ТВ атрибуция как перспективный инструмент O2O маркетинга

Глобальная цифровизация изменила в том числе ТВ рынок. Относительно предыдущих лет показатели телесмотрения среди платежеспособной аудитории стремительно падают. Отказ от ТВ в пользу интернета наблюдается у активно покупающих людей в возрасте 18-34 лет - это 28% опрошенной группы, или увеличение на 15% по сравнению с 2018 годом.

Все меньше активных потребителей товаров и услуг находятся под воздействием ТВ рекламы. Для маркетинговой индустрии это означает уход в digital, даже несмотря на однозначные конкурентные преимущества телевидения. Как инструмент с относительно низкой ценой за показ и высокой степенью результативности роликов, он может вновь стать достойным конкурентом на рекламном рынке.

Немного о тенденциях на зарубежном ТВ-рынке:

Чтобы дать отпор растущим digital продуктам, ТВ вещателям придется либо сделать решительный шаг в цифровую сферу, либо наблюдать, как их планомерно вытесняют инновационные платформы. Сегодня телевещатели могут не только компенсировать снижение доходов от рекламы, но и увеличить их.

Например, западноевропейские вещательные компании могут получить от 10% до 15% роста за счет развития рынка цифрового телевидения.

Это позволит ТВ применять новые инструменты digital аналитики, которые дают возможность измерять вовлеченность в рекламу и отслеживать конверсии по всей маркетинговой воронке: от охвата по ТВ смотрению до конверсии на сайте рекламодателя.

Этим как раз и занимается ТВ-атрибуция, которая в измеримых результатах приносит ощутимую пользу для бизнеса.

ТВ атрибуция - это инструмент оценки влияния и замера эффективности ТВ рекламы совместно с digital кампаниями от показа ролика до факта совершения целевого действия или продажи.

Поставщиками данных по ТВ с детализацией до конкретного браузера могут быть сотовые операторы и провайдеры интернета. Также есть общая статистика по ТВ смотрению от аналитических центров (в случае с Россией, это Mediascope). Мы будем рассматривать ТВ атрибуцию с точки зрения влияния ТВ выходов на действия, которые пользователи совершают онлайн на сайте или в приложении.

В условиях растущего числа цифровых платформ операторы телевещания создают собственные мультимедийные сервисы и позволяют потребителям просматривать контент на нескольких устройствах. Глобальная навигация и объединение онлайн и офлайн сред, в которых существует потребитель, создает дополнительные сложности для O2O маркетинга.

По данным PwC, в 2026 году рекламный рынок развлечений и медиа (E&M) станет крупнейшим сектором, на долю которого будет приходиться почти 35,1% всех доходов отрасли. Конкуренция возрастает, и телевещанию стоит всерьез задуматься над внедрением новых инструментов для оптимизации рекламы. Возможности ТВ атрибуции как раз смогут помочь отрасли устоять под digital натиском.

Трудность аналитики цифры совместно с телевещанием заключалась в объединении в один путь всех касаний пользователя: начиная от показа (в нашем случае просмотр ТВ рекламы) и до конверсии (перехода в мобильное приложение или на сайт рекламодателя для совершения конверсионного действия).

Поскольку поставщиками информации являются разные структуры, мы имеем дело с разрозненной информацией по ТВ смотрению и данными от рекламодателя: perfomance от веб-счетчиков (Яндекс Метрика или Google Analytics) и медийных от трекеров (Adriver или Weborama).

Объединить ТВ, post-view и post-click данные помогут методы, лежащие в основе ТВ атрибуции. Инструмент позволит рекламодателю выстроить последовательный путь клиента с учетом всех его взаимодействий с рекламными кампаниями. В дальнейшем эти данные будут необходимо для принятия правильного решения по их оптимизации.

В телевизионной плоскости используется такое понятие, как домохозяйство. Под ним подразумевают всех людей, которые объединены общим местом телесмотрения. Так как телевизор - это вещь статичная, ее устанавливают в местах частного пребывания: дома, на даче или в офисе. Отсюда под одним домохозяйством подразумевают, как правило, семью или коллектив, состоящий из постоянных пользователей одно и того же устройства.

В свою очередь, приставки установлены во многих домохозяйствах по России. Например, Ростелеком обладает около 11 млн приставок, Билайн - 2 млн., МТС - 350 тыс., по данным на 2022 год.

Рассмотрим на условном примере, как может работать ТВ атрибуция и какие преимущества она дает для бизнеса. Точкой пересечения разрозненных данных могут являться операторы связи. Они способны объединить поведение пользователя в сети с ТВ выходами за счет того объема знаний, которые аккумулирует на своей стороне.

Когда клиент видит рекламный ролик и принимает решение о покупке, сотовый оператор объединяет его действия в сети с ТВ смотрением. Не возникает трудностей, если устройство клиента подключено к мобильному интернету или Wi-Fi сети того же сотового оператора, что и ТВ-приставка. Но будет невозможно связать браузер и ТВ смотрение, если, к примеру, приставка от оператора МТС, а устройство подключено к сети Билайн.

