Почему интернет-реклама выглядит как новый «пузырь доткомов» Статьи редакции

Пересказ статьи Джесси Фредерика и Морица Мартийна для The Correspondent.

Федерик и Мартийн начали статью с описания встречи Мела Кармазина, президента Viacom, с основателями и генеральным директором Google, Ларри Пейджем, Эриком Шмидтом и Сергеем Брином, в июне 2003 года.

Шмидт объяснил Кармазину как зарабатывает их компания. Бизнесы платят за ссылки, которые появляются первыми при поисковом запросе, и Google также является посредником между сайтом, продающим рекламное место и компанией, которая хочет разместить баннер. Шмидт заявил, что успех той или иной рекламной кампании легко измерить.

Кармазин был поражён. Он продавал рекламу во время финала Суперкубка за $3 млн. Почему? Потому что столько она стоила, без всяких измерений прибыльности. Тогда он сказал основателям Google, что они «лезут в магию».

На протяжении более ста лет реклама была скорее искусством, чем наукой. Ролик шёл в эфир, объявление публиковалось в газете — после этого оставалось лишь молиться, что кто-то обратит на них внимание.

Но с начала 1990-х всё изменилось. Гиганты сбора данных Google и Facebook оказались способны в нужное время донести нужное сообщение о вашем продукте до нужного человека. Но работают ли они? Получается ли у рекламных платформ манипулировать нами?

Если посмотреть на размер рынка, то ответ кажется очевидным: да, получается. Каждый год количество денег, вложенных в рекламу, растёт. Согласно исследованию фирмы eMarketer, в 2018 году на интернет-рекламу было потрачено более $273 млрд, причём большинство объявлений были куплены у Google ($116 млрд в 2018 году) и Facebook ($54,5 млрд в 2018 году).

Медиа тем временем пестрят заголовками о тёмных делах этих ИТ-гигантов, а писатели один за другим публикуют статьи о «закате эры свободной воли».

Юваль Ной Харари, например, утверждает, что не за горами время, когда системы сбора и обработки данных «будут знать людей лучше, чем мы сами знаем себя». Профессор Гарвардского университета Шошанна Зубофф прогнозирует «седьмое массовое вымирание», жертвой которого станет «воля к волеизъявлению».

Один из разработчиков Facebook как-то сказал: «Лучшие умы моего поколения размышляют над тем, как заставить людей переходить по рекламным ссылкам». Для написания этой статьи авторы поговорили с этими умами: экономистами, работающими или работавшими на крупнейшие компании Кремниевой долины: Yahoo!, Google, Microsoft, eBay, Facebook, Netflix, Pandora и Amazon.

Разобравшись в экономической терминологии, журналисты поняли, что законы рынка стоимостью четверть триллиона долларов далеки от логичности. Что даже известная информация и крупнейшие массивы данных не всегда могут помочь. Что организации тяжело поддаются изменениям. И что нами легко манипулировать.

Одним из первых, кто ответил на просьбу об интервью, стал Стив Таделис, бывший профессор экономики Калифорнийского университета и консультант eBay. Когда Таделис только начал знакомство с компанией, он встретился с маркетинговыми консультантами eBay, которые заявили, что точно знают, насколько прибыльной была та или иная рекламная кампания eBay.

Таделис спросил о методах, используемых для вычисления, и услышал, что используются «собственные функции преобразования» — но за этим термином скрывается обычная статистика. Еженедельные расходы на рекламу объединяются с продажами за неделю, а затем составляется точечный график.

Но, как заметил сам Таделис, это бред. Базовый принцип статистики гласит, что корреляция не означает причинно-следственной связи. График не имеет никакого смысла, потому что не исключает людей, которые и так собирались зайти на eBay — это, всё-таки, не маленькая компания. Если человек хочет купить ботинки в интернете, рано или поздно он скорее всего окажется на сайте, независимо от того, видел он рекламу или нет.

Таделис решил уточнить, как консультанты eBay различают пользователей, которые и так собираются купить что-то на сайте, от пользователей, которые увидели рекламное объявление, перешли по ссылке и что-то купили. Оказалось, никак.

Спустя две недели Таделис пришёл на презентацию отдела маркетинга eBay. Основной упор во время совещания маркетологи делали на рекламу по ключевому слову «eBay». За небольшую цену Google помещал ссылку на сайт первой в результатах поиска. Согласно их вычислениям, за каждый доллар, который компания тратит на рекламу, она зарабатывает $12,28.

Отношение Таделиса к этому выводу было скептическим. Да, люди часто переходят по платной ссылке, но следующей ссылкой идёт бесплатная ссылка на сайт eBay.com. Вероятнее всего, что люди переходили бы и по ней.

Тогда учёный предложил эксперимент: ненадолго прекратить рекламную кампанию и проверить, работала ли она. Маркетологам эта идея не понравилась, но спустя несколько месяцев условия изменились. eBay хотел добиться снижения цен у сети MSN (Bing и Yahoo!) и в качестве рычага воздействия согласился прекратить рекламную кампанию по ключевому слову «eBay».

