AdTech в эпоху перемен: что ждет рекламные технологии

Рекламная индустрия переживает кардинальные изменения. Инвестиции в AdTech — стартапы в США достигли минимума за последние 10 лет, многие технологии превратились в стандартный инструментарий, а искусственный интеллект меняет подходы к созданию креативов и оптимизации кампаний. Эксперты отмечают, что индустрия находится в точке переосмысления — от создания новых решений к эффективному использованию существующих.

Запускаем второй сезон и обсуждаем вопрос инноваций с Александром Папковым из АДВ в выпуске № 16 подкаста «Всё по трафику».

Многие AdTech-решения достигли статуса commodity — функционального инструмента для проведения рекламных кампаний, донесения сообщений до потребителя и анализа конверсий. Основной фокус сместился с разработки принципиально новых технологий на их имплементацию в повседневную деятельность компаний разного масштаба.

Если ранее главным драйвером развития была автоматизация, то сейчас внимание переключилось на применение искусственного интеллекта во всех платформах. Инвесторы хотят увидеть возврат от вложений предыдущих лет и понять реальную отдачу от автоматизированных решений.

Российский рынок столкнулся с дополнительными вызовами после 2022 года, когда ушли глобальные платформы. Однако это привело к развитию локальных решений и появлению новых возможностей для независимых рекламных платформ.

На российском рынке присутствует несколько десятков так называемых DSP-платформ, однако реальность существенно отличается от заявленных цифр. Большинство этих решений представляют собой не технологические платформы, а программатик-продукты или классические трейдинг-дески.

Под названием «программатик» часто скрывается сервисная модель, где компания использует различные технологические решения и закупает трафик для определенного региона. Настоящих технологических решений среди заявленных DSP, по оценкам эксперта, не более четверти от общего количества.

Кабинет самообслуживания стал признаком зрелости продукта и гигиены рынка. Однако практика зачастую показывает парадоксальную ситуацию: агентства просят доступы к кабинетам, заходят один раз для ознакомления, а затем продолжают работать через отчеты, которые поставщик присылает в конце месяца.

Технологические AdTech-компании активно приобретаются стратегическими игроками-банками, телекоммуникационными компаниями, крупными ритейлерами и маркетплейсами. У этих компаний есть два ключевых преимущества: большие объемы пользовательских данных и собственная аудитория.

Синергия данных и технологий позволяет создавать более эффективные рекламные решения, чем это возможно для независимых технологических команд без доступа к большим массивам информации о пользователях.

Искусственный интеллект вносит прорывные изменения в рекламную индустрию, особенно в области создания креативов и оптимизации кампаний. Генеративный И И выводит динамические креативы (DCO) на принципиально новый уровень персонализации.

Уже существуют компании, которые с помощью ИИ создают динамические креативы для продвижения мобильных игр. Креативы автоматически подстраиваются под пользователя, анализируя, какие персонажи лучше работают для определенной аудитории.

Особенно впечатляющие результаты показывает использование ИИ для A/B-тестирования без фактического проведения тестов. На основе машинного обучения создаются сегменты аудитории, поведение которых с точностью 80−85% соответствует поведению реальной аудитории.

Направление Retail Media стало одним из самых обсуждаемых в рекламных технологиях, привлекая значительные клиентские бюджеты.

Эксперты сравнивают маркетплейсы с социальными сетями, где пользователи «крутят» товары вместо роликов, добавляют в избранное, не обязательно покупая. Это превращается в своеобразную казуальную игру — таймкиллер, где люди получают эмоциональное удовлетворение от просмотра контента и взаимодействия с ним.

При этом ожидания революционных результатов от Retail Media могут быть завышенными. Эффективность этого канала сопоставима с классическими подходами, но его ценность заключается в возможности связать физическую и цифровую полки на основе данных о покупательском поведении.

Появление настоящих инноваций требует сочетания «легкой степени психического помешательства» и понимания клиентских потребностей. Успешные инновации рождаются не из абстрактных идей, а из поиска решений для существующих, но неудовлетворенных потребностей пользователей.

История развития интерфейсов показывает, что люди всегда стремились к упрощению взаимодействия с технологиями. Революционные решения находят новые способы удовлетворения этих базовых потребностей, а затем адаптируются под конкретные запросы рынка

Несмотря на развитие сложных технологических решений, клиенты по-прежнему требуют простоты и понятности. В конце концов, они хотят получать на входе возможность дать бриф без дополнительных действий, а на выходе — Excel — отчет в корпоративных цветах.

Автоматизация процессов неизбежна, но сталкивается с человеческим фактором. Клиенты часто не готовы активно участвовать в управлении рекламными кампаниями по трем причинам:

1. Требуются глубокие знания специфики размещения рекламы в различных медиа
2. Необходимо значительное количество времени для эффективного управления
3. Проще делегировать ответственность внешней команде и при необходимости заменить подрядчика

Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ ставит вопрос о будущем начинающих специалистов. Традиционно молодые сотрудники росли профессионально, выполняя простую работу и постепенно набираясь опыта. Теперь значительная часть этих задач выполняется искусственным интеллектом.

Однако обучение по-прежнему возможно через ошибки и практический опыт. Для получения базовых знаний можно использовать ИИ-платформы, а затем активно коммуницировать с опытными специалистами индустрии. Большинство экспертов готовы поделиться знаниями и дать рекомендации по развитию. Критическое мышление и навыки общения остаются ключевыми компетенциями, которые сложно заменить автоматизацией.

Слушайте подкаст «Всё по трафику», подписывайтесь на наш телеграм-канал и ставьте лайки на Яндекс Музыке.