На основе этих данных можно будет понять, как то, что размещается в сети, зависит от того, что пользователь видит на телеэкране. Такую атрибуцию можно сделать либо используя нейронные сети, либо с помощью анализа временных рядов, о которых говорим дальше.

Метод анализа временных рядов представляет собой обратный от классического метод прогнозирования. Почему? Обычно вычисляется, какой объем трафика, конверсий получит рекламодатель от запуска рекламной кампании. Здесь же сначала нужно предугадать, какой объем трафика мог бы быть, если не запускать ТВ рекламу.

Анализ временных рядов - это оценка ТВ-всплесков путем вычисления разницы между фактическим объемом трафика и расчетным, то есть теми значениями, которые можно было бы наблюдать на графике без ТВ-выхода. Этот прирост и есть ключевой показатель результативности рекламного размещения.

Для наглядности обратимся к картинке ниже. Чтобы вычислить прирост от запуска ТВ-ролика, необходимо знать разницу между значениями по двум графикам. Синий показывает фактическое значение того объема трафика, который рекламодатель получает на сайт, голубой график показывает прогнозируемый объем трафика без ТВ выхода. Всплеск наблюдаем в три блока (ТВ AD, или выход ТВ ролика), в двух случаях из трех виден серьезный прирост активности.

Как вы видите, здесь не бесконечный промежуток времени, в течение которого оценивается прирост от рекламного размещения, он ограничен. По исследованиям Nielsen, Google и ряда других компаний, начиная с 2008 и вплоть до 2021, выявлено, что оптимальным временем для оценки вклада ТВ в трафик является промежуток от 1 до 10 минут. Хотя в последнее время все больше экспертов приходят к выводу, что оценивать стоит в промежутке между 5 и 10 мин, чтобы охватить больший объем остаточного трафика. Точное же значение вычисляется индивидуально под каждого клиента после анализа конкретных данных.

Но что точно, прирост ТВ-рекламы не оценивают за пределами 10 минут. На таких длинных временных диапазонах крайне затруднительно учитывать, что действительно влияет на пользователя. Мы можем ориентироваться на краткосрочные и долгосрочные цели кампании. В первом случае мы либо рассчитываем на импульсивные покупки, либо просим совершить промежуточное действие, во втором - мы либо знакомим зрителя с компанией, либо продвигаем уже существующую. Но и в том, и в том случаев реклама имеет свой срок годности. Именно поэтому нет смысла оценивать влияние ТВ-выходов с помощью временных рядов далее 10 минут.

При этом у медийных кампаний есть еще одна цель, помимо конверсионной - рост знания о продукте или компании. Накопленный рейтинг в том числе имеет ценность в принятии пользователем конверсионного решения. Даже через месяц после взаимодействия с ТВ рекламой пользователь может принять конверсионное решение, например заполнить заявку на просмотр недвижимости или тест-драйв автомобиля. Но это те решения, которые мы не можем отслеживать благодаря стандартным алгоритмам аналитики.

Если мы хотим понять, как пользователи взаимодействуют с диджитал за пределами его краткосрочного выбора, то должны обратиться к более глубокой аналитике. Отсюда возникает потребность оценивать вклад ТВ-рекламы на более длинных временных диапазонах.

Новый метод - использование LSTM нейронных сетей, которые позволяют на уровне каждой конкретной cookie объединять данные того телесмотрения, который предоставляет либо оператор, либо провайдер. И дальше перевести единичные значения, которые есть у рекламодателя, в полный объем ТВ смотрения.

Предыдущий метод является агрегированным. Мы не спускаемся до конкретной cookie и пользователя, а оцениваем прирост всей аудитории в рамках определенного временного диапазона. Если у рекламодателя плотная сетка, где много выходов и они наложены друг на друга, то такая аналитика не будет показательна, потому что будет учитываться слишком объемный пласт аудитории.

А LSTM метод работает иначе. Смысл заключается в том, что для подачи данных в нейросеть готовятся конкретные цепочки. Основная задача - взять конкретный cookie-файл и приклеить касания с ТВ-пользованием к уже известному digital пути. В случае этого метода атрибуция будет происходить в рамках поведения конкретного браузера.

После договоренности с сотовым оператором о покупке ТВ-данных рекламодатель запрашивает пиксель сотового оператора и устанавливает его на сайт.

Поскольку ТВ-сегмент имеет крупную долю от всего рынка, рекламодатели заинтересованы в альтернативных методах оценки взаимодействия аудитории с размещениями. Как один из таких инструментов, ТВ атрибуция обеспечивает пересечение информации от рекламодателя с данными по ТВ смотрению.

Проблема метода заключается в том, что из-за малого количества поставщиков на рынке еще не успел сформироваться адекватный подход к ценообразованию. Сотовые операторы пока не готовы предложить относительно выгодные условия как с точки зрения закупки данных, так и с точки зрения пилотирования. Тем не менее, чем больше игроков активнее будет включаться в этот процесс, тем выгоднее будут условия сделки.

Со своей стороны, мы активно пилотируем несколько поставщиков и в следующих статьях будем готовы поделиться оценкой качества склейки.

#tv #attribution #tvattribution #digitalмаркетинг #digitalmarketing #атрибуция #onlinetooffline #o2o