Hi-Tech

Почему интернет-реклама выглядит как новый «пузырь доткомов»

Пересказ статьи Джесси Фредерика и Морица Мартийна для The Correspondent.

В закладки

Аудио

Дженна Артс

Федерик и Мартийн начали статью с описания встречи Мела Кармазина, президента Viacom, с основателями и генеральным директором Google, Ларри Пейджем, Эриком Шмидтом и Сергеем Брином, в июне 2003 года.

Бизнесы платят за ссылки, которые появляются первыми при поисковом запросе, и Google также является посредником между сайтом, продающим рекламное место и компанией, которая хочет разместить баннер. Шмидт объяснил Кармазину как зарабатывает их компания. Шмидт заявил, что успех той или иной рекламной кампании легко измерить.

Дженна Артс

Он продавал рекламу во время финала Суперкубка за $3 млн. Кармазин был поражён. Потому что столько она стоила, без всяких измерений прибыльности. Почему? Тогда он сказал основателям Google, что они «лезут в магию».

Залез ли Google к вам в голову?

Ролик шёл в эфир, объявление публиковалось в газете — после этого оставалось лишь молиться, что кто-то обратит на них внимание. На протяжении более ста лет реклама была скорее искусством, чем наукой.

Гиганты сбора данных Google и Facebook оказались способны в нужное время донести нужное сообщение о вашем продукте до нужного человека. Но с начала 1990-х всё изменилось. Получается ли у рекламных платформ манипулировать нами? Но работают ли они?

Каждый год количество денег, вложенных в рекламу, растёт. Если посмотреть на размер рынка, то ответ кажется очевидным: да, получается. Согласно исследованию фирмы eMarketer, в 2018 году на интернет-рекламу было потрачено более $273 млрд, причём большинство объявлений были куплены у Google ($116 млрд в 2018 году) и Facebook ($54,5 млрд в 2018 году).

Медиа тем временем пестрят заголовками о тёмных делах этих ИТ-гигантов, а писатели один за другим публикуют статьи о «закате эры свободной воли».

Профессор Гарвардского университета Шошанна Зубофф прогнозирует «седьмое массовое вымирание», жертвой которого станет «воля к волеизъявлению». Юваль Ной Харари, например, утверждает, что не за горами время, когда системы сбора и обработки данных «будут знать людей лучше, чем мы сами знаем себя».

«Лучшие умы поколения»

Для написания этой статьи авторы поговорили с этими умами: экономистами, работающими или работавшими на крупнейшие компании Кремниевой долины: Yahoo!, Google, Microsoft, eBay, Facebook, Netflix, Pandora и Amazon. Один из разработчиков Facebook как-то сказал: «Лучшие умы моего поколения размышляют над тем, как заставить людей переходить по рекламным ссылкам».

Что даже известная информация и крупнейшие массивы данных не всегда могут помочь. Разобравшись в экономической терминологии, журналисты поняли, что законы рынка стоимостью четверть триллиона долларов далеки от логичности. И что нами легко манипулировать. Что организации тяжело поддаются изменениям.

Когда Таделис только начал знакомство с компанией, он встретился с маркетинговыми консультантами eBay, которые заявили, что точно знают, насколько прибыльной была та или иная рекламная кампания eBay. Одним из первых, кто ответил на просьбу об интервью, стал Стив Таделис, бывший профессор экономики Калифорнийского университета и консультант eBay.

Еженедельные расходы на рекламу объединяются с продажами за неделю, а затем составляется точечный график. Таделис спросил о методах, используемых для вычисления, и услышал, что используются «собственные функции преобразования» — но за этим термином скрывается обычная статистика.

Базовый принцип статистики гласит, что корреляция не означает причинно-следственной связи. Но, как заметил сам Таделис, это бред. Если человек хочет купить ботинки в интернете, рано или поздно он скорее всего окажется на сайте, независимо от того, видел он рекламу или нет. График не имеет никакого смысла, потому что не исключает людей, которые и так собирались зайти на eBay — это, всё-таки, не маленькая компания.

