Реклама в интернет статьи в: Статья 18.1. Реклама в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» \ КонсультантПлюс

Статья 18.1. Реклама в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» \ КонсультантПлюс

• Главная
• Документы
• Статья 18.1. Реклама в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»

Подготовлена редакция документа с изменениями, не вступившими в силу

Федеральный закон от 13.03.2006 N 38-ФЗ
(ред. от 14.07.2022)
«О рекламе»
(с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2022)

Статья 18.1. Реклама в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»

(введена Федеральным законом от 02.07.2021 N 347-ФЗ (ред. 14.07.2022))

1. В целях обеспечения прослеживаемости рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, осуществляет учет, хранение и обработку информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе, в том числе сведений о рекламодателях и рекламораспространителях такой рекламы, операторах рекламных систем. Состав информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе, подлежащей учету, хранению и обработке федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, определяется Правительством Российской Федерации.

2. Организационные и технические меры, необходимые для реализации федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, полномочий по учету, хранению и обработке информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе, осуществляет радиочастотная служба, деятельность которой осуществляется в соответствии со статьей 22.1 Федерального закона от 7 июля 2003 года N 126-ФЗ «О связи».

3. Рекламодатели, рекламораспространители, операторы рекламных систем, разместившие в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламу, направленную на привлечение внимания потребителей рекламы, находящихся на территории Российской Федерации, и соответствующие критериям, определенным Правительством Российской Федерации, обязаны предоставлять информацию или обеспечивать предоставление информации о такой рекламе в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, в соответствии с частью 5 настоящей статьи.

4. Обязанность, предусмотренная частью 3 настоящей статьи, не распространяется на оператора социальной рекламы.

5. Лица, указанные в части 3 настоящей статьи, обязаны предоставлять информацию или обеспечивать предоставление информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи через владельцев программ для электронных вычислительных машин, предназначенных для установления факта распространения рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», уполномоченных указанным федеральным органом исполнительной власти осуществлять учет рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» и предоставлять информацию в такой федеральный орган исполнительной власти (далее — оператор рекламных данных).

6. Федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, устанавливает требования к программам для электронных вычислительных машин, используемым операторами рекламных данных для учета рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» и предоставления информации в указанный федеральный орган исполнительной власти.

7. Для отбора оператора рекламных данных федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, создается комиссия. Порядок создания и деятельности данной комиссии, ее состав, а также условия отбора оператора рекламных данных устанавливаются Правительством Российской Федерации. Федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, ведет реестр операторов рекламных данных в порядке, определенном указанным федеральным органом исполнительной власти.

8. Оператор рекламных данных обязан передать в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, информацию, которую лица, указанные в части 3 настоящей статьи, предоставили оператору рекламных данных в соответствии с частью 5 настоящей статьи.

9. Порядок взаимодействия федерального органа исполнительной власти, осуществляющего функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, с операторами рекламных данных, включая порядок, формат и сроки предоставления в указанный федеральный орган исполнительной власти информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе (в том числе сроки, в течение которых лица, указанные в части 3 настоящей статьи, обязаны предоставлять или обеспечивать предоставление такой информации в указанный федеральный орган исполнительной власти через оператора рекламных данных), устанавливается Правительством Российском Федерации.

10. Федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, посредством обработки и анализа информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе, предоставленной в указанный федеральный орган исполнительной власти в соответствии с частью 5 настоящей статьи, осуществляет сверку такой информации, направленной операторами рекламных данных.

11. Операторы рекламных данных и лица, указанные в части 3 настоящей статьи, несут ответственность за полноту, достоверность, актуальность и своевременность предоставления информации в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи.

12. Федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, при необходимости осуществляет взаимодействие с антимонопольным органом по вопросам отнесения к рекламе информации, распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет».

13. Информация о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе, предоставленная в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, в соответствии с частью 5 настоящей статьи, подлежит хранению указанным федеральным органом исполнительной власти не менее пяти лет со дня ее получения указанным федеральным органом исполнительной власти.

14. Рекламодатель, рекламораспространитель, оператор рекламных систем, оператор рекламных данных, оператор социальной рекламы вправе получить доступ к имеющейся у федерального органа исполнительной власти, осуществляющего функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, непосредственно касающейся их прав и обязанностей информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе в составе и порядке, которые определяются федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи.

15. Федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, в порядке, установленном Правительством Российской Федерации, предоставляет доступ к имеющейся у него информации о распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламе антимонопольному органу, федеральному органу исполнительной власти, уполномоченному по контролю и надзору в области налогов и сборов, иным органам и лицам, определенным Правительством Российской Федерации, если иное не предусмотрено частью 14 настоящей статьи.

16. Реклама, распространяемая в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», за исключением рекламы, размещенной в телепрограммах и телепередачах, радиопрограммах и радиопередачах, распространяемых в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», должна содержать пометку «реклама», а также указание на рекламодателя такой рекламы и (или) сайт, страницу сайта в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», содержащие информацию о рекламодателе такой рекламы.

17. Распространение рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» допускается при условии присвоения оператором рекламных данных соответствующей рекламе идентификатора рекламы, который представляет собой уникальное цифровое обозначение, предназначенное для обеспечения прослеживаемости распространенной в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» рекламы и учета информации о такой рекламе. Требования к идентификатору рекламы, его содержанию, порядок и сроки его присвоения, размещения при распространении рекламы в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», хранения и предоставления в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи, устанавливаются указанным федеральным органом исполнительной власти.

Статья 18. Реклама, распространяемая по сетям электросвязи
Статья 19. Наружная реклама и установка рекламных конструкций

Современная интернет-реклама: тенденции развития и эффективность

Интернет плотно вошел в жизнь современного человека, который теперь постоянно живет в медиа-пространстве и все чаще использует Интернет как средство коммуникации.

Развитие Интернета в мире привело к тому, что в настоящий момент никакие сферы бизнеса не развиваются без использования возможностей Интернета. Можно сказать, что в развитых странах Запада как маркетинговые службы, так и простые потребители почти полностью смотрят на мир через Интернет. Интернет позволяет получить необходимую информацию о культурных ценностях, литературных и электронных источниках, о товарах, услугах, найти координаты человека, сделать виртуальное путешествие по географическим местам. Новые технологии защиты информации в Интернете позволяют делать покупки с оплатой через Интернет. И все это можно сделать сидя за своим персональным компьютером. Такая технология чрезвычайно эффективна потому, что не требует перемещения людей, использования бумажных носителей информации и может использоваться в произвольное время, удобное для потребителя.

Знание технологии работы в Интернет и проведение маркетинговых и бизнес-исследований, политики для продвижения товаров на мировой рынок является чрезвычайно важным для современных экономистов и маркетологов, которые будут работать как на внутреннем, так и на внешнем рынках.

Существуют различные экспертные оценки тенденций развития рынка Интернет-рекламы на ближайшее время. Вот основные направления развития Интернета:

1)        Деньги в рекламе пойдут за своим потребителем, а потребители уходят в Интернет, в первую очередь, в социальный сети. Доля расходов ведущих рекламодателей на Интернет будет расти серьезными темпами;

2)        Возрастет роль нестандартных размещений и комплексных кампаний в Интернете;

3)        Индекс доверия к рекламным каналам существенно меняется — сейчас ТВ и Интернет лидируют с большим отрывом, хотя ранее высокий уровень доверия демонстрировала и реклама в печатных изданиях;

4)        Растет цена на SEO и контекстную рекламу, эффективность данных видов рекламы падает. Неизбежно начнет преобладать многоканальное продвижение в Интернете, а SMM станет третьим основным каналом. При этом вырастет роль качественных стратегий и тактик комплексного размещения, а также роль креатива;

5)        Поскольку многие люди стали «жить» в социальных сетях, теперь рекламные агентства перед тем как разрабатывать комплексные программы продвижения в интернете, «слушают» сеть;

6)        Маркетинг в интернете становиться шире, интернет позволяет охватить весь процесс коммуникаций с потребителем: привлечь внимание, проинформировать, повлиять на выбор, вовлечь во взаимодействие, продать. Именно вовлечение во взаимодействие (через интерактивность) — наиболее недоиспользуемый элемент Интернет-стратегий;

7)        Интернет становится источником информации для принятия маркетинговых решений. У того же Twitter есть масса инструментов, позволяющих анализировать число обсуждаемых тем по проблеме (товару, бренду) и число людей, обсуждающих темы. Есть инструменты анализа тенденций и т. п.

Специалисты прогнозируют, что к 2018 году проникновение мобильного Интернета достигнет 55 % [1], именно это даст возможность digital-рекламе увеличить свою долю от всех рекламных доходов. Тенденции таковы, что к 2018 году объем digital-рекламы превысит объем телевизионной, тогда как в 2009 году телевизионная реклама превышала долю digital в 2 раза.

Если говорить о мобильной рекламе, то ее бюджеты вырастут на 21,5 %. Динамично развивающимися сегментами являются видео и потоковая музыка, рост которых ежегодно составляет в среднем 28,1 % и 13,4 % соответственно [1].

По прогнозам, рост рекламных доходов будут стимулировать такие страны, как Аргентина, Бразилия, Индия, Индонезия, Китай, Мексика, Россия, Турция, ЮАР. Именно эти страны в 2018 году получат 21,7 % всех доходов, полученных от рекламы и развлечений. Тенденции свидетельствуют, что по величине рынка рекламы и развлечений Японию со второго места потеснит Китай, уступив первенство США, а Россия займет седьмое место, которое сейчас принадлежит Германии. Кроме того, рост наружной digital-рекламы будет ярко выражен на развивающихся рынках и составит 16,2 % [1].

Аналитики International Data Corporation (IDC) прогнозируют, что в 2016 году выход в интернет будет у 3,2 млрд человек на планете, что соответствует 44 % населения. Более 2 млрд пользователей будут выходить в Сеть при помощи мобильных устройств. По словам экспертов, проникновение интернета растет по всему миру, но в некоторых странах наблюдается исключительная динамика. К примеру, Китай, Индия и Индонезия находятся в числе лидеров по темпам увеличения интернет-доступа, и на долю этих стран придется почти половина мирового роста в ближайшие пять лет. Такая ситуация связана с тем, что дешевые устройства и тарифные планы на беспроводные услуги в этих азиатских государствах облегчают доступ местным жителям ко Всемирной паутине, говорится в исследовании IDC.

По прогнозам специалистов, до 2020 года аудитория мобильного интернета в глобальном масштабе будет расти в среднем на 2 % [2] в год. Этот показатель может оказаться гораздо выше, если появятся новые способы организации выхода в Сеть. Ими сейчас активно занимаются компании Google, SpaceX и Facebook, предлагающие использовать воздушные шары, спутники, беспилотные аппараты и другие решения.

«В ближайшие пять лет темпы роста числа пользователей интернета, которые выходят в него исключительно при помощи мобильных устройств, повысятся более чем на 25 % в год. Растет и количество времени, которое мы тратим там. Это изменение в способах интернет-доступа обеспечит взрывной подъем рынков мобильной коммерции и мобильной рекламы», — считает аналитик IDC Скотт Сторон [2].

Меняется и поведение людей в интернете. Сейчас больше двух миллиардов человек пользуются электронной почтой и читают новости онлайн. Количество интернет-покупателей выросло до рекордных значений, отмечают исследователи.

По их прогнозам, в 2016 году жители Земли потратят в общей сложности более 100 млрд долларов на покупку путевок в интернете. Такой же объем расходов ожидается на книги, CD- и DVD-диски, загрузку приложений и прохождение онлайн-курсов.

Согласно данным Международного союза электросвязи, в 2015 году количество подключений к мобильным сетям достигло 7,1 млрд. Это позволяет говорить о том, что в пределах досягаемости сотового сигнала находится уже более 95 % населения Земли.

Именно мобильная связь сейчас является основным способом выхода в Сеть для большинство людей в мире. С 2010 года количество абонентов широкополосной мобильной связи выросло с 0,8 до 3,5 млрд [2].

Мировой рынок рекламы растёт, подогреваемый digital. По прогнозам ZenithOptimedia, в 2016 году глобальные расходы на маркетинговые услуги и медиаканалы в общей сумме достигнут $1 триллиона [3].

Аналитики компании отмечают, что тенденция роста продлится вплоть до 2019 года. По итогам 2015 года мировой рынок рекламы вырос на 3,9 %; в 2016 вырастет на 4,4 %; в 2017 — на 4,3 %; в 2018 — на 4,2 % [3]. Подробнее с прогнозируемыми результатами роста рынка можно ознакомится на рисунке 1.

Рис. 1. Прогноз роста мирового рынка рекламы [3]

По подсчетам в 2015 году глобальные расходы на рекламу достигли $924 млрд. Из них 54 % приходились на медиа, 46 % — на маркетинговые услуги. Крупнейшим медиаканалом в 2015 году осталось телевидение. Его доля в медиа бюджетах компаний составила 22,6 %. За ним следуют digital с 15 %, газеты с 6 %, журналы с 4,2 %, наружная реклама с 3,2 %, радио с 2,4 %, кинотеатры с 0,1 % [3].

Среди маркетинговых услуг лидирует direct marketing. На этот канал приходится треть бюджетов рекламодателей. На втором месте, со значительным отрывом, находится спонсорство (6,2 %), на третьем — исследования рынка (4,8 %), на четвёртом — PR (1,3 %) [3].

Согласно прогнозам ZenithOptimedia, объём рынка интернет-рекламы на конец 2015 года достиг $158 млрд. Доля этого сегмента в рекламных бюджетах компаний в 2015 составила 29 %; в 2016 году будет составлять 31,9 %; в 2017–34,4 %; в 2018–36,6 % [3]. Подробнее прогноз доли затрат на интернет-рекламу в рекламном бюджете представлен на рисунке 2.

Рис. 2. Прогноз доли затрат на интернет-рекламу в рекламном в мире [3]

В свою очередь рост рекламы на ТВ упал на 2,5 % в 2015 году, хотя, за прогнозами эти потери будут компенсированы в 2016 году ростом на 2,9 %.

Предполагается, что другие традиционные каналы также вырастут в 2016 году: кино (2,2 %), ОТТ (2,3 %) и радио (0,3 %), но есть прогноз падения для журналов (-7,7 %) и газет (-6,5 %) [4].

Заменив собой традиционные каналы, расширение интернет-рекламы будет продолжать свой стремительный рост на всех ключевых рынках. Интернет-реклама станет крупнейшим средством продвижения в следующем году.

В профильных ресурсах и на рекламных фестивалях с каждым годом растет количество представленных проектов в сфере интернет-рекламы. Рассмотрим это подробнее на примере итогов самого креативного международного фестиваля рекламы и маркетинга Cannes Lions 2015. Проекты оцениваются международным жюри, состоящем из лучших профессионалов отрасли: специалистов рекламных агентств, представителей сферы бизнеса и аналитики, глав компаний.

Рассмотрим проекты, которые получили гран-при, самую высшую награду фестиваля, в 2015 году:

          Гран-при в категории «Благотворительные проекты» получил проект «Iсe bucket challenge» — благотворительный флешмоб, сутью которого было привлечение внимания к боковому амиотрофическому склерозу. В рамках кампании в поддержку ALS Association, как раз занимающейся изучением этой болезни, ледяной душ принимали знаменитые бизнесмены, политики, актеры, музыканты, журналисты и рекламисты. Компания раскрутилась с помощью простой идеи: люди снимали видео для портала Youtube, которые набирали десятки миллионов просмотров, кампания стала известна по всему миру. По итогу 2014 года количество отчислений на счет организаций, изучающих редкую болезнь, составило 220 миллионов долларов [5].

          Гран-при в категории «Эффективность» получило видео-реклама в интернете. Кампания, включающая в себя шесть опубликованных на YouTube фильмов, которые в зрелищной форме демонстрируют инновационные возможности новой серии грузовиков Volvo Trucks (в рекламном ролике известный американский актер Жан-Клод Ван Дамм выполняет шпагат на движущихся параллельно грузовиках), уже получила 20 наград, в том числе восемь золотых статуэток и два престижных Гран-при в категориях «Cyber» и «Film» на мировом фестивале рекламы в Каннах. И вот теперь еще одна новая «каннская» награда в номинации Creative Effectiveness за самую эффективную кампанию. На данный момент самый популярный ролик «Epic split» набрал более 82 миллионов просмотров на портале Youtube. Подробнее с кадрами из ролика можно ознакомиться на рисунке 3.

Рис. 3. Кадр из ролика «Epic split», видео-рекламы, получившей гран-при в категории «Эффективность»

          Гран-при в категории «Директ» получил проект, интегрированный с социальной сетью Twitter — кампания «Перехват» для Volvo, в которую активно были привлечены потребители. Новый автомобиль Volvo марки XC60 можно было получить, имея активных друзей в соц.сетях. Когда ролик транслировался во время Суперкубка, зрители называли в Twitter друзей и добавляли хэштег #VolvoContest, чтобы те имели все шансы выиграть автомобиль. В итоге все зрители ролика были активно вовлечены в рекламу.

          Гран-при в категории «Наружная реклама» получил интегрированный с соц.сетями проект. Рекламные щиты, демонстрирующее высокое качество иллюстраций нового смартфона корпорации Apple были показаны в 73-х городах более чем в 25-и странах мира. Компания Apple в рекламе просто показала фотографии, которые пользователи сняли на iPhone. На щитах наружной рекламы и стенах многоэтажных домов Apple разместило 162 снимка, ранее опубликованных в социальных сетях (Facebook, Instagram, Flickr, Twitter и других) и подписала «Снято на iPhone 6».

          Гран-при в категории «Медиа» получил мобильная реклама, в которой задействуется специально разработанное мобильное приложение и интернет. Оператор сотовой связи Vodafone в своей новой кампании решил привлечь внимание к проблеме насилия в семье. Инновационное мобильное приложение кампании «Красный свет» позволяет посылать просьбу о помощи в три клика и простой встряской телефона. При этом Vodafone продумал технологию, защищающую телефон их владелиц от злоумышленников. Приложение было загружено 6,991 раз и было активировано 3,591 раз.

          Гран-при в категории «Кибер», полностью посвященной интернет-рекламе, получила вирусная интернет-реклама, в которой 34-летняя бразильская супермодель, одна из ангелов Victoria’s Secret, Жизель Бундхен со всей силы лупит по боксерской груше, а на стенах позади нее отображаются интернет-комментарии, часто не совсем приятного содержания, включая намеки на ее возраст и неудачный брак с футболистом Томом Брэди. Подобным образом Жизель Бундхен рекламирует спортивную одежду бренда Under Armour.

          Гран-при в категории «PR» получил бренд Always (Procter & Gamble) за смелый гендерный эксперимент и поддержку девочек и женщин в борьбе с предрассудками. В центре кампании #LikeAGirl — стереотип, что сделать «как девочка» означает сделать плохо. Always попросил разных людей действовать «как девочки», например, пробежаться или побороться, и выяснил, что все, кроме самих девочек, выполняют просьбы с насмешкой. P&G решил изменить подобное негативное отношение к женщинам и укрепить лояльность к продуктам Always. На данный момент ролик набрал боле 60 миллионов просмотров на сайте Youtube. Подробнее с кадрами из ролика можно ознакомиться на рисунке 4.

Рис. 4. Кадр из ролика «#Likeagirl» вирусная реклама получившая гран-при в категории PR.

По результатом международного фестиваля Cannes Lions 2015 можно сказать, что интернет-реклама в чистом виде или интегрированные проекты с использованием интернет-рекламы занимают самые высокие позиции в рейтинге креативности и эффективности. Отметим что 7 из 15 гран-при являются чистыми проявлением интернет- рекламы.

На примере проектов #LikeAGirl, приложения против насилия от Vodafon, проекта «Ice bucket challenge» и многих других социально значимых проектов можно выделить тренд для рекламной коммуникации и интернет-рекламы в том числе: это затрагивание социально значимых тем, таких как борьба против болезней, ущемление прав по многим факторам, насилие, хулиганство и унижение в сети, феминизм, бедность. Темы такой направленности за последние 3 года стали очень популярными для использования в рекламной коммуникации. Когда бренд обращает внимание на проблемы и пытается помочь — это сильный информационный повод. А одна из сильных сторон использования интернета как медиа-канала — это охват. Интернет — это сообщество людей, где они общаются друг с другом, и если бренду удается войти в это общение со своей коммуникацией, то его послание сами пользователи разбрасывают по всей сети.

На международном фестивале рекламы Cannes Lions проводится еще один специальный фестиваль Lions Health для оценки проектов в области здравоохранения, красоты, здоровья, и проекты, направленные на лечение болезней.

Эта тенденция присуща не только западным странам, в России и Украине с каждым годом появляется все больше социально значимых проектов. Например, проект рекламного агентства «BBDO Мoscow», приуроченный к международному дню женщин 8 марта. Главная цель проекта — обратить внимание общественности на проблему неравноправия женщин в современном обществе. Так как подобные темы не вызывают широкого отклика в массах, агентство решило намекнуть на наличие проблемы в лёгкой, ненавязчивой форме, призвав сменить отчество на матчество. Действительно, если отцы могут передать своё имя детям, почему мамы лишены этого права?

Поздравительный проект поддержал Департамент культуры Москвы и Мосгорпарк. Так, 7 и 8 марта парк Музеон переименован в «МАМАзеон»,а некоторые памятники поменяли отчества на «матчества». Также в эти дни были организованы экскурсии, во время которых экскурсоводы рассказывали о мамах великих людей, которым в городе установлены памятники.

Основной площадкой проекта стал специально созданный сайт 8mamarta.ru, на котором все посетители смогут поменять отчество на матчество, сделать открытку с новым именем и поздравить маму с женским днем. По подсчетам агентства проект без затрат на медиа-бюджет получил медиа охват и PR-охват на сумму 2090516 долларов.

Так же немаловажным результатом компании стало то, что пользователи создали петицию за внесение закона о юридической возможности регистрации матчества, набрали нужно количество голосов и отправили ее на рассмотрении правительству. С рекламными материалами и тем, как выглядел сайт проекта, можно ознакомится на рисунке 5.

Рис. 5. Наружная реклама и сайт интернет проекта «#8мамарта»

В заключении можно сказать, что в рекламе в целом и наиболее ярко в интернет-рекламе прослеживается тренд использования социально значимых тем. Во многих рекламных компаниях используется если не главным, то вспомогательным медиа-каналом интернет. Интернет-реклама развивается с огромной скоростью и скоро станет ведущим и самым популярным медиа-каналом.

Литература:

1. 
   Прогнозы развития digital-рынка Украины и мира на 2014–2018 годы // [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.udac.org.ua/news/Digital_market_prognosis_2014_2018 Дата доступа: 10.1.2016.
2. 
   В 2016 году аудитория мобильного интернета превысит 2 млрд // [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.dailycomm.ru/m/33877 Дата доступа: 10.1.2016.
3. 
   Объём мирового рынка интернет-рекламы составит $158 млрд в 2015 году // [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.searchengines.ru/seoblog/obyem_mirovogo_rynka_inte.html Дата доступа: 10.1.2016.
4. 
   Глобальный прогноз развития рекламного рынка на 2016 год // [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://sostav. ua/publication/globalnyj-prognoz-razvitiya-reklamnogo-rynka-na-2016-god-69605.html Дата доступа: 10.1.2016.

5.    Remember The Ice Bucket Challenge? Donations From The $220 Million Campaign Enhanced ALS Research // [Электронныйресурс]. — Режимдоступа: http://www.forbes.com/sites/amitchowdhry/2015/08/26/remember-the-ice-bucket-challenge-donations-from-the-220-million-campaign-advanced-als-research/#2715e4857a0b4a2cdc49692bДатадоступа: 10.1.2016.

Основные термины (генерируются автоматически): интернет, IDC, проект, сеть, категория, Китай, мировой рынок рекламы, мобильная реклама, наружная реклама, Россия.

Размещение рекламных статей в Интернете для раскрутки сайтов

Больше Продаж » Интернет реклама

Реклама Apple watch

Сегодня мы обсудим один из действенных способов рекламы и привлечения новых клиентов.

Размещение рекламных статей в Интернете выполняет для вас сразу несколько задач.

Первое – привлекает внимание потенциальных клиентов к вам и вашей деятельности.
Второе – сразу же ставит вас в экспертную позицию.
Третье – статьи способны рассказать о вашем товаре или услуге даже тем пользователям Интернета, которые ранее не были с ними знакомы и убедить попробовать, купить, заказать.
Четвертое – способствует продвижению вашего сайта в поисковых системах.

Но для того, чтобы это работало, надо соблюдать несколько правил. Важно знать, какими они должны быть и где их размещать.

Итак, что должна содержать рекламная статья?

• Информацию о товаре или услуге. Пользователь должен понять, что вы не просто решили «поговорить об этом», а предлагаете что-то купить, заказать, прочитать.
• Ваши контакты. Прочитавший статью пользователь должен сразу четко видеть, где вас можно найти. Чаще всего это – ссылка на ваш сайт. Но иногда размещают сразу же – телефон, скайп, адрес или другие контакты.
• Интересную или полезную информацию. Статьи, которые содержат лишь описание услуги и призыв ее приобрести, не работают. Разве что добавляют вашему сайту ссылочную массу, но и только. Человек, который уже пользуется аналогичным товаром, не станет менять поставщика, если вы его не убедите, что вы – лучше. Человек, который никогда им не пользовался, так и не узнает, чем это может быть ему полезно, если вы просто призываете зайти на сайт. Он не зайдет.

Где размещать статьи?

• Первый и очевидный ответ – на собственном сайте. Полезная информация, содержащаяся в вашей статье, добавит вам экспертности в глазах пользователей, убедит, что вы действительно разбираетесь в том, что предлагаете. Пока статья не размещена нигде, она является уникальным контентом. Наличие уникального контента на сайте добавляет ему веса в глазах поисковых систем. После того, как поисковики проиндексируют статью на вашем сайте и сочтут ее вашим уникальным контентом, вы можете размещать ее дальше, на тех ресурсах, которые не требуют уникальности.
• Далее обратите внимание на социальные сети. Ссылки из них хорошо индексируются поисковиками. Соцсети не требуют, чтобы вы размещали на них уникальный контент. И. если ваша статья будет иметь успех, она соберет много лайков и перепостов. В результате с вашим предложением ознакомится много людей.
• Вы можете предлагать разместить ваши статьи администраторам других ресурсов подходящей тематики. Например, на основаниях взаимного обмена статьями. Или за небольшую плату. Или мотивировав их еще каким-то образом – предложив скидки или другие льготные условия. Но, во-первых, чаще всего от вас будут в этом случае требовать уникальности контента. Поэтому часть статей при таком походе к рекламе придется писать специально для этих ресурсов, не публикуя их у себя. Не стоит публиковать у себя статьи, размещенные на других ресурсах и после того, как поисковики их проиндексируют. Так вы не нанесете урона вашему партнеру по рекламной деятельности. Но снизите уникальность контента собственного сайта, а поисковики этого не любят. Возможны небольшие исключения для особенно важных и удачных статей, но допускайте их редко.
• Размещение рекламных статей в специальных системах. Существует несколько систем, предназначенных для размещения статей с ссылками. Например, Это работает так. Владельцы сайтов, которые хотят участвовать в системе, регистрируются в ней. Теперь они готовы к размещению у себя статей – например, ваших и к получению за это денег. Они указывают данные о своем сайте, чтобы система могла подобрать действительно подходящие для вас варианты размещения.

Вы сами регистрируетесь и отдаете статью в систему, заплатив некоторое количество денег и указав требования сайтам, на которых будет размещена статья. Это похоже на вариант личного общения с администраторами других ресурсов. Только вы не тратите на договоренности время и приобретаете массовый эффект.

Наиболее логично для наращивания ссылочной массы пользоваться системами размещения статей, а личные усилия точечно прилагать для привлечения внимания аудитории одного конкретного ресурса. И в этом случае создавать статьи специально под этот ресурс, захватывая зону общих интересов.

Итак, резюмируем. Рекламная статья должна содержать полезную информацию, связанную с вашим товаром или услугой, быть интересной, внятно указывать на то, что вы – поставщик этого товара или услуги и содержать ваши контакты. В идеале – ссылку на сайт.

Рекламные статьи можно размещать у себя на сайте, на других ресурсах, в социальных сетях и через системы размещения статей. При этом следует учитывать требования площадки, на которой вы размещаете статью к уникальности контента и другие требования. А также при выборе способа размещения не терять из виду ваших основных целей, как-то наращивание ссылочной массы, привлечение новых пользователей непосредственно с данной площадки, например — соцсети или точечное обращение к пользователям конкретного важного ресурса.

Используйте эти техники и удачных Вам продаж!

Сергей Бердачук
Эксперт по привлечению клиентов в Интернете и оффлайн

• Как бесплатно размещать рекламу в Интернете
• Как раскрутить новый сайт
• Что надо знать раскрутке сайта руководителю бизнеса

профессиональные статьи и исследования от CREATIVE

Интернет рекламаОбновлено: 29. 06.2022

Просмотров: 584

Автор: Наталья

Яндекс Директ Оплата за конверсии

Летом 2020 года Яндекс Директ начал тестирование новой автоматической стратегии “Оплата за конверсии”. Изначально стратегия задумывалась как помощь бизнесу во время пандемии. Итак, что же предлагает нам Яндекс?

Читать дальше

Тэги:

• creativebz
• Контекстная реклама
• Челябинск
• Яндекс Директ

Интернет рекламаОбновлено: 27.06.2022

Просмотров: 377

Автор: Наталья

Возвращаем до 12% за рекламу в Яндексе

Большинство рекламодателей уже знакомы с бонусной программой Яндекс Директ и получают бонус на счет от 6% до 12% затраченных на рекламу средств.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• Яндекс Директ

Интернет рекламаОбновлено: 23. 05.2022

Просмотров: 1237

Автор: Наталья

Ведение контекстной рекламы и 18 задач, которые мы выполняем

В этой статье мы подробно проанализируем 18 задач, которые ежемесячно выполняют наши специалисты по ведению контекстной рекламе.

Читать дальше

Тэги:

• creativebz
• Контекстная реклама
• Челябинск
• реклама

Интернет рекламаОбновлено: 27.09.2021

Просмотров: 1325

Автор: Наталья

Почему я не вижу свою рекламу?

«Где моя реклама? Ищу объявления, но не вижу их!» Частая проблема для клиентов, которые впервые заказывают контекстную рекламу.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• гугл
• контекст
• реклама
• яндекс

Интернет рекламаОбновлено: 23.09.2021

Просмотров: 2987

Автор: Наталья

Зачем нужно ведение контекстной рекламы?

Контекстная реклама — тонкий инструмент и, при правильном подходе, максимально быстро привлечет целевую аудиторию на Ваш сайт.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама

Интернет рекламаОбновлено: 22.09.2021

Просмотров: 2242

Автор: Василий

Топ-10 отчетов Яндекс.Метрике

Вам, как директору важно знать, кто посещает ваш сайт. Для этого разработаны специальные сервисы аналитики – сегодня, мы остановимся на Яндекс Метрике.

Читать дальше

Тэги:

• Яндекс Директ
• статистика
• яндекс

Интернет рекламаОбновлено: 22.09.2021

Просмотров: 625

Контекстная реклама медицинского сайта и как обойти запрет стоп слов

Среди наших клиентов немало медицинских сайтов, поэтому тему модерации объявлений в контекстной рекламе мы изучили вдоль и поперек. Делимся с вами простым лайфхаком, который сами используем.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• гугл
• реклама
• яндекс

Интернет рекламаОбновлено: 12. 07.2021

Просмотров: 582

Автор: Василий

Коллтрекинг для аналитики рекламных кампаний

Коллтрекинг – инструмент, который позволяет отследить эффективность рекламных кампаний, направленных на получение звонков.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• аналитика
• звонок с сайта

Интернет рекламаОбновлено: 28.09.2020

Просмотров: 1224

Пять шагов к успешной контекстной рекламе

Важно помнить, что вы платите за все переходы пользователей, а деньги получаете только от продаж. Нужно привлечь внимание, отделить нецелевую аудиторию, мотивировать потенциального клиента к действию и дать ему интересующую информацию. Сейчас вы узнаете, как это сделать.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• Челябинск

Интернет рекламаОбновлено: 16. 09.2020

Просмотров: 898

Как правильно запускать контекстную рекламу в РСЯ. Часть вторая.

Выполняем своё обещание из прошлой статьи – объясняем пошагово, как размещать рекламные объявления в РСЯ новичкам при ограниченным бюджете.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• РСЯ
• Яндекс Директ
• реклама

Интернет рекламаОбновлено: 03.09.2020

Просмотров: 1704

Как правильно запускать контекстную рекламу в РСЯ

Если вы занимались контекстной рекламной на поиске или читали о ней, то знаете: её цель получить точное соответствие объявления конкретному запросу пользователей. В тексте объявления необходимо также использовать выбранные запросы пользователей.

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• РСЯ
• Яндекс Директ
• реклама

Интернет рекламаОбновлено: 29. 07.2020

Просмотров: 907

Наблюдайте за пользователями через Яндекс.Справочник

Хотите узнать, что они делают с вашими данными и контентом? Любопытно, сколько пользователей интересуется вами ежедневно? Всю информацию о действиях с любых версий сайтов и мобильных приложений уже собрал специальный счётчик Метрики.

Читать дальше

Тэги:

• Яндекс Директ
• аналитика
• реклама
• яндекс

Интернет рекламаОбновлено: 23.01.2020

Просмотров: 1434

Медиаплан: что, зачем и как?

Если с самого начала не разобраться с целью рекламной кампании, аудиторией и каналами, то вероятность слить бюджет довольно высока. Так что такое медиаплан и как он поможет сократить расходы на рекламу?

Читать дальше

Тэги:

• маркетинг
• реклама

Интернет рекламаОбновлено: 18. 07.2019

Просмотров: 1541

Сегментация рекламы

Сегодня мы с вами поговорим про сегментацию. Говоря простым языком — про разделение. Для чего она нужна? Для того чтобы предложить отдельно взятому клиенту нужный именно ему продукт. Очень часто ошибка предпринимателей — делать одно предложение сразу всем своим клиентам.

Читать дальше

Интернет рекламаОбновлено: 26.10.2018

Просмотров: 1131

Как использовать статистику вовлеченности пользователей в социальных сетях?

Если вы когда-нибудь задумывались, в какое время лучше выкладывать посты в социальных сетях, то вам сюда.

Читать дальше

Тэги:

• смм
• социальные сети

Интернет рекламаОбновлено: 27.09.2018

Просмотров: 3080

5 причин размещать объявления в Яндекс.Директе через агентство

Проверьте, все ли вы знаете об агентском аккаунте.

Читать дальше

Интернет рекламаОбновлено: 30.07.2018

Просмотров: 976

Самостоятельная аналитика рекламных каналов

Вы запускаете рекламу и хотите знать, какие рекламные каналы работают, откуда идут заявки, и уже в первый месяц задумаетесь о рентабельности. Отслеживать эффективность каналов, по которым клиенты приходят на сайт, ― правильное и очень нужное действие. Решение давно придумано, и оно исправно работает ― да, речь пойдёт о колл-трекинге.

Читать дальше

Тэги:

• bitrix
• аналитика

Интернет рекламаОбновлено: 02.03.2018

Просмотров: 1265

Как повысить эффективность вашей контекстной рекламы с помощью UTM-меток?

Вооружаемся знаниями и идем оценивать те источники аналитики, что доступны не только профессионалам, но и любому владельцу сайта.

Читать дальше

Тэги:

• Яндекс Директ
• аналитика
• метрика

Интернет рекламаОбновлено: 16. 02.2018

Просмотров: 1618

МКБ и видеодополнения в контекстной рекламе Яндекс

Все о новых форматах рекламы Яндекса.

МКБ 2.0 и видеодополнения — это точно стоит попробовать!

Читать дальше

Интернет рекламаОбновлено: 05.10.2017

Просмотров: 985

Интересные новости контекстной рекламы Яндекс за сентябрь 2017 года

Предлагаем Вам ознакомиться с интересными новостями контекстной рекламы Яндекс за сентябрь 2017 года.

В прошлом месяце поведенческий таргетинг в Директе стал обязательным алгоритмом в рекламе для РСЯ, а в объявлениях на поиске Яндекса появилась кнопка «Пожаловаться».

Читать дальше

Тэги:

• Контекстная реклама
• РСЯ
• контекст
• новости
• яндекс

Интернет рекламаОбновлено: 13.02.2017

Просмотров: 848

Медийная реклама. Часть1

Когда мир не стоит на месте главная задача рекламы – быть на волне и уметь заинтересовать пользователей. Для этого существуют разные форматы, и один из наиболее интересных – медийная реклама. О ней сегодня и пойдет речь. 

Читать дальше

Интернет рекламаОбновлено: 15.03.2016

Просмотров: 1036

Повышаем CTR и снижаем стоимость клика контекстной рекламы

Рекламная кампания в контексте требует постоянного внимания и доработок.

Чтобы понизить стоимость кликов, необходимо повышать CTR Ваших объявлений, потому что чем ваше CTR, тем меньше стоимость клика. Но как же понизить ставки за клик? Этот вопрос волнует абсолютно всех, кто сталкивается с контекстной рекламой.

Читать дальше

Тэги:

• CTR
• КМС
• Контекстная реклама
• РСЯ

Интернет рекламаОбновлено: 10.03.2016

Просмотров: 1795

Наши кейсы успешной контекстной рекламы: Пластиковые окна и Ремонт котлов отопления

Что дает контекстная реклама вашему сайту? «Тёплый» входящий поток потенциальных клиентов.  Почему «тёплый»? Потому, что ваша реклама показывается тем, кто набирает в Яндекс-поиске запросы, содержащие слова, по которым вы показываете свои объявления. То есть ваша реклама показывается именно тем, кто ищет ваши товары и услуги!

Читать дальше

Тэги:

• CTR
• Контекстная реклама
• РСЯ

Реклама на интернет-площадках и её особенности — Статьи и интервью на тему разработки сайтов, сервисов, smm, перформанс-маркетинга и ведения соцсетей — Блог — Digital-агентство Студия Т

Сегодня мы хотим поговорить о контекстной и таргетированной рекламе — о важных инструментах продвижение бизнеса.

Контекстная реклама работает с уже со сформированным спросом. Например, вы ищете ноутбук. А значит, вы относитесь к горячему трафику, и вам можно сразу показать объявление на поиске. Ну или, допустим, вчера вы искали ремонтную бригаду, а объявления по этой теме вы будете видеть ещё месяц.

Таргетированная реклама может работать с уже сформированным спросом, а может и создавать его у целевой аудитории. Например, если мы знаем пол, возраст и интересы нашей аудитории, то можем показывать им объявления в социальных сетях и «прогревать» её до совершения целевого действия (покупки, перехода на сайт и т.д.).

Соцсети не перестают развиваться, и «ВКонтакте» недавно запустил контекстный таргетинг. Теперь у нас есть возможность искать более «тёплую» аудиторию в этой социальной сети даже для небольших компаний с узконаправленным бизнесом.

Что из себя представляет целевая аудитория и как её найти

Целевая аудитория или сокращённо ЦА — потенциальные потребители ваших продуктов или услуг, объединённые общими признаками.

Например:

В поиске своей ЦА помогут следующие действия:

● Маркетинговые исследования.

Это один из самых популярных способов изучения аудитории. Их можно провести самостоятельно или воспользоваться готовыми исследованиями крупных агентств или ассоциаций в нашей сфере.

● Опрос текущих клиентов, выявление их истинных желаний (глубинное интервью).

Задавайте вопросы так, чтобы ответы помогли максимально подробно выяснить, чего же действительно не хватает вашему клиенту или наоборот, что он получает от вашего продукта

● Изучение отзывов о конкурентах и продуктах.

Отзывы — кладезь полезной информации о желаниях и проблемах клиента.

● Изучение личных страниц в соцсетях и выявление общих признаков (вручную или с помощью парсеров).

● Составление гипотез и их проверка (постоянное тестирование).

В интернет-рекламе, как и во всей маркетинговой деятельности (а возможно, и в бизнесе в целом) нет конкретных универсальных действий, которые обязательно увеличат продажи. То, что работает для одной сферы, может оказаться совсем безрезультатным в другой. Поэтому необходимо строить гипотезы и проверять их.

● Анализ касаний клиентов и бизнеса (звонки, сообщения, поведение на сайте).

По аналогии с изучением отзывов. Только в этом случае анализируем все точки контакта клиентов с вашим бизнесом.

● Составление карты путешествия потребителя (CJM).

Хороший инструмент, с помощью которого вы сможете взглянуть на то, как именно клиенты взаимодействуют с вашим товаром или услугой, какие действия приводят их к покупке. Также этот инструмент может предоставить идеи о том, какие ещё аудитории людей могут быть заинтересованы в вашем продукте.

● Понимание того, для чего люди покупают ваш продукт (JTBD).

Этот подход позволяет понять, какие задачи и проблемы решает потребитель с помощью вашего продукта.

● Изучение косвенных аудиторий.

Всегда нужно смотреть шире и понимать, что ещё могут приобрести клиенты, получая ваш продукт. Например, вы устанавливаете окна. А это значит, что ваша аудитория может интересоваться ремонтными бригадами, сантехникой и подобными товарами. Составляя косвенные аудитории, вы можете выйти на новые сегменты и новые рекламные каналы, что повлечёт за собой дополнительный заработок.

Основные показатели рекламы в интернете и планирование бюджета

Главные особенности интернет-рекламы: прозрачность, достоверность, возможность контроля и анализа.

Её основные показатели:

Для планирования примерных результатов и бюджета таргетированной рекламы важно знать объём аудитории, средний CTR и стоимость тысячи показов.

Для планирования примерных результатов и бюджета контекстной рекламы важны частота ключевых запросов, средний CTR и стоимость одного клика.

Как выбрать рекламную площадку

Любая рекламная площадка — это инструмент коммуникации с вашей аудиторией. И её нужно подбирать под ваши цели и задачи. Например, нет смысла искать прогрессивную молодежную аудиторию в «Одноклассниках»: даже если она там есть, то проводит совсем незначительное время.

Лестница Бена Ханта — инструмент, который позволяет разделить аудиторию на несколько сегментов. Так можно подобрать сообщение и площадку для каждого из них.

Рассмотрим каждый этап на примере стиральной машинки:

— Нет проблемы или она не очевидна.
У нас есть стиральная машинка. Она работает хорошо, и ничего не беспокоит.

— Есть проблема, но нет решения.

Мы заметили, что она стала гудеть, дольше работать и плохо сливать воду. Что делать — не знаем.

— Сравнение вариантов.

На этом этапе мы начинаем искать решение в интернете или искать помощь среди друзей. Мы думаем, как лучше поступить: купить специальные средства или вызвать специалиста. Но пока не можем определиться.

— Выбор продукта.

Здесь мы определяемся с решением проблемы. Например, решаем вызвать мастера.

— Выбор поставщика.

Теперь мы точно знаем, что нам нужен мастер. Ищем подходящего.

Рассмотрим еще один пример выбора площадки. Представьте:

Два бизнесмена продают порошок в капсулах. Первый бизнесмен — приверженец охватных рекламных площадок. Он считает, что чем больше людей о нём узнает, тем больше покупок будет совершено. Он вкладывается в рекламу на ТВ, радио и на других подобных медийных площадках.

Второй бизнесмен вкладывается в контекстную рекламу и работает со сформированным спросом. Его реклама показывается тем, кто уже ищет или просто интересуется его продуктом.

Если мы посмотрим на лестницу Ханта, то увидим, что первый бизнесмен прогревает аудиторию, но не работает с «тёплыми» клиентами. Второй — тратит меньше средств на рекламу и пожинает труды своего конкурента. Вывод здесь один: желательно работать со всеми видами клиентов, которые находятся на разных этапах принятия решений о покупке.

Зачем необходимы тестовые рекламные кампании

Как мы уже говорили, интернет-маркетинг — это про постоянное тестирование, которое позволяет определить средние показатели вашего бизнеса и узкие места в формировании интернет-продаж.

Тестируем:

● Рекламные площадки.

Например, вы можете вкладывать все деньги в «Инстаграм», а вся аудитория находится в TikTok или «Одноклассниках».

● Целевые аудитории и их сегменты.

Допустим, какая-то аудитория совсем не является вашей по опыту. Но её возрастной сегмент (предположим, 50+) очень нуждается в вашем продукте, а вы об этом и не догадывались.

● Форматы объявлений.

Время идёт, и форматы контента меняются. Нужно проверять, на какой из них хорошо реагирует ваши клиенты.

● Тексты объявлений.

Текст раскрывает суть вашего рекламного сообщения. Он должен быть простым и понятным для вашей аудитории.

● Изображения и основные цвета.

Первое, что видит человек в рекламном объявлении — это изображение. На его основе мгновенно принимается решение о том, нужно ли уделить больше внимания рекламному сообщению.

● Посылы объявлений.

Объявление может быть визуально привлекательным и интересным, но если главная мысль не цепляет человека или отталкивает его, он не запомнит вас и не обратится за услугами. Допустим, в вашем красивом объявлении говорится о скидке в 5 %. Но в то же время ваш конкурент предлагает 10 % и приятный бонус. За кем будет победа?

● Привлекательность рекламных предложений.

В результате тестов определяются и оптимизируются слабые места в продвижении, что повышает общую эффективность вашей рекламной деятельности.

Внешний специалист по рекламе может напрямую влиять на аудиторию и объявление и косвенно — на привлекательность предложения и посадочную площадку.

Что влияет на эффективность рекламной деятельности

Вы должны понимать, что специалисты по рекламе — помощники вашего бизнеса. Для успеха любой рекламной деятельности должны быть в порядке все этапы и процессы. Если отдел продаж отвечает на звонки через раз или плохо общается с клиентом, то сколько бы к вам ни привели потенциальных заявок или звонков — вся работа будет насмарку.

Возможности площадок интернет-рекламы

Показ рекламы на интернет-площадках можно настроить по следующим параметрам:

● Социально-демографические характеристики.

● Семейное положение.

● Геопозиция.

Показ рекламы тем, кто живёт или находится в каком-то городе или районе. Или тем, кто живёт в радиусе 1 км от вашей компании или регулярно проходит мимо.

● Устройства и операционные системы.

Если вы продаёте аксессуары для мобильных устройств, то это жизненно необходимо для вашего бизнеса.

● Интересы и поведение.

Рекламные площадки очень хорошо изучают свою аудиторию и понимают, чем она интересуется и что делает. Например, можно показывать рекламу тем, кто регулярно путешествует по стране или за рубеж. Таких настроек интересов больше ста на каждой из площадок. Для каждого бизнеса найдутся подходящие.

● Участие в определённых сообществах или действиях в них.

Подписчики каких-либо страниц, например, конкурентов. Или те, кто проявляет на них активность.

● Посещение и действие на сайте (счётчики и пиксель).

Есть возможность показывать свои рекламные сообщения посетителям ваших сайтов или тем, кто кликнул на какую-то определённую кнопку. Например, тем, кто положил товар в корзину, но не купил.

● Действия в приложении (счётчики).

То же самое, что с сайтом, только в вашем приложении.

● Образование и должность.

Только тем людям, которые указали своё образование и должность.

● Данные баз бизнеса из CRM (e-mail и телефоны).

Например, многие представители бизнеса часто звонят или пишут своим клиентам с целью увеличения продаж. Но зачастую вызывают этим один негатив и теряют лояльность аудитории. Можно показывать рекламу по номеру телефона или по e-mail: аудитория не узнает, как им показалось объявление, и не будет негатива.

● Музыкальные предпочтения.

Ещё один хороший способ достучаться до своей аудитории. Подходит для тех, кто хорошо её знает. Разберём пример одного чайного магазина. Он охватил свою стандартную аудиторию, а дополнительных продаж совсем не было. Магазин обратил внимание на то, что любителя чая слушают русский рэп, в котором периодически упоминается пуэр. Результаты рекламной кампании их просто поразили.

● Авторизация на сайтах конкурентов и в приложениях.

«ВКонтакте» позволяет показывать рекламу тем, кто авторизовался на сайте через них. Особенно интересно, если это сайт конкурента.

● Подключение к Wi-Fi сети бизнеса.

Все мобильные устройства с включенным Wi-Fi постоянно сканируют пространство на наличие новых сетей. Роутеры их улавливают и запоминают. Так можно запоминать всех, кто проходил мимо, и показывать им рекламу. Некоторые агентства данных берут переносные Wi-Fi-роутеры и посещают профильные конференции для сбора данных и их последующей продажи.

● Проявление темперамента.

Некоторые рекламные площадки неизвестным образом определяют темперамент пользователей по поведению и предоставляют возможность показывать рекламу, например, меланхоликам.

● Уровень дохода.

По большому количеству неизвестных показателей площадки определяют ваш примерный доход и доход вашей семьи по категориям: низкий, средний, высокий и премиум.

● Погодные условия.

Некоторые площадки используют данные о погоде и позволяют показывать рекламу в регионах и районах, где сейчас -30 °C или идёт дождь, или даже атмосферное давление находится в определенном диапазоне.

● Внешние сегменты данных (DMP).

Есть внешние продавцы обезличенных данных, которые позволяют показывать рекламу на определенные аудитории за дополнительную плату. Один из крупных продавцов данных — сеть магазинов «Пятёрочка». Например, можно показывать рекламу тем, кто приобретает здесь товары, интересные вашему бизнесу.

Всё то, что мы перечислили — это способы показа объявлений на рекламных площадках и инструменты. Помните, что крайне важно определить аудиторию своего бизнеса и постоянно изучать её. Идеально, когда в этот процесс вовлечён и руководитель. Поскольку эта информация влияет на бизнес в целом. Помните, что способ достучаться до аудитории всегда найдётся.

Главное — знать, кого искать.

Обзор сервисов и платформ интернет-рекламы в России

Содержание

• Что происходит с зарубежными сервисами на рынке интернет-рекламы в России
• Какие каналы и сервисы рекламы в интернете доступны российскому бизнесу
  • Поисковики и SEO
  • Контекстная реклама
  • Контекстно-медийные размещения
  • Таргетированная реклама
• О каких ещё отечественных сервисах стоит помнить российскому бизнесу
  • Мессенджер
  • Справочники компаний
  • Сервисы блогов и площадки UGC

Даём обзор каналов и сервисов настройки интернет-рекламы, которые доступны бизнесу на российском рынке, рассказываем об их специфике.

Подпишись на Telegram

Подписаться

Что происходит с зарубежными сервисами на рынке интернет-рекламы в России

Роскомнадзор 4 марта 2022 года заблокировал соцсеть Facebook на территории России. А 14 марта Instagram был внесён в реестр запрещенных сайтов Роскомнадзором.

TikTok запретил размещение новых роликов и прямые трансляции в России из-за закона о «военных фейках».

Google приостановил рекламу в Google Ads для рекламодателей из России — компании, которые зарегистрированы и находятся в России, по-прежнему могут зайти в рекламный кабинет сервиса, но не могут настраивать рекламу. Ограничения касаются как контекстных размещений в поисковой выдаче Google, так и в контекстно-медийной сети — на сайтах-партнёрах поисковика и в YouTube. Также Google приостановил показ рекламы пользователям, находящимся в России.

Какие каналы и сервисы рекламы в интернете доступны российскому бизнесу

Поисковики и SEO

Поскольку у компаний стало меньше платных рекламных каналов, важным источником трафика будут поисковики.

Онлайн-обзор платформы Roistat

В прямом эфире расскажем, как сделать маркетинг эффективным

Подключиться

Самым популярным поисковиком среди пользователей в России остаётся Яндекс. По данным Яндекс.Метрики, на Яндекс приходится более 60% всех визитов на сайты компаний из поисковиков.

Из Google бизнес в России получает 37,73% визитов. Поисковик по-прежнему доступен для пользователей Рунета — из него компании могут привлекать на сайт SEO-трафик.

Читайте о том, как бизнесу выстроить SEO-стратегию.

Контекстная реклама

Российские рекламодатели могут закупать показы контекстных объявлений в поисковой выдаче Яндекса — через сервис Яндекс.Директ.

Важно: многие бизнесы будут переходить в Яндекс из-за ограничения доступа к Google Ads. Возможна большая конкуренция, увеличение ставок и рост затрат на размещения. Важно будет внимательно следить за ставками и итоговой стоимостью клика при запуске рекламы, чтобы экономить бюджет. Стоит использовать умные алгоритмы для оптимизации затрат, например, инструмент Roistat «управление ставками».

Контекстно-медийные размещения

Бизнесы в России могут размещать медийную рекламу на площадках Рекламной сети Яндекса или РСЯ. В неё входят:

• крупные СМИ, например, холдингов Independent Media, Газпром Медиа, РБК, Sports.ru и другие;
• сайты и проекты VK, Rambler&Co;
• мобильные приложения Opera, UC Browser, Rakuten Viber и другие;
• партнёры видеосети Яндекса: НТВ, СТС, Peers TV.

Подробнее о том, как выбирать площадки РСЯ, можно почитать в статье блога Roistat.

Также с апреля 2021 года для российских рекламодателей доступна платформа Huawei Ads. Через неё компании могут размещать рекламу в сервисах экосистемы Huawei:

• магазине приложений AppGallery;
• Huawei Видео;
• Huawei Музыка;
• Huawei Книги;
• Huawei Assistant;
• Petal Search;
• браузере Huawei;
• темах Huawei.

Таргетированная реклама

Таргетированную рекламу можно настраивать в соцсетях:

• Одноклассники;
• ВКонтакте.

В сервисе myTarget можно настраивать показы рекламы на аудиторию обеих российских соцсетей.

Больше о размещении таргетированной рекламы — в нашей статье «Таргетированная реклама: с чего начать».

О каких ещё отечественных сервисах стоит помнить российскому бизнесу

Мессенджер

Российский мессенджер Telegram доступен в России и во всём мире. Доля аудитории Рунета, которая использует мессенджер, в 2021 году выросла. По данным исследования Deloitte «Медиапотребление в России», число пользователей Telegram может составлять свыше 50 млн.

Рассказали в блоге, как создать и вести Telegram-канал, как анализировать эффективность размещения постов в мессенджере.

Справочники компаний

Размещение информации о бизнесе в справочниках особенно актуально для компаний, которые имеют физические точки продаж — салонов одежды, сервиса и услуг, ритейла и ресторанов. Карточка компании в справочнике — это возможность получать дополнительные показы в поисковой выдаче, например, в блоке карт.

Для подобных размещений в России есть сервис Яндекс.Справочник. Рассказали в словаре о работе Яндекс.Справочника.

Также для рекламы можно использовать 2GIS. Для продвижения товаров и услуг в сервисе возможны:

• приоритетное место в выдаче по запросам пользователей;
• более заметная карточка компании.

Сервисы блогов и площадки UGC

• Яндекс.Дзен;
• Яндекс.Кью.

В Словаре маркетолога Roistat рассказали, как бизнесу использовать Яндекс.Кью для продвижения товаров и услуг.

На нашем Telegram-канале делимся полезными материалами по маркетингу и аналитике, кейсами клиентов, собираем познавательные дайджесты и анонсируем бесплатные обучающие вебинары. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!

Технологические компании передают часть контроля над онлайн-рекламой пользователям

Потребители задаются новым вопросом: они хотят больше контролировать тип рекламы, которую им показывают в Интернете. Все больше технологических компаний готовятся предоставить их им.

TikTok компании ByteDance Ltd. и компания, разработавшая YourAdChoices — интерактивный значок, который дает пользователям информацию о том, почему им показываются определенные объявления, — планируют подписаться
Мета Платформы Инк.,
Alphabet Inc.
Google и другие вводят настройки, которые позволяют пользователям отказаться от рекламы из определенных категорий.

Эти шаги направлены на устранение неравенства возможностей между маркетинговыми компаниями и потребителями в Интернете. Маркетологи, крупные цифровые платформы и компании, занимающиеся рекламными технологиями, в течение многих лет имели возможность точно ориентироваться на людей на основе их алгоритмически предполагаемых интересов, но потребителям по большей части не давали инструментов, чтобы попросить их остановиться.

Подписка на рассылку новостей

WSJ | CMO Today

CMO Today предоставляет самые важные новости дня для специалистов в области СМИ и маркетинга.

ПОДПИСАТЬСЯ

Это расстроило пользователей Интернета, особенно тех, у кого есть личные причины не желать видеть определенную рекламу, например, люди, перенесшие выкидыш и не желающие видеть рекламу детской одежды, люди, выздоравливающие от расстройств пищевого поведения. которые не хотят видеть рекламу диет, и трезвенники, которые не хотят видеть рекламу алкоголя.

«Зачем иметь инфраструктуру стоимостью в миллиарды долларов для целевой рекламы, если вы не можете сделать что-то простое, например сказать: «Пожалуйста, не нацеливайте на меня это?» — сказал он.

Итан Цукерман,
адъюнкт-профессор государственной политики Массачусетского университета в Амхерсте.

Профессор Цукерман избегает бурбона и любых напоминаний о нем с тех пор, как бросил пить в 2017 году. Он расстроился, когда в прошлом году в разделе «актуальные темы» его
Твиттер
фид, и он не мог их отключить, несмотря на способность Интернета нацеливать рекламу точнее, чем в любой другой среде до него.

Чтобы устранить этот парадокс, некоторые платформы готовятся предоставить пользователям больше контроля.

В июне TikTok позволил пользователям фильтровать свои каналы, чтобы не допускать видео, помеченных определенными словами и хэштегами, и в течение следующих нескольких месяцев компания планирует протестировать распространение этого фильтра и на рекламу. По словам представителя TikTok, это изменение поможет гарантировать, что контент рекламодателей будет доставлен аудитории, которой будет комфортно и интересно их рекламные объявления.

YourAdChoices тестирует переключатели, которые позволяют пользователям сообщать о своих рекламных предпочтениях нескольким рекламным сетям.

Фото:

Ваш выбор рекламы

Кроме того, YourAdChoices, кнопка которого также позволяет пользователям отказаться от маркетинга на основе их отслеживаемой онлайн-активности, тестирует настройку, которая в конечном итоге позволит пользователям ограничивать определенные категории рекламы на большинстве веб-сайтов.

Лу Мастриа,
исполнительный директор Альянса цифровой рекламы, некоммерческой организации, стоящей за YourAdChoices.

Эта функция, бета-версия которой планируется к концу года, позволяет пользователям нажимать всего одну кнопку, чтобы предупредить большинство компаний, занимающихся цифровой рекламой, о том, что они не хотят видеть определенный тип рекламы. — сказал г-н Мастриа. Пользователи также смогут указать, когда они заинтересованы в определенной категории.

Категории в тесте YourAdChoices включают деликатные темы, такие как диета и фитнес, семья и воспитание детей, азартные игры, алкоголь и табак, а также продукты и услуги, которые пользователи могут просто не найти на рынке, такие как бытовая электроника, рабочие места и автомобили.

По словам г-на Мастриа, эта функция была разработана для повышения доверия потребителей и повышения прозрачности цифровой рекламы.

«Мой рекламный центр» Google позволит пользователям запрашивать больше или меньше рекламы из определенных отраслей или на деликатные темы.

Фото:

Google

«Это отрасль, которая сделала много попыток на этих фронтах, — сказал он, — поэтому возможность указывать на такие вещи, как этот новый пользовательский опыт, — невероятно мощная вещь».

Тест следует за развертыванием аналогичных функций из
Снап Инк.,
Meta и Google, все из которых за последние пять лет представили пользовательские настройки, которые можно переключать, чтобы «видеть меньше» рекламы из некоторых категорий, включая алкоголь и азартные игры.

Компании говорят, что используют этот язык, потому что не могут гарантировать, что все объявления из определенной категории будут заблокированы из-за возможных ошибок и неясностей в категоризации объявлений при их загрузке.

Google в мае заявила, что расширит концепцию, представив «Мой рекламный центр», центр настроек, который позволяет пользователям запрашивать больше или меньше определенных категорий рекламодателей в зависимости от их интересов, а также их чувствительности. Компания планирует развернуть эту функцию в конце этого года, начиная с продуктов YouTube, Search и Discover.

Отказ от отказа

Предоставление потребителям возможности указывать свои интересы и чувства также приносит пользу платформам и издателям: они могут сообщить рекламодателям, что меньше рискуют потратить деньги впустую, преследуя не тех потребителей, сказал

Ана Миличевич,
руководитель и соучредитель Sparrow Advisers, консалтинговой фирмы по управлению, специализирующейся на рекламных технологиях.

«В их интересах показать, что они работают над улучшением экосистемы», — сказала она. «Я не думаю, что это потребительская функция, я думаю, что она нацелена на рекламодателей».

Но пока не все платформы предоставляют средства управления потребительской рекламой.

Spotify, например, не предлагает покупателям переключателя для отказа от определенных маркетинговых категорий в своем рекламном продукте. Представитель компании сказал, что это дает пользователям возможность сообщать о рекламе, «но в будущем это также может включать в себя предоставление пользователям большего контроля над конкретной рекламой, которую они видят и слышат в приложении».

Для профессора Цукермана, профессора государственной политики, единственной платформой, которую он хотел бы предоставить ему для отключения рекламы алкоголя, является Twitter. Он использует блокировщик рекламы в своем браузере, поэтому он не видит много рекламы в Интернете в целом, но реклама, размещенная в «продвижении трендов» в Твиттере, кажется невосприимчивой к его возможностям, сказал он.

«Я не только никогда не куплю этот продукт, но [рекламщики алкоголя] на самом деле причиняют мне определенный вред», — сказал он. «Это просто полный провал ценностного предложения интернет-рекламы».

Представитель Twitter заявила, что компания не работает над тем, чтобы позволить пользователям отказаться от определенных категорий рекламодателей.

Напишите Кэти Дейтон по адресу [email protected]

Copyright © 2022 Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены. 87990cbe856818d5eddac44c7b1cdeb8

Появилось в печатном издании от 18 августа 2022 г. под заголовком «Рекламные технологии предлагают потребителям новые возможности».

Интернет-маркетинг — предприниматель

Маркетинг

6 маркетинговых показателей, которые должен отслеживать каждый бизнес

Аурия Мур

17 мая 2022 г.

Социальные медиа

5 причин, по которым всем предпринимателям сегодня нужен подкаст

Джули Локун, JD

6 сентября 2022 г.

Маркетинг

Метавселенная и цифровые аватары: будущее коммуникаций и брендинга?

Марина Андерсон

8 сентября 2022 г.

ent-o Для подписчиков

Что будущее маркетинга означает для вашего бизнеса

Джон Бойтнотт

26 сент. 2022 г.

Маркетинг

Пришло время серьезно относиться к мемам. 5 стратегий включения мемов в вашу маркетинговую стратегию.

Денис Литвинов

22 сент. 2022 г.

Маркетинг

Вы занимаетесь маркетингом или манипулируете? Давай выясним.

Саба Текле

20 сентября 2022 г.

Маркетинг

9 советов по успешному продвижению вашего бизнеса

Стратегический маркетинг является ключом к успеху организации. Это включает в себя понимание потребностей ваших клиентов и того, как их можно удовлетворить, используя различные рекламные средства и методы визуализации.

Кристофер Массимин

19 сент. 2022 г.

Маркетинг

4 стратегии контент-маркетинга, которые вы должны использовать в 2023 году

Придерживаясь нескольких простых правил, вы сможете сохранить свою стратегию контент-маркетинга и ваш бренд на вершине.

Адам Петрилли

9 сентября 2022 г.

Восстановление данных

Как следует оптимизировать брендированные ключевые слова?

Должны ли вы оптимизировать ключевые слова и фразы, непосредственно связанные с вашими торговыми марками и включающие их?

Тимоти Картер

9 сентября 2022 г.

Восстановление данных

4 причины, по которым ваш бизнес должен работать с SEO-агентством

Наем SEO-агентства имеет решающее значение для роста присутствия вашего бизнеса в Интернете.

Александр Томас

8 сентября 2022 г.

Маркетинг

Метавселенная и цифровые аватары: будущее коммуникаций и брендинга?

Идея цифрового аватара довольно популярна в различных отраслях. Компании могут извлечь выгоду, используя цифровые аватары как часть своего фирменного стиля.

Марина Андерсон

8 сентября 2022 г.

Социальные медиа

5 причин, по которым всем предпринимателям сегодня нужен подкаст

Подкастинг представит ваш бренд и бизнес более широкой аудитории, чем обычные методы рекламы.

Джули Локун, JD

6 сентября 2022 г.

ent-o Для подписчиков

Хотите нанять маркетолога? Вот почему вы должны подумать дважды.

Успешный маркетинг вашего бренда может быть проблемой. Наем маркетолога может показаться самым простым и разумным решением, но имейте в виду несколько вещей, прежде чем делать это.

Джон Бойтнотт

6 сентября 2022 г.

Уведомления

Ya hay fecha de lanzamiento для версии Netflix с объявлениями

Esta opción de suscripción, que tiene el objetivo de que los clientes de Netflix paguen menos, se probará solamente en algunos países.

Предприниматель в Испании

3 сентября 2022 г.

Брендинг

5 способов повысить узнаваемость бренда в трудные экономические времена

Узнаваемость вашего бренда может повыситься в трудные времена, если вы будете следовать этим пяти стратегиям маркетинга и брендинга.

Крис Д. Бентли

2 сентября 2022 г.

Маркетинг

7 рекламных стратегий для успешной рекламы во всплывающих окнах

Изучите самые эффективные типы всплывающей рекламы для увеличения конверсии. Узнайте, что больше всего нравится пользователям и что заставляет их уйти. Кроме того, узнайте, когда использовать разные типы в зависимости от типа вашего веб-сайта.

Скотт Бараделл

1 сентября 2022 г.

Маркетинг

3 фактора создания контента, которые помогут вам выделиться в Интернете

Создайте непревзойденный магнит ссылок, чтобы повысить авторитет вашего домена и повысить рейтинг.

Деннис Консорт

1 сентября 2022 г.

Брендинг

Нужна бизнес-вики? Вот 5 способов получить свой бренд в Википедии

Добавление в Википедию — отличный способ повысить авторитет вашего бренда, завоевать доверие потребителей и выделиться в своей области.

Адам Петрилли

1 сентября 2022 г.

Интернет-реклама как инструмент общественного здравоохранения и вербовки: сравнение различных кампаний в СМИ для повышения спроса на мероприятия по прекращению курения

1. Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) Курение сигарет среди взрослых — США, 1998 г. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2000 Oct 6;49(39):881–4. http://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm4939a1.htm. [PubMed] [Google Scholar]

2. Коэн С., Лихтенштейн Э., Прочаска Дж. О., Росси Дж. С., Гриц Э. Р., Карр С. Р., Орлеан С. Т., Шенбах В. Дж., Бинер Л., Абрамс Д. Развенчание мифов о самоотказе. Данные 10 проспективных исследований лиц, пытающихся бросить курить самостоятельно. Я психол. 1989 ноября; 44 (11): 1355–1365. doi: 10.1037/0003-066X.44.11.1355. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

3. Клинические рекомендации по лечению употребления табака и зависимости: отчет Службы общественного здравоохранения США. Группа рекомендаций по клинической практике употребления табака и зависимости, сотрудники и представители консорциума. ДЖАМА. 2000 г., 28 июня; 283 (24): 3244–54. doi: 10.1001/jama.283.24.3244. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

4. Коккинидес Вилма Э., Уорд Элизабет, Джемал Ахмедин, Тун Майкл Дж. Недостаточное использование средств для прекращения курения: результаты Национального опроса по вопросам здоровья, 2000 г. Am J Prev Мед. 2005 Январь; 28 (1): 119–22. doi: 10.1016/j.amepre.2004.09.007. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

5. Zhu S, Melcer T, Sun J, Rosbrook B, Pierce J P. Отказ от курения с посторонней помощью и без нее: популяционный анализ. Am J Prev Med. 2000 г., май; 18 (4): 305–11. doi: 10.1016/S0749-3797(00)00124-0. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

6. Гольдштейн М. Г., Ниаура Р., Вилли-Лессн С., ДеПью Дж., Итон С., Раковски В., Дубе С. Врачи, консультирующие курильщиков. Опрос населения о восприятии пациентами вмешательств по прекращению курения, проводимых медицинскими работниками. Arch Intern Med. 1997 23 июня; 157 (12): 1313–1319. doi: 10.1001/archinte.157.12.1313. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Пирс Джон П., Гилпин Элизабет А. Влияние безрецептурных продаж на эффективность фармацевтических средств для прекращения курения. ДЖАМА. 2002 г., 11 сентября; 288 (10): 1260–4. doi: 10.1001/jama.288.10.1260. http://jama.ama-assn.org/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=12215133. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

8. Thorndike Anne N, Biener Lois, Rigotti Nancy A. Влияние на прекращение курения перехода никотинзаместительной терапии на безрецептурный статус. Am J Общественное здравоохранение. 2002 март; 92(3):437–42. http://www.ajph.org/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=11867326. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

9. Абрамс Д. Б., Орлеан С. Т., Ниаура Р. С., Гольдштейн М. Г., Прочаска Дж. О., Велисер В. Интеграция индивидуального и общественного здравоохранения для лечения табачной зависимости в рамках управляемой медицинской помощи: Комбинированная модель ступенчатого ухода и подгонки. Энн Бехав Мед. 1996;18(4):290–304. doi: 10.1007/BF02895291. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

10. Глазго Р.Э., Фогт Т.М., Болес С.М. Оценка воздействия мероприятий по укреплению здоровья на общественное здоровье: структура RE-AIM. Am J Общественное здравоохранение. 1999 сент.; 89 (9): 1322–1327. http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pubmed&pubmedid=10474547. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

11. Stead LF, Lancaster T, Perera R. Консультирование по телефону для прекращения курения (Cochrane Review) Cochrane Database Syst Rev. 2006;3 CD002850. [PubMed] [Google Scholar]

12. Чжу Шу-Хонг, Андерсон Кристофер М., Тедески Гэри Дж., Росбрук Брэдли, Джонсон Синтия Э., Берд Майкл, Гутьеррес-Террелл Эльза. Доказательства реальной эффективности телефонной линии помощи курильщикам. N Engl J Med. 2002 г., 3 октября; 347 (14): 1087–9.3. doi: 10.1056/NEJMsa020660. http://content.nejm.org/cgi/pmidlookup?view=short&pmid=12362011&promo=ONFLNS19. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

13. Кобб Натан К., Грэм Аманда Л., Бок Бет С., Папандонатос Джордж, Абрамс Дэвид Б. Первоначальная оценка реальной интернет-системы отказа от курения. Никотин Тоб Res. 2005 г., апрель; 7 (2): 207–16. doi: 10.1080/14622200500055319. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

14. Эттер Жан-Франсуа. Сравнение эффективности двух интернет-программ по прекращению курения, адаптированных к компьютеру: рандомизированное исследование. J Med Internet Res. 2005;7(1):e2. дои: 10.2196/жмир.7.1.е2. http://www.jmir.org/2005/1/e2/ [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

15. Strecher Victor J, Shiffman Saul, West Robert. Рандомизированное контролируемое исследование созданной в Интернете компьютерной программы по прекращению курения в качестве дополнения к терапии никотиновым пластырем. Зависимость. 2005 г., май; 100 (5): 682–8. doi: 10.1111/j.1360-0443.2005.01093.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

16. Swartz LHG, Noell JW, Schroeder SW, Ary DV. Рандомизированное контрольное исследование полностью автоматизированной интернет-программы по прекращению курения. Тоб Контроль. 2006 г., февраль; 15 (1): 7–12. doi: 10.1136/tc.2003.006189. http://tc.bmjjournals.com/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=16436397. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

17. NIH State-of-the-Science Panel. Заявление на конференции Национального института здравоохранения о состоянии науки: употребление табака: профилактика, прекращение и контроль. Энн Интерн Мед. 2006 г., 5 декабря; 145 (11): 839–44. http://www.annals.org/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=16954353. [PubMed] [Google Scholar]

18. Национальная ассоциация по прекращению употребления табака, авторы. Инновации в формировании потребительского спроса на продукты и услуги для отказа от курения. Вашингтон, округ Колумбия: Академия развития образования; 2007. веб-сайт http://www.rwjf.org/files/publications/other/InnovationsinBuildingConsumerDemand.pdf. [Google Scholar]

19. Grilli R, Ramsay C, Minozzi S. Средства массовой информации: влияние на использование медицинских услуг. Кокрановская система базы данных, ред. 2002; 1 CD000389. [PubMed] [Google Scholar]

20. Ranney L, Melvin C, Lux L, McClain E, Morgan L, Lohr KN. Употребление табака: профилактика, прекращение и контроль. Research Triangle Park, Северная Каролина: RTI International; Июнь 2006 г. Публикация AHRQ № 06-E015. [Академия Google]

21. Хопкинс Д. П., Брисс П. А., Рикард С. Дж., Хустен С. Г., Каранде-Кулис В. Г., Филдинг Дж. Э., Алао М. О., МакКенна Дж. В., Шарп Д. Дж., Харрис Дж. Р., Вуллери Т. А., Харрис К. В. Целевая группа по профилактическим услугам на уровне сообщества. Обзоры фактических данных о мерах по сокращению употребления табака и воздействия табачного дыма в окружающей среде. Am J Prev Med. 2001 февраль; 20 (2 Дополнение): 16–66. doi: 10.1016/S0749-3797(00)00297-X. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

22. McDonald P W. Набор населения для участия в программах по отказу от курения: аналитический обзор коммуникационных переменных. Пред. мед. 1999 июня; 28 (6): 545–57. doi: 10.1006/pmed.1998.0479. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

23. Грэм Аманда Л., Бок Бет С., Кобб Натан К., Ниаура Рэймонд, Абрамс Дэвид Б. Характеристики курильщиков, охваченных и завербованных для участия в интернет-исследовании по прекращению курения: пример знаменателей . Никотин Тоб Res. 2006 г., декабрь; 8 Приложение 1 (1): S43–8. doi: 10.1080/14622200601042521. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Мэдден М. Проникновение и влияние Интернета. Вашингтон, округ Колумбия: Pew Internet & American Life Project; 2006. веб-сайт http://www.pewinternet.org/pdfs/PIP_Internet_Impact.pdf. [Google Scholar]

25. Фокс С. Цифровые подразделения. Вашингтон, округ Колумбия: Pew Internet & American Life Project; 2005. веб-сайт http://www.pewinternet.org/pdfs/PIP_Digital_Divisions_Oct_5_2005.pdf. [Google Scholar]

26. Министерство торговли США, авторы. Нация онлайн: как американцы расширяют использование Интернета. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство торговли США; 2002. веб-сайт http://www.ntia.doc.gov/ntiahome/dn/nationonline_020502.htm. [Google Scholar]

27. Pew Internet & American Life Project, авторы. Демография пользователей Интернета. Вашингтон, округ Колумбия: Pew Internet & American Life Project; 2007. веб-сайт http://www.pewinternet.org/trends/User_Demo_6.15.07.htm. [Google Scholar]

28. Фокс С. Информация о здоровье в Интернете. Вашингтон, округ Колумбия: Pew Internet & American Life Project; 2005. веб-сайт http://www.pewinternet.org/PPF/r/156/report_display.asp. [Академия Google]

29. Гласнер Дж. Яркая, целевая реклама подпитывает бум. Проводной. 2004 г., 28 апреля. Веб-сайт http://www.wired.com/techbiz/media/news/2004/04/63251?currentPage=2.

30. Holahan C. Реклама уходит по радио. Деловая неделя. 2006 г., 7 декабря. веб-сайт http://www.businessweek.com/technology/content/dec2006/tc20061207_485162.htm.

31. Линия разлома. Интернет-реклама превосходит оценки. Регистр. 2006 г., 29 сентября. веб-сайт http://www.theregister.co.uk/2006/09/29/internet_advertising_booms/

32. Грэм А.Л., Милнер П., Сол Дж., Дреер М., Пфафф Л. Повышение эффективности лечения отказа от курения за счет повышения потребительского спроса. Ежегодное собрание Общества поведенческой медицины; 21-24 марта 2007.2007. [Google Scholar]

33. Риган К. Интернет-реклама продолжает бурно развиваться. Время электронной коммерции. 2005 г., 27 сентября. Веб-сайт http://www.ecommercetimes.com/story/46381.html.

34. Опрос Walker J. Outsell прогнозирует сильный рост онлайн-маркетинга. Новости ДМ. 2006 14 февраля. веб-сайт http://www.dmnews.com/cms/dm-news/search-marketing/35704.html.

35. Боуэн Энн М., Хорват Кит, Уильямс Марк Л. Рандомизированное контрольное исследование профилактики ВИЧ через Интернет среди сельских МСМ. Медицинское образование Res. 2007 г., февраль; 22 (1): 120–7. doi: 10.1093/her/cyl057. http://her.oxfordjournals.org/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=16849391. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

36. Боуэн Энн, Уильямс Марк, Хорват Кейт. Использование Интернета для вербовки сельских МСМ для оценки риска заражения ВИЧ: вопросы выборки. СПИД Поведение. 2004 г., сен; 8 (3): 311–9.. doi: 10.1023/B:AIBE.0000044078.43476.1f. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

37. Булл С. Сальерс, Ллойд Л., Ритмайер С., Макфарлейн М. Набор и сохранение онлайн-выборки для вмешательства по профилактике ВИЧ среди мужчин, имеющих половые контакты с мужчины: проект Smart Sex Quest. Уход за СПИДом. 2004 г., ноябрь; 16 (8): 931–43. doi: 10.1080/09540120412331292507. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

38. Клауснер Дж. Д., Левин Д. К., Кент С. К. Интернет-сайты для профилактики сифилиса среди геев и бисексуальных мужчин. Уход за СПИДом. 2004 ноябрь;16(8):964–70. doi: 10.1080/09540120412331292471. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

39. Родс С. Д., Диклементе Р. Дж., Йи Л. Дж., Хергенратер К. С. Факторы, связанные с тестированием на гепатит С в выборке мужчин, имеющих половые контакты с мужчинами. Секс Трансм Дис. 2001 сен; 28 (9): 515–20. doi: 10.1097/00007435-200109000-00007. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

40. Фейл Эдвард Г., Ноэлл Джон, Лихтенштейн Эд, Боулз Шон М., Маккей Х. Гарт. Оценка интернет-программы по прекращению курения: уроки, извлеченные из пилотного исследования. Никотин Тоб Res. 2003 апр; 5 (2): 189–94. doi: 10.1080/1462220031000073694. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

41. Gordon Judith S, Akers Laura, Severson Herbert H, Danaher Brian G, Boles Shawn M. Успешные стратегии набора участников для онлайн-программы по прекращению употребления бездымного табака. Никотин Тоб Res. 2006 г., декабрь; 8 Приложение 1 (1): S35–41. doi: 10.1080/14622200601039014. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

42. Эттер Дж. Ф., Пернегер Т. В. Сравнение курильщиков сигарет, набранных через Интернет или по почте. Int J Эпидемиол. 2001 июнь; 30 (3): 521–5. дои: 10.1093/ije/30.3.521. http://ije.oxfordjournals.org/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=11416075. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

43. Лоуренс С., Хеннрикус Дебора Дж., Перри Шерил Л., Лейн Эмили Б., Клатт Коллин, Фарли Дана М., Блисс Робин Л., Паллонен Унто Э., Лэндо Гарри А., Элингер Эдвард П., Ахлувалия Джасджит С. Возможность проверки здоровья через Интернет для привлечения студентов колледжей к онлайн-вмешательству по прекращению курения. Никотин Тоб Res. 9 января 2007 г. Приложение 1 (1): S11–8. doi: 10.1080/14622200601083418. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

44. МакКлюр Дженнифер Б. , Грин Сара М., Визе Шерил, Джонсон Карин Э., Александр Гвен, Стречер Виктор. Интерес к онлайн-программе по прекращению курения и эффективные стратегии найма: результаты проекта «Бросить курить». J Med Internet Res. 2006;8(3):e14. doi: 10.2196/jmir.8.3.e14. http://www.jmir.org/2006/3/e14/ [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

45. Koo Malcolm, Skinner Harvey. Проблемы набора персонала через Интернет: тематическое исследование с неутешительными результатами. J Med Internet Res. 2005;7(1):e6. дои: 10.2196/жмир.7.1.е6. http://www.jmir.org/2005/1/e6/ [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

46. Энге Э. Таро поисковых систем: предсказание демографических данных. Часы поисковой системы. 2007 г., 10 октября. Веб-сайт http://searchenginewatch.com/showPage.html?page=3627252.

47. Кобб Натан К., Грэм Аманда Л. Характеристика интернет-искателей информации о прекращении курения. J Med Internet Res. 2006;8(3):e17. doi: 10.2196/jmir. 8.3.e17. http://www.jmir.org/2006/3/e17/ [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

48. Кернер Джон, Раймер Барбара, Эммонс Карен. Введение в специальный раздел о распространении: исследование распространения и распространение исследования: как мы можем сократить разрыв? Психология здоровья. 2005 г., сен; 24 (5): 443–6. doi: 10.1037/0278-6133.24.5.443. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

49. Shiffman Saul, Brockwell Sarah E, Pillitteri Janine L, Gitchell Joseph G. Индивидуальные различия в принятии лечения для прекращения курения: демографические характеристики и история курения. Наркотики Алкогольная зависимость. 2008 11 января; 93 (1-2): 121–31. doi: 10.1016/j.drugalcdep.2007.09.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

50. Шиффман С., Ди Марино М.Е., Суини С.Т. Характеристики селекторов никотинзаместительной терапии. Тоб Контроль. 2005 г., октябрь; 14 (5): 346–55. doi: 10.1136/tc.2004.009183. http://tc.bmjjournals.com/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=16183986. [Статья PMC бесплатно] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

51. Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) Использование табака среди взрослых — США, 2005 г. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2006 Oct 27;55( 42): 1145–1148. http://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm5542a1.htm. [PubMed] [Академия Google]

52. Паттен Кристи А., Петерсен Ларра Р., Брокман Табета А., Гербер Трейси, Оффорд Кеннет П., Эбберт Джон О., Хьюз Кристин А., Декер Пол А., Беддоу Кармен, Пьян Карин, Куигг Стефани, Бонесс Джинни. Разработка вмешательства по телефону для лиц, оказывающих поддержку, чтобы помочь курильщикам бросить курить. Психологическое здоровье Мед. 2008 г., январь; 13 (1): 17–28. doi: 10.1080/13548500701203458. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

53. Mudde A N, de Vries H, Strecher V J. Экономическая эффективность методов отказа от курения: сравнение яблок с апельсинами? Пред. мед. 1996;25(6):708–16. doi: 10.1006/pmed.1996.0110. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

54. Шипли Р. Х., Хартвелл Т. Д., Остин В. Д., Клейтон А. С., Стэнли Л. С. Общественные конкурсы по прекращению курения в испытании COMMIT: отношение участия к затратам. Испытания общественного вмешательства. Пред. мед. 1995 г., май; 24 (3): 286–92. doi: 10.1006/pmed.1995.1046. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

55. McIntosh S, Ossip-Klein DJ, Spada J, Burton K. Стратегии найма и успех в исследовании по прекращению курения в нескольких округах. Никотин Тоб Res. 2000 авг; 2 (3): 281–4. doi: 10.1080/14622200050147556. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

56. Boyle Raymond G, Enstad Chris, Asche Stephen E, Thoele Merry J, Sherwood Nancy E. Оценка стратегий и затрат на привлечение потребителей бездымного табака. Поведение наркомана. 2007 г., декабрь; 32 (12): 3088–92. doi: 10.1016/j.addbeh.2007.06.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

57. Harris Kari Jo, Ahluwalia Jasjit S, Catley Delwyn, Okuyemi Kolawole S, Mayo Matthew S, Resnicow Ken. Успешное привлечение меньшинств к клиническим испытаниям: проект Kick It at Swope. Никотин Тоб Res. 2003 г., август; 5 (4): 575–84. doi: 10.1080/1462220031000118540. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

58. Глазго Рассел Э., Грин Лоуренс В., Клегес Лиза М., Абрамс Дэвид Б., Фишер Эдвин Б., Гольдштейн Майкл Г., Хейман Лаура Л., Окейн Джудит К., Орлеан С. Трейси. Внешняя валидность: нам нужно делать больше. Энн Бехав Мед. 2006 апр; 31 (2): 105–8. doi: 10.1207/s15324796abm3102_1. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

59. Keppel G, Wickens TD. Дизайн и анализ: Справочник исследователя, 4-е издание. Река Аппер-Сэдл, Нью-Джерси: Прентис-холл; 2004. С. 130–148. [Google Scholar]

60. Коллинз Линда М., Мерфи Сьюзан А., Наир Виджай Н., Стречер Виктор Дж. Стратегия оптимизации и оценки поведенческих вмешательств. Энн Бехав Мед. 2005 г., август; 30 (1): 65–73. дои: 10.1207/s15324796abm3001_8. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Что такое интернет-реклама: основные сведения

1. Главная страница
2. Библиотека
3. Маркетинг
4. E — Маркетинг
5. Что такое интернет-реклама: базовое понимание

Менеджеры по маркетингу повторяют свои уроки маркетинга, поскольку мир и рынки изменились благодаря электронной коммерции. Традиционные теории больше не актуальны и не достаточны, поскольку люди начали переходить на онлайн-покупки. Конечно, по сравнению с традиционными способами покупки товаров онлайн-покупки составляют лишь небольшой процент от общего объема торговли. Однако с годами тенденция онлайн-покупок растет, и в ближайшие годы она, безусловно, будет наверстывать упущенное и расти быстрее.

Компании быстро осознают необходимость наличия плана электронного маркетинга. Независимо от того, решит ли Организация предложить своим клиентам онлайн-бизнес или продолжит использовать существующие каналы продаж, факт остается фактом: у нее нет другого выбора, кроме как присутствовать в сети . Когда клиент ищет информацию о конкретном продукте или бизнесе, которым занимается Организация, важно, чтобы Организация или торговая марка были представлены и фигурировали в списке при поиске и просмотре клиентами.

Большие и малые организации нуждаются в том, чтобы их присутствие в сети ощущалось. Следуя простой логике, если ваши клиенты находятся в Интернете, то и ваша организация тоже должна быть в Интернете. Другими словами, мы вполне можем сказать, что у предприятий нет другого выбора, кроме как быть там, где есть клиенты.

При разработке стратегии или маркетингового плана большое внимание уделяется стратегии рекламы и продвижения бизнеса. В текущем сценарии необходимо интегрировать электронную рекламу наряду с обычной рекламой . Опять же, независимо от того, предлагает ли Компания продавать через Интернет или нет, реклама новейших продуктов и появление в новостях становится необходимостью. Возникает необходимость детально проработать план рекламы и продвижения, включая традиционные средства массовой информации, а также интернет-СМИ, и посмотреть, как синхронизировать все средства массовой информации для достижения наилучших результатов. Нынешняя тенденция, за которой следует широкая публика, похоже, заключается в том, что они смотрят рекламу через различные средства массовой информации, такие как телевидение, печатная реклама и т. д., и для получения дополнительной информации они, как правило, посещают веб-сайт компании для получения более подробной информации. Любой, кто находится в Интернете, непреднамеренно имеет тенденцию использовать Интернет для получения дополнительной информации по предмету его или ее интереса. Поэтому в случае компаний, проводящих крупные рекламные кампании с использованием других средств массовой информации, необходимо одновременно размещать рекламу даже в Интернете и предлагать больше информации о продуктах и ​​продажах в Интернете.

Если автомобильная компания выводит на рынок новую модель, недостаточно просто опубликовать новость со всеми подробностями в газете. Люди, которые хотят купить новую машину, скорее всего, увидят объявление в газете, но сразу же заглянут в Интернет, чтобы увидеть более подробную информацию. В таких случаях полезно, чтобы вся информация об автомобиле была доступна на веб-сайте. Все те, кто заходит на сайт, чтобы посмотреть на автомобиль, являются потенциальными клиентами. Маркетинг может подобрать и развить эти лиды дальше. Должна быть возможность для заинтересованных клиентов инициировать запрос на продажу или какой-либо подобный процесс, с помощью которого клиент может быть привлечен к дальнейшему обсуждению.

Помогает менеджерам продумать и понять концепцию рекламы в Интернете и сравнить ее с традиционными способами. Интернет-реклама может предоставить много информации о поведении клиента, его требованиях и его отзывах, помимо возможности количественной оценки размера рынка и других характеристик рынка.

Подводя итог, организации должны признать и адаптировать интернет-рекламу как часть общей рекламной и рекламной кампании. Понимание интернет-рекламы, ее эффективности, охвата и результатов такой онлайн-рекламы необходимо для того, чтобы лица, принимающие решения, могли строить свои маркетинговые стратегии.

• SEO и поисковый маркетинг
• Данные поиска и стратегия электронного маркетинга
• E Потребности бизнеса E Организация
• Платный или обычный поиск
• Ожидания клиентов и онлайн-маркетинг

Посмотреть все статьи

Авторство/Ссылки — Об авторе(ах)

Статья написана Prachi Juneja и проверена Management Study Guide Content Team . В группу MSG Content входят опытные преподаватели, специалисты и профильные эксперты. Мы являемся сертифицированным поставщиком образовательных услуг по стандарту ISO 2001:2015 . Чтобы узнать больше, нажмите «О нас». Использование этого материала бесплатно для целей обучения и образования. Укажите авторство используемого контента, включая ссылки на ManagementStudyGuide.com и URL-адрес страницы контента.

E — Маркетинг

next

Интернет-реклама – Новости, исследования и анализ – The Conversation – стр. 1

Показано 1 — 20 из 74 статей

Ашкар Дэйв / Unsplash

6 сентября 2022 г.

Николас Кара, Университет Квинсленда ; Эйми Браунбилл, Университет Квинсленда, ; Эми Шилдс Добсон, Кертинский университет, ; Брейди Робардс, Университет Монаша, ; Дэниел Ангус, Квинслендский технологический университет, ; Киа Хоукер, Университет Квинсленда ; Лорен Хейден, Квинслендский университет, , и Сюэ Ин Тан, Квинслендский технологический университет,

Согласно новому отчету, ни одна из основных цифровых платформ не позволяет публике видеть, какую рекламу они размещают и как она нацелена.

Google

3 мая 2022 г.

Дэниел Ангус, Квинслендский технологический университет, ; Аксель Брунс, Квинслендский технологический университет, , и Эсан Деган, Квинслендский технологический университет,

От информации о голосовании до пикантных шуток, на этих выборах политическая онлайн-реклама распространена как никогда раньше.

Момент триумфа Илона Маска — это момент неуверенности в будущем одной из ведущих мировых платформ социальных сетей.

AP Photo/Джон Раукс

25 апреля 2022 г.

Анджана Сусарла, Мичиганский государственный университет,

Твиттер в большей степени, чем другие платформы социальных сетей, способствует обсуждению событий в режиме реального времени по мере их развития. Это может измениться теперь, когда Маск получил контроль над компанией.

Twitter, возможно, не любимец Уолл-стрит, но он занимает уникальное место в ландшафте социальных сетей.

AP Photo/Ричард Дрю

15 апреля 2022 г.

Анджана Сусарла, Мичиганский государственный университет,

Твиттер в большей степени, чем другие платформы социальных сетей, способствует обсуждению событий в режиме реального времени по мере их развития. Ситуация может измениться, если Маск получит контроль над компанией.

Примеры «плохой рекламы», найденные в Интернете: кликбейтные статьи, потенциально нежелательные программы, чудодейственные добавки для похудения, отвратительные изображения и инвестиционные предложения.

Скриншот Эрика Цзэна

13 апреля 2022 г.

Эрик Цзэн, Вашингтонский университет,

Сочетание объема, технологий и финансовых потребностей открыло двери для неряшливой и опасной рекламы на уважаемых веб-сайтах.

Австралийская обсерватория рекламы расследует, как таргетированная онлайн-реклама влияет на аборигенов и жителей островов Торресова пролива.

ГеттиИзображения

17 октября 2021 г.

Бронвин Карлсон, , Университет Маккуори, , и Марк Андреевич, , Университет Монаш, .

Таргетированная онлайн-реклама позволяет недобросовестным рекламодателям оставаться незамеченными. История показывает необходимость публичной подотчетности.

AP Photo/Jon Elswick (Фото опубликовано членами комитета по разведке Палаты представителей США)

1 октября 2021 г.

Марк Андреевич, Университет Монаша ; Абдул Карим Обейд, Квинслендский технологический университет, ; Дэниел Ангус, Квинслендский технологический университет, , и Джин Берджесс, Квинслендский технологический университет,

В одном из прошлых примеров Facebook разрешил рекламу с таргетингом на «еврейоненавистников». Новая австралийская инициатива будет собирать данные о ее сомнительной адресной рекламе ближе к дому.

Герд Альтманн/Pixabay

30 сентября 2021 г.

Дэвид Таффли, Университет Гриффита,

Каждый раз, когда вы посещаете страницу с рекламой, за кулисами начинается автоматический рекламный аукцион, на котором участник, предложивший самую высокую цену, получает шанс предложить вам свой продукт.

Шаттерсток

1 сентября 2021 г.

Мохиуддин Ахмед, Университет Эдит Коуэн и Пол Хаскелл-Доуленд, Университет Эдит Коуэн

Больше рекламы и «умные» поисковые алгоритмы меняют работу Google.

Амр Альфики/AP

28 апреля 2021 г.

Пол Хаскелл-Доуленд, Университет Эдит Коуэн и Николай Хэмптон, Университет Эдит Коуэн

Новейшая операционная система Apple для iPhone позволяет отказаться от отслеживания ваших онлайн-привычек с помощью приложений, которые вы используете. Это большая часть бизнес-модели Facebook, но не ждите революции в области конфиденциальности.

Капля чернил/Shutterstock

8 марта 2021 г.

Эрке Бойтен, Университет Де Монфор

Переход Google к «профилированию» считается благом для конфиденциальности, но это также и стратегический поворот.

Мик Цикас / AAP

25 января 2021 г.

Тим Дуайер, 9 лет0526 Университет Сиднея

Титаны интернет-рекламы не хотят, чтобы их заставляли придавать ценность ссылкам на новости.

Instagram побуждает вас общаться с вещами так же, как и с другими людьми.

Пануват Дангсунгноен/EyeEm через Getty Images

28 декабря 2020 г.

Назанин Андалиби, Мичиганский университет,

Кнопка «Магазин» в Instagram сигнализирует о растущей коммодификации человеческого взаимодействия в социальных сетях.

Политическая онлайн-реклама в основном пытается мобилизовать существующих сторонников кандидатов.

AP Photo/Стив Руарк

29 октября 2020 г.

Дженнифер Стромер-Галли, Сиракузский университет,

Пока что Трамп и Байден тратят деньги на Facebook и Instagram примерно с той же скоростью, что и Трамп и Хиллари Клинтон в 2016 году9.0003

Новая проблема азартных игр?

Парилов

1 октября 2020 г.

Раффаэлло Росси, Бристольский университет, и Агнес Нэрн, Бристольский университет,

Киберспорт становится золотой жилой для букмекерских компаний. Новое исследование показывает, как их онлайн-реклама привлекает детей.

Аластер Грант / AP

10 сентября 2020 г.

Джеймс Миз, Университет RMIT

Рекламные кампании Facebook и Google против новых правил Австралии в отношении СМИ показывают, что они обеспокоены тем, что другие страны последуют их примеру.

Шаттерсток

2 сентября 2020 г.

Дэмиен Спрай, Университет Южной Австралии

Кажется, код слишком упрощает то, как новостному контенту на крупных цифровых платформах следует присваивать коммерческую ценность.

7 июля 2020 г.

Дэн Фастнедж, Оклендский технологический университет,

Кампания правительства Новой Зеландии «Держите это в сети» стала вирусной, так в чем же секрет ее успеха?

Книжная полка в подвале Джо Байдена стала привычным фоном для его предвыборных видеороликов.

Фото JoeBiden.com через Getty Images

13 мая 2020 г.

Дженнифер Стромер-Галли, Сиракузский университет,

В течение многих лет политические деятели совершенствовали свое использование огромного количества интернет-платформ социальных сетей, веб-сайтов и цифровых инструментов.

По данным маркетинговой компании Morning Consult, целых 12% населения в возрасте от 13 до 38 лет считают себя влиятельными людьми.

www.shutterstock.com

17 ноября 2019 г.

Наталья Салдана, RMIT University

Все больше детей и взрослых хотят влиять на социальные сети. Лучше бы они стремились стать космонавтами.

Ведущие участники

1. Дэвид Взгляд

   Директор UWA Center for Software Practice, Университет Западной Австралии

2. Дэниел Ангус

   Профессор цифровых коммуникаций Квинслендского технологического университета

3. Эндрю Макстей

   Профессор цифровой жизни Бангорского университета

4. org/Person»>

   Аксель Брунс

   Профессор Квинслендского технологического университета

5. Дэвид Таффли

   Старший преподаватель прикладной этики и кибербезопасности, Университет Гриффита

6. Эрке Бойтен

   Профессор кибербезопасности, Школа компьютерных наук и информатики, Университет Де Монфор

7. Бенджамин Дин

   Научный сотрудник по кибербезопасности и управлению Интернетом, Школа международных и общественных отношений, Колумбийский университет

8. org/Person»>

   Виктор Пикард

   Адъюнкт-профессор коммуникаций Пенсильванского университета

9. Дженнифер Стромер-Гэлли

   Профессор информационных исследований Сиракузского университета

10. Анджана Сусарла

    Профессор информационных систем Мичиганского государственного университета

11. Пол Хаскелл-Доуленд

    Профессор практики кибербезопасности, Университет Эдит Коуэн

12. Марк Андреевич

    Профессор Школы медиа, кино и журналистики Университета Монаша, Университет Монаша

13. org/Person»>

    Николас Кара

    Адъюнкт-профессор цифровых медиа, Университет Квинсленда

14. Джим Макнамара

    Заслуженный профессор общественных коммуникаций Сиднейского технологического университета.

15. Эндрю Хьюз

    Преподаватель, Исследовательская школа менеджмента, Австралийский национальный университет

Более

Цифровая реклама на основе данных: преимущества и риски онлайн-поведенческой рекламы

Реферат

Цель

Исследование направлено на изучение того, как можно убедить людей совершать покупки с помощью повторяющихся и персонализированных сообщений. В частности, исследование предлагает структуру потенциальных преимуществ и рисков онлайн-поведенческой и управляемой данными цифровой рекламы (OBA), которая может помочь исследователям и практикам лучше понять покупательское поведение в условиях розничной торговли в Интернете. Кроме того, исследование фокусируется на роли соображений конфиденциальности в том, что касается избегания или принятия OBA.

Дизайн/методология/подход

Авторы применяют подход моделирования структурными уравнениями (SEM) с методом частичной регрессии наименьших квадратов (PLS) для проверки гипотез исследования с помощью данных, поступающих из структурированного вопросника.

Findings

OBA — спорный вид рекламы, вызывающий противоположные реакции с точки зрения потребителей. В частности, принятие OBA положительно связано с актуальностью, полезностью и доверием к персонализированной рекламе, в то время как намерение избегать персонализированной рекламы строго связано с проблемами конфиденциальности. Следовательно, принятие и избегание поведенческой рекламы повлияло на намерение кликнуть по объявлению и поведенческое намерение, которые имеют решающее значение для успеха цифровой рекламы, основанной на данных.

Оригинальность/ценность

Предыдущие исследования привели к сложным теоретическим основам, которые объясняют предшественники поведенческой рекламы, фокусируясь только на этических вопросах в маркетинге, на эффективности одной кампании поведенческой рекламы или на том, как создать успешную рекламную кампанию. Однако ни одно исследование не фокусируется на предполагаемом или фактическом поведении покупателей. В частности, заполняя пробел в существующей литературе, наше исследование применяет подход SEM для выявления как преимуществ, так и рисков, а также предпосылок фактического поведения людей с точки зрения реальных покупок, продвигаемых OBA.

Ключевые слова

• Поведенческая интернет-реклама
• Цифровая реклама
• Реклама на основе данных
• Персонализированная реклама
• Конфиденциальность
• Поведенческое намерение

Цитата

Айолфи С. , Беллини С. и Пеллегрини Д. (2021 г.), «Цифровая реклама на основе данных: преимущества и риски поведенческой онлайн-рекламы», International Journal of Retail & Distribution Management , Vol. 49 № 7, стр. 1089-1110. https://doi.org/10.1108/IJRDM-10-2020-0410

Издатель

:

Изумруд Паблишинг Лимитед

Copyright © 2021, Симона Айолфи, Сильвия Беллини и Давиде Пеллегрини

Лицензия

Опубликовано Emerald Publishing Limited. Эта статья опубликована в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution (CC BY 4.0). Любой может воспроизводить, распространять, переводить и создавать производные работы на основе этой статьи (как в коммерческих, так и в некоммерческих целях) при условии полной ссылки на оригинальную публикацию и авторов. С полными условиями этой лицензии можно ознакомиться по адресу http://creativecommons.org/licences/by/4.0/legalcode

.

Введение

По данным eMarketer, в 2020 году расходы на цифровую рекламу в мире увеличатся на 2,4% по сравнению с 2019 годом и достигнут суммы в 332,84 млрд долларов, что на 36,11 млрд долларов меньше, чем допандемический прогноз (eMarketer, 2020). Однако на него приходится около половины мировых расходов на рекламу, а в некоторых странах, включая Великобританию (Великобританию), Китай, Норвегию, Канаду, Соединенные Штаты Америки (США) и Нидерланды, цифровая реклама уже стала основным средством рекламы. . С другой стороны, в таких странах, как Латинская Америка и Юго-Восточная Азия, инвестиции по-прежнему задерживаются, и поэтому преобладают традиционные методы (eMarketer, 2019).).

Недавние разработки в области технологий онлайн-отслеживания и профилирования изменили способ общения с людьми, и особенно с клиентами, позволяя осуществлять процесс таргетинга и персонализации в режиме реального времени, пока пользователь просматривает Интернет (Moore et al. , 2015; Sinclair , 2016). В этом смысле технология позволяет фирмам ориентироваться на потребителей на основе их общих интересов благодаря анализу редакционного содержания веб-страницы, на которой будет отображаться реклама (Goldfarb and Tucker, 2011). Таким образом, для персонализации и таргетирования рекламы фирмы могут использовать данные, собранные посредством онлайн-поведения пользователей. Исследователи идентифицируют это явление как так называемое онлайн-поведенческая реклама (OBA). В литературе существует несколько определений OBA, но все они определяют две общие характеристики: мониторинг и отслеживание поведения потребителей в Интернете и использование собранных данных для таргетированной рекламы (Boerman et al. , 2017; Varnali, 2019). . Этот инновационный тип рекламы основан на отслеживании пользователей с целью получения информации об их потенциальных интересах и передачи актуальной и персонализированной рекламы, связанной как с предпочтениями пользователей, так и с их поведением в Интернете.

Теоретическая основа исследований поведенческих расстройств сильно фрагментирована. Многие исследования сосредоточены на эффектах OBA и на том, как измерить принятие и сопротивление OBA (McDonald and Cranor, 2010; Ur et al. , 2012; Smit et al. , 2014; Boerman et al. ). , 2017). Однако мнения об OBA расходятся. В частности, исследования показывают, что OBA характеризуется постоянным контрастом между преимуществами и рисками.

Что касается преимуществ, OBA делает рекламу более релевантной для потребителей, которые, увидев релевантную и персонализированную рекламу для них, с меньшей вероятностью избегают рекламы (McDonald and Cranor, 2010; Ur и др. , 2012). И наоборот, что касается рисков, люди рассматривают сбор и использование персональных данных как агрессивную тактику, которая приводит к росту негативного восприятия с точки зрения потери конфиденциальности (Ur et al. , 2012; Smit et al. и др. , 2014; Мур и др. , 2015; Фелан и др. , 2016; Саммерс и др. , 2016; Варнали, 2019).

Согласно этическим проблемам маркетинга, изучаемым теорией приобретения-транзакции (Baek and Morimoto, 2012), вероятность того, что потребитель купит продукт или услугу, зависит от сравнения предполагаемых выгод и предполагаемых рисков и затрат (Baek and Morimoto, 2012; Plangger and Montecchi, 2020). Этот процесс относится к так называемому исчислению конфиденциальности , описанному как рациональный анализ баланса между выгодами и затратами на раскрытие персональных данных фирме (Culnan and Armstrong, 1999; Plangger and Montecchi, 2020). Точно так же теория социального обмена (Emerson, 1976) предполагает, что люди оценивают социальный обмен с точки зрения затрат и вознаграждений. Таким образом, люди изменят свое поведение и будут участвовать в социальных обменах только тогда, когда вознаграждение превысит затраты (Шуман и др. , 2014). Поэтому становится крайне важным понять, как и в какой мере потребители оценивают как преимущества OBA, так и связанные с ними затраты, чтобы принять или избежать их. Следовательно, принятие или отказ от OBA повлияет на фактическое покупательское поведение потребителя.

Исследование направлено на изучение того, как людей можно убедить приобрести продукт или услугу с помощью персонализированных сообщений. В частности, в работе делается попытка разработать модель структурного уравнения, которая может помочь исследователям и практикам лучше понять покупательское поведение в условиях розничной торговли в Интернете с точки зрения потенциальных преимуществ и рисков онлайн-поведенческой и управляемой данными цифровой рекламы.

Статья организована следующим образом. Во-первых, представлен обзор литературы об онлайн-поведенческой рекламе и факторах, влияющих на цифровую рекламу, основанную на данных. Во-вторых, мы представляем наши гипотезы, которые приводят к нашей концептуальной основе OBA и используемой методологии. Затем мы представляем и обсуждаем наши выводы. Наконец, последние два раздела посвящены выводам и последствиям, ограничениям и будущим направлениям.

Теоретическая основа

Традиционная реклама долгое время считалась разновидностью убеждающей рекламы, направленной на изменение привычек людей. Однако реклама — очень динамичная область, которая будет продолжать развиваться (Taylor and Carlson, 2021). Интернет и новые медиа изменили привычки людей и то, как они взаимодействуют с рекламными сообщениями, что привело к новому определению рекламы Керром и Ричардсом (2020). Как представлено в обзоре рекламы Тейлора и Карлсона (2021), появилось новое определение рекламы, данное Керром и Ричардсом (2020): «реклама — это платная, принадлежащая и зарабатываемая опосредованная коммуникация, активируемая узнаваемым брендом и имеющая намерение убедить потребителю внести некоторые когнитивные, аффективные или поведенческие изменения сейчас или в будущем». Авторы заявили, что цифровой рост позволяет разрушить традиционную рекламу, что приводит к пяти основным последствиям: «(1) изменения в расширении прав и возможностей потребителей и подключении; (2) многоплатформенное потребление медиа и включение платных, собственных и заработанных медиа в рекламные решения; (3) изменения в рекламной практике; (4) нормативные требования глобального рынка; и (5) значение и масштабы рекламных исследований» (Керр и Ричардс, 2020).

Таким образом, цифровые технологии и цифровая среда трансформировали путь клиента и быстро меняют среду, в которой работают фирмы, уменьшая информационную асимметрию между покупателями и продавцами, а также изменяя общие маркетинговые стратегии (Wedel and Kannan, 2016; Kannan , 2017). По этим причинам фирмы в настоящее время оспаривают новую перспективу цифрового маркетинга, определенную Американской ассоциацией маркетинга (AMA) как набор «действий, институтов и процессов, облегчаемых цифровыми технологиями для создания, коммуникации и предоставления ценности для клиентов и других заинтересованных сторон». -держатели» [1] . Еще одно интересное определение цифрового маркетинга предложено Веделем и Каннаном (2016) и Каннаном (2017), которые назвали цифровой маркетинг «адаптивным технологическим процессом, с помощью которого фирмы сотрудничают с клиентами и партнерами для совместного создания, коммуникации, предоставления и поддерживать ценность для всех заинтересованных сторон». По мнению авторов, цифровой маркетинг — это не только маркетинг продуктов и услуг с использованием цифровых точек соприкосновения, но он описывает процесс использования цифровых технологий для привлечения клиентов и формирования потребительских предпочтений, продвижения брендов, удержания клиентов и увеличения продаж (Ведель и Каннан, 2016; Каннан, 2017). Для более глубокого понимания тем, связанных с цифровым маркетингом, см. работу, предложенную Каннаном (2017) о структуре исследований в области цифрового маркетинга, в которой авторы освещают некоторые вопросы исследования цифровой среды, чтобы сохранить обзор существующих работ в области цифровых технологий. маркетинга, а также выявить пробелы, существующие в литературе по маркетингу, и предложить новые темы для исследования (Kannan, 2017). Таким образом, что касается цифровой среды, возникла новая парадигма, которая привела к революции в том, как компании действуют с точки зрения инвестиций, продвижения и измерений (Wedel and Kannan, 2016; Kannan, 2017).

С одной стороны, новая парадигма, известная как «Реклама 3.0», характеризуется трансформацией понятия ценности, которое относится к психологическим аспектам и характеристикам опыта и отношений, а не к ее экономической полезности. Согласно Mardegan et al. (2016), Реклама 3.0 характеризуется окончанием центральной роли продукта как двигателя операционного маркетинга, и компания сосредотачивается не только на определении и разработке продукта, но и на субъективном и социальном опыте взаимодействия с потребителем. продукта и связанных с ним возможностей. Это приводит к тому, что реклама фокусируется не на качестве и цене продукта, а на опыте использования продукта, которым затем делится собственная социальная сеть (Mardegan 9).0526 и др. , 2016).

С другой стороны, Реклама 3.0 характеризуется продолжающейся технологической эволюцией, которая дает компаниям возможность управлять новыми инструментами, которые позволяют им лучше понимать людей и общаться с ними, а также измерять результаты рекламы и окупаемость инвестиций (Mardegan et и др. , 2016). Поскольку новые технологии позволяют компаниям определять свою целевую аудиторию, а также отслеживать и собирать данные о поведении отдельных лиц, новые рекламные объявления более настраиваемы и привлекательны, а также лучше приспособлены для понимания поведения и намерений потребителей. Кроме того, в прошлом эффективность вложений в традиционную рекламу была неизвестна, поскольку покупалось место, не зная, привлекло ли оно внимание и сколько людей. И наоборот, цифровая реклама ориентирована на данные и эффективность, то есть ей удается получать данные, которые позволяют конкретным образом измерить эффективность кампании и оптимизировать ее с течением времени (Бреттель 9).0526 и др. , 2015; Гхош и Тодри, 2015 г.; Мардеган и др. , 2016). Онлайн-клики, обмен сообщениями, сарафанное радио (WOM), данные о транзакциях и местоположении значительно снизили переменные затраты на сбор данных, что привело к беспрецедентным объемам данных, которые Ведель и Каннан (2016) назвали «нефтью» цифровой экономики. Ведель и Каннан (2016) в своей работе обобщили развитие аналитики на основе данных в маркетинге посредством критического изучения методов маркетинговой аналитики. Авторы проследили историческое развитие данных, изучив несколько применений структурированных и неструктурированных данных, созданных внутри фирмы или за ее пределами, и рассмотрели их потенциал для поддержки маркетинговых решений и обеспечения более глубокого понимания поведения потребителей.

В дополнение к своим преимуществам, цифровая реклама также столкнулась с рядом проблем и проблем. Одной из основных проблем является «Рекламное мошенничество», или рекламное мошенничество, а именно практика мошенничества в любой форме онлайн-рекламы, изменение эффективности рекламных кампаний с использованием методов, которые могут искусственно завышать прибыль мошенника, путем ограничения доступа рекламодателей. бюджет (Джайн, 2007).

Несмотря на эти потенциальные негативные последствия, компании начали управлять цифровой рекламой на основе данных, чтобы перехватывать потенциальных пользователей во время просмотра в Интернете или перехватывать онлайн тех, кто ранее проявлял интерес к продуктам компании, чтобы убедить их для совершения действия (например, покупки). Первоначально технология позволяла ориентироваться на потребителей на основе их общих интересов благодаря выводам, сделанным путем анализа редакционного содержания веб-страницы, на которой будет отображаться реклама (Goldfarb and Tucker, 2011). Недавние разработки в области онлайн-технологий отслеживания и профилирования сделали процесс таргетинга и персонализации не только возможным, но и мгновенным, поскольку он происходит в режиме реального времени, пока пользователь просматривает Интернет (Moore 9).0526 и др. , 2015; Синклер, 2016).

Например, данные о посещениях, которые Гуо и Сисмейро (Guo and Sismeiro, 2020) определяют как «электронные записи об использовании Интернета, собираемые веб-серверами или сторонними службами», предоставляют фирмам отчет о переходе посетителя сайта по веб-сайту (Sismeiro и Bucklin, 2004; Bucklin and Sismeiro, 2009; Guo and Sismeiro, 2020). Онлайн-отслеживание позволяет фирмам понять решения отдельных лиц о продолжении просмотра или выходе с веб-сайта, продолжительность времени, которое посетитель тратит на просмотр каждой страницы, сколько действий люди совершают на веб-сайте, сколько страниц посещаются, а также какие клиенты делают во время просмотра, то есть если они фильтруют продукты, а не ищут дополнительные продукты (Sismeiro and Bucklin, 2004; Guo and Sismeiro, 2020).

Таким образом, подробные действия и поведение в Интернете могут лучше указывать на тенденции покупок и улучшать прогнозирование покупок. Более подробный вклад в исследование информации о пути клиентов и покупательского поведения в Интернете на индивидуальном уровне см. в Guo and Sismeiro (2020), которые разработали концепции последовательностей поведения клиентов при просмотре для описания путей клиентов и прогнозирования покупок.

Таким образом, для персонализации и таргетирования рекламы фирмы могут использовать данные, собранные посредством онлайн-поведения пользователей: посещенных веб-страниц, прочитанных статей, просмотренных видео и поисковых запросов в поисковых системах. Кроме того, помимо данных просмотра веб-страниц или истории поиска, поведение в Интернете может включать данные о потреблении медиа, данных об использовании приложений, покупках, кликах по рекламе, пользовательском контенте (например, электронные письма, сообщения в социальных сетях), а также данные, созданные в результате использования. датчиков в мобильных устройствах, роботизированных технологий или даже биометрической информации пользователя, отслеживаемой носимыми устройствами (Lamberton and Stephen, 2016).

Исследователи определяют новый тип цифровой рекламы, основанной на данных, как так называемую «онлайн-поведенческую рекламу» (OBA), определенную Boerman et al. (2017) как «практика мониторинга поведения людей в Интернете и использования собранной информации для показа им индивидуально ориентированной рекламы». В литературе существует несколько определений OBA, но все они выделяют две общие характеристики: мониторинг и отслеживание поведения потребителей в Интернете и использование данных, собранных с помощью целевой рекламы. Кроме того, по словам Варнали (2019 г.), как «то поведение, которое можно отслеживать и записывать в виде данных, связанных с индивидуальным профилем, и которое можно использовать для персонализации онлайн-рекламы».

Вкратце, этот тип рекламы основан на отслеживании пользователей с целью получения информации об их потенциальных интересах и предоставления релевантной и персонализированной рекламы, связанной как с предпочтениями пользователей, так и с их поведением в Интернете. Например, когда два пользователя заходят на веб-сайт одновременно, каждый из них получит рекламу, отличную от той, которую показывает другой.

Среди специфических форматов поведенческой рекламы наиболее часто используются ретаргетинг и трансформация баннеров (или трансформирующаяся баннерная реклама).

Ретаргетинг — это формат OBA, который позволяет фирмам обращаться к пользователям, которые ранее посещали их сайт, в то время как они видят другой, нацеливая рекламное сообщение не только на потенциально заинтересованного клиента, но и на тех, кто, возможно, уже запланировал действия по поиску информации о продуктах или услугах, которые рекламодатель намеревается продать (Sahni et al. , 2019). Отслеживание осуществляется с помощью элемента кода, часто называемого пикселями, который размещается на веб-сайте, на котором отображается реклама; таким образом, как только пользователь открывает сайт, код выпускает файл cookie в браузере пользователя, который с этого момента будет отслеживать онлайн-поведение, позволяя пользователю быть доступным с его собственной рекламой, в то время как пользователь продолжает просматривать другие сайты ( Mardegan и др. , 2016; Sahni и др. , 2019). Предыдущие исследования показывают, что ретаргетинг, также известный как ремаркетинг или поведенческий ретаргетинг, часто направлен на то, чтобы предложить пользователям завершить покупку, ориентируясь на потребителей, которые посещали веб-сайт рекламодателя в прошлом, но не совершили покупку (Bleier and Eisenbeiss, 2015b; Sahni). и др. , 2019; Ли и др. , 2020). В частности, Li et al. (2020) предлагает компаниям активно участвовать в ретаргетинге корзины электронной коммерции (ECR), определяемой как «форма цифрового поведенческого ретаргетинга, при которой онлайн-реклама-напоминание доставляется потребителям, которые заказали товары в корзине, но не купили».

Преобразование баннеров является дополнением к сопоставлению контекста или поведенческому таргетингу, которые, согласно Urban et al. (2014), «позволяет веб-сайту автоматически и оптимальным образом узнавать, какие рекламные баннеры показывать потребителям, чтобы максимизировать рейтинг кликов, внимание к бренду и вероятность покупки». Морфинг отличается от других форматов рекламы тем, что в соответствии с этим подходом баннеры сопоставляются с потребителями на основе апостериорных вероятностей членства в латентном сегменте, когнитивных стилей, а не прошлого поведения. Кроме того, сегменты когнитивного стиля выводятся из анализа потоков кликов потребителей и автоматической идентификации совпадений трансформаций с сегментами (Urban 9).0526 и др. , 2014; Либерали и др. , 2017). По всем этим причинам предыдущие исследования показывают, что трансформация баннеров более эффективна на веб-страницах, релевантных для потребителей, а именно баннерная реклама более эффективна, когда она адаптирована для сегмента когнитивного стиля (Urban et al. , 2014). ; Либерали и др. , 2017).

Теоретическая база исследований ОВА сильно фрагментирована, и во многих исследованиях ОВА используются различные теории из разных дисциплин, таких как социальная и когнитивная психология, коммуникация и маркетинг, чтобы лучше понять и объяснить этот тип практики. Несколько исследований сосредоточены на эффектах OBA и на том, как измерить принятие и сопротивление OBA (McDonald and Cranor, 2010; Ur 9).0526 и др. , 2012; Смит и др. , 2014; Бурман и др. , 2017). Однако мнения об OBA расходятся. В частности, предыдущие исследования утверждают, что OBA характеризуется постоянным контрастом между преимуществами и рисками.

Что касается преимуществ, то теория использования и удовлетворения в основном использовалась для определения потенциальных преимуществ ППД (Sutanto et al. , 2013; Ozcelik and Varnali, 2019). В частности, OBA делает рекламу более релевантной для потребителей, которые, увидев релевантную и персонализированную рекламу для них, с меньшей вероятностью избегают рекламы (McDonald and Cranor, 2010; Ur 9).0526 и др. , 2012). В литературе утверждается, что релевантность рекламы имеет центральное значение как причина, по которой поведенческая реклама может превосходить по эффективности неперсонализированную рекламу (Bellman et al. , 2013). Это предположение основано на модели вероятности проработки (Petty and Cacioppo, 1986) , , так что чем более личным и релевантным является сообщение, тем больше вероятность того, что сообщение будет замечено, что сделает его более эффективным (Petty et и др. , 1983). Путем отслеживания и профилирования можно получить представление об общих интересах и потребностях отдельных лиц, что позволяет размещать рекламу в нужное время и в нужном месте, что приводит к более актуальному показу. То есть, благодаря передовой технологии больших данных, фирмы теперь могут ориентироваться на конкретных клиентов, используя более релевантную рекламу, более эффективно общаться и создавать необходимые реакции.

Предыдущие исследования рассматривали персонализацию рекламы как доминирующую стратегию, которая стала важной не только для маркетологов, но и для потребителей, от которых ожидается положительная реакция благодаря личному опыту (Monem and Nagy, 2021). Персонализированная реклама, по сути, позволяет рекламодателям более точно изучать потребности людей, обеспечивая преимущества и положительный пользовательский опыт (Monem and Nagy, 2021). Таким образом, он оказывается эффективным инструментом для построения отношений с целевым потребителем.

Недавнее исследование сосредоточено на персонализации на основе характеристик — новой форме рекламы, для которой рекламодатели показывают контент, соответствующий индивидуальным личностным характеристикам пользователя (Winter et al. , 2021). Например, в соответствии с этим инновационным подходом пользователь, открытый для новых впечатлений, будет видеть рекламу, в которой основное внимание уделяется новым характеристикам продукта, в то время как человек с низкой открытостью к опыту будет видеть рекламу, в которой подчеркиваются традиционные особенности продукта. продукт (Зима и др. , 2021). Эта форма персонализации может быть менее очевидной, чем традиционные формы персонализированной рекламы, и, следовательно, более убедительной из-за больших трудностей в распознавании ее как целевой рекламы.

Таким образом, поведенческая реклама намного эффективнее нетаргетированной рекламы, что приводит к увеличению числа кликов и покупок (Bellman et al. , 2013; Boerman et al. , 2017). Однако эти эффекты зависят от факторов, контролируемых рекламодателем, таких как информация, используемая для персонализации рекламы, и прозрачность рекламодателя, а также от факторов, контролируемых потребителями, таких как доверие к рекламодателю, предполагаемая полезность рекламы, чувство вторжения и опасения по поводу конфиденциальности (Boerman и др. , 2017). В частности, отсутствие контроля над личными данными и потеря конфиденциальности считаются основными проблемами, связанными с принятием и эффективностью OBA: потребители, которые больше всего обеспокоены конфиденциальностью, с меньшей вероятностью будут доверять онлайн-компаниям в защите своих данных (Turow et al. и др. , 2009; Макдональд и Кранор, 2010; Бэк и Моримото, 2012; Ламбрехт и Такер, 2013; Ван Доорн и Хекстра, 2013; Ян, 2013; Ли и др. , 2015; Мур и др. , 2015). И наоборот, люди, у которых мало проблем с конфиденциальностью, которые обычно с большей вероятностью делятся своей информацией, более позитивно реагируют на OBA (Lee et al. , 2015).

Поэтому, что касается рисков, люди рассматривают сбор и использование персональных данных как агрессивную тактику, которая приводит к росту негативного восприятия (Ur et al. , 2012; Smit et al. , 2014). ; Мур и др. , 2015; Фелан и др. , 2016; Саммерс и др. , 2016; Варнали, 2019). Эти негативные представления поддерживаются как теорией информационных границ (Sutanto et al. , 2013), которая предполагает, что люди считают сбор и использование личной информации навязчивым и поэтому воспринимают это как риск, так и социальным присутствием. теория , согласно которой социальное присутствие относится к ощущению присутствия с кем-то еще в опосредованном общении (Фелан и др. , 2016). В частности, когда компьютер собирает данные пользователей, это вызывает негативные чувства, общие с теми, которые возникают, когда человек шпионит за людьми во время серфинга в Интернете (Фелан 9).0526 и др. , 2016). Согласно Moore et al. (2015 г.), потребители часто находят OBA агрессивным, раздражающим, тревожным и способным нарушать социальные нормы. Таким образом, чем больше людей беспокоит OBA, тем больше они склонны менять свое онлайн-поведение, когда понимают, что их данные собираются (McDonald and Cranor, 2010). Помимо двух вышеприведенных теорий, другими наиболее часто используемыми теориями для объяснения потенциальных затрат на OBA являются 9 теорий.0526 модель убеждения знаний (Van Noort et al. , 2013; Ham and Nelson, 2016), теория психологического реактивного сопротивления (Tucker, 2014; Aguirre et al. , 2015; Bleier and Eisenbeiss, 2015a ) и теории исчисления конфиденциальности (Жиронда и Коргаонкар, 2018).

Кроме того, согласно этическим проблемам в маркетинге, изучаемым теорией сделки-приобретения (Baek and Morimoto, 2012), вероятность того, что потребитель купит продукт или услугу, зависит от сравнения между предполагаемыми выгодами и предполагаемыми рисками и затратами. (Бэк и Моримото, 2012 г.). Этот процесс относится к так называемому 9Расчет конфиденциальности 0526 описан как рациональный анализ баланса между выгодами и затратами на раскрытие персональных данных фирме (Culnan and Armstrong, 1999; Plangger and Montecchi, 2020). Точно так же теория социального обмена (Эмерсон, 1976) предполагает, что люди оценивают социальный обмен с точки зрения затрат и вознаграждений. Таким образом, люди изменят свое поведение и будут участвовать в социальных обменах только тогда, когда вознаграждение превысит затраты (Шуман и др. , 2014).

В результате, исходя из этих теорий, потребители могли принять поведенческую рекламу только в том случае, если они поняли, что преимущества повышения релевантности онлайн-рекламы превышают соответствующие затраты на их конфиденциальность (Baek and Morimoto, 2012; Schumann ). и др. , 2014).

Цели исследования и предлагаемая схема поведенческой рекламы

Со временем рекламодатели начинают рассматривать поведенческую рекламу как один из наиболее важных способов достижения своей целевой аудитории. Кроме того, в теоретическом плане поведенческая реклама нацелена на донесение до пользователей более релевантной рекламы. Однако сбор информации и ее использование часто скрыты, что создает этические проблемы, поскольку потребители не знают о механизмах, лежащих в основе OBA (Boerman 9).0526 и др. , 2017). Несмотря на положительные аспекты этой техники цифровой рекламы, основанной на данных, а именно актуальность и персонализацию, сбор, использование и обмен личными данными пользователей неизбежно приводят к проблемам с конфиденциальностью (Boerman et al. , 2017). Таким образом, несмотря на то, что для обогащения знаний об предшественниках OBA было использовано несколько теорий, становится крайне важным понять, как и в какой мере потребители оценивают как преимущества OBA (например, релевантность, достоверность, воспринимаемая полезность), так и связанные с этим затраты. например, вопросы конфиденциальности), чтобы принять или избежать поведенческой рекламы.

Исследование направлено на изучение того, как людей можно убедить приобрести продукт или услугу с помощью персонализированных сообщений. В частности, исследование направлено на выявление потенциального контента, способного обеспечить ценность для людей и, следовательно, способного влиять на них. Таким образом, это может привести к поведенческому намерению приобрести продукты, продвигаемые OBA. Кроме того, исследование сосредоточено на роли проблем конфиденциальности с точки зрения влияния на избегание или принятие этого нового типа рекламы.

Наконец, конечной целью нашей работы является тестирование предложенной нами схемы OBA (рис. 1) и создание модели структурного уравнения, которая может помочь исследователям и практикам лучше понять покупательское поведение в условиях онлайн-торговли, насколько это возможно. речь идет о потенциальных преимуществах и рисках поведенческой онлайн-рекламы и цифровой рекламы, основанной на данных.

В частности, наша концептуальная структура основана на следующих гипотезах.

Актуальность – приемка

Со временем несколько исследований привели к пониманию того, как рекламный контент может влиять на реакцию потребителей на поведенческую рекламу. Многие исследования сходятся во мнении, что релевантность рекламы является одной из основных причин, по которым поведенческая реклама может превосходить по эффективности неперсонализированную рекламу. Согласно Bellman et al. (2013), изменения релевантности рекламы влияют на внимание и воздействие на нее. Это согласуется с моделью вероятности проработки , так что чем более личным и актуальным является сообщение, тем больше вероятность того, что сообщение будет замечено, что сделает его более эффективным (Петти 9).0526 и др. , 1983). Благодаря отслеживанию и профилированию можно делать выводы об общих интересах и потребностях отдельных лиц, позволяя персонализировать показ рекламы в нужное время, в результате чего ее показ будет более актуальным. В частности, согласно Boerman et al. (2017), уровень персонализации зависит от типов персональных данных, используемых для таргетинга рекламы, и объема используемой информации. Блейер и Эйзенбайс (2015b) исследовали эффективность настройки контента в баннерной рекламе, рассматривая взаимодействие между временем и размещением рекламы. В частности, авторы констатируют, что баннеры с высокой степенью кастомизации контента наиболее эффективны, если пользователь только что посетил интернет-магазин рекламодателя, но быстро теряют эффективность по мере увеличения временной дистанции от последнего посещения. И наоборот, баннеры со средней степенью настройки изначально менее эффективны, но со временем они превосходят баннеры с высокой степенью настройки.

Таким образом, люди более мотивированы посвятить свои когнитивные усилия, необходимые для оценки истинной ценности продукта, когда вовлеченность высока; наоборот, когда вовлеченность низкая (Petty et al. , 1983). Эти соображения приводят к следующей гипотезе:

Доверие – принятие

Доверие необходимо для успеха персонализированной рекламы и состоит в том, чтобы считать рекламу надежной и способной играть важную роль в направлении покупок. В литературе утверждается, что поведенческая реклама более эффективна, чем нецелевая реклама, но ее эффекты зависят как от факторов, контролируемых потребителем, так и от факторов, контролируемых рекламодателем. Последние в основном относятся к информации, используемой для настройки рекламы рекламодателя и прозрачности, а именно к достоверности рекламы (Boerman 9).0526 и др. , 2017).

В большинстве исследований изучалось, как стратегия сбора информации на сайтах влияет на принятие и возможную эффективность OBA. Поэтому рекламодатели должны учитывать уровень персонализации рекламы, поскольку реклама, воспринимаемая как слишком личная, может быть воспринята как слишком навязчивая и, следовательно, приведет к более низкому уровню принятия рекламы. Такер (2014) показал, что предоставление пользователям большего контроля над своей личной информацией может повысить доверие к рекламе и вероятность того, что пользователь примет и нажмет на персонализированную рекламу.

Кроме того, рекламодатели должны быть более прозрачными, извлекая выгоду из открытого общения при сборе и использовании данных для персонализации рекламы. В частности, Миядзаки (2008) и Джай и др. . (2013) утверждают, что негативную реакцию потребителей на использование файлов cookie можно уменьшить с помощью информационного заявления. Таким образом, более правдоподобная реклама должна быть направлена ​​не только на информирование пользователей об этой практике, но и на уменьшение их беспокойства, особенно среди пожилых и менее образованных людей (Смит 9).0526 и др. , 2014). Таким образом, как утверждает Aguirre et al. (2015), открытый сбор информации может привести к более высокому уровню принятия поведенческой рекламы и большему числу кликов в ответ на персонализированную рекламу.

Таким образом, более заслуживающее доверия сообщение может побудить пользователей с большей вероятностью принять сообщение поведенческой рекламы, что приводит к следующей гипотезе:

Воспринимаемая полезность — принятие

Согласно литературным данным, эффективность поведенческой рекламы зависит от факторов, контролируемых рекламодателем, таких как как информация, используемая для персонализации рекламы и прозрачности рекламодателя (Boerman и др. , 2017) и факторы, связанные с потребителем. Среди последних факторов воспринимаемая полезность рекламы за счет разработки рекламы, всесторонне отражающей интересы, является основным фактором, влияющим на принятие OBA (Bleier and Eisenbeiss, 2015a). Дэвис (1989) определил воспринимаемую полезность как «степень, в которой человек считает, что использование определенной системы улучшит его или ее работу». Что касается поведенческой рекламы, воспринимаемая полезность относится к тому, насколько пользователи верят, что поведенческая реклама и релевантная персонализированная реклама помогут им работать лучше в соответствии с их собственными целями. Это согласуется с Дэвисом (1989), который утверждает, что воспринимаемая полезность и воспринимаемая простота использования являются двумя наиболее важными причинами отношения людей к принятию или отклонению информационных технологий. Таким образом, с точки зрения OBA, цифровая реклама, основанная на данных, с высокой воспринимаемой полезностью, в свою очередь, — это та реклама, для которой пользователь верит в существование положительной взаимосвязи между приемом и эффективностью. Эта взаимосвязь усиливается уровнем персонализации, типом персональных данных, используемых для таргетинга рекламы, и объемом используемой информации. Таким образом, принятие поведенческой рекламы положительно связано с полезностью рекламы, поэтому мы предлагаем следующую гипотезу:

Вопросы конфиденциальности – предотвращение

Исследования показали, что вопросы конфиденциальности играют решающую роль в эффективности OBA. В частности, забота о конфиденциальности является одной из центральных проблем рекламы, основанной на цифровых данных, поскольку она создает у пользователей негативное восприятие, а также чувство уязвимости (Sutanto et al. , 2013). Согласно Moore et al. (2015), потребители часто рассматривают ОАД как навязчивый, раздражающий, тревожный вид рекламы, способный нарушать социальные нормы. Несколько исследований показывают значительную предрасположенность к тому, чтобы избегать рекламы, основанной на данных, у тех, кто заботится о конфиденциальности, чтобы защитить себя от навязчивой рекламы. Фактически, раздражение, вызванное заказной рекламой, которая требует сбора персональных данных, увеличивает скептицизм в отношении этого типа рекламы, что, следовательно, приводит к большему избеганию поведенческой рекламы (Baek and Morimoto, 2012; Smit 9).0526 и др. , 2014; Ли и др. , 2015). Кроме того, Хэм (2017) утверждает, что вероятность того, что потребитель избежит OBA, может зависеть от убеждения маркетологов. В частности, если потребители воспринимают намерение как манипулятивное, опасения по поводу вторжения в частную жизнь перевешивают возможные преимущества с точки зрения релевантности, что приводит к более высокому уровню избегания поведенческой рекламы (Ham, 2017). Это согласуется с исчислением конфиденциальности , описанным как рациональный анализ баланса между выгодами и издержками раскрытия персональных данных фирме (Culnan and Armstrong, 19).99; Планггер и Монтекки, 2020 г.). Таким образом, мы выдвигаем следующую гипотезу:

Принятие и избегание – намерение кликнуть

Один из основных столпов OBA основан на практике мониторинга онлайн-поведения людей, а именно, реакции на намерение кликнуть на рекламу (Zuiderveen Borgesius, 2015; Boerman и др. , 2017). Недавняя литература по поведенческой рекламе показывает, что среди результатов поведенческой рекламы намерение кликнуть является одним из основных эффектов принятия или избегания рекламы.

С одной стороны, принятие OBA, благодаря его уровню персонализации, релевантности и предполагаемой полезности, по-видимому, положительно влияет на уровень намерения кликнуть (Tucker, 2014; Aguirre et al. , 2015; Bleier and Eisenbeiss, 2015a; Boerman и др. , 2017). Кроме того, когда на принятие поведенческой рекламы положительно влияет прозрачность и осведомленность потребителей об этой поведенческой рекламе, это меняет реакцию потребителей на онлайн-поведенческую рекламу, что приводит к увеличению числа кликов по намерениям (Aguirre 9).0526 и др. , 2015).

И наоборот, когда потребители не знают, что данные собираются, они чувствуют себя более уязвимыми в отношении конфиденциальности и избегают поведенческой рекламы, что снижает их намерение нажимать на рекламу поведенческой рекламы (Aguirre et al. , 2015; Boerman et al. , 2017). Таким образом, люди, испытывающие меньшую полезность, большую реактивность и больше беспокоящиеся о конфиденциальности, с большей вероятностью избегают поведенческой рекламы, что объясняет более низкий уровень кликабельности.

Кроме того, влияние принятия или избегания поведенческой рекламы на намерения кликнуть (Bleier and Eisenbeiss, 2015a; Boerman и др. , 2017) соответствуют модели «стимул-организм-реакция», согласно которой стимулы влияют на когнитивные и аффективные реакции людей, которые затем выражаются в конкретном поведении (Bleier and Eisenbeiss, 2015a; Jai et al. , 2013; Boerman ). и др. , 2017). В нашем исследовании мы рассматривали «намерение кликнуть» как первую реакцию потребителя, за которой затем следует поведенческое намерение, реализованное как намерение пользователей покупать или не покупать: сначала потребители нажимают на рекламу, а затем решают, покупать или нет. продукт или услуга. Таким образом, мы сослались на намерение кликнуть как на отличный предиктор покупательского поведения (Urban 9).0526 и др. , 2014): намерение щелкнуть может быть средством для поиска дополнительных сведений или информации о продукте или услуге и, таким образом, может помочь пользователям просматривать веб-сайт для получения более точной информации и выполнения подробного поиска на веб-сайте. страница. Это может помочь пользователям в процессе принятия решений. Следовательно, если уровень намерения кликнуть увеличивается, вероятность покупки продукта увеличивается. Эти соображения приводят к следующим гипотезам:

Намерение щелчка – поведенческое намерение

Согласно теории запланированного поведения (Айзен, 1985, 1991), поведенческое намерение относится к намерению совершить действие, которое является непосредственной причиной такого поведения. В частности, намерения представляют собой мотивационные компоненты поведения, то есть степень сознательного усилия, которое человек приложит для выполнения определенного поведения (Айзен, 1985). Что касается OBA, поведенческое намерение относится к вероятности того, что пользователи будут нажимать на рекламу и совершать покупку продукта. Литература, по сути, исследовала влияние OBA на покупательские намерения и фактические покупки, определяя их как меры эффективности OBA. В частности, намерение нажать является отличным предиктором поведенческого намерения на этапе процесса покупки потребителя (Urban 9).0526 и др. , 2014): если уровень намерения кликнуть увеличивается, вероятность покупки продукта увеличивается.

Кроме того, взаимосвязь между намерением кликнуть и поведенческим намерением более эффективна, что приводит к более высокой вероятности покупки, когда реклама соответствует потребностям потребителей (Van Doorn and Hoekstra, 2013), и даже больше, когда предпочтения потребителей определены более тщательно. и они больше сосредоточены на конкретной и подробной информации (Lambrecht and Tucker, 2013).

Эти результаты соответствуют модели стимул-организм-реакция, для которой намерение использовать рекламу в будущем для совершения покупок (т. е. реакция) положительно зависит от намерения нажать на рекламу в отношении осведомленности о преимущества OBA из-за актуальности, полезности и достоверности персонализированных сообщений (т.е. стимула) (Bleier and Eisenbeiss, 2015a; Jai et al. , 2013; Boerman et al. , 2017). Таким образом, поведенческая реклама может увеличить количество кликов и количество покупок продуктов, продвигаемых при помощи поведенческой рекламы, что приводит к следующей гипотезе:

Методология

Образец

Чтобы проверить все гипотезы, мы использовали перекрестный анализ данных, основанный на сборе данных с использованием онлайн-анкеты, с убеждением, что потребители, которые просматривают Интернет, представляют собой наиболее подходящую цель для целей исследования. На самом деле те, кто привык к онлайн-серфингу, скорее всего, лучше знакомы с новыми способами цифровой коммуникации. Мы попросили их ответить на структурированный вопросник после того, как их подвергли визуальному стимулу, который представлял собой пример онлайн-поведенческой рекламы. Всего было опрошено 128 человек, и в Таблице 1 представлены демографические характеристики выборки.

Процедура

Сначала мы подвергли каждого респондента визуальному стимулу (рис. 2), представляющему собой пример онлайн-поведенческой рекламы, связанной с процессом принятия решения о поиске продукта на веб-сайте компании. В частности, компания, рассматриваемая в исследовании, — это Zalando, ведущая европейская онлайн-платформа моды. Основанная в 2008 году в Берлине, Zalando превратилась из пионера в области электронной коммерции в самую инновационную модную платформу в Европе, которая поставляет покупателям в 17 странах широкий ассортимент из более чем 3000 брендов. Что касается нашего исследования, Zalando использовался только в качестве примера рекламы OBA, и мы решили выбрать его, потому что на рынке моды в Италии zalando.it занимает первое место с более чем 500 млн долларов США в 2019 году.. Таким образом, на zalando.it приходится 10–15% чистых продаж электронной коммерции в этой категории, а его веб-сайт широко используется для покупки одежды (EcommerceDb, 2019). Поэтому, поскольку это могло быть известно большинству наших онлайн-респондентов, мы полагали, что Zalando была наиболее подходящей компанией для нашего исследования. После стимула покупатели отвечали на вопросы, касающиеся их отношения к онлайн-поведенческой рекламе, такие как актуальность, воспринимаемая полезность и достоверность этого типа рекламы. Всего 93,8% наших респондентов признали предложенную в исследовании персонализированную рекламу. Это позволило нам понять, насколько феномен OBA очевиден для потребителей.

Кроме того, принимая во внимание цели нашего исследования, необходимо было измерить как уровень беспокойства потребителей о конфиденциальности, так и их намерение принять или избежать OBA. Наконец, мы попросили респондентов ответить на вопросы, касающиеся их намерения нажать на рекламу и их фактического намерения приобрести продукт, спонсируемый OBA.

Показатели

Мы измерили все рассматриваемые переменные с помощью шкал с несколькими элементами, за исключением намерения кликнуть, с помощью шкалы измерения Лайкерта от 1 (не согласен) до 7 (согласен). В частности, все шкалы, используемые в онлайн-опросе, взяты из предыдущих исследований покупателей и рекламных теорий и после перевода на итальянский язык были адаптированы к нашей модели. В частности, OBA воспринимали полезность рассматривали четыре вопроса, адаптированные из Tam and Ho (2006), Актуальность OBA измерялась с помощью восьми пунктов, адаптированных из Laczniak and Muehling (1993), а Достоверность OBA учитывала три пункта, адаптированных из Tsang et al. (2004 г.). Кроме того, уровень заботы о конфиденциальности измерялся с помощью пяти пунктов, адаптированных из Bleier and Eisenbeiss (2015a) и Dinev and Hart (2006), принятие OBA считалось шкалой из двух пунктов, адаптированной из McDonald and Cranor (2010) и Туров и др. (2009 г.), в то время как шкала из шести пунктов 90 526 избегания поведенческих расстройств 90 527 была взята из Cho and Cheon (2004) и Speck and Elliott (1997). Наконец, поведенческое намерение купить продукт, продвигаемый OBA, измерялось тремя элементами, адаптированными из Taylor et al. (2011), в то время как намерение клика учитывало только один элемент, полученный и адаптированный из Yoo (2007). В таблице 2 показаны шкалы со всеми пунктами и относительными показателями надежности и валидности.

Выводы

Мы использовали подход моделирования структурных уравнений (SEM) с методом частичной регрессии наименьших квадратов (PLS) и программное обеспечение SmartPLS 3.2.9 для проверки гипотез исследования (Fornell and Bookstein, 1982; Abdi, 2007). Мы считали нашу выборку из 128 респондентов «приемлемой», даже если она была ограниченной, как предполагали предыдущие исследователи (Boomsma, 1982, 1985). Кроме того, мы использовали PLS, а не LISREL или другое программное обеспечение для проверки нашей модели структурного уравнения, потому что PLS особенно полезен, когда распределение не является нормальным, а размер выборки не так уж велик или по крайней мере в 10 раз превышает максимальное количество показателей модели. скрытая переменная (Волосы и др. , 2016).

Для каждого конструкта, за исключением намерения щелчка [2], адекватность отдельных элементов и композитов оценивалась с помощью показателей надежности (Santos, 1999), конвергентной валидности (Anderson and Gerbing, 1988) и дискриминантной валидности (Fornell and Ларкер, 1981; Битти и Феррелл, 1998).

Во-первых, мы проверили надежность с помощью альфа Кронбаха и исключили элементы, которые могли бы привести к ухудшению шкалы (Santos, 1999): все значения выше минимально допустимого значения 0,70 (см. Таблицу 2). Во-вторых, чтобы проверить конвергентную достоверность наших показателей, мы изучили значение факторных нагрузок (Андерсон и Гербинг, 19).88) и составная надежность. Кроме того, дискриминантная валидность оценивалась путем сравнения извлеченной дисперсии (AVE) с квадратом корреляции между двумя рассматриваемыми скрытыми переменными (Fornell and Larcker, 1981). Все результаты указывают на то, что модель измерения имеет достаточную надежность, конвергентную и дискриминантную валидность (таблица 3).

По предложению Hair et al. (2011) и Ramayah и др. (2016 г.), мы измерили R квадратов ( R ² ) для всех скрытых переменных, чтобы определить качество структурной модели. Общее соответствие структурной модели хорошее, все индексы соответствия соответствуют рекомендуемым значениям (таблица 4).

Результаты путевого анализа показаны на рис. 3 со всеми путевыми коэффициентами (интенсивность и направление связей) и значимостью ( t -значение) для каждого из них, а в таблице 5 обобщены результаты SEM.

Результаты позволяют нам подтвердить большую часть нашей гипотезы, за исключением h4 ( γ  = 0,139, p -значение >0,05) и H6 ( β  = -0,113, p -значение >0,05) (табл. 4). В частности, окончательный SEM позволяет нам подтвердить доказательства положительного и прямого влияния релевантности (h2: γ  = 0,321, p — значение < 0,01) и достоверности (h3: γ  = 0,266, p — значение < 0,01) контента, продвигаемого OBA, при принятии персонализированной рекламы. Это приводит к более высокой частоте намерений кликнуть (H5: β  = 0,453, p — значение < 0,001) и, следовательно, в положительном поведенческом намерении с точки зрения фактического покупательского поведения (H7: β  = 0,643, p — значение < 0,001). Кроме того, модель подтверждает, как озабоченность потребителей конфиденциальностью рекламы, основанной на данных, положительно влияет на намерение избежать внедрения поведенческой рекламы (h5: γ  = 0,496, p -значение < 0,001), что приводит к более низкому уровню частота кликов (H6). Несмотря на негативное влияние избегания поведенческой рекламы на намерение щелкнуть, эта конечная взаимосвязь не является статистически значимой. Одно из возможных оправданий может исходить из парадокс конфиденциальности : хотя люди говорят, что заботятся о своей конфиденциальности и не желают делиться своей информацией, на самом деле они предоставляют свои данные в обмен на небольшую выгоду или для удобства (Норберг и др. , 2007). Поэтому, хотя люди говорят, что они против OBA из-за рисков для конфиденциальности, люди высказывают обратное и нажимают на рекламу.

Наконец, несмотря на положительный эффект полезности OBA на принятие OBA, наша модель показывает, что эта взаимосвязь не является статистически значимой. Это может быть следствием того факта, что на воспринимаемую полезность рекламы мог повлиять уровень знакомства пользователей с контекстом, в который вставляется персонализированная реклама, а именно с компанией Zalando. На самом деле, согласно литературным данным, воспринимаемая полезность в отношении поведенческой рекламы определяется степенью уверенности пользователей в том, что поведенческая реклама и релевантная персонализированная реклама помогут им работать лучше в соответствии с их собственными целями. Если они не знают Zalando, они могут не счесть предложенную рекламу полезной. Если потребители не знакомы с компанией, им становится сложно оценить уровень полезности. Таким образом, направление (положительный эффект) взаимосвязи согласуется с тем, что утверждается в литературе о взаимосвязи между воспринимаемой полезностью и эффективностью OBA (Davis, 19). 89; Блейер и Эйзенбайс, 2015а; Бурман и др. , 2017). Однако в нашей модели значимость связи не доказана, возможно, из-за влияния знакомства с компанией, используемой в качестве примера ПБ.

Выводы и последствия

Наше исследование вносит ряд теоретических вкладов и существенных управленческих последствий. С теоретической точки зрения наша работа может способствовать повышению уровня знаний о персонализированной и управляемой данными цифровой рекламе и ее применении в новой среде онлайн-торговли. В предыдущих исследованиях были разработаны теоретические основы, которые объясняют предшественники OBA, сосредотачиваясь только на этических проблемах в маркетинге (Boerman 9).0526 и др. , 2017) или только об эффективности одной поведенческой кампании или о том, как создать успешную рекламную кампанию (Варнали, 2019). Литература определяет факторы, контролируемые рекламодателями, и факторы, контролируемые потребителями, чтобы создать всеобъемлющие теоретические основы эффективности поведенческой рекламы. Однако, помимо сложных моделей, ни одно исследование не фокусируется на предполагаемом или фактическом поведении покупателей. В частности, в любом исследовании применяется подход SEM для выявления предшественников фактического поведения людей с точки зрения реальных покупок продуктов или услуг, продвигаемых OBA. Заполняя пробел в существующей литературе, исследование с помощью подхода SEM направлено на создание упрощенной модели, которая учитывает как преимущества (релевантность, достоверность и предполагаемая полезность персонализированной поведенческой онлайн-рекламы), так и риски (конфиденциальность и этические проблемы). ОБА.

Согласно предыдущим исследованиям, наше исследование показывает, что поведенческая реклама является спорным видом рекламы. На самом деле, это активирует противоположные реакции с точки зрения потребителей: уместность, полезность и доверие, с одной стороны, и озабоченность и навязчивость, с другой. Принятие поведенческой рекламы положительно связано с актуальностью и доверием к персонализированной рекламе, предназначенной как надежность и способность поведенческой рекламы стать важным руководством в процессе покупки, в то время как намерение избежать персонализированной рекламы строго связано с опасениями. для конфиденциальности. Следовательно, принятие и избегание поведенческой рекламы повлияло (положительно и отрицательно соответственно) на намерение нажать на рекламу, а поведенческое намерение, подтверждающее прямое влияние намерения нажать на поведенческое намерение, сигнализирует о том, что они имеют решающее значение для успеха цифровой рекламы, основанной на данных. реклама. В частности, что касается OBA, поведенческое намерение относится к вероятности того, что пользователи нажмут на рекламу и совершат покупку продукта. Таким образом, наши выводы согласуются с литературными данными, в которых изучалось влияние ООП на покупательские намерения и фактические покупки, а намерение нажать кнопку мыши было определено как отличный предиктор поведения на этапе процесса покупки потребителя (Urban 9).0526 и др. , 2014): чем выше уровень намерения кликнуть, тем выше вероятность покупки товара, и наоборот.

С управленческой точки зрения исследование предлагает маркетологам сосредоточить внимание на актуальности и достоверности рекламных сообщений, а не беспокоиться о конфиденциальности.

Хотя забота о конфиденциальности является одной из центральных проблем индустрии цифровой рекламы, а также одним из негативных последствий поведенческой рекламы, наши результаты показывают, что конфиденциальность влияет на принятие поведенческой рекламы, но это, в свою очередь, не влияет на намерение кликнуть. . Этот результат может согласовываться с возможным эффектом так называемого парадокс конфиденциальности, то есть люди говорят, что заботятся о своей конфиденциальности и не желают делиться своей информацией, но на самом деле они отдают свои данные в обмен на небольшие выгоды или для удобства (Норберг и др. , 2007) . Таким образом, хотя люди говорят, что они против OBA, они не принимают мер для защиты своих данных и нажимают на рекламу или принимают файлы cookie, управляемые веб-сайтами. Поэтому люди обеспокоены рисками для конфиденциальности, но высказывают обратное. Таким образом, негативное восприятие OBA не соответствует реальному поведению потребителей или их ожиданиям (Boerman 9). 0526 и др. , 2017). Однако из-за последствий для конфиденциальности OBA вскоре войдет в политическую повестку дня нескольких штатов, заставляя компании повышать прозрачность и обеспечивать большую защиту данных (Boerman et al. , 2017).

Наше исследование должно помочь рекламодателям оценить уровень персонализации рекламы, поскольку реклама, воспринимаемая как слишком личная, может восприниматься как слишком навязчивая и, следовательно, приводить к более низким уровням кликов и покупок. Потребители, действительно, склонны соглашаться с ПОД только в том случае, если выгоды перевешивают затраты. Поэтому наше исследование предлагает маркетологам инвестировать в актуальность и достоверность сообщений поведенческой рекламы.

В частности, тема актуальности подчеркивает важность анализа больших данных, необходимого условия для создания персонализированного контента и сообщений. Поэтому в результате цифровизации для компаний становится необходимым инвестировать в аналитику больших данных и нанимать специализированный персонал, способный управлять персонализацией цифровой рекламы на основе данных.

Кроме того, положительное влияние доверия к сообщению на восприятие OBA заставляет компании обратить внимание на выбор источников информации и посредников, особенно в наше время, когда потребитель более информирован, критичен и насторожен. В этой панораме появляется фигура влиятельного лица, которого часто считают более заслуживающим доверия и надежным, чем сама компания, к которому компании могли бы обратиться в будущем, чтобы повысить доверие к сообщениям, передаваемым на рынок.

В заключение следует отметить, что Интернет и новые средства массовой информации изменили привычки людей и то, как они используют рекламные сообщения, коренным образом изменив способы инвестирования, продвижения и определения показателей измерения компаниями, и, несмотря на свои негативные последствия, персонализированная и основанная на данных цифровая реклама, по-видимому, быть будущим рекламы.

Ограничения и будущие исследования

Некоторые ограничения связаны с онлайн-опросом и размером выборки. Во-первых, на респондентов могло повлиять присутствие визуального стимула, а затем они исказили ответы, чтобы выполнить исследование. Другая проблема связана с обобщаемостью результатов. Наша выборка, проинтервьюированная онлайн, вероятно, не является ни действительно случайной, ни обязательно репрезентативной для какой-либо более крупной совокупности. Хотя некоторые авторы определили нашу выборку из 128 респондентов как приемлемую для PLS-подхода к модели структурного уравнения (Boomsma, 1982, 1985; Волосы и др. , 2016), мы намерены для будущих исследований увеличить выборку.

Кроме того, на некоторые отношения в нашей модели мог повлиять уровень знакомства пользователей с контекстом, в который вставляется персонализированная реклама, а именно с компанией Zalando. В частности, если респонденты не знакомы с компанией, им становится сложно оценить уровень полезности персонализированной рекламы. Этот предел следует преодолеть, измеряя знакомство с компанией, представленной в рекламе, или контролируя ее влияние с помощью экспериментального подхода. Этот последний подход может позволить исследованию преодолеть другие ограничения, связанные с предлагаемым исследованием и контекстуальными аспектами, такими как влияние уровня осознания тактики нацеливания. В предлагаемой модели мы не можем измерить различные уровни осознания тактики нацеливания, и поэтому мы не можем включить эту переменную в этот конкретный режим. Тем не менее, мы намерены рассмотреть этот вопрос в будущих исследованиях и будущих моделях SEM, рассматривая уровень осознания тактики таргетинга (или, лучше, осведомленность о тактике OBA) в качестве модератора или контрольной переменной. Наше исследование, по сути, является разновидностью модели «стимул-реакция», основанной на фреймировании ситуации, но при безфреймовом подходе не приводится никаких сравнений. Это слабость методологии, которую следует преодолеть с помощью экспериментального подхода. Кроме того, чтобы упростить модель, мы рассмотрели только самые цитируемые переменные и, возможно, упустили из виду другие переменные, влияющие на результаты OBA. Например, восприятие потребителями OBA может также зависеть от индивидуальных характеристик, таких как возраст или знакомство с онлайн-средой. В частности, будущие исследования должны выяснить, менее ли вероятно, что молодые люди избегают поведенческой алопеции по сравнению с пожилыми людьми, или наоборот. Кроме того, исследователи могут тщательно изучить, оказывает ли OBA положительное влияние на людей с высоким уровнем онлайн-опыта и наоборот, или его влияние может меняться в зависимости от разных уровней конфиденциальности.

Наконец, мы предлагаем всем исследователям, которые хотят исследовать эту тему, принять общую структуру цифровых коммуникаций, которая могла бы предоставить прекрасную возможность для более глубокого обсуждения связанных тем, которые можно было бы учитывать при влиянии OBA на покупательские намерения, такие как несколько точек соприкосновения, атрибуция, социальные сети и влиятельный маркетинг.

Фигурки

Рисунок 1

Концептуальная основа OBA

Рисунок 2

Визуальный стимул

Рисунок 3

Структурная модель

Примечания

1.

Определение цифрового маркетинга AMA доступно по адресу (https://www.ama.org/AboutAMA/Pages/Definition-of-Marketing.aspx).

2.

В литературе обсуждалась ценность однокомпонентных конструкций; однако конструкты, состоящие из одного элемента, оказались столь же хорошими для отражения природы рассматриваемого явления (Gardner and Cummings, 19).98).

Ссылки

Абди, Х. (2007), «Частичная регрессия методом наименьших квадратов», в Нил, С. (ред.), Энциклопедия измерений и статистики, Сейдж, Таузенд-Оукс, Калифорния.

Агирре Э., Мар Д., Гревал Д., Де Рюйтер К. и Ветцелс М. (2015 г.), «Разгадка парадокса персонализации: влияние стратегий сбора информации и укрепления доверия на эффективность онлайн-рекламы». , Журнал розничной торговли, Vol. 91 № 1, стр. 34-49.

Айзен, И. (1985), «От намерений к действиям: теория запланированного поведения», в Action Control, Springer, Berlin, Heidelberg, стр. 11-39.

Айзен, И. (1991), «Теория запланированного поведения», Организационное поведение и процессы принятия решений человеком, Vol. 50 № 2, стр. 179-211.

Андерсон, Дж. К. и Гербинг, Д. У. (1988), «Моделирование структурными уравнениями на практике: обзор и рекомендуемый двухэтапный подход», Психологический бюллетень, Vol. 103 № 3, стр. 411-423.

Бэк, Т.Х. и Моримото, М. (2012 г.), «Держись от меня подальше: изучение факторов, определяющих избегание потребителями персонализированной рекламы», Journal of Advertising, Vol. 41 № 1, стр. 59-76.

Битти, С. и Феррелл, Э. (1998), «Импульсивные покупки: моделирование их предшественников», Journal of Retailing, Vol. 74 № 2, стр. 169-191, doi: 10.1016/s0022-4359(99)80092-x.

Беллман, С. , Мерфи, Дж., Треливен-Хассар, С., О’Фаррелл, Дж., Цю, Л. и Варан, Д. (2013 г.), «Использование поведения в Интернете для показа релевантных телевизионных рекламных роликов», Журнал Интерактивный маркетинг, Vol. 27, стр. 130-140.

Блейер, А. и Айзенбайс, М. (2015a), «Важность доверия для персонализированной онлайн-рекламы», Journal of Retailing, Vol. 91 № 3, стр. 390-409.

Блейер, А. и Айзенбайс, М. (2015b), «Эффективность персонализированной онлайн-рекламы: взаимодействие того, что, когда и где», Marketing Science, Vol. 34 № 5, стр. 669-688.

Бурман, С. К., Круикемайер, С. и Зуидервин Боргезиус, Ф. Дж. (2017 г.), «Поведенческая онлайн-реклама: обзор литературы и программа исследований», Journal of Advertising, Vol. 46 № 3, стр. 363-376.

Бумсма, А. (1982), «Надежность LISREL по отношению к небольшим размерам выборки в моделях факторного анализа», Системы под непрямым наблюдением: причинность, структура, прогноз, стр. 149-173.

Бумсма, А. (1985), «Несходимость, неправильные решения и начальные значения в оценке максимального правдоподобия LISREL», Психометрика, Vol. 50 № 2, стр. 229-242.

Бреттель М., Райх Дж. К., Гавиланес Дж. М. и Флаттен Т. С. (2015), «Что способствует успеху рекламы на Facebook? Модель эффективности рекламы: измерение влияния лайков и других стимулов в социальных сетях на продажи», Journal of Advertising Research, Vol. 55 № 2, стр. 162-175.

Баклин, Р.Э. и Sismeiro, C. (2009), «Нажмите здесь, чтобы получить представление об Интернете: достижения в анализе данных о кликах в маркетинге», Journal of Interactive Marketing, Vol. 23 № 1, стр. 35-48.

Чин, В.В. (1998), «Частичный подход наименьших квадратов к моделированию структурных уравнений», Современные методы бизнес-исследований, Vol. 295 № 2, стр. 295-336.

Чо, Ч.Х. и Cheon, HJ (2004), «Почему люди избегают рекламы в Интернете?», Journal of Advertising, Vol. 33 № 4, стр. 89-97.

Калнан М.Дж. и Армстронг П.К. (1999), «Проблемы конфиденциальности информации, процедурная справедливость и безличное доверие: эмпирическое исследование», Organization Science, Vol. 10 № 1, стр. 104-115.

Дэвис, Ф.Д. (1989), «Воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использования и принятие пользователями информационных технологий», MIS Quarterly, Vol. 13 № 3, стр. 319-340.

Динев Т. и Харт П. (2006 г.), «Проблемы конфиденциальности в Интернете и социальная осведомленность как детерминанты намерения совершить сделку», Международный журнал электронной коммерции, Vol. 10 № 2, стр. 7-29.

EcommerceDb (2019 г. ), доступно по адресу: https://ecommercedb.com/en/store/zalando.it (по состоянию на февраль 2021 г.).

eMarketer (2019 г.), «Глобальные расходы на цифровую рекламу (2019 г.)», доступно по адресу: https://www.emarketer.com/content/global-digital-ad-spending-2019.(по состоянию на сентябрь 2020 г.).

eMarketer (2020), «Глобальные данные о расходах на цифровую рекламу, второй квартал 2020 г.», доступно по адресу: https://www.emarketer.com/content/global-digital-ad-spending-update-q2-2020 (по состоянию на октябрь 2020 г.).

Эмерсон, Р.М. (1976), «Теория социального обмена», Ежегодный обзор социологии, Vol. 2 № 1, стр. 335-362.

Форнелл, К. и Букштейн, Ф.Л. (1982), «Две модели структурных уравнений: LISREL и PLS, примененные к теории потребительского выхода-голоса», Журнал маркетинговых исследований, Vol. 19, стр. 440-452.

Форнелл, К. и Ларкер, Д.Ф. (1981), «Оценка моделей структурных уравнений с ненаблюдаемыми переменными и ошибкой измерения», Журнал маркетинговых исследований, Vol. 18 № 2, стр. 39-50.

Гарднер, Д.Г. и Каммингс, Л.Л. (1998), «Шкалы измерения с одним и несколькими элементами: эмпирическое сравнение», Educational and Psychological Measurement, Vol. 58 № 6, стр. 898-915.

А. Гоуз и В. Тодри (2015 г.), «На пути к модели цифровой атрибуции: измерение влияния медийной рекламы на поведение потребителей в Интернете», доступно по адресу SSRN 2672090.

Жиронда, Дж.Т. и Коргаонкар, П.К. (2018), «iSpy? адаптированная реклама против инвазивной рекламы и восприятие потребителями персонализированной рекламы», Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 29, стр. 64-77.

Гольдфарб, А. и Такер, CE (2011), «Медийная онлайн-реклама: таргетинг и навязчивость», Marketing Science, Vol. 30, стр. 389-404.

Го, Б. и Сисмейро, К. (2020), «Между кликом и покупкой: прогнозирование решений о покупке с использованием данных о посещениях», Успехи в исследованиях потребителей, Vol. 47, стр. 608-609.

Волосы, Дж. Ф., младший, Халт, ГТМ, Рингл, К. и Сарстедт, М. (2016), Учебник по моделированию структурных уравнений методом наименьших квадратов (PLS-SEM), Sage Publications, Нью-Йорк.

Волосы, Дж.Ф., Рингл, К.М. и Сарстедт, М. (2011), «PLS-SEM: действительно серебряная пуля», Журнал теории и практики маркетинга, Vol. 19 № 2, стр. 139-152.

Хэм, К.Д. (2017), «Изучение того, как потребители справляются с поведенческой онлайн-рекламой», Международный журнал рекламы, Vol. 36, стр. 632-658.

Хэм, К.Д. и Нельсон, М. Р. (2016), «Роль знаний об убеждении, оценка пользы и вреда и восприятие от третьего лица в борьбе с поведенческой онлайн-рекламой», Computers in Human Behavior, Vol. 62, стр. 689-702.

Джай, Т.М.С., Бернс, Л.Д. и Кинг, штат Нью-Джерси (2013 г.), «Влияние практики отслеживания поведения на оценки потребителей при совершении покупок и намерение совершить повторную покупку в пользу надежных интернет-магазинов», Computers in Human Behavior, Vol. 29 № 3, стр. 901-909.

Джейн, А.К. (2007), «Биометрическое распознавание», Nature, Vol. 449 № 7158, стр. 38-40.

Каннан, П.К. (2017), «Цифровой маркетинг: структура, обзор и программа исследований», Международный журнал исследований в области маркетинга, Vol. 34 № 1, стр. 22-45.

Керр, Г. Б. и Ричардс, Дж.И. (2020), «Новое определение рекламы в исследованиях и на практике», Международный журнал рекламы, Vol. 40 № 2, с. 1-24, doi: 10.1080/02650487.2020.1769407.

Лачняк, Р.Н. и Мюлинг, Д.Д. (1993), «Взаимосвязь между экспериментальными манипуляциями и проверками теории в контексте вовлечения рекламного сообщения», Journal of Advertising, Vol. 22 № 3, стр. 59-74.

Ламбертон, К. и Стивен, А.Т. (2016), «Тематическое исследование цифрового, социального и мобильного маркетинга: эволюция исследований с 2000 по 2015 год и повестка дня для будущих исследований», Journal of Marketing, Vol. 80, стр. 146-172.

Ламбрехт А. и Такер К. (2013 г.), «Когда ретаргетинг работает? Информационная специфика в интернет-рекламе», Journal of Marketing Research, Vol. 50 № 5, стр. 561-576.

Ли, С. , Ли, Ю., Ли, Дж. и Парк, Дж. (2015), «Персонализированные электронные услуги: забота о конфиденциальности потребителей и обмен информацией», Социальное поведение и личность: Международный журнал, Том. 43 № 5, стр. 729-740.

Ли, Дж., Луо, X., Лу, X. и Моригути, Т. (2020), «Обоюдоострые эффекты перенацеливания корзины электронной коммерции: слишком ранний перенацеливание имеет неприятные последствия?», Journal of Marketing, 0022242920959043.

Либерали, Г. Б., Хаузер, Дж. Р. и Урбан, Г. Л. (2017), «Теория морфинга и приложения», в Справочнике по моделям маркетинговых решений, Springer, Cham, стр. 531–562.

Мардеган П., Рива Г. и Скатена С.Ф. (2016), Цифровая реклама 3.0. Il futuro della pubblicità digitale, Maggioli Editore, Milano.

Макдональд, А.М. и Cranor, L.F. (2010), «Убеждения и поведение: понимание интернет-пользователями поведенческой рекламы», TPRC 2010, доступно по адресу: http://aleecia. com/authors-drafts/tprc-behav-AV.pdf.

Миядзаки, А.Д. (2008 г.), «Конфиденциальность в Интернете и раскрытие информации об использовании файлов cookie: влияние на доверие потребителей и ожидаемое покровительство», Журнал государственной политики и маркетинга, Vol. 27 № 1, стр. 19-33.

Монем, А. и Надь, Х. (2021), «Эффективность персонализации рекламы», Journal of Design Sciences and Applied Arts, Vol. 2 № 1, стр. 335-344.

Мур, Р.С., Мур, М.Л., Шанахан, К.Дж. и Мак Б. (2015 г.), «Жуткий маркетинг: три аспекта предполагаемого чрезмерного нарушения конфиденциальности в Интернете», Marketing Management, Vol. 25, стр. 42-53.

Норберг П.А., Хорн Д.Р. и Хорн, Д.А. (2007), «Парадокс конфиденциальности: намерения раскрывать личную информацию в сравнении с поведением», Journal of Consumer Affairs, Vol. 41 № 1, стр. 100-126.

Озчелик, А.Б. и Варнали, К. (2019), «Эффективность поведенческого таргетинга в Интернете: психологическая перспектива», Исследования и приложения в области электронной коммерции, Vol. 33, стр. 1-11.

Петти, Р.Э. и Качиоппо, Дж.Т. (1986) Вероятностная модель убеждения, в Communication and Persuasion, Springer, New York, New York, стр. 1–24.

Петти, Р.Э., Качиоппо, Дж.Т. и Шуманн, Д. (1983), «Центральные и периферийные пути к эффективности рекламы: сдерживающая роль участия», Журнал потребительских исследований, Vol. 10, стр. 135-146.

Фелан, К., Лампе, К. и Резник, П. (2016 г.), «Это жутко, но меня это не беспокоит», Материалы конференции CHI 2016 г. по человеческому фактору в вычислительных системах, Ассоциация вычислительной техники, New Йорк, стр. 5240-5251.

Плангер, К. и Монтекки, М. (2020), «Думая не только о конфиденциальности: исследование реакции на слежку за клиентами», Journal of Interactive Marketing, Vol. 50, стр. 32-44.

Рамая Т., Линг Н.С., Тагизаде С.К. и Рахман, С.А. (2016 г.), «Факторы, влияющие на намерение МСП продолжать работу веб-сайта в Малайзии», Телематика и информатика, Vol. 33 № 1, стр. 150-164.

Сахни, Н.С., Нараянан, С. и Кальянам, К. (2019 г.), «Экспериментальное исследование эффектов ретаргетинговой рекламы: роль частоты и времени», Journal of Marketing Research, Vol. 56 № 3, стр. 401-418.

Сантос, Дж.Р.А. (1999), «Альфа Кронбаха: инструмент для оценки надежности весов», Journal of Extention, Vol. 37 № 2, стр. 1-5.

Шуман, Дж. Х., фон Вангенхайм, Ф. и Гроен, Н. (2014), «Целевая онлайн-реклама: использование взаимных призывов для повышения признания среди пользователей бесплатных веб-сервисов», Journal of Marketing, Vol. 78 № 1, стр. 59-75.

Синклер, Дж. (2016), «Реклама и СМИ в эпоху алгоритмов», Международный журнал коммуникаций, Vol. 10, стр. 3522-3535.

Сисмейро, К. и Баклин, Р.Е. (2004), «Моделирование покупательского поведения на веб-сайте электронной коммерции: подход к выполнению задач», Журнал маркетинговых исследований, Vol. 41 № 3, стр. 306-323.

Смит, Э.Г., Ван Ноорт, Г. и Вурвельд, Х.А. (2014), «Понимание поведенческой онлайн-рекламы: знания пользователей, проблемы конфиденциальности и поведение в Интернете в Европе», Computers in Human Behavior, Vol. 32, стр. 15-22.

Спек, П.С. и Эллиотт, М.Т. (1997), «Предикторы избегания рекламы в печатных и вещательных СМИ», Journal of Advertising, Vol. 26 № 3, стр. 61-76.

Саммерс, Калифорния, Смит, Р. В. и Речек, Р. В. (2016 г.), «Аудитория из одного человека: реклама с поведенческим таргетингом как подразумеваемые социальные ярлыки», Journal of Consumer Research, Vol. 43 № 1, стр. 156-178.

Сутанто, Дж., Пальме, Э., Тан, К. и Пханг, К. В. (2013 г.), «Решение парадокса персонализации и конфиденциальности: эмпирическая оценка полевого эксперимента на пользователях смартфонов», MIS Quarterly, Vol. 37 № 4, стр. 1141-1164.

Там, К.Ю. и Хо, С.Ю. (2006), «Понимание влияния веб-персонализации на обработку пользовательской информации и результаты принятия решений», MIS Quarterly, Vol. 30 № 4, стр. 865-890.

Тейлор, Ч. Р. и Карлсон, Л. (2021), «Будущее рекламных исследований: новые направления и исследовательские потребности», Журнал теории и практики маркетинга, Vol. 29 № 1, стр. 1-12.

Тейлор, Д. Г., Левин, Дж. Э. и Струттон, Д. (2011), «Друзья, фанаты и подписчики: работает ли реклама в социальных сетях?», Journal of Advertising Research, Vol. 51 № 1, стр. 258-275.

Цанг, М.М., Хо, С.К., и Лян, Т.П. (2004), «Отношение потребителей к мобильной рекламе: эмпирическое исследование», Международный журнал электронной коммерции, Vol. 8 № 3, стр. 65-78.

Такер, CE (2014 г.), «Социальные сети, персонализированная реклама и контроль конфиденциальности», Журнал маркетинговых исследований, Vol. 51 № 5, стр. 546-62.

Туров, Дж., Кинг, Дж., Хуфнэгл, С.Дж., Бликли, А. и Хеннесси, М. (2009 г.), «Американцы отвергают индивидуализированную рекламу и три вида деятельности, которые ее обеспечивают», Школа коммуникаций Анненберга (Университет Пенсильвании) и Школа права Беркли Калифорнийского университета, Беркли, доступна по адресу SSRN 1478214.

Ур, Б., Леон, П.Г., Кранор, Л.Ф., Шей, Р. и Ван, Ю. (2012 г.), «Умный, полезный, страшный, жуткий: восприятие онлайн-поведенческой рекламы», материалы Восьмого симпозиума по полезной конфиденциальности. и безопасности, ст. 4.

Урбан, Г.Л., Либерали, Г., Макдональд, Э., Бордли, Р. и Хаузер, Дж. Р. (2014), «Трансформируемая баннерная реклама», Marketing Science, Vol. 33 № 1, стр. 27-46.

Ван Доорн Дж. и Хекстра Дж. К. (2013 г.), «Настройка интернет-рекламы: роль навязчивости», Marketing Letters, Vol. 24 № 4, стр. 339-345.

Ван Норт, Г., Смит, Э.Г. и Воорвельд, Х.А. (2013), «Значок поведенческой онлайн-рекламы: два исследования пользователей», «Достижения в области рекламных исследований», том. 4, стр. 365-378.

Варнали, К. (2019), «Поведенческая интернет-реклама: комплексный обзор», Журнал маркетинговых коммуникаций, Vol. 27 № 1, стр. 1-22.

Ведель, М. и Каннан, П.К. (2016), «Маркетинговая аналитика для сред с большим объемом данных», Journal of Marketing, Vol. 80 № 6, стр. 97-121.

Винтер С., Масловска Э. и Вос А.Л. (2021), «Влияние персонализации на основе характеристик в рекламе в социальных сетях», Компьютеры в поведении человека, Vol. 114, 106525.

Ян, Х. (2013 г.), «Проблемы конфиденциальности молодых американских потребителей в Интернете, доверие, риск, использование социальных сетей и нормативная поддержка», Journal of New Communications Research, Vol. 5 № 1, стр. 1-30.

Ю, С.Ю. (2007), «Показатели неявной памяти для эффективности веб-рекламы», Journalism and Mass Communication Quarterly, Vol. 84 № 1, стр. 7-23.

Zuiderveen Borgesius, FJ (2015), «Улучшение защиты конфиденциальности в области поведенческого таргетинга», Серия информационных прав, Vol.