Az online közönségnek megjelenített hirdetések és marketingüzenetek relevanciájának és hatékonyságának növelése érdekében a kiadók és a hirdetők évek óta kihasználják a viselkedési adatok előnyeit mind a reklámozás, mind a személyre szabás terén.
Ebben a bejegyzésben közelebbről megvizsgáljuk, mi is az a viselkedésalapú célzás, hogyan működik, és kitérünk arra, hogy az általános adatvédelmi rendelet milyen következményekkel jár majd erre a hirdetési célzási technikára.
Mi a viselkedésalapú célzás?
A viselkedésalapú célzás (más néven online viselkedésalapú reklám) egy olyan módszer, amely lehetővé teszi a hirdetők és kiadók számára, hogy releváns hirdetéseket és marketingüzeneteket jelenítsenek meg a felhasználóknak a webböngészési viselkedésük alapján. Tágabb értelemben a célzás ezen formája jellemzően a felhasználó viselkedéséhez kapcsolódó adatokra támaszkodik, mint például:
- Megtekintett oldalak
- Előző keresőkifejezések
- A weboldalon töltött idő mennyisége
- Hirdetések, tartalmak és gombok, amelyekre rákattintottak
- A weboldal látogatásának utolsó időpontja
- A weboldalon való interakciókra vonatkozó egyéb információk
Mi a különbség a viselkedésalapú célzás és az online viselkedésalapú reklám (OBA) között?
Egyszerűbben fogalmazva, az online viselkedésalapú hirdetés (OBA) az online hirdetés egy olyan formája, amely viselkedésalapú célzást használ bizonyos hirdetések és személyre szabott tartalmak (pl. termékajánlások) megjelenítésére a felhasználók számára. Bizonyos értelemben tehát az OBA a reklám típusa, a viselkedésalapú célzás pedig a technika.
A viselkedésalapú célzás típusai
A viselkedésalapú célzásnak két fő típusa van: az onsite és a hálózati.
Onsite viselkedésalapú célzás
A viselkedésalapú célzás egy adott webhelyen belül történik, és jellemzően a webhely-személyesítés részeként valósul meg. A hirdetések az ugyanazon webhely oldalain gyűjtött viselkedési adatok és/vagy a látogatóra vonatkozó egyéb információk alapján jelennek meg a felhasználónak. Ez a módszer jelentős szerepet játszik abban, hogy a felhasználók számára áramvonalasabb és relevánsabb élményt nyújtson.
A személyre szabásról szóló blogbejegyzésünkben olvashat bővebben.
A helyszíni viselkedéses célzás lehetővé teszi a hirdetők és kiadók számára, hogy releváns tartalmat, ajánlott termékeket és promóciókat jelenítsenek meg a webhelyet látogató felhasználók számára. Így a felhasználók nagyobb hajlandóságot mutatnak arra, hogy elköteleződjenek az oldalon, több időt töltsenek böngészéssel, és konvertáljanak (azaz elvégezzék a kívánt műveletet, például vásároljanak vagy feliratkozzanak egy hírlevélre).
Hálózati viselkedéses célzás
A viselkedéses célzás során a közönség számára implicit döntéseket hoznak. A közönséget ezután olyan tényezők alapján kategorizálják, mint a vásárlási szándék, érdeklődési kör stb. amelyek a bizonyított webes viselkedésből származnak. Az adatokat általában csak a hirdető webhelyén gyűjtik, és újracélzásra és személyre szabásra használják.
A hálózati viselkedéses célzásban az ilyen adatok összegyűjthetők és megoszthatók az internet több webhelyén. Ezek nem tartalmaznak olyan adatokat, mint az emberek neve, e-mail címe vagy telefonszáma, de tartalmazhatnak eszközazonosító adatokat, például IP- és MAC-címeket, cookie-kat vagy más eszközspecifikus azonosítókat. Az algoritmusok összezúzzák az adatokat, és a felhasználót meghatározott szegmensekhez rendelik. Az algoritmus ezután feltételezheti a személy korát, nemét és lehetséges vásárlási döntéseit, így testreszabott hirdetéseket jeleníthet meg, amelyekre az illető nagyobb valószínűséggel kattintana.
Egy példa egy olyan felhasználó, akit számos autóipari, üzleti és férfidivatos oldalon látnak. Megalapozottan feltételezhető, hogy a felhasználó férfi. A hirdető megvásárolhatja ezt a szegmenst – amelyet jellemzően a keresletoldali platformokkal (DSP-k) integrált és azoknak értékesítő adatkezelő platformok (DMP-k) biztosítanak -, hogy a releváns közönséget célozza meg.
