docAutomatyzacja personalizacji reklamy internetowej
download 
Reklamacja Transkrypt
Automatyzacja personalizacji reklamy internetowej
MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 36 Marketing w praktyce Barbara Borusiak, Bartłomiej Pierański, Robert Romanowski, Sergiusz Strykowski Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Automatyzacja personalizacji reklamy internetowej Automation of online advertising personalization 36 Głównym celem artykułu jest charakterystyka systemu Real-Time Bidding (RTB) jako instrumentu automatycznej personalizacji reklamy internetowej na masową skalę. W artykule zastosowano metodę analizy źródeł wtórnych — przeanalizowano literaturę przedmiotu oraz raporty z badań. Punktem wyjścia rozważań jest teza o totalnym charakterze Internetu jako narzędzia wszechobecnej i nieustannej komunikacji. Następnie wskazano na cechy reklamy internetowej oraz istotę personalizacji w działaniach reklamowych, odnoszącej się do formy i treści komunikatów reklamowych. Istotnym novum w tym zakresie jest możliwość dokonywania personalizacji bez konieczności formułowania oczekiwań przez nabywców. Big Data, czyli bardzo bogate dane na temat nabywców pozyskiwane w rezultacie rejestracji ich zachowań w Internecie, pozwalają, dzięki systemom rekomendacyjnym, przygotować treść przekazu reklamowego zawierającą ofertę precyzyjnie dobraną do profilu odbiorcy. Proces ten może być prowadzony na masową skalę dzięki automatyzacji realizowanej za pomocą Real-Time Bidding — aukcji w czasie rzeczywistym. Jest to system w pełni zautomatyzowanego kupowania i sprzedawania powierzchni reklamowych na stronach WWW dzięki elektronicznym aukcjom trwającym około 100 ms i odbywającym się w trakcie przesyłania strony internetowej z serwera do przeglądarki użytkownika. The main purpose of this paper is a characteristic of RealTime Bidding as an instrument for the automatic personalization of online advertising on a massive scale. The starting point for a discussion is the thesis of the total nature of the Internet as a tool of ubiquitous and constant communication. Then features of online advertising and the importance of personalization in advertising activities relating to the form and content of advertising messages have been presented and discussed. An important innovation in this area is the possibility to conduct personalization activities without asking customers to express their preferences and expectations. Large amount of information on customers acquired by tracing their behavior on the Internet (Big Data) applied to recommender systems allow preparing the content of the advertising messages containing the offer precisely adjusted to the customers'profiles. The process can be carried out on a mass scale using Real-Time Bidding - an entirely automated system of buying and selling advertising space on web pages based on electronic auctions lasting about 100 milliseconds and held while transmitting a page from a server to the user's browser. Słowa kluczowe Keywords Big Data, RTB, systemy rekomendacyjne, automatyzacja personalizacji, reklama internetowa Big Data, RTB, recommender systems, personalization automation, online advertising Wirtualna sieć, obejmująca swoim zasięgiem cały świat, wprowadziła do systemu komunikowania zupełnie nową jakość. W sposób oczywisty wpływa także na komunikację graczy życia gospodarczego: podmiotów gospodarczych, konsumentów, jednostek reprezentujących interesy państwa, organizacji społecznych i innych. Innowacyjność komunikowania się za pośrednictwem Internetu wyraża się na wiele sposobów, także w nowych możliwościach, jakie oferuje reklama internetowa. Jedną z naj- istotniejszych jest możliwość zautomatyzowanej personalizacji komunikatów reklamowych, dzięki czemu reklama pozwala na osiąganie dwóch, dotychczas sprzecznych, celów: precyzyjnego doboru treści i formy przekazu do pojedynczego odbiorcy przy jednoczesnym zachowaniu masowości audytorium. Celem artykułu jest wskazanie cech reklamy internetowej, określenie istoty i form jej personalizacji oraz charakterystyka Real-Time Bidding (RTB) MARKETING I RYNEK 3/2015 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 37 Marketing w praktyce jako instrumentu automatycznej personalizacji reklamy internetowej na masową skalę. Internet — medium totalne Sformułowanie „Internet — medium totalne” jest do pewnego stopnia predykcją sytuacji, która dopiero nastąpi. Już jednak obserwować można wiele symptomów