Оказалось, никак. Таделис решил уточнить, как консультанты eBay различают пользователей, которые и так собираются купить что-то на сайте, от пользователей, которые увидели рекламное объявление, перешли по ссылке и что-то купили.

Не такая и удачная рекламная кампания

Основной упор во время совещания маркетологи делали на рекламу по ключевому слову «eBay». Спустя две недели Таделис пришёл на презентацию отдела маркетинга eBay. Согласно их вычислениям, за каждый доллар, который компания тратит на рекламу, она зарабатывает $12,28. За небольшую цену Google помещал ссылку на сайт первой в результатах поиска.

Да, люди часто переходят по платной ссылке, но следующей ссылкой идёт бесплатная ссылка на сайт eBay.com. Отношение Таделиса к этому выводу было скептическим. Вероятнее всего, что люди переходили бы и по ней.

Маркетологам эта идея не понравилась, но спустя несколько месяцев условия изменились. Тогда учёный предложил эксперимент: ненадолго прекратить рекламную кампанию и проверить, работала ли она. eBay хотел добиться снижения цен у сети MSN (Bing и Yahoo!) и в качестве рычага воздействия согласился прекратить рекламную кампанию по ключевому слову «eBay».

Таделис всё это время был прав, а eBay ежегодно тратил $20 млн на рекламу по ключевому слову. Таделис возглавил проведение эксперимента, и спустя три месяца выяснилось, что тот трафик, который сайт получал с помощью перехода по платным ссылкам, теперь поступал через обычные ссылки.

Таделис получил разрешение прекратить рекламировать сайт на Google на три месяца на трети территории США, а также добавить к «eBay» такие ключевые слова, как «ботинки», «рубашки» и «стеклянная посуда». После этого финансовый отдел компании встрепенулся.

Согласно подсчётам Таделиса, на каждый доллар, который eBay тратила на контекстную рекламу, она теряла примерно 63 цента. Отдел маркетинга прогнозировал падение продаж по меньшей мере на 5%, но спустя одиннадцать недель отсутствие рекламы не возымело практически никакого эффекта.

Специализация Льюиса — научные эксперименты, связанные с рекламой, что сделало его профессионалом в области разочарования рекламодателей. Фредерик также поговорил с Рэнделлом Льюисом, экономистом, работавшим в Yahoo!, Google и Netflix, который сейчас возглавляет отдел исследований рекламной платформы Nanigans.

Методы, которые используют компании для измерения количества переходов, продаж и загрузок после просмотра рекламы, в корне неверны. Ошибку, которую допустила eBay, повторяют и рекламные баннеры, видео в Instagram и реклама в Facebook.

Более того, величайшие умы поколения создают алгоритмы, которые делают систематическую ошибку отбора ещё сильнее. Ни один из методов не может отличить переходы, продажи и загрузки, которые совершаются без просмотра рекламы от тех, которые не совершились бы без рекламы.

Дженна Артс

А какие пользователи чаще всего переходят по ссылкам на Amazon? Например, если Amazon покупает переходы у Facebook и Google, алгоритмы этих платформ будут искать тех пользователей, которые переходят по ссылкам на Amazon. Да, алгоритм будет создавать переходы, но не будет создавать их больше, чем и так совершалось бы. Логично предположить, что постоянные покупатели Amazon.

Они делают рекламу для тех, кто и так готов совершить покупку. Такой ошибочный подход применяют не только рекламные платформы, но и рекламодатели.

Если отправить в корзину онлайн-магазина платье, то оно будет преследовать тебя по всему интернету. Если посмотреть рекламу машины Renault, то вскоре весь монитор будет забит баннерами с рекламой Renault.

Таргет на основе алгоритма звучит технологически здорово, но зачастую бесполезен, потому что большинство рекламных платформ не может ответить на вопрос, совершает ли их алгоритм ошибку отбора или реклама действительно работает.

