#кейсы

Про независимые измерения качества таргетирования рекламы

Представьте что вы рекламное агентство, ваши клиенты-рекламодатели заказывают рекламные кампании (РК) на сотни тысяч и миллионы человек, все прекрасно.

Однако, оказывается, что их чудесные оловянные втулки для перьевых ручек продаются примерно никак.

И в низких CTR рекламных кампаний виноваты именно ваши DS, которые, неучи такие, плохо попадают в аудиторию - мальчиков и девочек, взрослых и детей и пр. Делал как-то сореву по такой задаче

Как клиенту обосновать свою позицию?
На его счастье есть «независимый измеритель качества таргетирования рекламы» (точность такого измерения на картинке к посту):

20 тысячам добровольцев устанавливается мобильное приложение (с этого момента их зовут пантеистами — от survey panel), а затем результаты показа вашей рекламной кампании им экстраполируются (с магическим перевзвешиванием! — каждый панелист представляет собой какую-то группу населения) на миллионные аудитории РК.

Но не будем, как часто бывает в канале, токсично обсуждать недостатки подхода (а некоторые ML-команды тратят годы на то чтобы улучшить «попадание» в этот генератор псевдослучайных чисел).

Давайте о достоинствах, тут понадобится немного фантазии

Если бы у вас был каким-то волшебным образом добыт список из этих 20 тыс панелистов то достаточно было бы заказать колл-центру их обзвон с одним-единственным вопросом : датой рождения (пол по голосу относительно надежно определяется).

Ура! — точность таргетирования при следующей тестовой РК достигает 95%+ согласно «независимому измерителю», вопросы клиентов снялись.

Да, список панелистов постепенно расширяется / изменяется, но и способы его добычи не стоят на месте )

PS: в рекламном мире много забавных терминов — МММ, возвратные комиссии, подмешивание панелистов. Мы настолько окружены рекламой что любому нелишне подразобраться в этом мире