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Conclusioni
Abbiamo effettuato uno studio sul web advertising prendendo come punto di riferimento il targeting. La centralità data a questo argomento è dovuta al fatto che il targeting è una delle principali chiavi di successo di questa tipologia di pubblicità.
E' proprio il targeting, infatti, a creare un valore aggiunto per internet rispetto agli altri canali pubblicitari. Se andiamo a vedere il funzionamento del targeting nella stampa o nella tv (i due principali canali pubblicitari) nessuno di questi è in grado di capire ciò che vogliono i lettori o gli spettatori come le tecnologie studiate in questa tesi.
Nel web advertising il targeting può arrivare fino a personalizzare una pagina web per ogni singolo visitatore, andando a mostrare solo annunci rilevanti per quel determinato soggetto.
Le due principali metodologie viste, il keyword e il behavioral targeting, sono in forte competizione e si stanno dando battaglia per la leadership di mercato. Sono presenti diverse correnti di pensiero rispetto alla predominanza di una o dell'altra tecnologia, di fatto però sono difficilmente quantificabili le quote di mercato delle due. Inoltre, in molti casi, vengono utilizzate entrambe le tecnologie,sia dagli advertiser che dagli ad network.
Il keyword advertising si basa sui contenuti di una determinata pagina web o sulle ricerche effettuate dagli utenti e ha come maggior punto di forza la metodologia con cui vengono acquistati gli slot pubblicitari da parte degli advertiser.
Il sistema di aste al secondo prezzo garantisce all'advertiser un posizionamento
dell'annuncio pubblicitario che massimizza il suo rapporto costo/visibilità, o
meglio costo/click attesi. Dall'altra parte, il keyword advertising garantisce al
publisher un sistema automatizzato per la gestione degli slot pubblicitari, che,
inoltre, riesce ad aumentare gli annunci rilevanti per i visitatori creando un loop
che porta ad un aumento degli utenti nel tempo. Chi si trova in questo loop
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acquisisce grande forza a scapito degli altri. Questo è il principale motivo per cui questo settore è molto concentrato nelle grandi aziende. Inoltre il rischio di monopolio è molto alto, per questo nel caso di acquisizioni o fusioni (soprattutto se le aziende sono entrambe grandi) le autorità competenti effettuano controlli molto lunghi e rigorosi prima di dare il via libera. Basti pensare all’acquisizione di DoubleClick da parte di Google.
Con il behavioral targeting, invece, gli annunci non vengono inseriti in una pagina web in base a quello che essa contiene, ma in base a chi la sta visitando in quel momento. Diventano fondamentali in quest’ottica piccoli software, i cookie o gli web beacons, atti al monitoraggio dei comportamenti di un individuo nella rete. La conoscenza di ciò che un utente solitamente fa su internet è un punto di forza di questa tipologia di advertising, però può essere un’arma a doppio taglio in quanto la raccolta dei dati sulle persone è un argomento di forte impatto sociale. È importante, quindi, per chi utilizza questa tipologia di advertising conoscere le normative nazionali e possibilmente applicare le best practises consigliate dalle organizzazioni di armonizzazione del mercato, se ciò non viene fatto il rischio è quello di perdere visitatori e quindi clienti oltre ad andare in contro a sanzioni legali.
La scelta tra keyword e behavioral targeting non è certamente ovvia, quel che è
sicuro è che nessuna delle due tipologie è in ogni caso migliore dell’altra. In
questo lavoro abbiamo cercato di evidenziare le peculiarità dei due tipi di
targeting, senza la presunzione di scegliere quale tra i due sia il migliore.
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Bibliografia
Shapiro, C., & Varian, H. R. (1999). Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. Harvard Business Press.
Battelle, J. (2005). The Search, How Google and Its Rivals Rewrote the Rules of Business and Transformed Our Culture. Boston - Londra: Nicholas Brealey Publishing.
Varian, H. R., Farrel, J., & Shapiro, C. (2005). Introduzione all'economia dell'informazione. Etas.
Edelman, B., Ostrovsky, M., & Schwarz, M. (2005). Internet Advertising and the Generalized Second Price Auction: selling billions of dollars worth of keyword.
NBER WORKING PAPER SERIES .
Johnston, P., Kristoff, N., McGinness, H., Vu, P., Wong, N., & Wright, J. (2006).
Strategic Online Advertising: Modeling Internet User Behavior whit Advertising.com. University of Virginia da:
http://www.sys.virginia.edu/sieds06/papers/FMorningSession8.3.pdf . Varian, H. R. (2006). The Economics of Internet Search. Rivista di Politica Economica , 177 - 191.
Varian, H. R. (2007). Position auctions. International Journal of Industrial Organization , 1163 - 1178.
Tuzhilin, A. (2006). The Lane’s Gifts v. Google Report, da:
http://googleblog.blogspot.com/pdf/Tuzhilin_Report.pdf
Evans S., Schmalensee R., (2007). The Industrial Organization of Markets with
Two-Sided Platforms. Competition Policy International, vol.3, N°1 , 150 - 179.
126
Evans, D. S. (Gennaio 2008). The Economics of the Online Advertising Industry.
University College London and University of Chicago Law School, da:
http://ssrn.com/abstract=1086473 .
Matthew, C., Das, A., Edelman, B., Giotis, I., Heimerl, K., Karlin, A. R., et al.
(2008). One best-response bidding in GPS auctions. NBER WORKING PAPER SERIES .
Soubusta, S. (2008). On Click Fraud. Düsseldorfer Informationswissenschaft . Google. Bilancio 2007 Google Inc. Da:
http://investor.google.com/pdf/20071231_10-Q.pdf
Google. Centro didattico Google. Da:
http://www.google.it/adwords/learningcenter/
Network Advertising Initiative. 2008 NAI Principles. Da:
http://www.networkadvertising.org/networks/NAI_Principles_2008_Draft_for_P ublic.pdf
PriceWaterHouseCooper; IAB. IAB Internet Advertising Revenue Report. Da:
http://www.iab.net/media/file/IAB_PwC_2007_full_year.pdf
Yahoo! Bilancio 2007 Yahoo! Da:
http://files.shareholder.com/downloads/YHOO/423338525x0xS891618-08-
121/1011006/filing.pdf
127