OpenAdLibraryOpenAdLibrary
Определение

Пользовательская аудитория

Пользовательская аудитория — это целевая группа, которую рекламодатель формирует из собственных данных, например загруженного списка клиентов, посетителей сайта, отслеживаемых пикселем, или пользователей приложения, а не полагаясь на встроенные категории интересов платформы.

Редакционная иллюстрация: Пользовательская аудитория

Пользовательская аудитория — это целевая группа пользователей, которую рекламодатель формирует из собственных данных, а не из предустановленных интересов или демографических категорий платформы. Обычно её создают, загружая список клиентов (email‑адреса, номера телефонов или хешированные идентификаторы), помечая посетителей сайта с помощью tracking pixel, либо подключая активность в приложении, а затем сопоставляя эти данные с базой пользователей платформы, чтобы найти тех же людей на ней.

Три распространённых источника#

Большинство пользовательских аудиторий формируются из одного из трёх источников. Список клиентов — прямой загрузка, обычно email‑адреса или номера телефонов, сопоставляемые с зарегистрированными пользователями платформы, полезные для охвата существующих покупателей с предложениями апсейла или реактивации. Активность сайта или приложения поступает через пиксель или SDK, фиксирующий конкретные действия, просмотры страниц, просмотры товаров, добавления в корзину, покупки — тот же механизм, на котором работают ремаркетинговые кампании. Аудитории взаимодействия создаются из людей, уже взаимодействовавших с рекламой или контентом рекламодателя непосредственно на платформе, например тех, кто посмотрел часть видеорекламы или открыл форму.

Пользовательские аудитории как база для похожих аудиторий#

Помимо таргетинга самой пользовательской аудитории, её основное дополнительное применение — служить базой для расширения похожей аудитории: платформа анализирует общие черты списка и находит новых пользователей, которые им соответствуют. Поэтому качество данных в пользовательской аудитории важно даже тогда, когда рекламодатель не планирует таргетировать её напрямую. Неаккуратный или слишком широкий список приводит к менее эффективной расширенной аудитории, поэтому эти две функции тесно связаны на практике, хотя решают разные задачи.

Первичные данные и ограничения конфиденциальности#

Создание полезных пользовательских аудиторий зависит от надёжных first-party data: чистой, согласованной, напрямую собранной информации о пользователях, а не от сторонних данных, купленных у брокеров. Регулирование конфиденциальности и политики платформ ужесточили требования к идентификаторам, которые можно использовать для сопоставления пользовательской аудитории, и к способу этого сопоставления, в целом переходя к хешированным, согласованным данным, собираемым рекламодателем. Покупателям следует проверять актуальную документацию конкретной платформы относительно требований к сопоставлению и правилам согласия, а не полагаться на устаревшие методы загрузки.

Где это вписывается в нативные и партнёрские воронки#

Пользовательские аудитории более развиты на социальных и поисковых платформах, где масштабно хранится идентификация зарегистрированных пользователей, но сама идея — таргетировать людей на основе данных, которыми вы уже владеете, применима во всех каналах. Рекламодатель, размещающий нативную рекламу через Taboola или Outbrain и имеющий список клиентов или данные, отслеживаемые пикселем, может часто направлять эту аудиторию через подключённую demand-side platform для наложения таргетинга пользовательской аудитории поверх нативного инвентаря, вместо того чтобы полагаться только на встроенный контекстный и geo targeting сети. Это особенно актуально для рекламодателей с уже сформированной клиентской базой, например DTC brands, использующих нативную рекламу вместе с другими каналами, и менее важно для холодных партнёрских предложений без исходных данных о клиентах.

Как поддерживать пользовательскую аудиторию актуальной со временем#

Списки устаревают. Список клиентов, загруженный один раз и никогда не обновляемый, всё дальше отстает от текущего поведения покупателей каждый месяц, а аудитория, основанная на пикселе с коротким attribution window, требует постоянных новых посещений, чтобы оставаться заполненной. Регулярное обновление списков и удаление недействительных идентификаторов сохраняет пользовательскую аудиторию (и любые модели, построенные на её основе) репрезентативной для того, кого бренд действительно достигает сегодня, а не того, кого он достигал год назад.

Часто задаваемые вопросы

Какие данные можно использовать для создания пользовательской аудитории?
Типичные источники включают загруженные списки клиентов, такие как электронные адреса или номера телефонов, активность сайта или приложения, отслеживаемую через пиксель или SDK, а также данные о взаимодействии людей, уже взаимодействовавших с рекламой или контентом рекламодателя непосредственно на платформе.
Является ли пользовательская аудитория тем же, что и похожая аудитория?
Нет. Пользовательская аудитория — это реальная группа, построенная из собственных данных рекламодателя. Похожая аудитория — это отдельная, вновь сгенерированная группа людей, которые имеют схожие характеристики с пользовательской аудиторией, но не входили в исходные данные.
Нужен ли большой список клиентов, чтобы создать полезную пользовательскую аудиторию?
Большинство платформ устанавливают минимальный размер для надёжного сопоставления и моделирования, и очень небольшие списки могут не совпасть с достаточным числом пользователей, чтобы быть полезными для таргетинга или в качестве семени для похожей аудитории. Проверьте актуальную документацию конкретной платформы на предмет минимальных порогов.
Как часто следует обновлять пользовательскую аудиторию?
Регулярно. Аудитории, основанные на пикселе, зависят от скользящего окна атрибуции и требуют постоянных новых посещений, чтобы оставаться заполненными, тогда как загруженные списки клиентов со временем всё дальше отстают от текущего поведения, если их не обновлять.
Команда OpenAdLibrary
АвторКоманда OpenAdLibrary
Рекламная аналитика и исследование нативной рекламы

Мы создаём OpenAdLibrary — открытую платформу для прозрачности рекламы. Ежедневно наши системы собирают живые нативные объявления в Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo и MSN, определяют реального рекламодателя за каждым из них и отслеживают клик до целевой страницы. Эти руководства концентрируют наши наблюдения из этих данных, чтобы вы могли быстрее исследовать рынок.