Reklama targetowana behawioralnie – co to jest, jak działa i jak ją wykorzystać?

Reklamy są nieodłączną częścią naszego życia – spotykamy je w telewizji, radiu, na ulicznych billboardach oraz oczywiście w Internecie. W tradycyjnych mediach reklamy kieruje się do szerokiej publiczności, bo trudno dokładnie określić, kto zobaczy dany przekaz. W internecie sprawy wyglądają inaczej. Dzięki dostępowi do danych o zachowaniu użytkowników możliwe jest wyświetlanie reklam dopasowanych do indywidualnych zainteresowań i potrzeb odbiorców. Na pewno nieraz zauważyłeś, że po odwiedzeniu sklepu internetowego z butami, wkrótce potem w sieci „prześladują” Cię reklamy właśnie tych oglądanych produktów. To nie przypadek – to właśnie efekt, jaki daje reklama targetowana behawioralnie.

Reklama behawioralna, nazywana też reklamą opartą na zainteresowaniach lub zachowaniu użytkownika, polega na wykorzystaniu informacji o tym, co internauci robią w sieci – jakie strony przeglądają, czego szukają, co kupują – aby wyświetlać im spersonalizowane przekazy marketingowe. Odpowiednio zastosowane targetowanie behawioralne sprawia, że użytkownik ma wrażenie, jakby reklama była „szyta na miarę” jego potrzeb. Dla firm oznacza to większą skuteczność kampanii i lepsze wykorzystanie budżetu marketingowego.

W poniższym poradniku wyjaśniamy co to jest reklama targetowana behawioralnie, jak działa mechanizm takiego targetowania oraz jak wykorzystać go w praktyce. Dowiesz się, jakie korzyści może przynieść Twojej marce stosowanie reklam behawioralnych, na co zwrócić uwagę przy ich wdrażaniu, a także jak pogodzić personalizację przekazu z poszanowaniem prywatności użytkowników. Wszystko to w przystępnej formie, zrozumiałej niezależnie od branży, w której działasz. Zaczynajmy!

Czym jest reklama targetowana behawioralnie?

Reklama targetowana behawioralnie to nic innego jak forma reklamy cyfrowej, w której sposób kierowania przekazu reklamowego do odbiorców (tzw. targetowanie) bazuje na ich wcześniejszych działaniach i zachowaniach w sieci. Zamiast wyświetlać jednakowe reklamy wszystkim użytkownikom, reklamodawca dostosowuje treść reklam do indywidualnego profilu odbiorcy. Informacje o tym profilu pochodzą z analizy zachowań internauty – stron, które odwiedził, produktów, które oglądał lub kupił, treści, które kliknął, haseł, których szukał itd.

W praktyce oznacza to, że dwóch różnych użytkowników odwiedzających tę samą stronę może zobaczyć zupełnie inne reklamy, dostosowane do ich unikalnych zainteresowań. Ta właśnie cecha odróżnia reklamę behawioralną od bardziej tradycyjnych form targetowania, np. targetowania kontekstowego (gdzie reklamy dopasowuje się do treści strony, a nie konkretnego odbiorcy) lub demograficznego (gdzie liczą się takie cechy jak wiek czy płeć odbiorcy, ale nie jego zachowanie).

Najważniejsze cechy reklamy behawioralnej

• Dopasowanie do użytkownika: Przekaz reklamowy jest ściśle powiązany z zachowaniem konkretnego odbiorcy. Reklamy są dobierane na podstawie danych o tym, co dana osoba robiła online, dzięki czemu wydają się bardziej relewantne z jej perspektywy.
• Dynamiczna treść: Reklamy behawioralne często mają charakter dynamiczny, co oznacza, że ich treść zmienia się w czasie rzeczywistym w zależności od widza. Na tej samej stronie internetowej różne osoby mogą zobaczyć inne banery czy komunikaty – wszystko zależy od tego, jakie sygnały na swój temat zostawili podczas wcześniejszego surfowania po sieci.
• Wykorzystanie danych: Podstawą tej formy reklamy są dane behawioralne zbierane z różnych źródeł. Mogą to być m.in. pliki cookie śledzące ruch użytkownika między witrynami, historia przeglądania i wyszukiwania, informacje o zakupach online czy aktywność w mediach społecznościowych. Dane te są następnie analizowane przez systemy marketingowe, aby stworzyć profil użytkownika i przypisać go do określonych kategorii zainteresowań.
• Personalizacja na dużą skalę: Dzięki automatyzacji i zaawansowanym technologiom możliwe jest indywidualne dopasowanie przekazu reklamowego dla ogromnej liczby odbiorców jednocześnie. Każdy użytkownik może otrzymać spersonalizowaną wiadomość marketingową, a wszystko to dzieje się automatycznie, bez ręcznej pracy marketerów przy każdej pojedynczej reklamie.

Przykłady reklamy behawioralnej w praktyce

Aby lepiej zrozumieć, jak działa reklama behawioralna, warto prześledzić prosty przykład. Wyobraź sobie, że przeglądasz sklep internetowy z elektroniką i oglądasz nowy model laptopa, ale ostatecznie nie dokonujesz zakupu. Następnego dnia widzisz na Facebooku lub w ulubionym portalu informacyjnym baner z reklamą dokładnie tego samego laptopa, zachęcający Cię do dokończenia transakcji. To właśnie remarketing (zwany też retargetingiem) – jedno z najbardziej popularnych zastosowań targetowania behawioralnego. Mechanizm polega tu na „przypominaniu” użytkownikowi o produkcie, którym już się interesował, w nadziei, że wróci on do sklepu i sfinalizuje zakup. Kod śledzący na stronie sklepu (np. piksel Facebooka lub kod Google Ads) zapisał informację o Twojej wizycie (w postaci ciasteczka), a następnie pozwolił platformie reklamowej wyświetlić Ci dopasowaną reklamę poza stroną sklepu.

