Jakość danych a skuteczność reklam programmatic

Jakość danych a skuteczność reklam programmatic
Reklama programmatic notuje wzrosty na całym świecie. Aby była skuteczna, reklamodawcy potrzebują wysokiej jakości danych o zachowaniu internautów. A o jakości decyduje kilka kluczowych aspektów, na które warto zwrócić uwagę przed wyborem dostawcy.
O autorze
5 min czytania 2020-08-25

Zrozumieć dane

Kliknięcie w link, otwarcie przeglądarki, zescrollowanie strony – każda, nawet minimalna aktywność online, generuje dane. A ich przyrost jest lawinowy. Potęguje go rozwój technologii i coraz szerszy dostęp do Internetu z różnych urządzeń na całym świecie.

Aby zrozumieć jak wiele ruchów i rozmaitych akcji podejmuje się w internecie non stop, wystarczy spojrzeć na infografikę Data Never Sleeps. Co 60 sekund na całym świecie wysyłamy pół miliona tweetów, zamieszczamy ponad 55 tysięcy zdjęć na Instagramie, oglądamy 4,5 miliona filmów na YouTubie*. W trakcie pandemii, kiedy przepustowość łączy internetowych osiągała roczne maksima, liczby te znacząco rosły.

Badacze danych posiadają więc ogrom informacji do analizy zachowań internautów. A rozwój branży reklamowej wyraźnie idzie w kierunku automatyzacji i wykorzystania danych. Reklama w modelu programmatic, który bazuje na danych, dynamicznie rośnie zarówno na rynku polskim, gdzie w pierwszym kwartale zeszłego roku wzrosła aż o 35%*, jak również na całym rynku europejskim oraz w USA, gdzie w modelu programatycznym realizuje się już blisko 9 na 10 reklam digital*.

LinkedIn logo
Dziękujemy 90 000 fanom na LinkedInie. Jesteś tam z nami?
Obserwuj

Dane w reklamie online

Cyfrowe ślady, jakie internauci pozostawiają online, służą do tworzenia ich profili. Wykorzystując taki profil, reklamodawcy mogą dotrzeć z kampanią np. do osób interesujących się motoryzacją, które ostatnio czytały artykuły o autach marki BMW czy Audi. Dostawcy danych oferują gotowe segmenty, czyli grupy profili internautów o takich samych zainteresowaniach. Segmenty to po prostu grupy internautów, którym zostanie wyświetlona reklama, np. najnowszego modelu auta.

Niektórzy dostawcy oferują również strumień surowych danych. Czyli informacji, z których dopiero można stworzyć profile lub segmenty. Są to pojedyncze akcje online, jak odwiedzenie konkretnej podstrony, używany język przeglądarki czy czas aktywności online. Taki strumień danych umożliwia zespołom data science np. tworzenie własnych segmentów, ściśle dopasowanych do wymogów kampanii.

Słuchaj podcastu NowyMarketing

Dostawcy danych mogą korzystać z wielu źródeł pozyskiwania informacji. W przypadku OnAudience.com są to m.in. kampanie online, internetowi wydawcy, brokerzy mediów, firmy badawcze czy pluginy social media. Ważne, by źródła były wiarygodne i pozyskiwały dane w poszanowaniu prywatności użytkowników.

NowyMarketing logo
Mamy newsletter, który rozwija marketing w Polsce. A Ty czytasz?
Rozwijaj się

Jak ocenić jakość dostarczanych danych?

Niezależnie czy reklamodawca korzysta z surowych danych czy też z gotowych segmentów, powinien zwrócić uwagę na jakość dostarczanych danych. Można ją szybko zweryfikować, zwracając uwagę na dwie główne kategorie: transparentność oraz weryfikacja standardem Nielsen DAR. Dodatkowo wiarygodność dostawcy wyraźnie buduje spełnianie wymogów dotyczących prywatności, czyli przepisów RODO i CCPA.

1. Transparentność danych

Transparentność, czyli przejrzystość danych pozwala marketerom poznać jakiej jakości jest np. segment mężczyzn w wieku 18-24 lata, dostępny na platformach DSP. Kupując niezweryfikowany segment, reklamodawca naraża się na marnowanie budżetów, realizowanie inwazyjnych reklam i niską efektywność kampanii.

Konsorcjum IAB Tech Lab stworzyło dokument Data Transparency Standards*, w którym zawarło propozycje standardów danych. Wskazano w nim najważniejsze potrzeby rynku w zakresie transparentności. Są to:

Źródło danych – czyli skąd pochodzą oferowane dane: z urządzenia mobilnego, desktopu, telewizora albo inteligentnego auta?

Wiek danych – który wskazuje na ile aktualny jest segment. To aspekt szczególnie wyraźny w dobie pandemii koronawirusa, kiedy zachowania użytkowników diametralnie zmieniły się dosłownie z dnia na dzień.

Jeżeli intencja zakupowa lub zainteresowanie użytkownika np. zagranicznymi wycieczkami, zmieniły się, emitowane reklamy będą nieefektywne. Aby weryfikować własne dane, wydawcy mogą korzystać z danych 3rd party, które określają bieżące zachowania użytkowników na podstawie aktywności w różnych serwisach.

Dane 3rd party mogą być również częściej aktualizowane, a kontrolowanie ich wieku pomaga zachować wysoką jakość informacji i higienę baz danych. Np. w OnAudience.com cyklicznie usuwane są dane starsze niż:

  • 30 dni dla Zainteresowań
  • 7 dni dla Intencji Zakupowych

Modelowanie danych – te informacje mówią o sposobach wykorzystania danych, np. czy dany segment był wykorzystywany w retargetingu lub czy w segmencie utworzono profile look-alike.

