Поведенческий таргетинг: как показывать рекламу тем, кто действительно готов купить

7 мин

В цифровом маркетинге давно прошли времена, когда рекламу показывали всем подряд в надежде, что она «выстрелит». Современный подход требует точности, персонализации и, что самое главное, эффективности.

Именно для этого и существует поведенческий таргетинг — мощный инструмент, который позволяет показывать рекламные сообщения не просто абстрактной аудитории, а конкретным людям, которые с высокой вероятностью заинтересованы в вашем продукте или услуге.

Основная задача поведенческого таргетинга — повысить релевантность рекламы. Представьте, что вы продаете профессиональные фотоаппараты. Вы можете настроить рекламу по социально-демографическим признакам: например, на мужчин и женщин от 25 до 45 лет, проживающих в крупных городах. Вероятно, среди них будут фотографы, но также и огромное количество людей, которым эта тема совершенно неинтересна. Ваш рекламный бюджет будет расходоваться неэффективно.

Теперь применим поведенческий подход. Система анализирует действия пользователей и находит тех, кто:

• Недавно искал в «Яндексе» или Google «обзор Canon R6» или «купить объектив Sony».

• Посещал сайты с уроками по фотографии или блоги известных фотографов.

• Читал статьи о обработке снимков в Lightroom.

• Заходил на сайты ваших конкурентов, например, в раздел «зеркальные камеры».

Показывая рекламу именно этой аудитории, вы обращаетесь к уже «подогретым» пользователям. Они не просто соответствуют формальному портрету, а активно проявляют интерес к теме.

В результате растет не только вероятность клика, но и итоговая конверсия в покупку. Рекламодатель получает более высокую отдачу от инвестиций (ROI), а пользователь видит полезные для себя предложения вместо назойливого информационного шума. Таким образом, поведенческий таргетинг создает ситуацию выгоды для обеих сторон: бизнес тратит деньги более разумно, а потребитель получает персонализированный и полезный опыт взаимодействия с брендами.

Процесс состоит из нескольких ключевых этапов.

1. Сбор данных

Это основа всего. Информация о поведении пользователей собирается из множества источников. Основным инструментом долгое время были файлы cookie — небольшие текстовые фрагменты, которые сайты сохраняют в браузере пользователя. Они позволяют «узнавать» пользователя при повторных визитах.

Также огромную роль играют пиксели — крошечные фрагменты кода, которые встраиваются на страницы сайта. Например, пиксель от «Вконтакте» или «Яндекс Метрики» фиксирует всех посетителей вашего сайта. Он запоминает, кто зашел на главную страницу, кто дошел до карточки товара, а кто положил товар в корзину. Кроме того, данные поступают из CRM-систем (систем управления взаимоотношениями с клиентами), мобильных приложений и поисковых систем.

2. Сегментация

Собранная анонимная информация анализируется и структурируется. На этом этапе пользователи объединяются в группы, или сегменты, по общим поведенческим признакам.

Например, система может выделить такие сегменты: «интересующиеся покупкой недвижимости в Подмосковье», «любители корейской косметики», «пользователи, которые добавили в корзину смартфон, но не купили», «те, кто ищет авиабилеты в Сочи на август». Эти сегменты не привязаны к конкретному имени или фамилии, а оперируют анонимными идентификаторами пользователей.

3. Показ рекламы

Когда пользователь из определенного сегмента заходит на сайт или в приложение, где есть рекламное место (например, на новостной портал, входящий в Рекламную сеть «Яндекса»), происходит мгновенный аукцион. Рекламные системы видят, что этот пользователь принадлежит к сегменту «ищущие туры в Турцию». Рекламодатели (туроператоры, авиакомпании), которые настроили свою кампанию на этот сегмент, начинают «торговаться» за право показать ему свое объявление. Система выбирает победителя, и пользователь видит баннер с предложением горящего тура или скидки на перелет.

Хотя общий принцип работы един, поведенческий таргетинг можно разделить на несколько типов в зависимости от источника данных и цели кампании. Такое разделение помогает маркетологам более точно настраивать свои стратегии.

Таргетинг по действиям на сайте (On-site targeting)

Этот тип фокусируется исключительно на поведении пользователя в пределах одного конкретного ресурса — вашего сайта или приложения. Система анализирует, какие страницы посетил человек, сколько времени на них провел, на какие кнопки нажимал. На основе этого можно делать персонализированные предложения в режиме реального времени.

