Брендированный контент и programmatic. Опыт BBC
Programmatic-технология сокращает объемы работы во время кампании и позволяет сосредотачиваться на идеях. The Drum пишет, как BBC работает с данными в случае с брендированным контентом – в том числе, для работы над стратегией.
Programmatic-технология гарантирует более эффективное размещение контента – только с учетом собранных данных, а это значит, что его видят правильные люди в правильное время и при меньшем количестве затрат.
«Programmatic-закупки дают доступ к дополнительным каналам и медиа, сейчас индустрия заинтересована в подкастах и предназначенных для них приложений для ТВ», – объясняет Люк Фокс, руководитель programmatic-кампании в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
Так как BBC вещает на многих платформах, она может включать брендированный контент в свою экосистему по всему миру. А для этого нужны близкие отношения между programmatic-командой, оперативной командой и командой по планированию.
«Этот путь требует разрушения многих стен и многих мозговых штурмов», – объясняет Никола Элиот, директор отдела контент-маркетинга в ВВС StoryWorks по Азиатско-Тихоокеанскому региону. Она уверяет, что каждый участник кампаний ВВС, от отдела реализации до доставки, включен в работу с самого начала.
Важно, чтобы все команды постоянно обменивались опытом и знаниями, более того, это важно для карьеры каждого человека, потому что сегодня для работы в индустрии требуются технические знания.
«Например, когда мы находим классный контент или думаем, как будем с ним работать, или проводим брифинг по поводу совершенно секретных разработок, мы все равно делимся этим с другими командами и обсуждаем, как интегрировать их в уже существующие продукты или дорожную карту в будущем».
Создание хорошего клиентского опыта при помощи programmatic-креативов
Лора Куигли, управляющий директор в Integral Ad Science по Юго-восточной Азии, замечает, что, если клиенты используют programmatic-креативы, чтобы побудить пользователей кликнуть на брендированный контент, реклама должна быть персонализированной и актуальной для целевой аудитории.
«Креативы должны быть похожи на рекламу в лифтах, – объясняет она, – Они должны быстро «захватить» потребителя привлекательными визуальным и таргетированным посланием».
«Как и традиционные медиа, креативы не работают изолированно. Брендам нужно сделать так, чтобы целевые потребители видели рекламу в правильное время в правильном месте», – рассказывает она.
«Для брендов, агентств и вещательных компаний типа ВВС важно использовать машинное обучение и искусственный интеллект при разработке стратегии и в ходе аналитики. Это все – материал для programmatic-креативов», – утверждает Симеон Дакворт, глава отдела разработки мировых стратегий и аналитики в Essence.
Машинное обучение революционно изменило кастомизацию клиентского опыта. Это ключевая сила, объединяющая креативы и медиа. Дакворт говорит, что Essence уже давно используют аналитику для того, чтобы адаптировать programmatic-креативы для разных аудитории, локаций, контекстов и моментов.
Тут важно сказать про креативное тестирование, которое позволяет определить эффективность контента.
«Пока в основном машинное обучение и искусственный интеллект используются при реализации стратегий, мы начали задумываться над тем, чтобы использовать их при разработке стратегии. Исторически главный тест для стратегии – это возможность или невозможность ее упростить. Сейчас данные и растущие возможности компьютеров позволяют нам создать симуляцию для того, чтобы заранее определить, какие предложения, инвестиции и аудитория поспособствуют росту.
Цель состоит в том, чтобы придерживаться определенной стратегии. Этого можно добиться, отслеживая влияние других стратегий на поведение потребителей. Крепкая стратегия открывает возможности для творчества».
Первичные данные
ВВС постоянно использует данные о поведении аудитории, чтобы узнать, что ей нравится: популярные темы и истории; форматы; девайсы, с помощью которых пользователи потребляют контент.
После этого они объединяют свои данные с более широкими данными по отрасли, чтобы получить результат, близкий к реальности. Это и формирует контент-стратегию.
«Последние годы мы активно инвестируем в исследования в области нейробиологии, например в «The Science Of Engagement». Подобные исследования позволяют нам собрать огромное количество данных о том, как различные форматы, темы и сюжеты влияют на вовлеченность аудитории. Еще подобные исследования изучают способность контента надолго оставаться в памяти», – объясняет Элиот.
«Это исследование показывает не только то, как мы создаем истории, но и помогает нам оценить качество создаваемого для клиентов контента, а нашим клиентам – продемонстрировать ROI их клиентам».
Фокс добавляет: «Теперь клиенты могут добавлять свои данные к данным ВВС. Этот пакет называется «Гарантированные programmatic-покупки со списком аудитории»».
«Из-за «Общего регламента по защите данных» бренды и вещательные компании должны быть прозрачными и создавать доверительные отношения с аудиторией, чтобы продолжать использовать собранные данные», – говорит Куигли.
Дакворт соглашается и добавляет, что слишком часто сторонние данные нуждаются в тестировании. Он ссылается на недавнее исследование Массачусетского технологического института, которое установило, что плохое качество данных стоит рекламной индустрии $7 млрд.
«Может быть, показатели преувеличены, однако аналитика слишком часто пренебрегает качеством данных и отдает предпочтение количеству. Как индустрия мы похоронили «сигнал» в «шуме»», – говорит он.
«Первичные данные очень сильны. Издатели уже хорошо умеют обращаться со своими данными, а вот брендам нужно научиться определять и понимать данные и запомнить свою целевую аудиторию.
Широкий диапазон целевой аудитории, например, от 25 до 54 лет, не будет эффективным. То, что интересует людей в 25 лет, часто не совпадает с тем, что интересует в 54 года. Это не лучшее использование первичных данных. Таргетинг должен работать только в вместе с контентом».
У хорошей стратегии работы с данными есть не только видение аналитики и признание ценности работы с машинным обучением и ИИ. Такая стратегия изменяет границы между агентствами и клиентами. Стратегия по работе с данными откроет новые формы коллаборации.