Inny przykład: załóżmy, że często czytasz artykuły o zdrowym stylu życia i oglądasz filmy z ćwiczeniami fitness na YouTube. Można założyć, że interesujesz się fitnessem i dbaniem o zdrowie. W efekcie podczas przeglądania internetu możesz częściej natknąć się na reklamy sprzętu do ćwiczeń, suplementów diety czy aplikacji treningowych. W tym przypadku algorytmy reklamowe utworzyły Twój profil jako osoby zainteresowanej zdrowiem i aktywnością fizyczną i na tej podstawie serwują Ci reklamy powiązane z tym obszarem.

Powyższe sytuacje pokazują sedno reklamy targetowanej behawioralnie – użytkownik otrzymuje treści marketingowe zgodne z jego realnymi zainteresowaniami lub potrzebami, a nie przypadkowe, losowe komunikaty. Dzięki temu reklama staje się bardziej użyteczna i mniej nachalna z perspektywy odbiorcy, zaś dla reklamodawcy oznacza większą szansę na osiągnięcie zamierzonego efektu (np. kliknięcia w reklamę, rejestracji czy sprzedaży).

Jak działa targetowanie behawioralne?

Mechanizm reklamy behawioralnej obejmuje kilka etapów: od zebrania danych o zachowaniach użytkownika, przez ich analizę i podział na grupy, aż po wyświetlenie dopasowanej reklamy odpowiedniej osobie. Każdy z tych kroków jest wspierany przez nowoczesne technologie marketingowe, które automatyzują cały proces w ułamku sekundy, gdy użytkownik odwiedza stronę lub aplikację. Poniżej omawiamy poszczególne etapy działania targetowania behawioralnego:

Zbieranie danych o użytkownikach

Aby możliwe było kierowanie reklam na podstawie zachowań, najpierw trzeba te zachowania zarejestrować. Kiedy korzystasz z internetu, wiele informacji na temat Twojej aktywności jest gromadzonych przez różne systemy. Służą do tego m.in. pliki cookie (tzw. ciasteczka) oraz inne technologie śledzące, takie jak piksele monitorujące (np. Facebook Pixel), znaczniki JavaScript czy identyfikatory urządzeń mobilnych. W praktyce, gdy odwiedzasz witrynę, klikasz w link lub logujesz się do serwisu, pozostawiasz po sobie cyfrowe ślady, które marketerzy mogą wykorzystać do celów marketingowych.

Typowe rodzaje danych zbieranych na potrzeby reklamy behawioralnej obejmują:

• Historia przeglądania stron: jakie strony WWW odwiedzasz, w jakiej kolejności i jak często do nich wracasz.
• Aktywność na stronach: które konkretnie produkty lub treści przeglądałeś, co dodawałeś do koszyka, jakie przyciski klikałeś, czy wypełniłeś jakiś formularz.
• Wyszukiwane hasła: terminy wpisywane w wyszukiwarkach (np. Google) lub wewnętrznych wyszukiwarkach serwisów, które wiele mówią o Twoich zamiarach (np. szukanie frazy „buty do biegania promocja”).
• Informacje o czasie i miejscu: długość czasu spędzonego na stronie, data i godzina wizyt, a także przybliżona lokalizacja (np. miasto lub region na podstawie adresu IP).
• Dane podane przez użytkownika: jeżeli utworzyłeś konto i zgodziłeś się na wykorzystanie swoich danych, w takim przypadku można brać pod uwagę takie informacje jak wiek, płeć, zainteresowania zadeklarowane w profilu itp. (Choć warto pamiętać, że reklama behawioralna głównie opiera się na obserwowanych zachowaniach, a nie deklaracjach).

Dane te mogą być zbierane zarówno przez właściciela strony (to tzw. dane własne, first-party data, zbierane bezpośrednio przez firmę od jej użytkowników), jak i przez zewnętrzne sieci reklamowe (tzw. dane stron trzecich, third-party data). Przykładem danych własnych jest historia zakupów klientów w danym sklepie internetowym. Z kolei dane stron trzecich to informacje zbierane przez pośredników, np. sieć reklamową śledzącą użytkownika na wielu różnych witrynach. Niezależnie od źródła, celem jest zebranie bogatego zestawu sygnałów, który pozwoli zrozumieć, co danego internautę interesuje lub jaką ma intencję (np. zakupową).

Analiza i segmentacja odbiorców

Surowe dane zgromadzone o użytkownikach stają się przydatne dopiero po ich analizie. W tym etapie specjalistyczne algorytmy i narzędzia analityczne przetwarzają zebrane informacje, aby wykryć pewne wzorce oraz podzielić odbiorców na grupy o podobnych cechach. Proces ten nazywamy segmentacją odbiorców.

Segmentacja polega na grupowaniu użytkowników według kryteriów związanych z ich zachowaniem lub profilem. Każdy utworzony segment reprezentuje pewien typ odbiorcy o określonych zainteresowaniach lub potrzebach. Przykładowo, analizując historię przeglądania, system może wyodrębnić segment użytkowników, którzy:

• często oglądają recenzje sprzętu elektronicznego (potencjalni klienci sklepów RTV/AGD),
• regularnie czytają artykuły o finansach i inwestycjach (osoby zainteresowane usługami bankowymi lub doradztwem finansowym),
• przeglądają strony o tematyce parentingowej i dziecięcej (młodzi rodzice lub osoby spodziewające się dziecka),
• szukają biletów lotniczych i ofert hotelowych (osoby planujące podróż).

