На прошлой неделе я участвовал в работе конференции по обмену опытом между медиакомпаниями, которую в Денвере проводила Газетная ассоциация Америки. Мы должны были обсуждать использование данных издательствами. Горячая тема, которая иногда становится чрезмерно широкой и вызывает нереалистичные ожидания. Я отметил некоторые ключевые моменты.
Для любого цифрового издательства опора на данные — это уже ни возможность, ни роскошь. Это стало необходимостью. С каждым кварталом кончина цифровой рекламы подтверждается: доходы продолжают падать, на смену им идут программные покупки (которыми чаще всего управляют крупные сторонние игроки), что продолжает подпитывать дефляцию. Заметные медиабренды — два года назад, The Huffington Post, в настоящее время, Buzzfeed — столкнулись с проблемой генерирования огромного количества страниц, пестрящих котятами и статьями-рейтингами, каждая из которых приносит очень низкие показатели CPM. На другом конце спектра, крупные издательские дома разрабатывают индивидуальные комплексные кампании для элитных брендов (с примерами можно ознакомиться на странице IdeaLab New York Times); они также заполняют свои страницы и приложения так называемым «брендированным контентом» — что удается правильно реализовать очень немногим издательствам.
Использование данных издателями новостей должно преследовать четыре цели:
За последние годы рекламистам удалось найти новый пистолет, из которого они выстрелили себе в ногу. Он называется «адресная реклама». У каждого найдется неприглядная история из собственного опыта, связанная с этим инструментом. Как правило, все эти истории однотипны: вы ищете что-то в Интернете и быстро находите. В следующие месяцы вас заваливают рекламой продукта, который вы уже купили. Раздражение приводит к тому, что многие устанавливают какой-нибудь блокировщик рекламы — как это сделал я (за исключением сайтов, за которые я отвечаю), не испытывая при этом ни сожаления, ни вины.
Мягко говоря, здесь есть что улучшать.
Но вернемся к вопросу об извлечении прибыли из данных о пользователях сайта. Одним из самых ярких примеров, которые я слышал за последнее время, был запрос со стороны большой авиакомпании к Financial Times: «Найдите нам тех, кто летает на дальних рейсах и при этом заходит на FT.com более четырех раз в месяц в местах, расположенных вдоль наших маршрутов» - то есть супер-часто летающих пассажиров, привыкших к бизнес-классу или первому классу, и т.д. Благодаря анализу местоположения IP, который позволяет установить геопространственные координаты каждого соединения, поиск таких ценных клиентов не был особо сложным. Принцип геолокации применим и к другим запросам, как, например, найти жителей конкретного города или пригорода для распространения эффективной рекламы.
Думая о профилировании, уместно использовать аналогию с паспортом. Любой, кто заходит на сайт при помощи браузера (с мобильными приложениями сложнее), получает паспорт в виде анонимного куки-файла, подобный тому, который внедрила на мой компьютер New York Times:
Как подписчик цифрового издания, я унаследовал не менее 113 куки-файлов от NYTimes, каждый из которых хранится в моем компьютере для определенной цели. Они поступают из каждого элемента, которые я просматриваю (страницы, разделы, статьи, блоги), и каждый из них генерирует «штамп» в паспорте. Чем больше штампов у меня в паспорте, тем больше сотрудники NYTimes знают обо мне. Со временем этот процесс позволяет составить весьма подробную анкету.
А теперь я хочу показать пример, который использую довольно часто (получен от французской медиа-компании).
На основе предыдущей навигации, пользователь с идентификатором: 6547dgfc_9088 оказался:
Теперь мы можем предоставлять ей:
Такое «внутреннее» профилирование можно заметно усилить, работая с крупной сторонней компанией, специализирующейся на профилировании. Например, крупная европейская компания Weborama накопила ни много ни мало 70 миллионов профилей по 52 млн. французских пользователей Интернета (каждый человек может быть связан с несколькими профилями.) По всей Европе Weborama собрала 210 миллионов профилей, что представляет примерно 40% веб-пользователей в Европе. В нашем примере, если воспользоваться такой крупной базой данных, профиль нашей целеустремленной женщины-начальника из Тулузы будет обогащен мельчайшими подробностями ее вкусов и предпочтений.
Для медиа-компании достижение такого продуктивного взаимодействия между профилированной личностью и ее возможностями по предоставлению ей соответствующего контента, услуг и продуктов требует хорошо интегрированной системы - и критической массы продукции.
Понимание чьего-либо социально-семантического генома при помощи внутреннего и внешнего профилирования — это только часть уравнения. Совмещение профиля клиента и продукции компании (журналистских материалов, конференций, публикаций, обзоров...) также требует точного определения генома этих продуктов. Если мы хотим «общаться» с профилем клиента, статья должна содержать собственный набор тегов, ключевых слов и метаданных; то же касается темы предстоящей конференции, которая должна выходить за рамки основной презентации, или описания книги. В идеале, каждый материал, который производит новостная организация, должен содержать в себе семантический геном, закодированный в стандартизированной форме.
При определении пользовательских профилей, медиа-организации должны обладать богатой и разнообразной линейкой контента, услуг и вспомогательных продуктов. Чем шире спектр медиа-бренда - тем лучше. При прочих равных условиях с точки зрения качества редакционных материалов, изолированное СМИ будет менее подготовленным, чем больше компания, которая управляет несколькими отделениями, от редакционной работы до электронной коммерции, и использует их для построения широкого спектра пользовательских профилей.
Изоляция — еще менее привлекательный вариант в цифровом мире, чем в печатных СМИ.
Редактура, перевод: Редакторский портал