продвижения (Д. Смаит, Д.
Хесмондхал, А. Айрис, Ж. Бюген, К. Финк, Е. Л. Вартанова, С. М. Гуревич, В.Л.
Иваницкий, А.Н. Назаикин, Г.Г. Щепилова, И. В. Кирия) 8 , основой которого
является анализ закономерностей потребительского поведения (Ф. Котлер)9.
Эмпирическую базу данной работы составляют результаты двух
исследований, проведенных автором:
1) открытые,
семидирективные,
интервью
с
практиками
рекламной
индустрии, активно использующими новую для рынка модель продажи и
покупки рекламы в реальном времени – RTB. Данное исследование было
проведено в период с ноября 2013 г. по март 2014 г., опрошены
представители
7
компаний
(издатели,
агенты
и
представители
технологических структур).
2) закрытые, директивные интервью, с экспертами, подразделенными на 3
категории: а) представители издательского бизнеса; б) топ-агентства и
рекламодатели
8
российского
рынка,
владеющие
собственными
См.: Айрис А., Бюген Ж. Управление медиакомпаниями: реализация творческого
потенциала. – М.: ИД «Университетская книга», 2010; Финк К. Стратегический газетный
менеджмент. – Самара: Корпорация «Федоров», 2004; Основы медиабизнеса: Учеб. пособие
для студентов вузов / Под ред. Е.Л. Вартановой. – М: Аспект Пресс, 2009; Вартанова Е.Л.
Медиаэкономика зарубежных стран. – М: Аспект Пресс, 2003; Гуревич С. М. Экономика
отечественных СМИ. – М.: Аспект Пресс, 2004; Гуревич С.М., Иваницкий В.Л., Назаров А.А.,
Щепилова Г.Г. Основы медиамаркетинга / Под ред. С. М. Гуревича. – М: МедиаМир, 2007;
Иваницкий В. Л. Основы бизнес-моделирования СМИ : учеб. пособие для студентов вузов. –
М.: Аспект Пресс, 2010; Щепилова Г.Г. Реклама в СМИ: история, технологии, классификация.
– М.: Изд-во Моск. ун-та, 2010; Назайкин А.Н. Медиапланирование на 100%. – 2-е изд.
перераб. и доп. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2007; Назаикин А.Н. Рекламная деятельность газет
и журналов. Практическое пособие. – М.: РИП-Холдинг. 2002; Кирия И.П. Зарубежный
медиамаркетинг. – М: Издательство «ВК», 2006; Hesmondhalgh D. The Cultural Industries.
London: Sage, 2002; Smythe D. Communications: Blindspot of Western Marxism, Canadian Journal
of Political and Sociat Theory, vol. 1, Nо 3.
9
Котлер Ф. Маркетинг по Котлеру: Как создать, завоевать и удержать рынок. Пер. с англ. –
5-е изд. – М: Альпина Бизнес Букс, 2008; Котлер Ф., Келлер К. Л. Маркетинг менеджмент. 12
изд. – СПб: Питер, 2000.
12
технологическими разработками в области алгоритмической рекламы и
«больших данных»; в) участники, пользующиеся новыми инструментами
через специализированных подрядчиков. Опрос был проведен в сентябре
2015 г., участие приняли представители 19 компаний; условием выбора
экспертов было наличие соответствующей компетенции и опыта работы
по
направлению.
Таким
образом,
со
стороны
медиа
ситуацию
прокомментировали сотрудники ведущих цифровых площадок «Авито»
(Avito),
«ЭдМи
Груп»
(AdMe
и
Group)
медиахолдингов
«РБК»
(РосБизнесКонсалт), «Эйч-Эс-Эм Диджитл» (HSM Digital), «Ридженел
Нетворк» (Regional Network); от лица специалистов крупнейших на
российском рынке рекламно-технологических
платформ выступили
представители холдингов «ДаблЮ-Пи-Пи» (WPP) «Кзаксис» (Xaxis),
«Резолюшн Медиа» (Resolution Media), входящего в сеть «О-Эм-Ди O-Эм
Груп» (OMD OM Group), «Проксимити» (Proximity), входящей в «Би-БиДи-О Груп» (BBDO Group), платформ спроса крупнейших рекламодателей
Рунета – компаний «Лямода» (Lamoda) и «Тинькофф Банк» (Tinkoff Bank);
сотрудники
рекламных
агентств,
не
владеющих
собственными
технологическими платформами и являющихся локальными брендами
«Артикс
Интернет
Солюшнс»
(Аrtics
Internet
Solutions),
«Промо
Интерэктив» (Promo Interactive) – российское агентство, с 2011 г.