potwierdzających trafność tego przewidywania. Jakkolwiek nadal dostęp do Internetu nie jest właściwością powszechną, to stale rośnie jego zasięg. W przeszłości Internet uważano za medium pasywne, ponieważ niewymagające aktywności odbiorcy treści, jego aktywnego wysiłku wyrażającego się w akcie poszukiwania (Czarnecki i Korsak, 2001). Obecnie coraz częściej można obserwować i doświadczać jego totalnego charakteru. Przejawia się to tym, że Internet: z jest dostępny praktycznie zawsze i wszędzie, dla znacznego odsetka populacji (potencjalnie dla wszystkich), z jest wykorzystywany do zaspokajania wielu potrzeb, a szczególnie istotny okazał się do realizacji potrzeb społecznych, stworzył zupełnie nowe możliwości aktywnego uczestnictwa w życiu społecznym, z posługuje się hipermedialnym przekazem informacji, z ma właściwość zawłaszczania innych mediów, tzw. tradycyjnych, zarówno pod względem treści, jak i uwagi odbiorców. Poszukując uzasadnienia dla powyższych stwierdzeń, należy wskazać, że dostępność Internetu jest już w niektórych krajach wysoko rozwiniętych powszechna. W Polsce w 2013 r. 66,9% gospodarstw domowych dysponowało dostępem do Internetu, co oznacza, że 75,7% Polaków w wieku powyżej 16 lat miało dostęp do globalnej sieci (Czapiński i Panek, 2013). Według badań CBOS nawet 100% uczniów i studentów korzystało w 2012 r. z Internetu (CBOS, 2012). Oznacza to, że istnieją pokolenia, w których korzystanie z Internetu jest powszechne. Są to plemiona cyfrowych tubylców (digital natives), jak nazywa ich Marc Prensky (2001), funkcjonujących czasami aktywniej w sferze wirtualnej niż w rzeczywistej. Nietrudno przewidzieć, że liczba tych roczników będzie rosła i w przyszłości wzmiankowana powszechność stanie się faktem. Nie bez znaczenia w tworzeniu totalnego charakteru Internetu jest posługiwanie się hipermedialnym przekazem informacji. Hipermedia to metoda prezentacji powiązanych ze sobą informacji tekstowych oraz zapisanych cyfrowo dźwięków, obrazów, filmów (http://encyklopedia.pwn.pl/haslo.php?id=3911820, 22.11.2013). Wyróżnikiem hipermediów jest wielość nadawców, odbiorców ko- munikatów, treści przekazów i form ich wyrażania (Wiktor, 2013). Odbiorca treści decyduje o ich doborze, może być także ich twórcą. Układ treści jest nielinearny, wielowątkowy. Stanowi to zasadniczą zmianę w stosunku do mediów tradycyjnych, w których układ zawartości i jej rodzaj jest zdeterminowany przez wydawcę. Skomplikowany system interakcji w Internecie oznacza odejście od tradycyjnego modelu jedno- lub dwukierunkowej komunikacji w stronę układów sieciowych o zmiennej dynamice, trudno poddającej się sterowaniu. Hipermedialna organizacja treści sprzyja wywołaniu wrażenia dostępu do niemal nieograniczonych zasobów informacyjnych. Internet zastępuje i zawłaszcza media tradycyjne: prasę, radio i telewizję1. Zjawisko to dotyka szczególnie mediów drukowanych, których nakłady są coraz niższe, a straty coraz wyższe. Jest prawdopodobne, że w nieodległej przyszłości papierowe wersje wielu czasopism przestaną być wydawane. Cechy reklamy internetowej Reklama internetowa była już wielokrotnie definiowana w literaturze, najogólniej jako rodzaj kontraktu zawartego pomiędzy użytkownikami Internetu i reklamodawcami (Harker, 2008). W bardziej szczegółowym ujęciu (Schlosser, Shavitt i Kanfer, 1999) reklama internetowa to każda forma treści komercyjnej dostępnej przez Internet, zaprojektowana w celu poinformowania potencjalnych nabywców o produkcie lub produktach. Komplementarny pogląd zaprezentował Ha (2008), wskazując, że za reklamę internetową można uznać komunikat celowo umieszczony na stronach podmiotów innych niż reklamodawca. Definicje te słabo jednak odzwierciedlają spersonalizowaną naturę Internetu jako medium. Stąd właściwsza wydaje się definicja wskazująca, że reklama internetowa to oparty na Internecie proces, poprzez który reklamodawcy komunikują i wchodzą w interakcje z potencjalnymi odbiorcami — użytkownikami Internetu, a który pozwala na zwiększenie świadomości marki i wytworzenie preferencji dla niej (Hanafizadeh, Behboudi, Ahadi i Varkani, 2012). Reklama internetowa charakteryzuje się trzema cechami istotnie odróżniającymi ją od tradycyjnych form reklamy (Hanafizadeh i in., 2012): 1. W reklamie internetowej dokonuje się kompresja celów i efektów. W reklamie tradycyjnej zasadniczo można wyróżnić specyficzne dla niej cele i potencjalne efekty, np. zwiększenie świadomości istnienia marki, zmiana postawy wobec produktu. Przy zastosowaniu Internetu granice stają się nieostre i nieoczywiste. Dotyczy to zarówno instrumentów, za pomocą których przedsiębiorstwo komunikuje się z otoczeniem, jak MARKETING I RYNEK 3/2015 37 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 38 Marketing w praktyce też całej kompozycji instrumentów marketingowych. Internetowy baner reklamowy może służyć budowaniu świadomości marki, ale jednocześnie może stanowić wejście do sklepu internetowego. 