Медийная реклама *

Мы в Яндекс Рекламе регулярно проводим исследования рынка и анализируем обратную связь от специалистов. Сейчас много обсуждают нейросети — и возникает ощущение, что ИИ в рекламе появился недавно, на волне популярности больших языковых моделей. На самом деле нейросети используются в управлении рекламой уже много лет.

Давайте разберём на примере Яндекс Директа, как именно работают ИИ в рекламе сегодня, какие бизнес-задачи они решают и как использовать нейросети в маркетинге с пользой для бизнеса. В этом нам поможет Маша Семенова, продуктовый маркетолог Яндекс Директа.

Государственные и социальные проекты часто связаны с конкретными жизненными ситуациями. Человеку может понадобиться переезд в другой регион, новая работа, обучение, медицинская помощь или информация о мерах поддержки. Поэтому для B2G-рекламы важно не только рассказать о проекте, но и попасть в контекст, в котором он действительно может быть актуален.

Разберем на примерах, как использовать Авито Рекламу для таких задач: находить аудиторию по интересам и поведению, выбирать формат под цель кампании и анализировать результат.

Claymation - пластилиновая stop-motion анимация - выглядит как ручная работа на недели, но с нейросетями занимает около 20 минут. В статье - полный конвейер производства рекламного креатива: сценарий на 30 секунд с четырьмя актами, единый стайлгайд с палитрой и параметрами камеры, закадровый голос, генерация видео по сценам и финальный монтаж. Все промпты даны целиком и в том виде, в котором их можно копировать, а рядом - примеры реальной выдачи от Claude, чтобы было видно, что именно придёт в ответ. Отдельный разбор: какие модели под какие задачи брать - Claude для структуры, ChatGPT для креативных идей, ElevenLabs для озвучки, Kling и Veo для видео. Почему формат работает: у аудитории ещё нет фильтра на пластилиновую рекламу, поэтому Claymation-креативы показывают результаты в 3 раза лучше привычного UGC.

Если вы когда-нибудь занимались рекламой и маркетингом, то сталкивались с тем, что вам нужна рекламная кампания с баннерами, но вручную делать крайне долго, а заказывать стоит денег и времени. Сегодня это можно сделать менее чем за час, включая согласование. Тут проблема не в том, умеет ли ИИ рисовать, а в том, может ли она захватить внимание, учесть вашу аудиторию и требования площадки. Безусловно, при большой рекламной кампании тяжело обойтись без дизайнера, но если вам нужны прототипы или быстро и дешево сгенерировать несколько рекламных баннеров, то вам стоит уметь работать с ИИ.

Кроме того, объем креативов растет быстрее, чем способность их тестировать. Что же делать?

В этой статье разберем, какие инструменты, и главное как, закрывают задачи баннерной рекламы, как построить процесс, где ИИ экономит время - а где лишь создает риски.

~90 минут чтения безусловно большой временной отрезок для статьи на Хабр, потому, если хочется сразу к сути, то читать надо следующие разделы:

Аннотация;

Долгая вводная;

Глава 7. «Музыка на льдинах»

Заключение.

Остальные главы вводят постепенно в контекст и сопровождают по истории формирования тех проблем, о которых пойдет речь.

В данной статье разбираю моральную сторону дизайна и экономическую модель как источник морали дизайна, что существует в этой экономической модели и неизбежно рождает проблемы и решает лишь их последствия, стыдливо умалчивая о сути. Разбираются инструменты манипуляций, пропаганды, экологические и прочие последствия, а также пути выхода из ситуации.

Как превратить разовых покупателей в бренд-адвокатов: анализ и пошаговый разбор архитектуры участия

Все начинается с того что маркетолог предлагает увеличить бюджет. Продажи — повысить качество обращений. Собственник — задумывается над тем чтобы сменить маркетолога. О том, зачем клиенту возвращаться, пока никто не спросил. И он уже благополучно ушёл к расторопному конкуренту.