входящее в «Огилви Груп» (Ogilvy Group), «Веритас» (Veritas) и «Айтек
Груп» (ITECH.group).
3) вторичный анализ данных, полученных вследствие изучения отраслевых и
авторитетных
докладов
(white
papers),
статистических
данных,
результатов исследований компаний, таких как «Ай-Э-Би» (IAB), «Ай-ДиЭс» (IDS), «иМаркетер» (eMarketer), «Магна Глобал» (MAGNA GLOBAL),
«ПабМатик» (PubMatic), «ЭдФокс» (AdFox) и др.
В
результате
автору
удалось
проинтервьюировать
ведущих
представителей формирующейся в России экосистемы «программатика» как со
стороны
заказчиков
(рекламодателей
и
агентств),
так
и
со
стороны
13
исполнителей
(медиа).
При
анализе
данных
использовалась
методика
структурирования информации: осевое, открытое и избирательное кодирование.
В
процессе
конференций
и
исследования
частных
использовались
семинаров
с
материалы
практиками
научных
информационно-
технологической индустрии, статистические отчеты.
Положения, выносимые на защиту:
1) «Большие данные» – это понятие, которое объединяет совокупность
подходов к хранению массивов информации любых объемов и управлению ими.
«Большие данные» сегодня проникают во все сферы деятельности человека, и
их технологические возможности дополняют базовые принципы рекламной
коммуникации. Оборот рынка цифровой рекламы достиг текущего объема и
доли в том числе за счет методов работы с данными, которые показали высокую
результативность на примере контекстной и поисковой рекламы. Эволюция
аудиторного таргетинга и популяризация идей «программатика» были бы
неосуществимы без возможности размещать рекламу с привязкой к портрету и
сфере интересов пользователя в Интернете, для чего используются механизмы
«больших данных».
2) Принцип сегментации аудитории – таргетирования – базово заложен в
рекламе. В доцифровую эпоху использовались «ручные» инструменты
классического медиапланирования: количественные показатели, полученные с
помощью моделирования результатов, дополнялись опытом и интуицией
отдельных специалистов. Интернет-реклама в целом и «программатик» в
частности позволяют автоматизированно использовать эмпирические данные
для управления ходом рекламной кампании в реальном времени, чтобы с
помощью математических алгоритмов оптимизировать путь пользователя от
момента контакта с рекламным сообщением до совершения конечного действия.
3) Ключевая особенность Интернета как канала состоит в том, что
аудитория потребляет, производит и распространяет контент одновременно, что
влечет изменения в коммерческой стратегии СМИ. Модель сбора платы за
14
доступ к контенту в цифровой среде не получила широкого распространения,
ставка по-прежнему делается на рекламную составляющую. Однако в этой
плоскости кроется ключевое отличие: продукт в Сети предстает в различных
форматах
и,
подстраиваясь
под
пользователя,
может
существенно
видоизменяться. «Программатик» как автоматизированный способ продажи и
размещения различных рекламных форматов из «одного окна» позволяет
соотнести изменения в медиапотреблении и способах доставки содержания с
целью максимизации доходов издателя.
4) Парадокс автоматизации заключается в том, что интеграция новых
технологий
«Молодость»
требует
трудовых
направления
ресурсов
накладывает
с
уникальной
ограничения
компетенцией.
на
уровень
проработанности темы: индустриальные стандарты услуги по алгоритмическому
размещению размыты и не определены единым классификатором. В работе
вводятся
в
оборот
понятия
и
исследуются
явления,
способствующие
перспективе дальнейшего изучения темы практиками и теоретиками отрасли.
Теоретическая
и
практическая
значимость
работы.
Научные
результаты и выводы исследования могут быть использованы для дальнейшего
изучения автоматизированных методов рекламного размещения и анализа
феномена «больших данных» с точки зрения их роли в рекламной индустрии.
