Фрагмент для ознакомления
2
Инфлюенсер маркетинг. Сотрудничество с влиятельными личностями в социальных сетях для продвижения товаров или услуг среди их подписчиков. Инфлюенсер — это человек, обладающий значительным влиянием в социальных сетях или на других платформах интернет-коммуникации, который может воздействовать на мнения, восприятие и поведение своей аудитории . Инфлюенсеры часто специализируются в определенных областях, таких как мода, красота, спорт, технологии или путешествия, и используют свою экспертизу, авторитет и личные отношения с подписчиками для продвижения товаров, услуг или идей.
Выбор конкретных инструментов и каналов зависит от задач рекламной кампании, целевой аудитории и бюджета.
1.2 Количественные методы анализа
Количественные методы анализа в интернет рекламе играют ключевую роль в оценке её эффективности и оптимизации рекламных кампаний. Эти методы позволяют собирать и анализировать данные в числовом формате, предоставляя объективную информацию о поведении пользователей, эффективности рекламных сообщений и ROI (Return on Investment - возврате инвестиций). Ниже представлены базовые количественные методы анализа, используемые в интернет рекламе.
В контексте изучения и анализа интернет рекламы, особое внимание уделяется использованию англоязычных терминов, таких как Click-Through Rate (CTR), Cost Per Click (CPC), Conversion Rate (CR), и других. Это обусловлено тем, что многие концепции и методологии в области цифрового маркетинга и интернет рекламы зародились и активно развиваются в англоязычном сегменте интернета. Знание этих терминов важно для профессионалов, работающих в сфере интернет рекламы, поскольку оно позволяет эффективно общаться в международном контексте, а также понимать литературу, исследования и аналитические отчеты, большинство из которых публикуется на английском языке.
Тем не менее, для удобства восприятия и лучшего понимания материала в русскоязычном контексте, мы также предоставляем русскоязычные аналоги этих терминов. Это позволяет сформировать более глубокое и всестороннее понимание предмета, а также облегчает применение полученных знаний на практике в русскоязычной среде.
Анализ трафика веб-сайта с использованием веб-аналитики. Инструменты веб-аналитики, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика , позволяют изучать объемы посещений сайта, источники трафика, поведение пользователей на сайте и коэффициенты конверсии. Это дает возможность глубоко понять, какие рекламные каналы наиболее эффективны для привлечения целевой аудитории и как пользователи взаимодействуют с контентом сайта. Использование данных инструментов является основой для оптимизации рекламных стратегий и улучшения пользовательского опыта.
Коэффициент кликабельности (Click-Through Rate - CTR). Этот показатель отражает долю кликов по рекламному объявлению от общего числа его показов, позволяя оценить привлекательность рекламного сообщения для целевой аудитории.
Стоимость клика (Cost Per Click - CPC) и Стоимость действия (Cost Per Action - CPA). CPC указывает на среднюю стоимость одного клика по рекламе, в то время как CPA отражает стоимость достижения определенного действия пользователя, такого как покупка или подписка. Эти метрики важны для оценки стоимостной эффективности рекламных кампаний .
Коэффициент конверсии (Conversion Rate - CR). Показывает процент пользователей, совершивших целевое действие после перехода по рекламе, являясь ключевым показателем эффективности рекламы в достижении бизнес-целей.
Возврат на рекламные затраты (Return on Advertising Spend - ROAS). Этот показатель показывает отдачу от инвестиций в рекламу, рассчитываясь как отношение дохода от рекламной кампании к затратам на неё, помогая оценить общую рентабельность рекламных инвестиций.
A/B тестирование. Метод сравнения двух или более версий рекламных объявлений, лендингов или веб-страниц для определения наиболее эффективных элементов рекламной кампании, путем их предъявления различным группам пользователей.
1.3 Качественные методы анализа
В дополнение к количественным методам, качественные методы анализа играют важную роль в изучении интернет рекламы, позволяя глубже понять мотивации, восприятия и отношения аудитории к рекламным сообщениям. Ниже представлены ключевые качественные методы анализа, используемые в интернет рекламе .
