永生旗帜
Posted: Mon Jan 06, 2025 3:34 am
自 1994 年第一条互联网横幅出现以来，已经过去了近 20 年。一直以来，横幅广告都在不断修改和发展。只有一个原则是不可动摇的：人们看到一张图片就必须点击它，只有极少数例外，你可以立即拨打横幅上所示的电话号码。
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互联网上第一条广告横幅，1994 年
通常，媒体广告的客户是大品牌和互联网服务。更罕见 哈萨克斯坦whatsapp号码数据库 的情况是中小企业购买专题资源的横幅空间。随着新技术的出现，横幅广告找到了新的生命。
互联网上的主流是横幅广告。所有开发在线方向的公司都会在其网站上布满互联网横幅。如果没有这个，现在就不可能在 VK 上观看《权力的游戏》或 meme。用户，尤其是那些经济上安全并因此忙碌的用户，不会点击所有内容。众所周知，大多数横幅都很烦人。在本文中，我们将告诉您如何最大程度地减少展示广告对用户的烦扰并利用它赚钱。特别是，我们将谈论实时竞价技术，这有助于解决刺激问题。
RTB（实时出价）
这是一种用于在拍卖的基础上向可能对此特定广告最感兴趣的用户显示广告的技术。
想象一下，有许多高流量的网站安装了特殊程序，借助这些程序可以跟踪您在这些网站上感兴趣的信息。当用户进入数据库时，他被分配了某些特征。例如，他对旅游、小屋建造和儿童产品感兴趣，并且住在莫斯科。
用户从广告网络访问该网站，系统立即将其数据发送给潜在的广告商。用户看到来自设置最高出价的广告商的广告。每个用户都可以个性化广告本身的数据。例如，如果他在寻找去土耳其旅行的前一天，他会看到横幅“你想去土耳其吗？立即购买旅游团并获得免费游览”：
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我请同事弗拉基米尔·达维多夫 (Vladimir Davydov) 告诉我如何衡量横幅广告的效果。
横幅广告的效果
除了技术的使用之外，问题还在于衡量横幅广告效果的一般方法。当这种类型的广告出现在互联网上时，它被（并将继续）像电视广告一样被评价。
然后互联网发生了变化，分析出现了。现在，各种技术使得可以通过点击来评估横幅——点击次数。而到目前为止，影响横幅广告效果的主要因素之一是CTR（click-through rates）——点击率。
这些技术使您可以了解有多少人查看了该横幅以及有多少人点击了它。重要的是要考虑到这是展示广告，无论使用什么技术，就印象而言，它都更类似于视觉电视广告。问题来了：有多少人真正看到了广告，之后他们做了什么？这些问题很难解决。
例如，ComScore 推出了一个系统，可以清楚地衡量有多少人看到了横幅。许多人在页面加载时看不到横幅 - 他们立即向下滚动，并且它也可能由于弯曲的布局而移动。当 ComScore 为某些广告商测量这些指标时，结果发现 35-45% 的横幅没有被任何人看到。它们要么立即被浪费，要么被特别隐藏，要么最终从屏幕上消失。
媒体广告标准
国际广告局推出了展示广告的标准：横幅必须在屏幕区域可见，尺寸大于一个像素，并且在视野中停留时间超过三秒，才能视为已被查看。
如何衡量横幅广告效果
根据 ComScore 的研究，并非所有点击横幅的人都会访问该网站。即使他们这样做了，也不是每个人都采取了必要的行动。点击横幅的人非常少；他们几乎点击了所有内容。这是一个不具有代表性的样本。 （研究“俄罗斯天生的点击者”）
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浏览后转化
PostView 转换是指当一个人查看横幅时，这会被记录在 cookie 中，然后跟踪他查看后的操作。这个场景比较现实，就是给这个人展示一个横幅，记录观看情况，监控他是否访问过该网站。困难：需要配置端到端的测量技术，但这并不总是可行的。
富媒体横幅
这些是用户与之交互的横幅。它们不仅允许您跟踪点击次数，还允许您将鼠标悬停在点击次数上。它们是交互式的：您移动鼠标，就会出现某种游戏或动作选择。
我们对媒体广告感兴趣的是什么？什么平台不重要，重要的是受众。不能完全排除主题平台，因为它们提供了无法在一个网站上的一个地方收集的特定主题受众。你必须在互联网上查找它。同时，您需要认识到定位算法是不准确的。有很酷的利基项目，有很酷的利基门户。您不能仅在互联网上找到他们的服务。
再营销中的横幅旨在回报受众和点击。但仅仅通过点击来衡量是愚蠢的。您需要考虑用户看到徽标的效果。
至于Yandex.Bayan上下文媒体网络或Google Display Network，这些都是非常酷的东西。根据我们的经验，您可以在网络上放置横幅，而不是在上下文广告中提出极其昂贵的请求。很多人看到它们，您可以衡量点击次数。与 Yandex.Direct 和 Google AdWords 不同，通过衡量点击次数，展示内容相关广告具有流动性。
通过在 Yandex 和 Google 的上下文媒体网络中试验横幅，我们实现了比上下文广告更高的效率。媒体广告也提高了我们的意识。人们在上下文中点击得更好。因此，点击率提高，这意味着每次点击成本降低。这就是系统的工作原理。
