Web-analytiikka

Miksi evästeestä tehtiin kävijäseurannan syntipukki?

Kirjoitin muutama päivä sitten blogin otsikolla "Analytiikka jatkuu vaikka evästeet kiellettäisiin kokonaan". Aihe tuntuu jonkin verran kiinnostavan, sillä blogilla on nyt ollut yli 1000 lukijaa ja Facebookin Markkinointikollektiivissa sille kertyi parissa päivässä yli 50 tykkääjää.

Ilmeisesti aihe koettiin tärkeäksi, ja monelle näyttää tulleen täysin uutena asiana se, että evästeet eivät itse asiassa kerää käyttäjistä mitään dataa. Ne ainoastaan antavat selaimelle "numerolapun", eli numero/kirjainmerkkijonon, kuten 4IzrDFqcshaOmMOtb2W3Zfx7, joka on esimerkki todellisesta evästeestä.

Eväste on siis tunniste, jonka perusteella palvelin voi tunnistaa, onko kävijä vieraillut palvelussa aiemmin, ja jos on, voidaan yhdistää käyttäjään sivuston palvelimelle tallennettuja käyttäjätietoja, jotka on saatu ihan muulla tiedonkeruuteknologialla kuin evästeillä. Esimerkiksi palvelin kaivaa tietokannoistaan esille nimesi, jolla vaikkapa Amazon tervehtii Sinua etusivullaan. Ei sitä nimitietoa ole evästeessä, mutta evästeen avulla Amazon tietää, että juuri Sinä olet palannut palveluun, ja kaivaa tietokannoistaan nimesi ja ostohistoriasi, joiden perusteella personoi etusivunsa juuri Sinulle.

Vielä vähemmän voitaisiin väittää, että se eväste on kerännyt tietosi nimestäsi. Kyllä Sinä olet sen ihan itse antanut Amazonin tietokantoihin, kun olet kirjautunut palvelun käyttäjäksi. Ja ei, Amazon ei todellakaan tallenna nimitietoasi evästeeseen. Mutta kun olet saanut Amazonista evästeen, sen "numerolapun", niin tämän numerolapun avulla Amazon kaivaa aiemmin palvelimelle antamasi nimitiedon, kun palaat palveluun.

Mistä johtuu, että väitetään, että "evästeet keräävät tietoa"?

Jos kerran eväste ei kerää yhtään mitään tietoa, vaan on pelkkä numerolappu selaimelle, niin miksi kaikkialla väitetään, että "evästeet keräävät Sinusta tietoa" tai "vakoilevat" tai "seuraavat" käyttäytymistäsi? Tietenkin juuri siitä syystä, että evästeet ovat tänä päivänä se tunnistetieto, jonka avulla palvelimet yhdistävät tietokannoistaan niitä tietoja, joita palvelimet ovat Sinusta keränneet. Olet itse antanut nimesi ja osoitteesi Amazonille palveluun kirjautumisen yhteydessä, ja Amazon on tallentanut tietokantoihinsa ostohistoriasi, sekä mistä asioista olet kiinnostunut. Kaikki nämä tiedot tietenkin säilyvät Amazonin tietokannoissa, vaikka kuinka tuhoaisit evästeesi!

Web-analytiikka tallentaa kävijälokitietoa, jota selaimet välittävät palvelimille eli servereille, joita kutsut, aina kun kirjoitat selaimeesi URL:in eli Web-osoitteen, jonne haluat selaimellasi siirtyä, tai kun klikkaat linkkiä, joka johtaa haluamallesi sivustolle. Kaikki tämä lokitieto kerätään niiden kutsujen yhteydessä, joita teet, kun selaimellasi kutsut eri sivustoja. Vaikka estäisit kaikki evästeet, joita palvelimet lähettävät selaimellesi, kutsusi on jo mennyt palvelimelle, jolla ylläpidetään sivustoa, jota kutsuit. Ja kun selaimesi avaa sivun, avautuvan sivun lähdekoodissa on usein myös kutsu 3. osapuolen mittauspalvelimelle, kuten Google Analyticsille, ja samat palvelinkutsun tiedot välittyvät kutsustasi myös Googlelle. Voit estää Googlen evästeet, mutta se ei estä sitä, että palvelin on jo kutsunut Googlen mittauspalvelinta, ja Google on jo saanut lokitietosi. Voit jopa estää kaiken liikenteen Googlen palvelimille. Sekään ei estä sitä, että kutsut eri sivustoille lähettävät lokitietosi väistämättä kaikille niille palvelimille, jotka ylläpitävät kutsumiasi sivustoja.

Et voi estää lokitietojen tallennusta palvelimelle, joita kutsut selaimellasi

Liki kaikissa tietosuojalausekkeissa, joita yritykset lakimiehineen ovat naputelleet sivuilleen voimassaolevan lainsäädännön vaatimuksesta, väitetään, että "evästeiden avulla keräämme" tietoa kävijöistä tai että "evästeiden avulla tallennetaan" tai "evästeisiin tallennetaan" näitä tietoja. Ei kerätä, eikä tallenneta. Evästeisiin ei tallenneta näitä tietoja, ja estämällä evästeet et millään tavalla estä tätä lokitietojen lähettämistä ja tallentamista. Vaikka estäisit kaikki mahdolliset evästeet, niin 1. osapuolen kuin 3. osapuolen evästeet kategorisesti, niin edelleen lähetät kutsuja eri palvelimille aina kun selaimellasi pyydät eri verkkopalvelujen sivuja omalle päätelaitteellesi. Ilman IP-osoitetta et koskaan voisi saada noita tietoja takaisin omalle päätelaitteellesi, sillä vain siitä IP-numerostasi tiedetetään, kenelle kutsuttu sivu tiedostoineen tulee lähettää!

Sekä eväste että IP-osoite ovat tunnistetietoja, ja molempia niistä pidetään nykyisin "henkilötietoina" lainsäädännössä. Näin siitäkin huolimatta, että kummankaan avulla yksin ei voida yksilöidä henkilöä, joka on saanut yksittäisen evästeen tai IP-osoitteen päätelaitteelleen. Sekä evästeet että IP-osoitteet voivat vaihtua moneen kertaan päivässä, eikä yksittäisestä evästeestä tai IP-numerosta voida aukotta tunnistaa käyttäjää; ei edes Internet-operaattori, jonka pitää laskutussyistä tietää, kenelle mikäkin dynaamisesti vaihtuva IP-osoite kuuluu milläkin hetkellä. Käytännössä kuitenkin esim. kotitaloudessa tai yrityksessä saman IP-osoitteen takana voi olla lukuisia eri ihmisiä, jotka käyttävät samaa IP-osoitetta. Evästeet auttavat nimenomaan tunnistamaan eri päätelaitteita (selaimia) samankin IP-osoitteen takana, mutta pelkästä evästetiedosta on mahdoton päätellä, kenelle se on lähetetty. Mutta tietenkin esimerkiksi Amazon tai muu verkkokauppa, jolle olemme antaneet yhteystietomme, pystyy tarkistamaan ja yhdistämään evästeet ja tietokantansa tiedoista niin nimemme, kuin muut henkilötietomme - ja siksi juridisesti IP-osoite ja eväste ovat tänä päivänä henkilötietoja.

Tiedonkeruu ja evästeet kaksi täysin eri asiaa

Edellä kuvatun mukaisesti evästeisiin voidaan yhdistää monenlaista henkilötietoa ja kiinnostustietoa yksittäisistä ihmisistä. Siksi tietosuojalausekkeisiin ja yleiseen kielenkäyttöön nämä asiat on yhdistetty, ja puhutaan siitä, kuin evästeet "keräisivät" dataa ja niihin "tallennettaisiin" tietoja, vaikka evästeet, tiedonkeruu ja tietokannat ovat täysin erillisiä asioita. Eväste on yksi tunnistetieto siinä missä IP-osoitekin. En ole vielä koskaan lukenut yhtään tietosuojalauseketta tai blogia, jossa olisi kerrottu, miten IP-osoitteiden avulla kerätään ja niihin tallennetaan tietoja käyttäjistä, mutta jostain syystä evästeistä on tehty kaiken Internetissä tapahtuvan tietojen keruun ja tallentamisen synonyymi, vaikka se on pelkkä harmiton merkkijono numeroita ja/tai kirjaimia.

Miksi olisi kaikesta huolimatta tärkeää ymmärtää tiedonkeruun ja evästeiden tai muiden tunnistetietojen ero? Juuri siitä syystä, että nyt jopa lainlaatijat ja viranomaiset - politiikoista puhumattakaan - ovat ryhtyneet tarmolla määräämään, kuinka evästeet tulisi kieltää ja miten evästeet uhkaavat yksityisyyttämme. Evästeet kieltämällä emme kuitenkaan voi millään tavalla estää sitä, miten yritykset edelleen keräävät dataa palvelimilleen omista käyttäjistään, ja miten me kuluttajat ja Internet-käyttäjät itse annamme eri sivustoille itsestämme tietoja. Kuinka helposti annammekaan itsestämme vaikka mitä tietoja, jos vaikkapa mainoksessa luvataan palkintokisa, jossa arvotaan voittajien kesken yksi sadan euron lahjakortti. Tai miten moni onkaan antanut luottokorttitietonsa sivustolle, jossa luvataan yhdellä eurolla uusi matkapuhelin, tai lähettänyt rahaa huijarille, joka on juuri lähettämässä meille miljoonia dollareita, kunhan vain maksamme pienen toimituskulun.

Älä ole siis itse hölmöläinen. Älä usko siihen, että evästeet kieltämällä, tai evästeet estämällä tiedonkeruu verkossa loppuu. Evästeet eivät ole tähänkään asti keränneet meistä yhtään henkilötietoa - olet itse niitä luovuttanut.

Evästeistä on tehty verkon tiedonkeruuseen syntipukki, ja nyt esitetään naiiveja ratkaisuja, miten verkon tiedonkeruun yksityisyysongelmista päästään, kun kielletään evästeet, tai estetään evästeet selainten asetuksin, tai siirtymällä selaimiin, jotka jo tänä päivänä estävät 3. osapuolen evästeet. Mikään näistä ei estä verkossa tapahtuvaa tiedonkeruuta, koska ne evästeet eivät ole tiedonkeruun lähde.

- Ismo Tenkanen

 

 

 

 


Analytiikka jatkuu vaikka evästeet kiellettäisiin kokonaan

Google ilmoitti estävänsä kahden vuoden päästä 3. osapuolen evästeet omasta Chrome-selaimestaan. Aiemmin saman päätöksen olivat jo tehneet Mozilla ja Safari, jotka ovat jo siirtyneet tähän käytäntöön, eli estävät aktiivisesti 3. osapuolen cookiet.

Näyttää siltä, että paitsi medioissa, jopa mediatoimistoissa ja digitoimistoissa ei ymmärretä todellisuudessa, mikä on eväste, koska nyt on luotu hysteriaa markkinointiväen keskuudessa kertomalla, miten evästeiden blokkaaminen mm. lopettaa selainpohjaisen web-analytiikan ja mainosmittaamisen kokonaan. Koska Google itse on yksi suurimmista mainosmittauksen tarjoajista, voitte olla kuitenkin varmoja, että mainosmittaaminen ei pääty, vaan 3. osapuolen evästeet korvataan muulla teknologialla. Vielä suurempi valhe on väittää, että analytiikka estyisi 3. osapuolen evästeiden myötä. Analytiikka jatkuu liki normaalisti, vaikka evästeet kiellettäisiin kokonaan.

Eväste ei kerää mitään dataa, ei edes ip-osoitetta

Yleinen harhaväite, joka toistuu jopa Suomen suurimman mediatoimiston eväste-artikkelissa, on, että "eväste kerää ihmisistä tietoa, kuten IP-osoite, käytetyt sivut ja mistä osoitteesta käyttäjä on tullut", josta datasta sitten kootaan mm. analytiikkaraportit. Eväste on kuitenkin passiivinen merkkijono, joka sisältää numeroita ja kirjaimia, ja evästeet tallennetaan käyttäjän omalle kiintolevylle. Koska se ei ole siis mikään ohjelma, miten se voisi aktiivisesti kerätä yhtään mitään? Käytännössä eväste on "numerolappu", joka annetaan selaimelle, ja tämän "numerolapun" eli tunnistetiedon perusteella sama selain tunnistetaan, kun se palaa uudelleen palveluun.

1. osapuolen evästeen osalta tunnistetaan kävijä, kun hän palaa verkkopalveluun, joka alun perin myönsi evästeen. 3. osapuolen evästeen osalta kävijä voidaan tunnistaa myös 3. osapuolen verkkopalvelussa, esim. mediassa, jossa tämä vierailee, vaikkapa Facebookissa, jolloin voidaan kohdentaa kävijään esimerkiksi niiden verkkokauppojen retargeting-mainos, joiden sivuilla kävijä on aiemmin vieraillut. 3. osapuolen eväste siten mahdollistaa kävijöiden tunnistamisen evästetunnisteen avulla myös eri verkkopalveluiden välillä, eikä pelkästään siinä sivustossa, joka myönsi evästeen.