Oczywiście kombinacji i segmentów może być nieskończenie wiele. Platformy reklamowe często oferują gotowe segmenty odbiorców (np. „miłośnicy sportu”, „entuzjaści motoryzacji”, „poszukujący pracy” itp.), ale marketingowcy mogą też definiować własne, bardziej precyzyjne grupy w zależności od potrzeb kampanii. Ważne, by segmenty były sensowne z punktu widzenia produktu czy usługi – tak, aby do każdej grupy można było skierować nieco inny, dopasowany przekaz.

W praktyce analiza danych behawioralnych może obejmować również przewidywanie pewnych cech użytkownika na podstawie jego zachowań. Na przykład, jeśli ktoś regularnie odwiedza strony z grami wideo i elektroniką, algorytm może wnioskować (choć nie na 100%) pewne informacje demograficzne, np. że jest to młodszy mężczyzna. Innym przykładem jest scoring punktowy – system może oceniać, jak silnie dany użytkownik pasuje do profilu „zainteresowany zakupem auta”, biorąc pod uwagę częstotliwość wizyt na stronach dealerów, konfiguratorów samochodów itp. Takie wnioski pozwalają jeszcze dokładniej kierować reklamy.

Personalizacja i emisja reklam

Gdy segmentacja jest już gotowa i wiemy, jakie grupy użytkowników chcemy adresować, nadchodzi etap właściwej realizacji kampanii reklamowej, czyli personalizacji przekazu i emisji reklam. Na tym etapie twórcy kampanii przygotowują treści reklamowe dostosowane do poszczególnych segmentów odbiorców. Każdy segment może otrzymać inną wersję reklamy – inną ofertę, inny przekaz, podkreślający te aspekty, które dla danej grupy są najistotniejsze.

Załóżmy dla przykładu, że firma sprzedaje sprzęt sportowy online i zidentyfikowała dwa segmenty: (1) osoby zainteresowane bieganiem oraz (2) osoby ćwiczące jogę. Dla pierwszej grupy przygotuje reklamę promującą najnowsze buty do biegania i odzież termoaktywną, a dla drugiej – maty do jogi i wygodne stroje treningowe. Obie grupy zobaczą zupełnie inne reklamy, choć oferta pochodzi od tej samej firmy.

Następnie marketer, korzystając z platformy reklamowej (np. Google Ads, Facebook Ads lub innej), ustawia kryteria targetowania kampanii. W przypadku targetowania behawioralnego może to oznaczać:

• Wybranie do kampanii konkretnego segmentu odbiorców zbudowanego na podstawie zachowań (np. „osoby, które w ostatnich 7 dniach odwiedziły stronę produktu X, ale nie dokonały zakupu”).
• Skonfigurowanie remarketingu, czyli kampanii do osób, które miały kontakt z naszą witryną lub aplikacją (np. odwiedziły, przerwały proces zakupu, dodały coś do koszyka).
• Ustawienie kampanii skierowanej do osób o określonych zainteresowaniach lub intencjach (np. „użytkownicy aktywnie poszukujący samochodu”, wytypowani na podstawie historii przeglądania wielu serwisów motoryzacyjnych).

Platforma reklamowa, mając te kryteria, automatycznie zajmuje się resztą. Kiedy dany użytkownik z docelowej grupy znajdzie się w zasięgu sieci (np. wejdzie na stronę, która wyświetla reklamy z naszej kampanii), system rozpozna go na podstawie zgromadzonych wcześniej danych (np. odczytując cookie lub identyfikator użytkownika). Następnie w czasie rzeczywistym zdecyduje o wyświetleniu temu użytkownikowi naszej reklamy. Cały proces licytacji przestrzeni reklamowej i wyboru odpowiedniej kreacji dzieje się w milisekundach, niewidocznie dla użytkownika.

Efektem dla odbiorcy jest zobaczenie reklamy, która wydaje mu się przydatna lub interesująca – bo faktycznie została dobrana pod niego. Z kolei dla reklamodawcy efektem jest dotarcie z przekazem dokładnie do tej osoby, do której chciał dotrzeć, w odpowiednim momencie.

Warto podkreślić, że personalizacja w reklamie behawioralnej stale się rozwija. Coraz częściej stosuje się dynamiczne reklamy, które automatycznie zmieniają swoje elementy w zależności od użytkownika. Na przykład baner może zawierać automatycznie wstawione zdjęcia produktów ostatnio oglądanych przez daną osobę, lub treść sloganu dopasowaną do jej zainteresowań. Wszystko to ma na celu zwiększenie szans, że użytkownik zwróci uwagę na reklamę i wykona pożądaną akcję.