Практическая значимость работы состоит в том, что автор провел
комплексный анализ функционирования востребованного на современном
рынке цифровой рекламы алгоритмического способа ротации различных
рекламных форматов в привязке к информации об интересах аудитории.
Важным является изложенное в работе понимание терминов, определяющих
процесс размещения и его автоматизацию, их отграничение от вольно
трактуемых синонимов. Результаты экспертных опросов представителей
компаний, для которых применение новых рекламных технологий явилось
экспериментальным полем деятельности с момента появления инструментария и
экосистемы на российском рынке (2012-2013 гг.), могут быть полезны
15
теоретикам для развития научной составляющей, так как ранее подобные
исследования не проводились.
Содержащиеся в диссертации наработки, основанные на анализе
эмпирического
материала,
направлены
на
развитие
профессиональных
компетенций представителей российских медиа и на улучшение ориентации в
пространстве цифровой рекламы. Результаты исследования могут быть
использованы при подготовке специалистов-теоретиков рекламной отрасли и
менеджеров цифровых СМИ.
В соответствии с указанными целями и задачами была определена
следующая структура исследования. Работа состоит из введения, трех глав,
заключения, списка литературы и приложения. Объем исследования составляет
157 страниц. Объем приложения – 10 страниц.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Автор рассматривает базовые аспекты автоматизации размещения
цифровой
рекламы,
описывает
функциональное
назначение
рекламно-
технологических платформ, представляющих интересы рекламодателей и медиа.
Во
Введении
обоснована
актуальность,
научная
новизна
темы;
определена степень изученности вопроса; приведена характеристика объекта и
предмета исследования; сформулированы цели, задачи, гипотеза исследования;
выявлены
теоретико-методологические
основы
работы;
обозначена
эмпирическая база и практическая значимость диссертации; изложены
положения, выносимые на защиту.
Глава
1
«Индустриальный
контекст
развития
рекламных
технологий» состоит из трех параграфов. В первой главе рассматриваются
предпосылки формирования автоматизированного подхода к размещению
традиционных рекламных форматов, дана характеристика текущему состоянию
рынка интернет-рекламы, сделан акцент на специфику онлайн-продвижения.
Автор рассматривает такие понятия, как «большие данные», «аудиторные
16
закупки», «машинное обучение», «предиктовая аналитика», «маркетинг,
стимулирующий к действиям», «количественные и качественные показатели
рекламной кампании».
В параграфе 1.1. «Текущее состояние рынка онлайн-рекламы»
приведены исследовательские данные по темпам развития рекламной индустрии
в Интернете в сравнении с традиционными каналами коммуникации. На
востребованность нового подхода у рекламодателей влияют численности
аудитории цифрового канала, темпы проникновения Интернета и покрытия
Сети. Приводя статистические данные, мы говорим про конкурентные отличия
онлайн-рекламы, которые позволили этому сегменту занять большую долю
среди каанлов продвижения.
Репрезентативность приведенной информации дополняют сведения по
другим странам, в частности, приводится сравнительная информация по Европе
и США, как по наиболее развитым регионам мира в области цифровой рекламы.
Объем рынка является одним из ключевых критериев оценки привлекательности
и развитости индустрии, что нельзя не учитывать в контексте нашей работы.
В параграфе 1.2. «Особенности рекламы в Интернете» обращается
внимание на специфику канала, его вариативность с точки зрения рекламных
форматов и направлений, в которых должны ориентироваться издатели, изучая
конкурентную
среду.
Если
традиционные
рекламные
каналы
(пресса,
телевидение, радио) отличаются своей целостностью и при планировании
проходят «одной строкой» в бюджетировании рекламодателей, то рекламу в
Интернете характеризует наличие множества подкатегорий, которые различны
по принципам работы, целям и задачам. Учитывая фокус нашей работы, мы не
углубляемся в сравнительный анализ, а делаем акцент на формате дисплейной
(медийной) рекламы
10
, обосновывая подобный выбор спецификой СМИ,
использующих рекламную бизнес-модель.
10
Данные понятия в работе являются синонимами.
17
В этом параграфе мы рассматриваем ключевые термины, позволяющие
подойти к исследованию «программатика» с соотвествующим набором
определений.
