Тренды умной наружной рекламы
Сегодня наружная реклама является одной из наиболее быстро растущих рекламных коммуникаций. Так, к 2016 году OOH (out-of-home — наружная реклама) вошла в топ-3 медиаканалов по затратам и возможностям охвата целевой аудитории в России. Эксперты отмечают общий позитивный тренд за счет активного роста сегмента DOOH (digital OOH – цифровая наружная реклама). По оценке исследовательской компании «ЭСПАР-Аналитик», в прошлом году рекламодатели в четыре раза увеличили расходы на размещение на цифровых носителях в Москве. По оценке аналитиков PricewaterhouseCoopers, на мировом рынке к 2020 году доходы DOOH превысят доходы от традиционной наружной рекламы.
Pressfeed решил узнать о ключевых тенденциях рынка цифровой наружной рекламы у Романа Постникова, генерального директора компании oneFactor — разработчика систем искусственного интеллекта, сервисов машинного обучения и георекомендаций.
Скачайте прямо сейчас: книга «Как бесплатно продвигать бизнес с помощью СМИ»
На рынке наружной рекламы уже давно появилась потребность в разработке инструментов, способных решить задачу с таргетированием аудитории и оценкой эффективности рекламных кампаний. Возможности измерения, планирования и покупки традиционной OOH сильно устарели. Рынок ждет новых высокотехнологичных решений, сравнимых по возможностям управления с рекламой в digital каналах. Сегодняшняя эко-система медиарынка диктует новые подходы к рекламным размещениям с учетом ряда факторов:
- Анализ целевой аудитории
Ни одна кампания не может быть эффективно реализована без исследований потребительской аудитории. Клиенты должны быть уверены, что сообщение дойдет до целевой аудитории, а охват рекламной кампании будет максимальным.
- Режим реального времени
В эпоху digital и performance-маркетинга клиенты хотят максимально эффективно использовать медиабюджет и иметь возможность управлять бюджетом и корректировать рекламную кампанию в режиме онлайн.
- Таргетинг
Рекламный носитель должен показывать те сообщения, которые соответствуют интересам и различным критериям аудитории, находящейся в этот момент рядом. Таргетинг должен обеспечить максимальный поток входящего трафика.
В течение последних пяти-семи лет на мировом рынке стали появляться различные технологии, которые позволяли бы измерять и таргетировать аудиторию. Так, например, американская компания AT&T делала измерения на основе собственных данных как сотового оператора в оффлайне для статичной наружной рекламы. Медиапланер получал аналитический инструмент, который помогал сделать адресную программу на базе данных о транспортных и пешеходных потоках. Компания Ocean представила технологию распознавания автомобилей для рекламной кампании All-New Renault Mégane. Камеры, расположенные на цифровых рекламных конструкциях, отслеживали трафик и определяли марки, модели и цвета статичных транспортных средств. Похожее решение с использованием машинного зрения и нейронных сетей представило рекламное агентство Mindshare совместно с компанией Synaps Labs и оператором Russ Outdoor для цифровой наружной рекламы нового Jaguar F-PACE. Система с помощью камер определяла машину на расстоянии 180 метров и таргетировала для нее рекламу, а также учитывала погодные условия. Однако эта очень дорогостоящая технология, которая имеет ряд технических ограничений для ее масштабирования (необходимость постоянного электроснабжения и высокоскоростного канала передачи данных).
Российские разработчики продвинулись гораздо дальше своих иностранных коллег, только частично решавших задачу по измерению рекламной аудитории, и предложили рынку новые технологические решения, позволяющие соединить онлайн с оффлайном. Системы, использующие технологии машинного обучения, в режиме реального времени позволяют не только находить нишевые целевые аудитории и проводить супертаргетинг, но и полностью автоматизируют процесс медиапланирования и размещения цифровой наружной рекламы. А в прошлом году в России впервые цифровую наружную рекламу разместил искусственный интеллект.
