24 Августа 2017

В эфире подкаста Alytics.Драйв Илья Сидоров, Google

В мае этого года на конференции Google Marketing Next компания Google представила свои последние разработки для рекламных и аналитических продуктов, а также для DoubleClick. Некоторые из новинок в тот момент были запущены в тестовом режиме, но вот сейчас уже мы можем говорить более конкретно, уже есть кейсы и результаты. У нас в гостях специалист по работе с новыми продуктами и решениями Google Илья Сидоров.

Илья Сидоров - цитата

Илья Макаров: Как ты думаешь, насколько жизнь обычного человека уже оцифрована такими компаниями, как Google? На 100% или меньше? Есть ещё время «подышать воздухом свободы»?

Илья Сидоров: Такие вещи сложно измерять в процентах. По нашим данным, свыше 70%  смартфонов в России подключены к интернету, то есть каждый второй житель России так или иначе выходит в сеть. Это можно назвать оцифровкой жизни? Что касается свободы, то мое личное мнение, как раз технологии и позволяют получить больше свободы. Они дают выбор, а возможность выбирать по сути и есть свобода.


— Ответ принят. Тогда давай о технологиях, которые дают свободу. На майской конференции компания Google официально попрощалась с атрибуцией по последнему клику. Почему и что пришло на смену?

— Атрибуция по последнему клику не самое верное решение для бизнеса, который хотел бы расти. Потому что в любой цепочке конверсий всегда есть звенья, которые не приводят непосредственно к самой покупке, но при этом играют важнейшую роль. Если проводить аналогию со спортом — у любых голов  всегда есть пасы, которые приводят к этим голам. И команды без хороших распасовщиков, как правило, не добиваются большого успеха.

Соответственно, ключевой вопрос — как назначить правильный вес тем каналам, которые привели к покупке, но не видны в последнем клике?  Наш подход — data-driven attribution — атрибуция, основанная на данных. Такое подход позволяет рассчитать вес для каждого источника индивидуально.


— Правильно ли я понимаю, что теперь я могу развернуть, условно говоря, любую цепочку конверсии и посмотреть, как Google оценивает важность того или иного источника?

— Верно. Здесь есть несколько аспектов. Первое, с чего можно начинать, это действительно разворачивать цепочки, смотреть ретроспективно. Смотреть отчёты по тому, какие каналы как отработали. Отчёты — это первый шаг.

Следующий шаг, к которому мы уже переходим в AdWords — непосредственное назначение ставок на основе модели атрибуции в рамках Оптимизатора конверсий. Система видит, какое ключевое слово лучше всего отработало на разных местах в цепочке и использует эти данные для управления ставками. Тем самым повышая ставки при использовании оптимизатора конверсий в AdWords, повышая ставки на те слова, которые часто ассистируют, но при этом реже приводят к последнему клику перед конверсией.

Практики контекстной рекламы знают, что зачастую пользователи сначала вводят категорийные запросы, затем это может быть запрос конкретной модели. Потом, когда они решаются совершить покупки, они могут ввести то, что называется бренд-запросом — просто название того интернет-магазина, в котором они выбирали, например, телефон.

При традиционном подсчёте по последнему клику вся покупка уходит на бренд-запрос, и, соответственно, интернет-магазин уверен, что именно бренд-запрос конвертит. А по факту этот бренд-запрос не произошёл бы, если бы до этого пользователь не пришёл, например, через категорийный запрос в этот интернет-магазин.


— А в Google Analytics я увижу вес рассылки, увижу вес медийки, которую GA посчитал конкретно для вот этой цепочки атрибуций?

— Да, верно в этом первое отличие атрибуции в AdWords и Google Analytics.

Другое отличие — AdWords уже функционален полностью: можно и отчёты смотреть, и биддиться, в том числе на основе данных, автоматически назначать ставки в оптимизаторе конверсий.

Что касается Google Analytics, то здесь пока можно посмотреть отчеты, но в биддинге эти данные нельзя использовать. Над этим мы пока работаем. Мы понимаем, что правильная атрибуция включает в себя как можно больше данных, она безусловно кроссканальная, она кроссдевайсная, она учитывает в том числе не только клики, но и просмотры, и большее количество релевантной информации. В скором времени мы анонсируем выход продукта.


— Звучит очень круто. Остается только дождаться, когда эти данные можно будет использовать при управление ставками в AdWords. Раз уж мы перешли к таким сложным вопросам, которые беспокоят аналитиков, наверное, нельзя не упомянуть про конверсии в офлайне. Есть ли ещё что-то, помимо связки User ID с картой лояльности, над чем вы работаете?

— У нас есть такое решение, как фиксирование заходов пользователей в магазины. На ряде рынков мы уже запустили, сейчас работаем над тем, чтобы и в России это появилось.


