5. “Обогащение” — даже в презентационных кейсах кампаний по МАС-аналитике сопоставить профилям Яндекса и MyTargetGroup удается не более 50-65% очищенных от рандомных МАС-адресов. База “Квант” будет все таки поменьше. Сервисами Яндекс пользуются почти все, а Wi-Fi в общественном транспорте или московских аэропортах — нет. Поэтому за основу возьмем нижнюю планку — 50%.
6. Итого, если принять всех проезжающих мимо рекламной конструкции водителей за 100%, какой их доле удастся сопоставить собранный, реальный и обогащенный МАС-адрес? Считаем: (100 — 5% с отключенным WI-Fi, выключенным смартфоном или без него) — 66% тех, чьи МАС-адреса не удалось поймать из-за скорости потока) — 20% рандомизированных адресов) — 50% тех, чьим МАС-адреса у “Кванту” не удалось сопоставить его “профиль” (историю покупок, поиска, серфинга, интересы, соц-дем или и т.д.)=13%.
7. А теперь прикинем, какая средняя аудитория 5-7 секундного ролика DBB. Даже в часы пик это вряд ли больше 50 человек, да и то с огромной натяжкой. 13% от 50 это 7 смартфов. В лучшем случае. Не в часы пик аффинитивность может определяться на основе нерепрезентативной выборки всего 1-3 МАС-адресов.
8. Ну и на закуску самое интересное. Специализирующаяся на МАС-аналитике компания OmniTech провела интересный эксперимент. Собранные снифферами на московских рекламных конструкциях 156,5 тысяч MAC-адресов загрузили одновременно в «Портрет аудитории» myTarget и Яндекс.Аудитории и сравнили, что получилось. В части интересов пользователя и аффинити-индекса системы выдали абсолютно разный, а иногда противоположный результат: https://www.facebook.com/OmniiTech/photos/a.127793642220195/160846815581544/Единственное, в чем они сошлись — в собранной аудитории мужчин было больше! Стоило из-за этого городить огород? И это два крупнейших владельца наших с вами профилей на огромной выборке в 150 тыс. адресов! Теперь представьте, какие данные об аффинити ролика выдаст знающий о нас гораздо меньше “Квант” на основе всего нескольких профилей? И что получится, если владелец соседней поверхности загрузит такие же единичные профили не в “Квант”, а в Яндекс или myTarget. Домохозяйки станут бизнесменами, автолюбители — одинокими мамами. Надежную аффинитивность на основе единичных профилей, к сожалению, построить невозможно.
9. Не стоит забывать, что весь инструментарий метода построен на умирающих технологиях. С одной стороны базу для профилирования сокращает наступающая рандомизация. С другой, изменения политик конфиденциальности Google и IOS и жизнь без cookies в следующем году сильно урезают возможности “обогащения” и “профилирования”. Весь интернет-маркетинг усиленно готовится к переходу от таргетинга на основе поведения к таргетингу на основе контекста.
Значит ли, что все сделанное Russ Outdoor и “Квантом” можно выбрасывать в корзину? Конечно, нет! Если вы составили адресную программу на конкретных поверхностях или запускаете плавающее размещение через DSP, почему бы не воспользоваться и предлагаемым инструментом определения аффинитивности. В конце концов этого всего лишь вопрос веры.
Шаг, безусловно, сделан в правильном направлении. Но чтобы новый инструмент действительно заработал, нужно сделать две вещи:
1. Крупнейшим операторам и агентствам под эгидой НАВК или АdMetrix выработать единую технологию профилирования рекламных поверхностей по соц-дему и интересам на основе интегрированной информации из разных источников: данных сотовых операторов, GPS, мобильных приложений, Wi-Fi и т.д.
2. Провести профилирования рекламных конструкций по единой методике и на основе большого массива данных об общем пассажиропотоке.
