Статья: Таргетированная реклама в социальных сетях: поиск эффективных семиотических моделей

Таргетированные сообщения брендов получены с помощью сервиса мониторинга рекламных постов. Для анализа было собрано 400 рекламных текстов.

Как правило, анализ корпуса происходит с помощью мульти- платформенных программ, или, иначе, корпусных менеджеров. Функции корпусных менеджеров позволяют, например, определить частоту использования тех или иных вербальных единиц, выявить устойчивые словосочетания, осуществить поиск по конкретным словоформам, леммам, выявить коллокации, получить иные виды лингвистических данных. Для проведения корпусного анализа мы использовали корпусный менеджер (конкордансер) AntConc. С помощью опции WordList были составлены списки из наиболее частотных слов и словоформ, входящих в корпус. С помощью опции Concordance были проанализированы случаи словоупотребления в конкретном контексте. Опция Collocates позволила выявить относительно устойчивые словосочетания и синтаксические конструкции с заданным словом, а опции Clusters и N-grams -- выявить в корпусе совпадающие словосочетания.

Таким образом, на первом этапе исследования были получены данные о лексических и синтаксических параметрах относительно устойчивых вербальных шаблонов, используемых в эффективной digital-рекламе.

На втором этапе был проведен эксперимент, направленный на оценку восприятия аудиторией рекламных сообщений с различной «семиотической настройкой». Мы организовали и провели рекламную кампанию, в ходе которой определили степень различий в восприятии таргетированных объявлений, составленных на основе вербальных паттернов, используемых в рекламе крупных ритейлеров, и объявлений, не учитывающих эти паттерны при настройке.

На основе полученных в ходе корпусного анализа данных были сформированы четыре рекламных объявления для размещения в социальной сети «ВКонтакте»: с двумя различными вербальными текстами (первый -- с учетом данных корпусного анализа, второй -- без использования паттернов) и двумя иллюстрациями, транслирующими соответственно денотативное и коннотативное значения.

На этом этапе анализ проводился с помощью метода сплит- теста, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены, для того чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель (Ухова, 2012). Таким образом, мы ставили цель выявить объявления, которые приносят наибольший результат при наименьших затратах.

Выборочная совокупность измеряемой аудитории была составлена на основе цифровых следов пользователей (Невоструев, 2017) с помощью парсера Target Hunter. В качестве фильтров отбора пользователей в выборочную совокупность были использованы следующие параметры: активные подписчики, то есть пользователи, которые оставляли цифровые следы (лайки, шеры, комментарии) в тематических сообществах за период с 1.01 по 21.05.2019. Для настройки рекламной кампании была определена цель трафик.

Таким образом, на втором этапе мы получили первичные данные о реакциях реципиентов на рекламные объявления с различной семиотической настройкой.

На третьем этапе мы провели анализ эффективности рекламной кампании. Оценка эффективности объявлений проводилась с помощью метрик CTR и CPC. Чем выше CTR и ниже СPC, тем эффективнее объявление. Метрика CTR (клики/показы -- 100%) показывает уровень кликабельности объявления. Большое количество кликов -- индикатор успешности объявления. Клик в нашей рекламной кампании можно считать одним из наиболее желаемых действий пользователя. Метрика CPC (маркетинговые расходы/ кол-во кликов = цена 1 клика) прямо пропорционально зависима от уровня кликабельности. Низкая цена клика представляет собой желаемый результат и показатель релевантности креатива и технических настроек таргетинга.

Обратимся к результатам исследования вербальных элементов таргетированных сообщений.

При создании рекламных текстов рекламисты стремятся использовать различные триггеры и вербальные шаблоны, позволяющие сделать рецепцию текста более комфортной и быстрой для адресата. Более того, вербальные ресурсы в таргетинге всегда ограничены в количестве символов самими коммуникационными платформами, поэтому авторы рекламных объявлений ориентируются на принцип «максимум информации при минимуме слов» (Фёдорова, 2010; Филькин, 2014). Реализация этого принципа является одним из существенных индикаторов коммуникативной эффективности рекламных текстов. Особенностью рекламного текста в социальных сетях является также использование -- наряду с лексическими, орфографическими и синтаксическими элементами -- эмотиконов (смайликов), которые могут заменять целые фразы. Чаще всего они выполняют экспрессивную и эмотивную функции.

