TL;DR

A fogyasztók médiafogyasztási szokásai és a róluk gyűjthető adatok köre is nagy mértékben megváltozott az utóbbi években, azonban a kommunikációs tervezés sok esetben ezt még nem követte le, és olyan régi reflexek alapján működik, amelyek ma már meghaladottak. Amitől ideje végre elszakadni: a tölcsér szemlélet (AIDA), a kampányszintű és általánosan rövid távú gondolkodás, a demográfiai alapon történő célcsoport meghatározás, a médiafelület fókuszú tervezés, illetve a “mindenkinek” szóló tömegüzenetek.

A mai Evolution konferencián a “Meg tudsz végre újulni?” szekció nyitó előadását tartottam, összefoglalva azokat a régi kommunikációs tervezési beidegződéseket, melyeken érdemes végre továbblépni.

Az interneten folyamatosan nyomot hagyunk magunkról, rengeteg adat halmozódik fel rólunk a kereséseink, böngészéseink alapján, vagy akár úgy, hogy mi magunk önként megadjuk: mi a nemünk, hány évesek vagyunk, mik azok a dolgok, amik érdekelnek bennünket, milyen élethelyzetben vagyunk, milyen vásárlásokra készülünk. Azaz keletkeznek rólunk többek között demográfiai, érdeklődés és vásárlási szándék típusú adatok. (Bizonyos hobbik, amilyen nekem a fotózás, egészen a vásárlási kényszerig tudnak fajulni, amikor is új és új dolgok tűnnek egyszerűen nélkülözhetetlennek.) Ezek az adatok pontos képet tudnak adni arról, hogy a felhasználó a fogyasztói útja során éppen hol jár és még az is lehet, hogy tudunk adni neki egy rövidebb utat a vásárláshoz.

Az adatok folyamatosan keletkeznek, hiszen always-on üzemmódban működünk. Ez egyrészt azt jelenti, hogy a mobil eszközöknek köszönhetően állandóan online vagyunk. Másrészt pedig azt, hogy folyamatosan üzenetekkel találkozunk, melyek közül a számukra relevánsakat magukévá tesszük, és többek között a márkákról is véleményt alakítunk ki, akár önkéntelenül is.

Nagy mértékben megváltoztak tehát a médiafogyasztási szokások és a gyűjthető adatok is, ez azonban nem jelenti azt, hogy a kommunikációs tervezés is minden esetben lekövette volna ezeket a változásokat. Ebben a posztban arról lesz szó, hogy mik a legjellemzőbb régi beidegződések és helyettük milyen megközelítést érdemes alkalmazni.

1. Tölcsér helyett ciklus

A fogyasztói döntéseket hosszú évekig magyaráztuk a hagyományos AIDA modellel, amely szerint a figyelemtől az érdeklődésen és vágyon át egyenesen a cselekvésig vezet az út. A reklám szerepe ebben a modellben az, hogy alakítsa a fogyasztó véleményét. Ilyen módon ha több vásárlót szeretnénk, akkor többet kell költenünk. Ez a modell persze már régen nem állja meg a helyét, hiszen egyrészt figyelmen kívül hagyja a már meglévő vásárlókat, másrészt a választás pszichológiája ennél lényegesen komplexebb és sokkal kevésbé lineáris. Az ügyfél-vásárló nem feltétlenül az elején száll be, és abszolút nem lehetetlen, hogy nem a folyamat végén dönt a vásárlásról. A mai kommunikációs környezet is egyre sokrétűbb, komplexebb, és a fogyasztók egyre nagyobb szerepet játszanak egymás vásárlási döntéseiben.

A kutatások során nyilvánvalóvá vált, hogy a fogyasztó útja nem elkezdődik és befejeződik, hanem sokkal inkább egy véget nem érő ciklusról van szó, ami újabb és újabb vásárláshoz vezet. Éppen ezért a fogyasztói út értelmezésének is ráncfelvarráson kell átesnie. A prezentációban az MEC Momentum modellje látható, de számos más szereplő is hasonló következtetésekre jutott. Az MEC Momentum szerint a fogyasztó útja négy jól elkülöníthető szakaszból áll:

• Passzív szakasz: A mindennapi élet, amikor valaki nem gondol vásárlásra, de találkozik a kommunikációs üzenetekkel, márkákkal, termékekkel, szolgáltatásokkal és véleményt alakít ki róluk. Ez a vélemény, elköteleződés pedig nagyban befolyásolja, hogy hogyan fog viselkedni akkor, amikor később vásárol, hiszen az élet túl rövid ahhoz, hogy minden egyes lehetőséget racionálisan végig gondoljunk.
• Kiváltó ok: Szükségletek és vágyak, amelyek átmozdítják a fogyasztót a passzívból az aktív szakaszba.
• Aktív szakasz: Amikor az az emberek aktívan gondolkodnak a vásárláson, próbálnak döntést hozni, hogy mit vegyenek meg.
• Vásárlás: A vásárlás után a fogyasztó használja a terméket, véleményt alakít ki róla, és visszakerül ismét a passzív szakaszba.

Vannak olyan média touch pointok, amelyek inkább valamelyik szakaszhoz rendelhetők, például a tévé a passzív szakaszhoz és az eladáshelyi kóstoltatás az aktív szakaszhoz, de ez még nem jelenti azt, hogy csak akkor hatnak a fogyasztókra. Újra kell tehát értelmezni a “piacon van” és “nincs a piacon” fogalmát. (További olvasnivaló a fogyasztó útjáról ITT.)

2. Kampány helyett folyamatos jelenlét

Az always-on azt is jelenti, hogy a márkáknak is folyamatosan elérhetőknek kell lenniük a fogyasztók számára. Már csak azért is, mert bárki, bármikor átléphet az aktív szakaszba. Ideje elszakadni a kampány-szintű gondolkodástól, ami azért ténylegesen nagyon nehezen valósul meg.

A hagyományos megközelítésben a munka legnagyobb része a kampány előtt zajlott, az always-on jelenlétet is támogató automatizált rendszerekben – PPC, programmatic – viszont már a kampány közben zajlik a munka java. Bár az algoritmusok a legkülönfélébb branding vagy performace KPI-okra tudnak optimalizálni, nem lehet mindent rájuk bízni, folyamatosan szükség van az emberi beavatkozásra, tesztelésre.

3. Hosszú távú gondolkodás a rövid távú helyett

A hosszú távú eredmények nem érhetők el a rövid távú eredmények egymásra halmozásával.

Éppen ezért a fizetett média mellett legalább annyira szükséges fókuszálni a saját és szerzett médiára is. Ez szerencsére egyre nagyobb figyelmet kap az utóbbi években, elég például a content marketing növekvő szerepére gondolni. Nem véletlen, hogy ügynökségi oldalon is egyre inkább az integráció a divat a korábbi specializáció helyett, és mindenki szeretné rátenni a kezét a teljes “szentháromságra”.

A CPA, ügyfélszerzési költség helyett sokkal inkább lifetime value-ban érdemes gondolkodni, még ha bonyolultabb is a kiszámítása, mint a költséget a leadek számával elosztani. Persze sokszor azért nem történik ez meg, mert nem állnak rendelkezésre a megfelelő adatok.

Az utolsó touch-point istenítése helyett pedig attribúcióban érdemes gondolkodni, azaz elemezni, hogy különböző touch pointoknak mekkora értéket tulajdonítsunk egy vásárlással végződő fogyasztói döntés során. Ha a hazai piacon (szinte) megfizethetetlenek is az algoritmus alapú, kifinomult megoldások, a szegény ember attribúciós modellje azért elérhető a Google Analytics-ben.

És hogy még egy buzzword előkerüljön: le kell bontani a silókat, az üzleti egységek szerinti gondolkodásmódot és a közös célnak rendelni alá a tevékenységeket. Elég arra gondolni, hogy a különböző fogyasztói adatok egy cégen belül sokszor különböző egységekben vannak meg, külön adatbázisokban és hónapokig, évekig tartó giga projektet szokott jelenteni az összefésülésük. De ugyanez igaz az ügynökségekre is, sokszor folyik úgy a munka, hogy az egyes specialisták csak a saját részterületükön dolgoznak és nincsen az egész egy egységes stratégia mentén összehangolva.

4. Szándék, érdeklődés és attitűd a demográfia helyett/mellett

Ahogyan már volt róla szó, számos adat halmozódik fel a fogyasztókról az online térben. Ennek ellenére a célcsoportok meghatározása még ma is sokszor demográfiai jellemzők mentén történik, olyan kutatásokra támaszkodva, melyek a fogyasztók böngészési előzményeitől és a kampánykiszolgálástól függetlenek.

Ha a célcsoportot csak demográfiai változók alapján határozzuk meg, akkor a valós célközönség egy jelentős részéről mondjunk le és egyúttal elérünk olyanokat, akik számára nem releváns az üzenet. Különösen igaz ez a mobilos vásárlók esetében, akiknek a 70%-át nem érjük el, ha csak a demográfiára hagyatkozunk. Például a baba termékeket vásárlók 40%-a olyan háztartásban él, ahol nincsen gyerek. (Forrás: Mobile Purchasers & Influencers Report. Google / Ipsos MediaCT, 2015)

A szándék, attitűd és érdeklődés adatok sokszor pontosabbak, fontosabbak és többet árulnak el a fogyasztóról, mint a demográfiai jellemzők.

5. Célközönség fókusz a felület helyett

A hagyományos tervezésnél abból indultunk ki, hogy melyek azok a médiafelületek, ahol a célcsoport az átlagosnál nagyobb arányban van jelen és oda terveztük a hirdetéseket. Elérve így számos olyan felhasználót is, aki nem tartozik a célcsoportba. Arról már nem is beszélve, hogy már maga a célcsoport meghatározása is demográfiai jellemzőkön alapult.