Rodzaje targetowania behawioralnego

Targetowanie behawioralne można realizować na różnych poziomach i za pomocą różnych technologii. Dwa główne rodzaje, o których warto wspomnieć, to:

• Targetowanie behawioralne onsite (na własnej witrynie): Dane o zachowaniu użytkownika są wykorzystywane w obrębie tej samej strony lub aplikacji, na której zostały zebrane. Innymi słowy, firma wykorzystuje informacje zebrane o swoim użytkowniku do personalizacji doświadczenia właśnie na swojej platformie. Przykładem może jest sklep internetowy, który na podstawie poprzednich zakupów i przeglądanych produktów wyświetla zalogowanemu klientowi spersonalizowane rekomendacje („Polecane dla Ciebie”) lub oferty specjalne. W takim przypadku reklama behawioralna przybiera formę indywidualnie dopasowanych elementów na stronie, a niekoniecznie tradycyjnego banneru reklamowego. Targetowanie onsite opiera się głównie na danych first-party (własnych) i pomaga zwiększyć zaangażowanie użytkownika w ramach jednej witryny.
• Targetowanie behawioralne w sieci reklamowej (offsite): Tutaj dane o zachowaniu użytkownika z jednej witryny wykorzystuje się do wyświetlania mu reklam na innych witrynach lub aplikacjach, które należą do tej samej sieci reklamowej. Jest to klasyczny model remarketingu i reklamy behawioralnej znany z większości kampanii online. Przykład: użytkownik przeglądał produkty w sklepie X, a później, czytając wiadomości na portalu Y, zobaczył reklamy sklepu X prezentujące właśnie te produkty. Działa to dzięki temu, że portal Y udostępnia przestrzeń reklamową sieci (np. Google Ads), która wie o zainteresowaniach użytkownika wyniesionych ze sklepu X (poprzez ciasteczka lub identyfikatory). Targetowanie offsite pozwala dotrzeć do użytkownika poza własnym serwisem, w dowolnym miejscu internetu, i przyciągnąć go z powrotem. Wykorzystuje zwykle dane third-party oraz integrację między różnymi platformami (np. połączenie danych sklepu z systemem reklamowym).

Oba powyższe podejścia często się uzupełniają. W idealnym scenariuszu firma stara się zarówno personalizować zawartość własnych kanałów komunikacji (strona, aplikacja, e-mail) na podstawie zachowań użytkownika, jak i docierać do niego poprzez zewnętrzne kanały reklamowe, gdy ten jest poza naszą stroną. Dzięki temu odbiorca może doświadczać spójnego, wielokanałowego marketingu dopasowanego do swoich zainteresowań.

Zalety reklamy behawioralnej

Reklama targetowana behawioralnie zyskała ogromną popularność w marketingu cyfrowym z jednego prostego powodu: działa lepiej niż reklama niedopasowana. Właściwe wykorzystanie danych o zachowaniach konsumentów przekłada się na szereg wymiernych korzyści. Poniżej przedstawiamy najważniejsze zalety tej formy reklamy zarówno z perspektywy firmy, jak i samych odbiorców reklam.

Precyzyjny przekaz i trafność

Największą zaletą targetowania behawioralnego jest możliwość precyzyjnego dotarcia do właściwych odbiorców z przekazem reklamowym. Zamiast strzelać na oślep i pokazywać reklamę przypadkowym osobom, marka może skupić się na tych, u których istnieje realna szansa zainteresowania ofertą. Dzięki analizie zachowań wiemy, że dana osoba już szukała produktu podobnego do naszego lub wykazuje zainteresowanie określoną tematyką – to znaczy, że nasza reklama będzie dla niej bardziej trafna.

Trafność przekłada się na większe zainteresowanie reklamą. Użytkownicy częściej klikają w komunikaty, które ich dotyczą. Mają też wrażenie, że marka rozumie ich potrzeby. Dzięki temu rośnie zaangażowanie odbiorców – więcej osób nie tylko obejrzy reklamę, ale wejdzie w interakcję (kliknie, odwiedzi stronę, sprawdzi ofertę).

Wyższe zaangażowanie i konwersje

Dopasowane reklamy generują z reguły wyższy współczynnik klikalności (CTR) oraz wyższy odsetek konwersji (np. zakupów, rejestracji) niż reklamy masowe, niededykowane nikomu konkretnemu. Jeżeli użytkownik widzi reklamę produktu, którego właśnie potrzebuje lub o którym ostatnio myślał, istnieje duża szansa, że zareaguje pozytywnie. Targetowanie behawioralne umożliwia wychwycenie tych „gorących” momentów zainteresowania i podsunięcie użytkownikowi właściwej oferty we właściwym czasie.

Z perspektywy firmy oznacza to bardziej skuteczne kampanie. Współczynnik konwersji (odsetek osób, które po kontakcie z reklamą wykonują pożądane działanie) może znacząco wzrosnąć dzięki behawioralnemu podejściu. Więcej konwersji to bezpośrednio więcej sprzedaży, leadów czy innych celów, jakie stawia sobie marketing. W praktyce często okazuje się, że kampanie behawioralne przynoszą lepsze wyniki przy tej samej lub mniejszej liczbie wyświetleń reklamy, w porównaniu z kampaniami kierowanymi szeroko.

Oszczędność i optymalizacja budżetu

Skuteczniejsze docieranie do zainteresowanych osób przekłada się też na efektywniejsze wykorzystanie budżetu reklamowego. W tradycyjnym modelu reklamy (np. banery na portalu dla wszystkich odwiedzających) duża część wydatków „marnuje się” na wyświetlenia dla osób kompletnie niezainteresowanych ofertą. Targetowanie behawioralne minimalizuje ten problem – płacisz głównie za dotarcie do tych, którzy są potencjalnie zainteresowani, więc każdy wydany złoty ma większą szansę zwrócić się w postaci przychodu.

Wskaźnik ROI (zwrot z inwestycji w reklamę) dla kampanii behawioralnych bywa wyższy, ponieważ inwestycja jest lepiej adresowana. Ponadto możliwość automatyzacji i skalowania takich kampanii oszczędza czas zespołu marketingowego. Zamiast ręcznie dobierać kanały czy tworzyć mnóstwo wersji reklam dla różnych grup, marketer definiuje segmenty i reguły, a system sam dba o resztę. To sprawia, że nawet przy ograniczonym budżecie można osiągać dobre rezultaty, kierując ofertę do najbardziej rokujących klientów.