2. Reklama internetowa jest interaktywna, co zasadniczo odróżnia ją od reklamy tradycyjnej. Stwierdzenie P. Kotlera, że „reklama jest tylko monologiem, a nie dialogiem z publicznością” (Kotler, 1994, s. 563), straciło walor uniwersalności w odniesieniu do reklamy internetowej. W przypadku tej ostatniej możliwe jest uzyskanie komunikatów zwrotnych, nadawanych przez odbiorcę komunikatu reklamowego intencjonalnie — w celu zdefiniowania własnych oczekiwań co do produktu. Interaktywność reklamy internetowej ujawnia się także poprzez pozyskiwanie informacji przekazywanych przez audytorium nieintencjonalnie; poczynając od precyzyjnej analizy skuteczności oddziaływania (np. liczby kliknięć na baner) po dane odczytywane z analizy zachowań internautów w sieci. Interaktywność sprzyja także zwiększeniu sugestywności oddziaływania poprzez stosowanie nie tylko tekstu, dźwięku i obrazu, ale także np. gier. 3. I w końcu, reklama internetowa daje możliwość spersonalizowanej komunikacji. Istota personalizacji w działaniach reklamowych Personalizacja to tworzenie unikatowych rozwiązań dopasowanych do unikatowych potrzeb pojedynczych konsumentów (Bardakci i Whitelock, 2003). W bardziej obrazowym ujęciu personalizację określa się jako dostarczanie każdemu konsumentowi dokładnie tego, czego chce, w oczekiwanym przez niego miejscu i czasie (Hart, 1995). Warto zauważyć, że konsekwencją tego jest — patrząc od strony sprzedawcy (oferenta) — stosowanie różnych form personalizacji. Po pierwsze, może ona polegać na oferowaniu unikatowych, niepowtarzalnych, skrojonych na miarę produktów poszczególnym klientom. Po drugie, może również sprowadzać się do oferowania praktycznie identycznych produktów różnym klientom, którzy ujawnili identyczne potrzeby. Rozwój nowoczesnych technologii informatycznych zmienił istotnie możliwości personalizacji oferty. Przełom dotyczy przede wszystkim sposobów gromadzenia i analizowania gargantuicznych ilości danych na temat konsumentów, co pozwala na ich precyzyjniejsze profilowanie. Zakres możliwych do pozyskania i obróbki danych jest tak rozległy, że został on określony mianem Big Data. Głównym źródłem danych wykorzystywanych w ramach Big Data jest obecnie Internet. Dane te mogą pochodzić z następujących obszarów: 38 z odwiedzanych stron internetowych (clickstream data), czyli tzw. dane behawioralne, z haseł wpisywanych do przeglądarek interneto- wych (np. Google, Yahoo!), z historii zakupów (tzw. danych transakcyjnych), obejmującej rodzaj nabywanych produktów, ich cenę, czas dokonania płatności itp., z danych z profili — podczas tworzenia profili, np. na portalach społecznościowych, udostępniane są (dobrowolnie) takie dane, jak: wiek, płeć, zainteresowania, hobby, wyznanie. Należy podkreślić, że szczególnym rodzajem danych wykorzystywanych w profilowaniu nabywców są dane pochodzące z portali społecznościowych. Dane te (określane mianem nieustrukturyzowanych) obejmują m.in. takie obszary, jak: popularność danej osoby w mediach społecznościowych (mierzona liczbą znajomych i intensywnością kontaktów), wydarzenia, inni uczestnicy mediów społecznościowych, którzy są lubiani przez daną osobę (wystawianie tzw. like’ów) lub nie są przez nią akceptowani (wystawianie tzw. hate’ów), wreszcie aktywność w blogosferze. Analiza tych danych pozwala na zbudowanie obrazu nabywcy zdecydowanie bardziej dokładnego i zniuansowanego w stosunku do profilowania nabywców opartego na danych np. demograficznych2. Nowe technologie doprowadziły również do zmiany roli nabywcy w procesie personalizacji. Jak wspomniano, dostępny przedsiębiorstwom obszerny zakres danych na temat nabywców (Big Data) oraz możliwość ich odpowiedniej interpretacji (algorytmy analizujące) pozwalają na dokonywanie personalizacji bez konieczności angażowania nabywców. Oznacza to, że nie muszą oni ani definiować swoich potrzeb, ani komunikować ich oferentowi (Lekakos i Giaglis, 2002). Można zatem przyjąć, że personalizacja może być dokonana bez aktywnego i przede wszystkim świadomego udziału