Ezzel szemben az automatizált rendszerek – PPC, programmatic – lehetővé teszik, hogy ténylegesen a közönségből induljunk ki, és akár attól függetlenül jelenítsünk meg hirdetéseket, hogy milyen oldalt látogat éppen. (A programmatic mítoszokról ITT, a programmatic brandingről pedig ITT olvashatsz bővebben.)

6. Személyre szabott üzenet az általános helyett

A célcsoportok jellemzően nem egységesek, és minél általánosabban vannak megfogalmazva (18-49 nő), annál több egymástól sok szempontból különböző szegmensből állnak össze. Előfordul, hogy még ezek a szegmensek meghatározásra is kerülnek, sőt olyan médiaterv készül, ami lehetővé teszi ezeknek a célzott elérését. Azután pedig elindul a kampány egyetlen egy féle kreatívval. Hiába érjük el pontosan a közönséget, hogyha az üzenet nem neki szól, nincsen testre szabva!

Igen, a testre szabás több gondolkodás, akár több idő és esetleg több pénz, de legalább nagyobb eséllyel éri el a kampány a kívánt hatást, legyen az brand építés vagy valamilyen performance cél. Ez különösen fontos abban az esetben, ha olyanokat szeretnénk újra megszólítani, akik meglévő ügyfelek (vagy legalább már jártak az oldalon). Hiszen annak valószínűsége, hogy egy meglévő ügyfélnek eladjunk 60-70%, míg egy új ügyfél esetében csupán 5-20%.

Dinamikus kreatívot ma is szinte kizárólag ekereskedelmi szereplők használnak, többnyire retargetálva, pedig nemcsak a webshop kampányoknál lenne érdemes rájuk gondolni. Nyilván ennek olyan esetben van relevanciája, amikor több szegmensről és lehetséges üzenetről van szó, 2 ajánlatra nem érdemes ilyennel kínlódni. (A perszonalizációhoz kapcsolódó leggyakoribb hibákról ITT olvashatsz bővebben.)

Összefoglalva a fő üzenetet: törjük meg végre a rossz szokásokat és ne ragaszkodjunk olyan tervezési módszerekhez, amelyek régen meghaladottak!

TL;DR

A perszonalizált hirdetés elvileg nagyon klassz dolog, hiszen a fogyasztódnak testre szabott ajánlatot és üzenetet tudsz mutatni, ő pedig számára releváns ajánlatot kap, így nagyobb eséllyel válik vásárlóvá.

Gyakori hiba azonban, hogy a rendelkezésre álló célzási és személyre szabási lehetőségek kihasználatlanul maradnak vagy egyszerűen csak rosszul használják őket. Természetesen mások és nem te.

Mielőtt fejest ugranánk a perszonalizáció témájába, érdemes megvizsgálni, hogy milyen a hatékony reklám.

A reklám akkor hatékony, ha a (1) megfelelő embert a (2) megfelelő időben a (3) a megfelelő üzenettel érjük el. Mindhárom pont a perszonalizáció része, és a célzás éppen olyan fontos része a dolognak, mint a kreatív. A perszonalizáció alapja a felhasználói és kontextuális adat (site, napszak, lokáció, időjárás stb.), amit használunk arra is, hogy pont őt célozzuk meg, illetve az alapján tudunk számára releváns üzenetet is megfogalmazni.

A célzás és perszonalizáció egyébként a hirdetők és ügynökségek top prioritása 2016-ban az Econsultancy és Adobe globális felmérése szerint.

Hogyan néz ki a targetálás és testre szabott üzenet egy ideális világban?

• Van egy cookie ID-nk, amelyről tudjuk, hogy nem konvertált az elmúlt 30 napban. A konverzió legyen most egy IKEA konyha megtervezése a konyhatervező segítségével.
• 3rd party adatokból tudjuk, hogy az illető nő, 34 éves, budapesti és kapcsolatban van.
• A böngészési előzményei alapján szinte biztosak lehetünk benne, hogy lakásvásárlásban van, hiszen kertes lakásokat keresett ingatlanos oldalakon, lakáshitel kalkulátorokat használt és lakberendezési inspirációt böngészett. Többek között az IKEA konyhatervezőt is felkereste, de végül nem tervezte meg a konyhát. Nem árt őt emlékeztetni, hogy tegye meg.
• A budapesti időjárás éppen nem kegyes hozzá, esik az eső, és az ilyen napokra bizony hasznos lehet majd az eső elől is védő kerti bútor.
• Egyéb böngészési előzményeiből tudjuk, hogy érdeklik a technológiai újdonságok, így az okoskonyha kifejezetten érdekes lehet a számára.
• Végül pedig nincsen új lakás lakásavató nélkül, amihez jól jöhet néhány hasznos tipp.

Ez alapján össze is állt a perszonalizált kreatívunk, amely természetesen corss-device módon, azaz bármilyen eszközön megjelenik, lehetőség szerint reszponzív módon.

Mindeközben a valóságban a rendelkezésre álló lehetőségek sokszor nincsenek kihasználva, ill. alapvető hibákkal találkozhatunk. Ebben a bejegyzésben négy ilyet gyűjtöttem össze hozzájuk kapcsolódó hasznos tippekkel.

#1 Nem targetálod a hirdetésedet.

A hagyományos display megjelenések 90-95%-a nem targetált, legfeljebb tematika (a megjelenés helye) szerint célzott. Ez azt jelenti, hogy jobb esetben is csak a hagyományos médiatervezési elvek érvényesülnek, azaz a célcsoport online médiafogyasztásának elemzése után olyan helyre kerül a hirdetés, ahol az adott közönség nagy arányban elérhető, és amelyre affinis, esetleg a hirdetés tematikája kapcsolódik az oldaléhoz (pl. autós oldalon autós hirdetés). Ezen túlmenően azonban többnyire nincsen célozva a hirdetés, a targetált megjelenések esetében pedig a legegyszerűbb célzások (pl. gyakoriság szabályozása) jellemzőek.

Ennek sok oka lehet, az ismeret hiányától kezdve a szűkebb potenciális elérésen át az árazási kérdésekig. (Értelmezhető méretű a szegmens vagy kétszáz ember miatt vesződünk? Elfogadható-e felár az adathasználatért, ill. plusz ad serveres munkáért? Ha igen, mennyi? Vagy legyen ez egy olyan elem, ami versenyképesebbé teszi az adott inventory-t, de plusz pénzt nem ér, mert még mindig jobban megéri meddőszórással együtt vásárolni?)

Mindeközben a legtöbb hazai médiatulajdonos által használt Adverticum ad serverben 25+ féle targetálás érhető el, aminek persze egy jelentős része valamilyen technikai paraméter (ISP, operációs rendszer, böngésző, felbontás stb.), ami nem feltétlenül releváns egy kampányban. Emellett viszont számos, közönségek célzására alkalmas opció is elérhető, lokáció, retargeting, kulcsszó, cimke, mobil készülék, ill. külső adatbázis, amely bármilyen, pl. demográfiai, érdeklődés, időjárás, tőzsdei információt alapul vehet.

A hirdetések targetálásáról és a célközönség pontos eléréséről mostanában csak a programmatic és PPC kontextusában divatos beszélni, pedig a hagyományos, direkt módon vásárolt hirdetések esetében is van erre lehetőség, és nem is csak akkor, ha megjelenés alapon vásárolunk.

Az IAB Adex adatai szerint a hagyományos display megjelenések adták a tavalyi display reklámköltés 72,8%-át, míg a programmatic 2,5%-ot, az egyéb automatizált display (elsősorban Google, Facebook) pedig 24,7%-ot tett ki. Tehát a piacnak egy egyáltalán nem elhanyagolható szeletéről beszélünk.

TIPP: Ne csak az automatizált rendszereknél gondolkodj targetálásban, ahol ez a kampány indításánál “kódolva van” a folyamatba. Használd kreatívan az elérhető targetálási opciókat!

Ha a prémium prémiumát keresed, célozz azokra, akik a legújabb, felső kategóriás mobilokról neteznek. Ha tudod, hogy a célcsoportod imádja az Apple-t, akkor célozz OSX és iOS felhasználókra desktopon, mobilon és tableten.

Akár a fixen, adott napra, hétre vásárolt hirdetést is lehet targetálni, különböző kreatív verziókat jelenítve meg a különböző szegmensekbe tartozó látogatóknak. Jelenhet meg új üzenet annak, aki az első kreatívval már találkozott, vagy ha az adott kiadónak, sales house-nak van erre vonatkozó adata, akkor kaphat más hirdetést az, aki a sport és aki a szépségápolási téma iránt érdeklődött.

#2 A célcsoportot csak demográfiai jellemzők alapján határozod meg.

Ha a célcsoportot csak demográfiai változók alapján határozod meg, akkor a valós célközönség egy jelentős részéről lemondasz és egyúttal elérsz olyanokat, akik számára nem releváns az üzeneted. A szándék, attitűd és érdeklődés adatok sokszor fontosabbak, mint a demográfiai jellemzők.

Különösen igaz ez a mobilos vásárlók esetében, akiknek a 70%-át nem éred el, ha csak a demográfiára hagyatkozol.

• A sportszerekre mobilon kereső emberek 56%-a nő.
• A lakásfelújításra mobilon keresők 45%-a nő.
• A baba termékeket vásárlók 40%-a olyan háztartásban él, ahol nincsen gyerek.

Forrás: Mobile Purchasers & Influencers Report. Google / Ipsos MediaCT, 2015

A szándék mellett a különböző attitűd és érdeklődés adatok is jól kiegészíthetik a demográfiai információkat. Az internet fel is értékelte ezek szerepét, hiszen sokkal könnyebben gyűjthetővé és felhasználhatóvá váltak.

