Почему медиапланировщики инвестируют в Meta, несмотря на метрики внимания

На конференции Future of Media Manchester дискуссия о «внимании» столкнула тезисы Питера Филда и Майка Фоллетта (Lumen) с практикой медиапланирования. Несмотря на низкие показатели time-in-view в соцплатформах, агентства фиксируют в GA4, что Meta и дают дешёвый охват, высокое on-platform вовлечение и конвертируют в трафик и продажи. Ключевая причина — мощные data-стэки соцсетей (пиксели, логины через и пр.), которые обеспечивают точное targeting/optimisation даже при коротком контакте (часто менее 5 секунд).

Автор (Republic of Media) призывает не «уходить из Meta» из-за метрик внимания, а жёстко аудировать инвентарь и настройки: автоматические плейсменты увеличивают показы, но не всегда ценность. В анализе 200+ млн показов у Rewarded Video были максимальные view-through rates при минимальном ad recall — сигнал к ручной калибровке и осторожности с ИИ-автоматизациями бюджета.

  • Практики: использовать многомерное измерение (attention + поведенческие/бизнес-метрики), строить inclusion-листы для низкозашумлённых сред, обучать клиентов brand suitability, чтобы не уводить бюджет на MFA.
  • Стратегия: для несугубо перформанс-задач переносить часть бюджета в «верхнюю часть воронки» и высоко-внимательные медиа, но понимать, что именно покупается.

Вывод: ценность соцсетей — в данных и оптимизации; эффективность требует человеческой экспертизы поверх adtech и метрик внимания.

Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Аудит плейсментов в Meta вместо «автоматических» настроек: Автоплейсменты распределяют показы по всему инвентарю, что повышает охват, но размывает качество контакта. Регулярный аудит отчётов по плейсментам и ручная калибровка отключают площадки с низкой ценностью и концентрируют бюджет на сегментах с доказанным вкладом в KPI.
    [Процессы]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!