Таделис возглавил проведение эксперимента, и спустя три месяца выяснилось, что тот трафик, который сайт получал с помощью перехода по платным ссылкам, теперь поступал через обычные ссылки. Таделис всё это время был прав, а eBay ежегодно тратил $20 млн на рекламу по ключевому слову.

После этого финансовый отдел компании встрепенулся. Таделис получил разрешение прекратить рекламировать сайт на Google на три месяца на трети территории США, а также добавить к «eBay» такие ключевые слова, как «ботинки», «рубашки» и «стеклянная посуда».

Отдел маркетинга прогнозировал падение продаж по меньшей мере на 5%, но спустя одиннадцать недель отсутствие рекламы не возымело практически никакого эффекта. Согласно подсчётам Таделиса, на каждый доллар, который eBay тратила на контекстную рекламу, она теряла примерно 63 цента.

Фредерик также поговорил с Рэнделлом Льюисом, экономистом, работавшим в Yahoo!, Google и Netflix, который сейчас возглавляет отдел исследований рекламной платформы Nanigans. Специализация Льюиса — научные эксперименты, связанные с рекламой, что сделало его профессионалом в области разочарования рекламодателей.

Ошибку, которую допустила eBay, повторяют и рекламные баннеры, видео в Instagram и реклама в Facebook. Методы, которые используют компании для измерения количества переходов, продаж и загрузок после просмотра рекламы, в корне неверны.

Ни один из методов не может отличить переходы, продажи и загрузки, которые совершаются без просмотра рекламы от тех, которые не совершились бы без рекламы. Более того, величайшие умы поколения создают алгоритмы, которые делают систематическую ошибку отбора ещё сильнее.

Например, если Amazon покупает переходы у Facebook и Google, алгоритмы этих платформ будут искать тех пользователей, которые переходят по ссылкам на Amazon. А какие пользователи чаще всего переходят по ссылкам на Amazon? Логично предположить, что постоянные покупатели Amazon. Да, алгоритм будет создавать переходы, но не будет создавать их больше, чем и так совершалось бы.

Такой ошибочный подход применяют не только рекламные платформы, но и рекламодатели. Они делают рекламу для тех, кто и так готов совершить покупку.

Если посмотреть рекламу машины Renault, то вскоре весь монитор будет забит баннерами с рекламой Renault. Если отправить в корзину онлайн-магазина платье, то оно будет преследовать тебя по всему интернету.

Таргет на основе алгоритма звучит технологически здорово, но зачастую бесполезен, потому что большинство рекламных платформ не может ответить на вопрос, совершает ли их алгоритм ошибку отбора или реклама действительно работает.

Ещё одна ошибка системы связана с поведением пользователей. Люди видят рекламу в интернете только когда они сидят в интернете, а сам факт того, что они сидят в интернете, означает, что они могут совершить покупку в интернете. Экономисты Yahoo! продемонстрировали верность этого утверждения с помощью эксперимента.

Несколько недель сайт Yahoo.com отображал рекламный баннер Audi. За это время его увидели 35 млн посетителей. Исследование показало, что те люди, которые видели баннер, в 12 раз чаще вводили в поисковике запрос «Audi», чем те, которые баннер не видели.

Кампанию можно было бы назвать успешной, вот только 15 миллионам других посетителей сайта показывали баннер НКО, призывающий к спасению черепах. И оказалось, что эти пользователи тоже в 12 раз чаще искали Audi, чем те, кто не видел ни того, ни другого баннера.

У черепах и Audi, конечно, нет ничего общего, в отличие от пользователей, которые смотрели на баннеры: обе группы были в интернете, обе группы видели какую-то рекламу и обе группы хотели найти что-то с помощью поисковика.

Сейчас считается, что чем больше данных у платформы, тем успешнее будет рекламная кампания. Конечно, реклама игр больше понравится геймерам. Но компании, продающие рекламу, загружают в свои сложные алгоритмы тонны данных, хотя на деле оказывается, что это не приносит желаемого результата.

К счастью, есть надёжный способ проверки работы рекламы: эксперимент с разделением целевой аудитории на две случайные группы, одна из которых будет видеть рекламу, а другая — нет. Так можно исключить ошибку отбора.

Экономисты Facebook провели пятнадцать экспериментов, которые показали, насколько велико воздействие ошибки отбора. Крупный онлайн-магазин запустил кампанию на Facebook. Предполагалось, что на 1 490 просмотров рекламы приходится одна покупка.

Но эксперимент показал, что многие из тех, кто видел рекламу, и так планировали совершить покупку в этом магазине, и лишь один пользователь из 14 300 нашёл магазин благодаря рекламе. Другими словами, воздействие ошибки отбора было в десять раз выше, чем эффективность рекламы!

Похожие эксперименты с другими видами компаний показали схожие результаты, а в одном случае влияние ошибки отбора оказалось в пятьдесят (!) раз сильнее. А в семи из пятнадцати экспериментов эффективность рекламной кампании без влияния ошибки отбора оказалась столь низкой, что статистически могла быть приравнена к нулю.

