Languages

You are here

Оценка проникновения и использования геотаргетинга и гиперлокального таргетинга на российском медиарынке

Научные исследования: 
Авторы материалов: 

 

Ссылка для цитирования: Першина Е.Д. Оценка проникновения и использования геотаргетинга и гиперлокального таргетинга на российском медиарынке // Медиаскоп. 2019. Вып. 1. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2521

 

© Першина Елена Дмитриевна

аспирантка кафедры теории и экономики СМИ факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова, менеджер ООО «Яндекс», (г. Москва, Россия), firstlena@mail.ru

 

Аннотация

В данной статье мы постараемся дать оценку тому, насколько глубоко проникла технология геотаргетинга, в частности гиперлокальный таргетинг, на российский медиарынок и насколько сильное влияние на него оказывает. Мы обнаружили, что многие крупные российские контентные сайты поддержали тренд геотаргетинга в рекламне. И в то же время тренд гиперлокального рекламного таргетинга большинством игроков еще не поддержан.

Ключевые слова: бизнес-модель, геоданные, геотаргетинг, гиперлокальность, гиперлокальный таргетинг.

 

Технологии определения местоположения как современный тренд

В международном исследовании компании KPCB 2017 г. использование гиперлокального таргетинга выделяется как один из основных трендов1. В этой статье мы проанализируем, как этот глобальный тренд повлиял на российский сегмент медиабизнеса.

По данным GfK 67 млн россиян 16+ (56%) пользуются Интернетом на мобильных устройствах (рост +20% за год)2. Такое проникновение мобильного Интернета позволяет говорить и о новом взгляде на использование технологий, ранее специфичных именно для мобильных платформ3. В данной статье мы остановим свое внимание на технологиях, позволяющих определять местоположение получателей медийного (в частности рекламного) контента, и постараемся понять, правда ли то, что российские медиа научились использовать данную технологию.

Мы полагаем, что:

  • большинство российских контентных сайтов поддержали тренд геотаргетинга в рекламе;
  • при этом лишь некоторые из них смогли использовать гиперлокальный таргентинг;
  • наличие гиперлокального таркетинга может быть связано с и/или аудиторией, и/или тематикой ресурса, и/или наличием развитых технологий показа рекламного материала на собственных охватных площадках/наличием выстроенной охватной рекламной сети.

Данный тренд интересно исследовать в контексте других работ близких тематик, описывающих географии как фактор, определяющий интерес людей к контенту. Так, в работе С. Паулуссена и Е. Диар «Использование граждан для журналистики сообщества. Выводы из гиперлокального медиапроекта» (2013) говорится о том, что при исследовании американского рынка было обнаружено, что чувство географического сообщества сильнее, чем чувство онлайн-сообщества. В этой же работе описывается переход от локальных к гиперлокальным медиа и особенности тематик постов подобных медиа, которые в своей статье мы не будем затрагивать, чтобы не менять объект исследования. Здесь мы хотим исследовать только поддержку крупнейшими российскими контентными сайтами технологий геотаргетинга. При этом выделение самых ранних проявлений тренда «гиперлокальных новостей» на западном рынке можно найти еще в работах 2007 г., в частности в работе Д. Шо «По-настоящему локальный: Gannett и другие медиакомпании используют гиперлокальные веб-сайты в качестве нового способа привлечения убегающих читателей» (2007).

Дополнительный интерес к исследованию гиперлокального таргетинга (под гиперлокальным таргетингом здесь и далее в работе мы будет подразумевать геотаргетинг, при котором возможно таргетирование рекламы на аудиторию, находящуюся в заданной вручную области небольшой площади − не более 1 км), порождает появление нового типа медиа – гиперлокальные медиа, которые характеризуются снижением релевантности контента при удалении от точки потребления контента. При этом хочется отметить, что под данным термином многие медиаисследователи понимают совершенно разные вещи, так или иначе относящиеся к медиа и к их привязке к определенной местности. Наиболее полный разбор этих подходов, на наш взгляд, выполнен в работе Э. Метзгар, Д. Курпиуса и К. Роулей «Определение гиперлокальной среды: предложить основу для обсуждения» (2011).

