Înțeleg de ce avem nevoie de roboți pentru profilare și pentru crearea unei audiențe din milioane de semnale de date, dar nu înțeleg de ce acesta este un proces secret

Foto: Getty Images

În zona de marketing suntem în mijlocul unei promovări agresive cu gândirea data driven, întrucât companiile care dețin cea mai mare putere vreodată dobândită global pe piața media, sunt doi giganți poziționați drept companii tech: Google și Facebook.

Global, aproximativ 70% din bugetele de advertising digital sunt cheltuite prin cei Google si Facebook. 

Ceea ce rămâne din lucrul cu datele în advertising se împarte la restul de 20-30%.

Deocamdată, într-un mod copleșitor, în zona de date, industria de advertising digital se sprijină pe acest duopoly. Google & Facebook strâng o cantitate imensă de date despre conținut și cititorii/creatorii acelui conținut, iar tot ei fac calculele de atribuire a conversiilor în platformele lor de raportare. Culmea este că sunt și crezuti, deși este un evident conflict de interese când își atribuie conversiile pentru care sunt plătiți.

Când văd o prezentare de la o agenție de media sau marketing în care sunt notate planificări legate de folosirea datelor, îmi amintesc tot timpul procentele de mai sus și de cât de corecte pot fi.

Promovarea agresivă a importanței datelor a avut menirea sa ne convingă că plasarea reclamelor de către algoritmi este un lucru bun pentru clienți, respectiv companii care cumpără advertising. La fel, clasificarea (selecția) conținutului de către algoritmi este un lucru bun când vrem să targetăm în baza conținutului.

Avem o răsturnare față de advertisingul clasic unde știam lângă ce conținut mă așez cu reclama. 

Confuzia conversiilor. Așteptări, pași și realități

Astăzi un publisher își pune problema conversiei și este evaluat dacă a livrat sau nu tranzacții, leaduri și ce mai are nevoie clientul. Ori asta este ciudat. Pentru ca pașii care duc la vânzare online sau offline nu sunt toți în puterea unui publisher. Treaba unui publisher este, în opinia mea, să obțină atenția unui anumit public țintă prin conținutul pe care îl face disponibil.

De ce stau lucrurile așa?

O să iau cazul cel mai comun. Un publisher obișnuit, când acceptă să pună o reclamă, acceptă și un sistem de măsurare pe care nu l-a inventat el ci alți publisheri care își spun BigTech.

Pe site apare reclama, automat integrată într-un program care trimite date către un server central, unde este făcută legătura dintre cel care a dat click pe reclamă și cel care cumpără de pe site-ul advertiserului.

Pentru un advertiser cu produse premium (o mașină de 130,000 euro) care vinde și în reprezentanță, și la evenimente dedicate, și prin telefon etc, acest proces digital de atribuire este complet depășit.

Pentru că procesul pleacă de la presupunerea că omul care comandă nu se ridică de pe scaun, nu vede alte reclame la TV sau pe stradă, ci doar sare din site în site și din când în când cumpără ceva. Evident că viața unui om normal nu se potrivește cu scenariul de mai sus, poate cu excepția lunilor în care am stat izolați în timpul epidemiei. Dar și atunci e discutabil.

În cazul produselor premium se aplică modele statistice mai sofisticate decât tracking de clicks si vizite. Dar nici acestea nu sunt neapărat imbatabile.

Râvnitele conversii sunt un rezultat al advertiserilor curajoși, creativilor ingenioși și analiștilor meticulosi.

Pentru cazul al doilea, să spunem un produs 100% digital, sistemul digital de atribuire actual este necesar, dar nu si suficient. Este necesar pentru că dă plannerului de media indicații despre ce a funcționat pe termen scurt în campanie și îi permite să ia decizii rapid. Dar insuficient pentru că nu ia in calcul toate canalele de comunicare ca să evalueze impactul pe termen lung al unei campanii de advertising.

