AdTech

На сегодня эффективная реклама подразумевает задействование всевозможного дополнительного программного обеспечения. Advertising Technology (сокр. AdTech) обобщенный термин для инструментов аналитики, которые используются специалистами для анализа и корректировки рекламных кампаний.

Пользователей во всемирной паутине становится всё больше и аналогично этой тенденции растет интерес рекламодателей перед новыми возможностями. Реклама по телевизору всё еще продолжает быть эффективной, но исключительно благодаря большому охвату. В свою очередь, интернет предоставляет возможность показывать рекламу только той аудитории, которой она может быть актуальна или интересна.

Что такое AdTech

AdTech (с англ. – рекламные технологии) – это, как уже было сказано выше, обобщенный термин, который объединяет в себе несколько на первый взгляд непохожих между собой понятий. Рекламные площадки, сервисы аналитики, покупки трафика и автоматизации контекстной рекламы – всё это составляющие AdTech. Это SMM, баннерная, контекстная и медийная реклама (например, реклама в YouTube). К слову, SMM (соц. сети) – это весьма полезный источник информации о пользователях.

Offline-реклама – не исключение, она также может выступать объектом использования AdTech. К примеру, на рекламные щиты устанавливаются специальные модули, которые хранят MAC-адреса находящихся рядом телефонов или других устройств с включенным WiFi. Камеры на таких рекламных щитах дополнительно помогают модулю отслеживания таргетировать ЦА по возрасту, полу и многим другим параметрам.

Возможности, которые открываются перед AdTech и Big Data поистине безграничны. Основа успешной стратегии – данные о покупателях. Первостепенная задача AdTech – это анализ ЦА, управление кампаниями и показ рекламного объявления. Конечная задача – улучшить эффективность рекламы. Связующие всех промежуточных процессов – сбор и аналитика информации о переходах, просмотрах, уникальных пользователях, конверсиях. Среди анализируемых AdTech параметров:

• источник трафика (SMM, реферальная ссылка, органическая выдача);
• пользовательский опыт – клики, скроллинг;
• поведение пользователя – взаимодействие с сайтом, просмотры страниц, переход на другие страницы;
• демографические данные;
• устройство пользователя – смартфон, планшет или ПК и другие параметры.