Там же авторы приводят и свое понимание гиперлокальности, которое можно перевести на русский следующим образом: «Гиперлокальные медиа – это общественно-ориентированные, имеющие под собой географическую базу организации, предоставляющие оригинальные новости. Рожденные в Интернете, они призваны заполнить пробелы в освещении проблемы региона и содействовать вовлечению граждан».

В мире уже известно достаточно массовых гиперлокальных медиаресурсов, основанных на UGC-контенте (UGC User-generated content − медиаконтент, который создается конечными пользователями). Новостные ленты в социальных сетях – пример формирования персональной новостной ленты с учетом личных интересов пользователя, основанной на его предпочтениях и его социальных кругах.

Коммуникация в социальных сетях, согласно нашим представлениям, основывается на принципе социальных кругов – в большинстве крупных социальных сетей вы можете видеть посты своих друзей или групп, на которые вы подписались. Если контента становится слишком много, то умное ранжирование отбирает для вас наиболее интересные материалы, но обычно общий принцип социальных кругов и тут остается неизменен. Однако с появлением технологической возможности определять местоположение пользователей появилась возможность формировать взаимосвязи, исходя не из социальных кругов, а из окружности, построенной на основе заданного радиуса вокруг определенной точки, например местоположения пользователя. Впрочем, так как форма окружности для выделения интересующей области часто не является идеальной, некоторые стали отходить от нее в пользу произвольных областей. Формирование медийной ленты на основе геоданных напоминает по своей сущности форумы местных провайдеров, активная фаза жизни которых пришлась для России на начало 2000-х гг. (когда социальных сетей как таковых еще не было). Таким образом, технологии, связанные с определением местоположения пользователя, могут стать технологиями, способными вдохнуть новую жизнь в локальные форумы, как когда-то технология подтягивания контактов из телефонной книги вдохнула новую жизнь в мессенджеры.

Крупные игроки рынка, такие, как Facebook и «ВКонтакте», поддержали гиперлокальную рекламу, отдачу геокоординаты через приложение и возможность указывать геоточки в постах4, то есть осуществлять привязку информационного сообщений (текста, картинки, иного контента) к определенному местоположению. Таким образом, мы видим, что на технологию определения местоположения пользователей как таковую крупные социальные сети обратили свое внимание и поддержали технологически на своих платформах.

Однако реально в области работы над гиперлокальным не рекламным контентом пока сделано не очень много. Наиболее выделяющейся из таких наработок можно назвать функциональность «Друзья поблизости»5 от Facebook. Эта функция, которая позволяет вам и вашим друзьям делиться друг с другом своим местонахождением в режиме реального времени. Последняя возможность была анонсирована в конце марта 2017 г.6 Однако в российской версии Facebook данная функциональность на момент написания статьи полностью еще не была интегрирована. Примерно тогда же для американского рынка была анонсирована функциональность доставки еды от ближайших кафе и ресторанов, а затем и подбор новостей исходя из геокоординат пользователей Facebook.

 Другим важным сервисом в сфере гиперлокальности7 в мировом масштабе стала вышедшая в 2016 г. игра PokemonGo. Основа игры − определение местоположения дополненной реальности. В игре игроки используют мобильные устройства с GPS с возможностью находить, захватывать, сражаться и тренировать виртуальных существ, которые появляются на экране, как если бы они находились в том же реальном месте, что и игрок. Фактически это измененный процесс check-in (термин «chek-in» в контексте использования геоданных можно определить как «создание отметки о географическом положении пользователя») с наложением виртуальной реальности на местность.