În industrie este cunoscută deosebirea dintre modelul de atribuire digital și econometrie. Pentru cine este curios, o găsește aici. De altfel și Facebook recomandă agenții care fac MMM (marketing mix models) pentru a măsura campanii complexe. La fel și Google recomandă metode suplimentare de măsurare a eficienței campaniilor.

Deci dacă cineva vine la un publisher si îi zice că nu aduce conversii trebuie văzut pe ce metoda de calcul se bazează: una de-a gata, din platformele de media/adserving sau una construită specific pentru acel advertiser? Sunt diferențe mari.

Mai sus am povestit ce ține de rezonabil. Lucrurile stau mult mai rău în câmpul muncii. Față de un publisher normal, marile platforme de conținut au avantaje copleșitoare pentru că oferă rezultate și date pe loc. Tot mai mult vom vedea însă modele create special pentru atribuirea conversiilor. Cele de-a gata, luate din platformele de media, vor fi în continuare folosite pentru bugete mici, cu miză mică.

Date și măsurători pentru succesul unei campanii de marketing

Dacă ne uităm în buzunar și după ce am cheltuit 10 lei pe advertising s-au întors banii cu profit din ce am vândut, e bine.

În realitate lucrurile sunt un pic mai nuanțate. La momentul actual piața se bazează foarte mult pe datele din platformele de advertising să măsoare ce au realizat cu o campanie de media digitală.

Ori nu ne putem baza pe datele vânzătorului de media 100% ca sa măsoare rezultatele pe care le-am obținut din campanii.

Ne-am obișnuit să folosim instrumentele de analytics ale celor de la care cumpărăm advertising. Google care vinde advertising îl măsoară pe Facebook care și el vinde...advertising. Cu siguranță aceste companii au expertiză în analiza datelor, ele analizează un conținut imens zilnic. Asta nu înseamnă că trebuie sa acceptam să măsoare și marfa pe care ne-o vând nouă tot cu instrumentele lor. Ei au, practic, “cântarul” lor de date, cu propriile coordonate, nu un instrument de măsurare standard.

The Media Rating Council împreună cu Interactive Advertising Bureau au făcut un lucru foarte bun prin definirea și verificarea unor metrici pentru a avea standarde în piață.

Nu presupun neapărat că furnizorii de media digitală nu fac o treabă extraordinară, dar este întotdeauna mai sigur să verificăm și să existe o terță parte neutră, capabilă să măsoare audiențele, rezultatele și investițiile, într-o manieră obiectivă.

Pentru a deveni mai eficientă, o companie își poate dezvolta capacitatea de a extrage valoare din propriile date, asociate cu datele de marketing, generate de platforme de media sau alte soluții digitale de analytics. Dar nu toate companiile pot face asta pentru că există și unele care nu generează date din interacțiunile digitale cu clienții.

Și asta e ok, pentru că nu toate companiile sau nu orice companie este ”digital at the core”. Să luăm exemplul companiilor producătoare de bere. Produsul lor este destinat consumului offline. Au nevoie de un framework diferit pentru a măsura independent ceea ce media digitală le oferă în schimbul investițiilor pe care le fac. Aici avem nevoie de un set de standarde de măsurare și de o companie terță care măsoară, cum este de exemplu Kantar pentru TV. Cred că este timpul să avem același tip de sistem de măsurare pentru TV și în media digitală, ceea ce ne-ar permite să cuantificăm obiectiv audiențele pentru care am cumpărat advertising. Audiența digitală este ca mărime cu aproximativ 1 milion de persoane sub cea de TV în România. În curand vor fi egale.

Va deveni tot mai dificilă măsurarea online cu mijloacele clasice, cu tracking bazat pe cookie. Vom avea//avem deja aproximări statistice, la fel ca în media clasică.

Intervenția UE în piață prin adoptarea unui regulament de folosire a datelor personale (GDPR) a făcut foarte popular subiectul datelor și cum sunt folosite în online. UE, așa birocratică cum e, a setat un trend.

Recent și în Statele Unite a fost depusă în Congres o inițiativă prin care este interzis să mai faci reclamă pe baza urmăririi non stop a unui user pe internet.

