Давайте еще раз воспользуемся тем же примером с BMW и EA Sports (и крайне упрощенным математическим аппаратом) и покажем, как это работает. Если допустимая цена показа рекламы ESPN.com составляет для BMW 10 центов, но при этом компания знает, что вторая по размеру ставка будет равна 5 центам, то ей имеет смысл снизить ставку до 5,5 цента, а не заявлять о готовности заплатить 10 центов. Компании, которым удается овладеть таким подходом, с одной стороны, экономят огромные суммы, с другой – успешно выбирают самых интересных для себя людей.

Победа в этой игре сводится к двум вещам – управлению математическим аппаратом и получению доступа к данным cookie. Чем больше информации о cookie у вас есть, тем лучше будет работать математический аппарат и тем больше денег вы будете экономить, делая ставки, учитывая правильные cookie. Именно таким образом в цифровом мире ставится знак равенства между данными и деньгами, и именно поэтому сбор, управление и анализ таких данных – это большой и серьезный бизнес. Компании типа BlueKai специализируются на строительстве платформ управления данными, помогающих клиентам решать такую задачу. Это – одна из самых быстрорастущих отраслей в сегодняшнем маркетинге.

Я уже упомянул, что Google, Yahoo! и Microsoft владеют крупными рекламными сетями. Теперь в игру вступает и Apple. Представьте, что эта компания знает о ваших предпочтениях, связанных с использованием программы iTunes. Когда человеку нравятся определенные фильмы, музыка и приложения, это способно многое сказать о других продуктах, к которым он может иметь интерес. Поэтому Apple разработала специальное решение для онлайновой рекламы, получившее название iAd. iAd позволяет размещать рекламную информацию на устройствах пользователей Tunes, учитывающую, каким образом и для чего они используют iTunes.

И мы говорим не только о баннерной рекламе. iPad позволяет рекламодателям обеспечить значительно более богатый опыт погружения в рекламу (более привлекательный, чем лучшие из ТВ-роликов), а также отбирать своих ключевых потребителей с невероятно высокой точностью. Приведу пример. Мы создали крайне успешную кампанию для бренда Perrier во Франции, в ходе которой приглашали пользователей попасть (с помощью iPad) в виртуальный кафешантан – мир, наполненный прекрасными женщинами в нижнем белье (поверьте, это было намного заманчивее любой печатной рекламы).

После того как мы запустили рекламную кампанию, клиент начал жаловаться на то, что ни разу не видел ее, сколько бы ни путешествовал по Сети на своем iPad. Нам потребовалось немало времени, чтобы убедить его, что рекламная кампания действительно шла, однако была настроена только на людей с максимальным потенциалом конверсии, и что наш клиент по каким-то причинам не попал в их число (возможно, потому что он получает свой Perrier бесплатно). Это совсем не то, что реклама на телевидении, когда ролики видят все зрители. Неудивительно, что методы iAd приводят рекламодателей в состояние сильного возбуждения.

До этого момента я рассказывал только об интернет-рекламе. Но есть и другие цифровые сети, в которых вы можете найти интересных для себя людей. Одним из примеров нового направления работ являются социальные сети. Все затронутые мной до сих пор примеры были основаны на том, что мы знаем, какие сайты посещают люди и с кем они взаимодействуют. А теперь представьте, сколько могут знать о своих пользователях Facebook, Foursquare, Twitter и MySpace. Они знают не только о ваших интересах, но и об интересах ваших друзей. Эти данные рассказывают о том, что вам нравится или кто еще может быть заинтересован в интересных для вас продуктах. Пока что данная зона работы находится на этапе «младенчества», но совсем неудивительно, что капитализация компании Facebook уже сейчас составляет свыше 50 миллиардов. И связано это с тем, что Facebook и другие социальные сети могут приносить рекламодателям аудиторию, готовую их слушать. Социальные сети говорят рекламодателям: «Мы можем найти для вас людей с нужными параметрами – возраст, место проживания, доход, интересы. Скажите, кого вы ищете, и дайте свое объявление, и мы доставим его вам за определенное вознаграждение».

Парни из Facebook знают, что эффективность рекламы, о которой рассказывают вам друзья, значительно выше, чем у рекламного сообщения, появляющегося перед вашими глазами ниоткуда. Брэд Смоллвуд, глава аналитической службы Facebook, даже сказал мне, что рекомендация со стороны друга повышает намерение купить тот или иной продукт в четыре раза! И это не должно нас удивлять.

Что все это значит с точки зрения таргетирования? Крайне много. На момент моего разговора с Брэдом у страницы любителей одежды марки North Face было 482 тысячи подписчиков, а у них, в свою очередь, было в совокупности почти 52 миллиона друзей. Иными словами, Northface может нацелиться на эти 52 миллиона людей с рекламным объявлением на Facebook, под которым «подписываются» их друзья, – и эффективность такой рекламы будет в четыре раза выше, чем при размещении в любом другом месте.

Степень влияния людей друг на друга часто привлекает многих ученых и послужила основной для целого ряда интересных исследований. Социальные сети обеспечивают ученых идеальной лабораторией для исследования процессов распространения информации по Сети. Этой теме посвящена работа Дэвида Хаффейкера.

Дэвид – эксперт в области аналитики социальных медиа, нового и крайне интересного поля исследований. Он проанализировал поведение участников социальной сети Google Groups (социальная медиаплатформа компании Google), для того чтобы лучше понять, как ведут себя лица, оказывающие влияние на других (которых он называет лидерами). Он выделяет лидеров, основываясь на трех критериях.