Люди видят рекламу в интернете только когда они сидят в интернете, а сам факт того, что они сидят в интернете, означает, что они могут совершить покупку в интернете. Ещё одна ошибка системы связана с поведением пользователей. продемонстрировали верность этого утверждения с помощью эксперимента. Экономисты Yahoo!

За это время его увидели 35 млн посетителей. Несколько недель сайт Yahoo.com отображал рекламный баннер Audi. Исследование показало, что те люди, которые видели баннер, в 12 раз чаще вводили в поисковике запрос «Audi», чем те, которые баннер не видели.

И оказалось, что эти пользователи тоже в 12 раз чаще искали Audi, чем те, кто не видел ни того, ни другого баннера. Кампанию можно было бы назвать успешной, вот только 15 миллионам других посетителей сайта показывали баннер НКО, призывающий к спасению черепах.

У черепах и Audi, конечно, нет ничего общего, в отличие от пользователей, которые смотрели на баннеры: обе группы были в интернете, обе группы видели какую-то рекламу и обе группы хотели найти что-то с помощью поисковика.

Конечно, реклама игр больше понравится геймерам. Сейчас считается, что чем больше данных у платформы, тем успешнее будет рекламная кампания. Но компании, продающие рекламу, загружают в свои сложные алгоритмы тонны данных, хотя на деле оказывается, что это не приносит желаемого результата.

Проведите эксперимент!

Так можно исключить ошибку отбора. К счастью, есть надёжный способ проверки работы рекламы: эксперимент с разделением целевой аудитории на две случайные группы, одна из которых будет видеть рекламу, а другая — нет.

Крупный онлайн-магазин запустил кампанию на Facebook. Экономисты Facebook провели пятнадцать экспериментов, которые показали, насколько велико воздействие ошибки отбора. Предполагалось, что на 1 490 просмотров рекламы приходится одна покупка.

Другими словами, воздействие ошибки отбора было в десять раз выше, чем эффективность рекламы! Но эксперимент показал, что многие из тех, кто видел рекламу, и так планировали совершить покупку в этом магазине, и лишь один пользователь из 14 300 нашёл магазин благодаря рекламе.

А в семи из пятнадцати экспериментов эффективность рекламной кампании без влияния ошибки отбора оказалась столь низкой, что статистически могла быть приравнена к нулю. Похожие эксперименты с другими видами компаний показали схожие результаты, а в одном случае влияние ошибки отбора оказалось в пятьдесят (!) раз сильнее.

Можно ли рекламодатель точно узнать, насколько выгодна та или иная реклама? Итак, что же необходимо знать для успешной рекламной кампании?

Если хочешь измерить что-то небольшое, необходим большой охват. Почему же у него ничего не вышло? Предположить, что он хочет узнать, сколько людей имеют редкое заболевание, кистозный фиброз (один человек из 3 400, но допустим, что это неизвестная информация). Фредерик предложил такой пример. А потом ещё десяти тысячам. Итак, он открывает телефонную книгу и звонит десяти тысячам человек. И ещё десяти тысячам.

Лучше позвонить миллиону человек. Как видите, результаты опроса неоднозначны, потому что десять тысяч — слишком маленькая выборка для получения достоверных данных. И ещё одному миллиону. И ещё миллиону. Тогда результат становится более верным.

Десяти тысяч звонков было бы достаточно для получения объективных данных. После этого Фредерик предлагает предположить, что информация о том, сколько людей болели гриппом в прошлом году, является неизвестной (каждый двадцатый). Так как грипп встречается часто, размер испытательной группы может быть небольшим.

И даже это утверждение несправедливо по отношению к фиброзу, потому что люди, которые покупают что-то благодаря рекламе встречаются реже, чем кистозный фиброз. Вот в чём смысл этого примера: реклама — это кистозный фиброз, а не грипп.

