И крупные, и мелкие рекламные площадки подвергаются критике за отсутствие прозрачности в отношении мошенничества с рекламой. Оно процветает, совершенствуется и с каждым годом наносит рекламодателям всё больший и больший урон. Причем же здесь Big data?
Учитывая, насколько важна окупаемость рекламы, до недавнего времени компании, медиасайты и издатели не уделяли проблеме мошенничества особого внимания. Тем не менее, злоумышленники на это и рассчитывают и делают всё возможное, чтобы обмануть зазевавшихся рекламодателей, — они уже применяют искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение для совершения бот-атак на рекламу.
А это значит, что и компаниям нужно как можно скорее найти аналогичные инструменты для борьбы за свои бюджеты и потенциальные заявки клиентов. В этой статье мы рассмотрим, как маркетологи используют Big data в рекламе и как с их помощью можно защититься от скликивания.
Что такое Big data
Big data, или большие данные, — это огромные массивы информации, которые невозможно обработать без использования суперкомпьютеров и специального ПО. Они хранятся в соответствующем хранилище, способном вмещать такие объемы данных.
Впервые термин был озвучен и введен в 2005 году. С тех пор технология стала развиваться, была поставлена проблема хранения и обработки информации.
Подписывайтесь на наш ТГ-канал: рассказываем о реальных кейсах, тактиках и технологиях мошенников, факты о кликфроде и не только. Без спама и с пятничными мемами.
Большие данные включают в себя три признака — так называемые «3V»: «объем» (volume), «разнообразие» (variety) и «скорость» (velocity).
- Большие данные — это в первую очередь объем. Фактически объемы данных невозможно точно назвать, так как они беспрецедентно велики. По оценкам экспертов в области Big Data, каждый день создается более 2,5 квинтиллиона байт данных.
- Признак разнообразие относится к форматам, в которых может быть представлена информация. Большие данные — это гораздо больше, чем просто «много данных». Если ранее это были только Excel, CSV и Access, то теперь добавились различные видео- и текстовые форматы, PDF и графика, форматы социальных сетей и т. д.
- Рост объема данных и, как следствие, важность данной технологии изменили то, как мы воспринимаем информацию. Скорость, по сути, измеряет, насколько быстро поступают данные. Есть данные, которые поступают в режиме реального времени, есть такие, которые поступают урывками и отправляются нам пакетами.
Big Data используется везде: в бизнесе, маркетинге и рекламе, здравоохранении, финансах, науке, логистике и даже мошенничестве. Давайте посмотрим, как эту их используют в маркетинговых целях, на что с ними способны мошенники и можно ли с помощью них бороться с фродом.
Большие данные в оптимизации рекламы
Получение информации о моделях поведения целевой аудитории играет решающую роль в создании таргетированных рекламных кампаний. Однако ни человек, ни простой пользовательский компьютер не способны обрабатывать такие массивы данных, а ведь от этого зависят конечные результаты и достижение поставленных целей.
Большие данные помогают разобраться в собранной информации: ориентирование на потенциальных клиентов, правильное выстраивание интернет-стратегий с высокой точностью прогнозирования, анализ рынка и результатов, и многое другое.
С их помощью можно оптимизировать таргетированные и персонализированные рекламные кампании. Как итог — более точный таргетинг на потенциальных клиентов с высокой вероятностью совершения заказа товара или услуги. Это позволяет экономить бюджет и повышает эффективность рекламы.
Как это происходит? Путем сбора информации и изучения пользовательского поведения. Каждый пользователь оставляет свой цифровой след в интернете. Это весьма ценный параметр для сферы маркетинга и рекламы. О каждом взимодействии пользователя с сайтами, приложениями, маркетплейсами и другими сервисами существует огромное количество информации, которая может быть использована в маркетинговых целях.
Например, маркетологи (точнее, рекламная платформа) могут знать, что какой-то пользователь с набором определенных характеристик посетил сайт интернет-магазина, выбирал смартфон Samsung, сравнивал модели, но ушел без покупки. Что сделает таргетинг? Конечно же, будет показывать этому пользователю рекламу с этими моделями смартфонов.
Рекламные агентства могут собирать информацию о мотивах потенциальных клиентов: насколько они мотивированы, есть ли в клиентской базе подгруппа, которая более сдержанна в вопросах расходов, с какой периодичностью клиент совершает покупки и т. д.