Entä mitä sitten tapahtuu, jos 3. osapuolen eväste estetään? Silloin kävijää ei tunnisteta enää 3. osapuolen verkkopalvelussa, eikä häneen voida kohdistaa mainontaa sen perusteella, että hän on aiemmin käynyt jollain sivustolla, jonka kävijöille halutaan kohdentaa retargeting-mainontaa. Myös esim. sellainen kohdentaminen, jossa mainoksia kohdennetaan jostain tuotteesta tai palvelusta kiinnostuneille heidän aiemman verkkokäyttäytymisen perusteella, esim. matkailumainoksia matkailusivustoila käyneille, automainoksia autosivustoilla käyneille, tai koiranruokamainoksia lemmikkieläinsivustoilla käyneille, päättyy, jollei keksitä uutta teknologiaa 3. osapuolen evästeitä korvaamaan.

Analytiikka kerää tietonsa lokidatasta - ei evästeillä!

Sen sijaan analytiikka ei pääty mihinkään, vaikka 3. osapuolen evästeet estetäänkin. Mistä muuten analytiikkaohjemistot saisivat tänä päivänä tietää, kuinka paljon kävijöitä on vaikkapa Mozilla- ja Safari-selaimilla - jos 3. osapuolen evästeiden blokkaaminen estäisi analytiikan? Ensinnäkin, Google Analytics ja johtavat analytiikkaohjelmistot toimivat 1. osapuolen evästeillä, lukuunottamatta display-mainosmittauksia, joita niihin voidaan liittää. Toiseksi, vaikka 1. osapuolen evästeetkin kiellettäisiin, analytiikka jatkuisi - koska ne evästeet eivät kerää yhtään mitään dataa - vaan tiedonkeruu rakentuu ihan muuhun kuin evästeisiin analytiikassa!

Google Analytics -koulutuksissa kyllä kerrotaan myös, että Google "kerää tietonsa evästeiden avulla", ja jos selain estää evästeet, kävijää ei lasketa mukaan analytiikkadataan. Tästä ilmeisesti johtuu yleinen harhaluulo siitä, että estämällä evästeet voidaan estää mittaaminen. Todellisuudessa lähes kaikki data, mitä analytiikassa kerätään, voidaan tallentaa ihan samalla tavoin, vaikka kaikki evästeet kiellettäisiin huomenna.

Selainpohjaisen mittauksen tiedonkeruu rakentuu siis johonkin ihan muuhun kuin evästeisiin. Niiden tiedonkeräys pohjautuu samaan ideaan, kuin millä perinteinen serverilokidatan tallennus. Eli kun selaimella lähetetään kutsu (request) avata jokin URL eli web-osoite, vaikkapa www.econometrics.fi, niin Econometics.fi:n palvelimille eli servereille lähtee kutsu, jonka mukana kulkee IP-osoite, kutsutun sivun URL (esim. etusivu tai muu sivu), ajankohta sekunnin tarkkuudella milloin sivua on kutsuttu, sekä teknistä tietoa selaimesta, joka lähetti kutsun.

Lisäksi on mahdollista tallentaa sivu, josta kävijä on siirtynyt linkkiä pitkin, eli ns. referral-tieto, eli millä sivulla ollutta linkkiä oli klikattu, jos tultiin linkin kautta. Ja tietenkin: jos tämä linkki oli ollut hakukone, voitiin aiemmin nähdä koko se rimpsu, mikä tuli linkin mukana, ml. avainsana, jolla oli etsitty palvelua Googlesta tai muusta hakukoneesta. Sittemminhän Google esti tuon datan välittämisen 3. osapuolelle, mukamas privacy-syistä, mutta todellisuudessa Google jakaa samaa tietoa edelleen ilman mitään privacy-huolia kaikille ilmaiseksi Google Search Consolen kautta, eli Google halusi ainoastaan estää tämän tiedon jakamisen kilpailevien analytiikkaohjelmistojen osalta! Google Analyticsiin avainsanatiedot saadaan edelleen, kunhan vain aktivoidaan Google Search Console -data osaksi Google Analyticsia.

Kaikki nämä tiedot ovat tietenkin se datalähde, josta analytiikka ja serverilokidata koostuu, ja josta ne muodostavat raporttinsa sivuston kävijöistä. Edelleen yhä tänä päivänä jokainen, jolla on verkkosivusto netissä, voi mennä oman palveluntarjoajansa (ISP) sivustolle, kirjautua omiin tietoihinsa - ja lukea lokitilastot, josta ko. tiedot ilmenevät, vaikka ei olisi koskaan aktivoinut Google Analyticsia tai mitään muuta analytiikkaohjelmistoa!

Lokidata

Yllä kuvassa serverilokidataa helmikuulta 2020 - kaikki data on kerätty ilman ensimmäistäkään evästettä...

Mitä haittaa evästeiden täydellinen poistuminen aiheuttaisi analytiikkaan?

Kaikki selainpohjaiset mittaukset, kuten Google Analytics, Adobe Analytics tai Nielsenin SiteCensus, perustuvat lokidatan keruuseen siten, että mitattaville sivuille sijoitetaan pieni koodinpätkä, joka lähettää käyttäjän kutsut lokitietoineen myös mittauspalvelimelle, aina kun mitattava sivu avautuu käyttäjän selaimelle. Vaikka 3. osapuolen evästeet olisi estetty, tämä data lähtee mittauspalvelimille. Siten myös Google Analytics tai mikä tahansa analytiikkaohjelmisto saa lokidatat aivan normaalisti, vaikka GA ei ottaisi raporttiinsa mukaan niitä, jotka ovat estäneet evästeen.

Itse asiassa jo 15 vuotta sitten, kun Suomessa pohditiin ongelmaa, jossa tietoturvaohjelmistot blokkasivat mittausjärjestelmien evästeitä, ratkaistiin tämä ongelma, miten voidaan edelleen mitata kävijöitä, joiden evästeet on blokattu jollain ohjelmistolla, kuten F-Securen softalla. Idea oli yksinkertainen: koska kaikista selaimista saatiin edelleen lokidata normaalisti, ja siten sivulataukset kaikilta selaimilta, niin laskettiin saavutetut sivupyynnöt selaimilta, jotka vastaanottivat evästeet, ja vastaavasti sivupyynnöt selaimilta, jotka estivät evästeet. Jos evästeen vastaanottaneet olivat ladanneet keskimäärin 5 sivua per selain ko. verkkopalvelusta, ja sen lisäksi oli saatu 1000 sivulatausta selaimilta, jotka estivät evästeet, laskettiin 1000/5 = 200 selainta, jotka olivat estäneet evästeet. Tämä estimaatti vain sitten lisättiin kävijälukuun, joka oli mitattu niiden osalta, joilta evästetieto saatiin normaalisti, eli eivät olleet estäneet mittauspalvelimen evästettä.

Tästä voidaan siis suoraan tehdä se johtopäätös, että jos evästeet kokonaan poistuisivat käytöstä, niin eri kävijöiden (tarkemmin siis eri selaimien) laskenta heikentyisi - koska se ei enää perustuisi evästeiden tunnistetietoihin, vaan se palautettaisiin laskemaan pelkkiä IP-osoitteita - kuten lokidataohjelmistot tekevät edelleen tänä päivänä!

Samoin tilastot, jotka tänä päivänä perustuvat evästeisiin, kuten "uudet ja paluukävijät" ja vierailutiheys palvelussa, joko poistuisivat käytöstä, tai niiden laskenta jouduttaisiin vaihtamaan IP-osoitteiden varaan, joka esim. yrityskäytössä niputtaisi ison joukon käyttäjiä yhden numeron taakse.

Mutta liki kaikki muu analytiikka jatkuisi ennallaan, vaikka myös 1. osapuolen evästeet poistettasiin. Mutta koska näillä näkymin 1. osapuolen evästeitä ei olla poistamassa käytöstä - ja koska Google Analytics ja muut vastaavat analytiikkaohjelmisto käyttävät 1. osapuolen evästeitä - juuri mikään ei tule muuttumaan analytiikassa. Business as usual.

Olisiko nyt vain aika lopettaa medioissa ja blogeissa nämä höpöhöpö-jutut siitä, että "evästeet keräävät dataa käyttäjistä". Evästeet "numeroivat" selaimia, jotta ne voitaisiin tunnistaa ja laskea "eri kävijöiden" määriä, mutta eivät evästeet kerää mitään lokidataa - lokitiedot lähtevät joka tapauksessa jokaisen sivukutsun yhteydessä - koska niin Internet toimii! Mistä muuten voitaisiin tietää, kuka kutsun on lähettänyt, ja palauttaa pyydetyt sivut kutsujalle, jos estettäisiin tiedot siitä, kuka kutsun on lähettänyt? IP-numerotieto tulee siis jo pelkän kutsun yhteydessä - evästeellä ei ole mitään tekemistä asian kanssa...

- Ismo Tenkanen

 

 


Ad Fraud display-mainonnassa - kuinka tyhmänä mainostajia pidetäänkään?

Kirjoitin ad fraudista ensi kertaa blogissani jo vuonna 2015, jolloin mediatoimistoissa kiersi Mainostajien liiton ja Sanomalehtien liiton omiin julkaisuihin kirjoittavia free lance -toimittajia, jotka olivat lukeneet ulkomaisista lehdistä netin display-mainonnan mainoshuijauksista (Ad Fraud), ja halusivat kirjoittaa oman kohujuttunsa aiheesta.

Aiheesta tehtiin toki isojen verkkomedioiden, Googlen ja mm. IAB:n toimesta useita varsin tieteellisiäkin tutkimuksia, ja selviteltiin ad fraudin todellista laajuutta ja uhkakuvia. Uhkakuvissa maalailtiin, että jos mitään ei tehdä, miljardeja valuu kyberrikollisuuteen, ja display-mainonnasta tulee sen yleisin formaatti.

Ohjelmallinen ostaminen nostatti pelot rikollisten väliintulosta mainosrahojen jakoon

Nettimainonnan ad fraudeissa erityisesti tikun nokkaan nostettiin ohjelmallinen ostaminen (programmatic buying), koska siinä mainostajan ja median väliin ilmaantui teknologia-osapuolia, jotka veivät kasvavista digimainonnan rahoista oman reilun siivunsa. Silloin monet kotimaisetkin mediatalot ääneen julistivat jopa Mainostajien liiton omissa seminaareissa, miten hukka perii mainostajan, joka ohjelmalliseen ostamiseen sortuu - ja paras ja turvallisin tapa on ostaa suoraan mediataloilta mainospaikkansa, niin ei valu rahat rikollisille tai epämääräisille hämärille vilunkipelureille. Ties mille pornosaitille mainoksesi päätyvät!

Uskokaa tai älkää, yksi suurimmista suomalaisista mediataloista esitteli seminaarissa slidea, joka esitti harmaata säkkiä, ja kuvaili, että "et voi yhtään tietää, mihin mainoksesi päätyy, jos lähdet ohjelmallisen ostamisen kautta ostamaan display-mainontaa". Kun itse oli jo siinä vaiheessa tehnyt käytännössä liki päivittäin ohjelmallisen ostamisen kampanjoita isoillekin mainostajille melkoisella kustannustehokkuudella - josta mainostajat olivat itsekin oli innoissaan - niin oli pakko tokaista kesken esityksen, että nyt taitaa tulla hieman vanhentunutta tietoa. Sillä jos minä käynnistän ohjelmallisen ostamisen kampanjan maanantaina, niin minulla on tiistaina Excelissä esittää rivi riviltä yksitellen nimeltä mainiten kaikki ne mediat (Web-sivustot), joissa mainos on esiintynyt vähintään kerran. Eli tuo "säkissä" osto hieman ontui. Keskustelu jatkui niin, että mediapomo sanoi että "joo eli näet klikeistä missä mediasta tuli klikkejä", ja piti oikaista, että ei suinkaan, vaan näen joka ikisen median URL-tasolla, jossa mainos on esiintynyt vähintään yhden kerran. Web-analytiikalla sitä ei toki näe, mutta mainonnanhallintajärjestelmä sen raportoi ja tulostaa vaikka Exceliin.

Mainoksista maksetaan ohjelmallisessa ostamisessa näyttöperusteisesti, eli 1000 mainosnäyttöä kohden esim. 5-15 euroa. Tämä summa laskutetaan täysmääräisesti mainostajalta, ja julkaisija eli verkkkomedia saa siitä sitten oman osansa - ei toki sataa prosenttia, koska teknologia, kohdennusdatan tuottajat, mainonnanhallintajärjestelmä ja mahdollisesti myös digitoimisto ottavat oman siivunsa. Mutta mistä se rikollinen siis pääsee osallisiksi rahoihin?

Miten Ad Fraud toimii ja miten rikollinen tienaisi?