Меня интересует вполне конкретная проблема небольшого бизнеса: маркетинг работает по схеме «реклама — контакт — продажа», после чего компания возвращается в начало и снова платит за следующий контакт. Пока новых покупателей хватает, конструкция выглядит надёжной. В маленьком городе или узкой нише однажды выясняется: людей меньше, чем планов по масштабированию.

Что тогда? Ещё одна скидка? Или мы всё-таки начнём превращать покупателей в постоянных клиентов, участников и людей, способных привести других?

Разберём эту гипотезу на знакомой мне балетной студии любительского балета, а механики посмотрим у «ВкусВилла», «Петровича» и «Купера». У каждого примера своя задача. Нам нужна система, которую можно собрать в небольшом бизнесе. Для её устройства возьмём идеи клиентского опыта — всего, что человек переживает при выборе и использовании продукта, — из Marketing 6.0 Филипа Котлера и соавторов. Персонализация у Абрахама и Эдельмана поможет выбирать предложение и следующий шаг под ситуацию конкретного клиента. «Фабрика смыслов» и «Туман войны» дадут архитектуру участия: подготовку людей, роли, поддержку и распространение идеи.

Реклама всегда существует в контексте. Баннер, видео или нативный пост пользователь видит рядом с новостями, роликами, комментариями и другими публикациями. Иногда это почти не влияет на восприятие, но бывает и так, что именно окружение определяет отношение к бренду.

Например, туристическая компания рекламирует отдых на морском курорте, а ее объявление появляется рядом с новостью о разрушительном наводнении в том же регионе. Сама реклама может быть качественной, но выглядит неуместно. У аудитории возникают тревога, раздражение или ощущение, что бренд не замечает происходящее.

В digital-рекламе такие риски принято описывать термином Brand Safety. Он означает контроль над тем, в каком информационном окружении появляется бренд.

В инфлюенс-маркетинге среда меняется. Рекламное сообщение выходит не просто на странице или в рекламном блоке, а в аккаунте конкретного человека. Контекст формируют сам блогер, его контент, подписчики, другие рекламодатели и все, что происходит вокруг его публичного образа.

Покупатель кухни редко оставляет заявку после первого контакта с рекламой. Сначала он смотрит варианты, сравнивает производителей и условия, а уже потом решает, готов ли встретиться с менеджером. Поэтому в рекламе кухонь одной стоимости заявки недостаточно: важно понимать, какие обращения доходят до следующего этапа воронки.

Вместе с агентством «Черных.Маркетинг» производитель кухонь «Кухни Кедр» протестировал Авито Рекламу в Самаре. За месяц команда получила 19 заявок и четыре встречи, сравнила две аудитории и определила сегмент, который показал более низкую стоимость обращения.

Несколько месяцев назад я начала пробный проект для одной редакции. Хотелось решить довольно бытовую проблему: журналисты тратили слишком много времени не на журналистику, а на обслуживание новостного потока.

Утром нужно открыть несколько источников, найти подходящие темы, проверить, не взял ли новость коллега, сохранить материал, подготовить текст, выбрать рубрику, перенести все в CMS. По отдельности эти действия занимают минуты или секунды. Но когда новостей много, рутина съедает заметную часть рабочего дня.

По профессии я редактор, а не разработчик. Поэтому я начала не с архитектуры и выбора технологий, а с вопроса: какие действия мы каждый день повторяем руками и какие из них можно передать системе.

Так появилась новостная панель. Сначала это был небольшой внутренний эксперимент. Сейчас ей пользуются около десяти человек, а сама система собирает материалы, помогает готовить новости, ведет их статусы, отслеживает повторы и взаимодействует с CMS. Для одного из сценариев часть новостей уже может проходить путь до сайта автоматически.

Когда нужно понять, как часть воронки тормозит продажи, классические фреймворки SWOT, PEST и 4P не дают точных ответов. А вот чтобы во время разработки маркетинговой стратегии точно понимать, как приоритизировать рекламные каналы и сплитовать бюджет, нужен набор маркетинговых фреймворков, которые не связаны напрямую с анализом рынка.