Hogyan működik a viselkedésalapú célzás?
Amint fentebb említettük, a viselkedésalapú célzás a látogatóra vonatkozó információk gyűjtéséből és az adott személy profiljának megfelelő releváns hirdetések megjelenítéséből áll. A viselkedési adatok gyűjtése – a hatékony viselkedéses célzott hirdetések előfeltétele – többféleképpen is elvégezhető, de általában egy DMP-re van szükség a webhely látogatóinak viselkedési adatainak összesítéséhez. A DMP-k felelősek az adatok gyűjtéséért, tárolásáért és rendszerezéséért a hirdetők számára.
A viselkedésalapú célzáshoz használt adatok számos forrásból származhatnak, többek között webhelyekről, mobilalkalmazásokból, CRM-rendszerekből és más marketing-automatizálási rendszerekből, és tartalmazhatnak:
- A felhasználó bejelentkezési adatai (regisztrált felhasználók esetében)
- IP-cím és földrajzi elhelyezkedés
- A webhelyen megtekintett oldalak (vagy termékek)
- A látogatás időtartama
- Kattintások
- A látogatás gyakorisága
- Interakció a webhely elemeivel
- Előtte. vásárlások
- Demográfiai adatok
- Az olvasott tartalom
- A felhasználó által rendszeresen látogatott oldalrészek
- A webhelyen belüli keresések
- A felkeresett webhelyek
Szinte minden hirdető és kiadó képes bizonyos helyszíni adatokat gyűjteni ügyfeleiről és látogatóiról. A hatékony viselkedésalapú célzás szempontjából kritikus fontosságú, hogy tudjuk, hogyan használhatjuk fel ezeket az információkat a konkrét marketingcélok elérése érdekében. A módszer kihasználása egyszerű módja a konverziós arányok növelésének.
A viselkedésalapú célzás folyamata
1. Az adatok gyűjtése és elemzése
A felhasználói adatok gyűjtése számos forrásból történik, de jellemzően nyomkövető pixeleken (más néven harmadik féltől származó cookie-kon) keresztül, amelyeket egy DMP vagy más AdTech platform, például egy DSP tárol. Minél több adat, annál pontosabb a célzás. Az összegyűjtött adatokat ezután elemzik és felhasználják felhasználói szegmensek létrehozására.
2. Szegmentálás
A felhasználókat viselkedés szerint csoportosítják szegmensekbe (például azok, akik sokat utaznak, akik szeretik a kerékpárokat, akik gyakran visszatérnek ugyanahhoz a termékkategóriához stb.).
3. Az adatok alkalmazása
A hirdetési kampányok egy adott felhasználói szegmenshez igazodva valósulnak meg, így a hirdetések relevánsabbá válnak a felhasználók meghatározott csoportjai számára, és nő a konverziók és válaszok valószínűsége.
A DMP-k és más AdTech platformok által gyűjtött adatok felhasználása mellett a viselkedési célzás a regisztrált felhasználók profiljából származó adatokkal is gazdagítható.
A regisztrált felhasználók vásárolnak egy online áruházban. Ezeket az eladásokat, valamint a felhasználó webhely-navigációs előzményeit gyakran tárolják és elemzik, hogy célzott ajánlatokat tegyenek a felhasználó következő online látogatásakor.
A nem regisztrált felhasználókat a vásárló böngészőjében tárolt cookie-információk segítségével lehet megcélozni. Amikor a felhasználó újra meglátogatja a webhelyet, a cookie-t (hacsak a felhasználó nem törölte) elküldik a webkiszolgálónak, ami lehetővé teszi a felhasználó célzását.
Az adatok gyűjtésére és nyomon követésére van mód az internetszolgáltatókon (ISP) keresztül is, akik olyan módszereket alkalmaznak, mint a mély csomagvizsgálat, hogy elemezzék ügyfeleik forgalmát és meghatározzák, hogy milyen típusú webhelyeket látogatnak.
Az adatokat ezután marketing és reklámszolgáltató vállalatoknak adják el, hogy személyre szabottabb hirdetéseket küldjenek. Ez bevett gyakorlat, mivel számos hirdetéskiszolgáló vállalat vásárolja meg a viselkedési adatokat harmadik felektől, például a Nielsen-től (korábban eXelate) és a dataLogix-től (ma az Oracle része).
Mi a különbség a viselkedési célzás és a kontextuális célzás között?