Наблюдается и прирост в области стартапов подборки новостей. За последние два года на российском рынке можно выделить три наиболее заметных сервиса такой направленности − Knockchat, Meanwhile и «Яндекс.Район». На мировом рынке же наибольшую известность приобрел Nextdoor, который в настоящий момент в России еще не представлен, однако весьма активно распространяется по Америке и Европе. Это гиперлокальная социальная сеть, созданная для общения со своими соседями и обмена местными – локальными – новостями. Описание потребности поиска именно данного типа контента разбиралась во многих работах медиаисследователей, в частности в работе Ю. Ху и его коллег «Whoo.ly: облегчение поиска информации. Для гиперлокальных сообществ с использованием социальных сетей» (2013).

Напомним, что получить данные о местоположении пользователя сейчас можно разными способами. К наиболее распространенным из них относятся: получение данных от мобильных операторов, GPS, Wi-Fi или GeoIP. Кроме того пользователь может самостоятельно указать данные о своем местоположении, например в профиле социальной сети, напрямую поставив точку на карте, в том числе воспользовавшись функцией check-in. Координаты обычно также записываются в код цифровых фотографий, если устройство, с которого оно было сделано, поддерживает такую техническую возможность.

Отдельно стоит упомянуть о таком термине, как «регулярные координаты». Им обозначаются те места, в которых пользователь бывает чаще всего (а не находится в определяемый момент времени). Обычно к таким точкам относятся точки «дом-работа» или «дом-учеба».

Особняком среди технологий, помогающих обеспечить гиперлокальное взаимодействие, стоит разработка Google Google Nearby. Эта технология включает в себя три составляющие: гиперлокальную переписку с устройствами, которые обнаружены поблизости, взаимодействие этих устройств между собой (например, превращая телефоны в приставки для видеоигр) и нотификации, сообщающие о том, что происходит поблизости.

Все упомянутые технологии существуют уже не один год и давно должны были стать толчком к развитию нового типа медиа. Однако точность определения местоположения у стационарных компьютеров и ноутбуков значительно ниже, чем у смартфонов, в частности из-за ненадежности данных GeoIP. При ее использовании часто приходится говорить о точности таргетирования лишь до города, а не до конкретной точки на карте. Фактически приемлемое знание о координате пользователя можно получить лишь с привлечением других данных, которые для автоматизированного сбора доступны лишь для мобильных устройств. Именно поэтому с ростом доли мобильных пользователей растет и число пользователей, которые могут использовать все возможности сервисов, основанных на получении точных геоданных.

 

Технология гиперлокального таргетинга на крупнейших ресурсах в России

В рамках исследования TNS Web Index «Мобильная аудитория, май 2017» приводится топ проектов по мобильной аудитории. Мы решили внимательнее изучить этот топ с точки зрения возможности отдавать не только гиперлокальную рекламу (об этом ниже), но и гиперлокальный контент.

 

Таблица 1. Топ-10 ресурсов российского мобильного Интернета: гиперлокальная реклама и контент

Ресурс

Наличие геотаргетинга рекламы

Наличие гиперлокального таргетинга рекламы

Наличие специально обозначенного контента, подобранного на основе гиперлокальности8

Аудитория по данным TNS (Total Mobile), тыс. человек

Google

+

+

+

16 399

ВКонтакте

+

+

14 386

Яндекс

+

+

+

14 318

YouTube

+

+

12 727

WhatsApp

11 243

Mail.ru

+

+

10 499

Viber*

+

8 622

Inastagram

+

+

+

8 263

Сбербанк

не является внешней рекламной площадкой

не является внешней рекламной площадкой

+

8 032

Facebook

+

+

+

7 094

 

Таким образом, мы видим, что чуть более половины ресурсов из топ-10 крупнейших игроков на мобильном медийном рынке России в той или иной форме уже есть не только геотаргетинг и гиперлокальный таргетинг в рекламе, но и гиперлокальный таргетинг в контенте. Вновь исключение – мессенджеры, хотя и с ними ситуация не столь однозначная. Например, в русской версии сайта WhatsApp не сказано о возможности таргетирования контента или рекламы вообще, однако известно, что он куплен Facebook и на него можно распространить таргетинг Facebook. А пометка (*) Viber связана с использованием этой компанией технологии таргетинга «Яндекса» для рекламы.