Глубинные интервью. Индивидуальные беседы с представителями целевой аудитории позволяют выявить их отношение к рекламным кампаниям, понять, какие сообщения вызывают наибольший интерес и какие аспекты могут быть улучшены.
Фокус-группы. Обсуждение рекламных материалов в небольших группах помогает получить множество мнений и взглядов, выявить общие тенденции в восприятии и оценке рекламы, а также понять, как различные элементы рекламы влияют на потребителей.
Анализ содержания. Изучение текстов, изображений и видео, используемых в рекламных кампаниях, на предмет их соответствия целям бренда, ценностям аудитории и культурным особенностям. Этот метод помогает определить, насколько эффективно рекламное сообщение передает ключевые идеи и убеждения.
Этнографические исследования. Наблюдение за поведением пользователей в их естественной среде (например, как они взаимодействуют с рекламой в интернете) позволяет получить ценную информацию о реальных паттернах поведения и предпочтениях.
Тестирование пользовательского опыта (user experience - UX). Анализ взаимодействия пользователей с рекламными лендингами, веб-сайтами и приложениями на предмет удобства использования, эффективности навигации и общего впечатления от рекламы.
Социальные медиа аналитика. Изучение отзывов, комментариев и обсуждений в социальных сетях дает возможность понять, как аудитория воспринимает рекламу, какие аспекты вызывают наибольший резонанс и каковы основные точки критики.
Качественные методы анализа требуют тщательного подхода к сбору и интерпретации данных. Понимание глубинных мотиваций и предпочтений аудитории позволяет создавать более целевые и эмоционально резонирующие рекламные кампании, способствующие укреплению связи между брендом и его потребителями.
1.4 Смешанные методы анализа
Смешанные методы анализа объединяют в себе элементы как количественных, так и качественных подходов к исследованию интернет рекламы. Смешанные методы анализа особенно ценны при оценке комплексных рекламных стратегий и понимании взаимосвязей между различными аспектами рекламной деятельности.
Примеры смешанных методов анализа:
Трекинг и последующие интервью. Отслеживание поведения пользователей на сайте или в приложении с последующим проведением глубинных интервью для обсуждения их впечатлений и мотиваций. Это позволяет не только фиксировать действия пользователей в цифровой среде, но и понимать причины их выбора.
Анализ данных социальных сетей с качественной оценкой контента. Комбинирование количественного анализа активности в социальных сетях (например, количество лайков, репостов, комментариев) с качественным анализом содержания комментариев и отзывов. Это позволяет оценить не только уровень вовлеченности аудитории, но и её отношение к рекламному контенту.
Онлайн-опросы с открытыми вопросами. Проведение опросов с использованием структурированных (количественных) и неструктурированных (качественных) вопросов. Такой подход позволяет собрать статистические данные о предпочтениях и поведении аудитории, а также получить развернутые ответы на открытые вопросы для глубинного анализа.
Комбинированный анализ пользовательского опыта (user experience UX). Использование количественных методов для отслеживания взаимодействия пользователей с интерфейсом (например, через тепловые карты, скорость прокрутки страницы) в сочетании с качественными методами, такими как наблюдение за поведением пользователей и последующее интервью, для понимания их впечатлений и предложений по улучшению.
Использование аналитики и фидбека. Анализ количественных данных об эффективности рекламных кампаний с последующим сбором обратной связи от целевой аудитории через качественные методы, такие как форумы, опросы и обсуждения, для корректировки и оптимизации рекламных стратегий.
1.5 Оценка эффективности интернет рекламы
Оценка эффективности интернет рекламы — включает в себя анализ различных показателей и метрик, которые отражают вовлеченность аудитории, конверсию, возврат инвестиций (ROI) и другие ключевые аспекты рекламной деятельности . Ниже представлены основные подходы к оценке эффективности интернет рекламы.