nabywcy. Wystarczy, że będzie on aktywnie zachowywał się w Internecie: odwiedzał ulubione strony internetowe, kontaktował się ze znajomymi na portalach społecznościowych i w blogosferze oraz kupował produkty w sklepach internetowych. Każda taka aktywność będzie dostarczała danych pozwalających stworzyć (automatycznie) precyzyjny profil nabywcy3. Fala personalizacji objęła również reklamę internetową. Zakłada się bowiem, że analiza zachowań nabywców w Internecie daje podstawy do personalizowania przekazu reklamowego. Istotę personalizacji reklamy definiuje się jako działanie mające doprowadzić do dopasowania przekazu reklamowego do profilu reklamobiorcy lub jako działanie mające zapewnić, że odpowiednia osoba otrzyma odpowiednią reklamę w odpowiednim czasie oraz w odpowiednim kontekście (Adams, 2004, s. 72). Niestety, w literaturze brakuje pogłębionej analizy istoty personalizacji reklamy. Zwłaszcza nie są wskazywane obszary, w których powinno nastąpić dopaso- MARKETING I RYNEK 3/2015 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 39 Marketing w praktyce wanie reklamy do preferencji poszczególnych reklamobiorców. Podejmując próbę wypełnienia tej luki, można założyć, że personalizacja reklamy powinna polegać na dopasowaniu cech reklamy do profilu reklamobiorcy. Owo dopasowanie może być dokonane w dwóch obszarach: formy oraz treści reklamy. Reklama internetowa charakteryzuje się bogactwem form występowania, co daje szerokie możliwości jej dopasowania do charakterystyki odbiorcy4. Wydaje się zatem, że aby móc mówić o personalizacji reklamy w tym obszarze, zbudowany profil reklamobiorcy powinien dawać odpowiedź na pytanie, jaka forma reklamy jest najbardziej skuteczna w nakłanianiu go do zakupu. W konsekwencji reklama tego samego produktu mogłaby przybierać różne formy, uzależnione od preferencji nabywcy. Z kolei dopasowanie reklamy do potrzeb odbiorców w obszarze treści polega na przesłaniu przekazu reklamowego prezentującego produkt, który odpowiada unikatowym potrzebom klienta. Dodatkowo poprzez personalizację treści reklamy należy rozumieć wskazywanie (w przekazie reklamowym) na odmienne korzyści płynące z posiadania produktu. Owe korzyści powinny odpowiadać potrzebom indywidualnych reklamobiorców5. Można zatem stwierdzić, że warunkiem skutecznie prowadzonej personalizacji reklamy jest pozyskanie i analiza takich danych na temat każdego z konsumentów (reklamobiorców), które pozwolą na wybór odpowiedniej formy reklamy (spośród szerokiego wachlarza możliwości) oraz na przedstawienie oferty precyzyjnie dopasowanej do potrzeb poszczególnych odbiorców reklamy. W tym celu stosowane są systemy rekomendacyjne. Ich działanie polega na zastosowaniu algorytmów filtrowania danych opisujących ofertę w celu wyboru produktów, które spotkają się z zainteresowaniem danego klienta. Ponieważ systemy te są całkowicie autonomiczne, tzn. nie wymagają nadzoru ze strony człowieka, dlatego też za ich pomocą możliwe jest przygotowanie zindywidualizowanej oferty dla poszczególnych klientów, niezależnie od ich liczby oraz od liczby produktów, spośród których ma być dokonany wybór. Istnieją dwa bazowe algorytmy wykorzystywane w systemach rekomendacyjnych (Brusilovsky, Kobsa i Nejdl, 2007): z collaborative filtering — filtrowanie na podstawie podobieństwa zachowań, z content-based filtering — filtrowanie na podstawie podobieństwa zawartości. Aktualne systemy rekomendacyjne stosują zazwyczaj podejście hybrydowe, tzn. opierają swoje działanie na połączeniu dwóch powyższych algorytmów (Tarka, 2013). Często posiłkują się także dodatkowymi technikami, takimi jak np. ontologie dziedzinowe i wnioskowanie maszynowe wykorzystywane w systemach zarządzania wiedzą, oraz korzystają z dodatkowych danych, np. z profili demograficznych. Metoda filtrowania danych na podstawie podobieństwa zachowań zakłada, że klienci o podobnych profilach behawioralnych mają podobne upodobania. Można by tutaj przywołać znaną prawidłowość, że „podoba się nam to, co podoba się ludziom podobnym do nas”. Metoda ta zakłada zatem budowanie profilu klienta zawierającego informacje o podjętych przez niego działaniach, preferencjach i wyrażonych opiniach. Dane te są następnie wykorzystywane do przewidywania, jakie produkty mogą spotkać się z pozytywnym zainteresowaniem danego klienta na podstawie analizy dóbr i usług, które zostały pozytywnie ocenione przez innych klientów o podobnych profilach. Oceny klientów odnośnie produktów są zbierane na dwa