Главное Авторские колонки Вакансии Образование
Выбор редакции:
288 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Китай: Нативная реклама с национальным колоритом

Уэлби Чен, директор по развитию Inneractive в свежем выпуске AdExchanger поделился занимательной информацией о том, что отличает нативную рекламу на китайских площадках от рекламы во всем оставшимся мире.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

b_58aafd9a8c56f.jpg

Даже несмотря на заявления о том, что рост экономики Китая заметно сбавит обороты, затраты на цифровую рекламу в Поднебесной, согласно прогнозам eMarketer, вырастут вдвое, с 40.42 миллионов долларов в прошлом году до 80 миллионов в 2020.

Не секрет, что сейчас наиболее популярный формат среди рекламодателей это нативная реклама. Популярность обосновывается хорошими результатами и тем, что её используют такие мировые платформы как Facebook, Twitter, Instagram и Tumblr.

Однако, стоит отметить, что показатели нативной рекламы в Китае намного ниже по сравнению с другими странами. Причина очевидна и проста: многие базовые компоненты и разработки там до сих пор не были адаптированы.

Реклама под национальным соусом

Иногда трудно представить, что в мире может быть что-то называемое нативной рекламой, но расходящееся с общепризнанным понятием.

Нативные размещения и креативы должны адаптироваться под форму и дизайн площадки, на которой они размещены. Выглядеть словно обычный контент и при этом завлекать пользователя своим содержанием. Но, в большинстве случаев, когда в Китае реклама называется нативной, то речь идет о простой незатейливой рекламе, которая может быть размещена в структуре площадки, но совсем не вовлекает пользователя во взаимодействие с контентом в отличии от своих западных собратьев.

На данный момент в мире наиболее популярны In-feed размещения. Но в отличии от глобальных площадок тип Time, Forbes, The Wall Street Journal и The New Yourk Times, на которых нативные размещения принимают форму и все функции редакторского контента, но большинство площадок в Китае не имеют in-feed формата, что минимализирует «естественный эффект».

На результаты негативно также влияет и то, что для увеличения траффика и KPI кампании, креативы попадают и на сайты с несоответствующим контентом, таким как порнография и проявление насилия. Системы анти-фрод обычно не всегда могут определить подобные сайты из-за культурных различий.

Например, сайт, который будет расценен в Китае как несоответствующий может содержать антияпонские заявления, но он может не быть распознан анти-фрод системой, разработанной западной компанией. Тем самым нативная реклама зачастую размещается на «непристойных сайтах», что делает её менее привлекательной для рекламодателей.

Еще одной причиной подобных ограничении является малое количество данных для programmatic-таргетинга. Программная реклама основана на идее бесплатного распространения информации. На данный момент в Китае три главных игрока на prgrammatics-рынке — Baidu, Alibaba и Tencent (BATs) и все они придерживаются принципа «закрытого огорода» и не распространяют данные за пределами своей замкнутой экосистемы. Как результат, платформы по размещению нативной рекламы не получают такие параметры как пол, возраст, локация и интересы пользователей, которые нужны для создания наиболее релевантных и эффективных размещений.

Проблема программной закупки рекламы становится очень важным аспектом. Согласно исследованию iResearch, в 2018 году китайскими компаниями будет потрачено более 7,75 миллиардов долларов на автоматизированную закупку рекламы.

В некоторых случаях, внедрение нативных форматов в Китае затрудняется отсутствием технических возможностей со стороны платформ по размещению или самих площадок.

Смешанная нативная стратегия

Я считаю, что в данном случае площадкам не надо полностью заменять нативную рекламу, а попробовать немного дополнить её.

Другими словами, паблишерам в Китае стоит настроить слот для размещения на показ как нативной рекламы, так и не-нативных креативов, тем самым достигнув баланса и взаимозаменяемости рекламы. Такой подход поможет сохранить хорошую вовлеченность и достичь высокого промежуточного ROI.

Как бы то ни было, нативной рекламе очень скоро будет принадлежать большая часть всех рекламных размещений в интернете благодаря возможности выглядеть и «ощущаться» как контент сайта, на которой она размещена. In-feed форматы и возможность демографического таргетирования позволит рекламодателям всегда попадать в цель.

Нативные размещения обеспечивают большее взаимодействий с контентом, но использования таких форматов требует соблюдений определенных правил, без которых не получится достичь желаемого эффекта. Прежде чем уповать на нативную рекламу, нужно все тщательно подготовить и уже потом запускать и ждать результата.

За комментариями мы обратились к главному знатоку programmatic’а и просто королю автоматизированной рекламы — Дмитрию Белозубу (Programmatic директору Buzzoola):

b_58aafdafc390d.jpg

«Основная проблема программной закупки в Китае аналогична российскому рынку. Большая часть аудиторных данных сосредоточена в руках пары-тройки компаний, которые по факту монополизируют размещение рекламы на своих ресурсах. Монополия данных очень удобна большим игрокам, исключает честную конкуренцию и развитие рынка Programmatic. Более того при размещение рекламы российских брендов на китайском трафике мы сталкнулись с тем, что Китай не пропускает коды и аудирующие пиксели зарубежных систем, таких как AdRiver, Adfox, Weborama и пр. Для аудита размещения можно использовать исключительно местные платформы. В результате размещение идёт только с базовыми таргетингами (частота и ГЕО по городам) и без возможности независимого «не китайского» аудита.Частичным решением проблемы будет использование разметки каждого источника трафика и тщательный контроль KPI на стороне сайта рекламодателя.»

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.