Анализ ключевых показателей эффективности (KPIs)
Конверсия (Conversion Rate). Один из основных показателей, отражающий процент пользователей, совершивших целевое действие (покупку, подписку, заполнение формы) от общего числа посетителей.
Коэффициент кликабельности (CTR). Показывает, какая доля показов рекламы приводит к кликам, что помогает оценить привлекательность и релевантность рекламных сообщений.
Стоимость за клик (CPC) и стоимость за действие (CPA). Эти метрики позволяют оценить экономическую эффективность рекламных кампаний, показывая, сколько стоит привлечение одного посетителя или достижение одного целевого действия.
Данные, полученные по результатам проведенного анализа KPIs для конкретного объекта рекламы могут быть представлены в табличном или графическом виде. Таблица 1 и Диаграмма на рисунке 1 могут служить образцом для оценки и сравнения эффективности различных аспектов рекламных кампаний, помогая маркетологам принимать обоснованные решения по оптимизации рекламных стратегий.
Показать больше
Фрагмент для ознакомления
3
1. Федеральный закон «О рекламе» от 13.03.2006 N 38-ФЗ (последняя редакция по состоянию на 03.02.2024г.) Федеральный закон: Принят Государственной Думой 22.02.2006 года, одобрен Советом Федерации 03.03.2006 года / [Электронный ресурс] URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_58968/?ysclid=ls6bzf01j0354483923 (дата обращения: 20.02.2023)
2. Акулич М.В. Интернет-маркетинг: Учебник / Учебные издания для бакалавров, 2021. – 347 с.
3. Алексеева, Е. А. Роль социальных сетей в ведении бизнеса / Е. А. Алексеева, Л. Е. Лытнева, А. А. Гракун // Молодежь и системная модернизация страны : Сборник научных статей 7-й Международной научной конференции студентов и молодых ученых, Курск, 19–20 мая 2022 года. Том 1. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. – С. 53-57.
4. Васюнова А.А., Кукшинова Е.Д., Грачёва Д.П. Искусственный интеллект в маркетинге и рекламе: отечественный опыт / статья в сборнике трудов Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции молодых исследователей, аспирантов и студентов «Журналистика, массовые коммуникации и медиа: взгляд молодых исследователей» - Белгород, 12–14 апреля 2023. – С. 386-392.
5. Викулова Е.Ю., Анализ рынка рекламы и перспективы его развития с учетом нововведений в сфере интернет-рекламы / Е.Ю. Викулова // статья в журнале «Инновации и инвестиции». – 2023 – №6 – С. 384-387.
6. Голикова Ю.А. Роль таргетированной рекламы в современном маркетинге / статья в сборнике трудов Всероссийской научно-практической конференции «Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты». Издательство: ООО «Издательский дом «Среда» (Чебоксары) - 2023. – С.62-64.
7. Гончаров Д.А. Контекстная реклама: возможности и ограничения в продвижении бизнеса / Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес», журнал «Практический маркетинг» - 2023. - №4 – С.62-67.
8. Илюхин А.К. Анализ конкурентов в сфере интернет-рекламы // Международный научный журнал «Символ науки» – 2022 – №4-2 – С.45-50.
9. Логунова Д.А. Типология методов изучения интернет-рекламы / Логунова Д.А. Материалы симпозиума XVIII (L) Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, приуроченной к 50-летию КемГУ. Актуальные проблемы социальных и психологических наук: теория, методология, практика. Издательство: Кемеровский государственный университет (Кемерово) Том Выпуск 24. – 2023 – С.110-113.
10. Магомедов Р.Н. Прогнозирование результатов рекламной кампании в Yandex: методы и подходы // Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес» - Журнал Инновации и инвестиции. – 2023. - №4 – С.160-163.
11. Макринова Е.И., Роздольская И.В., Матузенко Е.В., Исследование возможностей продвижения бизнеса на различных интернет-платформах с использованием инструментов social media marketing // статья в журнале «Фундаментальные исследования». – 2021 – № 2 – С. 38-43.