sposoby: bezpośrednio — klient jest wprost proszony, aby dokonał oceny danego produktu oraz pośrednio — ocena produktu jest dokonywana na podstawie działań podejmowanych przez klienta. Podstawową zaletą metody filtrowania na podstawie podobieństwa zachowań jest brak konieczności analizowania struktury produktów. Dzięki temu możliwe jest formułowanie precyzyjnych rekomendacji dotyczących wieloaspektowych dóbr, takich jak np. filmy, bez konieczności „rozumienia” ich zawartości. Metoda filtrowania na podstawie podobieństwa zawartości opiera się na założeniu, że klienci wykażą pozytywne zainteresowanie produktami, które są podobne do tych, które pozytywnie ocenili w przeszłości — „mamy określony gust, w związku z czym podobają się nam przedmioty podobne do siebie”. Metoda ta porównuje zatem nowe produkty z produktami, które dany klient polubił (kupił, pozytywnie ocenił, należą do lubianej przez niego kategorii itp.) w przeszłości, i rekomenduje mu te dobra, które są do nich podobne. Kluczową kwestią w tej metodzie jest konieczność rozpoznania preferencji klienta na podstawie podejmowanych przez niego działań w ramach jednego rodzaju zawartości i zastosowanie tych preferencji w innym rodzaju. Zadanie jest prostsze, ale też wynik mniej wartościowy w przypadku, gdy rekomendacje dotyczą produktów z tej samej kategorii, np. rekomendowanie kolejnego filmu akcji opierające się na informacjach, że w ciągu ostatniego tygodnia klient obejrzał pięć filmów z tego gatunku. Bardziej wartościowe jest natomiast zarekomendowanie klientowi filmu lub utworu muzycznego na podstawie analizy przeczytanych i pozytywnie ocenionych przez niego doniesień prasowych. Wykorzystanie systemu RTB do automatycznej personalizacji reklam Spersonalizowanie komunikatu reklamowego przy zachowaniu warunku kierowania go do bardzo licznych odbiorców wymaga nie tylko stosowania MARKETING I RYNEK 3/2015 39 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 40 Marketing w praktyce systemów rekomendacyjnych, ale także automatyzacji procesu generowania tych komunikatów. Warunek ten pozwala spełnić system RTB (Real-Time Bidding), który powstał w 2009 r. w Stanach Zjednoczonych, w 2010 r. zastosowano go po raz pierwszy w Europie, a w 2011 r. w Polsce (Wyszyński, 2012). Real-Time Bidding — aukcje w czasie rzeczywistym — jest to system w pełni zautomatyzowanego kupowania i sprzedawania powierzchni reklamowych na stronach WWW dzięki elektronicznym aukcjom odbywającym się w trakcie przesyłania strony z serwera do przeglądarki użytkownika. W systemie RTB użytkownik, odwiedzając stronę WWW, inicjuje w sposób automatyczny i całkowicie niezależny od siebie aukcję powierzchni reklamowej znajdującej się na tej stronie. Jeżeli na danej stronie znajduje się więcej niż jedna powierzchnia reklamowa, to dla każdej z nich może być uruchomiona osobna, niezależna aukcja. Powierzchnie reklamowe są udostępniane tym reklamodawcom, którzy zaoferują najwyższą stawkę. Cały proces odbywa się w czasie rzeczywistym — w trakcie przesyłania strony z serwera do przeglądarki użytkownika — i trwa poniżej 100 milisekund. Chodzi bowiem o to, aby proces był całkowicie niezauważalny dla użytkownika i nie powodował opóźnień w wyświetlaniu zawartości strony na jego komputerze. Proces jest powtarzany dla każdej odsłony danej strony, czyli każdorazowo, kiedy dowolny użytkownik wyświetla w swojej przeglądarce określoną stronę, dla powierzchni reklamowych zlokalizowanych na tej stronie zostaną przeprowadzone nowe, niezależne aukcje. System RTB całkowicie zmienia sposób prowadzenia kampanii reklam odsłonowych. W systemie tradycyjnym reklamodawca dokonuje zakupu powierzchni reklamowej na stronie WWW w pakietach będących wielokrotnością 1000 wyświetleń (odsłon) reklamy na tej powierzchni, płacąc stałą stawkę za każdy pakiet, z ewentualnym rabatem przy zakupie większej liczby pakietów. Zakup jednego pakietu oznacza zatem wyświetlenie reklamy podczas tysiąca odsłon danej strony. W takim modelu targetowanie przekazu reklamowego następuje na podstawie zawartości strony i/lub lokalizacji geograficznej użytkownika (określonej np. na podstawie jego adresu IP). Na stronie poświęconej tematom związanym z małymi dziećmi będą wyświetlane reklamy skierowane do młodych rodziców (z ewentualnym uwzględnieniem kontekstu geograficznego), podobnie jak ma to miejsce w przypadku prasy tematycznej lub tematycznych programów nadawanych w radio czy telewizji. W systemie RTB każda wyświetlona reklama jest skierowana do konkretnej osoby odwiedzającej daną stronę. Internet jako medium totalne powoduje, że system RTB umożliwia masową personalizację przekazu reklamowego, oferującą reklamodaw- 40 com możliwość indywidualizacji działań marketingowych o niespotykanej wcześniej precyzji. Model systemu RTB został przedstawiony na rysunku 1. W systemie RTB występują następujące podmioty: 1. Użytkownik (reklamobiorca). Osoba przeglądająca strony internetowe za pomocą urządzenia wyposażonego w przeglądarkę, np. komputera stacjonarnego, laptopa, tabletu, smartfona. 