I dag ska vi titta på några av de lite mer okända detaljerna och tjänsterna som omger världen av beteendebaserad reklam. Och bara för det fall att termen ”beteendebaserad reklam” är förvirrande för dig, låt oss definiera den snabbt:

Beteendebaserad reklam är en teknik som används av annonsörer på nätet för att presentera riktade annonser till konsumenter genom att samla in information om deras surfbeteende.

Flera uppgifter kan användas, t.ex:

• De sidor som surfar på en webbplats
• Den tid som spenderas på webbplatsen
• De klick som görs
• Den återkommande besöksfrekvensen
• Den övergripande interaktionen med webbplatsen

Alla dessa uppgifter skapar en användarpersona eller profil som kan användas för att segmentera målgruppen i vissa typer. Personer med liknande beteende på nätet kan grupperas i ett segment. Sedan visas dessa segment annonser som motsvarar deras intressen.

Enligt en undersökning från Network Advertising Initiative, som genomfördes med 12 annonsnätverk, konverterade riktade annonser baserade på användarens beteende 6,8 % jämfört med icke-målinriktade annonser på 2,8 %.

Hur beteendestyrd annonsering fungerar

Mängder av plattformar fungerar genom att sätta in en cookie på en besökares hårddisk. Annonsnätverk har en större demografisk grupp av användare till sitt förfogande. Eftersom de kan betjäna olika webbplatser kan de enkelt dela upp befolkningen i segment.

Det första steget i att betjäna beteendebaserad reklam är att spåra vilka användarna är och vad de gör på nätet.

Spårning avser processen för att samla in och bearbeta data, medan målinriktning avser användningen av dessa data för att erbjuda personliga lösningar eller annonsering.

För att förstå hur spårning fungerar måste vi definiera några termer:

HTTP-ansökan:

Användaren identifieras med hjälp av en cookie där unika ID:n lagras.

För övrigt kan en kombination av HTTP-förfrågningshuvuden med UserAgent-strängar leda till ännu mer exakt användaridentifiering.

Flash-cookies: Flash gör det möjligt för annonsörer att placera Flash-cookies, så kallade lokalt delade objekt, med möjlighet att lagra klientinformation. Informationen kan vara allt från önskade volyminställningar till unika identifierare.

En av de anmärkningsvärda fördelarna med Flash-cookies är att de ligger utanför webbläsaren. De finns kvar även när användaren stänger webbläsaren och fortsätter när han/hon öppnar en annan.

Men medan vanliga HTML-cookies lagrar 4 kb data kan Flash-cookies lagra upp till 100 kb.

Det finns mekanismer som håller reda på användaren även när han/hon raderar cookien. Säg till exempel att en cookie med namnet 144587 är kopplad till min IP-adress. Föreställ dig att jag raderar kakan. Nästa gång jag loggar in fäster servern en cookie med ett annat namn, säg 8654977, men programvaran vet att båda cookies avser samma person. Detta kallas cookie respawning.

ETags: ETags är en funktion i webbläsarens cache. Cachen sparar en tidigare besökt webbplats i minnet, och om en besökare är benägen att besöka webbplatsen igen visas den sparade webbplatsen. Annonsörer använder cacheminnet för att lagra unika identifierare som hör till användaren.

ETags är svåra att ta bort eftersom en radering av cacheminnet skulle göra surfningen långsammare.

HTML5: HTML5 använder sig av en kaka som kallas HTML5 local storage. Även om användaren stänger webbläsaren finns kakan kvar tills den raderas avsiktligt. Jämfört med Flash och enkla HTML-cookies kan HTML5-cookies lagra data på upp till 5 Mb.

Det är att föredra eftersom användarna inte behöver några plugins som Flash för att köra det.

The Evercookie: Evercookie: Evercookie använder de kombinerade egenskaperna hos HTML5-cookies, ETags, Flash-cookies osv. Om en användare raderar en identifierare, till exempel Flash-cookie, räcker den andra identifieraren, till exempel ETags, för att aktivera Evercookie.

AOL har förklarat det vackert med bilder av en pingvin. När du till exempel besöker en sportwebbplats eller en gourmetwebbplats skickar ett annonsföretag en cookie till din dator. När du senare besöker någon annan webbplats läser annonsföretaget kakan och visar en annons med anknytning till gourmet eller sport.

Onlinebeteenden som annonsörer använder

Låt oss gå in mer i detalj på två uppgifter som annonsörer använder för att skapa målinriktade annonser:

IP-adress &geolokalisering: Att rikta din målgrupp efter var de bor är en av de mest grundläggande segmenteringarna du kan göra. Du kan visa rabatter och försäljning som är riktade till en viss region. Du kan också blanda in brådskande meddelanden, t.ex: ”Det finns ännu fler mätvärden som du kan lägga till, till exempel personens land, delstat, region och stad.

Studier har visat att 70 % av marknadsförarna använder mobil lokaliseringsdata för att hjälpa till att engagera sina kunder.