В заключительном параграфе 1.3. первой главы, «Влияние “больших
данных” (Big Data) на рекламную отрасль», дается краткий экскурс в
историю
возникнования
«программатику»
стать
«больших
конкурентным
данных»,
способом
которая
позволила
размещения,
основное
преимущество которого непосредственным образом связано с использованием
накопленной информациии и состоит в возможности покрытия целевой
аудитории вне зависимости от мест размещения рекламы. Подобный механизм
был бы невозможен без соотвествующей технологической инфраструктуры,
позволяющей хранить, обрабатывать, структурировать массивы данных, и далее
использовать
эту
информацию
соразмерно
задачам
маркетингового
продвижения.
В данном параграфе говорится о потребностях, которые стимулировали
работу над подобной технологией, объясняется происхождение понятийного
ряда, а также рассматриваются предпосылки к внедрению этих решений в
рекламную сферу. Мы обращаем внимание на методы работы с информацией
как с коммерческой, так и с маркетинговой точек зрения. Во-первых, издатель
может использовать накопленные сведения для извлечения дополнительной
прибыли, продавая эти данные заинтересованным игрокам. Во-вторых,
дополнительная информация позволяет расширить представление об аудитории
СМИ, ее потребностях, интересах, позволяя выгодным образом интегрировать
эти данные в работу различных департаментов внутри медиапредприятия – от
маркетинга до редакции.
Глава 2 «Технология автоматизации процесса размещения рекламы
в цифровой среде» состоит из двух параграфов и посвящена возникновению
феномена «программатика». В ней рассматривается способ размещения с
позиции двух участников процесса – рекламодателей и издателей, которые в
18
равной степени заинтересованы в эффективном использовании технологий,
позволяющих решать поставленные задачи.
В первую очередь, рекламодатели ожидают получить со стороны медиа
конкурентоспособный сервис, качество которого соответствует уровню услуг,
предлагаемых рынком рекламы в данный момент времени. Издатели, в свою
очередь, стремятся к такому уровню монетизации, при котором процент
выручки достигает максимума. Удовлетворению этих главных потребностей
служат возможности «программатика», которые за счет высокого уровня
автоматизации делают процесс размещения рекламы прозрачным, комфортным
и взаимовыгодным. Успешность решения задач участниками процесса зависит
от глубины их погружения в тему, с целью чего вопрос исследуется на
различных
уровнях
–
начиная
от
экскурса
в
историю
зарождения
автоматизированного подхода и завершая кратким описанием технических
деталей функционирования платформ, представляющие за интерес участников
рекламной коммуникации.
Мы также приводим актуальные данные об объеме средств, которые
привлекала новая индустрия на российском и зарубежных рынках. Текущая
финансовая емкость и темпы роста автоматизированного способа размещения
рекламы наглядно демонстрируют позитивную динамику на мировом уровне
(так, по оценкам «Магна Глобал», к 2018 г. расходы на алгоритмическую
рекламу достигнут 53 млрд долл. во всем мире11).
В параграфе 2.1. «Предпосылки возникновения нового способа
ротации традиционных рекламных форматов» мы говорим про новый способ
размещения традиционных рекламных форматов вследствие технологического
прогресса, с которым связан рост рекламы в Интернете. Сначала рекламодатели
размещали статические дисплейные баннеры, затем появилась вариативность
как с точки зрения рекламных форматах, так и в инструментах цифрового
продвижения. Таргетирование на основе пользовательских запросов в свое
11
MAGNA
GLOBAL’s
New
Programmatic
Forecasts.
URL:
http://www-wpstage.magnaglobal.com/wp-content/uploads/2015/05/MAGNAGLOBAL_Programmatic_PR_
09262014.pdf (дата обращения: 01.04.2015).
19
время стало прорывом с точки зрения эффективности, сделав возможным
продвижение продуктов среди той аудитории, которая на данный момент
максимально заинтересована в рекламном предложении.
Стимулом
идентификации
для
развития
аудитории
по
«программатика»
интересам
послужил
пользователей,
механизм
связанных
с
потребляемым контентом, посещаемыми веб-страницами, онлайн-транзакциями
и другими действиями, которые возможно отследить с помощью в цифровой
среде. Способ размещения рекламы для целевой аудитории вне зависимости от
посещаемых ресурсов получил название «аудиторные закупки», и выступает
альтернативой классическому подходу, при котором тематика определяет
целевую аудиторию. Таким образом, у рекламодателей появилось две
принципиально новых опции: 1) возможность размещать рекламу для
пользователей, сегментированных определенным образом, без привязки к
местам размещения; 2) динамичное управление закупочной стоимостью,
которое стала возможным благодаря аукционному принципу, использующемуся
в RTB.
