Проведенный в первой главе анализ приемов интернет-рекламы поставил перед нами цель построения методики оценки и повышения эффективности рекламных кампаний на базе модели реакции посетителей. Таким образом, наша работа базируется на следующих утверждениях:- Интернет-реклама схожа с традиционной в следующих моментах: имеется объект и субъект рекламного воздействия (рекламное сообщение и посетитель), и, в целом, все приемы как традиционной, так и интернет-рекламы, универсальны и подходят для любых рекламных кампаний.
- Интернет-реклама содержит в себе ряд коренных отличий от традиционной: рекламное воздействие, в основном, строго персонализировано. То есть один показ рекламы наблюдает только один посетитель или же строго определенное количество посетителей (в случае рекламы с использованием E-mail- рассылок). Аудиторию интернет-рекламы гораздо проще определить с использованием технологических средств (счетчики, cookie), чем аудиторию традиционных рекламных носителей. То есть зачастую отпадает необходимость в использовании дорогостоящих опросов и прочих неточных механизмов. Существует возможность персонализации рекламного воздействия. Возможна оценка реакции посетителя на рекламное сообщение, а не только комплексная оценка всей рекламной кампании (при помощи показателя CTR).
- На сегодняшний день в академических работах можно выделить три наиболее распространенных класса моделей: модели охвата/частоты (моделирование распределения показов PC аудитории), агрегирующие модели рекламного отклика (моделирование оценок эффективности рекламных кампаний), комплексные модели планирования рекламных кампаний (составление оптимальных бизнес-планов).
- В существующих исследованиях, методиках и моделях не установлена связь между первым и вторым классом моделей, хотя комплексные модели активно используют агрегирующие модели.
- Для интернет-рекламы, в связи с возможностью оценки реакции только на рекламное сообщение, возможно создание нового класса моделей: модели реакции посетителей. Такие модели кроме непосредственной оценки привлекательности рекламного сообщения для аудитории будут связывать модели охвата/частоты и агрегирующие модели. Модели охвата/частоты в данном случае инкапсулируются в модели реакции посетителей, которые, в свою очередь, являются составной частью комплексных моделей.
- На базе создаваемой модели возможно создание методики планирования и повышения эффективности рекламных сообщений в Интернет. Повышение эффективности возможно за счет персонализации рекламы (таргетинга), увеличения визуальной и содержательной привлекательности и прочих приемов.
Специфика задачи ставит теоретической основой данной методики методы экономико-математического моделирования, работы отечественных и зарубежных ученых в области моделирования рекламных процессов, наработки исследовательских компаний по оценке эффективности рекламы, а также работы по типологии восприятия интернет-пользователей. Создание
методики предполагает подробный анализ моделей рекламных процессов и методик оценки эффективности рекламных кампаний, собранных, в основном, из зарубежных академических кругов за последние 20 лет. Итак, все многообразие моделей рассматривается с трех точек зрения: модели, направленные на оценку количества людей, попадающих под действие рекламы (модели охвата/частоты); модели рекламного отклика, применяемые для моделирования отдельных параметров эффективности рекламных кампаний, например, осведомленности о товарной марке; и комплексные модели, основанные на моделях рекламного отклика, направленные на полное планирование и задание параметров медиапланов. Первый класс моделей - модели охвата и частоты - ставит перед собой задачу оценки распределения вероятностей разного числа экспозиций для нескольких рекламных носителей/вхождений. Если для рекламы задействован только один рекламный носитель с единственным вхождением в него, то проблема определения охвата достаточно ясна. Оценка аудитории может быть получена при помощи опроса внутри целевого сегмента. Однако, если задействуется более одного носителя, или рекламное сообщение фигурирует несколько раз в одном и том же носителе, сложность проблемы возрастает. Вся проблема заключается в перекрытии или дублировании аудитории. Для примера возьмем 2 неких носителя. При использовании рекламодателем обоих, любой член целевой аудитории может подвержен воздействию Носителя 1, или Носителя 2, или обоих носителей, или даже ни одного из них. Те люди, которые увидят оба сообщения, будут относиться к дублированной аудитории. Такие дубли называют внешними или дублями между носителями. Также возможен другой вид дублирования - внутри носителя. Такие дубли возникают, когда один и тот же человек наблюдает дважды (или больше) рекламное сообщение внутри одного носителя (например, на разных страницах).
Охват определяется как количество уникальных потребителей, увидевших рекламное сообщение один и более раз в разных источниках (носителях) или в одних и тех же источниках несколько раз. Дублирование (N-рование - в случае N рекламных носителей) должно быть известно для оценки охвата, как показано в следующей формуле: Охват = Носитель 1 + Носитель2 - (Носитель 1 и Носитель2) (2.1) В целом, охват вычисляется путем применения"формулы включения-исключения"из теории вероятности [56]. Если Si показывает процент от всей целевой аудитории, подвергшейся единичной экспозиции для всех носителей, S2 - процент аудитории, подвергшейся двойной экспозиции, S3 -процент аудитории, подвергшейся тройной экспозиции и т.д., то R будет искомым значением экспозиции хотя бы одного из носителей при размещении на N носителей: Оценка охвата аудитории журналов включает в себя параметры SI, S2 и охват для двух вхождений одного носителя. В случае же расчета охвата широковещательных носителей измерения не идут дальше Si. Проблема в первом случае состоит в создании модели для оценки тройных и выше экспозиций, во втором - в оценке всех пересечений, поскольку все экспозиции высокого уровня не поддаются измерению с эмпирической точки зрения. Нашей задачей является общий обзор моделей охвата/частоты, поэтому имеет смысл обратиться к работам американских исследователей, которыми был проведен сравнительный анализ этих моделей. Анализ проводился на
значительного большого числа наблюдений (п = 57) печатных рекламных кампаний. Сравнительный анализ моделей охвата/частоты приведен в таблице 2.1 [12]. Как мы видим, модель Кверела (KGD - Kwerel Geometric Distribution) одними из лучших показателей. Поэтому именно она выбрана для детального рассмотрения. В следующем параграфе эта модель будет рассмотрена более детально и будет дано описание модификации этой модели применительно к интернет-рекламе.
Второй класс моделей - модели рекламного отклика - предназначен для моделирования связи рекламных затрат и конечных маркетинговых итогов (обычно это уровень продаж компании или осведомленность о торговой марке). В рекламных исследованиях термин износ означает снижение эффективности рекламного сообщения [23;54]. При этом важно различать забывание и износ. Износ снижает эффективность каждой последующей копии PC, в то время как забывание ведет к общему снижению индекса осведомленности бренда. Т.е. износ связан с эффектами рекламы, когда происходят показы PC, в то время как забывание характеризует снижение осведомленности при отсутствии показов. |