Jotta siis rikollinen pääsisi ohjelmallisen ostamisen mainosrahoihin käsiksi, hänen tulee perustaa huijaussivusto tai pikemminkin -sivustoja, jotka pyritään sitten liittämään johonkin isoon mainosverkostoon. Sitten roboteilla aletaan latailla omia sivuja, joihin on upotettu mainostajan bannereita, ja niin sitten rosmo vie mainostajan rahat.

Näin siis asia esitettiin myös seminaareissa ja webin dokumenteissa. 

How-impression-fraud-works-2

Miten idiootteina ne oikein meitä eli media/digitoimistoja ja mainostajia oikein pitivät? Miksi kukaan suomalainen mainostaja tai häntä edustava toimisto olisi siis lähtenyt ostamaan mainosinventaariota vaikkapa venäläiseltä tai itäeurooppalaisen Boriksen perustamalta bulkkisivustolta - kun kotimaan medioissa oli loputtomasti tyhjää inventaariota tunnetuissa laatumedioissa? Kotimaan mediat itse toki pelkäsivät, että mediatoimisto vie mainostajan rahat halvimman hinnan perässä minne tahansa huijarisivustoille.

Ihan niin dorkia ei oltu kuitenkaan media/digitoimistoissa. Päin vastoin. Nyt ensi kertaa tuntui siltä, että kontrolli on vihdoin ja viimein täysin omissa käsissä, sillä mediasivustoja saattoi nimetä vaikka yksi kerrallaan kotimaiset b2b-mediat, ja toisaalta saattoi blokata suomi24:set ja seiskat parilla klikkauksella, jos ei halunnut mainostajan brändiä tuohon ympäristöön. Aiemmin - uskokaa tai älkää - kun kotimaisille isoille mediataloille oli huomautellut, että analytiikan perusteella kotimaisen mediatalon verkostossa sivustot X ja Y eivät näytä konvertoivat asiakkaalle eli mainostajalle yhtään mitään, oli mediatalon mediamyyjän vastaus, että "ei me siihen voida vaikuttaa, mihin yksittäisille sivustoille mainokset menee". Nyt lähti siis ei-konvertoivat, huonosti performoivat sivustot parilla klikillä kampanjasta ulos - ja usein pysyvästi estolistalle myös tulevia kampanjoita ajatellen.

Näkyvyys ei todellakaan riitä mainostajalle vuonna 2019

Erikoista kyllä, edelleen vuonna 2019 Mainostajien liiton seminaareissa kiertävät samat itseoppineet "independent tutkijat", jotka levittävät ad fraudin kauhusanomaa, miten juuri ohjelmallinen ostaminen ja ylipäänsä digimarkkinointi ohjaavat mainostajan miljardit ulkomaisille kyberrikollisille. Ilmeisesti nämä puhujat ovat saavuttaneet suurta suosiota, ja mainostajat kahvitauolla ääneen keskenään päivittelevät, että olipa hyvä että nyt ihan oman liiton seminaareissa asia tuotiin nyt ilmi!

Mutta totuus on se, että ei verkossakaan mainostavalle asiakkaalle - siis oikealle maksavalle mainostajalle - riitä pelkkä mainosten näkyvyys ja komeat mainosimpressioiden miljoonaluvut. Jotain oletetaan, että sillä näkyvyydellä saadaan aikaiseksikin! Ja tätä todellakin sekä mitataan että seurataan kutakuinkin päivittäin toimistoissa tai niissä isoissa mainostajissa, jotka ovat ottaneet ohjelmallisen ostamisen omana haltuunsa.

Myös teknologia on kehittynyt valtavasti muutamassa vuodessa. Erilaisilla järjestelmillä pystytyään skannaamaan poikkeamia, aivan kuten niissä vuoden 2015 yliopistotason tutkimuksissa, jossa seurattiin erilaisia web-mittauksen parametrejä, bounce ratet, vierailun kestot, ajankohdat, konversioasteet, joiden avulla saatettiin herkästi tunnistaa erikoinen yöllinen massaliikenne kello kolme oudosta IP-osoitteesta Perä-Köyliön autotallista. Mutta ennen muuta mainonnan tavoitteet ovat muuttuneet, sillä mainosnäyttöjen rinnalla seurataan yhä enemmän mainoksiin reagoimista, ja ei pelkästään mediasivustojen banner-klikkeinä, vaan nimenomaan asiakkaan omalla laskeutumissivulla, ja eteneekö kävijä tältä sivulta eteenpäin - tällä tai myöhemmällä vierailukerralla - aina konversioon asti. Konversiopisteeksi voitiin määritellä yhtä hyvin vaikkapa vierailu hinnastossa tai jälleenmyyjien sivuilla, jos itse osto- tai tilaustapahtumaa ei mainostajan sivustolla suoriteta.

Myös mainonnanhallintajärjestelmät raportoivat päivätasolla moneen suuntaan kustannukset, ei pelkästään hinta per tuhat mainosnäyttöä, vaan hinta per klikki (CPC) ja hinta per konversiopiste (CPA eli Cost per Action). Ja siten voitiin laskea kustannuksia jopa media/URL-tasolla, banner/creative-tasolla ja kohdennuskriteeri-tasolla (Line item). Mikä tärkeintä, jopa voitiin asettaa mainoskampanjan tavoitteet sen mukaan mitä ollaan valmiita maksamaan vaikkapa yhdestä uudesta asiakkaasta, joka konvertoi mainoksen nähtyään. Ohjelmistot kun automaattisesti alkoivat sitten ohjata mainoksia juuri niille sivustoille, jotka tuottivat aktiivisimmin mainostajan omille sivuille konvertoivia - sillä seurantapikseli oli laitettu kiinni myös "kiitos tilauksesta"-sivulle, ja järjestelmä raksutti liki reaaliajassa, mitkä sivustot, luovat ratkaisut ja kohdennukset tuottivat kauppaa tai jopa euroja (ostoksen loppusumma saadaan verkkokaupasta dataan mukaan) tehokkaimmin!

Koskaan aiemmin mainostajan kontrolli ja mainonnan ohjausmahdollisuus ei ole ollut parempi

Summa summarum: mainostajalla ja häntä edustavilla toimistoilla ei ole koskaan ennen ollut yhtä paljon kontrollia ja ohjausmahdollisuutta jopa kesken kampanjan, kuin juuri nyt on - ohjelmallisen ostamisen ansiosta. On totta, että mainostajan mainoksista maksama raha ei mene täysmääräisesti enää medialle, koska on dataa, jolla mainontaa ohjataan (esim. Posti myy Suomessa muuttajadataa eli evästeitä niistä, jotka ovat vierailleet muuttoilmoitussivuilla), on teknologiayhtiöitä, ja on mainonnanhallintajärjestelmät, jotka kaikki vievät siivunsa mainosrahoista. Mutta ennen muuta: mainostaja saa tänä päivänä jopa 10 tai 20 kertaa tehokkaammin mainospanostukselleen toivottuja tuloksia, kuin aikana, jolloin display-mainonta oli pakko buukata etukäteen nimetylle mediasivustolle, toimi kampanja tai ei. Ja jos käy niin surkeasti, että tavoitteet eivät toteudu, ja kauppa ei käy mainostajien omilla sivuilla, niin ohjelmallisen ostamisen kampanjan voi keskeyttää milloin tahansa. Yhdellä napin painalluksella.

Tässä sitä kauhutarinaa kerrakseen, ja on toki tiedossa hyvin ne tahot, jotka tietoisesti jatkavat mainoshuijaus-rikollisilla pelottelua. Varmasti riskit ovat melkoiset, jos lähtee globaaliin mainontaan jättimäisiin mainosverkkoihin (huu huu: Iso G vie rahasi!), mutta silloinkin huijaus onnistuu vain silloin, jos mainostaja tai hänen toimistonsa vähät välittää mainonnan tuloksista, ja antaa pelkkien suurten impressiolukujen hurmata. Kaikissa kauhutarinoissa esimerkkiasiakkaana oli murojätti, joka haki pelkkää brändinäkyvyyttä valtaisalla nettikampanjalla, jossa luukutettiin satoja miljoonia mainosimpressioita sokkoverkoissa. Kuulostaapa uskottavalta suomalaisesta näkökulmasta.

- Ismo Tenkanen

 

 

 


Analytiikko muuttaa numerot toimenpidesuosituksiksi

Neljänkympin kriisissä oli tietenkin pakko juosta maraton tai kaksi. Silloinen työpaikkani ilahdutti meitä numeroituja hulluja järjestämällä maraton-koulun, sen jälkeen, kun Vierumäen kuntotesteissä oli firman johtoryhmän keskimääräiseksi kunnoksi selvinnyt, että suurin osa ei fyysisesti selviä kunnialla normaalista 8-tuntisesta työpäivästä. Maraton-koulun piti moninkertainen pitkien matkojen Suomen mestari, ja kurssista en muista juuri muuta, kuin että kouluttaja kertoi episodin eräästä lääkärinkäynnistään. Lääkäri oli tehnyt testinsä, mitannut verenpaineet, sykkeen ja sun muuta. Sykemittari näytti 28.

Lääkäri hiljeni toviksi, ja kysyi sitten: "Oletteko kenties harrastanut kestävyysurheilua"?

Oli toki, mutta lääkäri ilmeisesti ei, kun ei tunnistanut Suomen tunnetuinta maratoonaria nimeltä. Ei ollut syytä huoleen eikä syytä tilata ambulanssia. Sykeluku ei ollut ehkä viitearvossa, mutta olosuhteet selittivät merkittävän poikkeaman.

Tämä lääkärin tulkinta muistuttaa kovasti nykyistä työnkuvaani analyytikkona. Mittaustulokset, numerot pitäisi muuttaa tulkinnoiksi. Jos katsoo omakanta-terveyspalvelun tutkimustuloksia terveystarkastuksista, eivät luvut juurikaan aukea maallikolle. On numeroita ja mittayksiköitä, mutta ilman vertailutietoja, keskiarvoja ja viitearvoja on maallikon vaikea päätellä, ovatko luvut normaaleita vai onko niissä jotain, jotka vaatisivat petrausta ja kuntoon saattamista. Kokenut lääkäri vilkaisee labratuloksia, ja toteaa, että verenpaine selkeästi koholla, apteekin kautta kotiin ja tätä nappi päivässä. Kahden viikon päästä verenpaine tavoitearvoissa, mutta olisinko osannut itse määrittää tavoitteet ja toimenpiteet?

Analytics

Tavoitemäärittelyt kuntoon, sitten optimoimaan kohti tavoitteita

Analyytikon ensimmäinen katsaus yrityksen analytiikkadataan on usein auditointi, jossa tarkistetaan, ovatko mittarit kohdallaan ja luvut millään tavalla järkeviä. Mikä on hyvä ROI-taso, CPA-hinta (kustannus per transaktio) tai Customer Lifetime Value - nämä on syytä käydä yhdessä asiakkaan kanssa läpi. Luvuissa on tietenkin aina parannettavaa. Tavoitteet pitää kuitenkin asettaa järkeviksi;  markkinointikampanjat kun eivät aina tuota panostusta asiakkaan ensivisiitillä kaupassa takaisin, mutta historiadatan perusteella on mahdollista analysoida, kuinka usein asiakas keskimäärin vierailee ostoksilla, mikä on keskiosto, vuosiostot tai asiakkuuden arvo keskimääräisen asiakkuuden elinkaaren aikana. Ja vasta kun tavoitteet on määritelty, voidaan päätellä, onko ROI 350 %, CPA-kustannus 137 euroa tai jokin asiakkuuden vuosiarvo kohdallaan, ja mikä kanava tuottaa parhaat tulokset. Mistä siis lähdetään karsimaan, mihin panostamaan lisää?

Oman kokemuksen perusteella 70-80 % yrityksistä on tilanteessa, jossa markkinoinnin tavoitteet tai eri kampanjoiden tavoitteet ovat kokonaan määrittämättä. Markkinointibudjetti on käytettävä, jotta se ensi vuodelle ei pienenisi, ja toivottava parasta. Joskus tuntuu, että ihannetila markkinointipäättäjälle olisi, että tuloksia ei mitattaisi lainkaan, jotta ei johdolle ilmenisi, että tehdyt toimenpiteet eivät tuottaneet juuri mitään tuloksia. Myynti menee sesonkien ja trendien mukaan, ja selityksiä on aina myynnin laskulle tai nousulle - harvoin markkinoinnin seurauksena.

Dataa on kaikilla enemmän kuin koskaan. Vanha tuttu juttu on, että datalla on jotain arvoa vasta, kun joku tekee sen perusteella toimenpiteitä, parantaakseen liiketoiminnan tehokkuutta. Analyytikon rooli on olla tässä se tulkki, ja toimenpidesuositusten tekijä. "Mitä sinä tekisit tämän datan perusteella", on asiakkaalta oikea kysymys.

- Ismo Tenkanen

 

 

 

 


Mittaatko markkinointipanostustesi tehoa oikein?

