Интернет-агентство
Каким же образом происходит отбор «нужных» пользователей? Какие технологии позволяют идентифицировать того пользователя, для которого демонстрируемый контент будет релевантным? В данной статье мы сосредоточимся именно на этих вопросах и постараемся описать наиболее распространенные на сегодняшний день технологии сбора и обработки данных о пользователях, применяемые в экосистеме RTB.
Идентификация пользователей
Идентификация пользователей – это широкий спектр методов, позволяющих получить данные о том или ином пользователе, который включает анализ активности пользователя в интернете и мобильных сетях. Современные устройства, предоставляющие возможность выхода в интернет, и применяемые сегодня технологии сбора данных о пользователях позволяют отслеживать действия человека в сети и накапливать внушительные объемы обезличенных данных о нем. Помимо всего прочего указанные данные могут быть использованы в рекламных целях, в частности, для более четкого таргетирования рекламных показов в ходе проведения рекламной кампании.
Файлы cookie. Наиболее распространенным способом сбора данных о пользователе являются файлы cookie, которые представляют собой небольшой фрагмент данных, направленных с сервера на браузер пользователя для хранения. Файлы cookie используются для аутентификации пользователя во время нахождения в сети: они могут отслеживать состояние сеанса (история посещений сайта, перемещения на внутренних страницах сайта, время и продолжительность нахождения на сайте), фиксировать личные предпочтения пользователя, запоминать персональные настройки и вести статистику посещений пользователя, помимо этого, файлы cookie передают все вышеперечисленные данные на сервер.
Кроме того, файлы cookie могут содержать ограничение по сроку действия, путь и доменное имя. В том случае, если срок действия не указывается, файл cookie будет автоматически удаляться с компьютера по завершении сеанса в момент закрытия браузера. Однако, если у файла прописан определенный срок действия, то он будет храниться на компьютере и участвовать в сборе информации о пользователе вплоть до установленной даты.
Помимо текущего домена, который, как мы уже говорили, направляет на браузер пользователя собственные файлы cookie, указанные файлы также могут быть поставлены и сторонними ресурсами. К примеру, «социальные» кнопки во время загрузки страницы устанавливают cookie, принадлежащие социальным сетям, что позволяет последним осуществлять мониторинг действий пользователей и впоследствии предугадывать их интересы в рекламных целях. Такие файлы cookie называют сторонними, в настройках большинства современных браузеров имеется возможность выставления блокировки файлов cookie сторонних сайтов.
Программы Pixeltag.
Pixeltag (могут также называться webbug, webbeacon, trackingbug, trackingpixel, 1×1 pixelgif) — программа-пиксель, которую рекламный сервер внедряет в страницу или электронное письмо для отслеживания действий пользователя: открытия и прочтения письма, его переадресации, просмотра страницы, дальнейших переходов и т.д. Деятельность программ пикселей чаще всего незаметна для пользователя, т.к. программа отображается на экране в прозрачном виде и имеет размер одного пикселя — её также называют пиксель онлайн, однопиксельным изображением, прозрачным gif или gif-индикатором.
Pixeltag или пиксель онлайн подгружается во время открытия страницы с рекламой — зачастую одновременно в браузер подгружается файл cookie. Как и сторонние файлы cookie, пиксель онлайн собирает статистику о просмотренных пользователем страницах, чтобы потом демонстрировать ему релевантную рекламу по его интересам. Использование таких программ способно значительно повысить вероятность перехода по рекламной ссылке, а также, увеличить эффективность рекламной кампании.
Узнать, какое количество пикселей подгружено и с каких серверов, практически невозможно: на сегодняшний день не существует общедоступных средств проверки компьютера на предмет обнаружения активных программ пикселей. Однако, проверка пикселей онлайн встроена во многие антивирусные программы, в результате пользователь может блокировать деятельность подобных программ на своем компьютере при условии подключения модуля защиты от рекламных файлов и ежедневного обновления базы. Также проверка пикселей есть среди дополнений в браузерах, указанные дополнения часто позволяют блокировать в браузерах файлы cookie и рекламные файлы. Что касается защиты почты — единственной рекомендацией здесь будет стараться воздерживаться от открытия рекламных писем, т.к. они тоже содержат пиксели онлайн. Более того, многие программы электронной почты имеют встроенный pixeltag, настроенный на опции формата html. Впрочем, эти опции тоже можно отключить при желании.
