Ксения Петрина

Email-маркетолог

5+ основных трендов интернет маркетинга в 2021 году

Мир меняется каждый день, и digital-маркетинг трансформируется вместе с ним, адаптируясь под новые реалии. На фоне глобальных событий, связанных с пандемией, происходит активный переход бизнеса в онлайн. В то же время, учитывая непростые условия, маркетологи вынуждены оптимизировать рекламные бюджеты или перераспределять их между каналами. В такой ситуации в цифровом маркетинге появляются новые тенденции и усиливаются позиции проверенных рабочих инструментов.

Антон Воронюк, руководитель Академии интернет-маркетинга WebPromoExperts и директор по развитию интернет-агентства Webpromo, поделился с нами маркетинговыми трендами и актуальными практиками. В этой статье мы расскажем о тенденциях в интернет-маркетинге, на которые стоит обратить внимание в 2021 году.

1. Сквозная аналитика

Несмотря на то, что пока этот инструмент полноценно используют приблизительно 5-10% рекламодателей, построение систем сквозной аналитики — это то, к чему движется сейчас рынок цифрового маркетинга. Развивая свой бизнес, каждая компания проходит определенный путь с применением различных методов аналитики, который условно можно разделить на несколько этапов.

Первым этапом является аналитика охватов, когда измеряются метрики, лежащие на поверхности — количество показов, кликов, лайков, подписчиков и т.д. Однако эти косвенные показатели не дают понимания, что и каким образом оказывает влияние на продажи, поэтому желательно быстрее переходить от этого этапа к следующему.

Второй этап — это анализ путей конверсий. Компания использует рекламные площадки, системы аналитики и коллтрекинга, которые отслеживают количество лидов с того или иного источника. Однако зачастую и этого оказывается недостаточно для реальной оценки рентабельности вложений, ведь не каждый звонок или заявка превращается в продажу, а ключевые показатели эффективности собираются на разных платформах.

Наиболее четкое понимание окупаемости каждого источника имеют компании, которые перешли к третьему этапу — сквозной аналитике. Этот метод дает возможность проанализировать эффективность маркетинговых вложений в каждый канал, прослеживая все взаимодействия с клиентом на пути к покупке: от просмотра им рекламы до оформления заявки и совершения оплаты.

Для сквозной аналитики используются данные из рекламных источников, каналов коммуникации и CRM-систем, а при анализе измеряется рентабельность маркетинговых инвестиций с учетом свершившихся продаж, а не просто заявок. Сложность реализации сквозной аналитики может заключаться в сборе и объединении абсолютно всех данных, касающихся реальных оплаченных заказов и оформленных офлайн-продаж, а также затрат и результатов по рекламным кампаниям. Однако в результате вы сможете определить, какие каналы лучше работают на каждом этапе воронки продаж, получить объективную оценку стоимости ваших рекламных кампаний и выстроить дальнейшие стратегии по распределению бюджета.

2. Machine Learning

Восстание машин, которым пугали в “Терминаторе” пока не наступило, однако сегодня машинное обучение заставляет многих специалистов если не полностью перепрофилироваться, то хотя бы осваивать новые смежные сферы деятельности. Учитывая повышение автоматизации всех процессов на Facebook и Google, глобальные трансформации происходят и в рекламном мире. Что сегодня означают Big Data и Machine Learning в действии?

2.1 Точечное взаимодействие с пользовательскими базами

Для эффективной работы рекламной кампании специалистам по таргетингу необходимо как можно точнее сегментировать аудитории среди огромного количества пользователей. Формирование аудиторий происходит за счет фильтрации по демографическим, социальным и географическим признакам, а также категориям интересов и активности в соцсетях. Однако ни возраст, ни профессия, ни подписка на схожее тематическое сообщество еще не означает, что пользователь заинтересован именно в вашем продукте. Ручной сбор пользовательских баз требует много усилий и в то же время не гарантирует хороший результат. Именно поэтому будущее таргетированной рекламы —  за машинным обучением.