Vanha markkinointialan vitsi on, että puolet markkinointipanostuksista menee hukkaan, mutta emme tiedä kumpi puoli. Mutta kuinka moni edes mittaa tänä päivänä markkinointipanostusten toimivuutta aidoilla liiketoimintaan liittyvillä mittareilla, eikä pelkästään mediamittauksen huomioarvo- ja tavoittavuusluvuin? Tiesitkö, että kaikkien markkinointipanostusten korrelaatio samoin kuin selitysaste myyntiin, sivustoliikenteeseen tai myymäläliikenteeseen on helposti mitattavissa? Tiesitkö, että businessanalytiikka on jo ekonomiopiskelijoiden suosituimpia koulutusohjelmia - seuraava sukupolvi ei enää ohjaa päätöksentekoa mutulla vaan tutkitulla datalla? Onko oman yrityksesi päätöksenteko vielä mutun varassa?

Mittaa oikeita asioita

Tärkeintä on, että markkinointikampanjoilla on tavoite, ja että niiden toteutumista mitataan. Edelleen kuulee usein sanottavan, että "ei kampanjaa voida mitata", koska se on brändikampanja, tai "vaikutukset ovat pitkäkestoisia, eivätkä näy heti". Kuinka moni yritys sallii tänä päivänä, että käytetään kympppitonneja, tai jopa satoja tonneja kampanjoihin, jotka eivät korreloi myyntiin tai edes kävijäliikenteeseen (asiakkaan Web-sivustolla tai myymälässä) millään tavalla?

Brändin rakentaminen on edelleen tärkeää, mutta toivottavaa on, että brändikampanjatkin paitsi kasvattaisivat tuotteen tai yrityksen tunnettuutta, myös vaikuttaisivat myyntiin, myymäläiikenteeseen tai edes mielikuviin brändistä ja sitä kautta tulevaisuuden ostopäätöksiin. Liian usein näkee yhä mainoskampanjoita, joissa saattaa olla hauska ja mieleenpainuva tarina - mutta juuri kukaan ei muista edes tuoteryhmää - brändistä puhumattakaan, mitä mainostettiin. Silloin kampanjan eurot eivät sada ainakaan omaan laariin - pahimmassa tapauksessa ne menevät suoraan kilpailijoille.

Kaikki selitykset siitä, miten kampanjan tehoa ei voida mitata, ovat tekosyitä. Nykyisen dataohjaavan päätöksenteon aikakautena kaikkea voidaan mitata. Esteenä ei ole se, että kampanja oli brändikampanja, tuotteen myynti tapahtuu jälleenmyyjien kautta tai verkon ulkopuolella, mainos oli offline-medioissa (TV, printti, radio, ulkomainonta) tai että kampanjassa oli mukana useita eri kanavia ja medioita. Jokaisen median, jokaisen eri kanavan vaikutus myyntiin voidaan mitata.

Forbes_marketing

Matemaattista tarkkuutta mittaamiseen

 Ekonometria on taloudellisten asioiden mittaamista tilastomatemaattisin menetelmin. Nämä menetelmät ovat olleet tilastotieteen kirjoissa jo yli sata vuotta, mutta se, että niitä on alettu yhä enemmän ottaa vasta viime vuosina käyttöön, perustuu yksinkertaisiin asioihin:

  • nykyään saadaan yhä enemmän ja yhä tarkempaa dataa asiakkaiden kuluttajakäyttäytymisestä, ostopoluista ja ostotransaktiota edeltäneistä vaiheista; vrt. kanta-asiakasohjelmat, tunnistautumismekanismit verkossa, mobiilissa, kivijalkamyymälöissä
  • mallinnukset voivat olla yhä mutkikkaampia, muuttujia yhä enemmän, ja ne ovat silti mallinnettavissa yhtälöihin, jotka avaavat eri muuttujien korrelaatiot ja selitysasteet myyntiin
  • tietokonekapasiteetti, ohjelmistot ja älyteknologia mahdollistavat yhä pidemmälle vietyjä matemaattisia malleja ja laskukaavojen laskentoja silmänräpäyksessä
  • businessanalytiikan ja markkina-analytiikan koulutus yliopistoissa ja ammattikorkeakouluissa yleistyy, alalle valmistuu jatkuvasti uusia osaajia, jotka ovat hankkineet tietotaitonsa alan korkeakouluissa. Tälle porukalle tulosten mittaaminen, analysointi ja soveltaminen käytännön päätöksentekoon on itsestään selvää.

Datasta päätöksentekoon ja toiminnan ohjaukseen

Toinen vanha markkinointialan klisee on, että data, jota ei oteta käyttöön ja jonka perusteella ei tehdä mitään toimenpiteitä, on hyödytöntä. On aivan sama, kuinka paljon dataa kertyy yritykselle, ja kuinka detaljeihin sillä päästään, jos dataa ei käytetä mihinkään. Markkinointianalytiikan tarkoitus ei ole suinkaan vain tuottaa lisää dataa, vaan johtaa sen avulla toimintaa: tuottaa konkreettiset toimenpidesuositukset, tulkinnat välittömään päätöksentekoon.

Päätöksenteko on monin verroin helpompaa, kun meillä on mitattua dataa markkinoinnin tuloksista ja tehokkuudesta. Haluaisitko sinä matemaattisten metodien avulla:

  • Selvittää kaikkien markkinointikanavien korrelaation myyntiin, sivustoliikenteeseen tai myymäläliikenteeseen?
  • Laskea eri kanavien selitysasteen myynnistä? Entä kaikkien markkinointipanostustesi ja eri kanavien (ml. maksuttomat kanavat) yhteenlasketun selitysasteen myynnistä?
  • Liittää myynnin mallinnukseen myös muita tekijöitä, joiden uskotaan vaikuttavan myyntiin: esim. kilpailijoiden toimenpiteet, hinnoittelumuutokset, tarjouskampanjat, medianäkyvyyden tai jopa säätilan tai lämpöasteet?
  • Tietää, mikä on minkäkin lasketun tuloksen tilastollinen varmuus - prosenttiosuus, joka kertoo sen, ettei tulos johdu pelkästään satunnaisvaihtelusta? Millaista varmuutta sinä vaadit päätöksenteolle - riittääkö 95 %, 98 % tai 99 % luottamustaso?

Kun mutu ei riitä ja sukupolvi vaihtuu

 Päätöksenteossa ja markkinoinnissa on valtava murros edessä. Ei pelkästään kanavat ja viestimet ole digitalisoituneet, vaan myös päätöksenteko on dramaattisesti muuttumassa. Vanhan liiton mutu ja "näin on aina ennenkin tehty" -selitykset eivät enää yritysmaailmassa toimi, kun uusi sukupolvi on korkeakouluopinnoissaan jo orientoitunut "data driven" -maailmaan, jossa kaikki päätöksenteko perustuukin tutkittuun dataan, analytiikkaan ja tilastomatemaattiseen päätöksentekoon.

Perstuntumalla ei enää tehdäkään päätöksiä, kun tulee sukupolvi, joka on mitannut, analysoinut ja laskenut todennäköisyydet, ja ohjaa toimintaa mitattujen tulosten perusteella. Erityisesti A/B-testaaminen ja eri vaihtoehtojen lakkaamaton vertailu lennossa, myös kesken kampanjoiden, on jatkossa arkipäivää. Ohjelmistot ja tekoäly ohjaavat ja auttavat, mutta jonkun pitää osata silti rakentaa kampanjat, valita A/B-testattavat elementit ja ideoida myös luovat ratkaisut, kohderyhmät, kanavavaihtoehdot, joiden toimivuutta ja tuloksellisuutta lähdetään testaamaan.

Automaatiosta ei ole kyse. Ihmiset rakentavat edelleen mallinnukset, ideoivat luovat ratkaisut, kanavat, kohdeyleisöt, mutta ei satunnaisesti ja mutulla, vaan testaamalla ja mittaamalla sekä analysoimalla mittaustulokset. Optimointi on hieno sana, ja siinä auttaa myös tekoäly, mutta käytännössä optimointi edellyttää jo vertailua, mallinnuksia, vaihtoehtoja, joista heikosti toimivia ja liian kalliita voidaan ohjelmistojen ja tekoälynkin avulla lähteä karsimaan ja ohjaamaan panostuksia yhä kustannustehokkaampaan tekemiseen.

Siirry "data driven" -aikakauteen

Mikä on oman yrityksesi tila? Elääkö se vielä mutu-päätösten ja "näin on ennenkin tehty" -logiikan kivikautta - vai onko se jo siirtynyt tiedolla ja tutkimusdatalla johtamisen aikakauteen? A/B-testataanko eri vaihtoehtoja, vai uskotaanko yrityksessä sokeasti siihen, mikä on toiminut aiempinakin vuosikymmeninä?

Ota yhteyttä Econometrics Finlandiin, ja autamme alkuun. Mikään ei ole sen kalliimpaa, kuin uskoa mutuun ja olla mittaamatta ja analysoimatta eri ratkaisujen toimivuutta ja kustannustehokkuutta.

- Ismo Tenkanen 

 

 

 


Analytiikan perusasiat kuntoon uudelle sivustolle

Perustin uuden yrityksen heinäkuussa, ja elokuussa yritys rekisteröitiin kaupparekisteriin osakeyhtiöksi. Perustamistietojen syöttöä seuraavana aamuna olikin sitten jo uuden email-osoitteen sähköposti täynnä vakuutusyhtiöiden, markkinointitoimistojen ja tilitoimistojen tarjouksia. Ja saman tien alkoi puhelin soida myös huijarifirmoilta, jotka totta kai "tarkistivat yhteystietoja" milloin mihinkin "puhelinluetteloonsa", joka on vain netissä, mutta johon on liki välttämätöntä liittyä, siirtääkseen rahaa heidän tililleen, ja saadakseen vastineeksi "näkyvyyttä" nettikatalogissa, jossa käy kolme kävijää kuukaudessa ja nekin vain huijattuja asiakkaita...

Verkkosivut kuntoon siihen erikoistuneelta toimistolta

Nettikatalogihuijareiden vipuun en toki mennyt, mutta kotisivut päätin tilata yritykseltä, joka oli oikein erikoistunut pienyritysten nettisivujen rakentamiseen järkevällä hinnalla. Toki olen viitisen nettisivustoa koodannut vuosikymmenen saatossa ihan html-editorin avulla, mutta saittien ulkoasuista on alkanut kuulua enemmän kuin rivien välistä kommentteja, että ne edustavat esihistoriallista aikaa ja kaipaisivat graafikon silmää. Niinpä päätin tilata sivut firmalta, jonka referensseissä näkyi hyvin ammattimaisia yrityssaitteja WordPressillä toteutettuna.

Kuusi viikkoahan siinä meni toimeksiannosta julkistamiseen tältäkin toimistolta. Markkinointianalyytikkona ja hakukonespesialistina mielenkiinnolla seurasin, missä mallissa sivusto on, kun toimiston mielestä se on julkaisuvalmis ja syötetty liveksi nettiin.

Kaikki analytiikan perusasiat puuttuvat toimistojen julkaisemilta sivuilta

Ei ollut toki suuri yllätys, että kaikki perusasiat loistivat poissaolollaan toimiston julkistamilta sivuilta. Kun on toistakymmentä vuotta katsellut erilaisten markkinointiviestinnän ja digitoimistojen työskentelyä myös itse toimistoissa, kylmä fakta vain on, että suomalaisten toimistojen osaamiseen ei yleensä kuulu - eikä asiakkaalle ainakaan aktiivisesti tarjota - analytiikan kuntoon saattamista, ja sen hakunäkyvyyden kanssa on myös vähän niin ja näin. Jotenkin tulee itselle mieleen se Simpsons-episodi, jossa Homer Simpson perustaa nettisivun, jossa pyörii jokin tanssiva Jeesus, ja sitten Homer jää pyörittelemään peukaloitaan ja odottelemaan, että joku kävijä eksysisi sivustolle. Nettisivuja ammatikseen toteuttavalle toimistolle ei aina välähdä mieleen, että:

- yrittäjällä on tarkoitus, että sivut löytyisivät verkosta ja sen hakukoneista
- yrittäjällä on sivustolla kenties jokin muukin tarkoitus tai tavoite kuin saada sivut julkistettua
- yrittäjä saattaisi olla kiinnostunut tiedosta, onko joku muukin eksynyt sivustolle, ja mitä kautta tämä päätyi sivustolle ja mitä sisältöä hän luki
- yrittäjä saattaisi olla kiinnostunut tiedosta, päätyikö sivuston kävijä johonkin tavoitetapahtumaan sivuilla vierailtuaan?