Besökens frekvens och om det rör sig om återkommande besökare eller nya besökare: En återkommande besökare kan visas relaterat innehåll baserat på vad de har sökt efter tidigare.

Du kanske själv har sett att när du besöker vissa webbplatser för att söka efter vissa saker, ser du senare annonser för dessa webbplatser på andra ställen.

Amazon gör detta. De skickar till och med e-post till användare baserat på de produkter som de har surfat tidigare.

Personyze är en plattform som erbjuder personalisering i realtid baserat på användardata.

Hur går det till? Det kallas retargeting, och vi ska lära oss lite mer om det.

Hur annonsörer använder retargeting

När en användare besöker en webbplats uttrycker han/hon intresse för webbplatsen. Senare kan användaren visas annonser som är relaterade till webbplatsen.

Låt mig förtydliga med ett exempel. Jag sökte efter ett företag som heter Ifeelgoods på Google. Minuter senare loggade jag in på Facebook och hittade den här annonsen från Ifeelgoods i mitt nyhetsflöde.

Det slutar inte med det. Dagar senare, när jag läser en slumpmässig artikel på Salon, finns precis framför mig en AdSense-annons från Ifeelgoods.

Här är några artiklar som går igenom retargeting i detalj:

• 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

Verktyg för e-handel och SaaS-företag

Här är några verktyg som e-handel och SaaS-företag kan använda för beteendebaserad målinriktning:

RichRelevance: RichRelevance: RichRelevance har serverat mer än 1 miljard personliga produktrekommendationer. Det har levererat mer än 10 miljarder dollar i tillskriven försäljning till sina detaljhandelspartners som Walmart, Target, Sears, Best Buy osv. Det är den perfekta lösningen för ägare av e-handelssajter.

Du kan registrera dig för RichRelevance här.

Relaterade produkter Manager by CommerceStack: Detta är ett Magento-tillägg som integrerar användardata i shoppingupplevelsen genom att generera relevanta upp-, kors- och nedförsäljningar. Det erbjuder för närvarande en gratis provversion.

Understående exempel visar hur Products Manager kan användas för att lägga till relaterade produkter och hantera dem med några få klick.

Besök CommerceStacks installationssida här.

Personyze: Personyze är ett verktyg för beteendemässig inriktning som samlar in och analyserar information om användaren och ger rekommendationer i realtid. Det kan visa riktade bannerannonser utifrån en rad olika uppgifter, t.ex. sökord som används för sökning, klickbeteende etc.

Ett exempel på en webbplats som erbjuder personliga rekommendationer med Personyze visas nedan.

Personyze anpassar webbsidan för varje användare enligt följande:

1. Begynnar användaren med hans/hennes namn, ” Välkommen Brian,” som du kan se
2. Produkter visas baserat på tidigare sökningar
3. Down-sells och cross-sells
4. Up-sells
5. Användarhandledning
7. Sänkta priser för att locka kunder

Du kan registrera dig för Personyze här.

Intelligent korsförsäljning av CNET: Det här verktyget är en välsignelse för dem som arbetar med konsumentelektronik. CNET har samarbetat med RichRelevance för att hjälpa handlare att optimera sina korsförsäljningar. Verktyget använder CNET:s databas med 5 miljoner digitala varor och kommer med relevanta rekommendationer.

Exemplet nedan visar en produktjämförelsetabell som drivs av CNET:s rika databas med elektronikprodukter.

Kom igång med Intelligent Cross-Sell här.

CoreMetrics Intelligent Offer från IBM: Verktyget genererar produktrekommendationer baserat på tidigare köp och affärsregler. Det levererar smidigt över e-post-, mobil- och webbplattformar.

Kom igång med CoreMetrics här.

Facebook interest based targeting: I ett inlägg här berättar Tommy Walker om hur en True Value-annons hamnade i hans nyhetsflöde. Med hans egna ord: ”Jag har gillat sidorna Saving Money, Super Coupon Lady och DIY Network, bland annat för att visa att jag är en ansvarsfull vuxen som lever på en budget och gillar att ta hand om saker och ting i hemmet. Han föreslår också det perfekta taggmolnet för att rikta in sig på personer som skulle bli glada över en True Value-kupong på 5 dollar.

Kom igång med Facebook-annonsering här.

På Facebook anger människor en mängd uppgifter som gör det enkelt att rikta in sig på dem med mycket personliga erbjudanden. De gillar sidor, så det visar deras intresse för vissa produkter eller företag, de nämner var de bor och så vidare.

Har du provat beteendebaserad annonsering?

Som du kan se hjälper beteendebaserad annonsering dig att ge konsumenterna mer personliga erbjudanden. Det hjälper dig att sätta dig in i deras situation och förstå vad de behöver. Du kan använda verktygen för att bättre betjäna dina kunder.

Hur har dina erfarenheter varit av beteendebaserad reklam?

Om författaren: Den här artikeln är skriven av George Mathew.