TIPP: Értsd meg és tárd fel a fogyasztóid szándékát, érdeklődését és attitűdjeit, és máris sokkal hatékonyabb marketing aktivitásokat tudsz tervezni, beleértve a fogyasztód számára releváns és hasznos tartalmak előállítását is. Ehhez használhatsz akár ingyenes eszközöket is, amilyen a Google Keresési Trendek, de az egyik legnagyobb “kincsesbánya” ebből a szempontból a közösségi média figyelés.

A targetálásnál maradva, a hagyományos display megjelenésedet is célozhatod az oldalon megjelenő kulcsszavak vagy címkék alapján, ill. jeleníthetsz meg olyanoknak hirdetést, akik bizonyos kulcsszavakra keresve jutottak el az adott kiadó, sales house oldalaira. Persze ez minden érintettől nagyobb rugalmasságot kíván, mint a klasszikus, konkrét megrendelt mennyiségekhez való ragaszkodás.

Az attitűd és érdeklődés szerepéről a Harvard Business Review-n jelent meg nemrég egy jó kis esettanulmány. Kiderült, hogy a családi tech piacon számít ugyan a család bevétele és a gyerekek kora, de a vásárlási döntések sokkal inkább a szülők pszichográfiájához kötöttek. Azok a szülők, akik megbíznak a gyerekeik saját tech döntéseiben, a vásárlásoknál főleg a szórakoztatási értéket tartják szem előtt, míg azok, akik igyekeznek visszaszorítani a gyerekek képernyő előtt töltött idejét, inkább olyan eszközöket preferálnak, amelyek a tanulást segítik. Ők más kulcsszavakra fognak keresni, más oldalakat fognak követni Facebookon, és más hirdetői üzenetre is fognak pozitívan reagálni. És hogy hogyan lehet ilyeneket feltárni? Például közösségi média monitoringgal, a közösségi felületeken kialakuló, egymásnak feszülő kommentek elemzése alapján.

#3 Ugyanazt a kreatívot mutatod mindenkinek.

A célcsoportok jellemzően nem egységesek, és minél általánosabban vannak megfogalmazva (18-49 nő), annál több egymástól sok szempontból különböző szegmensből állnak össze. Előfordul, hogy még ezek a szegmensek meghatározásra is kerülnek, sőt olyan médiaterv készül, ami lehetővé teszi ezeknek a célzott elérését. Azután pedig elindul a kampány egyetlen egy féle kreatívval. Hiába éred el pontosan a közönséget, hogyha az üzenet nem neki szól, nincsen testre szabva!

Igen, a testre szabás több gondolkodás, akár több idő és esetleg több pénz, de legalább nagyobb eséllyel éri el a kampány a kívánt hatást, legyen az brand építés vagy valamilyen performance cél. És igen, van számos olyan hirdető, amelynél erős kötöttségekkel kell számolni (pl. külföldi kreatívok adaptálása), de azért nem mindig ez a helyzet.

TIPP: Szabd testre a kreatívot, ne egy általános kreatívtól várd a csodát. Ez különösen fontos abban az esetben, ha olyanokat szeretnél újra megszólítani, akik meglévő ügyfeleid (vagy legalább már jártak az oldaladon). Hiszen annak valószínűsége, hogy egy meglévő ügyfélnek eladj 60-70%, míg egy új ügyfél esetében csupán 5-20%.

Pontosan fogalmazd meg, hogy mi az az egyedi üzenet, amit a kiválasztott felhasználókhoz el akarsz juttatni és milyen cselekvést szeretnél belőlük kiváltani!

Például az oldalt elhagyókat visszacsábíthatod a megtekintett vagy kosárba tett, ill. hasonló termékek mutatásával, a már vásárlóknak pedig mutathatsz kiegészítő termékeket. Ne feledkezz el a call-to-action gombok használatáról!

A személyre szabás azonban ne érje el azt a mértéket, ami már a túlzott követés érzetét kelti a felhasználóban! Az emailes és display hirdetéses kommunikációban a perszonalizációnak teljesen más szintje elfogadható, míg egy emailben teljesen természetes a “Kedves Ingrid!” megszólítás, egy banneren elrettentő, arról már nem is beszélve, hogy a hirdetési rendszerek többnyire tiltják is az ilyesfajta perszonalizációt.

A kreatív mutasson dizájn folytonosságot a weboldallal, legyen rajta például logó. Emlékeztesse a felhasználót a weboldaladra a hirdetés. A perszonalizáció esetében ritkábban érintett téma, hogy a landing page is személyre szabható, ami nagyobb bevonódást és alacsonyabb bounce rate-et eredményezhet.

Használj dinamikus kreatívot! Dinamikus kreatívot szinte kizárólag ekereskedelmi szereplők használnak, többnyire retargetálva, pedig nemcsak a webshop kampányoknál lenne érdemes rájuk gondolni. A különböző célcsoport szegmenseknek különböző üzenetet/ajánlatot mutathatsz meg úgy, hogy ehhez nem szükséges rengeteg különböző hirdetést gyártani, hanem meghatározott számú elemből egy sablon valós időben összeállítja a kreatívot. Elég az ideális világnál felvázolt kreatívra gondolni.

Persze a két végletet érdemes elkerülni: ha csak 2 ajánlatod van, akkor teljesen felesleges dinamikus kreatívot használni, ha viszont 200 különböző variáció lehetséges, akkor nem érdemes manuális kreatív készítésébe kezdeni, hiszen azok várhatóan olyan kevés megjelenés mellett futnak majd ki az egyes “mikroszegmenseknek”, hogy még ha emberfeletti hatékonyságot mutatnának sem tudnák soha behozni a kreatív gyártására fordított összeget. Fontos azonban, hogy a dinamikus kreatívnál is szükség van szabályok alkotására, nehogy olyan kombinációkat hozzon létre a rendszer, amelyek együtt értelmezhetetlen kreatívot alkotnak (pl. kék termék kék háttéren).

Nem kell rögtön abban gondolkodni, hogy az összes fellelhető adatot felhasználd, a viselkedési (vásárlási) és érdeklődési (böngészési) adatok becsatornázása a hirdetéseknél már haladó szint pl. a névvel, születésnappal vagy releváns ünneppel testre szabott emailekhez képest. Nem kell tehát azonnal perszonalizációs ürrepülőt építeni, bőven elég a legkönnyebben implementálható megoldásokkal kezdeni, amilyen például a retargeting.

#4 Végre elkezdted a retargetinget, csak éppen rosszul használod.

A retargeting csodálatosan működik azoknak, akiknek ismert a márkájuk és az oldalukat több tízezer vagy százezer felhasználó látogatja havonta, ez azonban messze nem minden weboldalról mondható el.

Sőt, a “kezdő retargetingesek” könnyen elkövetnek olyan baklövéseket, hogy az idők végezetéig üldöznek a hirdetésükkel olyan embereket, akik már megvásárolták az adott terméket.

TIPP: Nagyobb egyedszámű listákat célozz vagy növeld az elérésedet azzal, hogy  bővíted a célzást lookalike közönségekkel, ill. több networkön futtatod a hirdetést!

Várd meg míg felépül a retargeting listád, azaz legalább 1000 felhasználót összegyűjtöttél. Növeld az elérésedet lookalike targetálással, azaz célozz meg olyanokat is, akik különböző demográfiai, ill. site látogatási jellemzőik alapján hasonlóak az oldalad látogatóihoz vagy vásárlóidhoz. Ne csak egy networkben, pl. a GDN-ben gondolkodj, hiszen programmatic módon számos más networköt is elérhetsz. A pontosabb szegmentációhoz használd az ügyfél adatbázisodat (FB custom audience, Google customer match), ne csak az oldaladon, URL alapján gyűjtött információkat. Szegmentálhatod a vásárlóidat például az alapján is, hogy impulzus vásárlók vagy lojálisak a brandhez.

Ne bombázd halálra a felhasználókat a retargetált hirdetéseddel! Használj frequency cappinget: ha már ötször találkozott a felhasználó a hirdetéseddel, szinte biztosan nem a hatodik alkalmat várja, hogy vásároljon. Ne retargetálj egy felhasználót a már megvásárolt vagy azzal azonos funkciót ellátó, hasonló termékkel. Terelj új látogatókat is az oldaladra, hogy legyen kiket retargetálni. Végül, de nem utolsó sorban: ne feledkezz el a márkaépítésről, hogy megteremtsd a márkád iránti bizalmat.

Mi a tanulság mindebből? Használd ki a rendelkezésedre álló, számodra releváns lehetőségeket és ha egy mód van rá, okosan tedd.

A Médiapiac-Kutatás konferencián mutattuk be az Ident projektet, amelyet a CEMP háza táján keletkező, nagy tömegű és változatos struktúrában előálló adattömeg megregulázására és feldolgozására hoztunk létre. Csak hogy a nagyságrendet érzékeltessem, a CEMP kiadványait naponta átlagosan 1,4 millió egyedi látogató keresi fel, akik 18 millió oldalletöltést generálnak (forrás: OPA, teljes forgalom, UC és PV, 2013. márciusi napi átlag).

A felhasználókról különböző típusú információkat gyűjtünk egyrészt folyamatos, másrészt ad hoc módon. A regisztrált adatbázisokból (Indapass, Shopline, Travelo stb.), ill. az Indapass-Facebook összekötésből adódóan a Facebookról elsősorban demográfiai adatokkal rendelkezünk. Emellett folyamatosan információt gyűjtünk az egyes felhasználók által fogyasztott tartalmakról, jelenleg kiadvány és rovat szinten (az Inda esetében kategóriák szerint), és az ezek alapján kialakítható érdeklődési körökről, illetve online aktivitásokról (pl. online vásárló, blogger, kommentelő, fórumozó stb.). Ezen kívül gyűjtünk adatokat a hirdetésekkel való kontaktusokról is.