Но основной вклад в гиперлокальную составляющую данных ресурсов и, в первую очередь, социальных сетей до сих пор все-таки приносят пользователи. Речь идет о модераторах районных групп и сообществ, которые используют его как новую платформу для районных форумов, последовав туда за своей аудиторией. Крупные негиперлокальные сервисы экспериментируют на поприще гиперлоклаьного контента, но пока не добились прорывов, сравнимых с их основными бизнес-моделями как в России, так и во всем мире.

                                                                 

Технология гиперлокального таргетинга в рекламе на российских мобильных ресурсах9

Может показаться, что работа с гиперлокальным таргетингом доступна любой компании – от самой большой до самой маленькой. Ведь практически любое приложение или даже сайт может запросить местоположение своего пользователя. Однако на настоящий день использование гиперлокального таргетинга, как и вообще сложных типов таргетинга, − это прерогатива только крупных игроков на рынке. Дело в том, что для эффективного функционирования данной технологии по отдаче контента необходимы:

  • большой объем общей аудитории, который можно нарезать на мелкие геосегменты;
  • большой объем контента (в том числе рекламного), который можно отдавать по геоточке;
  • технологические возможности сбора этих данных у пользователей.

Сочетание этих факторов как в российском, так и в мировом масштабе обычно имеется только у крупных компаний. Некоторым исключением из этого правила можно считать компании, изначально запрограммированные на гиперлокальный таргетинг, и агрегаторы данных из групп приложений.

Поэтому нашу гипотезу о поддержании гиперлокального тренда в российском сегменте будем проверять на выборке крупных российских медиапроектов, вошедших в подробный разбор TNS Web Index «Мобильная аудитория, май 2017, Россия 700 000+»10. Акцент на мобильной выборке был сделан исходя из вышеописанных возможностей работы с геотаргетингом на мобильных и десктопных11 устройствах.

   Для проведения исследования была разработана следующая методология:

I. Выделение изучаемого сегмента на основе исследования TNS Web Index «Мобильная аудитория, май 2017, Россия 700 000+».

II. Сбор контактов рекламных отделов всех проектов, вошедших в выборку исследования.

III. Опрос представителей рекламных отделов данных проектов (по телефону или через электронную почту) о том, используется ли в рекламном таргетинге на их проекте геотаргетинг по городам или же гиперлокальный таргетинг.

IV. Сведение собранных данных в единую таблицу;

V. Выделение закономерностей по использованию геотаргетинга в рекламе на российских проектах.

 

Результаты исследования

Таблица 2. Наличие геотаргетинга и его тип в проектах Рунета, январь 2018 г.

Название проекта

Тип контента на ресурсе, отсылка к рекламной сети,
дополнительно отмечено наличие пользовательского контента

Наличие геотаргетинга и его тип

Total Mobile12, Monthly Reach13,
тыс. человек

Total Desktop14, Monthly Reach,  
тыс. человек

Google (ru+com)