Last post

Технология Big Data подразумевает обработку и структурирование большого массива данных. Machine Learning, используя самообучающиеся алгоритмы, позволяет систематизировать Big Data, анализировать полученную информацию и автоматически моделировать рекомендации. Предсказывание намерений и определение мотивов покупателей, точное профилирование, выявление связей между пользователями, распознавание лиц и фильтрация ботов — это далеко не все, на что способен искусственный интеллект. AI не упустит важные точки взаимодействия с клиентом, на которые может не обратить внимания человек или целая команда, и это позволяет предлагать каждому пользователю именно то, в чем он нуждается. 

Рекомендуйте товары, которые понравятся вашим клиентам

2.2 Автоматическое назначение ставок

Успешное применение продвинутых технологий машинного обучения для показа релевантных объявлений реализовано и в Google Ads. С помощью инструмента Smart Bidding происходит интеллектуальное назначение ставок в аукционе в режиме реального времени. Это означает, что когда пользователь делает поисковый запрос, система анализирует множество сигналов — атрибутов, передающих сведения о пользователе и позволяющих понимать контекст запроса:

  • демографические данные; 

  • локация и время суток;

  • категория товара и его стоимость;

  • поисковые запросы, их количество и содержание, истории просмотров;

  • язык запроса и тип девайса, а также множество других данных, доступных только Google.

В то же время происходит анализ предложений от компаний и данных самого рекламодателя:

  • бренд;

  • атрибуты товара;

  • списки аудиторий;

  • конкурентоспособность цены;

  • сезонность;

  • местоположение и т.д.

На основании лучших совпадений искусственный интеллект формирует ставки, способные повысить конверсию. 

Принцип назначения автоматических ставок

При использовании Smart Bidding вы можете выбирать различные стратегии назначения ставок, соответствующие вашим бизнес-целям: увеличение посещаемости сайта, улучшение видимости в поисковиках, получение максимально возможного количества конверсий по заданной цене и т. д. Однако автоматическое назначение ставок может быть неэффективным, если вы, например, выводите на рынок новый товар/бренд/категорию, по которым еще нет данных, работаете в узкой сфере, где мало поисковых запросов, или используете несколько каналов, при этом не сегментируя конверсии. Именно поэтому перед внедрением данного инструмента необходимо продумать его целесообразность для вашего бизнеса.

2.3 Атрибуция на основе данных

Путь пользователя от рекламы к покупке состоит из множества точек взаимодействия с использованием различных маркетинговых каналов и устройств. Определение ценности и степени влияния каждой такой точки на продвижение клиента по воронке называется атрибуцией. Конечно же, вы хотели бы знать, какая из ваших рекламных кампаний дает больше конверсий, чтобы сосредоточить на ней бюджет и ресурсы. Однако стандартные модели атрибуции (например, по первому или последнему клику, давности взаимодействия и пр.) отдают ключевой вес источнику на основе позиции канала в цепочке, что не всегда отображает действительно самую конверсионную точку.

Получить реальную картину того, как пользователи становятся вашими клиентами, какие объявления, ключевые слова и рекламные кампании сыграли в этом ключевую роль, а также какие связки каналов хорошо работают вместе, можно с помощью гибкой атрибуции, основанной на анализе данных. На сегодня такой алгоритм применяется в Google Analytics и Facebook Attribution.

Особенность модели data-driven attribution заключается в том, что данные о конверсиях используются при определении ценности каждого взаимодействия на пути конверсии. Системой анализируются все клики по вашим объявлениям и обнаруживаются закономерности на основе сравнения действий совершивших и не совершивших конверсию клиентов. В результате вы получаете достоверную и объективную оценку эффективности каждого канала, что поможет вам оптимизировать свои рекламные стратегии.

2.4 Автоматическое создание объявлений в Universal app campaign

Если у вашего бизнеса есть мобильное приложение, привлечь в него больше новых пользователей или активизировать уже существующих вам поможет Universal app campaign. Этот инструмент от Google Ads предназначен для рекламы приложений на всех ресурсах Google и сайтах поисковых партнеров. Особенность сервиса заключается в том, что при настройке кампании вам не нужно создавать отдельные объявления.