Az Ident célja, ahogyan azt már említettem, az volt, hogy a különböző forrású és formátumú adatokat összefésüljük, centralizált user identitásokat hozzunk létre, illetve egy olyan infrastruktúrát alakítsunk ki, melybe a későbbiekben további adatbázisok is könnyen integrálhatók (pl. szerkesztőségi felmérések eredményei).

A gyűjtött adatok alapján a felhasználókból különböző klaszterek képezhetők, melyek tartalom- és szolgáltatásfejlesztéshez, tartalmi ajánlásokhoz, illetve hirdetések real-time demográfiai és tartalmi affinitás (érdeklődés) szerinti célzásához egyaránt használhatók. Az egyik kihívást az jelenti, hogy az általános érdeklődési kategóriák (pl. autó) mellett olyan célzásokat is kialakítsunk, amelyek valamilyen időszakos érdeklődésre vagy szándékra épülnek (pl. autóvásárlást tervez). Nem nehéz belátni, hogy az adatok frissessége mennyire eltérő szerepet tölt be, hiszen míg egy autós érdeklődés vagy egy demográfiai adat viszonylag állandó, addig a vásárlási szándék pont a vásárlásig tart és abban a pillanatban „elévül”. Egyelőre a különböző tartalmakra való affinitás alapján általános érdeklődési kategóriákat alakítottunk ki, de folyamatban van a rendszer felkészítése a meglévő, mért egységek kombinálásán túlmutató, egyedi affinitási kategóriák kialakítására is, amellyel az egyedi ügyféligények is kiszolgálhatók.

A fő hirdetői előnyt természetesen a pontosabb célzás, és az ettől remélt nagyobb hatékonyság jelenti (kevesebb megjelenésből több eredmény). A pontos célzásnak persze abban az esetben van értelme és lehet jobb eredménye, ha megfelelően határoztuk meg a célcsoportot, és számára testre szabott ajánlatot és kreatívot jelenítünk meg. A kiválasztott közönségek a tartalmi környezettől, látogatott oldaltól függetlenül bárhol elérhetők a CEMP kiadványain, így akár nagyobb elérés mellett, meddőszórás nélkül szólíthatók meg. Az egyes célcsoportok számára testreszabott üzenetek jeleníthetők meg, és akár egy fix megjelenés esetén is van arra lehetőség, hogy az elért látogató profilja szerint eltérő kreatív verziókat szolgáljunk ki. Az érdeklődés alapú célzással végre elszakadhatunk a demográfiai alapú tervezéstől, amelynek a tökéletlenségeiről rengeteg szó esett az elmúlt években (csak egy példa).

Az első „éles” kampány, amellyel a rendszert teszteltünk, az FHB online számlanyitási kampánya volt. A tervezés az ügyféllel szoros együttműködésben zajlott, ami a kampány komplexitása miatt elengedhetetlen volt. Az FHB-ról ismeretes, hogy egy közepes méretű bank, és bár országos fiókhálózattal rendelkezik, azért nincsen ott „minden sarkon”, mint az OTP. Ráadásul a fiókoknak nyitvatartási idejük van, természetesen nem lehet bármikor besétálni és számlát nyitni. Mindezek miatt az online számlanyitás kulcsfontosságú az FHB számára.

A kampány célcsoportjait az FHB által biztosított klaszterelemzés alapján határoztuk meg. A számlanyitás formon felvett adatok mentén – nem, életkor, településtípus, számlatípus, lemorzsolódási index / nyitott számlatermék – 6 klasztert alkottak: aktív városi nők, vidéki dinamikus férfiak, nagyvárosi upper class, lusta fiatalok, városi nyugdíjasok és megfontolt vidékiek.

A cél az volt, hogy a lehető legkevesebb megjelenés használatával találjuk meg a legjobban konvertáló csoportokat. A kampányban összesen 3 millió ad view futott, azaz messze nem szórtuk tele a netet a megjelenésekkel. A kampány során medium rectangle (300×250), super leaderboard (970×90) és roadblock (640×360) formátumokat alkalmaztunk. A kampány a teljes CEMP Sales House portfólión futott, napi max. 3-as gyakoriság mellett.

A kampányon belül három alkampányt alakítottunk ki, a célcsoportokat egyrészt demográfia (hard target), másrészt affinitás (soft target) alapján céloztuk meg, illetve futott egy külön kampány véletlenszerű (soft) kreatív megjelenítéssel a kontroll csoport számára, melyet izoláltunk az előző két csoporttól. A különböző célcsoportok eltérő – hard és soft – targetálásaihoz különböző kreatív verziók készültek, a hard kreatívok figyelembe vették a felhasználó lakóhelyét, illetve a bank nyitvatartását, és ennek megfelelően a vonatkozó bankfiók kreatívját, illetve landing page-ét kapta a felhasználó.

A megjelenések legnagyobb része soft targetálás mellett futott ki, a hard targetáláshoz készült rengeteg kreatív verzió erős túllövés volt, és bár a tapasztalatszerzés szempontjából kifejezetten hasznos volt az érintett feleknek, egy „átlagos” kampányban érdemes az összhatékonyságot figyelembe véve meghatározni a kreatívok mennyiségét (ha túl sok a kreatív verzió, és ezeket nem egy automatizált rendszer rakja össze és szolgálja ki, akkor bármilyen hatékonyan fut is a kampány, nem fogja behozni a gyártásra fordított költséget).

A hard targetálással nem volt gond, tiszta sor, azoknak jelenítettük meg az egyes kreatív verziókat, akik megfeleltek a klaszterelemzés során definiált csoportok demográfiai jellemzőinek. A soft targetálással viszont ebben az esetben bajban voltunk, ugyanis a célcsoportokról fogyasztói insighttal, attitűd jellemzőkkel nem rendelkeztünk, így az érdeklődésük meghatározásánál a demográfiai adatok alapján lekérdezhető online tartalomfogyasztáson (elérés-affinitás ranking) kívül másra nem tudtunk támaszkodni. Ez pedig láthatóan kevésnek bizonyult, az affinitás alapon célzott kampányunk nem teljesített jobban, mint a kontroll csoportnak futtatott megjelenések. Az affinitás alapú targetáláshoz szükség van olyan szegmentációra, amely nem vagy nem csupán demográfiai adatokat, hanem online médiafogyasztási szokásokat és/vagy tartalomfogyasztási szokásokra lefordítható attitűd állításokat tartalmaz.

Ami a célzások hatékonyságát illeti, az átkattintási arány volt az a mutató, amit a legkönnyebben lehetett vizsgálni. Persze tudjuk, hogy sokszor nem az kattint, aki tényleg érdeklődik az adott termék vagy szolgáltatás iránt, hanem a “kattintó klikk”, de a pontosabb célzás miatt arra számítottunk, hogy a közvetlen válaszadási arány is magasabb lesz. Bár nem volt különösebben magas a kampány átlagos átkattintási aránya (0,08%), a nálunk futó banki hirdetések CTR átlagának (0,04%) így is a dupláját hozta. A hard célzással futó bannereken 60%-kal magasabb volt az átkattintási arány (0,12%), mint a soft bannereken. A legmagasabb átkattintási arányokat egyébként pont a „kattintó klikk”, azaz a legidősebbek (nyugdíjasok: 0,2%) és a legfiatalabbak (lusta fiatalok: 0,17%) számára megjelenített kreatívok mutatták. A fiókok zárva tartása alatt futtatott üzenet szintén átlag feletti közvetlen válaszadási arányt ért el (0,13%).

A kampányt az ügyféloldali analitikán túl utókövettük a reklámkiszolgáló szerverből is, hogy a kattintáson túl is lássuk, milyen hatásai voltak: mennyien jutottak el a landing page-re, illetve az fhb.hu bármely oldalára a kampánnyal találkozók, illetve a megjelenésekre kattintók közül, és mennyien nyitottak online számlát.

A site-on mért összes post-aktivitás 18%-a volt post-click, 82%-a post-view, azaz sokan úgy keresték fel az FHB oldalát, hogy találkoztak a bannerekkel, de nem kattintottak rájuk. Mivel a kampány célzottan és nem túl magas megjelenésszámmal futott, és más kommunikációs aktivitás sem zajlott párhuzamosan, feltételezhetjük, hogy ezek a felhasználók legalább részben a kampány hatására keresték fel később az FHB oldalát akár keresőn keresztül, akár direkt módon. Sajnos az általunk használt Adverticum ad server jelenleg még nem rendelkezik azzal az utókövetési funkcionalitással, amivel az ügynökségi reklámkiszolgálók, így az egyes mérőpontokon tett aktivitásokat nem tudtuk a felületekig, illetve kreatívokig visszavezetni, illetve média oldalon kevésbé jellemző a kampányok utókövetése, így más kampányok eredményével ezeket az adatokat nem tudtuk összehasonlítani.

Az FHB számára fontos fegyvertény volt ebben a kampányban, hogy tudta kommunikálni az országos fiókhálózatát, erre korábban nem volt lehetősége, lokális hirdetés (óriásplakát, helyi lap stb.) nem jött szóba a számára. Ehhez mondjuk nem feltétlenül lett volna szükség erre a fajta célzásra, hiszen a reklámkiszolgáló szerver nagyjából 80%-os pontossággal tud az IP cím alapján területre célozni.