在 Completo，我们以这种方式进行分析：我们衡量多渠道、来源、链条并关注发展动态。我建议观看网络研讨会的录音，其中我讨论了网络分析应该是什么样子。
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互联网上第一条广告横幅，1994 年
通常，媒体广告的客户是大品牌和互联网服务。更罕见 哈萨克斯坦whatsapp号码数据库 的情况是中小企业购买专题资源的横幅空间。随着新技术的出现，横幅广告找到了新的生命。
互联网上的主流是横幅广告。所有开发在线方向的公司都会在其网站上布满互联网横幅。如果没有这个，现在就不可能在 VK 上观看《权力的游戏》或 meme。用户，尤其是那些经济上安全并因此忙碌的用户，不会点击所有内容。众所周知，大多数横幅都很烦人。在本文中，我们将告诉您如何最大程度地减少展示广告对用户的烦扰并利用它赚钱。特别是，我们将谈论实时竞价技术，这有助于解决刺激问题。
RTB（实时出价）
这是一种用于在拍卖的基础上向可能对此特定广告最感兴趣的用户显示广告的技术。
想象一下，有许多高流量的网站安装了特殊程序，借助这些程序可以跟踪您在这些网站上感兴趣的信息。当用户进入数据库时，他被分配了某些特征。例如，他对旅游、小屋建造和儿童产品感兴趣，并且住在莫斯科。
用户从广告网络访问该网站，系统立即将其数据发送给潜在的广告商。用户看到来自设置最高出价的广告商的广告。每个用户都可以个性化广告本身的数据。例如，如果他在寻找去土耳其旅行的前一天，他会看到横幅“你想去土耳其吗？立即购买旅游团并获得免费游览”：
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我请同事弗拉基米尔·达维多夫 (Vladimir Davydov) 告诉我如何衡量横幅广告的效果。
横幅广告的效果
除了技术的使用之外，问题还在于衡量横幅广告效果的一般方法。当这种类型的广告出现在互联网上时，它被（并将继续）像电视广告一样被评价。
然后互联网发生了变化，分析出现了。现在，各种技术使得可以通过点击来评估横幅——点击次数。而到目前为止，影响横幅广告效果的主要因素之一是CTR（click-through rates）——点击率。
这些技术使您可以了解有多少人查看了该横幅以及有多少人点击了它。重要的是要考虑到这是展示广告，无论使用什么技术，就印象而言，它都更类似于视觉电视广告。问题来了：有多少人真正看到了广告，之后他们做了什么？这些问题很难解决。
例如，ComScore 推出了一个系统，可以清楚地衡量有多少人看到了横幅。许多人在页面加载时看不到横幅 - 他们立即向下滚动，并且它也可能由于弯曲的布局而移动。当 ComScore 为某些广告商测量这些指标时，结果发现 35-45% 的横幅没有被任何人看到。它们要么立即被浪费，要么被特别隐藏，要么最终从屏幕上消失。
媒体广告标准
国际广告局推出了展示广告的标准：横幅必须在屏幕区域可见，尺寸大于一个像素，并且在视野中停留时间超过三秒，才能视为已被查看。
如何衡量横幅广告效果
根据 ComScore 的研究，并非所有点击横幅的人都会访问该网站。即使他们这样做了，也不是每个人都采取了必要的行动。点击横幅的人非常少；他们几乎点击了所有内容。这是一个不具有代表性的样本。 （研究“俄罗斯天生的点击者”）
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浏览后转化
PostView 转换是指当一个人查看横幅时，这会被记录在 cookie 中，然后跟踪他查看后的操作。这个场景比较现实，就是给这个人展示一个横幅，记录观看情况，监控他是否访问过该网站。困难：需要配置端到端的测量技术，但这并不总是可行的。
富媒体横幅
这些是用户与之交互的横幅。它们不仅允许您跟踪点击次数，还允许您将鼠标悬停在点击次数上。它们是交互式的：您移动鼠标，就会出现某种游戏或动作选择。
我们对媒体广告感兴趣的是什么？什么平台不重要，重要的是受众。不能完全排除主题平台，因为它们提供了无法在一个网站上的一个地方收集的特定主题受众。你必须在互联网上查找它。同时，您需要认识到定位算法是不准确的。有很酷的利基项目，有很酷的利基门户。您不能仅在互联网上找到他们的服务。
再营销中的横幅旨在回报受众和点击。但仅仅通过点击来衡量是愚蠢的。您需要考虑用户看到徽标的效果。
至于Yandex.Bayan上下文媒体网络或Google Display Network，这些都是非常酷的东西。根据我们的经验，您可以在网络上放置横幅，而不是在上下文广告中提出极其昂贵的请求。很多人看到它们，您可以衡量点击次数。与 Yandex.Direct 和 Google AdWords 不同，通过衡量点击次数，展示内容相关广告具有流动性。
通过在 Yandex 和 Google 的上下文媒体网络中试验横幅，我们实现了比上下文广告更高的效率。媒体广告也提高了我们的意识。人们在上下文中点击得更好。因此，点击率提高，这意味着每次点击成本降低。这就是系统的工作原理。
在 Completo，我们以这种方式进行分析：我们衡量多渠道、来源、链条并关注发展动态。我建议观看网络研讨会的录音，其中我讨论了网络分析应该是什么样子。