I dag vil vi se på nogle af de lidet kendte detaljer og tjenester, der omgiver verdenen af adfærdsbaseret reklame. Og hvis udtrykket “adfærdsbaseret reklame” skulle være forvirrende for dig, så lad os lige definere det hurtigt:
Adfærdsbaseret reklame er en teknik, der bruges af onlineannoncører til at præsentere målrettede annoncer for forbrugerne ved at indsamle oplysninger om deres browsingadfærd.
Der kan anvendes flere forskellige data, f.eks:
- De sider, der gennemses på et websted
- Den tid, der bruges på webstedet
- Den tid, der bruges på webstedet
- De udførte klik
- Den hyppighed af besøget
- Den overordnede interaktion med webstedet
Al disse data skaber en brugerpersona eller profil, der kan bruges til at segmentere målgruppen i bestemte typer. Personer med samme onlineadfærd kan samles i et segment. Derefter vises disse segmenter annoncer, der imødekommer deres interesser.
Ifølge en undersøgelse fra Network Advertising Initiative, der blev gennemført med 12 reklamenetværk, konverterede målrettede annoncer baseret på brugeradfærd 6,8 % sammenlignet med ikke-målrettede annoncer på 2,8 %.
Sådan fungerer adfærdsbaseret annoncering
Masser af platforme fungerer ved at indsætte en cookie på en besøgendes harddisk. Reklamenetværk har en større demografisk gruppe af brugere til deres rådighed. Da de kan betjene forskellige websteder, kan de nemt opdele befolkningen i segmenter.
Det første skridt i at betjene adfærdsbaserede annoncer er at spore, hvem brugerne er, og hvad de gør online.
Sporing henviser til processen med at indsamle og behandle data, mens målretning henviser til at bruge disse data til at tilbyde personlige løsninger eller reklamer.
For at forstå, hvordan sporing fungerer, er vi nødt til at definere et par begreber:
HTTP request: Generelt sender en sporingspixel eller JavaScript klientoplysninger til annoncørvirksomheden.
Brugeren identificeres ved hjælp af en cookie, hvor der gemmes unikke ID’er.
Dertil kommer, at en kombination af HTTP-forespørgselsoverskrifter med UserAgent-strenge kan føre til en endnu mere præcis brugeridentifikation.
Flash-cookies: Flash giver annoncører mulighed for at placere Flash-cookies, der er kendt som lokale delte objekter, og som har mulighed for at gemme klientoplysninger. Oplysningerne kan være alt fra foretrukne volumenindstillinger eller endda unikke identifikatorer.
En af de bemærkelsesværdige fordele ved Flash-cookies er, at de ligger uden for browseren. De består, selv når brugeren lukker browseren, og de fortsætter, når han/hun åbner en anden.
Mens standard HTML-cookies lagrer 4 kb data, kan Flash-cookies lagre op til 100 kb.
Der findes mekanismer, der holder styr på brugeren, selv når han/hun sletter cookien. Lad os f.eks. sige, at en cookie med navnet 144587 er knyttet til min IP-adresse. Forestil dig, at jeg sletter cookien. Næste gang jeg logger ind, vedhæfter serveren en cookie med et andet navn, f.eks. 8654977, men softwaren ved, at begge cookies vedrører den samme person. Dette kaldes cookie respawning.
ETags: ETags er en funktion i browserens cache. Cachen gemmer et tidligere besøgt websted i hukommelsen, og hvis en besøgende er tilbøjelig til at besøge webstedet igen, vises det gemte websted. Annoncører bruger cachen til at gemme unikke identifikatorer, der vedrører brugeren.
ETags er vanskelige at fjerne, fordi sletning af cachen ville gøre browsing langsommere.
HTML5: HTML5 gør brug af en cookie kaldet HTML5 local storage. Selv hvis brugeren lukker browseren, forbliver cookien, indtil den bevidst slettes. Sammenlignet med Flash og simple HTML-cookies kan HTML5-cookies lagre data på op til 5 Mb.
Den foretrækkes, fordi brugerne ikke har brug for plugins som Flash for at køre den.
The Evercookie: Evercookie: Evercookie bruger de kombinerede funktioner fra HTML5-cookies, ETags, Flash-cookies osv. Hvis en bruger sletter den ene identifikator, f.eks. Flash-cookie, er den anden identifikator, f.eks. ETags, nok til at aktivere Evercookie.
AOL har forklaret det smukt med billeder af en pingvin. Når du f.eks. besøger et sportswebsted eller et gourmetwebsted, sender et annoncefirma en cookie til din computer. Når du senere besøger et andet websted, læser annoncefirmaet cookien og viser en annonce med relation til gourmet eller sport.
Onlineadfærd, som annoncører bruger
Lad os gå mere i detaljer med to data, som annoncører bruger til at oprette målrettede annoncer:
IP-adresse & geolokalisering: Målretning af din målgruppe efter, hvor de bor, er en af de mest grundlæggende segmenteringer, du kan foretage. Du kan vise rabatter og udsalg, der er målrettet mod en bestemt region. Du kan også blande hastesager ind i budskaberne, f.eks: “Dette tilbud er kun for læsere fra Utah og udløber om 10 timer.”
Der er endnu flere målinger, du kan tilføje, f.eks. personens land, stat, region og by.
Undersøgelser har vist, at 70 % af marketingfolk bruger mobile lokaliseringsdata til at hjælpe med at engagere deres kunder.