Поисковая система и почта, рекламная сеть

гиперлокальный таргетинг

16399,4

40716

Vk.com

Развлекательный контент, пользовательский контент, рекламная сеть

гиперлокальный таргетинг

14386,1

44137,8

Яндекс

Поисковая система и почта, рекламная сеть

гиперлокальный таргетинг

14318,3

52645,4

YouTube.com

Развлекательный контент, пользовательский контент, рекламная сеть

гиперлокальный таргетинг

12727,2

43834,2

Mail.ru

Развлекательный контент, поисковая система и почта, рекламная сеть

гиперлокальный таргетинг

10499,4

47243,4

Viber.com

Мессенджер

нет геотаргетинга**

8622

нет данных

Odnoklassniki.ru

Развлекательный контент, пользовательский контент, рекламная сеть

гиперлокальный таргетинг

5632,4

30205,5

Avito.ru

Объявления

геотаргетинг на уровне городов*

5631,7

22396,1

LiveJournal.com

Развлекательный контент, пользовательский контент

геотаргетинг на уровне городов

3004,8

12802,9

Rbc.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов**

2146,6

9700

Wi-fi.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов*

1846,6

нет данных

Ria.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

1813,4

11139,8

Woman.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

1693,9

4838,5

Rambler

Новостной контент, поисковая система и почта

геотаргетинг на уровне городов

1504,4

11927,1

Lenta.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

1234,6

6614,8

Aif.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

1169,4

7015,5

Championat.com

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

1083,8

3632,7

Vesti.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

1076,4

8071,7

Babyblog.ru

Развлекательный контент, пользовательский контент

геотаргетинг на уровне городов

1060

3023,6

Afisha.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

969,8

2934,6

Interfax.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

919,5

3706,4

Rutube.ru

Развлекательный контент, пользовательский контент

геотаргетинг на уровне городов

901,2

3764

Gazeta.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

884,1

7955,8

Tass.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

836,9

5177,3

Auto.ru

Объявления

нет геотаргетинга

822,2

5624,5

Baby.ru

Развлекательный контент, пользовательский контент, 

геотаргетинг на уровне городов

794,5

2754,5

Drive2.ru

Объявления, пользовательский контент

гиперлокальный таргетинг***

794,3

6218,3

Wday.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

781,3

3419,1

Cosmo.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

780,6

3239,4

Kommersant.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

698,9

4976,4

Ivi.ru

Развлекательный контент

нет геотаргетинга**

679,1

4263,6

Sportbox.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

671,2

2508,4

Meduza.io

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

659,6

2614,7

Starhit.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

650,4

2474,8

Sport-express.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

646

2172,7

Price.ru

Объявления

нет геотаргетинга**

573,5

1718,2

Kudago.com

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

569,6

885,9

Matchtv.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

568,7

1858,9

The-village.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

564,7

1194

Rt.com

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

473,2

4356,9

Tnt-online.ru

Развлекательный контент

нет геотаргетинга**

455,7

2426,1

Eda.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

400,5

1163,2

Tvrain.ru

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

375,9

2229,7

Disney.ru

Развлекательный контент

нет геотаргетинга**

371

262,1

Zarplata.ru

Объявления

геотаргетинг на уровне городов

349,5

1638,9

Ctc.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

306

1048,2

Maximonline.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

273,5

1423

Passion.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

262,3

1754

Russia.tv

Новостной контент

геотаргетинг на уровне городов

258

1874,2

Beepcar.ru

Сервис

нет геотаргетинга**

229,6

нет данных

N1.ru

Новостной контент

нет геотаргетинга**

223,1

нет данных

Letidor.ru

Развлекательный контент

геотаргетинг на уровне городов

197,1

1053

* В данном случае был доступен выбор геотаргетинга до уровня станции метро Москвы.

** В данном случае конкретный ответ от представителей компании не был получен; если на сайте был указан прайс с геотаргетированием, компании засчитывалось таргетирование до уровня города (именно такое значение принимали прайсы с геотаргетингом в других компаниях после уточнения деталей у их менеджеров); если на сайте не был указан прайс, то в рамках данного исследования мы считали, что у данной компании нет возможности настраивать геотаргетинг.

*** Компания ответила, что у нее есть возможность размещаться на уровне гиперлокального таргетинга, но с использованием внешних систем (в частности сегментов «Яндекс.Аудитории»).

 

Как мы и предполагали, более половины российских контентных сайтов, вошедших в выборку, поддержали в рекламном геотаргетинге 44 сайта из 52, то есть 85% подтвердили наличие у них какого-либо геотаргетинга.