Sok értékes tapasztalattal lettünk gazdagabbak, de látszik az is, hogy a mi oldalunkon még csak most kezdődik igazán a munka. Összefoglalóan a tesztkampány legfőbb tanulságai még egyszer:

• az affinitás alapú célzáshoz fogyasztói insightokra van szükség, csak demográfiára     támaszkodva kétséges a hatékonysága,
• a demográfia alapján célzott, „személyre szabott” kreatívok magasabb közvetlen válaszadási arány mellett futottak,
• a kampány nagy arányban hatást gyakorolt olyanokra is, akik nem kattintottak a megjelenésekre, de találkoztak velük.

A prémium szó olyan gyakran hagyja el a szánkat mostanában, hogy lassan felvehetjük a bullshit bingóba. Prémium tartalom. Prémium közönség. Prémium hirdetési felület. Nap mint nap használjuk ezt kifejezést és leginkább valamilyen magas(abb) minőséget, illetve ebből adódóan magasabb árat értünk alatta. Egységes definíciója nincsen, így könnyen mást és mást érthetünk alatta és persze lehet az aktuális érdekeknek megfelelően használni. De mi is az a prémium? Az alábbiakban igyekszem összefoglalni, hogy milyen kritériumai lehetnek egy prémium hirdetési felületnek.

Tartalmi környezet: Egy prémium hirdetésnek minőségi tartalmi környezetben kell megjelennie, ami alatt én elsősorban a professzionális, hiteles, hivatásos újságírók által írt szerkesztett tartalmat értem. Lehetőleg egy olyan kiadványon, amely bevezetett márkanév a piacon (pl. Index, HVG, Origo a szatellitbirodalom nélkül). Úgy gondolom, hogy egy szakértő által írt blog is legalább hasonló minőségű tartalmi környezetet jelent, ugyanakkor a prémium egyéb lehetséges kritériumainak nem feltétlenül felel meg. A tartalomnak mindenesetre a márka számára biztonságosnak és lehetőség szerint relevánsnak kell lennie. Azaz a hirdetés nem jelenik meg olyan környezetben, amely a márka számára nem kívánatos vagy káros lehet, vagy ha valamilyen szerencsétlen egybeesés folytán mégis, akkor azonnali beavatkozásra van lehetőség (gondolok itt az olyan esetekre, amikor látszólagos, olykor tragikomikus összefüggés adódik egy cikk tartalma és a hirdetés között).

Közönség: Az elért közönség szempontjából alapvetően kétféle megközelítés jellemző. Az egyik a közönséget önmagában nézi és valamilyen számosság és/vagy demográfiai megoszlás alapján tekinti prémiumnak. Azaz a felület, amelyen megjelenik a hirdetés, nagy számú (pl. top 50 leglátogatottabb oldal) és/vagy számottevő vásárlóerővel rendelkező közönséget ér el (pl. az Esomar AB státuszúak az oldal közönségében az átlag felett képviseltetik magukat, min. 120-as affinitás indexszel). Ez a “klasszikus” megközelítés, amely jellemzően a kampánykiszolgálástól független kutatásokon alapul. A másik, “haladóbb” szemléletű megközelítés azt tekinti prémiumnak, ami a hirdető szempontjából egy adott pillanatban értékes, azaz olyan közönséget ér el, amelyet ő megcélozott, hogy a kitűzött céljai teljesüljenek. Ebben a megközelítésben az adott felület által elért felhasználók számossága vagy közönségösszetétele nem számít, hiszen – elvileg – csak azoknak jelenik meg a hirdetés, akik a célcsoportba tartoznak. (Azért elvileg, mert ez a megfelelő célcsoport definíciótól, ill. a célzáshoz használt adatok megbízhatóságától és frissességétől is függ.) Kampánycéloktól függően mindkét megközelítés helyénvaló lehet, de önmagában, egyéb kritériumoktól (tartalmi környezet, formátum) elválasztva szerintem egyik sem áll meg.

Formátum: Ezt egyszerűen elintézhetnénk azzal, hogy természetesen display hirdetésekről van szó és “minél nagyobbak, annál jobb”, de azért ennyire talán mégsem egyszerű a helyzet. A márkaépítésre alkalmas és ajánlott, IAB Rich Media Branding Unitok – bár hatékonyságukat számos kutatás igyekezett igazolni – nem tudtak széles körben elterjedni, és a mai napig ritkák a jó ötlet által vezérelt, élvezhető minőségben kivitelezett kreatívok. Az látszik, hogy a nagy méretű, de “egyszerű” hirdetéseket preferálja a piac, amilyen a roadblock (640×360 px) és a half page (300×600 px). Az ilyen típusú hirdetések ráadásul minden platformon megbízhatóan működnek (a kinyílással, ilyen-olyan extra funkciókkal sokszor gond van), ráadásul felhasználóbarátabbak is, mint a kifejezetten megzavarásra épülő formátumok. A nagy méretű display hirdetéseken túl véleményem szerint  szintén ebbe a kategóriába tartoznak azok a komplex és kreatív, sokszor natív hirdetési megoldások, amelyek a kiadók és ügynökségek, ügyfelek közös gondolkodása során születnek meg (tematikus mellékletek, szponzorált kutatások stb.).

Elhelyezés: Ha display hirdetési felületben gondolkodunk, akkor a prémium kategóriába tartozó hirdetések a hajtás felett kezdődnek (leggyakoribb képernyő magasság: 768 px, forrás: rankings.hu), emellett pedig nem vesznek el a hirdetési zajban, azaz a környezetükben kettőnél több egyéb hirdetéssel nem versenyeznek. A prémium hirdetésnek véleményem szerint felületileg el kell különülnie a nem prémium hirdetési helyektől, mert ha a környezetében töredék áron vásárolható másik hirdetés, akkor az egész prémium jellege veszik el. Ha a klasszikus médiás logika alapján gondolkodunk, akkor azon túl, hogy a prémium hirdetések a hajtás felett kezdődnek, vagy a nyitó oldalon vagy a nyitó oldalról elérhetően helyezkednek el (azaz nem az alrovat alrovatában). A másik megközelítésben ez már nem feltétel, hiszen a hirdető számára értékes felhasználó egy eldugott aloldalon is feltűnhet például keresőből érkezve.

Vásárlási mód: A felületből és elhelyezésből is adódóan a prémium hirdetések idő vagy megjelenés alapon futnak, jellemzően garantált felületen, ill. mennyiségben (akár “kézi vezérléssel”, akár automatizált rendszeren keresztül).

Kapcsolat: Olyan véleményekkel is lehet találkozni, hogy a prémium hirdetés egyik jellemzője, hogy direkt kapcsolat van a média és az ügynökség/hirdető között, azaz nem automatizált a médiafelület adásvétele. Én ezzel nem értek egyet, bár ma még nem jellemző, úgy gondolom, hogy néhány éven belül a prémium felületek nagy része is automatizált adásvétellel lesz értékesítve, és csak azoknál a megoldásoknál lesz szükség direkt kapcsolatra, amelyeknél kreatív koncepcióalkotás és egyedi felület kialakítása történik.

A Médiapiac jövő heti konferenciáján egyébként egy fél nap csak a prémiumról fog szólni, kíváncsian várom az álláspontokat.

Szerintetek mi a prémium? Mely jellemzők a legfontosabbak?

Olvasnivaló:

• What Makes Premium… Premium? (AdExchanger)
• What Does “Premium Inventory” Actually Mean? (Digiday)
• The Pointlessness of ‘Premium’ Debates (Digiday)
• What Is Premium Now? (MediaPost)
• Automation for the premium (Econsultancy)
• Is Programmatic Premium? (ClickZ)
• How publishers sell ad inventory (iMediaConnection)

Először is fontos leszögezni, hogy az AdMonitor adatainak forrását a gemiusDirectEffect (ügynökségi) és AdOcean (média-oldali) adserverek jelentik, amelyek nemcsak hogy nem fedik le a piacok egészét, de nem is reprezentálják azokat. A display piacot sem, nem hogy a teljes online reklámpiacot, melynek része a kereső-, apró- és email hirdetés is. Ami a display piacot illeti, a hazai ügynökségek a gDE-től eltérő hirdetéskiszolgáló rendszereket is használnak (pl. DoubleClick), a nagyobb kiadók, sales house-ok többsége pedig az Adverticum megoldását választotta (számos olyan display kampány van, amely nem ügynökségeken keresztül érkezik a médiatulajdonosokhoz), de jelen van a piacon többek között a BBelements és a MediaMind is. Tehát az egyes országok display piacainak egészéről, illetve az egyes szektorok hirdetési szokásairól általános következtetéseket levonni ezekből az adatokból nem lehet. Az olyan állítások, hogy „csaknem az összes magyar kampány” a legkevésbé sem állnak meg.

De a nagyobb gondok csak ezután következnek.

Az első adatsor a riportban a 10 országban mért átlagos átkattintási arányokat mutatja, s ebből a szempontból Magyarország a sereghajtók közé tartozik.

Sajnos az egész átkattintási arány szerinti „rangsor” annak a kétes következtetésnek a levonására sarkallja az olvasót (és a Mediainfo cikkének szerzőjét is), hogy az átkattintási arány releváns mutatója az online hirdetések hatékonyságának.

Az átkattintás nagyjából két éve volt forró téma, amikor Szabó Ákos kattintás-fetisizmus elleni írása és a mi Kattintó Klikk kutatásunk igyekezett a helyére tenni ezeket a mutatókat. Legkésőbb ekkor nyilvánvalóvá vált, hogy van egy kattintásra hajlamos, demográfiai mutatók mentén könnyen meghatározható kisebbség, amely a kattintások legnagyobb részéért felel, s a kattintás önmagában nem jelent semmit, nem termel bevételt és nem teremt márkaértéket.