Kun on omia kollegoita ollut henkilöinä, jotka asiakkaille myyvät verkkosivustoja tai verkkokauppoja, niin vakioselityshän sille, että analytiikkapuolta tai hakunäkyvyyttä ei hoideta automaattisesti kuntoon, on, että "asiakas ei tilannut niitä". Aivan, mutta tarjottiinko niitä, sillä koko ajan itse törmään yritysasiakkaisiin, joilla sivusto on mainostoimiston tai digitoimiston tekemä, ja ollut verkossa jo kuukausia tai jopa vuosia, ja kenelläkään ei ole mitään tietoa siitä, käykö sivustolla kukaan tai mihin sivustolla vierailu olisi johtanut. Toki jos sivustolla on jokin yhteydenottolomake, ja siihen ei ole tullut kuin SPAMmia, voi päätellä, että sivusto ei ole ainakaan nettilomakkeen täyttöön houkutellut, mutta tärkeä tieto tähänkin olisi se, kuinka moni on löytänyt sivuston esimerkiksi hakukoneiden kautta, ja jos on, niin millä avainsanoilla. Eli näkyykö yritys hakukoneissa relevanteilla avainsanoilla ja jos ei näy, pitäisikö asialle tehdä jotain?

Nämä asiat ensiksi kuntoon

Kaikki seuraavat asiat olisi hyvä hoitaa kuntoon niin nopeasti kuin mahdollista, heti kun sivusto on julkaistu. Jos asiaa ei osata hoitaa asiakasyrityksessä, eikä toimistossa, joka sivuston perusti, niin apua saa vaikkapa allekirjoittaneelta.

1) Sivustomittaus kuntoon

Toki jo sivuston ylläpidon lokianalyyseista saa perustilastoja eri tiedostojen latauskerroista, mutta ilmainen Google Analytics kannattaa kytkeä päälle heti kun sivusto julkaistaan. Google Analytics -tilin voi perustaa kuka tahansa, joka perustaa ilmaisen Google-tilin, jonka avulla saa pääsyn myös lukuisiin muihin Googlen palveluihin ja ilmaisiin ohjelmistoihin. Google Analytics -tilin perustettuaan saa ohjelmasta koodinpätkän, joka lisätään kaikille sivuille.

Eri julkaisujärjestelmissä koodin lisääminen tapahtuu eri tavalla, mutta yleisimmissä julkaisujärjestelmissä on joko valmiit palikat tai helposti ladattavissa olevat lisäosat (add-ons) analytiikkakoodien lisäämiseen, niin ettei tarvitse enää sivu kerrallaan käydä html-koodia editoimassa, kuten ennen vanhaan. Google Tag Manager on tietysti nopea tapa lisätä Analytics-koodi, joskin on aika selvää, että jos sivustolle on asentamatta Analytics, ei sinne ole asennettu myöskään GTM-koodeja, eli jommasta kummasta on aloitettava.

Google Analytics tarjoaa kattavasti dataa sekä suosituimmista sivuista ja kävijöiden määristä että myös liikenteen lähteistä, eli esimerkiksi siitä, kuinka moni tuli sivustolle suoraan kirjoittamalla web-osoitteen selaimen osoitekenttään, kuinka moni hakukoneista, kuinka moni somelinkkien kautta jne. Analyticsissa on nykyisin myös Real Time -seuranta, eli näkee välittömästi, että mittaus käynnistyy ja dataa kertyy, eikä tarvitse odotella raporttien päivittymistä.

2) Tavoiteseuranta määriteltävä

Analytiikoille tuttu juttu on, että esim. Google Analytics -kursseille saapuvasta kymmenestä asiakkasta yhdeksällä on tavoiteseuranta määrittelemättä. Tämä tarkoittaa sitä, että Google ei voi tietää, mikä on sivuston ja asiakkaan tavoite, ja kaikkien, jotka asentavat Google Analytics -mittauksen, pitäisi itse määritellä tavoitteet. Jos tavoitteita ei ole määritelty, analytiikan tavoiteseuranta näyttää tyhjää tai nollaa.

Tavoitteet kannattaa määritellä, on kyse sitten mistä tahansa toimialasta, ja silloinkin vaikka et myisi sivustolla yhtään mitaan, vaan ainoastaan haluat jakaa tietoa erilaisten mediasivustojen ja blogien tapaan. Jos kyse on sitten liiketoiminnasta, jonka tavoitteena on saavuttaa uusia asiakkuuksia, ja käyttää verkkosivustoa yrityksen tunnettuuden parantamiseen, tiedon levittämiseen yrityksen tarjonnasta ja yhteydenottopyynnön jättämiseen - tai peräti tilaukseen suoraan verkkopalvelusta, tavoitemäärittely on sitäkin tärkeämpää. Tyypillisiä tavoitteita, joita voi olla useita, ovat esimerkiksi:

- tilaus tai ostotapahtuma verkosta (esim. verkkokauppa)
- yhteydenottopyyntö
- email-osoitteen klikkaaminen
- vierailu yhteystiedot-sivulla
- uutiskirjeen tilaaminen
- hinnaston lataaminen, muun dokumentin, esim. pdf-tiedoston lataaminen
- sivustolle upotetun videon katselu
- lomakkeen lähettäminen, muun painikkeen painaminen, linkin klikkaaminen sivuston ulkopuolelle
- vierailu missä tahansa valitussa osiossa tai yksittäisellä sivulla, joka määritellään tavoitteeksi
- vierailun minimikesto tai ladattujen sivujen määrä

Huomaa, että lähes kaikki yllämainituista eivät lähde itsekseen käyntiin Google Analyticsissa, vaan vaativat esim. Event Tracking -tapahtumien koodauksen ja määrittelyn, jotta esimerkiksi button-nappien tai linkkien klikkaukset tai lomakkeiden lähettämiset alkavat näkyä analytiikassa - ja jonka jälkeen niistä voi määrittää tavoitteen, joiden toteutumisia seurataan. Event Tracking -seurannan koodaaminen ja määrittely vaativat jo hieman edistyneempää analytiikkaosaamista, mutta näihinkin löytyy googlaamalla helposti apua sekä Googlelta itseltään että 3. osapuolen sivustoilta, jos on intoa käydä asioita itse opettelemaan. Jos ei ole, ota yhteyttä ja tulemme apuun!

Alla kuvassa esimerkki yhteydenotto-lomakkeen Lähetä-buttonia klikanneiden seurannasta Google Analyticsista reaaliaikaisena:

Yhteydenotto_ga

Kun tavoitteet on määritelty, ei pelkästään pääse seuramaan niiden kertymistä ja määriä, vaan pääasia on, että voi analysoida, mitkä sisällöt sivustolla ja eri liikenteen lähteet ja kanavat parhaiten ohjaavat haluttuihin tavoitteisiin!

3) Orgaanisen haun seuranta ja Google Search Consolen käynnistys

Google Analytics tarjoaa tietoa siitä, kuinka moni saapuu sivustolle hakukoneiden kautta, mutta nykyisin avainsanoista, joiden kautta kävijä on saapunut hakukoneen ilmaisesta hakutuloksesta, GA ei juurikaan anna tietoa. Tarkkaan tietoon siitä, miten sivusto on esiintynyt Googlen ilmaisissa eli orgaanisissa hakutuloksissa, pääsee kuitenkin Google Search Consolen avulla, joka aiemmin tunnettiin nimellä Google Webmaster Tools. Sekin on ilmainen Googlen palvelu, jonka avulla näkee jopa niiden avainsanojen määrän, joiden yhteydessä sivusto on esiintynyt hakutuloksissa, myös silloin, vaikka kukaan ei olisi klikannut yrityksen hakutulosta ko. avainsanasta!

Search Console paljastaa myös sijoitukset Googlen hakutuloksissa eri avainsanoilla, ja tarjoaa siten oivallisen työkalun hakukoneoptimoinnin kehittämiseen, kun halutaan alkaa parantaa yrityksen sijoittumista ilmaisissa hakutuloksissa. Search Consolen tiedot voi kytkeä myös Google Analyticsiin näkyville hakutulosten osalta.

4) Hakunäkyvyyden seuranta ja sen parantaminen, hakukoneoptimointi

Usein jopa 70-80 % sivuston liikenteestä saavutetaan ilmaisten hakutulosten kautta, joten asian seuranta ja hakunäkyvyyden kehittäminen on avainasia kaikille, joilla on tavoitteena saavuttaa verkkopalvelun kautta omia tärkeitä kohdeyleisöjään. Hakukoneoptimointia ei juurikaan kannata edes käynnistää, ennen kuin on kuitenkin hoidettu edeltävät kolme tekijää kuntoon, eli mittaus, tavoitemäärittelyt ja orgaanisen haun seuranta.

Hakukoneoptimointa varten on lisäksi verkossa lukuisia ohjelmistoja, joiden avulla voi - lisenssimaksut maksettuaan - alkaa analysoida oman sivuston hakunäkyvyyttä, kilpailijoiden hakunäkyvyyttä, ja alkaa seurata hakunäkyvyyden kehittymistä esimerkiksi tarkkaan valitulla avainsanalistalla.

5) Muu markkinointi, oma media, sosiaalinen media, maksettu media

Ja vasta kun edellä mainitut neljä perusasiaa ovat hoidossa, kannattaa aloittaa liikenteen aktiivinen ohjaus muilla keinoin omalle sivustolle. Email-markkinointi, orgaaninen hakunäkyvyys, omat sosiaalisen median kanavat edustavat "ilmaisia" (toki työtä nekin vaativat) kanavia, mutta lisäksi voidaan seurata analytiikan avulla muuta ansaitun median näkyvyyttä (muiden sivustojen kautta linkkiä pitkin saapuvat), sekä tietenkin kaikkea maksettua mainontaa, miten ne ohjaavat liikennettä sivustolle ja kuinka hyvin ne generoivat liidejä tai uusia asiakkaita.

Maksetusta mainonnasta suosittelisin ensimmäisinä hakumainontaa, Facebook-mainontaa ja remarketing-mainontaa niille, jotka ovat jo sivustolla ehtineet aiemmin vierailla.

Ota yhteyttä, niin kerromme mielellämme lisää kaikesta näistä, samoin kuin digitaalisen markkinoinnin ja myös offline-markkinoinnin eri keinoista.

- Ismo Tenkanen
P.S. Unohdin kertoa, miten kävi nettisivujen rakentamiseen erikoistuneen firman kohdalla hakunäkyvyydelle, kun uusi sivustoni julkistettiin. Joka sivulla oli "noindex"-merkintä sivukoodissa, joka ohjaa hakukonerobotteja ohittamaan sivun indekseistään. Se oli firmalta unohtunut päälle, kun sivuston rakennusvaiheessa tuo "noindex" on tarkoituksella ollut päällä. Eli sivustoni oli hakukoneille 100 % näkymätön, kunnes poistin tuon WordPressin asetuksista...

 

 

 


Econometrics - mitä se on?

Digikanavien osalta Web-analytiikka on jo pitkään tarjonnut mahdollisuuden analysoida eri liikenteen lähteiden ja kanavien toimivuutta ja kustannustehokkuutta mainostajan näkökulmasta. Mutta miten päästään analysoimaan offline-mainonnan - kuten TV-mainonta, radiomainonta, printtimainonta - yhteyksiä myyntilukuihin (myös verkon ulkopuolella) ja saittiliikenteeseen? Juuri tähän tarjoaa Econometrics ratkaisun.

Econometrics-dashboard

Ekonometriset mallinnukset mediatoimistoissa

Kansainvälisessä mediatoimistossa seitsemän vuotta työskenneltyäni tiesin hyvin, että globaalit toimistot pyysivät isoilta mainostajilta myyntilukuja ja markkinointipanostuslukuja, ja näiden pohjalta tehtiin sitten laskelmia, miten eri mediapanostukset korreloivat myyntiin, Luvut lähetettiin analytiikkaan erikoistuneelle yksikölle, ja parissa päivässä saatiin luvut, jotka kertoivat eri kanavien korrelaatiot myyntiin, ja näiden pohjalta laadittiin sitten asiakkaalle vuositason suositukset, mihin kanaviin ja kanavakombinaatioihin kannattaisi jatkossa panostaa enemmän.

Toisaalta olin markkinointialan tapahtumissa ja seminaareissa ollut kuuntelemassa useampaan kertaan case-esimerkkejä isojen mainostajien ekonometrisistä mallinnuksista, joiksi kutsuttiin matemaattisia mallinnuksia, joilla pyrittiin laskemaan eri tekijöiden osuutta myyntiluvuista: mukana mallinnuksissa olivat paitsi edellä jo mainitut markkinointipanostukset eri kanaviin, myös esimerkiksi säätila tai lämpöasteet, kilpailijoiden markkinointipanostukset ynnä muut tekijät, joiden oli havaittu osaltaan vaikuttavan suoraan myyntiin.

Mihin tilastotieteen metodiin ekonometriset mallinnukset rakentuvat? Jo pelkästään Wikipedian selitys termille Econometrics on varsin valaiseva. Lyhyesti ja yksinkertaisesti "Econometrics" on tilastollisten menetelmien soveltamista talouslukujen välisten riippuvuussuhteiden selvittämiseen. Ekonometrian perustyökaluksi Wikipediassa mainitaan lineaarinen regressioanalyysi. Yksinkertainen lineaarinen regressioanalyysi onnistuu nykyisin jopa Excelistä Analytiikka-lisäosan avulla, mutta järeämpien maksullisten ohjelmistojen ja älyteknologian avulla onnistuvat nykyisin hyvinkin mutkikkaat monimuuttujaiset ja myös epälineaariset mallinnukset.