                                                                 

Наличие геотаргетинга для таргетирования рекламы

Рисунок 1. Наличие геотаргетинга для таргетирования рекламы

 

При этом и вторая выдвинутая нами гипотеза подтвердилась: лишь незначительное количество площадок способно давать возможности настройки гиперлокального таргетинга в рекламе – около 14% (7 проектов).

Типы геотаргетинга для таргетирования рекламы

Рисунок 2. Типы геотаргетинга для таргетирования рекламы

 

Однако те, которые имеют возможность таргетироваться с гиперлокальной точностью, являются наиболее охватными площадками. Так, у всех проектов, у которых совокупная мобильная аудитория была более 10 млн пользователей (Mounthly Reach (Total Mobile), TNS Web Index, май 2017), был собственный подтвержденный гиперлокальный таргетинг. Другие, менее охватные участники исследования, имеющие гиперлокальный таргетинг, использовали для заведения рекламных кампаний с точечным геотаргетингом технологии проектов, вошедших в топ-5 по охвату мобильной аудитории15.

Итого, средний охват участников проектов, заявивших о наличии гиперлокального таргетинга, будет больше 10 млн, что видно из нижеследующей диаграммы. На ней отчетливо видно, что если мы разделим все проекты, участвующие в нашем исследовании, на категории в зависимости от типа таргетинга, сложим их совокупную аудиторию и разделим на количество участников, вошедших в группу, то увидим следующее распределение.

 

Средний Mounthly Reach (Total Mobile, тыс. человек) для проектов каждого типа геотаргетинга

Рисунок 3. Средний Mounthly Reach (Total Mobile, тыс. человек) для проектов каждого типа геотаргетинга

 

Если же брать участников, которые заявляют, что гиперлокальный таргетинг они делают на своем оборудовании для рекламных показов, без привлечения внешних ресурсов по сбору и обработке Big Data, то речь будет идти уже не о 10 млн ежемесячной аудитории, а о 12 млн для такого же распределения.

Кроме того мы решили проверить, есть ли зависимость между типом контента на ресурсе и возможностью гиперлокально таргетироваться на его аудиторию. Как видно из приложенной выше таблицы, мы разделили все ресурсы на типы контента, который является основополагающим. Если для ресурса было несколько типов контента основополагающего, мы указывали их оба, и ресурс по итогам анализа входил сразу в две категории. Пользовательский контент мы также отмечали дополнительной группой. Кроме того отдельно пометкой «рекламная сеть» отмечались ресурсы, которые относились к топ-5 ресурсов по охвату аудитории или же использовали их рекламную сеть как основополагающую при приеме размещения рекламы на свой сайт. Далее мы удалили из отчета группы «Мессенджер» и «Сервис», так как в каждую из этих групп попало лишь по одному представителю, что могло серьезно исказить статистику. Для оставшихся групп была составлена следующая диаграмма.

Распределение типа геотаргетинга в зависимости от типа контента на ресурсе

Рисунок 4. Распределение типа геотаргетинга в зависимости от типа контента на ресурсе

 

Как мы видим, все ресурсы, вошедшие в группу «Рекламная сеть», имеют и гиперлокальный таргетинг. Учитывая, что в выборку попали все основные рекламные сети Рунета, можно сделать дополнительный вывод о том, что на настоящий момент у всех таких сетей есть гиперлокальный таргетинг для настройки рекламных кампаний. Группы «Поисковая система и почта» и «Пользовательский контент» также имеют хорошее покрытие по гиперлокальному таргетированию, но в значительной мере это обусловлено пересечением этой группы с группой, вошедшей в группу «Рекламная сеть». Отдельно отметим, что группу «Пользовательский контент» в случае перекрытия с рекламными сетями представляли социальные сети. Таким образом, можно сделать вывод, что наличие геотаргетинга на ресурсах во многом связано с наличием развитой рекламной сети у компании, которой принадлежит ресурс, но не выявлено яркой зависимости от типа контента на самом ресурсе.