Это те виды информации, которые можно получить из больших данных. В сфере цифрового маркетинга и рекламы Big Data позволяет прогнозировать выстраивание рекламных кампаний, определять тип целевых потребителей, создавать план клиентоориентирования и т. д.
Выгрузка и анализ данных из 1С и Директа
Рекламные платформы с прогнозной аналитикой при помощи больших данных, как полагают эксперты, могут быть ключом к решению проблемы мошенничества с рекламой. Технология дает возможность компаниям оптимизировать свои кампании и эффективнее охватывать реальную целевую аудиторию.
Например, российские маркетинговые агентства уже используют Big data для оптимизации рекламы и повышения продаж своих клиентов. Для этого выгружаются данные, к примеру, из 1С и кабинета Яндекс Директ за всё время работы и «скармливаются» инструментам, которые используют большие данные и прогнозную аналитику для подсчета статистики.
Такой подход позволяет узнать, какие клиенты наиболее ценны, определить, какие товары популярны и имеют наибольшие темпы продаж, на какие регионы предпочтительнее всего ориентироваться и т. д.
Благодаря платформе прогнозной аналитики целевой аудитории могут быть предложены лучшие и наиболее точные предложения и услуги, адаптированные специально для них. А это значительно повышает вероятность конверсии. С помощью этого типа информации маркетологи могут получать релевантных клиентов и ориентировать на них рекламу в подходящее время.
Oreo и идея на миллион
Традиционный формат рекламы когда-то подключал различные отделы компании для генерации идей. Сегодня же можно создавать коллаборации с внешними компаниями, которые применяют большие данные для организации рекламных акций за короткий промежуток времени.
Например, как это сделала компания Oreo в 2013 году в США во время проведения матча по американскому футболу. Во время игры внезапно отключилось электричество, поэтому матч пришлось приостановить на некоторое время. Через несколько минут по основным каналам в социальных сетях распространилась фраза «Отключилось электричество? Не беда. Можете макать и в темноте» с фото печенья Oreo. Кампания сразу же привлекла внимание средств массовой информации и увеличила количество подписчиков Oreo в социальных сетях.
Инновации от Netflix
Другой пример — одна из самых инновационных компаний в мире — Netflix. Компания рекламирует телепередачи и фильмы на основе истории просмотров пользователей. Для этого они собирают данные о жанрах телешоу, количестве времени просмотра, предпочтениях относительно актерского состава.
Игры и маркетинговые акции
Игровая индустрия развивается быстрыми темпами. Они интересны людям, позволяют им развиваться, вдохновляют, дают возможность отдохнуть.
Компаниям, которые занимаются разработкой видеоигр, чтобы выделиться среди конкурентов, необходимо сформулировать стратегию, основанную на данных, позволяющих выявить закономерности и тенденции. Для этого они обращаются к Big data.
Анализ пользовательских данных позволяет проводить более эффективные целевые маркетинговые кампании. Их можно использовать для таргетинга на определенные сегменты игроков с помощью персонализированной рекламы в приложениях. Это улучшает общий игровой опыт и увеличивает прибыль компании.
К примеру, французский издатель видеоигр Ubisoft использует эту технологию для анализа поведения игроков и обеспечения более персонализированного игрового опыта.
Кроме того, большие данные используются в игровой индустрии и для обнаружения мошенничества и пиратства. Разработчики с помощью Big data выявляют необычные модели поведения пользователей, которые могут указывать на попытки мошенничества или взлома. Таким образом поддерживается честная игровая среда.
Big Data и борьба с цифровым мошенничеством
Мы уже знаем, что почти четверть видеорекламы просматривают боты вместо людей, а количество мошеннических кликов составляет 1 к 5. Это означает, что в крупнейших рекламных кампаниях люди не просматривают значительную часть объявлений.
Именно поэтому большие данные важны для маркетинга: они дают возможность ориентироваться на реальную аудиторию. И многие компании уже её применяют. Как итог: существует растущий и решающий спрос на разоблачение бот-трафика и мошеннических методов в отношении рекламы.
Согласно данным специалистов в области маркетинга и кибербезопасности, компании, которые используют упреждающий анализ больших данных, могут сократить свои потери от мошенничества с рекламой в среднем на 54%. Также это позволяет обнаруживать скликивание и другой цифровой фрод в два раза быстрее.