Érthető, hogy a riport olyan mutatók alapján tudja csak rangsorolni a különböző formátumokat, amelyek legkönnyebben a rendelkezésre állnak (megjelenés, átkattintás, átkattintási arány), de ezek sajnos mélyebb elemzésre nem alkalmasak, és mint említettem, téves következtetések levonásához vezethetnek. A Mediainfo cikkében például ez szerepel: „Csaknem az összes magyar kampány (97,7%) »sima« bannereket használ, annak ellenére, hogy ezek CTR értéke a legalacsonyabb.” (Arról nem is beszélve, hogy az adatsor valójában azt jelentené, hogy „csaknem az összes, a Gemius ügynökségi ad servere által kiszolgált magyar display kampány (97,7%) használ »sima« bannereket (is)”.)

Ugyanakkor a Gemius a piacon több olyan szolgáltatást is értékesít, amelyek alapján az AdMonitorban megjelentetetteknél lényegesen pontosabb és kevésbé megtévesztő képet is tudott volna rajzolni a hazai és nemzetközi display hirdetési piacról.

A fenti ábra a felületes szemlélő számára könnyen azt sugallhatja, hogy a wallpaper és a pre-roll a „leghatékonyabb” formátum. (A Mediainfón olvashatjuk is, hogy „A »legkattintósabb« formátum a maga közel 4 százalékos arányával a wallpaper, ennek ellenére ezt a kampányok kevesebb mint 9 százalékában találjuk csak meg.”) Holott – azon túl, hogy az átkattintás sokat nem jelent – mindkét formátum esetén tudjuk, hogy viszonylag gyakori a véletlen kattintások száma. Ezek az adatok egyébként már csak a gDE-ből származnak, azaz elvileg is csak azoknak az ügynökségeknek a kampányait fedik le, amelyek ezt az ad servert használják. Fontos megjegyezni, hogy a rich media formátumoknál a „régi” mutatóknak még kevesebb relevanciája van, mint a hagyományos banner hirdetések esetében. A poszt elején említett MediaMind élen jár mind a fejlett rich media megoldásokban, mind ezeknek a szofisztikált mérésében (pl. dwell ~ interakció) és elemzésében. A branding display értékelésére rendelkezésre állnak az eszközök, csak sajnos a használatuk még nem terjedt el szélesebb körben, illetve az ajánlott standard mutatószámok meghatározása is folyamatban van.

Ennél is nagyobb gond, hogy ezen a gondolatmeneten továbbhaladva a riport, de különösen a Mediainfón megjelent értelmezés azt a képzetet kelti, hogy a hazai piac régiós összehasonlításban elmaradott, holott erről egyáltalán nincsen szó. A magyar piac egyedülálló abban, hogy mind a hat IAB branding formátum elérhető, ami a környező országok egyikéről sem mondható el.

Ugyancsak nem lehet messzemenő következtetéseket levonni abból, hogy a reklámmegjelenésekért melyik szektor milyen arányban felelt. (Trend és reklámköltési adatok kapcsolásával mondjuk eggyel érdekesebb lenne a dolog. Kérdés persze az is, hogy a Gemius szektorbesorolása mi alapján történt.) Az egyes megjelenések értéke ráadásul nagymértékben különbözik attól függően, hogy milyen oldalon, milyen közönségnek, milyen formátummal futottak. Ezer wallpaper megjelenés a Totalcaron nehezen hasonlítható össze ezer hagyományos banner megjelenéssel egy olcsó CT-mixben, „ismeretlen” oldalak szabad felületein.

Szintén keveset mond a szektorok átkattintási arány szerinti rangsora, különösen, hogy tényleges értékek nem jelennek meg a grafikonokon. Sajnos a hirdetésekre való kattintási arány alapján nem vonhatjuk le azt a következtetést, hogy a hazai felhasználókat az ételekkel és személyes higiéniával kapcsolatos hirdetések érdeklik leginkább. Az egyetlen haszna lehetne ennek a rangsornak, ha az egyes szektorok hirdetői valamilyen benchmark adatot láthatnának, de sajnos ez pont nem szerepel a grafikonokon.

Mindezek mellett szinte csak zárójelben említem meg, hogy nem szerencsés az sem, hogy a riport olyan kifejezéseket is használ, amelyeket nem határoz meg a végén található szószedetben sem. Nem definiálja például a formátumokat, melyekre egyébként sem standard elnevezéseket használ. (Aki tudja, mi az a brandmark vagy article, tegye fel a kezét.) Ugyanígy hiányos a módszertani leírás, melyből például a szektoriális besorolás szempontjai nem derülnek ki.

Sajnos ennek a riportnak a teljes koncepciója több sebből vérzik, és értelmezés nélkül számos téves következtetés levonásához vezethet, ami a legkevésbé sem piacépítő hatású. Ezeknek a számoknak a gondos elemzés nélkül publikálását kifejezetten veszélyesnek tartom.

Update (dec. 4.): A poszt korábban tévesen azt az információt tartalmazta, hogy a Gemius nem csatlakozott a hazai IAB display sztenderdizálás folyamatához. 

A Reklámfeszten Szabó Ákossal (Adaptive Media) és Balatoni Emesével (Adverticum) osztoztunk ezen a témán, Ákos az IAB Rising Stars/Branding Units formátumainak történetéről mesélt, Emese pedig stílszerűen egy interaktív kreatívba csomagolta a mondandóját, aminél jobb kifejezését nehezen tudom elképzelni annak, hogy mire is használhatók ezek a formátumok. Enjoy!

Ha nem jelenik meg a videó, kattints ide!

Fotó kredit: shu uemura

Hogy miért a tavalyi évet vizsgáljuk egy ennyire gyorsan változó piacon, mint az online? Pont azért mert ez a terület napról napra változik, folyamatos mozgásban van és ki akartunk választani belőle egy olyan szeletet, ami már lezárult, de még nem értelmetlenül távoli.

Az arcápolás és smink kategória és a kozmetikumgyártó cégek szegmensének mérete

2010-ben összesen 11 cég hirdetett online az arcápolás és smink kategóriában, ill. a kozmetikumgyártó cégek szegmensében a Kantar Media adatai szerint. Ezeknek a kategóriáknak a listaáras online reklámköltése – a listaáras költési adatokban szereplő 9 cégre vonatkozóan –  összesen 90,7 millió Ft volt, ami a teljes szépségápolás szektor 9,1%-át, a teljes – Kantar Media által mért – piacnak pedig a 0,3%-át jelenti. Bár a Kantar Media listaáras adatbázisa nem tartalmazza például a Feminánál és az Infinety-nél, ill. a Facebookon vagy a Google AdWords-ben elköltött hirdetési pénzeket, látszik, hogy összességében egy meglehetősen apró és kevés szereplős piacról van szó.

Összehasonlításképpen a Kantar Media által mért teljes listaáras reklámköltés 658,7 milliárd Ft volt 2010-ben, amiből a szépségápolás szektor költése 63,8 milliárd Ft (9,7%). Az arcápolás és smink kategória, illetve a kozmetikumgyártó cégek szegmensének hirdetői összesen 11,5 milliárd Ft-ot költöttek.

Bár az online-t tekintve ez a piac idén is mikroszkopikus méretű, érdemes megemlíteni, hogy 2011 első negyedévében mintegy 50%-kal magasabb listaáras értékben költöttek a hirdetők az interneten ezekben a kategóriákban, mint 2010 azonos időszakában. (Ugyanakkor a teljes listaáras költés ezekben a kategóriákban, ugyanebben az időszakban 35%-kal csökkent az előző évhez képest.)

Hirdetők és márkák

Az arcápolás és smink kategória legnagyobb online hirdetői 2010-ben a L’Oreal, a Procter & Gamble, a Beiersdorf, a GlaxoSmithKline és a Coty.

Ha a teljes reklámpiacot tekintjük, a vizsgált kategóriák top hirdetői a L’Oreal, a Beiersdorf, az Avon, a Procter & Gamble, a Coty, a Johnson&Johnson, a Naturprodukt, az Estee Lauder és a Herb Pharma. Minden cégről elmondható, hogy a büdzséjének nagyon csekély részét (listaáron kevesebb, mint 3%-át), allokálja online hirdetésre, sőt a J&J, a Naturprodukt és az Estee Lauder egyáltalán nem is hirdetett az interneten (legalábbis a Kantar Media számára bevallást tevő médiatulajdonosok kiadványain, bár a BannerTracker elfogott egy Clinique kampányt a Feminán). A kategóriai top hirdetői elsősorban a tévében jelennek meg, ahol a listaáras reklámköltésüknek kb. 90%-a realizálódik. Egyedüli kivételt az Estee Lauder jelent, amely listaáras reklámbüdzséjének közel 70%-át sajtóhirdetésre fordítja. A L’Oreal, Beiersdorf, Avon, Procter, Coty és Herb Pharma esetében a print költés aránya 6-11% között van.

Ha a cégek online stratégiáját tekintjük, ezek a kategóriák – a cégek profiljából is adódóan – szintén különböző szerepet kapnak: míg a L’Oreal teljes (Kantar Media által mért, display) online költésének 43%-át, a Coty pedig 31,8%-át fordította ezen kategóriák hirdetésére, addig a többi cég jóval kisebb arányban allokálta az online hirdetési büdzséjét ezekre a kategóriákra. A Beiersdorf a listáras költésének mindössze 12,8%-át, a GlaxoSmithKline 10,7%-át, a Procter pedig 5,6%-át fordította ezekre. A hirdetők között érdemes megemlíteni az Avont is, amely teljes büdzséjét ezekben a kategóriákban költötte el 2010-ben.