Regressioanalyysi markkinointipanostusten ja myynnin riippuvuuden laskentaan

Regressioanalyysilla voidaan tutkia minkä tahansa kahden tai useamman muuttujan riippuvuutta. Usein kouluesimerkit regressioanalyysista liittyvät esim. koulutuksen ja palkkatason yhteyteen, tai terveysasioihin, kun analysoidaan onko jollain asialla yhteyttä sairastumiseen (kuten tupakointimäärä - keuhkosyöpä) jne. Mediatoimistoissa on vuosikausia pyritty analysoimaan eri markkinointipanostusten kustannustehokkuutta, ja miten erilaisilla panostuksilla eri mediakanaviin saadaan aikaan myyntiä, jolloin regressioanalyysin vähäinen hyödyntäminen toimialalla on suorastaan yllättävää. 

Digimarkkinoinnin puolella on kuitenkin jo 2000-luvun alusta asti analysoitu hyvinkin tarkkaan Web-analytiikan avulla eri liikenteen lähteiden konvertoitumista haluttuihin tavoitetapahtumiin, kuten myyntitransaktio, yhteydenottopyyntö tai vaikkapa vierailu hinnastossa tai yhteystiedot-sivulla. Aluksi lukuja tulkittiin turhankin yksioikoisesti ja tehtiin hätäisiä päätelmiä eri kanavien toimivuudesta, mutta Web-analytiikka on edellisen 10 vuoden aikana kehittynyt nopeasti, ja nyt attribuutiomallinnusten ja tekoälyyn perustuvien ohjelmistojen avulla voidaan tehdä hyvinkin edistyksellisiä laskelmia myös monikanavaisen markkina-analytiikan osalta. Eli suomeksi sanottuna pystytään huomiomaan ostopolun eri vaiheet ja ymmärretään se, että eri kanavat ovat ostopolun eri vaiheessa mukana.

Regressioanalyysi täydentää analytiikka erityisesti offline-myynnin ja offline-panostusten osalta

Web-analytiikan avulla on kuitenkin haastavaa päätellä verkon ulkopuolisten markkinointipanostusten toimivuutta, samoin kun digikanavien vaikutusta offline-myyntiin. Tietenkin jos on kyse satojen tuhansien eurojen TV-kampanjasta tai monimediakampanjasta, voidaan olettaa, että kampanjan alkaessa sekä liikenne asiakkaan sivustolla että myynti kiihtyvät. Erilaisin dashboardein ja grafiikoin on helppo todentaa, että kampanjan käynnistyessä sekä saittiliikenne että myynti lähtevät nousuun, ja vastaavasti kampanjan päättyessä vastaavat luvut putoavat.

Mutta kuinka suuri osa todetusta kasvusta oli minkäkin kanavan ansiota - etenkin, jos kyse on ollut monimediakampanjasta, jossa on samaan aikaan tai lähes samoina päivinä käynnissä useampia erilaisia mediakampanjoita esim. televisiossa, radiossa, netissä ja printissä? Juuri tällaisiin asioihin regressioanalyysillä voidaan menestyksekkäästi etsiä vastauksia. Regressioanalyysilla voidaan tutkia minkä tahansa muuttujien keskinäistä riippuvuutta, parhaina esimerkkeinä markkinoinnin osalta:

  • markkinointipanostukset eri kanaviin selittävinä muuttujina
  • muut mahdolliset myyntiin vaikuttavat tekijät, esim. lämpötila, kilpailijoiden panostukset, ilmainen näkyvyys mediassa, kausivaihtelut jne.

    Vastaavasti riippuvina (selitettävinä) muuttujina, joihin selittävien muuttujien yhteyttä analysoidaan:
  • myyntiluvut  (sekä verkossa että verkon ulkopuolella!)
  • myymäläkävijäliikenne 
  • sivustoliikenne tai liikenne tietystä lähteestä (suora tulo, orgaaninen haku, maksettu haku)

Minkälaisia tuloksia ja ennusteita analyysin avulla saadaan?

Monimuuttujaisen regressioanalyysin avulla pyritään rakentamaan malli, jolle saadaan laskettua selitysaste, kuinka monta prosenttia esim. myyntiluvuista malliin valitut eri tekijät yhteensä selittävät. Pelkkien markkinointipanostusten avulla harvoin päästään kovin korkeisiin selitysasteisiin, mutta ottamalla esim. normaalit sesonkivaihtelut ja hyvin tiedossa olevat myyntiin keskeisesti vaikuttavat muuttujat mukaan analysiin, saavutetaan jo 80-90 % selitysasteita. Sadan prosentin selitysastetta ei ole realistista saavuttaa, koska aina satunnaiset ja tuntemattomiksi jäävät tekijät selittävät osan ihmisten ostokäyttäytymisestä.

Koko mallin selitysaste ei kuitenkaan ole käytännössä analyysin avainasia, vaan tietenkin yritysjohtoa ja markkinointijohtoa kiinnostaa eniten yksittäisten selittävien muuttujien korrelaatiokertoimet myyntilukujen kanssa. Näille saadaan kullekin laskettua myös tilastollinen merkitsevyys, eli kuinka luotettava on laskettu tulos, esim. 95 %, 99 % varmuudella tulos ei johdu sattumasta.

Alla esimerkissä on laskettu Excelissä yhden muuttujan lineaarisen regressioanalyysin avulla korrelaatio erään mainostajan maksetun haun panostusten ja myyntieurojen välillä. Korrelaatiokertoimen (alla taulukossa Multiple R, käännetty "Kerroin R") arvo voi vaihdella miinus yhdestä plus yhteen, eli mitä lähempänä ollaan ykköstä, sitä tiiviimmin muuttujien luvut liikkuvat samaan suuntaan, mutta syy-seuraussuhdetta korrelaatio ei todista. Jos esim. yritys on päättänyt, että aina kiinteästi sama %-osuus myynnistä sijoitetaan viikoittain tai kuukausittain johonkin markkinointikanavaan, korrelaatio panostusten ja myynnin välillä on automaattisesti korkea, eikä tarkoita sitä, että ko. panostus selittäisi myynnin kasvun. Vaihtelemalla panostusta kuukausittain on kuitenkin helppo testata, kasvaako myynti panostuksen myötä ja missä suhteessa. Regressioanalyysi laskee tälle suhteelle kaavan ja sitä kautta ennusteen.

Lineaarinen regressioanalyysi tuottaa tulokseksi mallin ja yksinkertaisen laskentakaavan, jonka avulla voidaan yrittää ennustaa, minkälaisella yhtälöllä myyntitulot kasvaisivat erilaisin panostuksin. Esimerkissä myyntitulot toteutuisivat lineaarisen mallin mukaan yhtälöllä "Myynti = 1.3492 * panostus + 1526,90 euroa". Viimeksi mainittu vakio 1.526,90 euroa kertoo siis myynnin keskimäärin silloin, kun panostukset ovat nolla. 1.3492 on regressio- eli kulmakerroin, siis kuinka jyrkästi myynti kasvaisi markkinointipanostuksia lisättäessä. Tämä on markkinoinnin kustannustehokkuuden kannalta äärimmäisen tärkeä luku. Nythän kaavasta voidaan laskea, että esimerkiksi kymppitonnin mainospanostuksella saataisiin runsaan 15.000 euron myynti - ei siis vielä mikään huikea ROAS (Return of Ad Spend).

Käytännössä hakumainonnan osalta lineaarinen malli ei toteudu, koska valitulle avainsanajoukolle tulee ennen pitkää maksimi, jonka jälkeen lisäliikennettä ei kampanjaan valituilla avainsanoilla saada - koska niitä ei haeta enempää. Ja jos avainsanajoukkoa laajennetaan, uusien avainsanojen konversio ei välttämättä ole samaa tasoa kuin aiempien, jolloin todennäköistä on, että kannattavuus laskee, eli kulmakerroin ei pysy kaavan mukaisena.

Excel-taulukosta kannattaa huomata Microsoftin kömpelöt käännösvirheet: R Square on menty kääntämään "Korrelaatiokertoimeksi", vaikka kyse on Selitysasteesta. Oikea korrelaatiokerroin on tunnusluvuissa ylimpänä, ja se on jostain syystä nimetty "Kerroin R". Korrelaatiokerroin on esimerkissä 0.8869 eli hyvin korkea, ja selitysaste on esimerkissä 78,67 % eli varsin hyvä - jos se olisi täydet 100 %, malli olisi kelvoton. Jälkimmäinen luku siis kertoo, kuinka suuren osan vastemuuttujan vaihtelusta regressiomalli selittää. Vastaavasti "Tarkistettu korrelaatiokerroin" on puuta heinää käännöksenä, sillä kyse on "Adjusted R Square:sta", jonka oikea käännös olisi "korjattu selitysaste". Ko. luku oikaisee sen, että jokainen malliin lisättävä uusi muuttuja lisää varsinaista selitysastetta, vaikka näin ei olisi todellisuudessa. Korjattu selitysaste siis heikkenee, jos malliin lisätään muuttujia, jotka eivät selitä vastemuuttujan vaihtelua.

Korrelaatio_esimerkki

Korrelaatiokertoimista toimenpidesuosituksiin

Korrelaatio- tai regressioanalyysien kritiikissä aina muistutetaan, että korrelaatio, kahden asian todettu riippuvuussuhde ei aina tarkoita sitä, että toinen on syy ja toinen seuraus. Kaikki muistavat klassiset esimerkit vaikkapa jäätelönsyönnin ja hukkumiskuolemien välillä. Jäätelönsyönti ei kuitenkaan johda hukkumisalttiuteen, vaan vahvan korrelaation selittääkin väliintuleva muuttuja - lämpötila, kun molemmat asiat lisääntyvät helteellä.

Yhtä lailla regressioanalyysi voisi vahvistaa markkinointipäättäjien konservatiivista, vuosikausia jatkunutta vakiintunutta käytäntöä panostaa siihen, mihin "aina ennenkin on panostettu". Konkreettisena ja todellisena esimerkkinä huonekaluala, jossa huonekalujen vähittäiskauppiaat vuosikymmeniä satsasivat koko sivun tai aukeaman kokoisiin sanomalehtimainoksiin. Vaikka sanomalehtien tavoittavuus romahti ja ihmisten ostokäyttäytyminen oli siirtynyt osin nettiin, mitään ei muutettu, koska "aina ennenkin on luotettu sanomalehtimainontaan". Syöttämällä Exceliin markkinointipanostukset ja myyntiluvut vuorokausitasolla saataisiin kiistämättä vahva korrelaatio sanomalehti-ilmoittelun ja myynnin välille: lauantaisin jos on viikoittain sanomalehti-ilmoitus, juuri silloin kauppa täyttyy asiakkaista ja kuukauden myyntipiikit osuvat samoin aina lauantaille.

Businessanalytiikan avulla pitää kuitenkin osata haastaa myös konservatiiviset toimintamallit ja "aina ennenkin on tehty näin" -logiikka. Olennainen kysymys esimerkin tapauksessa on tietenkin se, että mitä tapahtuu, jos yhtenä lauantaina sanomalehti-ilmoitusta ei olekaan? Entä jos sama panostus käytetäänkin torstaina tai perjantaina? Entä jos sama panostus käytetään muihin kanaviin? Vasta kun analysiin saadaan riittävän monta havaintoa erilaisista kombinaatioista, voidaan tehdä luotettavia päätelmiä siitä, mikä on aidosti eri kanavien rooli ja yhteys myymäläkävijöihin, saittikävijöihin asiakkaan web-sivuilla ja ennen muuta myyntilukuihin. Jos mitään variaatiota toimenpiteissä ei ole, syy-seuraus-suhteet ovat mutun varassa. A/B-testaamista tarvitaan siis muuallakin kuin verkkokaupassa!

Eri selittävien muuttujien lisääminen analyysiin, uusien selittävien asioiden löytäminen, ja lukujen tulkinnat eivät tule mistään matemaattisesta kaavasta, vaan nämä juuri ovat analyytikon ammattiosaamista. Kuten mikä tahansa analytiikka, pelkät numerot ja tilastot eivät johda mihinkään. Väärin tulkittuna tilastot voivat myös johtaa vääränlaisiin päätelmiin. Esimerkin tapauksessa analyysissä pitäisi huomioida kunkin viikonpäivän keskimyynti silloin, kun mainospanostuksia ei ole - ja laskea ilmoittelun tuoma lisämyynti vasta tämän ylittävältä osalta. Lauantaina kun tyypillisesti hoidetaan huonekaluostokset silloinkin, kun mitään kampanjaa ei ole.

