Skaitmeninės reklamos tikslinimo metodai

Kaip atsirado tikslinė reklama ir kodėl ji tapo tokia svarbi

Prisimenu laikus, kai televizoriuje rodė tas pačias reklamas visiems – nesvarbu, ar tau 15, ar 75. Buvo keista, kai vyriškam rodė moterų higienos priemonių reklamas, o vaikams – pensijų fondų pasiūlymus. Internetas viską pakeitė. Skaitmeninės reklamos tikslinimas atsirado ne iš gero gyvenimo – įmonės suprato, kad šaudyti iš patrankos į žvirblius yra ne tik neefektyvu, bet ir brangiai kainuoja.

Pirmosios tikslinės reklamos formos atsirado dar 1990-ųjų pabaigoje, kai svetainės pradėjo rinkti informaciją apie lankytojus. Iš pradžių tai buvo labai primityvūs metodai – pavyzdžiui, jei lankėsi automobilių svetainėje, tau rodė automobilių reklamas. Šiandien situacija pasikeitė kardinaliai. Algoritmai žino apie mus daugiau nei mes patys apie save – kokia mūsų nuotaika, ką planuojame pirkti, net kada geriausias laikas mums parodyti konkrečią reklamą.

Demografinis tikslinimas arba kas tu esi pagal skaičius

Paprasčiausias būdas tikslinti reklamą – žiūrėti į žmogaus amžių, lytį, gyvenamąją vietą ir kalbą. Skamba paprasta, bet net šis bazinis metodas veikia stebėtinai gerai. Jei parduodi slidinėjimo įrangą, nėra prasmės rodyt reklamos žmonėms, gyvenantiems pusiaujo zonoje, kur niekada nesninga.

Demografinį tikslinimą naudoja visos pagrindinės platformos – Facebook, Google, Instagram, TikTok. Kai registruojiesi šiose sistemose, savanoriškai pasakai savo amžių, lytį, kartais net šeimyninę padėtį. Platformos šią informaciją naudoja kaip pagrindą. Pavyzdžiui, jei esi 28 metų moteris iš Vilniaus, tau greičiausiai nerodys protezų ar ramentų reklamų (bent jau kol kas).

Bet čia slypi ir problema. Demografija – tai tik paviršius. Du 35 metų vyrai gali turėti visiškai skirtingus pomėgius, pajamas ir poreikius. Vienas gali domėtis joga ir vegetarišku maistu, kitas – motociklais ir ekstremaliaisiais sportais. Todėl reklamuotojai naudoja kur kas sudėtingesnius metodus.

Elgesio tikslinimas – sekimas internete ir ne tik

Štai čia prasideda tikroji magija. Elgesio tikslinimas stebi, ką darai internete – kokias svetaines lankai, ką ieškoi, kiek laiko praleidai tam tikrame puslapyje, ką įsidėjai į krepšelį, bet nepirkau. Viskas fiksuojama ir analizuojama.

Veikia tai per slapukus (cookies) ir pikselius – mažyčius kodo gabalėlius, kuriuos svetainės įdiegia į tavo naršyklę. Kai vėliau naršai kitose svetainėse, šie slapukai „atpažįsta” tave ir praneša reklamų platformoms, kad esi tas pats žmogus, kuris vakar žiūrėjo batų parduotuvėje. Todėl ir matai tuos pačius batus persekiojančius tave visame internete.

Yra keletas elgesio tikslinimo tipų:

Retargeting – kai reklama seka tave po to, kai aplankei svetainę. Tai ta situacija, kai pažiūri į kelionę į Italiją ir dar dvi savaites matai Romos viešbučių pasiūlymus.

Paieškos tikslinimas – kai Google Ads rodo reklamas pagal tai, ko ieškojau paieškos sistemoje. Ieškojau „geriausi bėgimo bateliai”, gaunu bėgimo batų reklamas.

Turinio tikslinimas – kai reklamos rodomos pagal svetainės, kurioje esi, turinį. Skaitai straipsnį apie sveiką mitybą – gauni maisto papildų reklamas.

Elgesio duomenys yra aukso gysla reklamuotojams, nes jie rodo ne tai, ką žmogus sako apie save, o tai, ką jis iš tikrųjų daro. Veiksmai visada kalba garsiau už žodžius.

Kontekstinis tikslinimas – būk ten, kur tavo klientas

Kontekstinis tikslinimas yra vienas seniausių ir vis dar efektyviausių metodų. Principas paprastas: rodyti reklamas svetainėse ar turinyje, kuris susijęs su tavo produktu. Jei parduodi žvejybos reikmenų, tavo reklamos turėtų būti žvejybos forumuose, straipsniuose apie žvejybą, YouTube vaizdo įrašuose apie žvejybą.

Google AdSense naudoja pažangius algoritmus, kurie skenoja puslapio turinį ir nustato, apie ką jis. Jei straipsnyje daug kartų paminėti žodžiai „receptai”, „kepimas”, „orkaitė”, sistema supranta, kad tai kulinarinis turinys ir rodo atitinkamas reklamas – galbūt virtuvės įrangos ar maisto produktų.

Šis metodas tapo dar svarbesnis po to, kai žmonės pradėjo labiau rūpintis privatumu ir naršyklės pradėjo riboti slapukų naudojimą. Kontekstinis tikslinimas nereikalauja asmeninių duomenų – jam pakanka žinoti, kokio turinio žmogus dabar žiūri.

Geografinis tikslinimas – vietos svarba

Kur esi fiziškai, dažnai lemia, ką nori ar ko tau reikia. Geografinis tikslinimas leidžia rodyti reklamas pagal žmogaus buvimo vietą – nuo šalies lygio iki labai tikslios lokacijos.

