В контексте звуков


Определять контекст чисто теоретически можно везде

Это модно. Можно сказать «мы размещаем рекламу с учетом контекста» — и теоретически она будет продаваться лучше. Другое дело, что на практике подобные подходы далеко не всегда имеют смысл: например, контекстная реклама в подкастах, о размещении которой сообщила недавно компания Podzinger.

По сути, Podzinger представляет собой вариант рекламной сети с поправкой на специфику контента. Сеть составлена не из сайтов, а из подкастов, для авторов которых имеются две причины участвовать в сети. Первая— увеличение количества слушателей, для которых Podzinger — одна из стартовых площадок поиска новых интересных материалов. Вторая причина — финансовая, ибо компания делится доходами от рекламы с авторами подкастов. Схема подобного сотрудничества сейчас вообще довольно популярна. Равно как популярны и наиболее массово распространены сети контекстной рекламы. Именно этот способ размещения рекламы сейчас и отличает Podzinger от других компаний, продающих рекламу в подкастах. Все прочие занимаются тем, что договариваются с подкастерами, группируют их передачи по тематикам, а потом продают размещение рекламы, скажем, в рубрике про автомобили. Или же вообще один человек договаривается с какой-то компанией, которая становится его спонсором, а рекламный блок размещается в каждом подкасте. Последние варианты единичны и касаются только очень популярных авторов. Всем остальным — прямой путь в сети, подобные Podzinger.

При этом, кажется, схема с продажей рекламы по темам должна неплохо работать. Подкастов все еще не так много, слушателей тоже. FeedBurner, один из наиболее популярных сервисов для отслеживания подкастов, выдал статистику о 5 млн слушателей на 71 тыс. подкастов. Может, это и не катастрофически мало, но вполне поддается ручному распределению по темам с достаточно большой точностью в рамках нескольких сетей. То есть можно и отслушивать записи партнеров, и следить, что кто-то все меньше в последнее время рассказывает о машинах, все больше о компьютерных железках. Да и продавать тематическим скопом удобнее, особенно учитывая относительно небольшие объемы контента. Автоматическое определение содержания подкастов работу с ними упрощает: нужно меньше рутинных операций на структурирование по темам, отсеивание «непотребщины» и прочее. Это хорошо и ценно, особенно если использовать качественные системы анализа речи, а именно ими похваляется Podzinger. Но в случае применения подобного подхода к контенту, ограниченному количественно, получается несуразица: и без того небольшое число слушателей, доступных для контакта, нарезается еще меньшими ломтиками. То есть ситуация схожа с новой системой размещения поисковой рекламы от MSN: технология, может, и хороша, при ее помощи можно очень точно разместить рекламу, но увидят (в случае подкастов— услышат) ее очень немногие. При каких-то обстоятельствах это может иметь смысл, но в большинстве случаев мало кому захочется тратить силы и время, чтобы достичь единичных возможных покупателей.

Это, конечно, проблема молодости подкастинга как такового. Будет расти аудитория, будут иметь смысл и технологии определения содержания отдельных подкастов для размещения рекламы. Но пока это задел на будущее, может, и не очень отдаленное. А сейчас технологию можно успешно применять для внутреннего пользования: в первую очередь для экономии времени на структуризацию контента, который вываливают в интернет подкастеры.

Или же просто как хороший демонстрационный материал — этакая демоверсия для потенциальных покупателей технологии определения речи.


АНТОН НЕСТЕРЕНКО

ДОБАВИТЬ комментарий
AUTH_STATUS_LOGIN