В этой статье разберём связку из пяти маркетинговых фреймворков: JTBD, CJM, юнит-экономики, full-funnel-сплита и инкрементальности.

Полторы секунды. Столько в среднем живой человек смотрит на рекламу в интернете, а бренд начинает оседать в памяти только после двух с половиной. Разбираю свежие замеры внимания и формат, который выигрывает их все.

Рекламный контакт и покупка редко происходят одновременно. Пользователь может увидеть баннер, изучить предложение, сравнить варианты и вернуться к покупке через несколько дней или недель. Если считать только действия сразу после клика, часть этого пути останется за пределами аналитики.

В статье разберем, как учитывать отложенные действия пользователей и связывать рекламные контакты с последующими конверсиями. Покажем на примере Авито Рекламы, какие инструменты помогают оценить вклад кампании в бизнес-результат.

Большая часть ниш в B2C обладает коротким циклом сделки и, согласитесь, отделу маркетинга гораздо удобнее отчитываться о результатах, когда продаж с рекламы не приходится долго ждать. Потратили деньги, получили продажи, посчитали стоимость привлечения и выручку, оценили ROAS каждого канала. В B2B процесс выглядит совсем иначе.

В некоторых бизнесах цикл сделки может занимать три или четыре месяца. А в некоторых еще дольше. И получается следующая картина: рекламную кампанию в новом канале запустили в сентябре, потратили бюджет, получили лиды, провели квалификацию. В октябре только-только вывели эти лиды на первую встречу. К ноябрю половина из тех, кто был на встрече, просит подождать из-за долгого согласования бюджета. И вот в декабре происходит долгожданное закрытие сделок. При этом фаундер просит отчет по эффективности нового канала уже в октябре, а финансовый отчет компании строится по календарным месяцам.

Сопоставляя в соседних колонках расходы за сентябрь с выручкой за сентябрь, мы не сможем сделать правильные выводы, потому что выручка сентября была сгенерирована за счет лидов, привлеченных, например, в июле, а окупаемость маркетинговых инвестиций сентября мы увидим сильно позже. Но отказаться от отчетности, заявив «увидим через три месяца», тоже нельзя. Поэтому на длинном цикле сделки появляются следующие вызовы: корректно оценить полученные результаты и спланировать инвестиции в рекламные каналы при условии их медленной окупаемости.

Месяц закрытия сделки мало говорит об эффективности маркетинга

Мне давно было любопытно разобраться, как в RTB (Real Time Bidding — аукционная закупка рекламы в реальном времени) устроена хайлоад часть. Задача выглядит сложной: от площадок идет поток запросов на покупку рекламы (бид-реквестов), на стороне рекламного движка есть каталог рекламных объектов (кампаний и баннеров в них) со своими таргетингами, и на каждый входящий запрос надо успеть найти подходящие объекты, посчитать ставку и ответить. На весь обмен с биржей дается порядка ста миллисекунд, и в них должно поместиться все сразу — сеть в обе стороны, разбор запроса, подбор объекта, расчет ставки, сборка ответа. То есть на сам подбор остается еще меньше времени.

А еще такая система должна быть подвижной в обе стороны по нагрузке. Трафик у поставщиков не постоянен, он гуляет и в течение суток, и от поставщика к поставщику, так что держать максимальный конфиг под пиковую нагрузку круглосуточно нет смысла. Значит нужна возможность добавлять и убирать мощности, понимая при этом, сколько пропускной способности дает каждая добавленная единица. Спроектировать такое — интересная инженерная работа. Ну это я, как продакт работающий в этой сфере, так считаю :-)

В каждой компании где я работал с рекламными движками (DSP – Demand Side Platform) были свои кастомные решения, свое легаси – не везде можно найти обоснование каждому решению, поэтому мне всегда было интересно, как это устроено у других. Так что я решил разобраться, какие вообще бывают решения — чтобы лучше понимать возможности и ограничения, с которыми имеют дело мои разработчики. Это важно, потому что от выбора хранилища напрямую зависит сколько трафика мы физически способны обработать не отъехав, и что случится (а точнее что мы можем быстро сделать), если завтра нужно будет попросить у поставщика (в рекламе он называется SSP - Supply Side Platform) вдвое больше.