Итак, что же необходимо знать для успешной рекламной кампании? Можно ли рекламодатель точно узнать, насколько выгодна та или иная реклама?

Во время работы в Yahoo! Рэнделл Льюис провёл двадцать пять крупных экспериментов в области рекламы, а после этого написал исследовательскую работу под названием «О практической невозможности измерения прибыльности рекламы».

Почему же у него ничего не вышло? Если хочешь измерить что-то небольшое, необходим большой охват. Фредерик предложил такой пример. Предположить, что он хочет узнать, сколько людей имеют редкое заболевание, кистозный фиброз (один человек из 3 400, но допустим, что это неизвестная информация). Итак, он открывает телефонную книгу и звонит десяти тысячам человек. А потом ещё десяти тысячам. И ещё десяти тысячам.

Как видите, результаты опроса неоднозначны, потому что десять тысяч — слишком маленькая выборка для получения достоверных данных. Лучше позвонить миллиону человек. И ещё миллиону. И ещё одному миллиону. Тогда результат становится более верным.

После этого Фредерик предлагает предположить, что информация о том, сколько людей болели гриппом в прошлом году, является неизвестной (каждый двадцатый). Десяти тысяч звонков было бы достаточно для получения объективных данных. Так как грипп встречается часто, размер испытательной группы может быть небольшим.

Вот в чём смысл этого примера: реклама — это кистозный фиброз, а не грипп. И даже это утверждение несправедливо по отношению к фиброзу, потому что люди, которые покупают что-то благодаря рекламе встречаются реже, чем кистозный фиброз.

Автор предлагает повторно взглянуть на эксперимент Таделиса для eBay. Он выяснил, что компания теряла 63 цента на каждый доллар, который вкладывала в рекламу Google, но эта оценка является не совсем точной. Если бы этот эксперимент повторялся бесконечно, в 95% всех случаев прекращения рекламной кампании выяснялось бы, что eBay теряет от $1,24 до $0,03.

В статистике это называется доверительным интервалом, и в рекламном бизнесе доверительный интервал, обычно, огромен. С таким показателем логичным решением для eBay было бы прекратить покупать рекламу.

Но если бы их маркетинговый отдел показал чуть большую эффективность — например, на каждый доллар, который компания вкладывала в рекламу, она теряла бы 10 центов, — то диапазон доверительного интервала составил бы от потери в 70 центов до прибыли в 50 центов.

Чем может быть полезна такая информация? Если нельзя дать однозначного ответа на вопрос, была ли рекламная кампания успешной или нет, то откуда рекламодатели знают, стоит ли кампания своих денег? «По сути, они не знают», — отвечает Рэнделл Льюис.

Итак, применяются ли эти знания в бизнесе? На этот вопрос решил ответить Джастин Рао, бывший сотрудник Yahoo!, Microsoft и других компаний.

До того, как Рао пришёл в рекламный бизнес, он занимался полевым исследованием секты, которая верила в то, что конец света наступит 21 мая 2011 года. Он предлагал членам секты денежное вознаграждение. В случае, если они согласятся на его получение после Судного дня, размер вознаграждения увеличится. Но их вера оказалась непоколебимой. В своём исследовании Рао написал: «Чем сложнее доказать убеждение, тем сложнее его опровергнуть».

Исследование Стива Таделиса в eBay в своё время наделало много шума: о нём писали Harvard Business Review, The Economist, The Atlantic, BBC и различные блоги о маркетинге. Но возымело ли оно эффект?

Рао выяснил, что после публикации новости о миллионах долларов, которые eBay потратила впустую, количество поисковой рекламы снизилось всего на 10%. Несмотря на существование экспериментальных доказательств бесполезности такой рекламы, компании продолжали скупать одно рекламное место за другим.

Стив Таделис смог лично убедиться в непоколебимости веры маркетологов. Финансовый директор eBay попросил его провести исследование успешности партнёрского маркетинга. Например, когда какой-нибудь инфлюенсер отмечает на фотографии в Instagram бренд леггинсов.

Директор партнёрского маркетинга тогда сказал Таделису, что даже если выводы по результатам эксперимента окажутся неутешительными, он в них не поверит.

Звучит неправдоподобно, но компании не обладают ресурсами, чтобы узнать, приносит ли реклама доход. eBay хотелось бы знать, прибыльны ли её рекламные кампании, но её отделу маркетинга эта информация не нужна.

Ему важно лишь получить максимально большой бюджет на проведение собственно кампании, а сделать это проще, когда можно продемонстрировать её успешность. Внутри маркетингового отдела существует конкуренция между ТВ-рекламой, печатной рекламой и интернет-рекламой, а такие отношения едва ли приветствуют независимые отчёты.

Джесси Фредерик заключает, что лучше всего маркетологи справляются с маркетингом собственного маркетинга.

Компании ищут ответа на вопрос у специалистов по анализу данных, а специалисты вроде Льюиса не могут его найти. И тогда компании нанимают чрезмерно уверенных в себе людей, которые делают вид, что знают то, чего никак не могут знать.