Як працює таргетинг нативних оголошень (контекстний, за інтересами та після відмови від кук)

Нативні оголошення таргетять користувачів за допомогою суміші контекстних сигналів (сторінка та категорія, яку вони зараз читають), даних аудиторії першої сторони, які мережа вже має (пристрій, геолокація, історія переглядів у власній мережі видавців), та вхідних даних від рекламодавця, таких як пікселі ретаргетингу та сегменти lookalike, які обробляються через аукціон у реальному часі, а не через фіксовану покупку розміщення. Не існує єдиного механізму "нативного таргетингу"; це стек перекриваючих опцій, і те, яку вагу має кожна з них, залежить від мережі та цілей кампанії.

Контекстний таргетинг: найстаріший шар, тепер найстійкіший#

Кожна нативна мережа дозволяє таргетити за контентною категорією та ключовими словами: статті про фінанси, контент про здоров'я, огляди авто тощо. Це найменш інвазивна форма таргетингу, оскільки їй не потрібно нічого знати про конкретного користувача, лише те, що він зараз читає. Це також шар з найбільшою довговічністю в умовах обмеження сторонніх кук, оскільки контекстний таргетинг взагалі не покладається на міжсайтові ідентифікатори.

Контекстний таргетинг у нативних мережах зазвичай глибший, ніж широка категорія. Taboola і Outbrain пропонують таргетинг на рівні сайту та розділу, тож ви можете робити ставки конкретно в вертикаль здоров'я або розділ особистих фінансів видавця, а не на весь його домен. Така деталізація часто є кращим важелем, ніж таргетинг на аудиторію, для рекламодавців у регульованих категоріях, оскільки вона безпосередньо контролює ризик суміжності.

Таргетинг за інтересами та поведінкою#

Окрім контексту, мережі будують профілі інтересів на основі поведінки переглядів у власній мережі видавців (що користувач читає, на що клікає та затримується на сайтах мережі). Це дані першої сторони з точки зору мережі, навіть якщо вони охоплюють багато доменів видавців, оскільки збираються в рамках власних відносин відстеження мережі з цими сайтами. Вони використовуються для створення широких сегментів інтересів (зацікавлені авто, дослідники подорожей, читачі контенту про здоров'я), які рекламодавці можуть накладати поверх контекстного та гео-таргетингу.

Ретаргетинг: піксельний, і все ще важель з найвищим наміром#

Розмістіть піксель мережі на своєму сайті, і ви зможете робити ретаргетинг відвідувачів, які не зробили конверсію, нативними розміщеннями, поки вони переглядають інші сайти в мережі постачання цієї мережі. Це залишається одним з найсильніших важелів у нативній рекламі, оскільки він побудований на прямому відношенні першої сторони (ваш власний піксель, ваш власний відвідувач), а не на графі сторонніх кук. Це також причина, чому нативний ретаргетинг порівняно ізольований від дискусій про відмову від кук, які найбільше вплинули на дисплейну та соціальну рекламу.

Гео-, девайсний таргетинг та dayparting#

Це базові можливості кожної мережі: гео-таргетинг на рівні країни та часто регіону/міста, тип пристрою (десктоп, мобільний, планшет) та ОС, тип підключення на мобільних пристроях, а також планування за часом доби та днем тижня. Ніщо з цього не залежить від розпізнавання ідентичності, що є однією з причин, чому нативні кампанії зазвичай менш вразливі до втрати ідентифікаторів, ніж програмні дисплейні закупівлі, які покладаються на дані бід-стріму.

Що насправді змінює "післякуковий" світ тут#

Частини нативного таргетингу, які найбільше залежали від відмови від сторонніх кук, завжди були найтоншим шаром: міжсайтові поведінкові профілі, склеєні поза межами власних даних однієї мережі. Нативні мережі з самого початку менше залежали від цього, ніж програмна дисплейна реклама в відкритому вебі, оскільки велика частина стеку таргетингу нативної реклами (контекст, дані про інтереси, що належать мережі, пікселі рекламодавця, гео-/девайсний таргетинг) ніколи не потребувала спільного стороннього ідентифікатора. Це одна з причин, чому нативна реклама залишається стабільним каналом, поки таргетинг на основі ідентифікаторів у дисплейній та соціальній рекламі став більш "шумним". Когортні та ймовірнісні підходи заповнюють решту прогалин, але чесна відповідь полягає в тому, що більшості покупців нативної реклами не довелося змінювати свою стратегію таргетингу настільки сильно, як покупцям програмної дисплейної реклами.

Сегменти маркетплейсу аудиторій та партнерства з постачальниками даних#

Деякі мережі додають сегменти аудиторій від сторонніх постачальників через партнерства з DMP, дозволяючи рекламодавцям таргетити категорії на кшталт "ринок автострахування" або "нещодавні пошуки подорожей", побудовані зовнішніми постачальниками даних, а не власними даними першої сторони мережі. Ці сегменти, як правило, дорожчі і, чесно кажучи, менш передбачувані, ніж власні контекстні інструменти мережі та ретаргетинг, оскільки основна методологія відрізняється залежно від постачальника і не завжди детально розкривається. Розглядайте сторонні сегменти як тестовий додатковий шар, а не основу; запустіть контрольну групу проти чистого контекстного таргетингу, перш ніж виділяти на них значний бюджет.