Forrás: Kantar Media Adex, 2010, *cégek költése az arcápolás és smink kategóriában, továbbá a kozmetikumgyártó cégek szegmensében

Általánosan elmondható, hogy a cégek szinte kizárólag a drogériás termékeiket hirdették online, a luxus termékeiket nem. A Kantar Media adatai szerint a vizsgált kategóriákban a L’Oreal négy márkát hirdetett, a Garniert, a L’Oreal Paris-t, a Vichy-t és a Maybelline-t, a Procter kettőt, a Max Factort és a Procter & Gamble-t, a GlaxoSmithKline szintén kettőt, az Oilatumot és a Physiogelt, a Beiersdorf is kettőt, az Eucerint és a Niveát, a Coty szintén kettőt, az Astort és a Rimmelt. 2010-ben hirdetett még a már említett Avon, ill. az Estee Lauder is a Clinique márkát.

Kampányok szezonalitása, üzenetei

Az arcápolás és a smink kategóriának, illetve a kozmetikumgyártó cégek szegmensének hirdetői – nem meglepően –  elsősorban a tavaszi “megújuláshoz”, ill. decemberben, az ünnepekhez kapcsolódóan hirdettek 2010-ben. Mindkét szezon megközelítőleg a kategóriák költésének harmadát adta. A szezonalitást illetően a tavasz a hangsúlyosabb a legtöbb márka esetében, a decemberi időszak erőssége elsősorban a Procter karácsonyi kampányának köszönhető, amely viszont számos termékkategóriára kiterjedt, és egyáltalán nem arcápolás vagy smink fókuszú volt.

Kampányidőszakok hirdető és basebrand szerint
Forrás: Kantar Media Adex (narancssárga) és BannerTracker (bordó), 2010
(kattintásra megnő)

A hirdetők egyrészt (új) termékeket, másrészt különféle nyereményjátékokat (pl. Garnier, Maybelline) kommunikáltak. A bannerek általában egyszerű animációt tartalmaztak, kivételt jelent ez alól a Garnier és a Procter interaktív bannere, illetve a Rimmel videóbannere (amely a tévéhirdetés adaptációja volt). A Coty esetében főleg a szponzorációk és pr anyagok domináltak, a kevés bannerük is ezekre mutatott. A landing page-en elérhető, egyedi tartalomra egyedül a Maybelline kreatívja utalt (tavaszi sminktippek). A kampányok – a Kantar Media adatbázisában elérhető kreatívok alapján – nem voltak egyéb csatornákkal (pl. Facebook) összekötve.

Facebook jelenlét

A márkák közül egyébként meglehetően kevesen vannak jelen aktívan a Facebookon. Hozzá kell azonban tenni, hogy a Facebook pont a tavalyi év során robbant be a hazai top site-ok közé, míg 2010. januárjában 1,4 millió 15 évnél idősebb belföldi felhasználó kereste fel (elérés: 33,8%), addig 2011. januárjában már 3,4 millió (elérés: 73,1%). (Forrás: gemius/Ipsos Audience 2010. január és 2011. január).

Látszik, hogy – szintén nem meglepően – elsősorban azok a márkák kapták a legnagyobb számú lájkot a közösségi oldalon, amelyek magyar nyelvű Facebook oldalt működtetnek. Az L.A. Makeup hazai Facebook oldala több mint 11.700, a L’Occitane oldala 9.600, a Max Factoré pedig 8.600 lájkot kapott eddig.

Update: A legtöbb lájkot az Avon hazai Facebook oldala kapta, ők jelen pillanatban 35.300 rajongó fölött járnak.

A Facebook hirdetési rendszerének becslése alapján 7.500 hazai lájkot gyűjtött eddig a MAC nemzetközi Facebook oldala is. A hazai Lush oldal eddig 4.600, a Vichy oldala 3.200, a Garnieré 3.100 lájkot kapott. A többi márka messze lemaradva követi ezt az élbolyt (Yves Saint Laurent Beauty, The Body Shop, Essence, Clinique). (Azokat a márkákat – pl. Dior – nem vettük figyelembe, amelyek nem rendelkeznek külön beauty oldallal.)

Hazai Facebook oldallal egyébként az Avonon, L.A. Makeupon, Max Factoron, L’Occitane-on, Lush-on, Vichy-n és a Garnieren kívül kívül az Essence, a Bobbi Brown, a Lancome, az Il Makiage és a L’Oreal Paris rendelkezik, ez utóbbiak azonban eddig – az Essence kivételével – néhány száz lájkot tudtak gyűjteni. A L’Oreal Paris oldala egyébként a napokban indult.

A nagy cégek (L’Oreal, Procter, Coty) drogériás sminkmárkái közül egyértelműen a Max Factor viszi itthon a prímet, a többi nagy szereplő láthatóan még nem fókuszált erre a területre, amiben idén változást várunk. A L’Orealnál már látszik a mozgolódás, a harmadik nagy cég, a Coty viszont még nem is lépett be erre a területre itthon.

Nemzetközi szinten némileg másképpen alakul ez a lista. A Stylophane interaktív ügynökség “facebook fashion indexe” szerint abszolút első a MAC több mint 2 millió lájkkal, amely népszerűségét – a termékek minősége mellett persze – szerintünk elsősorban a beauty bloggereknek köszönheti, akik videóikban és posztjaikban szinte mindig ajánlanak valamilyen MAC terméket. A második helyezett a Clinique, a harmadik pedig a Procter drogériás márkája, az itthon nem kapható CoverGirl. A negyedik helyet a L’Oréal Paris (USA) szerezte meg, amiből látható, hogy nemzetközi szinten már intenzíven foglalkoznak a Facebook aktivitásokkal.

Site-mix

A hirdetők által használt site-mixről csak részleges információkkal rendelkezünk, hiszen a Kantar Media listaáras adatbázisa csak az önbevallók adatait tartalmazza kiadói szinten, a Banner Tracker adatbázisa pedig a monitorozott site-okról szolgáltat információt (jelenleg 160 site-ról gyűjtenek kreatívokat). A BannerTracker, ahogyan neve is mutatja, bannereket gyűjt, így a szponzorációkról, pr cikkekről, tartalmi együttműködésekről, közösségi média aktivitásokról értelemszerűen nem ad adatot (bár a szponzorációknak egyes elemeit láthatóan letölti, lásd pl. Coty). Az alábbiakban szereplő listaáras költési adatok a fentiek szerint nem vonatkoznak azokra a site-okra, melyeken csak a BannerTracker gyűjtött adatot, de a listaáras költésüket nem vallották be a Kantar Mediának (pl. Femina, Infinety).

A listaáras költési adatok alapján a legnagyobb szeletet e kategóriák hirdetéseiben – nem meglepően – a legerősebb női portfolióval rendelkező Sanoma-Házipatika szakította ki (35,7%), őket messze lemaradva követte az Origo (18,6%), az Adaptive Media (14,8%) és a CEMP Sales House (11,7%). A BannerTracker adatai szerint előszeretettel használták a hirdetők a Feminát is, amely azonban költési adatokat nem szolgáltat.

1. L’Oreal

A L’Oreal a Garnier márkát 2010-ben a Sanoma (cosmopolitan.hu, startlap.hu, hotdog.hu storyonline.hu, fn.hu, tv24.hu, wellnesscafe.hu) és Házipatika oldalain, az Adaptive Media (port.hu) kiadványain, a General Mediánál, az EMG, valamint az Origo AdHouse kiadányain hirdette. A márka listaáras költésének 43%-át a Sanoma-Házipatika, 32%-át pedig az Adaptive Media szerezte meg.

Garnier, 2010. február

Garnier, 2010. május

Garnier, 2010. szeptember (1)

Garnier, 2010. szeptember (2)

A L’Oreal a L’Oreal Paris márkát az Origo, a Sanoma (nlcafe.hu, storyonline.hu), a Generál Média, az Axel Springer (nana.hu), az Adaptive Media, Evo Media és Femina oldalain hirdette. A listaáras költés 61%-át az Origo, 18%-át a Sanoma szerezte meg.

A L’Oreal Vichy márkájának hirdetései 2010-ben az Adaptive Media (port.hu), a Sanoma (nlcafe.hu), a CEMP Sales House (bookline.hu, index.hu, velvet.hu) és az Origo oldalain jelentek meg. A márka listáras költésének 39%-a realizálódott az Adaptive Media oldalain, míg a Sanoma 28%-os, a CEMP pedig 25%-os részesedést szerzett.

Vichy, 2010. április

A L’Oreal a Maybelline márkát 2010-ben az EMG (est.hu, freeblog.hu, sziget.hu), az Origo (videa.hu) és az Infinety kiadványain hirdette.

Maybelline, 2010. május-június

2. Procter & Gamble

A Procter a Max Factor márkát a Sanoma portfolióján, a Procter & Gamble karácsonyi ajánlatait pedig az Origónál (36%), a CEMP Sales House-nál (33%, index.hu, velvet.hu, blog.hu, honfoglalo.hu, indamail.hu, indafoto.hu, inforadio.hu, bookline.hu, sportgeza.hu), a Sanománál (27%), illetve az EvoMediánál hirdette.

Procter & Gamble, 2010. november-december

3. Beiersdorf

A Beiersdorf az Eucerin márkát a Sanoma-Házipatika (40%, nlcafe.hu, wellnesscafe.hu), az Origo (19%), a CEMP Sales House (16%, index.hu, bookline.hu, inforadio.hu, velvet.hu, sportgeza.hu, indavideo.hu, totalcar.hu), az Adaptive Media (15%) és az Axel Springer (11%, mindmegette.hu, astronet.hu, nana.hu, megyei lapok) oldalain, illetve a Feminán hirdette. A BannerTracker adatai szerint legnagyobb intenzitással az Axel Springer és a Femina oldalain futott a kampány.  A Niveát a Sanoma portfolióján reklámozta a Beiersdorf.

