Banner top Til forsiden Econa

Programmatiske reklamekjøp

figur-author

Sammendrag

De siste par årene har vist en utrolig vekst i kjøp av programmatisk reklame i Norge. Teknologien som ligger bak denne utviklingen, er i stadig utvikling, og teknologien og verdikjedene vi i dag observerer, vil mest sannsynlig ta en helt annen form et par år frem i tiden. De antatte fordelene ved denne formen for reklameplassering er blant annet evnen til å segmentere ned på individnivå, større fleksibilitet og dynamikk for annonsørene og kostnadsbesparelser forbundet med reklamekostnader. Men hvor effektiv er egentlig denne «nye» formen for markedsføring? Er programmatiske reklamekjøp «vinneroppskriften» for annonsørene i fremtiden, eller er teknologien og utnyttelsen av datamengdene innholdsleverandørene i dag besitter, en suboptimal ressurs med begrensede effekter?

Digital «stalking»?

De siste årene har sikkert mange av oss lagt merke til at enkelte annonser og annonsører «forfølger» oss rundt på nettet. I starten stusset nok mange over hvordan Oslo Sportslager, G-Sport og andre annonsører forfulgte oss selv på amerikanske og britiske medier som CNN, New York Times, The Guardian osv. Men dette var ikke et tilfelle av norske annonsører som kjøpte bannerplass på utenlandske nettsteder, tvert imot er det dette som utgjør det vi i dag omtaler som programmatic advertising (programmatisk reklamekjøp).

Kort fortalt innebærer programmatiske reklamekjøp at vi som forbrukere legger igjen ulike spor i vår vandring på nettet, og summen av disse sporene lager profiler av oss som igjen selges til høystbydende annonsør. Dette betyr videre at de fleste steder vi besøker, eksponeres vi for reklame som er spesiallaget for den enkelte og dennes interesser. Programmatiske reklamekjøp innebærer et skifte for annonsørene som muliggjør at de kan segmentere helt ned på individnivå og dermed få mer igjen for reklamekronene som investeres i å få en prospektiv kunde til å kjøpe / kjøpe mer / kjøpe oftere. For annonsørene kan dette bety kostnadsbesparelser da de «kun» vil bruke penger og ressurser på forbrukere som har utvist en interesse for det annonsørene selger, og dermed unngår man å eksponere seg for forbrukere som ikke er i målgruppen. Den grunnleggende logikken med å segmentere markedet så snevert muliggjøres av nyere teknologi, hvor Google er i førersetet i svært stor grad. Å kunne ha 1-til-1-segmentering må sies å være mange markedsføreres store drøm, og den teknologiske utviklingen muliggjør dette i større grad nå – det er i hvert fall enklere enn tidligere. Men hva er det som egentlig er nytt med dette? Tilpasning av budskap og annonser til ulike målgrupper er kjernen i det å være markedsorientert, og slik sett er det intet nytt under solen. Det som derimot er nytt, er hvordan disse prosessene i dag utføres, farten de utføres i, og dermed timingen av annonseringsprosessen.

Formålet med denne korte artikkelen er å forklare den grunnleggende logikken og oppbygningen av disse digitale nettverkene samt se kort på hva forskning og praksis sier om de potensielle effektene av disse nyere tilnærmingene. Innovasjonstakten innenfor annonseringsmarkedet er enorm, og vi har mest sannsynlig bare sett starten på alle mulighetene som vil eksplodere de kommende årene. Men før alle løper i flokk mot det samme målet, kan det være greit å trå forsiktig på bremsen og se på hva vi faktisk vet om effektene av denne tilnærmingen. Foreløpig er det noe tynt med forskning på fenomenet, og det kan skyldes flere ting. En ting er tilgangen på gode data som ivaretar kausalitetskravene slik at man kan trekke solide og velfundamenterte kausale slutninger, men det er også grunn til å stille seg noe kritisk til dette paradigmet og hvor mye som egentlig er nytt. Krever fremveksten av programmatiske reklamekjøp at vi skal kaste all gammel kunnskap over bord, eller vil vi da risikere å kaste ungen ut med badevannet også?

