Cílená reklama ve společnosti Seznam.cz

Abstract

Diplomová práce se zaměřuje na fungování behaviorálně cílené reklamy v prostředí společnosti Seznam.cz. Cílem je analyzovat výkonnost tohoto typu cílení, zhodnotit přesnost používaného klasifikátoru zájmů a porovnat efektivitu cílených a necílených reklamních kampaní. Teoretická část vymezuje klíčové pojmy online reklamy, typologii formátů, principy programatického nákupu a role behaviorální segmentace. V praktické části je provedena datová analýza, která je rozdělena do dvou částí. První se zaměřuje na výkon cílení podle zájmů a reklamních pozic, druhá analyzuje chování inzerentů napříč segmenty z pohledu způsobu nákupu, využití formátů a efektivity jednotlivých pozic. Výsledky ukazují, že aktuálně používaný klasifikátor vykazuje chybovost, což se odráží v nerelevantním přiřazování zájmů a nižším CTR u behaviorálně cílené reklamy. Na základě těchto zjištění byl vytvořen nový model cílení, jehož A/B testování přineslo významné zlepšení výkonnosti kampaní. Práce poukazuje na význam správné klasifikace uživatelských zájmů pro efektivitu reklamního systému a doporučuje další systematickou optimalizaci cílení v praxi.

The thesis focuses on the functioning of behaviorally targeted advertising in the environment of Seznam.cz. The aim is to analyze the performance of this type of targeting, evaluate the accuracy of the interest classifier used and compare the effectiveness of targeted and untargeted advertising campaigns. The theoretical part defines key concepts of online advertising, typology of formats, principles of programmatic buying and the role of behavioral segmentation. In the practical part, data analysis is performed and divided into two parts. The first focuses on the performance of targeting by interests and ad positions, while the second analyses advertiser behavior across segments in terms of buying patterns, format usage and the effectiveness of individual positions. The results show that the classifier currently in use exhibits bias, which is reflected in irrelevant interest matching and lower CTR for behaviorally targeted advertising. Based on these findings, a new targeting model was developed and A/B testing of this model yielded significant improvements in campaign performance. The thesis highlights the importance of proper classification of user interests for the effectiveness of the advertising system and recommends further systematic optimization of targeting in practice.