С вероятностью до Яндекса

Из чего складывается таргетинг в Интернете?

• география, сайт, формат и технология баннера, слова на странице,
  слова из поиска, браузер, провайдер
• параметры контакта c ID (регистрация, частота)
• знание о пользователе

В чем проблема? География и население давно уже стали стандарными и бесплатными информационными факторами таргетинга. Эти параметры легко контролируются. Куда сложнее определить точный «соцдем» -  пол, возраст, доход. Мужчины охотно покупают «женские товары», старики ведут себя как дети, богатые как бедные и наоборот. А выходные персональные данные нередко пытаются скрыть...  

Но как бы ни тасовались параметры внутри тусовок,  люди все так же делятся на 5 возрастных (если не реальных, так психологических) категорий, ведут себя как мужчины и женщины (даже не смотря на смену пола), а кошелек все так же тянет на «премиум», «миддл» и «лоу».

Яндекс считает: в Интернете актуальны не официальные данные и не природные свойства, а поведенческие паттерны. Массовый интернет-поиск, породивший такое «чудо», как запрос и контекстная реклама, требует особой, вероятностной и многомерной модели таргетинга, который опирался бы не столько на реальные или даже заявленные метрики, сколько  на живое поведение в сети, где российских обитателей, по разным данным, - уже от  30 до 50 млн.

Именно такую социально-демографическую модель, компания и собирается внедрить на рынок с 1 сентября. Стоить такая реклама будет в полтора раза больше прежнего, зато вероятность попадания обещается в два раза выше, чем, если действовать наугад. Так, при выборе нужной аудитории из всех пользователей Яндекса пол определяется с вероятностью 74%, а самая большая возрастная группа  (от 25 до 34 лет)  - с вероятностью 45%. Когда реклама таргетируется на меньшую аудиторию, точность определения демографии возрастает. Например, при охвате половины каждой из аудиторий вероятности составят 85% и 52%.

На пресс-конференции журналистам была представлена новая технология - Крипта, созданная на основе непрерывного машинного обучения Матрикснет ранжированию поисковых запросов Яндекса. С помощью сложной и тяжеловесной формулы Крипта способна исследовать, сопоставить и увязать несколько сотен факторов, включая наличие определенных слов, длину запроса, период активности за сутки и т.д.

Отличать мужчин от женщин робота учили на сотнях тысяч примеров, для чего использовалась обезличенная информация о поле и возрасте пользователей из сети профессиональных контактов «Мой Круг». Эксперты Яндекса предпочитают больше доверять серьезным деловым разговорам, чем регистрационным данным более популярных сетей, включая  «Одноклассников». Информация прошла перекрестную проверку с указаниями тех же пользователей в профиле на Яндексе. Оставшийся миллион   анкет с наиболее достоверной информацией и собранными сведениями о поведении в сети стал основой обучения Крипты. Выборку разделили на две группы - 700 тысяч для тренинга и 300 для проверки. Робот сам отобрал 300 наиболее важных факторов для определения пола и возраста, а также рассчитал значимость каждого из них.

Теперь доподлинно известно - поделился с журналистами Лев Глейзер - что, несмотря на женское имя Крипта, на 60%  - мужчина и лишь на 40% - женщина.

Новая система таргетинга актуален не для всех товаров - ей не дается аудитория нишевых товаров и товаров премиум-сегмента (баннеры последних обитают, как правило, на главной странице поисковика и в таргетинге вообще нуждаются). Лучше же всего робот осваивает товары массового спроса, количеством 1 млн и выше. Так, CRM размещения рекламы двух разных автомобильных брендов -  популярного и нишевого, показал бурю кликов на баннер с «крутой тачкой» и штиль среди нелояльных к рекламе поклонников более интеллигентной марки. Оказалось, что последние рекламу не жалуют и заходят на автомобильные сайты лишь когда хотят совершить покупку. Для узких сегментов лучшим средством таргетинга пока остаются обычные глубинные интервью.

Но у Крипты есть и преимущество -  помимо поведенческой направленности и охвата всех без исключения интернет-пользователей, робот мгновенно реагирует на постоянно обновляющийся корпус данных  Яндекса - благо так называемые «куки» сохраняются в браузере достаточное время.

Социально-демографический таргетинг - лишь начало большого пути робота, считают в Яндексе. В будущем Крипта сможет различать пользователей по любым поведенческим признакам, предпочтениям и привычкам, объединяющим их в группы, при этом робот никогда не узнает, как выглядят и чем различаются люди в реальной жизни. Пока же ему доступны 5 возрастных групп, 2 группы доходности и 2 пола.  

В результате пользователи увидят ту рекламу, которая их интересует, и личная связь человека с компьютером (точнее, миф о ней) будет еще крепче. Рекламодатели сэкономят на ошибках прежних систем (понятно, что «первая ласточка» обойдется клиенту подороже) и смогут предлагать разную рекламу разной аудитории. Интернет-рынок получит больше денег рекламодателей за счет выделения целевых групп и дешевизны контакта.

Яндекс спешит подчеркнуть, что крупномасштабный, вероятностный и поведенческий, а не «паспортный»  характер работы Крипты исключит все страхи, связанные с сохранением личных данных, а умение робота сочетать самые причудливые факторы уже сейчас заставляет оспорить некоторые расхожие маркетинговые стереотипы и обнаружить нечто специфическое именно для поведения в сети. Например, двое пользователей вероятнее всего с одного компьютера будут смотреть один и тот же новостной портал.

Правда, адекватных инструментов проверки нового таргетинга пока не изобретено, да и дорого это, разве, что поставить на баннер счетчик TNS или воспользоваться асессорской панелью (самая большая, по словам Льва Глейзера, содержит порядка 250 000 анкет). Так что привлекать рекламодателей придется теперь многомерностью факторов и мегабайтами формулы. Может, все же сделать Крипту блондинкой и посадить на ресепшн?