12. Малаканова С.К. Алгоритм работы рекламного кабинета «Вконтакте» / Сборник статей Международного научно-исследовательского конкурса, г. Петрозаводск 7 июня 2023 г. – С.43-46.
13. Пантелеева И.А., Прокопьева Г.Ю. Интерактивные технологии в рекламе: особенности построения рекламной коммуникации в интернет- сегменте // Вестник ТГПУ (TSPU Bulletin). – 2014. – № 3(144). – С. 172-178.
14. Пестерева Е.В. Инфлюенсер - маркетинг: понятие, цели, задачи, инструменты // Пестерева Е.В. статья в сборнике трудов ХII Международной научно-практической конференции «Современные тенденции и инновации в науке и производстве» Междуреченск, 2023. - Издательство: Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева (Кемерово) – С. 261.1-261.4.
15. Рябова М.Э. Виды современной интернет-рекламы и ее роль в принятии решений / Рябова М.Э., Эльясов А.А. // статья в журнале «Организационная психолингвистика». – 2023. – №1 (21). – С.96 – 105.
16. Ткачев В. В. Тенденции развития российского рынка интернет-рекламы в 2023 году // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2023. – №5-5 (80) – С.106-108.
17. Туриева А. С. Особенности использования интернет-маркетинга торговыми предприятиями в текущей экономической ситуации // Журнал Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. – 2023. – №2 – 147-151.
18. Шевченко Д. А., Шевченко Д. Д. Цифровой маркетинг-микс. Учебник / Издательские решения, 2021. – 331 с.
19. Get essential customer insights. Analytics / [Электронный ресурс] Google Marketing Platform, URL: https://marketingplatform.google.com/about/analytics/ (дата обращения: 20.02.2023)
20. Записки маркетолога. Таргетинг [Электронный ресурс] URL: http://www.marketch.ru/marketing_dictionary/marketing_terms_t/targeting/ (дата обращения: 20.02.2023)
21. Мухин М.В. AI-ассистенты в контекстной рекламе: будущее уже наступило / Интернет-маркетинг. — 2023. — № 2. — С.90–98. // [Электронный ресурс] URL – https://grebennikon.ru/article-j9yp.html (дата обращения: 21.02.2023)
22. О сервисе Яндекс Метрика [Электронный ресурс] / Яндекс Справка URL: https://yandex.ru/support/metrica/?ysclid=ls7sa90dw4226896919 (дата обращения: 19.02.2023)
23. Реестр операторов рекламных данных. Роскомнадзор / [Электронный ресурс] URL – https://rkn.gov.ru/register-ord/register/ (дата обращения: 20.02.2023)
24. Технологии Яндекс Директ [Электронный ресурс] URL: https://direct.yandex.ru/?utm_source=yandex_search&utm_medium=cpc&utm_campaign=maindirect_brand_desktop1304_othergeo&utm_content=search&utm_term=%D1%8F%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%20%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%BC%D0%B0&yclid=8657574508954648575 (дата обращения: 22.02.2023)
25. Уколов М.И. Конверсия. Теория и практика изучения трафика рекламных интернет-площадок / М.И. Уколов [Электронный ресурс]. – URL: http://www.e-rej.ru/Articles/2007/Ukolov.pdf (дата обращения: 20.02.2023)
26. Шапошников Д. Реклама в Интернете / Д. Шапошников // [Электронный ресурс]. URL: https://hiterbober.ru/businessmen/reklama-v-internete-vidy-i-stoimost.html (дата обращения: 22.02.2023)
27. Шульмин А. А. Повышение эффективности маркетинговых расходов путем внедрения сервиса сквозной аналитики (на примере ООО «Лада-Азия»: выпускная квалификационная работа магистранта / А. А. Шульмин; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), науч. рук. Е. А. Аникина. — Томск, 2023. // [Электронный ресурс] URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75552 (дата обращения: 02.03.2023)