С помощью технологий машинного обучения Universal app campaign автоматически генерирует объявления на основе доступного контента: внесенных вами вариантов рекламного текста, изображений, видео, а также других объектов, в том числе взятых со страницы приложения в магазине приложений. Объявления создаются для разных площадок и в различных форматах, а их содержимое зависит от цели выбранной вами кампании — увеличение количества инсталляций, совершение определенных действий в приложении либо повышение ценности действий в приложении.

Примечание

Используя технологии Machine Learning в маркетинговых кампаниях, нужно быть готовым к некоторому ожиданию хороших результатов. Чтобы лучше понимать вашу аудиторию, ее потребности, предпочтения и возможности, алгоритмам нужно определенное время для сбора данных. Поэтому если вы не получили высоких продаж сразу, не стоит думать, что технология не работает. Собирая все больше данных, алгоритмы со временем будут наращивать свою производительность, тем самым увеличивая окупаемость вложенных инвестиций.

3. Таргетинг и органические охваты

Снижение органических охватов бизнес-страниц — это тенденция, которая наблюдается на Facebook уже несколько лет. На сегодня алгоритмы показа контента в соцсети работают так, что без дополнительного продвижения ваш пост увидят около 1% подписчиков. В такой ситуации компаниям приходиться повышать рекламные бюджеты или искать способы повышения органического охвата, чтобы быть замеченными потенциальными клиентами.

Одним из самых распространенных инструментов является настройка органического таргетинга. Эта опция на Фейсбуке бесплатна и позволяет показывать публикацию наиболее заинтересованному сегменту подписчиков. Такая аудитория вероятнее всего будет взаимодействовать с вашим контентом — ставить лайки, оставлять комментарии и делиться постами, за счет чего увеличивается показатель вовлеченности ER (Еngagement Rate) и повышается ранжирование в ленте.

Если публикация получила хороший отклик у небольшой группы пользователей, алгоритмы фейсбука будут демонстрировать ее более широкой аудитории. Однако вам нужно хорошо представлять портрет своего клиента для эффективных настроек таргетинга. Кроме этого, важно понимать, что таргетинг может быть краткосрочным инструментом для получения быстрых продаж. Если же вы хотите наладить коммуникацию с аудиторией, повысить лояльность к бренду и работать над долгосрочной перспективой, вам потребуется приложить достаточно усилий для развития своей бизнес-страницы.

Создание интересного и полезного контента кому-то покажется банальным советом, однако без него высоких охватов не добиться. Да, сегодня одного контент-маркетинга недостаточно, однако если изначально пользователи сочтут публикацию скучной, шансов у нее на показ большей аудитории совсем мало. Этот принцип можно использовать от обратного — анализируйте посты, которые получили хороший отклик, и развивайте данное направление.

К примеру, если пользователь предпочитает видеоконтент, ему вероятнее будет показана ваша публикация с видео. Помимо этого, на показы влияет множество других факторов: степень взаимодействия пользователя с вашей страницей ранее, его заинтересованность страницами, похожими на вашу, возможные предыдущие негативные отзывы или жалобы, и даже время публикации поста. Работая над стратегией получения охватов, нужно учитывать эти нюансы и не забывать подкреплять нужные посты рекламой для достижения хороших результатов. Социальные сети сегодня — это не только контент, но и умение синхронизировать активность пользователей со своей рекламной активностью.

Рассылки с гибкой сегментацией базы

4. Ужесточение поисковой оптимизации

В последнее время все чаще можно услышать пророчества о скорой смерти SEO как маркетингового инструмента. Поисковые алгоритмы становятся более сложными, при ранжировании учитывается все больше факторов, а многие ранее действенные методы продвижения больше не работают. Из-за этого все популярнее мнение, что поисковики делают бесплатное продвижение невозможным.

Однако все не так однозначно, как кажется на первый взгляд. Ранее, когда сайтов было намного меньше, основной задачей поисковиков было найти страницы с текстом, соответствующим запросу пользователя. Сейчас же поисковые системы стремятся среди множества веб-ресурсов выдать пользователю наилучший вариант — удобный, качественный, заслуживающий доверия сайт с релевантным контентом. Именно поэтому в последнее время в поисковой оптимизации можно наблюдать явные трансформации. Google постоянно обновляет руководство по оценке качества поиска, в котором делает ставку на репутацию (экспертность, авторитетность, доверие) компаний, а контент теперь должен соответствовать не только ключевым словам, а и намерениям пользователя.