— Когда я готовился к интервью, коллеги напомнили интересную историю с Mail.Ru, который начал раздавать магазинам роутеры для фиксации посетителей. Mail.Ru, насколько я понимаю, планирует отслеживать  интернет-пользователей по wi-fi. В то же время формируется такой паттерн поведения — вышел из дома и выключил wi-fi, потому что как только ты подходишь к трассе, у тебя телефон цепляется к wi‑fi Мосгортранса и интернет работать перестаёт. А как у вас трекинг будет работать?

— Модель с wi-fi трекингом мы уже попробовали с несколькими крупными ритейлерами и в итоге решили пока не развивать это направление. С одной стороны, это решение звучит очень хорошо, потому что можно понять, что пользователь, например, был около кассы, т.е. он с высокой вероятностью совершил покупку. Но есть много проблем,  основная — ограниченная точность, в том числе и из-за отключенного wi-fi.

Поэтому наша базовая модель — определение местоположения пользователя в конкретный момент с помощью геолокации внутри магазинов. Чтобы геолокация работала, необходимо включить опцию возможности делиться своим местоположением с сервисами Google. Если пользователи кликнули по рекламе и потом ногами пришли в конкретный магазин, то мы можем это отследить. Если это крупный торговый центр, то мы можем определить этаж и конкретный магазин. Чего мы не можем сказать точно — в каких местах внутри магазина они побывали.

Есть и другие способы отслеживать покупки пользователей и импортировать их как онлайн-конверсии в AdWords. Такой продукт в AdWords мы совсем скоро анонсируем и он будет существенно проще работы с UserID. Кроме того, у нас также есть и другие  решения, которые по своей механике ещё проще и интереснее.

Например, у нас в июне проходила конференция Think Performance в Москве, и там Volkswagen Russia презентовал свой кейс. Механика заключается в том, что пользователь, после того как он побывал на сайте Volkswagen, приходит в тот или иной момент к дилеру и совершает покупку.  После покупки Volkswagen отправляет ему email. В email есть ссылка — «Добро пожаловать в мир Volkswagen», кликнув по которой пользователь попадает на сайт и таким образом он мэтчится, скажем так, с собой же до этого в Google Analytics.

И таким образом Volkswagen смог увидеть в своей аналитике реальные покупки пользователей. Что и как они купили, и по каким каналам они изначально пришли. Эту механику можно применить для любой индустрии.


— Интересная схема. Люди приходили на сайт дилера Volkswagen с разных каналов, после этого приезжали и покупали, и в этот момент как бы цепочка рвётся, потому что мы не знаем, какой конкретно пользователь сайта пришёл и купил у нас в итоге автомобиль.

— Да.


— После этого мы делаем рассылку покупателям, вводим их снова на сайт дилера и там мэтчим их с ними же самими. Окей, понял, прикольно.

— В данном случае даже не сайт дилера, а сайт самого Volkswagen. Ведь дилеры не всегда делятся статистикой. А здесь они сами видят, сколько пользователей из поиска Google пришли, сколько с медийной рекламы на порталах и какой процент из них совершил затем покупки. И даже такое — сколько пользователей пришли с рекламных кампаний нового Volkswagen Tiguan, но в итоге купили Volkswagen Polo. Такие в том числе бизнес-данные они получают о своих кампаниях. Не только потому, как какой канал отработал, но в том числе и по маркетинговым каким-то вещам.


— Очень смешная статистика. Типа ты такой думаешь: «О, новый Tiguan», потом — «а денег есть только на Polo». Мы тоже порой видим удивительные вещи по нашим клиентам. Например, человек ищет диван, а в итоге покупает какие-то поварёшки, разделочные доски. Давай пойдем дальше. С недавних пор у вас появились «умные кампании» для контекстно-медийной сети. Для кого этот продукт?

— Самый частый фидбек, который мы слышим относительно AdWords, связан со сложностью настройки контекстной рекламы. Рекламодатель запускает кампанию, а затем, не видя отдачи, не понимая, как оптимизировать кампании, отключает их и больше не возвращается к контекстно-медийной сети, считая, что это инструмент не работает.

Мы разработали продукт, который позволяет проанализировать аудиторию сайта. И на основе данных об этой аудитории система, например, понимает, что лучше всего конвертирует, условно, аудитория рыбаков, которые при этом проживают в отдельных районах Москвы. Тогда «умная кампания» начинает работать именно на эту аудиторию рыбаков в рамках вот этих районов. Затем она начинает обучаться и видит, что помимо рыбаков еще неплохо отрабатывают сёрферы. То, что не было очевидно сразу и нельзя было понять из, скажем так, статистики по аудитории ремаркетинга. То же самое касается и контекстных таргетингов, не только аудиторных. Таким образом кампании обучаются и позволяют получать больше конверсий, при этом она оптимизируется сама по нужной цене.