Programmatiske reklamekjøp – enkelt og ikke-teknologisk forklart

Programmatiske reklamekjøp er altså kjøp av annonseplass ved bruk av avansert teknologi og plattformer. Dette innebærer da at man automatiserer muligheten for å finne relevante målgrupper og gi dem det mest relevante innholdet. Der man tidligere forhandlet med ulike medier om kjøp av bannerplass (som da igjen skulle være medier som målgruppen brukte), er dette nå fullstendig automatisert. Forbrukere danner basert på sin søkehistorikk profiler som nå er gjenstand for salg. I denne profilen ligger det enkel informasjon om demografi (kjønn, alder, bosted), interesser (basert på min søkehistorikk) og informasjon om mitt formål med søket (grovkornet informasjon, men besøk på ulike nettbutikker kan indikere noe om min kjøpsmodus). Denne profilen legges så ut på auksjon hvor ulike annonsører kan by på muligheten til å vise annonser som skal være målrettet mot en gitt type profil. Den som byr høyest, vil da eksponere den potensielle kunden for en annonse nesten uansett hvilken nettside denne besøker etterpå. Alt dette foregår på millisekunder før en nettside lastes inn i nettleseren. En slik prosess forutsetter derfor at annonsørene har ferdigdefinerte profilbeskrivelser og anbud inne forut for auksjonen. Antagelsen og håpet er da at man kun skal eksponeres for relevant reklame, og siden relevansen er ansett for å være høy, skal reklamen være mye mer effektiv og kjøpsutløsende.

Denne teknologiske nyvinningen innebærer et annet økosystem enn det man tradisjonelt har hatt i forbindelse med reklameplassering i ulike medieflater. Dette kan noe forenklet skisseres på følgende måte;

figur

Figur 1 Inspirert av DN sin tilnærming. (Eckblad, 2016)

Det som blir nytt i systemet versus gamle dager, er de mer teknologiske aktørene i steg 2–4.

SSP (supply side platforms) utgjør mye av kjernen i økosystemet. Det er via disse plattformene ulike medier kan gjøre seg tilgjengelig for salg gjennom å tilby ulike plasseringer til ulike priser. Tidligere var denne prosessen forbeholdt forhandlinger mellom mediet og annonsørene (eventuelt mediebyråene), men nå reduseres kostnadene forbundet med disse forhandlingene gjennom at tilbud gjøres tilgjengelig via automatiserte auksjoner. I stedet for at man betaler for en bestemt plassering på en side, kan man nå by på en gitt plassering, for en gitt mulig kunde på et utall av ulike sider (Kosorin, 2016). Det er denne siden av markedet som kategoriserer og profilerer enkelt lesere, eventuelt grupper av lesere, og det er de som sitter på informasjonen om forbrukernes vaner, demografi, interesser osv.

DSP (demand side platform) utgjør etterspørselssiden i dette teknologiske markedet. Det er her annonsørene (eventuelt deres mediebyrå eller andre samarbeidspartnere med ansvar for kjøp) legger inn bud på gitte predefinerte profiler. Men en gitt profil kan ha utvist flere interesser (f. eks. bil og sjokolade, som i eksempelet ovenfor), og det vil derfor være konkurranse om den enkelte bruker eller ulike brukergrupper. Tilbuds- og etterspørselssiden av markedet møtes i Ad Exchange, hvor priser og auksjonsvinneren avgjøres. Alt dette foregår som nevnt tidligere i løpet av millisekunder, og dette skaper også en dynamisk fleksibilitet for annonsørene gjennom at de kan by på potensielle forbrukere og plassere annonser foran dem i ulike medier i løpet av kortere eller lengre perioder.

Det finnes mer avanserte fremstillinger av disse markedene, og de er i en kontinuerlig endring som gjør at måten de fremstår på i dag, ikke nødvendigvis vil reflektere hvordan de vil se ut i fremtiden. Videre vet vi at dette markedet er i sterk vekst, og at i Norge er antall kroner forbundet med kjøp av programmatisk reklame forventet å passere 1 milliard i løpet av 2017. Spørsmålet da blir naturlig nok: Hvor bra er egentlig effekten av programmatiske reklamekjøp? Fører de til mer salg, og er det grunn til å forvente en større avkastning på investerte reklamekroner sammenliknet med tradisjonelle reklamekjøp på TV, i magasiner osv.?

Effekter

Leser man populærlitteratur, snakker med bransjefolk osv., så er inntrykket at programmatiske reklamekjøp er fremtiden. Effektene anslås å være fenomenale. Eksempelvis rapporterer firmaet Criteo at denne formen for reklameplassering er hele seks ganger så effektiv som ordinære bannerannonser (eksempel fra Lambrecht & Tucker, 2013). Men problemet med flere av disse praktiske eksemplene er manglende kontroll og analyser for å isolere effektene av programmatiske reklamekjøp. I mange tilfeller rapporteres det tall fra ulike kampanjer hvor utvalget er de som allerede har besøkt en gitt side, for så å få en annonse fra samme side på et noe senere tidspunkt. Men den reelle effekten kan i flere tilfeller være noe mindre. Når man som annonsør kjøper annonseplass, kjøper man dette ofte av nettverk av tilbydere. Disse nettverkene har da flere tusen, og kanskje til og med millioner, av brukere som da potensielt ville kunne ha besøkt den gitte siden. Dette gjør basetallet større, og dermed blir prosentsatsene mindre enn om man kun ser på effekten av de som har besøkt den gitte siden og senere klikket på den påfølgende annonsen (Lambrecht & Tucker, 2013). En ting er at effektstørrelsene blir mindre, men et enda større problem i slike tilfeller er at man får problemer med manglende kontroll på de kausale sammenhengene. Det kan være at de som klikker seg inn på en gitt side, er mer disponert for også å klikke seg inn på en påfølgende annonse fra samme tilbyder. Dette gjør at effektene og de påståtte sammenhengene blir større og sterkere enn først antatt.