«Яндекс» разработал собственную систему измерения аудитории цифровой наружной рекламы по контактам. Используя эту технологию, операторы могут продавать не места, а аудиторию – как в интернете. Алгоритмы «Яндекса» также рассчитывают, на каких билбордах и в какое время лучше показывать ролики в зависимости от аудитории. Методика актуальна только для цифровых носителей. Количество просмотревших рекламу на улицах Москвы «Яндекс» оценивает на основе данных, полученных с мобильных устройств, на которых установлены геолокационные сервисы «Яндекс.Навигатор» и «Яндекс.Карты». Речь идет об обезличенных данных с устройств московских водителей, на которых работают эти приложения: это GPS-координаты пользователей и вектор их движения с точностью до 10 м. Данные собираются в режиме реального времени по каждой конструкции отдельно. Проект был запущен с компанией Gallery и агентством Maximize (Mindshare Group Russia) для бренда Mazda.
Решение компании oneFactor позволяет профилировать аудиторию по довольно широкому спектру параметров (пол, возраст, доход, геолокационные параметры, а также поведенческие профили). Сервис умеет замерять не только число машин на дороге по данным GPS-навигаторов и сервисов оценки пробок, но и реальный пешеходный поток, а также пассажиров в автомобилях и общественном транспорте. При этом, система искусственного интеллекта анализирует не просто исторические данные о загруженности дорог, а транспортные потоки в режиме реального времени. Таким образом, рекламный контент таргетируется на ту аудиторию, которая находится перед рекламной поверхностью именно сейчас. Разработка oneFactor может использоваться как для традиционных, так и для цифровых рекламных носителей. Среди компаний, которые уже протестировали технологию — Uber, Bayer, MediaMarkt, Metro С&C, HeadHunter и Hasbro. Проект был реализован совместно с Media Direction Group.
Сегодня комбинация «умной» технологии и доступной стоимости делают цифровую OOH-рекламу эффективным способом взаимодействия с потребителем для многих брендов, а DOOH — неотъемлемой частью омниканальных кампаний. Таргетированная цифровая наружная реклама позволяет получить максимум возможностей для эффективной реализации рекламных кампаний, которые еще пару лет назад казались невозможными:
Было | Стало |
Процесс расчета эффективности рекламной кампании был продолжительным и трудоемким, при этом точность измерений оставляла желать лучшего. Замеры производились вручную для каждого щита. Приходилось делать опросы целевых групп. Суммарная аудитория наружной рекламы за день высчитывалась при помощи коэффициентов, рассчитанных на основе измерения динамики пешеходопотоков и числа автомобилей в течение дня в выборочных точках. | Сегодня таргетированная цифровая наружная реклама является в режиме реального времени сама определяет портрет и численность аудитории, находящейся у цифрового щита, рассчитывает медийные показатели, такие как объем накопленных целевых рейтингов или охват целевой аудитории. Автоматизация процессов позволяет не только получать аналитику в режиме онлайн, а также оптимизировать трудозатраты и минимизировать влияние человеческого фактора. |
Рекламные сообщения демонстрировались по очереди, по принципу «барабана», вне зависимости от того, какая аудитория находилась в это время в зоне видимости щита.
|
«Умные» технологии позволяют формировать индивидуальный медиаплан для каждого видеоэкрана и выбирать релевантное рекламное сообщение из множества вариантов в соответствии с целевой аудиторией, находящейся в данный момент рядом. |
Рекламщикам приходилось вручную формировать медиаплан на месяц вперед. | Сегодня разработанные алгоритмы сами решают, когда показывать рекламу. Автоматическое формирование оптимального медиаплана для каждой отдельной рекламной конструкции позволяет вносить изменения в рекламные размещения с учетом текущего трафика в режиме онлайн. |
Понятие «таргетинг» для OOH-рекламы было весьма абстрактным. Рынок работал только с усредненными среднесуточными охватами рекламных конструкций, которые обновлялись два раза в год. | Новые технологические решения позволяют таргетировать рекламу на узкоцелевые аудитории и не только по «марке автомобиля», а по гораздо большему спектру параметров (пол, возраст, доход, геолокационные параметры, а также поведенческие профили, интересы и пр. критерии). Аудитория может замеряться в режиме реального времени непрерывно. |
Наружная реклама раньше не позволяла напрямую измерить эффективность рекламной кампании для бизнеса.
|
По итогам «умных» размещений можно проанализировать не только такие медийные показатели, как точное количество контактов аудитории с рекламным сообщением, но и бизнес-показатели, к примеру, конверсию в посещения торговых точек, вызовы такси, увеличение уровня использования сервисов и т.д. |
Комментарии