Яндекс.Аудитории подключили внешних поставщиков данных. Теперь рекламодатели могут использовать для таргетирования рекламы не только свои данные и знания Яндекса, но и сегменты внешних поставщиков. Они доступны при размещении медийной рекламы. Поставщики данных — Data Management Platforms (DMP) и биржи данных — предоставляют обезличенную информацию о пользователях, которую они получают из разных источников. Рекламодателям стали доступны сегменты компаний Aidata.me, Facetz, НПО «Аналитика» и Weborama — и этот список будет расширяться. В общей сложности на сервисе появилось более 1500 сегментов. Они позволяют таргетировать рекламу, например, на пользователей с бизнес-образованием или людей, которых интересует зарубежная недвижимость.
Как сообщается в официальном пресс-релизе, рекламодатели Яндекса смогут также использовать сегменты, которые они заказывали у внешних поставщиков и применяли на сторонних площадках. Это позволит им более тонко настраивать рекламные кампании — в частности, учитывать, кто из пользователей уже видел рекламу за пределами рекламной сети Яндекса. Доступ к таким сегментам регулирует поставщик данных. Так, он может открыть его только для одного рекламного агентства и его клиентов.
Герман Царев, руководитель Яндекс.Аудиторий и Крипты:
«Подключение внешних провайдеров данных — финальный шаг в создании экосистемы для работы с данными в Яндекс.Аудиториях. Данные сейчас играют огромную роль, особенно в развитии programmatic-решений. Многие агентства и рекламодатели начинают строить собственные DMP для более эффективного управления рекламными кампаниями. Такие DMP мы тоже готовы подключать к нашей платформе».
Сегменты внешних поставщиков можно пересекать с социально-демографическими данными Крипты. Часть сегментов платные и тарифицируются по фиксированному CPM. Цену назначают сами поставщики.
Напомним, Яндекс запустил свой сервис по созданию и исследованию аудитории в июне 2016 года. Яндекс.Аудитории помогают собрать сегменты для таргетинга рекламы на основе списка контактов постоянных клиентов рекламодателя, а также при помощи технологии look-alike.
Комментарии