Эти два принципа положили начало развитию автоматизированного
подхода. Часто можно заметить неопределенность в понятиях «программатик» и
«аукцион в реальном времени»: RTB в конце 2000-х гг. не представлял собой
новый вид рекламы, а являлся одним из методов ее автоматизированного
размещения, впоследствии став основой для дальнейшего развития в данном
направлении.
Задача параграфа 2.2. «Рекламный аукцион в реальном времени и
модели
прямого
автоматизированного
размещения»
в
том,
чтобы
дифференцировать понятия «программатик», «аукцион в реальном времени» и
их производных, а также устранить разночтения в толковании этих терминов.
С
аукционной
модели
начинается
история
автоматизированных
размещений, и в данном параграфе мы рассматриваем движение от первых
опытов к возможностям, доступным в 2015 г.: мы анализируем особенности
функционирования рекламной биржи и ограничения, связанные с процессом
20
планирования. Аукцион позволяет выкупать рекламный инвентарь в диапазоне
желаемой стоимости, однако в процессе можно управлять одним из трех
параметров: либо ценой, либо объемом, либо сроками. Также мы обращаем
внимание на специфическое ограничение «аудиторных закупок»: емкость всегда
зависит от выборки пользователей (аудиторного сегмента), созданной по
определенным критериям. Если сегмент пользователей с обозначенными
характеристиками конечен с точки зрения их численности, то и бюджет
рекламной кампании будет иметь пропорциональные ограничения.
Отдельное
автоматизированного
внимание
мы
размещения,
обращаем
которые
по
на
своей
модели
сути
прямого
аналогичны
традиционной схеме отношений между издателями и рекламодателями с
ключевым изменением в формате: процесс автоматизирован посредством
технологических платформ. Сегодня эти подкатегории вызывают путаницу у
игроков рынка ввиду отсутствия четкой дифференциации и кратковременности
их практического применения. Мы говорим о разнице в использовании
«гарантированной
модели»
(англ.
programmatic
guaranteed)
и
«привилегированных сделок» (англ. preferred deal), которые выступают
производными
метода прямого
автоматизированного размещения
(англ.
programmatic direct) – категории автоматизированного способа размещения, в
которой не используется принцип аукциона.
Глава
3,
«Система
автоматизированного
взаимодействия
рекламодателей и издателей», состоит из двух параграфов, в которых
рассматриваются методы адаптации новых услуг в рамках сложившейся
рыночной парадигмы и текущий статус использования инструментов игроками
рынка.
В параграфе 3.1. «Технологические платформы как новый механизм
взаимодействия участников рекламного процесса» мы рассматриваем
функциональное назначение платформ спроса и предложения, которые в
автоматизированном способе размещения представляют интересы основных
участников – продавцов и покупателей рекламного инвентаря соответственно.
21
Какой бы способ размещения ни был выбран игроками в случае автоматизации,
всегда
подразумевается
наличие
соответствующей
технологической
инфраструктуры.
Интересы рекламодателей представлены платформой спроса (англ.
demand side platform, сокр. DSP), которая позволяет управлять различными
параметрами размещения, контролировать ход кампании и отслеживать
эффективность в реальном времени. Ввиду специфики работы мы не
углубляемся в технические характеристики системы, а говорим про настройки
рекламного размещения, учет которых отражается на качественных показателях
размещения и на результатах рекламной компании.
Сторона издателей в автоматизированном процессе представлена
платформой предложения (англ. supply или sell side, сокр. SSP), используя
которую издатель может комбинировать различные модели продаж рекламного
инвентаря. Общие рекомендации коллег с международных рынков сводятся к
тому, чтобы медиа ориентировались на следующую последовательность в
реализации трафика: а) прямые сделки, совершенные автоматизированным либо
традиционным способами; б) привилегированные сделки и частные аукционы, в
ходе которых пул клиентов строго контролируется и инвентарь реализуется с
минимальной скидкой; в) продажа остаточного трафика на открытом аукционе с
бóльшим дисконтом от основной стоимости и с регулированием доступа для
различных категорий рекламодателей.