A kontextuális célzás az oldal tartalmához kapcsolódó hirdetések megjelenítését jelenti. A célzásnak ez a módja jellemzően nem használ a felhasználókra vonatkozó információkat, csupán a hirdetés kontextusát használja ki. A viselkedési adatok azonban felhasználhatók a kontextuális hirdetések relevanciájának javítására.
A viselkedési célzás lehetővé teszi a hirdetők és a marketingesek számára, hogy egyéni felhasználókat célozzanak meg. A módszer azon az előfeltevésen alapul, hogy a hirdetésnek nem az oldalra, hanem az oldalt látogató felhasználóra kell vonatkoznia. A viselkedésalapú célzást már több mint egy évtizede széles körben alkalmazzák az online reklámozásban és marketingben a felhasználói adatok növekvő hozzáférhetőségének köszönhetően.
A viselkedésalapú célzás hatékonyságához elegendő információval kell rendelkeznie a felhasználóról.
A viselkedésalapú célzás előnyei
A felhasználókról rendelkezésre álló adatok mennyisége lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy nagyon részletes profilokat hozzanak létre, és ennek megfelelően az egyes felhasználói szegmenseknek megfelelő hirdetéseket jelenítsenek meg. A viselkedésalapú célzás mögött az a feltevés áll, hogy a látogatónak éppúgy előnyös, mint a hirdetéseket megjelenítő webhelynek.
A webhely élménye viszont relevánsabbá és érdekesebbé válik a felhasználó számára (a tartalom személyre szabásáról itt olvashat bővebben), és a felhasználók általában jobban elköteleződnek a jól célzott hirdetések és tartalmak mellett. A viselkedésalapú célzás megvalósítása nagymértékű megtérülést kínál a befektetésnek a magas átkattintási arányok (CTR) és a jobb konverziós arányok formájában.
A viselkedésalapú marketing ma már nemcsak az explicit felhasználói információkról szól, hanem az adatok értelmezéséről és a megfelelő következtetések levonásáról is.
A viselkedésalapú célzás kihívásai és a GDPR hatása
Az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) hatálybalépésével ez a célzási módszer kihívást jelenthet a cookie-knak a felhasználó böngészőjében való tárolására vonatkozó szigorúbb szabályok miatt. A GDPR arra kényszerítheti a marketingeseket, hogy lemondjanak a viselkedési adatoktól való függőségük nagy részéről, és új célzási módszereket keressenek.
Mi lépjen a viselkedési adatok gyűjtésének helyébe a GDPR utáni világban? Hogyan fogják a digitális marketingesek a megfelelő üzeneteket a megfelelő időben a megfelelő szemgolyóknak megjeleníteni? Sokak számára a válasz a kontextuális hirdetésekben rejlik.
A kontextuális célzásról már írtunk egy másik cikkben a Clearcode blogon.
A valódi kontextuális célzás ereje a GDPR-nak való megfelelés, mivel minimálisra csökkenti a személyes adatokra való támaszkodást.
A kontextuális célzás lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy szinte teljesen elkerüljék a GDPR-t, feltéve, hogy nem gyűjtenek vagy használnak személyes adatokat. Számos vállalat már most is kihasználja a kontextuális célzási módszerek előnyeit.
AccuWeather például nemrégiben partnerségre lépett a Comprendi vállalattal, amely kontextuális hirdetési automatizálást kínál. Az együttműködés célja, hogy valós idejű hirdetés-személyre szabási algoritmusokat biztosítson. Az allergiára, migrénre, autóvezetésre, valamint a gyep és kert előrejelzésekre vonatkozó információk felhasználásával az AccuWeatherrel együttműködő hirdetők hirdetéseket jeleníthetnek meg a lehetséges vásárlási döntéseket és érdeklődési köröket (pl. kertészkedés, napozás, esőkabátok, túrázás stb.) befolyásoló konkrét célcsoportoknak és helyszíneknek.
Egy másik példa a Quora, amely jelenleg új lehetőségeket kínál a hirdetőknek a GDPR-biztonságos kontextuális célzásra. A célzás vagy kérdések (a hirdetések konkrét kérdésekre adott válaszok alapján jeleníthetők meg), vagy konkrét témák alapján történik.
Az ehhez hasonló módszerek minden bizonnyal elterjednek és egyre fejlettebbé válnak az elkövetkező hónapokban. Azt sem szabad elfelejtenünk, hogy a GDPR Európában van érvényben, és az EU lakosaira és polgáraira vonatkozik, de a viselkedésalapú célzás a világ más részein továbbra is engedélyezett, és az online marketingipar nagy szereplői, köztük a Facebook és a Google is használják.