2. Wydawca. Właściciel strony WWW, na której znajduje się powierzchnia reklamowa przeznaczona na sprzedaż. W większości przypadków wydawca jest właścicielem witryny (portalu, serwera, bloga, itp.), na której znajduje się strona WWW. 3. Reklamodawca. Przedsiębiorstwo zainteresowane zakupem przestrzeni reklamowej na stronach WWW i umieszczeniem na niej reklam oferowanych przez siebie produktów. Często zdarza się, że reklamodawcy są reprezentowani przez pośredników, np. agencje reklamowe. 4. SSP (Supply Side Platform — platforma strony podażowej). Podmiot odpowiedzialny za sprzedaż w modelu aukcyjnym przestrzeni reklamowej na stronach internetowych prowadzonych przez wydawców. SSP działa na rzecz wydawców. SSP to także nazwa technologii informatycznej umożliwiającej prowadzenie działalności podmiotom SSP. 5. DSP (Demand Side Platform — platforma strony popytowej). Podmiot odpowiedzialny za kupno w modelu aukcyjnym przestrzeni reklamowej na stronach WWW prowadzonych przez wydawców. DSP działa na rzecz reklamodawców. DSP to także nazwa technologii informatycznej umożliwiającej prowadzenie działalności podmiotom DSP. 6. DMP (Data Management Platform — platforma zarządzania danymi). Podmiot zajmujący się śledzeniem działań podejmowanych przez użytkowników w Internecie oraz gromadzeniem i przetwarzaniem danych na ten temat. Dzięki zastosowaniu technologii Big Data DMP jest w stanie zapamiętać dane o praktycznie każdej aktywności użytkownika — odwiedzonej stronie internetowej, wpisanym komentarzu, umieszczonym zdjęciu itp. Dane te mogą być następnie łączone z danymi pochodzącymi z innych źródeł, np. z systemów realizacji sprzedaży obsługujących transakcje w sklepach internetowych lub z systemów poczty elektronicznej. Dodatkowo, jeżeli użytkownik zarejestrował się na którymś z portali internetowych i podał swoje prawdziwe dane osobowe, a większość mieszkańców Europy Zachodniej i Ameryki Północnej postępuje w ten sposób, to wówczas staje się możliwe powiązanie tego użytkownika z informacjami zebranymi na jego temat w realnym świecie — wiekiem, miejscem zamieszkania, dochodem, a być może nawet historią kredytową. W ten sposób MARKETING I RYNEK 3/2015 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 41 Marketing w praktyce Rysunek 1. Model systemu RTB Ź r ó d ł o: opracowanie własne. powstaje zagregowany profil użytkownika (reklamobiorcy), stanowiący doskonałe źródło informacji do podejmowania decyzji marketingowych. Zgromadzone dane platforma DMP periodycznie przekazuje platformom DSP, które z kolei wykorzystują je do podejmowania decyzji podczas aukcji RTB. DMP to także nazwa technologii informatycznej umożliwiającej podmiotom DMP prowadzenie swojej działalności. Model systemu RTB przedstawiony na rysunku 1 pozwala także poznać przebieg pojedynczej aukcji kupna–sprzedaży przestrzeni reklamowej na stronie WWW. Użytkownik wyświetla w przeglądarce określoną stronę. Przeglądarka wysyła żądanie (1) do serwera wydawcy i w odpowiedzi (2) otrzymuje odpowiednią stronę. Jeżeli wydawca zdecydował się na umieszczenie na stronie reklamy, to w tradycyjnym modelu byłby to zasób (np. plik graficzny z banerem) pochodzący z jego serwera i przesyłany razem ze stroną WWW żądaną przez użytkownika. Jeżeli natomiast wydawca korzysta z systemu RTB, to wówczas wybór reklamodawcy, którego reklama zostanie umieszczona na stronie, odbywa się w modelu aukcyjnym. Na stronie przesłanej do użytkownika, w miejscu, w którym ma znaleźć się reklama, jest umieszczony specjalnie skonstruowany kod HTML. Kod ten powoduje, że przeglądarka użytkownika łączy się z serwerem SSP (3) i przesyła do niego następujące informacje: identyfikator wydawcy, informacje o stronie i zawartej na niej treści oraz wymiary powierzchni reklamowej. W odpowiedzi serwer SSP przesyła do przeglądarki dodatkowe żądanie (3a) zwrotnego odesłania (3b) pliku cookies (tzw. ciasteczka), który umieścił w niej przy