Для выявления наиболее часто используемых вербальных паттернов рекламного текста рассмотрим таргетированные объявления крупных сетевых ритейлеров. В целях исследования мы составили корпус, включивший в себя 400 вербальных компонентов таргетированных сообщений брендов: «М.видео», «Л'Этуаль», «Дикси», «Пятёрочка», «Перекрёсток», IKEA, Hoff, Leroy Merlin -- в социальной сети «ВКонтакте». Выбор материала исследования объясняется многообразием рекламируемых ритейлерами товаров и растущей популярностью данных брендов. Все анализируемые тексты направлены на привлечение внимания потенциального покупателя и побуждение к приобретению товара.

Рассмотрим подробнее количество вхождений в собранный корпус конкретных словоформ с помощью опции WordList.

Наиболее употребительными вербальными единицами в корпусе являются местоимения мы, все и вы. Также в текстах часто встречаются притяжательные местоимения (см. табл. 1). Потенциальному потребителю транслируется идея причастности к бренду, что увеличивает коммуникативное воздействие на адресата.

Таблица 1

Отметим, что в таргетированных сообщениях часто используются глаголы в повелительном наклонении второго лица множественного числа, образованные с помощью суффиксов -ите, -йте, -ьте (см. табл. 2). Например: «На каждый товар в Hoff мы даем гарантию. Выбирайте смелее!».

Таблица 2

Во всех таргетированных сообщениях брендов широко используются прилагательные, что позволяет коммуникаторам акцентировать внимание на оценке рекламируемого объекта и наделении его определенными свойствами. Наличие прилагательных в корпусе в единственном числе проверяется по окончаниям мужского, женского и среднего родов в именительном падеже (см. табл. 3).

Таблица 3

Анализ показал, что в корпусе чаще встречаются относительные и качественные прилагательные в положительной степени, реже -- качественные прилагательные в сравнительной степени. Отметим частое употребление составной превосходной степени. Например: «Все самые любимые продукты уже ждут вас в Пятёрочке...».

Стоить отметить, что в корпусе часто используются наречия легко, удобно, быстро, а также существительные и словосочетания, указывающие на уникальность и ограниченность предложения: «Только с 16 по 29 апреля! Скидки на товары к празднику Светлой Пасхи в магазинах ЛЕНТА!», «Быстро доставим и соберем товары, которые вам понравились!».

Далее обратимся к результатам анализа корпуса с помощью функций Concorndance и Collocates для выявления устойчивых вербальных конструкций. Мы выбрали следующие наиболее употребительные основы словоформ из корпуса, объединенные тематикой «покупки» и «товары для дома»: интерьер-; скидк-; куп-; все-; акци-; любим-.

Данные, приведенные ниже, позволили нам в дальнейшем составить тексты для сплит-тестирования при проведении рекламной кампании российской сети магазинов обоев «Центр обоев “Премьера”».

Исследование контекстов конкретных словоформ с помощью инструмента Concordance помогло выявить доминантный шаблон их использования в таргетированных сообщениях корпуса (см. табл. 4--9).

Таблица 4

Таблица 5

Таблица 6

Таблица 7

Таблица 8

Таблица 9

Данные, полученные с помощью инструментов Wordlist и Corcon- dance в корпусном менеджере AntConc, указывают на ряд наиболее употребительных в рекламных текстах вербальных паттернов и в целом на закономерности использования вербальных единиц. Среди них использование глаголов в повелительном наклонении; наречий, выражающих состояние лимитированного предложения; местоимений во множественном числе для установления контакта с аудиторией. Учитывая профессиональный подход крупных ритейлеров к организации рекламных кампаний в Интернете, можно предположить, что такая модель использования вербальных элементов в большей степени способствует достижению маркетинговых целей и позволяет добиться большей коммуникативной эффективности.

Инструмент Collocates позволил выявить наиболее вероятную модель словосочетаний (коллокаций) с выбранными словами (см. табл. 10--15). Для получения универсальных данных из подсчетов были исключены марки товаров и названия брендов.

Таблица 10

Таблица 11