Parhaimmillaan analytiikka alan ammattilaisen tulkitsemana on kuitenkin loistava työkalu johtaa liiketoimintaa, karsia liian kallista tai tehotonta toimintaa tai panostuksia, ja siirtää panostuksia kustannustehokkaampiin kanaviin.

Mainostoimistoissa työskentelevät jaksavat myös lakkaamatta muistuttaa luovan ratkaisun avainroolista - ja he ovat tässä aivan oikeassa. Tämänkin osalta A/B-testaus olisi äärimmäisen tärkeää, sillä sama viestikärki ei aina tehoakaan kaikkiin ihmisiin, ja osaa asiakkaista voisi puhutella eri viesti. Esimerkiksi ohjelmallinen ostaminen tarjoaa nykyisin loistavat työkalut analysoida ja optimoida lukuisia eri muuttujia: eri tuotteet, eri luovat ratkaisut, eri kohderyhmät, eri kanavat - kaikkien yhteys eri tavoitteisiin (mainosklikki, sivustovierailu, konversiopiste sivustolla, ostotapahtuma) voidaan mitata ja analysoida. On aivan takuuvarmaa, että analysoimalla tuloksia ja optimoimalla kampanjoita tulosten mukaisesti saavutetaan todella merkittäviä kustannustehokkuuden kasvuja. Mikään ei ole kalliimpaa kuin jättää mittaus ja analyysi tekemättä, ja luottamalla "näin on ennenkin tehty" -mutuun!

Analytiikka on jatkuvasti yhä keskeisemmässä roolissa markkinoinnissa, ja analytiikan käyttö lisääntyy nopeasti. Ekonometriasta on Aalto-yliopistossa nykyisin oma kurssinsa. Hyvä niin, sillä alan osaajat ovat vielä harvassa!

- Ismo Tenkanen

 

 

 

 

 

 

 

 


Ohjelmallinen ostaminen on mainostajan etu

Edellisen puolen vuoden aikana olen lukenut useampia lehtiartikkeleita, joissa pelotellaan mainostajia ohjelmallisesta ostamisesta. Kerrotaan, miten mainostaja, joka uskaltautuu ohjelmalliseen ostamiseen, antautuu suureen riskiin, ja mainosrahat menevät roboteille ja huijareille, jotka vievät ymmärtämättömän mainostajan rahat. Tai ainakin "voivat mennä".

Tällaisia artikkeleita lukiessa kiinnostaa aina ensin, kenen motiiveja ne palvelevat, ja mikä on kaiken tämän pelottelun ja varottelun tarkoitus. Usein takaa ilmenee eräiden printtitalojen omat edut ja oman reviirin suojelu. Tai vastaavasti pelottelun takana onkin ohjelmistotalo, joka sattumoisin tarjoaa kelpo hintaan "huijareiden torjuntaa", robottiliikenteen analyysia ja suodatusta jne. Yleensä kyllä lähtökohta on silloin kirjoittelussa se, että vanhan liiton raha on siirtymässä uusiin kanaviin, ja sekös se harmittaa vanhan liiton miehiä, sekä toisaalta sitä, että uusiin kanaviin siirtyville rahoille olisi muitakin ottajia, joille mainostajan rahat kelpaisivat.

Ohjelmallisen ostamisen perusidea

Ohjelmallinen ostaminen on lopulta vain mediaostamista tietokoneohjelmiston kautta, ei mitään sen kummempaa. Silloin ohjelmallisen ostamisen määritelmään uppoaa myös perinteinen Googlen ym. hakumainonta, mainosverkkojen ostaminen järjestelmien kautta - ja jatkossa myös kotimaisen mediainventaarion ostaminen ns. takuupaikoilta eli kiinteistä mainospaikoista eri medioista, kun varaus vain tehdään siihen tarkoitetun ohjelmiston kautta. Tästähän kymmenen suurta kotimaista mediataloa ilmoittivat pari viikkoa sitten sopineensa, eli ne mainospaikat, mitkä on vielä aiemmin pitänyt ostaa perinteisesti kontaktoimalla mediamyyjää, voidaan jatkossa nekin ostaa ohjelmallisen ostamisen kautta. Eli mediat avaavat myös takuupaikkojen mainosinventaarion mediatoimistojen ostettavaksi suoraan ohjelmistojen kautta.

Real Time Bidding eli RTB, huutokauppaperusteinen mainosinventaarion ostaminen verkosta on vain osa "ohjelmallista ostamista". RTB:n perusidea on kuitenkin täysin vastakkainen kuin perinteisen mediaostamisen. RTB:n logiikka kun rakentuu siihen, että eri medioille ei etukäteen tarvitse sopia mediabudjettia, mikä kullekin medialle myönnetään, vaan mainoseurot ohjataan lennossa - niihin medioihin, mitkä parhaiten performoivat. Eli kampanjaa optimoidaaan alusta alkaen lennossa, ja se optimointi - vaikka onkin hieno termi - ei tarkoita mitään sen kummempaa, kuin että karsitaan turhaa, panostetaan siihen mikä toimii. Siis ihan lukujen valossa, eli aidosti ohjataan datalla toimintaa, tässä tapauksessa mediavalintoja ja mediaostojen kustannustehokkuutta.

Kumpi on parempi: kontrolli medialla vai kontrolli mainostajalla

Niille, jotka nyt pelottelevat RTB:n vaaroilla, kannattaa esittää yksi yksinkertainen kysymys. Kumpi on parempi, se, että kontrolli mediavalinnoista on medialla vai että kontrolli on mainostajalla, tai häntä edustavalla mediatoimistolla? Jos on sitä mieltä, että ehdottomasti median tulee valita, mihin mainostajan rahat kannattaa sijoittaa, niin sitten kannattaa välttää RTB:tä. Mutta jos haluaa mediapanostuksilleen kustannustehokkuutta, ja kontrollin mainostajalle ja mediatoimistolle siitä, että mainokset sijoitetaan sinne, missä ne parhaiten toimivat, sitten kannattaa panostaa ohjelmalliseen ostamiseen.

RTB ei tarkoita sitä, että mainostaja ei voisi lainkaan vaikuttaa siihen, mihin mainokset päätyvät. Päin vastoin, mainostaja voi laatia sekä listauksia medioista, joihin mainokset halutaan, sekä blacklistata medioita, joihin ei sallita mainosten päätyvän. Mediavalinta ei ole kuinkaan ainoa mahdollinen kohdennuskriteeri, vaan niitä voi olla lukuisia muitakin, ja yleensä parhaiten toimivat kohdennukset, joissa haetaan ostoaikeessa jo olevia potentiaalisia ostajia erilaisin kohdennuksin.

"Rahat huijareille"

Uutiset ja kohuväitteet, joiden mukaan ohjelmallisen ostamisen rahat ohjautuvat Venäjän mafiosoille ja borisboriksille Itä-Eurooppaan, perustuvat siihen, että on ollut suuria kv. brändimainostajia, jotka ovat menneet jonkin tuntemattoman mainosverkon retkuun, joka on vaikka spam-meilissä tarjonnut "edullisia mainosnäyttöjä tai klikkejä" jostain arvoituksellisesta tuntemattomasta mainosverkosta. Eli on juostu "halvan tarjouksen perässä", ja "ostettu sikaa säkissä" - täysin välittämättä siitä, mitä rahalle saadaan vastinetta! Eli ainoastaan haluttu "ostaa näkyvyyttä", välittämättä yhtään siitä, mitä sillä näkyvyydellä saadaan aikaan...

RTB:n peruslogiikkaa ei ole silloin noudatettu itse asiassa lainkaan, koska sen mukaisesti mediarahat ohjataan medioihin, jotka parhaiten performoivat - lukujen valossa. Kotimaisissakin seminaareissa on yhtenä suosikkipuhujana kiertänyt "ulkomainen asiantuntija", joka on kertonut, miten "95 prosenttia konversioista on bottien aikaansaamia". On silloin ollut suomeksi sanottuna kontrolli kampanjasta ihan jollain muulla kuin sillä, joka sitä optimoi - tai todellisuudessa mitään optimointia ei ole ollut.

Miksi tämän "ulkomaisen asiantuntijan" väitteet eivät voi pitää paikkansa? Koska konversiopisteiksi usein määritellään yhteydenotto, verkko-ostaminen, tilaus tai vastaava, jossa jo saadaan asiakkaan tai potentiaalisen asiakkaan yhteystiedot eli nimi, osoite tai puhelinnumero, email-osoite, tai jopa verkkopankissa tai luottokortilla maksettu tilaus. Ja kyllä, tiedän, että verkkopetokset ovat kasvussa, ja isolle verkkokaupalle voi satunnaisesti tulla haamutilauksia varastetuin luottokorttinumeroin, mutta väite, että 95 % konversioista olisi robottien tekemää, on yksinkertaisesti valheellinen. Jos 95 % konversioista on robottiliikennettä - pitäisikö opetella nettilomakkeelle laittamaan bottisuodatin?

Robottiliikenne ei ole ongelma

Internet-operaattorit ja virustorjuntaohjelmien laatijat tietävät, miten suuri osa nettiliikenteestä on robottien generoimaa. Nämä luvut sellaisenaan voivat kuulostaa karmeilta ja hälyttäviltä, mutta pitää muistaa, että robottiliikenteestäkin suuri osa on täysin perusteltua ja jopa hyödyllistä. Esimerkiksi kun julkaisen tämän blogi, 10 minuutin kuluttua suurimmat hakukoneet löytävät juttuni, ja se on löydettävissä sopivin avainsanoin kaikista hakukoneista. Ilman hakukoneiden jatkuvaa robottiliikennettä tämä ei olisi lainkaan mahdollista. Robotit eivät siis kaikki ole haittaliikennettä, jolloin sellaiset luvut, kuinka paljon internetissä kulkee robottiliikennettä, ovat yleisesti ottaen irrelevantteja mainostajan kannalta.

Robotit, jotka tekevät verkko-ostoksia ja klikkailevat yhteydenottolomakkeita, kyllä, sellaisiakin on kieltämättä, mutta kyllä näitä voidaan kontrolloida ja seurata - sekä karsia syntyneistä konversioista roska pois. Tämähän on aivan normaalia laatukontrollia, että karsitaan akuankat ja borisborikset syntyneistä kaupoista.

Kun tehdään RTB:tä ja ohjataan mediavalintoja lennossa, kannattaa ja tulee seurata vain relevantteja konversioita, ja totta tosiaan niiden laatua tulee valvoa. Mutta tämä on ihan normaalia optimoijan työtä, ihan yhtä lailla kuin jos paperikupongeilla tulevista tilauksista karsitaan akuankat pois, ennen kuin lasketaan "saavutetut tilaukset". Itse tulkitsisin niin, että kaikki väitteet "kontrollin puuutteesta" RTB-kampanjoissa perustuvat siihen, että ulkopuolinen "konsultti" ei ymmärrä, mitä optimoijan työ todellisuudessa on, ja kuvittelee, että kyse on jostain "automaatiosta", jossa itsekseen ohjelmistot ohjaavat mediavalintoja ja eurovirtoja roboteille ja Itä-Euroopan huijareille.

Tosiasiassa tilannehan on täysin päin vastoin: kun ohjelmistoja käyttää ammattilainen, jonka nimenomaiseen toimenkuvaan kuuluu laatukontrolli ja mainostajan edun valvonta, niin osa hänen ammattitaitoaan on totta kai tehdä laatukontrollia syntyneille konversioille. Ammattilainen itse asiassa kutsuu mikrokonversioiksi niitä välillisiä tavoitteita, klikkejä sivuilla ja puhtaita lomaketäyttönumeroita, ja makrokonversioiksi sitten oikeita, saavutettuja kauppoja ja niistä syntyviä myyntieuroja. Ennen muuta silloin, jos toimiston työtä palkitaan komissiolla saavutetuista tuloksista, niin eihän yksikään mainostaja ole niin hölmö, että palkitsisi työstä joidenkin mikrokonversioiden, kuten some-tykkääjien tai saittiklikkaajien määrän perusteella - jos ei varsinainen kauppa käy. Vai pitävätkö nämä "ulkomaiset asiantuntijat" mainostajia ihan idiootteina?

Rahalle vastinetta ohjelmallisen ostamisen avulla

Ohjelmallisen ostamisen RTB-ostojen ja optimoinnin keskeinen hyöty on moninkertainen konversio, verrattuna perinteiseen mainosinventaarion ostamiseen. Selvällä suomen kielellä mainostaja saa markkinointipanostukselleen moninkertaisen, jopa yli 10-kertaisen katteen. Parasta ohjelmallisessa ostamisessa on nimenomaan kontrolli ja läpinäkyvyys, koska jokaisesta mediasta, jokaisesta luovasta ratkaisusta ja jokaisesta erilaisesta kohdennuskriteeristä - saadaan raportoitua ja laskettua:

  • saavutetut konversiot
  • kustannukset
  • näistä suoraan muodostuva kustannus per konversio, eli CPA-hinta (Cost per Action)

Ja mikä parasta, mainostaja voi samaan raporttiin ja järjestelmään upottaa myös "perinteisellä tavalla" (soita mediamyyjälle, neuvottele hinta, varaa ilmoitustila, toimita aineisto) ostetut kampanjat - ja tehdä vertailuja, mikä tuli konversioiden määräksi ja CPA-hinnaksi perinteisellä tavalla ostettu mediakampanja versus ohjelmallisella ostamisella ostetut mediat.