okazji innej, wcześniejszej aukcji. Obecność pliku cookies w przeglądarce ma bardzo istotne znaczenie dla przebiegu aukcji — zawarty w nim identyfikator pozwala na identyfikację użytkownika i w konsekwencji na odtworzenie jego profilu. Jeżeli przeglą- MARKETING I RYNEK 3/2015 41 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 17:59 Page 42 Marketing w praktyce darka użytkownika nie zawiera pliku cookies pochodzącego od serwera SSP, to serwer SSP tworzy taki plik, zapisuje w nim nowy identyfikator i przesyła go do przeglądarki. Jeżeli użytkownik nie usunie tego pliku ze swoje przeglądarki (wybierając odpowiednią opcję w menu), to za każdym razem, gdy jest przeprowadzana aukcja przez dany serwer SSP, serwer ten otrzymuje ten sam plik cookies z tym samym identyfikatorem. W przypadku nowego użytkownika (bez przyporządkowanego identyfikatora) przeprowadzanie aukcji jest techniczne możliwe, ale jej wartość z punktu widzenia reklamodawców będzie niska. Aukcja odbędzie się jedynie na podstawie zawartości strony, na której ma być umieszczona reklama, a nie na podstawie profilu użytkownika (reklamobiorcy). Serwer SSP uruchamia aukcję i przesyła do serwerów DSP (4) następujące dane: identyfikator użytkownika (pobrany z cookies) oraz informację o stronie, na której będzie umieszczona reklama. Dane te są wykorzystywane przez serwery DSP do oceny wartości aukcji z punktu widzenia reklamodawców, na rzecz których działają. Wykorzystując otrzymany identyfikator, DSP analizuje profil użytkownika utworzony na podstawie danych otrzymywanych od DMP. Przykładowe dane zawarte w profilu użytkownika mogą opisywać, że w ciągu ostatniego miesiąca przeglądał on strony ze sprzętem AGD, obejrzał pięć filmów sensacyjnych w serwisie wideo na żądanie oraz wykupił z półrocznym wyprzedzeniem tygodniowe wakacje w górach. Równie ważna jak identyfikacja użytkownika jest informacja o stronie i witrynie, na której znajduje się licytowana powierzchnia reklamowa. Często zdarza się, że reklamodawcy nie chcą umieszczać swoich reklam na określonych stronach, nawet jeżeli przeglądający je użytkownik znajduje się w ich docelowej grupie konsumenckiej. DSP dokonuje wyceny wartości danej aukcji i odsyła do SSP (5) oferowaną przez siebie cenę. SSP wybiera najwyższą ofertę i odsyła do przeglądarki użytkownika (6) żądanie przekierowania na adres zwycięskiego DSP. Przeglądarka łączy się z tym DSP (7) i w odpowiedzi otrzymuje zasób z reklamą (8), np. w postaci obrazka z banerem reklamowym. Całość procesu (od 1 do 8) trwa poni- żej 100 ms i w przypadku większości użytkowników odbywa się całkowicie bez ich wiedzy i świadomości. Jedną z konsekwencji systemu RTB jest technika sprzedażowa określana jako retargeting lub remarketing. Technika ta polega na próbie ponownego dotarcia z komunikatem reklamowym do klientów, którzy wcześniej rozpoczęli proces kontaktu z produktem, ale z jakichś powodów nie zakończyli go w sposób założony przez sprzedawcę. Typowy przykład to klient, który umieścił produkty w wirtualnym koszyku w sklepie internetowym, ale nie dokonał zakupu. Retargeting polega na namierzeniu takiego klienta przeglądającego strony niezwiązane ze sklepem i zachęceniu go do nabycia niezakupionego produktu przez wyświetleniemu reklamy, np. z propozycją 5% rabatu, przygotowanym specjalnie dla niego i ważnym jedynie przez najbliższe 10 minut. Podsumowanie Cechy reklamy internetowej zmieniają nieco dotychczasowy paradygmat dotyczący reklamy jako narzędzia promocji. O ile tradycyjne formy reklamy stanowiły formę jednokierunkowej komunikacji, o tyle reklama internetowa daje możliwość komunikacji interaktywnej. Daje także możliwość personalizacji przekazu reklamowego w zakresie zarówno formy, jak i treści. Jest to precyzyjna personalizacja niewymagająca inicjatywy ze strony nabywcy. Warunkiem umożliwiającym takie rozwiązanie są, z jednej strony, ogromne zasoby danych na temat nabywców, powstające w rezultacie rejestracji zachowań użytkowników Internetu (Big Data), z drugiej — automatyczne systemy analityczne. Aby proces personalizacji mógł mieć charakter masowy, niezbędne jest stosowanie narzędzia automatyzacji procesu generowania tych komunikatów. Warunek ten pozwala spełnić system RTB, czyli system aukcji w czasie rzeczywistym. Dzięki niemu personalizacja komunikatów reklamowych pozwala na osiąganie dwóch dotychczas sprzecznych celów: precyzyjnego doboru treści i formy przekazu do pojedynczego odbiorcy przy jednoczesnym zachowaniu masowości audytorium. Przypisy 1 Proces ten można obserwować od kilku lat, aczkolwiek jeszcze w 2009 r. pisano o „możliwości przyszłego skonsumowania mediów tradycyjnych przez Internet” (Fedorowicz, 2009). Obecnie — wraz ze stale rosnącym dostępem do Internetu i zaangażowaniem internautów mierzonym czasem spędzanym w Internecie — obserwować można zjawiska potwierdzające te przewidywania. 