Автор в своем докладе даст ответы на следующие вопросы: — Как устаревший подход к программатику усложняет жизнь рекламодателю? — Как избавиться от ручной работы в программных закупках, получить возможность находить самую необычную аудиторию и достигать любых KPI? — Почему лучше учитывать все параметры пользователя, а не какие-то конкретные, и почему необходима обратная связь в реальном времени?

2. Для чего нужен
программатик?
Для обеспечения KPI
по заданной цене в требуемом объеме.
Каким должен быть
программатик?
Задаем измеримую цель,
назначаем на нее цену…
и расслабляемся.

3. Что мешает программатику быть таким?
Суета с аудиториями
Суета с тестами
Суета с оптимизацией

4. Суета с аудиториями
Проблемы:
1. Какие сегменты выбрать?
2. Сегменты – таргетинг, сужение аудитории
3. Актуальность данных
4. Бинарные сегменты или LAL: входит / не входит

5. Мобильный пользователь
Слушает онлайн-радио
Мужчина
25-35 лет
Москва
Экстрим
Фанат iPhone
Гурман
Киноман
Фанат Mini Cooper
Ищет работу
Изучает афиши
Велосипедист
Путешествует в Азию
Посещает сайты знакомств
Дополнительное образование
Пользуется доставкой еды на дом
Epic Fail аудиторных сегментов
Люди и их интересы многомерны и не могут быть описаны в
рамках отдельных сегментов и даже их пересечений
Самец
16-25
Интересы: Охота и рыбалка

6. Суета с тестами
1. Выбрали сегменты
2. Какую цену назначить?
3. Цена назначается на сегмент целиком

7. Суета с тестами
1. Тестирование в условиях ограниченных ресурсов
2. Подтвердить выдвинутые гипотезы: состав сегментов, стоимость
3. При необходимости скорректировать
4. Потратить как можно меньше бюджета на поиграться
5. Не пересечь точку невозврата

8. Суета с оптимизацией
Проблемы:
1. СРС – единственный KPI для большинства биддеров
2. Оптимизация – танцы с бубнами

9. Оптимизация: танцы с бубнами
1. Менеджер изменяя цену и настройки кампании
пытается добиться желаемой стоимости конверсии
2. Настройки кампании – косвенные параметры, их
влияние на результат не очевидно
3. Экспертиза агентства – субъективный опыт менеджера
4. Каждая гипотеза и сочетание таргетингов требует
отдельного теста и трудозатрат

10. Оптимизация: танцы с бубнами
Одномерный
анализ
Гео 1
1 2
1 2 3 4 5
Креативы
Сегменты 1 2 3 4 5
2
1 2
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
3
1 2
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
Опосредованное
влияние на результат
Высокие требования
к квалификации

11. Проблемы: Итоги
Методологическая
проблема:
гипотеза – проверка
Отсутствие прямого
управления стоимостью
целевого действия
Трудоемкость процессаБинарное управление ценой

12. Решение всех проблем
Многомерный интерес
Определение ценности пользователя
непосредственно в момент показа
Назначение цены
для каждой куки сегмента
Одномерный интерес
Определение ценности: заранее
через сегментирование
Назначение цены
для всех кук сегмента
Адаптивная Формула
Многомерного Интереса™Без формулы

13. Что еще под капотом?
Автоматический подбор
стартовых сегментов
Выявление новых конверсионных
сегментов и добавление в кампанию
Алгоритм обеспечения
желаемой цены KPI
Доступна информация по всем
сегментам и машинным кластерам
Предварительные тесты
Новые тесты
Ручное управление через СРС
сегмента
Информация только по купленным
сегментам в DMP
Адаптивная Формула
Многомерного Интереса™
Без формулы

14. Адаптивная Формула™
• Cтроится на основе обратной связи о ходе
кампании
до 1000 деревьев по 5 уровней
до 32000 условий с весами
• Вычисляется для каждого показа
• Учитывает все интересы и realtime параметры
пользователя, более 40000 параметров
• Определяет цену показа
• Периодически дообучается

15. Realtime параметры,
которые учитывает Формула™
• 700 look-alike сегментов с уровнем интереса,
пересчитываются раз в час
• 1400 динамических аудиторных кластеров:
долгосрочные и текущие интересы,
обновляются раз в 5 минут
• Типы активности, классифицированные по
тематикам, 17000 параметров
• Взаимодействия пользователя с рекламой
• Характеристики текущей сессии пользователя
• 1st party данные рекламодателя: сайт и кампания,
положение пользователя в воронке продаж
• Характеристики рекламного места: 80 параметров
• Параметры внешней среды, например погода

