Статья

Как реклама превращает данные в деньги

мобильная версия
, Текст: Алима Нургазиева

Современная интернет-реклама использует технологии больших данных для точного таргетинга и персонализации рекламного контента. За мгновение, которое проходит между кликом пользователя и загрузкой страницы, роботы успевают проанализировать огромное количество информации, сравнить данные пользователя с настройками рекламной кампании, сделать аукционную ставку и выдать подходящий под данный профиль контент. Откуда берутся данные и что с ними происходит дальше? Как технологии автоматизируют рекламу и нацеливают ее не только по местонахождению, полу и возрасту, но и по намерениям, интересам или даже поведенческим шаблонам? Разбираем подробно, как работают большие данные в рекламе.

Мировой рынок больших данных и бизнес-аналитики достигнет $150,8 млрд в 2017 г., увеличившись, по прогнозам IDC, на 12,4% по сравнению с 2016 г. Больше половины мировых расходов на большие данные приходится на США и всего 2,1% формирует Центральная и Восточная Европа – регион, в котором Россия лидирует по объемам расходов (36% от всего региона). Больше других отраслей на такие технологии тратятся банковский сектор (14,7%), телеком-операторы (12,5%) и центральные правительства (12%). Долгосрочный потенциал, по мнению исследователей, имеют производство, коммунальные службы и органы местного самоуправления.

Однако есть еще одна отрасль, малоизученная и невидимая для глаз простого обывателя, именно она определяет, какой баннер вы увидите, зайдя в интернет. Programmatic-реклама — интернет-реклама, которая закупается автоматически при помощи специального ПО. Технологии больших данных помогают фильтровать и анализировать огромные массивы данных, изучать поведение пользователей в сети, смешивать с офлайн-данными и составлять профили пользователей, на которых будет направлен контент определенных рекламодателей.

«Смешивание онлайн- и офлайн-данных позволяет более полно рассмотреть поведение пользователя, так как в интернете он выражает лишь некую часть своих привычек и интересов. В результате портрет одного и того же человека онлайн и офлайн может очень сильно различаться. Объединение этих сфер позволит еще более точно определять ключевые характеристики пользователя, — комментирует Александр Логачев, директор по разработке рекламных и аудиторных технологий Rambler&Co. — Для работы с данными мы используем собственные технологии, созданные внутри Rambler&Co. Они основаны как на открытых решениях, таких как Hadoop, Spark, Kafka, Aerospike и пакетах машинного обучения XgBoost, VW, Tensorflow, так и на наших разработках и модификациях алгоритмов».

Основные игроки

В programmatic-закупке основными игроками, как и на любом рынке, выступают продавцы и покупатели, а также различные посредники (биржи, агрегаторы). По данным IAB Russia, в России работает 12 DSP-платформ, систем для покупки показов рекламы, 5 полнофункциональных платформ для управления данными, по 7 поставщиков «сырых» и обработанных данных, а также доступно 5 бирж данных (data exchange), где происходит безопасный обмен внешними данными между поставщиком и покупателем. «На нашей бирже данных 1DMC принцип обмена знаниями строится на сохранности и конфиденциальности данных — все данные находятся на стороне поставщиков, а обогащение происходит при помощи аналитических моделей, формирующих выводы об аудитории на основе данных поставщика», — подчеркнул Денис Афанасьев, генеральный директор CleverData.

Поставщиками данных могут быть сторонние компании, которые хранят большой объем пользовательских данных и хотят их монетизировать. Это могут быть популярные онлайн-сервисы и магазины, мобильные приложения, платежные сервисы, телекоммуникационные компании, интернет-форумы, рекламные и коммуникационные платформы и т.д. При этом данные могут продаваться как в сыром виде, так и в обработанном – в виде сформированных аудиторных сегментов. Стоимость данных в чистом виде оценить практически невозможно, т.к. «сырые» обезличенные данные о посещениях и переходах пользователей по страницам сайта не стоят ничего, пока они не будут соответствующим образом обработаны, проанализированы и применены для конкретной практической цели. Поэтому большая часть данных продается вместе с инвентарем (рекламными площадками) и стоит тысяча пользователей от 10 до 50 рублей.