Lepsze doświadczenie odbiorcy

Choć może się wydawać, że reklama służy przede wszystkim reklamodawcy, warto spojrzeć też na perspektywę użytkownika. Paradoksalnie, dobrze wykonane targetowanie behawioralne może poprawić doświadczenie odbiorcy w zetknięciu z reklamą. Dlaczego? Ponieważ człowiek bombardowany codziennie setkami przekazów promocyjnych zaczyna je ignorować lub wręcz odczuwać frustrację, jeśli są kompletnie nieadekwatne. Natomiast reklama, która faktycznie go interesuje, nie wywołuje tak negatywnej reakcji.

Przykładowo, osoba planująca zakup nowego smartfona może wręcz cieszyć się, że widzi reklamy promocji na telefony – bo to dla niej przydatna informacja. Z kolei ktoś, kto nie ma samochodu, ale ciągle widzi reklamy ubezpieczeń samochodowych, będzie poirytowany oderwaniem tych reklam od jego rzeczywistości. Targetowanie behawioralne, dostarczając bardziej relewantne treści, sprawia, że reklama staje się mniej uciążliwa dla odbiorcy. Użytkownik może nawet odebrać ją jako pomocną (np. przypomnienie o niesfinalizowanym zakupie może zmobilizować do działania, które i tak chciał podjąć).

W dłuższej perspektywie, serwowanie odbiorcom trafnych komunikatów może budować lepszy wizerunek marki. Użytkownik widzi, że dana firma prezentuje mu oferty dopasowane do jego zainteresowań, co może zwiększyć jego lojalność lub sympatię do marki. Oczywiście wszystko zależy od wyczucia – o czym więcej powiemy przy omawianiu wyzwań – ale potencjał poprawy odbioru reklam jest niewątpliwy.

Jak wdrożyć targetowanie behawioralne w swojej strategii?

Zalety reklamy behawioralnej są kuszące, ale jak praktycznie zacząć korzystać z tego podejścia? Wdrożenie targetowania behawioralnego wymaga zaplanowania kilku niezbędnych działań: trzeba przygotować odpowiednie dane, narzędzia oraz strategie komunikacji. Poniżej opisujemy krok po kroku, jak włączyć reklamę behawioralną do swojej strategii marketingowej.

Określenie celów i grupy docelowej

Na początku warto jasno zdefiniować, co chcemy osiągnąć dzięki reklamie behawioralnej i kogo chcemy nią objąć. Inaczej podejdziemy do kampanii remarketingowej mającej zwiększyć sprzedaż w sklepie internetowym, a inaczej do działań budujących świadomość marki wśród nowych użytkowników o określonych zainteresowaniach. Zadaj sobie pytania:

• Jaki jest główny cel kampanii? (np. zwiększenie sprzedaży produktu X, zdobycie rejestracji na webinar, generowanie leadów itp.)
• Kim są odbiorcy, na których najbardziej mi zależy? (np. osoby, które odwiedziły stronę i porzuciły koszyk, albo osoby przeglądające strony konkurencji, albo klienci o wysokiej wartości życiowej)

Choć reklama behawioralna pozwala docierać do bardzo szerokiej publiczności, ważne jest, by nie próbować złapać „wszystkich naraz”. Lepiej skupić się na segmentach odbiorców, które mają największy potencjał w kontekście naszych celów. Określenie tych priorytetowych grup na starcie pomoże w kolejnych krokach – będziemy wiedzieć, jakie dane zbierać i jakie komunikaty przygotować.

Zbieranie i zarządzanie danymi

Kolejnym krokiem jest zapewnienie sobie dostępu do danych potrzebnych do targetowania behawioralnego. Jeśli planujemy kampanię remarketingową kierowaną do osób odwiedzających naszą witrynę, musimy wdrożyć odpowiednie narzędzia śledzące na stronie. Może to być np. piksel Facebooka, kod śledzenia Google Ads (Google Tag Manager) lub skrypt innej platformy reklamowej. Narzędzia te zaczną gromadzić informacje o zachowaniach użytkowników (zgodnie z polityką prywatności i za zgodą użytkowników, co jest bardzo ważne).

Jeśli chcemy wykorzystać szersze dane (np. zainteresowania użytkowników w oparciu o ich historię przeglądania w internecie, nie tylko na naszej stronie), wówczas najczęściej skorzystamy z możliwości, jakie dają duże platformy reklamowe. Na przykład Google i Facebook posiadają ogromne zasoby danych behawioralnych i udostępniają je reklamodawcom poprzez swoje systemy targetowania (np. „odbiorcy o zainteresowaniach” w Google, czy grupy niestandardowych odbiorców na Facebooku). W praktyce oznacza to, że w interfejsie tych platform można wybrać kryteria oparte o zachowania (np. „osoby, które niedawno poszukiwały samochodu”).

Ważnym elementem jest również zarządzanie zebranymi danymi. Własne dane (np. lista adresów e-mail klientów, historia ich zakupów) warto integrować z systemami reklamowymi. Przykładowo, można załadować do Facebooka lub Google listę swoich klientów, aby utworzyć tzw. custom audience do ponownego targetowania lub lookalike audience (grupę podobnych użytkowników). Zarządzanie danymi obejmuje też dbałość o ich aktualność i jakość – segmenty powinny być regularnie odświeżane, by odzwierciedlały bieżące zachowania użytkowników.