Он выяснил, что компания теряла 63 цента на каждый доллар, который вкладывала в рекламу Google, но эта оценка является не совсем точной. Автор предлагает повторно взглянуть на эксперимент Таделиса для eBay. Если бы этот эксперимент повторялся бесконечно, в 95% всех случаев прекращения рекламной кампании выяснялось бы, что eBay теряет от $1,24 до $0,03.

С таким показателем логичным решением для eBay было бы прекратить покупать рекламу. В статистике это называется доверительным интервалом, и в рекламном бизнесе доверительный интервал, обычно, огромен.

Но если бы их маркетинговый отдел показал чуть большую эффективность — например, на каждый доллар, который компания вкладывала в рекламу, она теряла бы 10 центов, — то диапазон доверительного интервала составил бы от потери в 70 центов до прибыли в 50 центов.

Если нельзя дать однозначного ответа на вопрос, была ли рекламная кампания успешной или нет, то откуда рекламодатели знают, стоит ли кампания своих денег? Чем может быть полезна такая информация? «По сути, они не знают», — отвечает Рэнделл Льюис.

На этот вопрос решил ответить Джастин Рао, бывший сотрудник Yahoo!, Microsoft и других компаний. Итак, применяются ли эти знания в бизнесе?

Он предлагал членам секты денежное вознаграждение. До того, как Рао пришёл в рекламный бизнес, он занимался полевым исследованием секты, которая верила в то, что конец света наступит 21 мая 2011 года. Но их вера оказалась непоколебимой. В случае, если они согласятся на его получение после Судного дня, размер вознаграждения увеличится. В своём исследовании Рао написал: «Чем сложнее доказать убеждение, тем сложнее его опровергнуть».

Но возымело ли оно эффект? Исследование Стива Таделиса в eBay в своё время наделало много шума: о нём писали Harvard Business Review, The Economist, The Atlantic, BBC и различные блоги о маркетинге.

Несмотря на существование экспериментальных доказательств бесполезности такой рекламы, компании продолжали скупать одно рекламное место за другим. Рао выяснил, что после публикации новости о миллионах долларов, которые eBay потратила впустую, количество поисковой рекламы снизилось всего на 10%.

Аналитика #FitGirl

Финансовый директор eBay попросил его провести исследование успешности партнёрского маркетинга. Стив Таделис смог лично убедиться в непоколебимости веры маркетологов. Например, когда какой-нибудь инфлюенсер отмечает на фотографии в Instagram бренд леггинсов.

Директор партнёрского маркетинга тогда сказал Таделису, что даже если выводы по результатам эксперимента окажутся неутешительными, он в них не поверит.

eBay хотелось бы знать, прибыльны ли её рекламные кампании, но её отделу маркетинга эта информация не нужна. Звучит неправдоподобно, но компании не обладают ресурсами, чтобы узнать, приносит ли реклама доход.

Внутри маркетингового отдела существует конкуренция между ТВ-рекламой, печатной рекламой и интернет-рекламой, а такие отношения едва ли приветствуют независимые отчёты. Ему важно лишь получить максимально большой бюджет на проведение собственно кампании, а сделать это проще, когда можно продемонстрировать её успешность.

Она устраивает издательство, владельца того или иного медиа, начальника владельца медиа и рекламное агентство. Плохая методология устраивает всех. Каждый сможет похвастаться успешной кампанией.

Дэвид Райли

Бывший глава экономического отдела Yahoo!, сотрудник стримингового сервиса Pandora.

Джесси Фредерик заключает, что лучше всего маркетологи справляются с маркетингом собственного маркетинга.

Мы попросту не знаем

Работает ли интернет-реклама?

И тогда компании нанимают чрезмерно уверенных в себе людей, которые делают вид, что знают то, чего никак не могут знать. Компании ищут ответа на вопрос у специалистов по анализу данных, а специалисты вроде Льюиса не могут его найти.

Показать больше

Похожие публикации

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»