16. Формула™ анализирует вероятность конверсии
каждого пользователя
«Деревья» Формулы™
Вероятность
конверсии
Сконвертировавшиесяпользователи Несконвертировавшиеся пользователи
Max
68.4%
Mid
6.3%
Min
0.4%
Start
50%

17. Классический подход
Актуальность данных:
сутки и старше
Таргетирование –
показ
Построение
модели
Параметры модели –
исторические данные
Установление
порога отсечения
Вычисление списка кук,
формирование сегмента
Назначение цены
сегмента
ОнлайнОффлайн

18. Формула™
Назначение цены
Принятие
решения о показе
Построение
модели
Параметры модели –
исторические
реалтайм данные и
риалтайм параметры
Вычисление формулы
Параметры: состояние
куки на момент показа,
включая риалтайм
параметры
ОнлайнОффлайн
Актуальность
данных: на момент
показа

19. Классический подход
Одинаковые ставки
для всех пользователей
сегмента
Величина
ставки
ПользователиЦенность пользователя от низкой к высокой,
при условии показа на равнозначных рекламных местах

20. Ставка зависит от
уникальной комбинации
интересов пользователя
Величина
ставки
Пользователи
Формула™
Ценность пользователя от низкой к высокой,
при условии показа на равнозначных рекламных местах

21. Одномерный интерес:
результат после проведения кампании
Соцдем
25+
Автострахование Фанаты марки
Сегменты указанные маркетологом в медиаплане и их потенциальная
эффективность
LR %1,50 0,5 1,0

22. Многомерный интерес:
результат до старта кампании
Интересующиеся инвестиционными услугами
Посетители сайтов бесплатных объявлений
Продающие автомобили
Мобильные
пользователи
Кластер 139
Посетители
Файло-, фото-
видеохостингов
Читатели
автопрессы
Посетители баз данных покупки и продажи
автомобилей
Интересующиеся страхованием в IntouchИнтересующиеся
электроникой
и техник
Посетители Файло-,
фото- и видеохостингов
Кластер 137
Посетители
женских ресурсов
Программисты
Увлекающиеся
IT-технологиям
Посетители форумов марки
Интересующиеся строительством и ремонтом
Увлекающиеся
кулинарией
и рецептами
Обустройство
дом
Увлекающиеся
играми
Читатели автофорумов
Ищущие
запчаст
Сегмент
кулинария
и рецепты
Сегмент
Рекламщик
Интересующиеся
воспитанием детей
Любители гороскопов,
сонников и прочей
мистики
Системные
администратор
Читатели
спортивных
новостей
Экстремальщики
3 Интерес к изучению английского3Охотники
Системные
администраторы
Посетители
гипермаркетов
запчастей
3
Интересующиеся
недвижимостью
Женщины
Онлайн-
телезрители
Интересующиеся
экономикой
Интересующиеся
туризмом
в России
ГЕО 81
Интересующиеся IT
оборудованием
1
Сегмент
домашние
животные
Посетители
справочников
предприятИщущие
вакансии
Садоводы
Самостоятельные
путешественники
Сегмент
Продажа авто
Пользователи
ноутбуков
Покупатели
автомобильных
колес и шин
Ищущие
авиабилеты
Увлекающиеся
Авто- и мотоспортом
Программисты
Владельцы
авто
Сегмент
Недвижимость
Беременные
0 6% 10%8% 12%
5
12,5
15
10
Диаметр круга = размер сегмента
4% 14%
7,5
2,5
Look-alike аудитория
по сайту рекламодателя
Конверсия из кликов
в действия %
Число комбинаций,
в которых
используется
сегмент
Автострахование

23. Многомерные интересы: влияние пересечений
LR Правило 1 Правило 2
9,52% Max интерес Японские автомобили > 58
7,17% Max интерес Японские автомобили <= 58
46,15% Уровень Страхование > 1 время интереса Японские автомобили <= 10.0h
17,43% Уровень Страхование > 1
70,83% Автомобили премиальных марок > 16.6h время интереса Японские автомобили <= 23.0h
62,96% Автомобили премиальных марок > 17.9h время интереса Мода, одежда, аксессуары <= 14.0d
22,50% Автомобили премиальных марок > 16.6h

24. Особенности технологии или какие
регулировки доступны?
Цена
на желаемое
целевое действие
Бюджет в сутки Стартовые
сегменты
Стандартные таргетинги,
отражающие ограничения
бизнеса (гео, время
работы офиса)

25. Правильный программатик,
как современный автомобиль —
удобный, управляемый, экономичный

26. Спасибо за внимание!
Роман Филиппов
Генеральный директор ГК
«Интернест»
sales@soloway.ru
+7 495 663-15-75
+7 495 981-44-00
+7 812 334-13-71
25 мая 2015
Специально для