Wybór platform i narzędzi reklamowych

Mając określone cele i zgromadzone dane, musimy zdecydować, poprzez jakie kanały będziemy wyświetlać spersonalizowane reklamy. Współcześnie istnieje wiele możliwości:

• Platformy reklamowe online: Najpopularniejsze to Google Ads oraz Facebook Ads (wraz z Instagramem). Google pozwala dotrzeć do użytkowników m.in. poprzez sieć reklamową (banery na tysiącach witryn), YouTube czy reklamy w wyszukiwarce z elementami remarketingu. Facebook z kolei umożliwia szczegółowe targetowanie w obrębie swoich serwisów społecznościowych. Obie platformy oferują zaawansowane opcje targetowania behawioralnego i są dobrym punktem startowym.
• Sieci programmatic i DSP: Jeśli dysponujemy większym budżetem i chcemy sięgnąć szerzej (np. do różnych sieci reklamowych jednocześnie), można rozważyć reklamę programmatic. Wtedy korzysta się z narzędzi zwanych DSP (Demand-Side Platform), które dają dostęp do wielu giełd reklam online. Tam również da się stosować kryteria behawioralne, a nawet integrować własne dane poprzez DMP (Data Management Platform).
• Własne kanały i narzędzia personalizacyjne: Poza płatnymi reklamami na zewnętrznych serwisach, pamiętajmy o wykorzystaniu behawioralnego podejścia we własnych kanałach. Jeśli mamy np. system email marketingowy, warto wysyłać maile z rekomendacjami produktowymi dostosowanymi do historii przeglądania klienta. Jeśli posiadamy aplikację mobilną, możemy użyć personalizowanych powiadomień push. Te narzędzia również wymagają segmentacji opartej na zachowaniu użytkownika, ale odbywa się to w ramach własnej bazy danych.

Kluczowe jest, by dobrać platformy odpowiednie do naszej grupy docelowej. Inaczej mówiąc, trzeba pojawić się tam, gdzie nasi odbiorcy spędzają czas. Dla jednego biznesu będzie to Facebook i Instagram, dla innego Google i portale tematyczne, a dla jeszcze innego – LinkedIn (jeśli celujemy w profesjonalistów) czy nawet sieci reklamowe w aplikacjach mobilnych.

Tworzenie spersonalizowanych kreacji

Sukces reklamy behawioralnej zależy nie tylko od właściwego wyboru odbiorców, ale też od treści przekazu. Mając już zdefiniowane segmenty i wybrane kanały, musimy przygotować kreacje reklamowe (grafiki, teksty, wideo) dopasowane do tych segmentów. Tutaj liczy się kreatywność połączona z personalizacją:

• Zadbaj o to, by w przekazie odzwierciedlić potrzeby lub zainteresowania danej grupy. Jeśli kierujesz reklamę do osób, które oglądały konkretny produkt, pokaż właśnie ten produkt i podkreśl jego cechy czy promocję.
• Wykorzystaj dynamiczne szablony reklam, jeśli to możliwe. Wiele platform (np. Facebook Dynamic Ads, czy dynamiczne reklamy produktowe Google) pozwala automatycznie wstawiać do reklamy np. obraz i nazwę produktu oglądanego przez użytkownika, aktualną cenę czy dostępność. Przygotuj więc katalog produktów i połącz go z kampanią, aby umożliwić takie automatyczne dopasowanie.
• Pamiętaj o języku korzyści – nawet mając dobrą segmentację, musisz nadal przekonać odbiorcę atrakcyjnym przekazem. Reklama behawioralna daje wgląd w zainteresowania odbiorcy, ale sama treść musi to zainteresowanie odpowiednio wykorzystać, np. oferując rozwiązanie problemu, który użytkownik ma.

Warto stworzyć kilka wersji kreacji dla każdego segmentu – to pozwoli później sprawdzić, która działa lepiej. Na przykład przygotuj dwa różne nagłówki reklam dla segmentu „poszukujący smartfona”: jeden może akcentować niską cenę, a drugi najwyższą jakość i nowoczesne funkcje. Następnie porównasz, który przekaz lepiej trafia do odbiorców.

Testowanie, monitorowanie i optymalizacja

Wdrożenie kampanii to nie koniec pracy – właściwie to dopiero początek. Testowanie i optymalizacja to nieodzowne elementy każdej strategii marketingowej, a w przypadku reklamy behawioralnej mają szczególne znaczenie. Zachowania użytkowników mogą się zmieniać, trendy przemijają, a segmenty mogą wymagać dostrojenia. Dlatego:

• Monitoruj wyniki na bieżąco: Sprawdzaj wskaźniki takie jak CTR, konwersje, koszt na konwersję, ROI dla poszczególnych segmentów i kreacji. Być może okaże się, że jeden segment reaguje świetnie, a inny słabiej – to cenna informacja, co warto dalej rozwijać.
• Przeprowadzaj testy A/B: Testuj różne warianty reklam w obrębie tego samego segmentu, aby znaleźć najlepsze kombinacje obrazu, tekstu, wezwania do działania. Dzięki temu stopniowo udoskonalisz przekaz.
• Modyfikuj segmenty i reguły: Jeśli widzisz, że jakieś kryterium nie działa (np. segment jest za szeroki lub przeciwnie – zbyt wąski i ma mały zasięg), wprowadź zmiany. Być może trzeba wyodrębnić nowy segment albo połączyć dwa istniejące.
• Kontroluj częstotliwość i świeżość: Uważaj, aby nie „przemęczyć” użytkowników zbyt częstym wyświetlaniem tej samej reklamy (tzw. frequency capping – ograniczenie liczby emisji na użytkownika – jest twoim przyjacielem). Dbaj też, by reklamy nie pokazywały komuś produktu, który już kupił lub oferty, która jest nieaktualna. Aktualizuj listy odbiorców i wykluczaj z nich osoby, które już dokonały pożądanej akcji.