Аналитика больших данных меняет способы борьбы со скликиванием и другими мошенническими методами, ориентированными на рекламные кампании. Технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и интеллектуального анализа данных используются вместе для снижения уровня скликивания и противодействия бот-атакам.
Таким образом, методы анализа больших данных могут помочь выявить закономерности мошеннической деятельности и предоставить действенные отчеты, используемые для мониторинга и предотвращения фрода, для компаний любого размера.
Что такое аналитика мошенничества и рисков?
Аналитика мошенничества — это процесс анализа данных для выявления и предотвращения случаев мошенничества. Он включает в себя сбор и анализ больших объемов данных для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на фрод и другие киберпреступления.
Аналогичным образом аналитика рисков нужна для анализа данных с целью выявления, прогнозирования и управления рисками. Этот процесс включает сбор и анализ больших данных для выявления потенциальных рисков, оценку вероятности и воздействия этих рисков и разработку стратегии по их снижению.
Использование методов анализа данных позволяет принимать быстрые решения в режиме реального времени. Рекламодатели могут лучше понимать запросы клиентов, их интенции, предпочтения и отмечать те, которые система посчитала подозрительными.
Ниже мы приводим несколько примеров того, как можно использовать анализ больших данных, чтобы бороться с цифровым мошенничеством в целом:
- Мошенники могут использовать украденные данные банковских карт и совершать мелкие покупки на сайте интернет-магазина или маркетплейса за короткий период времени. В этом случае система уведомит о нестандартном поведении пользователя.
- Обнаружение аномалий в поведении, например, если пользователь внезапно начинает совершать крупные покупки, не соответствующие его обычной структуре расходов, или входит в учетную запись с нового неизвестного устройства.
- Создание моделей обнаружения цифрового мошенничества, которые могут автоматически выявлять такую деятельность. В этом случае используются исторические данные. Вся собранная информация и отчеты могут в дальнейшем использоваться для сканирования новых данных на предмет признаков мошенничества.
- Снижение риска мошенничества путем выявления и устранения его коренных причин. Например, если фродовая активность и атаки злоумышленников — заслуга пользователей, которые устанавливают слабые пароли на свои учетные записи. С помощью больших данных можно идентифицировать таких пользователей и потребовать от них сменить пароли.
Для успешного использования больших данных в маркетинге требуется надежная инфраструктура, передовые методы аналитики и квалифицированные специалисты для обработки, анализа и получения информации из всего массива и наборов данных. Эти активы объединяются для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на признаки мошеннического поведения.
Вот примеры мошенничества с рекламой, которое может быть выявлено с помощью больших данных и других сопутствующих технологий:
- Интеллектуальный анализ данных может использоваться для выявления моделей ботовой активности на сайте.
- Машинное обучение можно использовать для создания моделей, которые могут автоматически обнаруживать мошеннические клики.
- Обнаружение аномальных показателей и других отклонений от стандартных паттернов, например анализ устройств, позволяет определить присутствие на сайте вредоносного бота или иного злоумышленника.
Чтобы воспользоваться этими преимуществами, нужны правильные инструменты и реализация. Сервис Botfaqtor предлагает отечественную цифровую платформу киберзащиты, которая позволяет бороться с мошенничеством в Яндекс Директ, Google Ads, VK Реклама и на сайтах. Инструменты сервиса работают по современным технологиям защиты, включая искусственный интеллект и машинное обучение.
За время работы сервиса с нами компании из различных направлений бизнеса (финансы, медицина, строительство, авто и др.) смогли проверить 1.1 млрд посетителей, заблокировать 280 млн ботов и защитить 15 тыс. сайтов. Вот наши кейсы, где мы рассказываем, как смогли сэкономить компаниям рекламный бюджет, защитив рекламу от фрода, и сориентировав показ рекламы целевой аудитории.
Инструмент Hard Target, используя большие данные, позволяет отключать показ рекламы на низко конверсионных устройствах, браузерах и ОС.
Если вы хотите оценить, насколько качественно сервис Botfaqtor защищает от ботов и скликивателей, регистрируйтесь и подключайте бесплатно на 7 дней свои рекламные кампании для проверки трафика и площадок.