Ei mainostaja ole tyhmä - kyllä luvut puhuvat puolestaan, ja siksi ohjelmallinen ostaminen yleistyy kaiken aikaa. Vanhan liiton miehet joutuvat tyytymään pelotteluun, mutta ei se tie pitkälle kanna.

- Ismo Tenkanen

 

 

 


Markkinointipäättäjä: kaikkea ei tarvitse itse osata

Luin juuri Mainostajien liiton seminaarimainosta, jossa kerrotaan, miten "teknologiasta ja sen hallinnasta on kuin huomaamatta tullut osa markkinointijohtajan työnkuvaa", ja annetaan ymmärtää, mitä kaikkea markkinointijohtajan tai -päällikön tulisi nykyisin hallita digitaalisen markkinoinnin osalta. Lista ei ole ihan vähäinen.

Laskin itse, että olen kirjautunut viime päivinä 16 eri ohjelmistoon, jolla hallinnoidaan digitaalista markkinointia. Ohjelmistot liittyvät analytiikkaan, hakumainonnan ylläpitoon ja hakumainosten bid-hallintaan, luonnollisen hakunäkyvyyden ranking-sijoitusten seurantaan, sivustojen linkkihistorian seurantaan, display-mainonnan trafikointiin ja raportointiin, ohjelmallisen ostamisen kampanjahallinnointiin ja optimointiin, sivuston html-koodin SEO-auditointiin, Facebook-mainonnan ylläpitoon ja optimointiin, Affiliate-mainonnan raportointiin, Dashboard-raporttien ylläpitoon sekä sivustojen konversio-optimointiin.

Listahan on aivan loputon, ja uusia ohjelmistoja tulee listalle tämän tästä. Kaikki tämäkö pitäisi markkinointipäättäjän tänä päivänä itse opetella ja hallita? Rohkenen väittää, ettei sellaista markkinointipäättäjää Suomessa olekaan, joka kaiken tämän itse hallitsee ja muun työnsä ohella hoitelee.

Olen itse ollut mukana laatimassa mm. koulutusohjelmaa, jossa käytännössä kaikki em. työtehtävät olivat mukana, mutta pidin itsestään selvänä, että koulutettavien henkilöiden ei oletetakaan yhden päivän kurssien aikana oppivan minkään osa-alueen ammattilaisiksi, vaan kyse oli pikemminkin siitä, että koulutettavat saavat jonkinlaisen näkemyksen siitä, mitä digitaalisen markkinoinnin kenttään tänä päivänä kuuluu, ja pystyvät näitä asioita perustelemaan ja niiden merkityksen ymmärtämään. Kunkin ohjelman ammattitaitoista hallintaa ei opi katselemalla ja kuuntelemalla, vaan ikävä kyllä ainoastaan ko. ohjelmien liki päivittäisellä käytöllä. Tähän ei yhdenkään markkinointipäättäjän aika riitä.

Oma mielipteeni on, että jätä erikoisosaaminen ammattilaisten asiaksi, ja ethän leikkaa tukkaasikaan itse, vaan jätät sen sellaiselle henkilölle, jolla on siihen parhaat välineet ja osaaminen.

eCommerce 2016 -messuilla kuulin osastollamme vierailleilta kävijöiltä, miten heillä esim. hakumainontatili on vuosia sitten perustettu, ja siihen ei ole kukaan vuoteen tehnyt mitään muutoksia.

Myös verkkokauppiasyrittäjille neuvoisin, että tämä ei ole se kaikkein fiksuin tapa hoitaa markkinointihistorian kustannustehokkainta markkinointia. Google toki markkinoi tuotteitaan ja palveluitaan siten, että kuka tahansa voi muutamassa kymmenessä minuutissa käynnistää mainonnan ja itse sitä hallinnoida, mutta tämä johtaa väistämättä siihen, että mainonnasta hyötyy enemmän Google kuin itse mainostaja.

Minkään digitaalisen markkinoinnin osa-alueen ammattilaiseksi ei myöskään opi päivän kurssilla, vielä vähemmän messu- tai seminaariesitystä katselemalla. Kyllä näillä alkuun voi päästä tai perusidean tajuta, mutta vain itse tekemällä oppii, ja usein se omin päin opettelu voi lopulta koitua kovin kalliiksi.

Automatiikka ei olekaan automatiikkaa

Markkinoinnin automaatio on jo terminä sellainen, että maallikko kuvittelee, että siinä asiat tapahtuvat itsekseen. Ohjelmallinen ostaminen samoin kuulostaa sellaiselta, että sen kun panee pyörimään, niin ohjelma ehkäpä automaattisesti huolehtii optimaalisen lopputuloksen. Lukuisat ns. optimointiohjelmistot käyttävät myös markkinointisivuillaan termistöä, jossa vilisevät sanat "Workflow automation", "Automated execution", jolloin ulkopuolisille jää tunnelma, että ohjelmat pörräävät itsekseen ja hoitelevat markkinoinnille parhaan mahdollisen lopputuloksen.

Kenshoo_pic

On kiistatonta, että automatisoinnilla säästetään manuaalisia työtunteja, jos ohjelmisto tekee esim. satoja tai tuhansia bid-muutoksia kymmenissä sekunneissa, ja eri työvaiheita voi myös ajastaa ja säätää toistumaan vaikka päivittäin. Mutta ikävä kyllä näitä optimointiohjelmistojakin pitää jonkun ammattitaitoisen henkilön säätää ja laatia määrityksiä, muuttaa tavoitteena olevien avainmittarien parametrien arvoja, ja vieläpä täysin ymmärtää, mitä on tekemässä ja mikä on todella kustannustehokkainta ja tarkoituksenmukaisinta eri kampanjoissa.

Mikään ei ole sen karmivampaa, kuin antaa vaikkapa Googlen automatiikalle "vapaat kädet" optimoida kampanjaa, ja huomata vuorokauden tai parin päästä, montako tonnia euroja paloi taivaan tuuliin. Ohjelmistoista kun on apua vain silloin, kun niitä käyttää ammattilainen, joka tietää, mitä tekee. Osaamattomalle "automatiikka" voi koitua järkyttävän kalliiksi! Jos todella ymmärtää, mitä on tekemässä, toki tavoiteparametrien säädöistä ja automatiikasta voi olla myös huikeata apua.

Ymmärrystä tarvitaan, osaamista ostetaan

Edellä kerrotulla en yritä väittää, etteikö markkinointipäättäjän pitäisi käydä seminaareissa ja koulutuksissa kuuntelemassa, mitä uutta tapahtuu digitaalisessa markkinoinnissa, ja mitkä ovat alan uusimmat trendit. Päin vastoin, markkinoinnin trendit etenevät nyt siihen tahtiin, että on suorastaan välttämöntä seurata aikaansa, miten uudet ja kehittyneet markkinoinnin osto- ja seurantametodit mullistavat nopeasti koko toimialaa. Mutta ymmärrys asioista on eri asia kuin "tee-se-itse". Kun kustannukset ja hyödyt ovat digitaalisessa markkinoinnissa täysin mitattavissa, niin suosittelenkin tekemään nopeat laskelmat siitä, mitä asioita kannattaa itse opetella tekemään työnsa ohessa - ja mitkä kannattaa ulkoistaa ammattilaiselle, jolla ovat myös ammattilaisen työvälineet ja teknologiat käytettävissään.

Automaatio on tosiaan tätä päivää, mutta sitä hoitamaan tarvitaan ammattilaista - ihmistä, joka tietää, mitä tekee, ja ymmärtää myös mainostajan tavoitteet. Markkinointipäättäjille fiksumpaa on ostaa tätä osaamista, kuin kuvitella itse opettelevansa kaiken ammattilaiseksi.

- Ismo Tenkanen

 


Mainoshuijauksen torjunta on uusi kasvava bisnes

Vanha klisee on, että mainonnasta puolet menee hukkaan, mutta ongelmana on, ettei tiedetä, kumpi puoli.

Nyt digitaalisen markkinoinnin osalta verkko on täynnä blogeja, uutisia, lehdistötiedotteita, joissa kerrotaan, miten kolmasosa tai puolet online-mainonnan euroista menee huijareille. Klikkijournalismin aikana tällaiset uutiset näyttävät menevän sitä paremmin läpi, mitä suuremmaksi huijausten osuus ilmoitetaan. Mutta sitten kun lähtee kriittisesti tarkastelemaan uutisen levittäjää, lähes aina osoittautuu, että näitä huijauksia koskevia uutisia levittävät tahot, jotka itse saavat elantonsa huijausten torjunnasta...

Huijareiden ansaintalogiikka hakusessa

Näissä uutisissa rikollisten ansaintalogiikka on kovin hakusessa. Ensin kerrotaan, miten paljon verkossa on robottiliikennettä, ja miten botit aiheuttavat XX prosenttia klikeistä ja kuulemma konversioistakin.

Se, miten huijarit sitten pääsevät mainostajan rahoihin käsiksi, ontuu tässä uutisoinnissa. Eihän mainostajan rahoja makseta roboteille. Millä siis robottiliikenteen ylläpitäjät hyötyisivät generoimastaan ylimääräisestä liikenteestä?

Koska hinta mainosnäytöistä tai klikeistä maksetaan medioille, rikollisten on perustettava ensin medioita ja sen jälkeen ohjattava roboteilla liikennettä näille sivuilleen.

Sitten pitää vielä saada joku idiootti ostamaan mainontaa ko. sivuille. Ehkä tällaisia sivustoja on tosiaan USA:ssa syntynyt, mutta on vaikea kuvitella, että Suomessa jokin robottiliikenteellä pystytetty sivusto - jos sellaisia on, olisi kiva kuulla edes yksi nimeltä mainiten - saisi merkittäviä mainostajia sivustolleen mainostamaan. Robottiliikenteen ohjaaminen taasen muille medioille hyödyntäisi vain ko. medioita - eikä lainkaan huijareita, jotka robottiliikennettä generoivat.

Miksi taas mediat, joilla muutenkin on riittämiin lukijoita, ja mainosinventaariota lähes loputtomasti, ostaisivat robottiliikennettä tietoisesti? Mitä ne siitä hyötyisivät? Tilanne olisi eri, jos mainosinventaariot olisivat niin täynnä, että olisi luotava keinotekoisesti liikennettä, jotta saadaan luvatut mainosnäytöt kokoon. Kuten siis rikollisten perustamilla feikki-sivustoilla. Oikeiden verkkomedioiden ongelma on kyllä yleensä päinvastainen, mainosinventaariota on paljon enemmän kuin saadaan mainontaa kaupaksi.

Jos kuitenkin robottiliikenne lisääntyy kaiken aikaa, ja robotit latailevat yhä useammin myös mainoksia ja jopa klikkaavat niitä, kuilu mainostajalle myytyjen ja toteutuneiden mainosnäyttöjen ja -klikkien välillä alkaa kasvaa myös oikeilla ja rehellisesti toimivilla verkkomedioilla.

Tästä tuleekin sitten mainoshuijausten torjunnan todellinen bisnes. Medioiden ja mainonnanhallintajärjestelmien tulisi siis maksaa nyt osa saamistaan mainosmyyntituotoista näille järjestelmille, jotka torjuvat robottiliikennettä. Näitä järjestelmiä myyvien yritysten kannalta on tietysti sitä parempi, mitä enemmän sitä robottiliikennettä on, koska sitä enemmän myös tarvitaan torjuntaa!

Kolmatta osapuolta tarvitaan yhä enemmän

Kolmatta, medioista ja mainostajista riippumatonta osapuolta tarvitaan yhä enemmän, selvittämään, mikä on todellinen tilanne robottiliikenteen ja mainoshuijausten osalta.

Selvitettäviä asioita voidaan listata lukuisia, esimerkiksi:

  • robottiliikenteen osuus kaikesta liikenteestä
  • kuinka suuressa osassa eri medioihin kohdistuneessa robottiliikenteestä mainokset latautuvat, eli mainosnäytöistä laskettava robottiliikenne
  • kuinka suuri osa mainosklikeistä on robottien aiheuttamaa

Robottiliikenne ja sen määrä sinänsä ei siis ole se ongelma, jos mainoslatauksista ja -klikeistä saadaan robottiliikenne suodatettua. Tätä varmasti nyt myös nuo mainoshuijauksen torjujat siis aktiivisesti tarjoavat. Eikä varmasti ihan ilmaiseksi.

DIgimarkkinoinnin rahoille tuli siis jälleen yksi uusi jakaja, joka haluaa oman siivunsa kasvavista digimarkkinoinnin panostuksista.

- Ismo Tenkanen