Încrederea în algoritmi și efecte la nivel macro

Erorile de targetare ale algoritmilor au fost și sunt mari. Nielsen într-un benchmark are date și de 50% impresii livrate în target pe anumite grupe de varsta. Ori asta este egal cu a targeta cam la întâmplare. Cum trackingul va deveni și mai dificil, nu vad cum acuratețea targetării va crește. Mitul ca mă duc într-o platformă online de media și targetez precis “pasionații de fotografie”, se va destrăma.

O inițiativă excelentă vine tot de la UE. De data asta este vorba de un ghid de folosire a inteligenței artificiale. Acesta ne va ajuta să avem instrumente în verificarea algoritmilor dezvoltați de platformele de media. Pentru prima dată este menționat că în cazul anumitor algoritmi, e nevoie de testare înainte de a fi puși pe piață.

Conținutul gratuit pe care îl primim este “plătit” de advertising. O parte din acești bani se duc către plata tehnologiei care “alege” ce sa îmi arate în feed. Nu mult.

O parte se duce către plata conținutului, nu foarte riguros selectat, după cum știm din avalanșa de site-uri apărute care sunt pline de fake news.

Eficiența și acuratețea investițiilor

Din perspectivă de business putem să ne dăm seama dacă investiția în online este eficientă prin folosirea modelului agnostic de atribuire.

Adidas a folosit un astfel de model și a descoperit că în digital aveau cheltuieli peste necesar. Alții ar putea ajunge la concluzia că investesc prea puțin acolo. Dar ceea ce este important e măsurarea independentă.

Adidas: We over-invested in digital advertising

În contextul actual cred că vom dezvolta propriile modele de atribuire, independent de companii care vând media. Google a trecut recent de la modelul “data driven” la atribuirea conversiilor. Asta înseamnă că o conversie este atribuită statistic, nu ca până acum, pe baza unui cookie pe care îl plasăm în browser și știm astfel că userul X care a venit din site-ul Y a cumpărat. Practic Google “stătea” la ușa magazinului și te întreba de unde ai venit și nota asta. Noi ne uitam în Google Analytics și concluzionam: ne-au venit Z conversii de pe site-ul Y, bun, aduce conversii, mai investim bani.

Google începe sa nu mai aibă acces la astfel de date, nu mai știe pentru 100% din tranzacții din ce surse au venit. Și atunci pune matematica la treabă că să atribuie statistic. Dar matematica o putem pune la treaba și noi, având la îndemână date pe care Google nu le are, date mai bune, din zona de business, unde Google nu are acces. Teoretic putem crea modele mai bune decât Google.

Conținutul bine gândit este cheia.

Mai e un punct important pe care l-am ignorat. Pentru un timp foarte lung, am comunicat în baza unei audiențe pe care nu o cunoșteam, dar pe care o putem asocia cu o carte citită, cu un articol anume, un editor, un show TV. Într-un fel sau altul, odată cu apariția programaticului, algoritmii se uită la anumite semnale de date și creează un anume pool de audiență, în funcție de ce facem online, în funcție de ceea ce preferăm, etc.

Nu putem vedea cum funcționează algoritmii. Nu sunt transparenți, pentru ca noi să putem vedea cum un robot a profilat ”iubitori de fotografie” de exemplu. Ce criterii a folosit? Cum a “judecat” un algoritm că îmi place fotografia?

Dacă avem încredere în algoritmi, practic, avem încredere în roboți că ne propun corect audiențele.

Înțeleg de ce avem nevoie de roboți pentru profilare și pentru crearea unei audiențe din milioane de semnale de date, dar nu înțeleg de ce acesta este un proces secret. În era informației, noi ar trebui să controlăm roboții, nu să lăsăm roboții să aleagă pentru noi informația pe care o primim. Cred ca ne îndreptăm către un reviriment al importanței creației. Dacă vrei să targetezi pe cine e receptiv, va trebui să fii mai creativ. Prin conținut, prin reclamă. Ceea ce este bine pentru oameni.

Urmăriți Republica pe Google News

Urmăriți Republica pe Threads

Urmăriți Republica pe canalul de WhatsApp