В параграфе 3.2. «Практика использования автоматизации игроками
рекламной индустрии» мы приводим результаты экспертных опросов
представителей российского рекламного рынка и мнения западных коллег.
Структурно наш опрос разделен на два блока, что обосновано хронологией:
первая часть интервью была проведена через год после прихода метода RTBзакупок на локальный рынок в период с сентября 2013 г. по март 2014 г.;
эксперты второй волны отвечали на вопросы, касающиеся не столько способа
аукционного размещения, сколько «программатика» в целом.
22
По
локального
результатам
рынка
практических
оценок
автоматизированных
мы
обобщили
размещений,
тенденции
выявили
общие
закономерности и проблемы, которые активно обсуждаются участниками
рынка.
В Заключении представлены выводы, полученные в ходе работы над
диссертацией. Мы обращаем внимание, что к возможностям «программатика» и
«больших данных» наблюдается повышенный интерес со стороны участников
рекламного рынка, и на мировом уровне это подтверждается данными по
обороту и доле цифровой рекламы, размещенной автоматизировано. В связи
этим проведенное исследование приобретает актуальность в масштабах
российского рекламного рынка, представители которого стремятся оперативно
интегрировать лучшие практики мировых разработок в отрасли.
Список литературы содержит 193 источника.
В Приложение включены: 1) матрицы экспертных интервью; 2) словарь
терминов, употребляемых в автоматизированной рекламе.
Результаты работы были апробированы на Международных научных
конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2013»
(МГУ имени М. В. Ломоносова, Москва, 2013), «Ломоносов-2014» (МГУ имени
М. В. Ломоносова, Москва, 2014), «ИММАА-2015» (International Media
Management Academic Associational Annual Conference, IMMAA) и отражены в
трех публикациях (статьях). Автор также внедрял результаты исследования в
свою
практическую
деятельность
в
качестве
руководителя
отдела
алгоритмических продаж в медийно-технологической компании «ДэйтаЦентрик Альянс» (Data-Centric Alliance, DCA) с 2013 г. по настоящее время, а
также в программу преподавателя бизнес-школы «Мастер бренд» (MasterBrand
Business School) курса «Диджитл Брендинг» (Digital Branding) и школы данных
«Билайн» курса «Дэйта Эм-Би-Эй» (Data MBA).
23
Основные положения диссертации изложены в трех публикациях в
изданиях из перечня ведущих рецензируемых научных журналов ВАК РФ:
1. Калайтанова Н. Н. Технология RTB в медийном бизнесе //
Меди@льманах. – 2013. – № 6. – С. 103–111 (0,6 п. л.).
2. Калайтанова Н. Н. Использование программных алгоритмов для
получения дополнительной прибыли информационным ресурсом //
Гуманитарные и социальные науки. – 2014. – № 3. – С. 210–216. – Режим
доступа: http://www.hses-online.ru/2014/03/22.pdf (0,4 п. л.).
3. Калайтанова Н. Н. Диверсификация и расширение журнального бренда //
Гуманитарные и социальные науки. – 2014. – № 6. – С. 204–213. – Режим
доступа: http://www.hses-online.ru/2014/06/22.pdf (0,5 п. л.).
Научные публикации в других изданиях:
4. Калайтанова Н. Н. Технология RTB в медийном бизнесе // Материалы
международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых
«Ломоносов-2013». – М., 2013. (0,1 п. л.)
5. Калайтанова Н. Н. Преимущества технологии алгоритмизированного
размещения рекламы для издателей и рекламодателей в сегменте цифровых
медиа // Материалы международной научной конференции студентов,
аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2014». – М., 2014. (0,1 п. л.)
6. Калайтанова Н. Н. Цифровые ресурсы СМИ в процессе алгоритмического
размещения рекламы // Материалы международной научной конференции
студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015». – М., 2015.
(0,1 п. л.)
7. Kalaytanova N. Programmatic Selling in Online Media Business Model //
International Media Management Academic Association (IMMAA) 2015. – Moscow,
2015. – P. 307–309. (0,1 п. л.)
Общий объем публикаций – 2 п. л.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
21
Размер файла
388 Кб
Теги
business, реклама, размещения, advertising, автоматизация, медиабизнесе, media, programmatic, цифровой
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа