Базовые методы персонализации в контекстной рекламе больше не привлекают и не удерживают внимание клиентов.

Обычная реклама не достигает цели, в результате чего у брендов снижается вовлеченность, а расходы на рекламу увеличиваются.

Чтобы по-настоящему привлечь современных потребителей, брендам необходимо выйти за рамки стандартной сегментации.

Без доступа к данным в реальном времени и передовым знаниям, основанным на искусственном интеллекте, компании рискуют потерять потенциальных клиентов, которые жаждут более персонализированного и актуального опыта.

Гиперперсонализация в контекстной рекламе меняет кампании за счет использования искусственного интеллекта, машинного обучения и данных в реальном времени. Это позволяет брендам создавать персонализированную рекламу на основе данных, которая значительно повышает вовлеченность клиентов, коэффициенты конверсии и долгосрочную лояльность.

Читайте дальше, чтобы узнать, как гиперперсонализация может революционизировать вашу стратегию контекстной рекламы.

Что такое гиперперсонализация в PPC?

Гиперперсонализация выходит за рамки традиционной персонализации, которая обычно фокусируется на демографических данных и основных данных пользователя, таких как имя и история покупок. 

Вместо этого он использует передовые технологии и данные в режиме реального времени для создания узкоспециализированного и адаптированного рекламного опыта на основе поведения, предпочтений и контекста отдельного пользователя.

Например, стандартная персонализация может показывать рекламу походных ботинок всем пользователям определенной демографической группы, которые ранее проявляли интерес к активному отдыху.

При гиперперсонализации в режиме реального времени будет отображаться конкретное объявление, адаптированное к предпочитаемой пользователем марке обуви, цвету, размеру и предыдущей истории поиска. 

При таком подходе часто используются искусственный интеллект, машинное обучение, прогнозная аналитика и другие сложные инструменты, чтобы создать впечатление, уникальное для каждого клиента.

Роль данных в гиперперсонализации

Данные – это основа гиперперсонализации.

Данные помогают маркетологам создавать релевантный и весьма специфичный опыт для нужд и контекста каждого пользователя. 

Гиперперсонализация опирается на различные источники данных, в том числе:

Поведенческие данные. Сюда входит информация о том, как пользователь взаимодействует с веб-сайтом или приложением, например клики, время, проведенное на определенных страницах, и история просмотров.

Данные о транзакциях. История покупок, предпочтительные способы оплаты и поведение при отказе от корзины важны для разработки персонализированных предложений.

Контекстные данные. Сюда входят данные о текущей ситуации пользователя, например о его местоположении, времени суток или устройстве, которое он использует.

Прогнозная аналитика. Анализируя закономерности поведения пользователей, бренды могут предвидеть будущие действия, например вероятность покупки, и соответствующим образом корректировать свою рекламу с оплатой за клик.

Интеграция этих данных позволяет брендам точно ориентироваться на клиентов, повышая вероятность конверсии и повышая рентабельность инвестиций в PPC-кампании.

Преимущества гиперперсонализации в контекстной рекламе

Повышение рейтинга кликов (CTR)

Успех любой PPC-кампании часто измеряется ее CTR.

Гиперперсонализация позволяет рекламодателям показывать рекламу, которая более глубоко находит отклик у пользователей, тем самым повышая вероятность того, что они нажмут на объявление.

Повышение коэффициента конверсии

Гиперперсонализированная реклама с оплатой за клик имеет больше шансов совершить конверсию, поскольку она точно соответствует потребностям и предпочтениям пользователя.

Например, персонализированные призывы к действию (CTA) приносят на 202 % больше конверсий, чем обычные.

Кроме того, данные в режиме реального времени позволяют динамически изменять предложение или рекламную акцию, увеличивая шансы на продажу.

В результате гиперперсонализированные кампании могут привести к гораздо более высокому коэффициенту конверсии по сравнению с традиционной рекламой.

Повышение лояльности клиентов

Гиперперсонализация способствует не только продажам; это строит прочные отношения. Клиенты, которые чувствуют, что их понимают и ценят, с большей вероятностью останутся лояльными к бренду. 

Исследования показывают, что 45 % потребителей перейдут в другое место, если не получат персонализированный опыт. Показывая рекламу, отражающую глубокое понимание предпочтений клиентов, бренды могут добиться долгосрочной лояльности.

Снижение потерь на рекламу

Традиционные PPC-кампании часто охватывают широкую сеть, что может привести к напрасным тратам на рекламу пользователей, которые не заинтересованы в предложении. 

Гиперперсонализация сокращает эти потери, гарантируя, что реклама будет показываться только тем пользователям, которые с высокой вероятностью будут с ней взаимодействовать. Такой целенаправленный подход оптимизирует использование рекламного бюджета, снижает затраты и улучшает результаты.

Проблемы гиперперсонализации

Хотя преимущества гиперперсонализации в контекстной рекламе очевидны, маркетологам придется преодолеть ряд проблем, чтобы эффективно реализовать эту стратегию.

Проблемы конфиденциальности данных

Одной из наиболее серьезных проблем является растущая обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных. В связи с такими правилами, как GDPR в Великобритании и ЕС, предприятиям приходится ориентироваться в сложных правилах, касающихся сбора и использования персональных данных. 

Компаниям необходимо получить четкое согласие пользователей перед сбором и использованием их данных. В противном случае это может привести к юридическим последствиям и подорвать доверие потребителей.

Техническая сложность

Для реализации гиперперсонализации требуются передовые технологии и инфраструктура.

Компаниям необходимо инвестировать в искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных и механизмы персонализации, чтобы предоставлять персонализированную рекламу в режиме реального времени.

Более того, им нужны квалифицированные специалисты для управления этими системами и обеспечения их полного использования.

Баланс между персонализацией и эффективностью

Хотя гиперперсонализация открывает невероятные возможности, сложность управления узкоспециализированными кампаниями может перегрузить внутренние команды.

Ключевым моментом является достижение баланса между предоставлением персонализированного контента и поддержанием операционной эффективности.

Рекомендации по реализации гиперперсонализации в PPC

Если вы хотите реализовать гиперперсонализацию в своих PPC-кампаниях, вам могут помочь следующие рекомендации:

Используйте динамическую рекламу

Динамические объявления автоматически корректируют свой контент в зависимости от поведения пользователя, местоположения и других данных в реальном времени.

Например, динамические поисковые объявления Google могут помочь создать персонализированную рекламу без необходимости постоянной ручной настройки.

Используйте искусственный интеллект и машинное обучение

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут обрабатывать огромные объемы данных, выявлять закономерности и принимать решения в режиме реального времени.

Эти технологии необходимы для масштабного проведения гиперперсонализированных PPC-кампаний.

Создание микросегментов

Вместо широких сегментов аудитории гиперперсонализация фокусируется на микросегментации.

Вы можете показывать более релевантную и эффективную рекламу, разделив свою аудиторию на более мелкие и более конкретные группы в зависимости от поведения, предпочтений и контекста.

Отслеживание и оптимизация

Гиперперсонализация требует постоянного мониторинга и оптимизации.

Используйте инструменты аналитики, чтобы отслеживать эффективность ваших PPC-кампаний и вносить корректировки на основе данных в реальном времени.

A/B-тестирование также может помочь усовершенствовать персонализированную рекламу и повысить ее эффективность.

Примеры гиперперсонализации в PPC

Гиперперсонализации можно добиться с помощью различных инновационных методов, которые используют данные в реальном времени, искусственный интеллект, машинное обучение и расширенную аналитику для предоставления максимально индивидуального опыта. 

Ниже приведены примеры различных методов и способы их реализации.

Динамические рекомендации по продуктам (Amazon)

Amazon – пионер в использовании гиперперсонализации с помощью своей системы рекомендаций.

Платформа отслеживает историю посещений пользователей, прошлые покупки и даже то, что покупают похожие клиенты, чтобы предлагать товары в режиме реального времени.

Алгоритм «совместной фильтрации товаров» позволяет Amazon создавать высоко персонализированные условия покупок, что приносит значительный доход.

Более 35 % продаж Amazon приходится на персональные рекомендации по продуктам.

Персонализированная видеореклама (Cadbury)

Компания Cadbury использовала гиперперсонализацию в кампании, создавшей персонализированную видеорекламу на основе данных о пользователях, собранных из Facebook, таких как возраст, местоположение и интересы. 

Кампания вызвала более высокий уровень вовлеченности, поскольку пользователи видели контент, который был специально адаптирован для них.

В результате рейтинг кликов увеличился на 65 %, а количество конверсий — на 33,6 %.

Предложения с географическим таргетингом (Starbucks)

Starbucks использует гиперперсонализацию, чтобы предлагать своим клиентам геотаргетинговые акции и персонализированные предложения через мобильное приложение.

Используя данные о местоположении, приложение может предлагать предложения в режиме реального времени в зависимости от того, где находится клиент.

Приложение также отслеживает прошлые покупки и предлагает персонализированные варианты напитков или закусок, что еще больше повышает качество обслуживания и увеличивает продажи.

Реклама, меняющая погоду (три и шесть)

three&six, агентству PPC, специализирующемуся на гостиничном секторе, потребовалось увеличить заполняемость номеров одного из своих клиентов во время лыжного сезона. Бронирование в отеле было сезонным, и гости бронировали номера в зависимости от снегопада и ждали до последней минуты. 

Чтобы решить эту проблему, компания Three&six внедрила динамические поисковые объявления, которые запускались по прогнозу погоды.

Изменив текст объявления и повысив ставки в периоды оптимального снегопада, агентство гарантировало, что объявления появятся в нужное время, когда потенциальные гости с наибольшей вероятностью будут бронировать жилье.

Предварительно заполненные формы и приложения (банковское дело и страхование)

Многие финансовые службы, такие как банки и страховые компании, используют гиперперсонализацию, предварительно заполняя формы заявок и документы существующей информацией о клиентах.

Это оптимизирует взаимодействие с пользователем, ускоряя и упрощая выполнение транзакций, а также приводит к более высокому коэффициенту конверсии.

Эти примеры демонстрируют, как гиперперсонализация может применяться в различных отраслях: от электронной коммерции и развлечений до банковского дела и транспорта.

Используя данные в режиме реального времени и передовые алгоритмы, бренды могут предоставлять более релевантный, интересный и эффективный опыт, адаптированный для каждого отдельного пользователя.

Гиперперсонализация меняет способы взаимодействия брендов с клиентами

Используя данные, искусственный интеллект и машинное обучение, компании могут создавать персонализированную рекламу, которая повышает вовлеченность, повышает коэффициент конверсии и способствует долгосрочной лояльности клиентов.

Хотя проблемы (например, конфиденциальность данных, техническая сложность) необходимо решать, потенциальные выгоды делают гиперперсонализацию мощным инструментом в арсенале любого маркетолога.

По мере развития цифрового ландшафта гиперперсонализация станет важной стратегией для брендов, которые хотят выделиться и предоставить своим клиентам значимый и индивидуальный опыт.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More