Eucerin, 2010. február-március

Eucerin, 2010. május

4. GlaxoSmithKline

A GlaxoSmithKline az Oilatumot a Gmedia (39%), Adaptive Media (31%), Sanoma (16%) és Axel Springer (mindmegette.hu, nana.hu) kiadványain hirdette, a Physiogelt pedig a Sanománál (32%), Axel Springernél (22%, astronet.hu, mindmegette.hu, lakaskultura.hu, nana.hu), Adaptive Mediánál (17%), Origónál, CEMP Sales House-nál, EMG-nél, ill. Feminánál.

Oilatum, 2010. december

Physiogel, 2010. november-december

5. Coty

A Coty az Astor márkát a Sanoma, az Adaptive Media és a Femina oldalain, a Rimmelt pedig a Sanoma oldalain (cosmopolitan.hu, storyonline.hu, hotdog.hu, nlcafe.hu, wellnesscafe.hu) hirdette online.

Astor, 2010. május

Astor, 2010. szeptember

Astor, 2010. szeptember

Rimmel, 2010. június

6. Avon

Az Avon az EMG (74%), Sanoma és Axel Springer kiadványain hirdetett.

7. Estee Lauder

Az online-ra a tavalyi évben gyakorlatilag egyáltalán nem fókuszáló Estee Laudernek egyetlen kampánya futott a Kantar Media adatai szerint. A cég a Clinique márkát a Feminánál hirdette.

Clinique, 2010. március-április

A Facebook és az iWiW között persze lényeges eltérések vannak, kezdve az elért felhasználók számával és a Facebook nemzetköziségével. A szolgáltatások megjelenése és funkciói között – nem meglepően – ugyancsak lényeges eltéréseket találunk, és azt a szolgáltatás-kavalkádot, amit a Facebook nyújt, várhatóan meg sem közelítheti majd az iWiW. (A Facebook Platform vs. OpenSocial eltérés inkább a fejlesztők számára érdekes.)

Ugyancsak tény, hogy a Facebookkal ellentétben az iWiW csaknem egy teljes piacot lefed, hiszen a hazai internetező közönség legalább kétharmada-háromnegyede – a Webaudit adatai alapján havi 2,9 millió egyedi látogató – megfordul rajta minimum havi rendszerességgel. A Facebook hirdetési szűrője alapján kb. 100 ezer magyar felhasználója van az oldalnak, azaz ebből a szempontból ő a “kistestvér”.

Az iWiW a Facebookkal ellentétben teljesen tele van aggatva hagyományos hirdetéssel (bannerek, displayek, miegymás), és ezt a modellt egészítik most ki az appok, illetve a hozzájuk kapcsolódó reklámlehetőségek, tovább növelve az inventory-t és elvileg a hirdetésből származó bevételeket is. Kérdés persze, hogy beindul-e az app biznisz, és ha igen, ez a jelenlegi gazdasági helyzetben elvon-e a banner hirdetésektől vagy inkább plusz bevételként jelentkezik majd. A látogatók érdeklődésének fenntartásában, a site-on eltöltött idő növelésében viszont egyenesen az egyetlen útnak tűnik az API megnyitása.

A Facebook folyamatosan próbálkozik újabb és újabb megoldásokkal, hogy a forgalmához mérhető részt hasíthasson ki a reklámköltésekből is, kevés sikerrel. (Pedig érdeklődésben nincs hiány, állítólag a vezető cégek 59%-a jelen van rajta Facebook oldallal.) Az iWiW-et ezzel szemben egy tudatosabb sales stratégia és a lehetőség szerint semmit se adjunk ingyen megközelítése vezeti.

Ezzel együtt érdemes áttekinteni a Facebook hirdetési megoldásait, amelyek nem kevés ötletet adhattak / adhatnak a hazaiaknak is, és fontos tanulságok levonását is segítik.

Szokásunkhoz híven nem álltunk meg 30 ezer karakter alatt, ezért az olvasók idegeit minél kevésbé borzolandó, négy részben jelentetjük meg a poszot. A mai bevezető után holnap az alkalmazásokról, holnapután az aktivitás feedekről, ajándékokról és apróhirdetésekről, az utána következő napon pedig a fizetős hirdetésekről lesz szó.

Korábban is írtunk róla, hogy a méreteknek ez a sokfélesége, amellett, hogy teljesen átláthatatlanná és kaotikussá teszi az online hirdetés hagyományos (banneres) lehetőségeit, megnöveli a kreatívok gyártási költségét is, hiszen “ugyanazt” a leaderboardot nem tudjuk használni a különböző portfoliókon (pl. az Origo, Index és Sanoma esetében), azaz egy leaderboard esetén is több méretmutáció gyártására van (lehet) szükség.

Manapság, amikor a költséghatékonyság különösen lényeges szempont főleg bizonyos szektorok, illetve kevésbé szexi termékek, szolgáltatások esetén, egyre fontosabb szerephez jutnak az átkattintás alapon futtatott banner kampányok. Az Origo, a Sanoma, Adaptive Media, Evo Media és kisebb médiatulajdonosok felületei tartalmi kategóriák (férfi-női, prémium hír, szórakozás stb.) és regisztrációs oldalak esetén nem, kor, lakóhely szerint  egészen jól targetálhatók, ugyanakkor ha ilyen elszámolási alappal szeretnék a hirdetők a megjelenéseket foglalni,  portfoliónként legalább 3 méretmutáció leadására van szükség. Tehát ha mondjuk az Origón, Sanomán és Evomedián futtatok CT kampányt, és el szeretném kerülni a 120*240-es vertical banner használatát, akkor min. 5 méretet kell leadnom, de az oldal-mix függvényében ez általában legalább 7 méretmutációt jelent – mondjuk 3 helyett…

Csak mellékesen említem meg, hogy az egységes kreatív méretek megkönnyítenék a médiatervezők munkáját is, hiszen nem kellene egyeztetni a konkrét méreteket, hanem egyértelmű lenne, hogy a leaderboard az 728*90 pixel és kész.

Persze nem csak a méretek jelentenének fontos szempontot az egységesítésben. El kellene gondolkodni azokon az ajánlásokon is, hogy maximálisan mekkora (kByte) legyen egy banner, mennyi ideig fusson benne az animáció (hagyományos banner, layer, interstitial stb. esetén), illetve egy kreatívnál milyen processzorterhelés fogadható el. Maga a méret nyilván függ az egyes adserverektől is, de egy efféle ajánlás talán előbb-utóbb leszerelné a 80 kB-os bannerekkel rendszeresen bepróbálkozókat. Az animáció hosszára és a kreatívok processzorterhelésére pedig a felhasználók és áttételesen persze a hirdető érdekében lenne érdemes odafigyelni. Ha a bannertől képtelenség egy oldalt betölteni, mert 100%-on terheli a processzort, illetve nem lehet egy cikket elolvasni, mert folyamatosan villog, az végső soron a hirdetőnek rossz, hiszen a user vagy adblock-ért nyúl vagy paraszt-adblock-ot használ (kigörgeti a hirdetést), rosszabb esetben anyázva távozik az oldalról. Egyik esetben sem lesz a hirdető a kedvence. A processzorterhelésre jelen pillanatban csak az Index figyel oda, de azért időnként náluk is átcsúszik néhány brutális darab, többnyire ügynökségi “erőszak” következtében.

Az egységesítés nyilván több érdeket is sért: a médiatulajdonosok oldalán a jelenlegi site layoutok vagy mennek a lecsóba vagy rosszul mutat majd rajtuk az adott, standardizált formátum; a kreatívkészítők oldalán pedig oda a szép világ, amikor átmennek az oldalak megbénítására és a felhasználók kiborítására alkalmas bannerek. (Omg, meg kellene tanulni optimalizált kreatívot készíteni…)

Nagyon kíváncsi vagyok, hogy a hazai IAB jelenléte fog-e, és ha igen, mikor és milyen hatást fog gyakorolni a kreatív formátumok egységesítésére, és ha lesznek itthon is ajánlások, ezekhez a piac igazodik-e majd vagy sem.

Ajánlott oldalak:

• IAB Ad Unit Guidelines
• IAB Rich Media Creative Guidelines

Vándor Eszter kolléganőm a Google AdWords és ETARGET hazai piaci pozícióját, illetve a tartalomhálózaton és keresőkben való megjelenés különbségeit vizsgálja frissen publikált, ropogós tanulmányában (pdf).

– Arcus girls rock! –

Eszter bemutatja a tartalomhálózat és a hagyományos keresőhirdetés teljesen különböző szemléletét és működését, és ezzel együtt megállapítja, hogy hazai viszonylatban a Google AdWords erőssége a keresőben, az ETARGET-é pedig a tartalomhálózatban rejlik. A keresőkben történő megjelenés lényegesen célzottabb és teljesen más tudatállapotban éri a felhasználót, ez azonban nem minden termék és üzenet típus esetén vezet eredményre. Ennél is fontosabb, hogy míg a keresőkben történő megjelenés szükségszerűen kevesebb hirdetési helyet jelent, s bizonyos piaci szegmensekben éppen ezért nagyon meg is drágul(hat), addig a tartalomhálózat folyamatosan bővül, szélesebb elérést nyújt, több hirdetés befogadására alkalmas, így árai is kedvezőbbek. A keresőhirdetésekkel telítődő és szélesebb elérésre gyúró piaci szegmensek esetében a hangsúly a költséghatékonyság megtartása érdekében folyamatosan áttevődik a tartalomhálózatban való megjelenésre.

Ha Eszter előrejelzései beigazolódnak, szeretettel köszönthetjük majd a keresőhirdetések egy jelentős részét push megoldásaink táborában…