Читання таргетингу конкурента ззовні#

Ви не можете побачити точні налаштування сегментів конкурента, але можете багато чого зрозуміти з того, що фактично запускається: в яких гео та на яких пристроях з'являється оголошення, на яких вертикалях видавців воно зосереджене, і як довго воно живе, що зазвичай є індикатором того, чи сходяться таргетинг і креатив на працюючій аудиторії. Ця закономірність детальніше розглядається в нашому посібнику з медіабаїнгу для нативних оголошень. Наші гайди по конкретним мережам: як працюють оголошення Taboola, як працює Outbrain та як працюють нативні оголошення MGID — розбирають специфічне меню таргетингу та механіку аукціону кожної мережі, а наша стаття про масштабування в нові гео охоплює, як змінюються вибори гео-таргетингу при розширенні кампанії на ринки другого та третього рівня.

Індекс ad intelligence OpenAdLibrary відстежує гео-, девайсний та вертикальний слід кожного захопленого креатива, тож замість того, щоб вгадувати стратегію таргетингу конкурента, ви можете побачити фактичну картину: у яких країнах активне оголошення, чи воно тільки для мобільних пристроїв чи запущене скрізь, і як це змінилося з моменту його появи.

Таргетинг lookalike та схожих аудиторій#

Коли піксель ретаргетингу або власний список аудиторії набирає достатній обсяг, більшість мереж можуть побудувати з нього сегмент lookalike: користувачі, чия поведінка переглядів нагадує ваших конвертуючих, без необхідності індивідуального розпізнавання їх ідентичності. Тут нативний таргетинг починає нагадувати те, що соціальні платформи пропонували роками, за винятком того, що seed-дані зазвичай менші (спрацьовування пікселя від трафіку одного рекламодавця), а не платформні поведінкові графи. Lookalike, як правило, найкраще працюють як важель масштабування після того, як у вас вже є конвертуюча базова аудиторія, визначена контекстом і ретаргетингом; використані як інструмент холодного проспектингу з тонким seed-списком, вони часто показують гірші результати, ніж простий контекстний таргетинг.

Як таргетинг взаємодіє з аукціоном, а не лише з охопленням#

Легко думати про таргетинг виключно як про фільтр аудиторії, але в нативних мережах він також змінює вашу ефективну вартість. Вужчий, більш релевантний таргетинг (конкретний розділ видавця, теплий пул ретаргетингу) зазвичай означає конкуренцію з меншою кількістю інших рекламодавців за той самий імпресій, що може знизити вашу ефективну CPC ще до врахування якості креативу. Широкий таргетинг охоплює більше людей, але кидає вас у більший пул аукціонів, часто включаючи рекламодавців, які роблять ставки на обсяг, а не на релевантність. Це одна з причин, чому вузькі контекстні стратегії та стратегії з акцентом на ретаргетинг часто показують кращі результати за чистим ROAS, ніж кампанії на широке охоплення, навіть якщо сирий обсяг імпресій на папері виглядає меншим.

Де рекламодавці помиляються з таргетингом#

Дві помилки регулярно зустрічаються в нативних акаунтах. Перша — накладання занадто багатьох обмежувальних шарів одночасно на нову кампанію: вузьке гео, вузький сегмент інтересів і невеликий вайтліст видавців разом, що позбавляє алгоритм достатнього обсягу для навчання і підтримує високі витрати невизначено довго. Друга — протилежна: запуск з широкими налаштуваннями по всім параметрам з першого дня, тому що "ми оптимізуємо пізніше", що спалює бюджет на явно нерелевантних розміщеннях, поки акаунт не має жодного сигналу для роботи. Краща послідовність зазвичай така: спочатку гео та пристрій (дешево зробити правильно, дорого помилитися), потім контекст, а потім додавати ретаргетинг та розширення за інтересами, коли у вас вже є базові дані реальної продуктивності для реагування.

Практичний висновок#

Нативний таргетинг — це не один регулятор, а п'ять-шість незалежних (контекст, дані про інтереси мережі, ваш власний піксель, гео, пристрій, розклад), які ви поєднуєте разом, і виграшна комбінація різна для кожної вертикалі. Рекламодавці у сфері здоров'я та фінансів, як правило, найбільше покладаються на контекстний таргетинг на рівні розділу, оскільки там більше значення має суміжність та відповідність нормам. Ecommerce більше покладається на ретаргетинг та lookalike, оскільки намір на покупку легше захопити за допомогою пікселя. Почніть з контексту та гео, щоб встановити безпечну базову лінію, додайте ретаргетинг, коли ваш піксель набере достатній обсяг, і розглядайте сегменти інтересів як важель охоплення, коли ядро вже конвертує.