Dzięki iteracyjnemu podejściu (ciągłego doskonalenia) Twoje kampanie behawioralne będą z czasem coraz skuteczniejsze. Nie zrażaj się, jeśli na początku wyniki nie są spektakularne – reklama behawioralna to obszar, w którym uczy się tak naprawdę zarówno algorytm, jak i marketer. Im więcej danych zbierzesz i im więcej testów przeprowadzisz, tym lepiej będziesz rozumieć swoją grupę docelową i tym lepsze rezultaty osiągniesz.

Wyzwania i ograniczenia targetowania behawioralnego

Mimo wielu zalet, reklama behawioralna niesie ze sobą również pewne wyzwania i ograniczenia, o których warto pamiętać. Ignorowanie ich mogłoby prowadzić do nieskutecznych lub wręcz szkodliwych działań marketingowych. Oto najważniejsze kwestie, na które należy zwrócić uwagę:

Prywatność użytkowników i regulacje prawne

W dobie rosnącej świadomości na temat ochrony danych osobowych, prywatność użytkowników stała się bardzo istotnym zagadnieniem w kontekście reklamy behawioralnej. Gromadzenie szczegółowych informacji o zachowaniach w sieci budzi uzasadnione pytania: kto ma dostęp do tych danych? w jaki sposób się je wykorzystuje? czy użytkownik wyraził na to zgodę?

W odpowiedzi na te obawy wprowadzono przepisy prawne, takie jak europejskie RODO (GDPR) czy lokalne ustawy o ochronie danych. Wymagają one od firm m.in. uzyskania zgody użytkownika na śledzenie jego aktywności (stąd wszechobecne okienka zgody na pliki cookie na stronach internetowych) oraz transparentnego informowania, jakie dane się zbiera i w jakim celu. Dla marketerów oznacza to konieczność dostosowania swoich działań: przed uruchomieniem mechanizmów targetowania behawioralnego trzeba zadbać o legalne podstawy przetwarzania danych. Niezastosowanie się do przepisów grozi nie tylko utratą zaufania klientów, ale też poważnymi karami finansowymi.

Ograniczenie dostępu do danych (np. gdy użytkownik odrzuca zgody cookies) sprawia, że baza do targetowania behawioralnego się kurczy. Marketerzy muszą się więc liczyć z tym, że nie wszystkich potencjalnych odbiorców da się śledzić i profilować. W efekcie w niektórych przypadkach konieczne staje się szukanie alternatywnych metod dotarcia (np. powrót do targetowania kontekstowego tam, gdzie behawioralne jest zablokowane).

Obawy użytkowników i efekt „creepy”

Nawet jeśli działania są legalne, pozostaje kwestia komfortu użytkowników. Wielu internautów odczuwa dyskomfort, gdy zauważa, że „jest śledzona” w sieci. Niejedna osoba mogła zadać sobie pytanie: „skąd ta reklama wie, że interesuję się tym tematem?”. Gdy targetowanie posunie się za daleko, pojawia się tzw. efekt „creepy” – reklama staje się zbyt personalna, przez co odbiorca czuje, że naruszono jego prywatną sferę.

Przykładowo, ktoś może być zaskoczony (a nawet zaniepokojony), widząc reklamę produktu, o którym rozmawiał przed chwilą w wiadomości e-mail (bo np. serwis skanował treść maili w celach dopasowania reklam). Albo użytkownik, który szukał informacji medycznych, może nie życzyć sobie, aby później co krok atakowały go reklamy leków na tę przypadłość – bo to ujawnia jego prywatny problem każdemu, kto spojrzy na jego ekran.

Z tego powodu, stosując reklamę behawioralną, trzeba zachować wyczucie. Dobrą praktyką jest nie łączenie w jednej kampanii zbyt wielu szczegółowych danych (aby komunikat nie zdradzał użytkownikowi, jak dużo o nim wiemy). Lepiej też unikać targetowania wrażliwych kategorii (dotyczących np. zdrowia, orientacji, problemów osobistych) bez wyraźnej zgody i potrzeby. Celem jest, by odbiorca nadal postrzegał reklamę jako pomocną, a nie jako naruszenie prywatności.

Techniczne bariery: blokowanie reklam i ciasteczek

Kolejnym wyzwaniem są kwestie techniczne. Użytkownicy mają do dyspozycji narzędzia pozwalające unikać śledzenia i reklam – i chętnie z nich korzystają. Popularne przeglądarki (Safari, Firefox) automatycznie ograniczają działanie ciasteczek śledzących od firm trzecich. Wiele osób instaluje wtyczki typu Adblock, które blokują wyświetlanie większości reklam w ogóle. Ponadto, nadchodzące zmiany w przeglądarce Chrome (najpopularniejszej na rynku) zapowiadają wycofanie obsługi klasycznych third-party cookies. Wszystko to sprawia, że dotychczasowe metody zbierania danych behawioralnych stają się mniej skuteczne.

Dla reklamodawcy oznacza to mniejszy „zasięg śledzenia”. Systemy reklamowe nie są w stanie wychwycić części użytkowników. Segmenty odbiorców mogą być niepełne, bo część użytkowników jest niewidoczna dla systemów reklamowych. Pewne typy kampanii (zwłaszcza remarketing oparty o cookies) tracą na efektywności. Sektor marketingowy pracuje jednak nad obejściem tych ograniczeń – pojawiają się nowe rozwiązania, takie jak identyfikatory alternatywne (np. oparte na logowaniu użytkownika zamiast cookies) czy metody anonimizowanego grupowania odbiorców.