Kryteria segmentacji danych – to informacje o sposobie przypisania atrybutów klientom. Użytkownik odwiedzający witryny motoryzacyjne mógł zostać przypisany np. do segmentu entuzjastów motoryzacji w sposób opisowy lub predykcyjny. Segmenty opisowe najczęściej buduje człowiek. Natomiast segmenty predykcyjne tworzą algorytmy.

Spójna taksonomia danych – dane podzielone zgodnie z uniwersalnymi kryteriami pozwolą marketerom porównać segmenty różnych dostawców z całego świata. Taksonomia przygotowana przez IAB obejmuje ponad 500 segmentów podzielonych m.in. na zainteresowania, intencje czy dane demograficzne.

2. Standard Nielsen Digital Ad Rating (DAR)

Korzystając z globalnej bazy danych kampanii reklamowych mierzonych m.in. pod kątem dotarcia do grup docelowych, Nielsen określa średnie wartości dla konkretnych segmentów w wybranych regionach świata. Wartość procentowa wskaźnika określa trafność wyświetlania reklam użytkownikom określonym w podziale na płeć i grupy wiekowe. W przypadku segmentu „Mężczyzna”, wynik na poziomie 80% oznacza, że w badanym segmencie 80% odsłon reklam dotarło do wybranej grupy, czyli mężczyzn w wieku 13+.

Dostawcy danych mogą prezentować swoje wyniki testu Nielsen DAR, aby uwiarygodnić oferowane dane. Przykładowo OnAudience.com przeprowadził taką weryfikację dla oferowanych danych demograficznych. Ich wyniki przekroczyły średnią wartość rynkową od 20 aż do 50 punktów procentowych.

Wiarygodność dostawcy danych – zgodność z RODO i CCPA

Spełnianie warunków prawnych związanych z przetwarzaniem danych jest istotne dla marketerów i jest warunkiem wiarygodności dla dostawcy danych. Aby zaprezentować, w jaki sposób firmy przestrzegają zasad RODO, czy podobnych regulacji dotyczących prywatności danych amerykańskich użytkowników (CCPA), dostawcy tworzą własne dokumenty poświadczające spełnianie regulacji lub przygotowują sekcje online z najważniejszymi informacjami o przetwarzaniu danych.

Aby sprawdzić, czy dostawca danych jest przygotowany na spełnianie regulacji RODO, warto zwrócić uwagę na pięć punktów:

  1. Privacy by design – czy w swoich rozwiązaniach firma kieruje się zasadami Privacy by design, a więc maksymalnie chroni dane użytkowników i wykorzystuje je tylko zgodnie z prawem, w określonych przypadkach.
  2. Dokonanie analizy ryzyka – zgodnie z wymogami RODO, firmy powinny ocenić potencjalne ryzyko dotyczące przetwarzania danych, wycieków oraz przygotować odpowiednie procedury techniczne i organizacyjne w odpowiedzi na ewentualne naruszenia prywatności.
  3. Zapewnienie bezpieczeństwa – każda firma przetwarzająca dane powinna podjąć odpowiednie środki ostrożności, aby zapewnić bezpieczeństwo cyfrowych informacji. Służyć może temu stosowanie oprogramowania szyfrującego, realizowanie procedur bezpieczeństwa czy opracowanie wewnętrznych zasad przetwarzania danych.
  4. Przestrzeganie praw użytkowników – dostawcy powinni być gotowi na odpowiedzi na prośby użytkowników i ewentualne kasowanie ich danych na żądanie – czyli prawa konsumentów wynikające z przepisów RODO czy CCPA.
  5. Transparentność – dostawcy powinni informować nie tylko o aspektach swoich danych, ale również powinni jasno komunikować, w jaki sposób zdobywane dane będą przez nich wykorzystane, czyli np. w celach targetowania reklam online.

Budowanie zaufania

Reklama programmatic rozwija się na całym świecie. Zarówno w Europie, jak i w USA, już 85% reklam cyfrowych jest realizowana w modelu programatycznym. Jego skuteczność gwarantują jakościowe dane.

Jednocześnie rośnie świadomość konsumentów dotycząca przetwarzania ich danych. Dlatego technologiczni giganci zaostrzają regulacje związane z przetwarzaniem danych – Google zablokuje wykorzystywanie 3rd party cookies przez przeglądarkę Chrome, a Apple wprowadzi regulacje związane z przetwarzaniem danych przez aplikacje dostępne na iOS. Naturalną koleją rzeczy, a zarazem odpowiedzią na nowe regulacje jest zwiększanie jakości i transparentności danych.

Według badania IAB, 71% klientów oczekuje reklam targetowanych, a więc dostosowanych do zainteresowań i nawyków zakupowych. Użytkownicy akceptują więc model pozyskiwania ich danych online, ale zwracają uwagę na to, w jaki sposób te informacje mogą zostać wykorzystane.

W rękach dostawców danych jest teraz budowanie zaufania odbiorców i takie przygotowanie procesu pozyskiwania danych oraz ich dystrybucji, aby zapewnić reklamodawcom wiarygodne i wysokiej jakości dane. To one wpłyną na kluczowe wskaźniki kampanii – jak zasięg czy konwersja – a w konsekwencji przełożą się wprost na efektywność.

*Data Never Sleeps 7.0, www.domo.com
*IAB Polska/PwC AdEx: Wydatki na reklamę w internecie większe od telewizyjnych, IAB Polska
*US Programmatic Digital Display Ad Spending, eMarketer
*Data Transparency Standards, IAB Tech Lab. iabtechlab.com/wp-content/uploads/2018/05/IAB-Tech-Lab-Data-Transparency-Framework-Public-Comment.pdf

Artykuł powstał w ramach prac nad programem poprawy jakości reklamy cyfrowej IAB Polska, który swoją premierę będzie miał na najbliższym FORUM IAB.