Онлайн медиа могут ежедневно терять до 47% дохода с рекламы

Директор по монетизации в Roxot рассказывает, почему многие издатели испытывают проблемы с программатик рекламой и как машинное обучение способно увеличить доход онлайн изданий на примере Meduza.io.

Меня зовут Александр Харитошин, я руковожу направлением монетизации в Roxot. Если коротко, мы предоставляем крупным зарубежным и российским площадкам полный сервис по монетизации сайта через программатик рекламу. Если не знаете, что такое программатик, вам сюда.

Почти все площадки, зарабатывающие с рекламы, начинают работать с программатик самостоятельно. А более крупные медиа имеют полноценные команды под это направление. Но почти все издатели так или иначе сталкиваются с одной проблемой — обеспечить устойчивый рост дохода с рекламы.

Мы работаем с The Washington Times, Townsquare Media, Publy, Andrews McMeel Universal в США и Европе, а в России с Meduza.io, Хабром, Медиазоной и другими крупными издателями. В этой статье поделюсь нашим опытом увеличения дохода с рекламы на конкретном кейсе Медузы.

Начну с главного.

Чтобы эффективно управлять рекламой, нужно детально разбираться, как все устроено, какие компании участвуют в процессе и какие есть особенности у той или иной рекламной сети или партнера. Но помимо этого необходимо владеть инструментами и технологиями, которые позволят управлять настройками в реальном времени. То есть разговаривать на языке программатика.

Это важное отличие от традиционных прямых продаж рекламы, когда рекламодатель в первую очередь выбирает площадку как контекст для рекламы. В программатик рекламодатели не платят фиксированную цену за всех посетителей сайта. Они выбирают, за кого заплатить больше, а кому вообще не показывать рекламу. Издатели должны понимать критерии такого выбора.

Чтобы показывать программатик рекламу, издатель ставит код рекламной сети себе на сайт и редко имеет четкое представление, какие бренды, агентства или компании размещают эту рекламу. А тем более он не знает «какие же цели у бренда, покупающего рекламу на нашей площадке». Отсутствие этой информации занижает ценность аудитории сайта и не позволяет обеспечить устойчивый рост дохода.

Чтобы добиться стабильного роста дохода, издатели должны применять технологии похожие на те, что выкупают показы со стороны рекламодателей. А именно — адаптировать настройки рекламы под разные аудитории, используя машинное обучение и автоматизацию. Рекламодатели покупают внимание определенных аудиторий, а площадки должны изучать какие аудитории пользуются спросом и использовать эти данные при продаже показов.

Meduza стала одной из первых медиа в рунете, которая внедрила подобное решение и увеличила доход с программатик рекламы на 32% в первый месяц.

Как премиальная площадка Meduza концентрируется на прямых продажах. Но программатик занимает весомую долю в доходах компании и может быть подушкой безопасности в низкие сезоны продаж. Стратегия Meduza — рост дохода за счет увеличения ценности своего инвентаря, а не количества показов.

Что было сделано, чтобы реализовать эту стратегию:

Система анализирует поведение рекламодателей и конкуренцию за разные типы аудитории сайта. На основе этих данных она выставляет минимальные цены за показы для каждого пользователя в реальном времени. Это не дает алгоритмам рекламодателей занижать ценность аудитории даже в периоды низкой конкуренции.

Помимо Google и Яндекс на российском рынке есть менее крупные рекламные сети, которые работают напрямую с популярными агентствами и брендами, и могут приносить дополнительный доход. Но количество запрашиваемых сетей напрямую влияет на скорость загрузки сайта, что негативно влияет на сессию пользователя и общий доход площадки. На сайте сейчас определяются партнеры, которые эффективно выкупают определенную аудиторию, и запрашиваются самые прибыльные рекламные сети для каждого пользователя. Так сохраняется высокий уровень дохода без снижения скорости загрузки сайта.

Низкий процент видимости негативно влияет на доходность площадки. Пользователь не может кликнуть по рекламе, если он ее не видел. Алгоритмы рекламодателей не видят ценности в таких показах и со временем либо снижают ставки по всему сайту, либо полностью прекращают покупать рекламу. Чтобы избежать этого, мы определяем вероятность просмотра до запроса рекламы. Если вероятность низкая, система не запросит ее. Это увеличит качество площадки в глазах рекламодателей и повысит стоимость показов в будущем.

Анализ данных, машинное обучение и точечная настройка программатик рекламы под разные аудитории в реальном времени увеличивает ценность и качество продукта любого издателя. Такой подход акцентирует внимание медиа на целях рекламодателей и позволяет им достичь KPI рекламных кампаний. А повышение эффективности рекламных кампаний напрямую влияет на рост дохода издателей с рекламы: доход Хабр вырос на 30%, Медузы на 32%, а HR-Portal.ru почти на 100%. Даже без применения машинного обучения и автоматизации издатели могут улучшить свои показатели, думая о том, что же хотят рекламодатели и как помочь им этого достичь.