Поисковые системы перегружены контекстной рекламой. В связи с ее огромной популярностью рекламодателю все сложнее решать свои задачи. Попробуйте прорекламировать сейчас зимние шины.
Потребителя напрягает навязчивость контекстной рекламы. Стоит однажды задать запрос «кондиционеры», реклама этих приборов будет еще долго преследовать пользователя, хотя он, возможно, уже давным-давно кондиционером обзавелся. Зачастую пользователь случайно заходит на какую-либо страницу, а затем ему по теме просмотренной страницы показывается контекстная реклама. Поскольку интерес был случайным, будет ли работать контекстная реклама? Кажется, ответ очевиден.
Будущее – за сложными поведенческими алгоритмами, персонализацией, которая позволит достучаться до регулярных товарных потребностей пользователя и сможет чутко и вовремя улавливать всплеск его интереса к товарам или услугам.
Этот тренд виден по последним достижениям в области разработки, таким как Matrixnet от «Яндекса». С поведенческими моделями сегодня экспериментируют и применяют их все крупные игроки – Internest, Google, Begun. «Яндекс» слегка «заперсонализировал» новости.
Но пока все заняты сложной отладкой тонких алгоритмов персонализации, разработчики почему-то забыли о проблеме, актуальной как для контекстной рекламы, так и, в большей степени, для поведенческой. Речь о проблеме нескольких пользователей и одного компьютера. Если в контекстной рекламе наличие трех пользователей за одним браузером лишь снижало ее эффективность, то в поведенческой могут возникать серьезные казусы. Например, кто-то из членов семьи может узнать об интересах родственника, о которых даже и не подозревал ранее.
В данный момент заканчивается верстка бюджетов-2012. Посмотрим, как рекламные агентства и рекламодатели проголосуют рублем за технологии персонализации.