Yra keletas geografinio tikslinimo lygių:

Šalies/miesto lygis – naudojamas, kai produktas ar paslauga prieinama tik tam tikrose vietose. Pavyzdžiui, Lietuvos restoranų tinklui nėra prasmės reklamuotis Lenkijoje.

Spindulys aplink vietą – galima nustatyti, kad reklama būtų rodoma žmonėms, esantiems, pavyzdžiui, 5 km spinduliu nuo tavo kavinės. Ypač naudinga vietiniam verslui.

Geofencing – labai tikslus metodas, kai reklamos rodomos tik tam tikroje geografinėje zonoje. Pavyzdžiui, prekybos centras gali rodyti specialių pasiūlymų reklamas žmonėms, kurie yra pačiame prekybos centre arba šalia jo.

Mobilieji telefonai padarė geografinį tikslinimą neįtikėtinai tikslų. GPS duomenys leidžia žinoti, kur žmogus yra beveik kas sekundę. Kai kurios programėlės net stebi, kokiose parduotuvėse lankėsi, kiek laiko ten praleidai. Skamba šiek tiek bauginančiai, bet tai realybė.

Interesų ir pomėgių tikslinimas – kas tau patinka

Socialinės medijos platformos surinko neįtikėtiną kiekį informacijos apie mūsų pomėgius. Facebook žino, kokias grupes sekate, kokius įrašus mėgstate, su kokiu turiniu sąveikaujate. Instagram mato, kokias paskyras sekate, kokias nuotraukas išsaugote. Visa ši informacija naudojama sukurti jūsų interesų profilį.

Reklamuotojai gali pasirinkti iš šimtų interesų kategorijų – nuo „joga” ir „vegetariška mityba” iki „prabangūs automobiliai” ir „investavimas į nekilnojamąjį turtą”. Galima net sujungti kelis interesus – pavyzdžiui, tikslinti žmones, kurie domisi ir fitneso, ir sveika mityba, ir meditacija.

Įdomu tai, kad platformos ne tik stebi, ką darai jų sistemose, bet ir perka duomenis iš trečiųjų šalių. Yra įmonių, kurios specializuojasi duomenų rinkime ir pardavimu. Jos žino, ką perki supermarkete (iš lojalumo kortelių duomenų), kokius žurnalus skaitai, net kokias televizijos laidas žiūri.

Lookalike auditorijos – rask panašius į tuos, kurie jau perka

Vienas gudriausių tikslinimo metodų yra lookalike (panašios) auditorijos. Principas toks: paimi savo geriausių klientų sąrašą ir paprašai platformos (Facebook, Google) rasti panašių žmonių. Algoritmai analizuoja tūkstančius parametrų – demografiją, elgesį, interesus – ir suranda žmones, kurie labai panašūs į tavo esamus klientus.

Pavyzdžiui, jei tavo geriausieji klientai yra 30-45 metų moterys, gyvenančios didmiesčiuose, dirbančios vadovaujančias pareigas ir besidominčios sveikata, sistema ras daugiau tokių moterų. Tikimybė, kad jos taip pat sudomins tavo produktas, yra labai didelė.

Šis metodas veikia stebėtinai gerai, nes remiasi ne prielaidomis, o realiais duomenimis apie tai, kas jau perka. Nereikia spėlioti, kas galėtų būti tavo klientas – jau žinai, kas yra, ir ieškai daugiau tokių.

Lookalike auditorijas galima kurti ne tik iš pirkėjų sąrašo. Galima naudoti svetainės lankytojus, el. pašto prenumeratorius, net žmones, kurie žiūrėjo tavo vaizdo įrašus. Kuo kokybišesnė pradinė auditorija, tuo geresni rezultatai.

Ką daryti su visa šia informacija praktiškai

Jei esi verslininkas ar rinkodaros specialistas, turbūt galvoji, kaip visa tai panaudoti. Štai keletas praktinių patarimų:

Pradėk nuo paprasčiausio. Nereikia iš karto naudoti visų tikslinimo metodų. Pradėk nuo demografijos ir interesų – tai paprasta nustatyti ir veikia neblogai.

Testuok skirtingas auditorijas. Nesusitelk į vieną tikslinimo metodą. Sukurk kelis reklamos rinkinius su skirtingais tikslinimais ir žiūrėk, kuris veikia geriausiai. Galbūt nustebsi – kartais intuicija apgauna.

Naudok retargeting. Žmonės retai perka iš karto. Dažniausiai reikia 5-7 kontaktų su prekės ženklu, kol žmogus nusprendžia pirkti. Retargeting leidžia priminti apie save tiems, kurie jau parodė susidomėjimą.

Sukurk lookalike auditorijas. Jei jau turi klientų bazę, tai aukso gysla. Įkelk ją į Facebook ar Google ir leisk algoritmams rasti panašių žmonių.

Nepamiršk privatumo. Pasaulis juda link didesnio privatumo. Slapukai nyksta, žmonės vis labiau saugo savo duomenis. Investuok į pirmos šalies duomenų rinkimą – el. pašto sąrašus, CRM sistemas. Tai duomenys, kurių niekas negali tau atimti.

Tikslinė reklama nėra raketų mokslas, bet reikalauja laiko ir eksperimentavimo. Kas veikia vienai įmonei, gali neveikti kitai. Svarbiausia – nuolat testuoti, analizuoti duomenis ir optimizuoti. Reklamos platformos duoda neįtikėtinai daug įrankių – reikia tik mokėti jais naudotis. Ir nepamirškite, kad už visų šių algoritmų ir duomenų yra gyvi žmonės su realiais poreikiais. Geriausios reklamos ne tik tiksliai nukreiptos, bet ir suteikia vertę tiems, kurie jas mato.