Привет, Хабр! Я Влад Силантьев — основатель digital‑агентства Silantev Studio. Мы много работаем с платным трафиком и постоянно ищем способы получать больше заявок без увеличения рекламного бюджета.

Недавно решили протестировать для этого ИИ‑квалификатор на сайте. Первые результаты оказались интересными: +33% квалифицированных лидов и около 300.000 ₽ дополнительной выручки за первые две недели.

В этом кейсе расскажу, как проводили тест, что именно делал ИИ и за счёт чего удалось получить такой прирост.

Мы внедрили ИИ‑квалификатор на сайт медицинского центра по протезированию конечностей. Здесь особенно важно не просто собрать номер телефона, а сначала понять ситуацию человека.

В один обычный рабочий день на почту ООО пришло определение об истребовании сведений, необходимых для разрешения дела, в том числе сведений (информации), необходимых для расчета размера административного штрафа. Простыми словами: в отношении ООО было возбуждено дело об административном правонарушении. Причина — пропущенный срок подачи акта по Интернет‑рекламе. Возможная сумма штрафа ощутимая для малого бизнеса. Как так вышло и что было дальше — читайте в этом разборе.

Медиаплан обычно собирает внутренняя команда или подрядчик, а отвечает за него руководитель маркетинга. И тут есть риск: на согласование приходит красивая таблица с площадками, бюджетами, показами, кликами и конверсиями, а в результате прогноз может не совпасть с результатом.

Например, охват и частота по средним значениям площадки, CTR и конверсии на основе прошлых размещений. Поэтому задача маркетолога — разобраться, откуда взялась каждая цифра, насколько ей можно доверять и что команда будет делать, если план не совпадает с реальностью. Иначе план может сильно разойтись с фактом, и тогда отвечать за потраченный бюджет придётся маркетологу.

В статье вместе с Ксенией Гавриленко, Performance marketing Lead Яндекс Рекламы и приглашённым преподавателем ВШЭ, рассказали, какие показатели в медиаплане стоит поставить под сомнение, что проверить до запуска и какие вопросы задать команде, чтобы результат приятно удивлял.

Марат Юсупов выставил на аукцион десять мест под наклейки на своём личном MacBook и заработал 1 472 784 рубля. Почти полтора миллиона за логотипы на крышке ноутбука.

Причём идею он не придумывал.

Марат вдохновился иностранным экспериментом Brand My Mac и адаптировал его для России, сделав первый успешный в стране подобный аукцион. У оригинала всё довольно буквально: бренд покупает место под стикер, получает ссылку на сайт и появляется с ноутбуком в контенте автора.

Получается довольно абсурдная сделка. Обычно бренды сами бесплатно раздают стикеры, чтобы люди клеили их на ноутбуки. Здесь же всё наоборот: бренды платят сотни тысяч рублей за право оказаться наклейкой на чужом маке.

Почему вдруг место на крышке ноутбука стало стоить таких денег?

Пользователи все чаще выбирают товары и услуги внутри платформ, где уже есть готовые предложения и возможность быстро связаться с продавцом. Это меняет подход к рекламе: агентствам приходится работать не только с привлечением аудитории, но и с конверсией готового спроса. 

Разбираем, как Авито Реклама и Авито Promo закрывают разные этапы пользовательского пути — от формирования интереса до получения контакта клиента.

Собрал в онлайн-таблицу гайды от топовых авторов как писать статьи в блог-платформах Хабр, VC, DTF и Дзен, чтобы получить бесплатный целевой трафик или подписчиков. Эти материалы набрали 16500+ закладок в избранное и 3.8 млн просмотров.