Поисковый таргетинг

Один из самых эффективных и популярных видов. Основан на анализе поисковых запросов пользователя. Человек, вводящий в строку поиска «заказать пиццу с доставкой», максимально четко формулирует свою потребность. Рекламные системы, такие как «Яндекс Директ», позволяют показывать объявления именно тем, кто использовал определенные ключевые фразы.

Если вы владелец языковой школы, вы можете настроить рекламу так, чтобы она демонстрировалась пользователям, которые искали «курсы английского для начинающих» или «репетитор по испанскому». Это позволяет «поймать» клиента в момент наивысшей заинтересованности.

Ретаргетинг (или ремаркетинг)

Это, пожалуй, самый известный тип поведенческого таргетинга. Его цель — вернуть на сайт тех пользователей, которые уже проявили к нему интерес, но не совершили целевого действия (покупки, регистрации, звонка).

Классический пример — «брошенная корзина». Российский бренд одежды Lamoda активно использует этот инструмент. Если вы добавили в корзину туфли и платье, но отвлеклись и закрыли сайт, в течение следующих нескольких дней Lamoda будет напоминать вам о вашем выборе с помощью баннеров на других сайтах и в соцсетях, мотивируя вернуться и завершить заказ.

Прогнозный (предиктивный) таргетинг

Это наиболее продвинутый вид, использующий алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект. Система не просто анализирует прошлые действия, но и пытается предсказать будущие потребности пользователя.

Например, анализируя историю покупок клиента в продуктовом интернет-магазине, алгоритм может заметить, что он покупает большую упаковку корма для собак примерно раз в месяц. Система может спрогнозировать, когда корм начнет заканчиваться, и за несколько дней до этого показать пользователю рекламу его любимого бренда, возможно, с небольшой скидкой.

Крупные компании, такие как банки «Тинькофф» или «Сбер», используют подобные технологии для прогнозирования жизненных событий клиентов (например, вероятной потребности в ипотеке или автокредите) на основе анализа их финансовых транзакций.

Несмотря на свою высокую эффективность, поведенческий таргетинг не является универсальным решением и сталкивается с рядом серьезных ограничений, как технологических, так и этических. Маркетологам необходимо учитывать эти факторы, чтобы строить долгосрочные и доверительные отношения с аудиторией.

• Во-первых, это конфиденциальность данных и законодательные нормы. С каждым годом пользователи все больше беспокоятся о том, как используются их личные данные. В Европе действует строгий регламент GDPR, в России — Федеральный закон «О персональных данных» (ФЗ-152). Это заставляет компании быть более прозрачными в сборе и обработке информации.

Кроме того, наступает так называемый «апокалипсис cookies»: крупнейшие браузеры, включая Google Chrome, постепенно отказываются от поддержки сторонних cookie-файлов, которые были основой для отслеживания пользователей между сайтами. Это заставляет всю рекламную индустрию искать новые, более приватные способы таргетинга, например, на основе собственных данных (first-party data) или когортного анализа.

• Во-вторых, неточность данных. Алгоритмы не всегда могут правильно интерпретировать намерения пользователя. Человек мог искать подарок для друга, например, «купить спиннинг», и после этого его месяцами будет преследовать реклама рыболовных снастей, хотя сам он к рыбалке равнодушен. Это приводит к нерелевантным показам и вызывает у пользователя раздражение, а у рекламодателя — впустую потраченный бюджет.

• В-третьих, «баннерная слепота». Современный пользователь настолько привык к обилию рекламы в интернете, что научился подсознательно ее игнорировать. Даже идеально подобранное и релевантное объявление может остаться незамеченным просто потому, что оно находится в привычной «рекламной» зоне на странице.

• Наконец, существует этический аспект, или «фактор жути» (creepy factor). Когда таргетинг становится слишком личным и точным, он может не радовать, а пугать. Если пользователь только что обсуждал с другом по телефону планы на отпуск и тут же видит рекламу отелей в нужном городе, его первой реакцией будет не благодарность, а подозрение в прослушке (хотя механизм обычно сложнее и основан на пересечении множества косвенных сигналов). Такой чрезмерно персонализированный подход может оттолкнуть клиента и подорвать доверие к бренду, создавая ощущение навязчивой слежки.

Баланс между полезной персонализацией и вторжением в личное пространство — одна из главных задач современного маркетинга.