С чем же связано такое распределение – почему многие крупные контентные ресурсы с миллионной аудиторией не делают таргетинг для узких геосегментов? Этот вопрос мы также постарались задать в ходе нашего опроса, и практически все опрошенные менеджеры ответили, что причина проста: рекламный контент на очень узкий таргетинг (каким и является гиперлокальный таргетинг) просто не будет успевать откручиваться в разумные сроки. То есть даже при подключении внешних технологий, таких, как «Яндекс.Аудитории», даже крупная по меркам Рунета площадка часто не может гарантировать разумное (то есть выгодное для площадки и ощутимое для рекламодателя) количество показов. Даже для таргетирования на город им приходится делать наценку, которая в среднем составляла 15−25% – именно о таких цифрах шла речь в телефонных интервью, этот же порядок цифр можно найти в прайсах, описывающих наценки за геотаргетинг по городам.

Кроме того большинство из рассмотренных ресурсов до сих пор получают основной трафик на десктопные версии проектов, а следовательно, и основной заработок получают именно с них. Это хорошо видно при сравнении столбцов с показателями Monthly Reach по мобильному трафику и общему трафику проекта по данным за тот же месяц от TNS Web Index Report 2017, 05, аудитория интернет-проектов. Россия, 0+ (обычно в этот отчет попадает только десктопный трафик). Разница в трафике существенная – исходя из данных для ресурсов, для которых удалось найти цифры по обоим типам аудиторий, получается, что в среднем на ресурс из таблицы средний Monthly Reach 2 400 000 на мобильные устройства против 5 513 000 для десктопа. А для десктопа геотаргетирование является более сложной задачей, чем геотаргетирования на пользователей мобильных устройств, как уже говорилось ранее. Отдельно отметим, что в случае с мобильными приложениями обстоятельства иные: у них гораздо больше возможностей по сбору геоданных, даже если сравнивать с мобильным сайтом. Охваты, указанные в таблице 1, являются суммарными охватами проектов для мобильной аудитории, то есть включают в себя не только сайты проектов, но и во многих случаях – приложения (если они имеются у компании). И хотя в приложениях гиперлокальный таргетинг должен был бы быть более доступен в силу технических особенностей площадки, ни один из опрашиваемых менеджеров не предложил воспользоваться для гиперлокального таргетинга услугами их приложения.

Впрочем, некоторые предложения от менеджеров по продаже рекламы о том, как все-таки «дотянуться» до их аудитории с помощью геотаргетинга, были: таким вариантом гиперлокального таргетирования рекламы на аудиторию заинтересовавшего проекта может быть размещение рекламы в официальной группе этого сайта в социальной сети. Рекламу в социальных сетях можно таргетировать на гиперлокальном уровне, а дополнительный таргетинг по группам поможет сконцентрироваться на нужном сегменте аудитории.

                                                                 

Выводы

Итак, как мы и предполагали, более половины российский контентных сайтов, вошедших в обзор мобильной аудитории TNS Web Index, поддержали тренд геотаргетинга в рекламе. И в то же время тренд гиперлокального рекламного таргетинга большинством игроков еще не поддержан (и скорее всего в самом ближайшем будущем поддержан не будет). Сегментация по гиперлокальному признаку пока не оправдана из-за ограничений в аудитории и окупаемости даже для крупнейших ресурсов Рунета, если у них нет своих рекламных сетей, в которые они могут привлекать других участников. Кроме того на рынке все еще преобладает десктопный трафик и десктопные пользователи, которые наиболее сложно таргетируются по гиперлокальному признаку. Тип контента самого ресурса при этом существенной роли не играет.

