Подходы к персонализации рекламного контента: программная реклама, локальная версия рекламы, таргетированная нативная реклама. Возможности искусственного интеллекта в персонализированном маркетинге

Время на прочтение: 3 мин

В эпоху развития информационных технологий digital-реклама стала одним из наиболее эффективных способов продвижения товаров и услуг. Однако, большое количество информационного шума, сопровождающегося перенасыщением информацией потребителя, создает сложности в выстраивании эффективной маркетинговой стратегии.

Рекламодатели сталкиваются с необходимостью адаптироваться к уникальным потребностям каждого представителя аудитории. С развитием цифровых технологий и увеличением числа данных о пользователе и его поведении, персонализация рекламного контента стала одним из ключевых направлений в сфере цифрового маркетинга.

Персонализированная реклама – это механизм подбора и показа персонализированной информации рекламного характера на основе ранее собранных данных о пользователе (предпочтений, поведения и характеристик). Персонализация контента включает в себя создание персональных рекомендаций, динамическое изменение содержания на основе поведения пользователя, поисковых запросов, географической локации, психографических и демографических данных, а также истории взаимодействий. На текущий момент применение персонализации в рекламе становится не просто трендом, а важным инструментом маркетинга, поскольку желание современной аудитории видеть рекламу, отвечающую их потребностям, предпочтениям и интересам, очевидно.

По данным исследования Statista, проведенного в 2022 году, более 60% опрошенных онлайн-покупателей заявили, что бренды, предоставляющие неперсонифицированный контент, потеряют их лояльность. Годом ранее эта доля составляла 45%.

В связи с этим, явно прослеживается и заинтересованность компаний по внедрению программных решений, позволяющих предоставлять персонализированный контент. Так согласно данным в 2021 году глобальный доход индустрии программного обеспечения и услуг для персонализации и оптимизации клиентского опыта оценивался в 7,6 млрд долларов США, и, согласно прогнозам, к 2026 году увеличится до 11,6 млрд. 

На текущий момент существует большое количество разных методик, способов и подходов персонализации рекламы, среди наиболее распространенных выделают контекстную рекламу и таргетированную: программная реклама, локальная версия рекламы, таргетированная нативная реклама.

Программная реклама или programmatic-реклама представляет собой автоматизированную покупку и продажу цифрового рекламного пространства в режиме реального времени через специальные технологические платформы. Использование технологий выводит процесс покупки, поиска и дальнейшего размещения рекламы на новый уровень, в котором отсутствует прямое взаимодействие рекламодателя и издателя, а большинство необходимых шагов выполняют алгоритмы машинного обучения, ИИ-решения и другие алгоритмические процессы. Кроме того, важным аспектом здесь является то, что рекламное пространство определяется программными алгоритмами согласно характеристикам целевой аудитории, что делает программную рекламу высокотаргетированной.

По оценкам в 2021 году глобальные расходы на программную рекламу достигли 418,4 млрд долларов США, а в 2022 году превысили 493 млрд.

Среди наиболее популярных платформ программной рекламы в РФ выделяют: Яндекс Директ, VK Реклама, Hybrid.

Локальная версия рекламы – реклама, направленная на привлечение клиентов в пределах определённой геолокации относительно местоположения рассматриваемой компании. Основное отличие от других видов маркетинга — географическая привязка целевой аудитории к местности. Ввиду ориентированности на аудиторию определенной географической зоны реклама данного вида может быть более экономически эффективной, чем широкомасштабная реклама.

Таргетированная нативная реклама. Нативная реклама – способ продвижения продукта через информацию логично встроенную в базовый  контент платформы, без использования прямого побуждения пользователя к покупке. Рекламное сообщение при таком продвижении гармонично сочетается с тематикой площадки и размещаемой на ней информацией, и, как правило, воспринимается пользователем в качестве рекомендации или полезного контента. В качестве примеров размещения можно выделить: социальные сети (лента постов с полезными подборками и советами), поисковые системы, тематические сайты (интернет-ресурсы по интересам).

Ввиду большого количества преимуществ (не подвержена фильтрации посредством AdBlock, обходит баннерную слепоту, высокая степень вовлеченности клиентов др.) относительно других видов нативная реклама имеет сложности в масштабировании. Поскольку контент такой рекламы отличается уникальностью и должен соответствовать тематике ресурса размещения и целевой аудитории запустить ее в одном формате на большом числе площадок нельзя. Необходима корректировка контента под особенности рассматриваемых рекламных площадок.

Популярные платформы для нативной рекламы – Taboola. LuckyAds и Outbrain. Данные платформы помогают компаниям создавать рекламу в соответствии с потребностями и выступают посредником между рекламодателем и поставщиком рекламных площадей (рекламораспространителем). По данным Native Advertising Institute нативная реклама увеличивает намерение совершить покупку на 18%.

Персонализация контента уже сейчас играет значительную роль в современной маркетинговой стратегии, помогая повысить вовлеченность пользователей, снизить показатели отказов и повысить вероятность конверсий. И даже ввиду большого количества положительных моментов от использования персонализации в рекламе есть и весьма спорные, связанные с глубиной собираемых данных и индивидуальным восприятием пользователя. Этическая сторона вопроса становится несколько неоднозначной для пользователей: одни аргументированно считают персонализированную рекламу неэтичной, другие, наоборот, полезной. Вопросы конфиденциальности данных пользователей, выходят на первый план. Маркетинг с каждым днем становится все более индивидуальным и требует с одной стороны работы по снижению уровня опасений аудитории в отношении пользовательских данных, а с другой — развития индивидуализации рекламы с помощью технологий искусственного интеллекта.

Применение технологий ИИ в маркетинге последнее время становится уже неотъемлемой составляющей при формировании более эффективного взаимодействия с потребителем, усиливая акцент принятия решений на основе данных, автоматизации и персонализации.

Такая способность генеративного ИИ обрабатывать и анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени позволяет реализовать динамичную стратегию персонализации, формируя рекомендации непросто на основе анализа пользовательского поведения, а прогнозируя потребности до формирования понимания у потребителя в их необходимости. 

Интеграция генеративного ИИ в маркетинговые стратегии обладает огромным потенциалом, но не лишена и проблем – от технических препятствий до этических дилемм.

Одной из основных проблем является сложность технологии искусственного интеллекта. Внедрение решений с генеративным ИИ требует определенного уровня технических знаний и инфраструктуры.

Еще одна проблема заключается в наличии склонности к «галлюционированию» и предвзятости ИИ, что может привести к искажению информации и не соответствовать ценностям бренда. 

К наиболее значимой среди других относится проблема конфиденциальности данных и прозрачности их использования технологиями ИИ. Пользовательские данные являются основой персонализированного маркетинга, защита которых от неправомерного использования является не только обязательством с позиции законодательного регулирования, но и фундаментальной этической ответственностью.

Таким образом, персонализация в маркетинге, основанная на ИИ, представляет собой фундаментальный сдвиг взаимодействия с потребителем, которое учитывая этические и законодательные нормы, может способствовать формированию более эффективного опыта взаимодействия с аудиторией и действенной маркетинговой стратегии.