Алгоритмы анализа истории посещений
Файлы cookie и программы Pixeltag являются действенными способами, позволяющими осуществить сбор данных о пользователе стационарного компьютера или ноутбука, и в результате анализа этих данных продемонстрировать пользователю релевантную рекламу. Однако, в последние годы постоянно растет количество пользователей, использующих для выхода в сеть мобильные устройства, а это значительно ограничивает возможности по использованию файлов cookie и программ Pixeltag с целью сбора данных для последующей идентификации “нужного” пользователя.
Как же идентифицировать «нужного» пользователя, вышедшего в сеть с мобильного устройства, и показать ему релевантное рекламное объявление? Здесь вступают в игру математические алгоритмы, просчитывающие и анализирующие историю посещений и поведения пользователей в сети. На сегодняшний день эти алгоритмы способны с точностью до 94% идентифицировать пользователя мобильного устройства на основании данных об истории его посещений и поведения в сети за весь период присутствия пользователя в сети интернет. Данная технология активно развивается в настоящее время и даже позволяет определить, какой конкретно пользователь в тот или иной момент использует устройство, если устройство используется одновременно несколькими пользователями. Другими словами, на основании истории браузинга Димы, Пети, Маши и еще 20 сотрудников магазина, в разное время пользующихся на работе одним общим планшетным компьютером, алгоритмы могут определить, какой конкретно из 23 пользователей работает на компьютере в тот или иной момент времени.
Что делать с данными?
В результате использования описанных выше технологий ежедневно собирается огромный объем данных о пользователях интернета. Компании, имеющие доступ к этим данным, накапливают их и в обезличенном виде продают любому желающему аудиторные сегменты – пакеты cookie или других идентификаторов.
Однако, сами по себе обезличенные данные в исходном виде использоваться не могут, т.к. не несут никакой полезной информации. Для получения информации как таковой необходимо проведение анализа огромных объемов собранных данных – на Западе для обозначения этого феномена используется термин BigData, который можно перевести как «большие данные» – только в результате упомянутого анализа становится возможным нахождение внутренних корреляций, дающих основу для принятия решения.
Анализ больших данных на предмет обнаружения скрытой в них полезной информации называется термином DataMining, предложенным Ильей Иосифовичем Пятецким-Шапиро. DataMining понимается как процесс интеллектуального анализа данных (добычи нужных данных или «просев» информации), который позволяет выявить скрытые закономерности, обнаружить в сырых данных (RAW data) ранее неизвестные, нетривиальные знания, характеризующиеся простотой для интерпретации и практической пользой в принятии решений во всех областях человеческой жизни.
Технология DataMining позволяет выявить среди больших объемов данных закономерности, которые не могут быть обнаружены стандартными способами обработки сведений, но являются объективными и практически полезными. Методы DataMining основываются на базе различных научных дисциплин: статистки, теории баз данных, искусственного интеллекта, алгоритмизации, визуализации и других наук. Применяется в различных сферах, например, софт DataMiningOngame.
В случае с данными о пользователях DataMining в конечном итоге будет означать нахождение в огромном объеме анонимных данных о пользователях — BigData — полезной информации, позволяющей идентифицировать «нужных» пользователей или необходимый рекламодателю сегмент целевой аудитории.
Благодаря средствам и технологиям, описанным в данной статье, рекламодатель получает возможность попасть в «яблочко» и показать пользователю релевантное рекламное объявление, что значительно повышает общую эффективность рекламной кампании, а при закупке рекламных показов через экосистему RTB, также позволяет серьезно сократить затраты на ее проведение.