Besøgens hyppighed, og om der er tale om gengangere eller nye besøgende: En tilbagevendende besøgende kan få vist relateret indhold baseret på, hvad han/hun tidligere har søgt efter.
Du har måske selv set, at når du besøger nogle websteder for at søge efter bestemte ting, ser du senere reklamer for disse websteder andre steder.
Amazon gør dette. De sender endda e-mails til brugere baseret på de produkter, som de har besøgt tidligere.
Personyze er en platform, der tilbyder personalisering i realtid baseret på brugerdata.
Hvordan sker det? Det kaldes retargeting, og vi vil lære lidt mere om det.
Hvordan annoncører bruger retargeting
Når en bruger besøger et websted, udtrykker han/hun interesse for webstedet. Senere kan brugeren få vist annoncer, der er relateret til webstedet.
Lad mig præcisere det med et eksempel. Jeg søgte efter en virksomhed ved navn Ifeelgoods på Google. Få minutter senere loggede jeg ind på Facebook og fandt denne annonce fra Ifeelgoods i mit nyhedsfeed.
Det slutter ikke med det. Flere dage senere, da jeg læser en tilfældig artikel på Salon, ligger der lige foran mig en AdSense-annonce fra Ifeelgoods.
Her er et par artikler, der gennemgår retargeting i detaljer:
- An In-Depth Comparison of Remarketing and Retargeting Services
- How To Use Google AdWords To Reach The People Who Didn’t Click On Your Ad
- Hacking Paid Media: 5 Little Tweaks That Can Deliver Big
How Peak Design Recovers 12% of Abandoned Carts With Email Remarketing
Værktøjer til e-handel og SaaS-virksomheder
Her er et par værktøjer, som e-handel og SaaS-virksomheder kan bruge til adfærdsbaseret målretning:
RichRelevance: RichRelevance: RichRelevance har serveret mere end 1 milliard personlige produktanbefalinger. Det har leveret mere end 10 milliarder dollars i tilskrevet salg til sine detailhandelspartnere som Walmart, Target, Sears, Best Buy osv. Det er den perfekte løsning for ejere af e-handelswebsteder.
Du kan tilmelde dig RichRelevance her.
Relaterede produkter Manager by CommerceStack: Dette er en Magento-udvidelse, der integrerer brugerdata i indkøbsoplevelsen ved at generere relevante up-sells, cross-sells og down-sells. Den tilbyder i øjeblikket en gratis prøveperiode.
De nedenstående eksempler viser, hvordan Products Manager kan bruges til at tilføje relaterede produkter og administrere dem med få klik.
Besøg CommerceStacks installationsside her.
Personyze: Personyze er et værktøj til adfærdsmæssig målretning, der indsamler og analyserer oplysninger om brugeren og giver anbefalinger i realtid. Det kan vise målrettede bannerannoncer ud fra en række data som f.eks. de nøgleord, der anvendes til søgning, klikadfærd osv.
Et eksempel på et websted, der tilbyder personlige anbefalinger med Personyze, er vist nedenfor.
Personyze personaliserer websiden for hver enkelt bruger på følgende måde:
- Begynder brugeren med hans/hendes navn, ” Velkommen Brian,” som du kan se
- Produkter vises på baggrund af tidligere søgninger
- Down-sells og cross-sells
- Up-sells
- Brugervejledninger
- Reducerede priser for at tiltrække kunder
Du kan tilmelde dig Personyze her.
Intelligent krydssalg af CNET: Dette værktøj er en velsignelse for dem i forbrugerelektronikindustrien. CNET har indgået et partnerskab med RichRelevance for at hjælpe forhandlerne med at optimere deres krydssalg. Værktøjet tapper ind i CNET’s database med 5 millioner digitale varer og kommer med relevante anbefalinger.
Eksemplet nedenfor viser en produktsammenligningstabel drevet af CNET’s rige database med elektroniske produkter.
Kom i gang med Intelligent Cross-Sell her.
CoreMetrics Intelligent Offer by IBM: Værktøjet genererer produktanbefalinger baseret på tidligere køb og forretningsregler. Det leverer problemfrit på tværs af e-mail, mobil og webplatforme.
Kom i gang med CoreMetrics her.
Facebook interest based targeting: I et indlæg her fortæller Tommy Walker om, hvordan en True Value-annonce kom ind i hans nyhedsfeed. Med hans egne ord: “Tja … Jeg er 27 år, jeg er gift, jeg er en mand, jeg er far, og jeg har liket siderne Saving Money, Super Coupon Lady og DIY Network, blandt andet, der ville signalere, at jeg er en ansvarlig voksen, der lever på et budget og kan lide at tage sig af ting omkring huset.” Han foreslår også den perfekte tag cloud til at målrette folk, der ville være begejstrede for en True Value-kupon til 5 dollars.
Gå i gang med Facebook-annoncering her.
På Facebook indtaster folk en masse data, der gør det nemt at målrette dem med meget personlige tilbud. De kan lide sider, så det indikerer deres interesse for bestemte produkter eller virksomheder, de nævner, hvor de bor, og så videre.
Har du prøvet adfærdsbaseret annoncering?
Som du kan se, hjælper adfærdsbaseret annoncering dig med at give forbrugerne mere personlige tilbud. Det hjælper dig med at sætte dig i deres sted og forstå, hvad de har brug for. Du kan bruge værktøjerne til at betjene dine kunder bedre.
Hvordan har dine erfaringer været med adfærdsbaseret annoncering?
Om forfatteren: Denne artikel er skrevet af George Mathew.
Vækst din trafik