Dokładność i błędy w profilowaniu

Warto też pamiętać, że profilowanie behawioralne nie jest nieomylne. Algorytmy działają na podstawie danych, które nie zawsze dają pełny obraz człowieka. Mogą zdarzyć się sytuacje, gdzie targetowanie „pomyli się” co do zainteresowań lub intencji użytkownika. Np. ktoś mógł raz odwiedzić stronę o tematyce ogrodniczej z ciekawości, a następnie przez dwa tygodnie będzie zasypywany reklamami narzędzi ogrodowych, choć wcale nie planuje nic sadzić.

Inny przykład: z urządzenia korzysta kilka osób (rodzina, współlokatorzy), przez co historia przeglądania jest wymieszana. Reklamy behawioralne mogą wtedy wyświetlać dziwnie nietrafione treści, bo profil „użytkownika” jest tak naprawdę zlepkiem kilku różnych osób. Takie błędy mogą obniżać skuteczność kampanii, a czasem prowadzić do nieporozumień (reklama dziecięcych zabawek wyświetlana osobie, która dzieci nie ma, itp.).

Aby minimalizować ten problem, firmy powinny stale weryfikować wyniki kampanii i sensowność segmentów. Czasem warto połączyć dane behawioralne z innymi kryteriami (demograficznymi, kontekstowymi), by upewnić się, że przekaz trafia do właściwych ludzi.

Przyszłość reklamy behawioralnej

Targetowanie behawioralne nadal odgrywa ogromną rolę w marketingu cyfrowym, ale otoczenie rynkowe i technologiczne ciągle ewoluuje. Jak może wyglądać przyszłość tej formy reklamy w nadchodzących latach? Oto kilka prawdopodobnych kierunków:

Nowe metody targetowania w świecie bez ciasteczek

Wspomniane wyżej zmiany (ograniczanie ciasteczek przez przeglądarki, regulacje prywatności) wymuszają na branży reklamowej poszukiwanie nowych sposobów targetowania. Jednym z trendów jest przeniesienie ciężaru profilowania na stronę przeglądarki lub urządzenia użytkownika. Przykładowo, Google eksperymentuje z koncepcjami takimi jak API Topics, gdzie przeglądarka sama analizuje historię użytkownika i przydziela go do ogólnych kategorii zainteresowań (np. „sport”, „muzyka”, „technologia”), a reklamodawcy mogą kierować reklamy na te kategorie, nie znając szczegółów o indywidualnej osobie. Takie podejście ma zachować skuteczność reklam przy większym poszanowaniu anonimowości.

Również rozwój mechanizmów kontekstowych nabiera tempa. Jeśli danych o konkretnym użytkowniku będzie mniej, powraca znaczenie kontekstu, w jakim wyświetla się reklama. Inteligentne systemy mogą łączyć oba podejścia – brać pod uwagę i skromne dane behawioralne, i analizować bieżący kontekst strony czy aplikacji, aby jak najlepiej dopasować przekaz.

Większa rola danych własnych (first-party) i integracja kanałów

W świecie, gdzie dostęp do danych zewnętrznych może maleć, firmy zaczynają przywiązywać większą wagę do danych własnych. Informacje zebrane bezpośrednio od klientów (np. poprzez programy lojalnościowe, newslettery, interakcje w social media) stają się bezcennym zasobem. Można się spodziewać, że przedsiębiorstwa będą inwestować w systemy do zarządzania danymi (CRM, CDP – Customer Data Platform), aby lepiej wykorzystywać własne bazy do personalizacji przekazu.

Przyszłość reklamy behawioralnej to także lepsza integracja kanałów. Już teraz mówi się o marketingu 360 stopni czy podejściu omnichannel – czyli spójnym docieraniu do klienta w różnych miejscach (online i offline). Dane behawioralne ze sklepu internetowego mogą być łączone z danymi ze sklepu stacjonarnego (np. poprzez aplikacje mobilne i beacony). Również reklama behawioralna może przekraczać granice pojedynczych urządzeń – np. zachowanie na komputerze wpływa na reklamy widziane potem na smartfonie, i odwrotnie. To wszystko wymaga zaawansowanych narzędzi analitycznych, ale kierunek jest jasny: dąży się do jak najlepszego zrozumienia klienta na podstawie różnych sygnałów i kontaktów z marką.

Sztuczna inteligencja i automatyzacja

Sztuczna inteligencja (AI) już teraz napędza wiele mechanizmów reklamy behawioralnej, a jej rola zapewne jeszcze wzrośnie. Uczenie maszynowe może pomóc lepiej przewidywać, którzy użytkownicy są bliscy dokonania zakupu, nawet przy mniejszej liczbie danych indywidualnych (AI potrafi wychwycić subtelne wzorce niedostępne dla prostych reguł). Ponadto, automatyzacja będzie ułatwiać pracę marketerów: systemy same zaproponują optymalny sposób segmentacji czy dobiorą idealny przekaz dla danego użytkownika, testując tysiące wariantów w czasie rzeczywistym.

Rozwój AI może też pomóc w łagodzeniu konfliktu między personalizacją a prywatnością. Na przykład, techniki takie jak federated learning (uczenie federacyjne) pozwalają trenować modele na danych użytkowników bez przenoszenia tych danych na serwer centralny – model „uczy się” bezpośrednio na urządzeniu użytkownika, a do firmy trafiają jedynie zagregowane wnioski. Może to być jeden ze sposobów, by przyszłe targetowanie behawioralne było jednocześnie skuteczne i zgodne z zasadami prywatności.