2 Interpretacja like'ów pozwala na określenie np. orientacji seksualnej, poglądów politycznych i religijnych, poziomu inteligencji czy szczęścia (por. Kosinski, Stillwell i Graepel, 2013). 3 Ciągłe zbieranie danych o użytkownikach Internetu (często bez ich wiedzy) i na tej podstawie tworzenie ich profili wywołuje wiele zastrzeżeń prawnych i etycznych. Nie są one jednak przedmiotem rozważań w artykule. 42 MARKETING I RYNEK 3/2015 MiR_Marketing w praktyce2.qxd 2015-02-20 18:00 Page 43 Marketing w praktyce 4 Do form reklamy internetowej zalicza się m. in. billboard, billboard FX, double billboard, expand, expand-corner, floor-ad, fly-footer, halfpage, interstitial, push-billboard, rectangle, screening, scroller, skyscrapper, time banner, toplayer, wideboard (szerszy opis w: IDMnet, 2014). 5 W zależności od potrzeb nabywców, korzyści np. z pobytu w określonym hotelu mogą być przedstawiane jako: wysoka jakość obsługi, bardzo dobra kuchnia,. dogodna lokalizacja lub rozbudowana strefa SPA. Literatura Adams, R. (2004). Intelligent Advertising. AI & Society, 18 (1), 68–81. Bardakci, A. i Whitelock, J. (2003). Mass-customization in Marketing. The Consumer Perspective. Journal of Consumer Marketing, 20 (5), 463–479. Brusilovsky, P., Kobsa, A. i Nejdl, W. (red.) (2007). The Adaptive Web. Methods and Strategies of Web Personalization. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. CBOS (2012). Korzystanie z Internetu — komunikat z badań. Pozyskano z: http://www.cbos.pl/SPISKOM.POL/2013/K_027_13.PDF (20.09.2014). Czarnecki, A. i Korsak, R. (2001). Planowanie mediów w kampaniach reklamowych. Warszawa: PWE. Czapiński, J. i Panek, T. (2013). Diagnoza społeczna 2013. Warunki i jakość życia Polaków. Contemporary Economics, Quarterly of University of Finance and Management in Warsaw, 7 (Special Issues). Pozyskano z: http://ce.vizja.pl/en/issues/volume/7/issue/3.1 (18.09.2014). Fedorowicz, E. (2009). Reklamowa kanibalizacja mediów tradycyjnych przez Internet. Marketing i Rynek, (5), 30–36. Ha, L. (2008). Online Advertising Research Advertising Journals. A Review. Journal of Current Issues and Research in Advertising, 30 (1), 31–48. Hanafizadeh, P., Behboudi, M., Ahadi, F. i Varkani, F.G. (2012). Internet Advertising Adoption: A Structural Equation Model for Iranian SMEs. Internet Research, 22 (4), 499–526. Harker, D. (2008). Regulating Online Advertising. The Benefit of Qualitative Insights. Qualitative Market Research: An International Journal, 11 (3), 295–315. Hart, C.W.L. (1995). Mass-customization: Conceptual Underpinnings, Opportunities and Lmits. International Journal of Service Industry Management, 6 (2), 36–45. IDMnet (2014). Formy reklamy internetowej. Pozyskano z: http: //www. idmnet.pl/formy-reklamy (19.09.2014). Kosinski, M., Stillwell, D. i Graepel, T. (2013). Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior. PNAS, 110 (15). Pozyskano z: http://www.pnas.org/content/early/2013/03/06/1218772110.full.pdf+html (18.09.2014). Kotler, P. (1994). Marketing. Warszawa: Gebethner & Ska. Lekakos, G. i Giaglis, G.M. (2002). Delivering Personalized Advertisements in Digital Television. A Methodology and Empirical Evaluation. Referat wygłoszony na: Workshop on Personalization in Future TV. Malaga. Pozyskano z: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=10.1.1.9.7170&rep=rep1&type=pdf (20.09.2014). Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9 (5), 1–6. Schlosser, A.E., Shavitt, S. i Kanfer, A. (1999). Survey of Internet Users' Attitude toward Internet Advertising. Journal of Interactive Marketing, 13 (3), 34–55. Tarka, P. (2013). Media społecznościowe a metody personalizacji i rekomendacji treści reklamowych i oferty produktowej. Marketing i Rynek, (6), 24–28. Wiktor, J.W. (2013). Komunikacja marketingowa. Warszawa: Wyd. Naukowe PWN. Wyszyński, M. (2012). RTB, czyli aukcje o pojedyncze powierzchnie reklamowe w czasie rzeczywistym. Nowy Marketing. Pozyskano z: http: //nowymarketing.pl/a/540,rtb-czyli-aukcje-o-pojedyncze-powierzchnie-reklamowe-w-czasie-rzeczywistym (02.09.2014). MARKETING I RYNEK 3/2015 43