Также интересно отметить, что крупные игроки, представленные на российском рынке, экспериментируют с подачей контента исходя из местоположения пользователя, однако каких-либо по-настоящему значимых результатов пока не добились. То есть их основные бизнес-модели продолжают быть не связанными с геотаргетингом вообще и с гиперлокальным контентым таргетингом, в частности.

 



Примечания

  1. Internet Trends 2017 – Code Conference, Mary Meeker, May 31, 2017. Режим доступа: https://www.kleinerperkins.com/perspectives/internet-trends-report-2017
  2. Проникновение Интернета в России: итоги 2017 года. GfK. Январь 2018. Режим доступа:
    http://d-russia.ru/wp-content/uploads/2018/01/GfK_Rus_Internet_Penetration_in_Russia_2017-2018.pdf
  3. О том, что именно технологии являются основным двигателям глобальных изменений в медиабизнесе также говорится в работе «Цифровые стратегии медиабизнеса в условиях изменяющегося медиапотребления» Д.М. Вьюгиной (2016): «…основным катализатором новых процессов в медиасреде становятся, в первую очередь, технологические изменения».
  4. Описание данной функциональности можно найти на официальной странице «Справочного центра» Facebook. Режим доступа: https://www.facebook.com/help/android-app/115298751894487
  5. Больше информации об этой функциональности можно найти на официальной странице «Справочного центра» Facebook. Режим доступа: https://www.facebook.com/help/android-app/291236034364603
  6. Introducing Live Location in Messenger. Официальный сайт Facebook. Режим доступа: https://newsroom.fb.com/news/2017/03/introducing-live-location-in-messenger/
  7. Формально в России PokemonGo так и не вышла, что не помешало многим пользователям из России найти способ в нее поиграть.
  8. Оценивалось упоминание данной возможности на сайте компании. Для группы компаний Mail.Ru Group использовалось описание их общей рекламной платформы MyTarget.
  9. В данном случае мы имеем в виду проекты, которые отслеживают свою посещаемость в Рунете через TNS Web Index.
  10. TNS Web Index «Мобильная аудитория, май 2017, Россия 700 000+». Режим доступа:
    https://mediascope.net/data/?FILTER_TYPE=internet
  11. Под дестопным трафиком мы подразумеваем трафик, не вошедший с категорию мобильного трафика. В частности, речь идет о переходах со стациональных компьютеров и ноутбуков.
  12. Total Mobile − совокупная аудитория сайтов и приложений на мобильных устройствах.
  13. Monthly Reach − количество человек, заходивших на ресурс хотя бы 1 раз за месяц.
  14. Total Desktop − совокупная аудитория десктопного трафика. Под дестопным трафиком мы подразумеваем трафик, не вошедший в категорию мобильного трафика. В частности, речь идeт о переходах со стациональных компьютеров и ноутбуков.
  15. Отметим, что проекты vk.com, odnoklassniki.ru и mail.ru живут на общей баннерной системе Mail Ru GroupMeTarget.

 

Библиография

Вьюгина Д.М. Цифровые стратегии медиабизнеса в условиях изменяющегося медиапотребления // Медиаскоп. 2016. Вып. 4. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2233

Hu Y., Farnham S.D., Monroy-Hernández A. (2013). Whoo. ly: Facilitating Information Seeking for Hyperlocal Communities Using Social Media. In: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 3481−3490.

Metzgar E.T., Kurpius D.D., Rowley K.M. (2011) Defining Hyperlocal Media: Proposing a Framework for Discussion. New Media & Society 13: 772−787. DOI:10.1177/1461444810385095

Paulussen S., D'heer E. (2013) Using Citizens for Community Journalism. Findings from a Hyperlocal Media Project. Journalism Practice 7 (5): 588−603. DOI: 10.1080/17512786.2012.756667

Shaw D. (2007) Really Local: Gannett and Other Media Companies Are Embracing 'Hyperlocal' Web Sites as a New Way of Engaging Fleeing Readers. American Journalism Review 29 (2): 54.