Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

И вот теперь – о самом интересном. Если я представляю брокерскую интернет-фирму, то, вполне очевидно, буду готов заплатить больше за то, чтобы мой баннер был показан компьютеру, пользователь которого с высокой вероятностью может стать моим клиентом. Дорого ли это стоит? Вы можете посчитать сами – расчеты в данном случае довольно просты:

A = (P(C) × MC) / ROI,

где

A – допустимая цена , то есть максимальная цена, которую компания готова платить за показ своей рекламы определенной персоне;

P(C) – вероятность того, что простой зритель станет держателем карты;

MC – маржа в расчете на одну конверсию, то есть прибыль, которую получает компания от работы с человеком, ставшим держателем карты;

ROI – величина ожидаемой прибыли на инвестиции. Если компания ожидает, что ROI составит три к одному, то цена, которую она готова заплатить (A), будет ниже, чем в случае, если бы ROI составляла два к одному.

Обычно компании довольно хорошо представляют себе величины MC и ожидаемой ROI. Ключевой параметр в приведенном выше уравнении – это P(C), то есть шансы на то, что кто-то подвергнется конверсии.

Согласитесь, было бы здорово, если вы могли бы рассчитать P(C) и допустимую цену для каждого cookie, а затем заплатить лишь за те, которые стоят меньше допустимой цены. Это вполне возможно, и вот как лучше это сделать. Предположим, что и вы, и я завтра зайдем на сайт ESPN.com. Я люблю компьютерные игры, а вы нет. Компания EA Sports выпускает на рынок новый симулятор баскетбольного матча и планирует рекламировать его в онлайне. Эта компания видит, что вы заходите на сайт ESPN.com, и у нее есть возможность разместить свою рекламу в верхней части наиболее часто посещаемых страниц сайта. Это обойдется компании в 5 центов. В реальности цена будет равна примерно 0,003 цента, или около трех долларов за одну тысячу показов, то есть рекламных объявлений, но для упрощения математических расчетов давайте посчитаем цену равной 5 центам – это позволит вам обойтись без калькулятора. Кроме того, компания знает, что вы никогда не посещали сайты, посвященные компьютерными играм, видели рекламу игр, но не нажимали на нее и что на сайте ESPN вы заходите только на главную страницу и страницы, посвященные гольфу. Ваш показатель P(C) будет низким (значительно ниже 5 центов).

Правильным было бы сэкономить деньги и не показывать вам рекламу. Шансы на то, что вы купите игру, довольно невелики – особенно если сравнить вас со мной. Ведь я – и это известно компании – не так давно нажал на один из ее баннеров, связанных с футболом; часто посещаю страницы ESPN, посвященные баскетболу; в течение нескольких последних дней искал билеты на матч с участием New York Knicks. Конечно, EA Sports будет правильнее потратить свои 5 центов на меня.

Условная сумма в 5 центов (или реальная сумма в 3 доллара за одну тысячу показов) может показаться незначительной, но умножьте ее на миллионы ежедневных рекламных показов, и вы поймете, насколько важно выбрать правильную цель: конкретного и подходящего вам человека, а не просто рядового посетителя сайта ESPN.com. Преимущества индивидуального таргетирования очевидны, и многие компании в наши дни идут именно по этому пути. Чтобы это стало возможным, должны были появиться две вещи – возможность обмена рекламными баннерами и развитие системы торгов за показ баннеров в режиме реального времени.

Торги представляют собой борьбу за рынок рекламных мест. В них участвуют издатели (такие как ESPN) и покупатели (такие как EA sports). Торги предназначены и для того, чтобы сделать процесс купли-продажи более гибким, простым и эффективным с помощью технологических решений.

К основным баннерообменным сетям относятся AdECN (принадлежащая Microsoft); Right Media (подразделение Yahoo!); CONTEXTWEB Ad Exchange; а также DoubleClick Ad Exchange (принадлежащая Google). Одно из основных преимуществ обмена рекламой подобного рода связано с тем, что ставки на рекламу устанавливаются в режиме реального времени.

Концепция реального времени достаточно прямолинейна. Давайте вернемся к нашему примеру с посещением страницы ESPN.com. Чтобы упростить ситуацию, представим себе, что на рынке имеются два потенциальных покупателя – EA и BMW (ваши визиты на страницы ESPN.com, посвященные гольфу, повысили показатель P(C) до уровня, заинтересовавшего автопроизводителя). Итак, мы с вами вводим адрес ESPN.com, и рекламный сервер распознает, кто мы такие. Так как вы обладаете большей потенциальной ценностью, чем я, то автопроизводитель (BMW) готов заплатить больше EA, лишь бы только вы увидели его рекламу. Моя же допустимая цена для EA Sports выше, чем готова платить BMW. EA Sports выигрывает торги, и я увижу рекламу ее нового баскетбольного стимулятора. Все это происходит за долю секунды.