1 / 18

PREDICTIVE BEHAVIORAL TARGETING

PREDICTIVE BEHAVIORAL TARGETING. EVOLUCIJA INTERNET OGLAŠAVANJA. Kontekstualno ogla š avanje Prikazivanje oglasa pored sadržaja leksički povezanog sa predmetom ogla š avanja. Segmentirano ogla š avanje I zbor medija na osnovu profila posetilaca ,

kail
Télécharger la présentation

PREDICTIVE BEHAVIORAL TARGETING

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PREDICTIVE BEHAVIORAL TARGETING

  2. EVOLUCIJA INTERNETOGLAŠAVANJA Kontekstualno oglašavanje Prikazivanje oglasa pored sadržaja leksički povezanog sa predmetom oglašavanja Segmentirano oglašavanje Izbor medija na osnovu profila posetilaca, ciljne grupe i posećenosti Bihejvioralno targetiranje Nesegmentirano oglašavanje

  3. PREDICTIVE BEHAVIORAL TARGETING TG: ženska populacija visokih primanja 20 – 35g vrlozainteresovanezamodu!

  4. PREDICTIVE BEHAVIORAL TARGETING 1. Targetiranje određenihgrupa posetilaca,ne prema tematskim segmentima sajtova koje posećuju, već prema njihovim afinitetima i ponašanju na internetu. 2. Oglašivač ne zakupljuje prikaze na određenom sajtu već zakupljuje prikaze željenoj ciljnoj publici koja se kreće u predefinisanoj mreži sajtova. Šta je bihejvioralno targetiranje?

  5. Praćenje klikova svih korisnika tj. njihovog online ponašanja (BEHAVIOR) KAKO FUNKCIONIŠE? Popunjavanje online ankete od strane jednog broja posetilaca (SOCIO-DEMOGRAFIJA I INTERESOVANJA KUPACA) Prenošenje rezultata anketa na ostale posetioce (primenom BIHEJVIORALNIH OBRAZACA) Predikcija ponašanja svih posetilaca u mreži

  6. Prvi korak je merenje kretanja posetilaca u mreži sajtova koji podržavaju PBT, čime se prikupljaju informacije o tome kakve su njihove navike kada je u pitanju kretanje kroz veb stranice i oglase na njima (klikovi). Ove informacije se prikupljaju na principu cookie-ja i koriste se za formiranje profila posetilaca. PRAĆENJE PONAŠANJA KORISNIKA U MREŽI

  7. Drugi korak je sprovođenje online ankete među posetiocima sajtova u mreži, kako bi se dobili precizni socio-demografski podaci, kao i podaci o stilu života i njihovom interesovanju za određene grupe proizvoda. SPROVOĐENJE ANKETA U MREŽI

  8. Podaci koje prikupljamo od ispitanih posetilaca  porede se sa podacima neanketiranih korisnika na koje se primenjuju statistički modeli i na taj način se daju "pretpostavke" za one parametre koji nedostaju neanketiranim posetiocima. KREIRANJE PROFILA POSETILACA

  9. PRIPREMA OGLASNE AKCIJE 100% Ste Visitor Coverage

  10. Prikazivanje oglasa željenoj ciljnoj grupi na sajtovima u PBT mreži PRIKAZIVANJE OGLASA 100% Ste Visitor Coverage

  11. „Beauty Queens“ • female • average income • interest in fashion/jewelry HOT SPOTS • „Auto Enthusiasts“ • male • above average income • interest in cars

  12. ZAŠTITA PRIVATNOSTI KompanijaNugg.ad je partner Httpool-a u domenu bihejvioralnog targetiranja i predstavlja najveći autoritet u primeni ove tehnologije, kako u Evropi tako i u svetu. Nugg.ad nikada ne čuva nijedan lični podatak posetioca sajta bilo da je u pitanju njegovo ime, prezime, adresa, telefonski broj, e-mail ili IP adresa. Sistem je kreiran tako da odvaja bilo koje lične podatke posetilaca i koristi samo “očišćene” podatke o kreiranim profilima potrošača, uz pomoć nezavisne agencije za zaštitu ličnih podataka ULD Schleswig-Holstein i poseduje Evropski sertifikat za zastitu ličnih podataka (European Privacy Seal). Da li nugg.ad PBT koristi lične podatke posetilaca?

  13. Httpool SEM solutions with SEPTEMBER 2011

  14. Holistic Approach- Focus on Improving Quality Score High Quality Score = Lower bids at higher positions High Quality Score is driven by tight relationships between many factors • Relevant Keywords • Structure of Keywords • Ad Groups • Matching type • Bidding • Ranking/Position • Ad Copies • Landing Pages Relevancy • Registration Path • Daily Budget Cap • Geo Targeting • Budget Allocation • Competitiveness • Search and click behaviors • Seasonality • Time of a day • Time of a week • Frequency • Channels Relevance Learning Performance There is no way that human brain or the simple Google/Yahoo interface can help out to monitor all aspects while doing campaign optimization

  15. Understanding consumer behavior Most Advertising Tracking Systems report and act on only the last click prior to purchase Which means that current online media budgets are substantially misallocated Systems must understand the data of all clicks to optimize accurately

  16. Path-to-conversion flexibility

  17. Bid optimization – rule based Bid management rules to meet specific client goals / policies:

  18. Httpool Online Advertising T: +381 11 24 22 337 E: trickovic@httpool.rs W: www.httpool.rs

More Related