Профессионалы тоже могут использовать «умные кампании» в рамках общей стратегии, направленной на поиск потенциально новых сегментов на базе соответственно текущей аудитории ремаркетинга, похожих аудиторий, поиск каких-то новых сегментов потенциально новых конверсий. Для того, чтобы рекламная кампания сработала на поиск, а не забирала конверсии из других кампаний, её имеет смысл запускать, например, с меньшими ставками, чем в кампаниях ремаркетинга.


— Дельный совет. Есть ли у Google планы внедрить в AdWords возможность работать с внешними поставщиками данных, особенно с российскими, или вы оставите данный инструмент для DoubleClick?

— У нас есть чёткое разделение между AdWords и продуктами DoubleClick, в частности DoubleClick Bid Manager. Как раз таки работа с внешними DMP — это прерогатива нашего programmatic-решения, т.е. именно DBM. В AdWords данные только наши, непосредственно данные Google, либо «first party data» — собственные данные рекламодателя — информация о посетителях и/или покупателях, собранная в процессе их взаимодействия с сайтом. Соответственно, аудитория ремаркетинга либо Customer Match — аудитории по электронным адресам пользователям — то, что принадлежит самому рекламодателю, не сторонним DMP, а самому рекламодателю. И это в обозримом будущем так и будет оставаться.


— Понял тебя. TNS фиксирует снижение телесмотрения на 7%. Из-за этого падает трафик, который обслуживают контекстные каналы. Видите ли вы негативную динамику по контексту уже сейчас? Вопрос в первую очередь связан с клиентами FMCG-категории.

— Мы негативной динамики не видим. Возможно, речь идет о каких-то конкретных кейсах. Трафик растет хорошо, особенно мобильный, там рост измеряется трехзначными цифрами. Поэтому очень важно смотреть не столько на телесмотрение, сколько на мобильный канал и делать упор на решения в мобильной области, чтобы видеть рост.


— Что нового нас ждет на Youtube?

— Из принципиально нового — связка данных, например, Google Maps и поиска и формирование на их основе аудиторных сегментов, например пользователей, которые часто посещают торговые центры или часто ходят в рестораны. Или пользователей которые готовятся к переезду. Вычленив таких пользователей, мы можем показать им рекламу на Youtube.


— Ты меня сейчас прям заинтриговал. Как вы мэтчите пользователей, которые переезжают?

— На основе анализа поисковых запросов и поведения пользователей,  в том числе на других платформах. Самое простое — запросы на перевозчиков.


— А как меняется видеосмотрение? Какие вы видите неординарные изменения по категории онлайн-видео, и по каким категориям прежде всего?

— Видеосмотрение перестает быть чисто развлекательным и движется в сторону утилитарного. Мы проводили исследования, как ведут себя пользователи перед покупкой. Например, три года назад видео не входило в ТОП 10 источников при выборе автомобиля. А сейчас уже на первом-втором месте. Пользователи смотрят тест-драйвы, и на основе этих тест-драйвов зачастую принимают решение о покупке той или иной модели. Это однозначный тренд.


— Круто, наверное, быть видеоблогером, который снимает тест-драйвы. Последний на сегодня вопрос. Каким Google видит будущее интернет-рекламы. И возвращаясь к первому вопросу — Google планирует оцифровать жизнь человека на 100% процентов?

— Google точно планирует и в будущем продолжит делать то, что делает сейчас. Не только Google, а в целом холдинг Alphabet, который включает в себя разные направления бизнеса, начиная от Self-driving cars и заканчивая воздушными шарами с доступом к интернету, которые у нас летают по всем регионам мира, прежде всего в Африке.

Мы понимаем, что это связано с оцифровыванием разных аспектов жизни. Например, холодильник, подключенный к интернету, будет принимать решение о покупке продуктов. Не знаю, на сколько процентов это оцифрует нашу жизнь, но если от этого будет лучше всем, то почему бы и нет?

Что касается будущего интернет-рекламы, то оно тоже тесно связано с оцифровыванием нашей жизни в целом. Сейчас главный канал рекламы — это базовые устройства для выхода в Интернет, такие как смартфон, планшет и десктоп.

Если говорить о краткосрочной перспективе, то ключевые тренды сейчас — это максимальная интеграция данных об эффективности, о конверсиях в офлайне, конверсиях по телефону, т.е. конверсиях любым способом, кросс-девайс конверсиях и так далее, для того чтобы получать целостную картинку для анализа и оптимизации маркетинга.

Второй тренд — это повышение релевантности рекламы пользователю. В идеале реклама должна быть настолько естественной для пользователя, что, скажем так, до поиска пользователя она уже должна знать, что пользователю может быть интересно, и именно такая реклама будет отрабатывать наилучшим образом. Здесь нам сильно поможет машинное обучение.

Среднесрочный тренд — голосовой поиск, например, управление Google Home голосом, новые девайсы и способы выхода в интернет и взаимодействия с окружающим миром. Нам еще предстоит адаптировать интернет-рекламу  под эту реальность.


Слушайте аудиозапись интервью на iTunes и ВКонтакте
Текстовая версия опубликована также на VC.ru