Ключи к успеху в выдаче поисковиков можно перечислять долго, и все же, если вы проанализируете источники трафика своих конкурентов (как — мы расскажем далее), вы увидите, что на сегодня большинство пользователей приходит на сайт благодаря поисковым системам. Именно поэтому SEO остается важной частью маркетинговой стратегии. Оптимизируйте ее с учетом новых реалий, и вы получите высокий уровень поискового трафика:

  • подбирайте правильный набор ключевых слов для каждой страницы;

  • адаптируйте сайт под современные тенденции, начиная от мобильной версии и заканчивая возможностью находить ваш ресурс с помощью голосового помощника или чат-бота;

  • следуйте рекомендациям по улучшению поисковой оптимизации, включая работу над качественным контентом, повышение юзабилити сайта и устранение технических ошибок, влияющих на ранжирование.

5. Programmatic

Programmatic media buying — это тренд среди западных брендов и крупных компаний, который постепенно перерастает в стандарт покупки digital-рекламы. Под этой технологией подразумевается автоматизированная закупка таргетированной рекламы с помощью специальных платформ. Алгоритмы программатика дают возможность показывать персонализированные объявления максимально заинтересованным пользователям.

В отличие от контекстной рекламы, программатик учитывает не только ключевые слова для показов, но и проводит точный таргетинг по интересам, местоположению, демографическим и социальным признакам. Вы не только экономите время при самой закупке, избегая переговоров с владельцем рекламной площадки и рутинных ручных процессов, но и получаете необходимую целевую аудиторию.

Для эффективной работы с рекламными кампаниями в экосистеме programmatic Google создал Google Marketing Platform, где объединил инструменты аналитики и управления рекламой . Вы можете в одном месте планировать, закупать рекламу, оценивать влияние каждого из каналов и эффективность вложений в него. Все сервисы платформы GMP работают с помощью продвинутых алгоритмов автоматизации, которые позволяют извлечь максимальную пользу от ваших инвестиций и маркетинговых решений.

Google Marketing Platform

Быстрое получение широких охватов, гибкий таргетинг, автоматизация процессов — преимущества programmatic buying очевидны, и с каждым годом можно наблюдать его рост на рынке интернет-рекламы. Но прежде чем переходить на программатик, стоит оценить, актуально ли это для вашего бизнеса. 

Программатик —

это работа с формированием спроса, и быстрого скачка продаж ожидать не стоит.

Поэтому этот метод больше подходит для крупного и среднего бизнеса, а не для небольших компаний, не готовых пока инвестировать в будущее. Стоит понимать, что для успешной реализации кампаний программатик-рекламы необходимо четко представлять свою аудиторию для таргетинга, находить эффективные площадки, пробовать различные рекламные стратегии в сочетании с альтернативными маркетинговыми инструментами и не забывать про креативность.

Ну а пока многие гонятся за трендом использования искусственного интеллекта и автоматизации процессов, другие играют на этой теме от обратного. Вот наглядный пример, когда в компании показывают заботу о пользователях и понимают, где машина не сможет заменить человека:)

Альтернатива применению ИИ

Да, популярные ныне чат-боты — это отличное решение, когда пользователю нужно выполнить набор стандартных действий: заказать еду, забронировать билеты или оплатить услуги. Но иногда ему приходится решать нетипичные ситуации и, нажав десяток кнопок, он все равно не получает нужного ответа и ждет связи с оператором. Поэтому прежде чем внедрять трендовые инструменты, хорошо продумайте, что из них применимо к вашему бизнесу, а для чего лучше использовать привычные методы, чтобы в связке это давало максимальный результат.

Ищете проверенные практики? Тогда не пропустите нашу статью с подборкой эффективных инструментов, которые очень пригодятся интернет-маркетологам.

4.3 из 5 на основе 3 оценок

Ксения Петрина

Email-маркетолог

Комментарии 0

С этим читают