En av de få virkelig metodisk gode studiene som er gjort på effekten av programmatiske reklamekjøp, er studien til Lambrecht og Tucker (2013). Et større felteksperiment hvor man har kontroll på mulighetsmarkedet med hensyn til antall potensielle kundeprofiler (over 2,2 millioner), bruk av randomisering og styrkene dette gir, samt solide statistiske analyser, gjør at dette kan karakteriseres som meget god forskning. Studien er rettet mot det som på godt norsk kalles retargeting. Med dette menes den prosessen hvor en gitt kunde besøker en gitt nettside (i artikkelen er utgangspunktet en reiselivsside) uten at et kjøp gjennomføres. For å overtale denne kunden presenteres kunden da for en annonse for produktet eller merket når vedkommende besøker andre nettsider, i håp om å geleide kunden tilbake for å gjennomføre et kjøp. Retargeting er potensielt den mest benyttede tilnærmingen og anvendelsen av programmatiske reklamekjøp som vi ser brukes i dag. Dette skyldes til stor grad at man har informasjon om at en gitt kunde/kundegruppe har utvist interesse for akkurat ditt produkt eller din tjeneste på et tidligere tidspunkt. Ergo er sannsynligheten stor for at relevansen og kjennskapen til merket er stor, og da antar man at også reklamen vil aksepteres og fungere bedre enn i de tilfeller hvor man utsettes for ukjente merker. Videre i denne studien tar retargeting én av to former:

  • generisk retargeting
  • kundetilpasset retargeting

Med generisk retargeting menes i denne settingen at kundene eksponeres for merket til den nettsiden de har besøkt. Motsatsen til dette er kundetilpasset reklame, hvor man som kunde får opp de faktiske produktene man har vurdert/evaluert tidligere (se eksempelet nedenfor, som viser hva jeg får opp som reklame etter at jeg har vurdert en rekke ulike produkter på Fjellsport.no).

figur

Figur 2 Eksempel på kundetilpasset retargeting.

Det overordnede resultatet i studien er at de generiske reklamene fungerer bedre enn de kundetilpassede. Faktisk er sannsynligheten for å konvertere en nøler til faktisk kjøp så lav som 0,01 prosent! Dette tyder i hvert fall klikkratene i studien på. Det skal også sies at sannsynligheten for konvertering med generiske reklame er såpass lav som 0,02 prosent. Ingen av delene er spesielt imponerende. Men det man også finner i studien, er at majoriteten av dem som eksponeres for denne typen tiltak, ikke klikker på annonsen, men cirka ti prosent gjennomfører kjøp hos annonsøren. Ergo bør man være varsom med å benytte klikk som prediktor på suksess. Men det viktigste funnet i studien er ikke disse sannsynlighetene, konverteringsprosentene og den typen informasjon. Det studien indikerer, er at disse to annonseringsformatene har ulik effekt, og at effekten er avhengig av hvor langt forbrukeren er kommet i kjøpsprosessen. For forbrukere som er tidlig i kjøpsprosessen (eks. «Jeg vil på ferie til sommeren»), har de generiske annonsene best effekt. Hvis forbrukeren er kommet lenger i prosessen og har startet å gjøre avveininger mellom ulike attributter (eks. «Jeg vil på ferie til sommeren, og hotellet vårt skal ha badebasseng»), har de kundetilpassede annonseformatene en bedre effekt. Denne delen av kjøpsprosessen er forbundet med mer usikkerhet, da man er ute etter å optimalisere valget og delbeslutningene så mye som mulig. Et middel for å redusere dette er informasjon om konkrete produktvalg og produktalternativer. Men hvordan kan man basert på brukerdata vite hvor langt en kunde er kommet i kjøpsprosessen? Slik innsikt vil jo være uhorvelig viktig for en annonsør, og i denne studien bruker de det faktum om kundene besøker en produktevalueringsside (eks. TripAdvisor) eller ei, som en proxy for at preferansene har begynt å manifestere seg. Besøk på slike sider kan ha ulike motiver, noe forfatterne er eksplisitte på, men i dette tilfellet ser vi at sannsynligheten for kjøp øker til nesten 0,1 prosent fra 0,01, som var utgangspunktet.

Selv om studien ovenfor er metodisk meget godt gjennomført, er det klart at resultatene ikke er videre imponerende. I Kampanje nr. 11/10–16 kunne man se følgende sitat fra Petter Gulli, strategisk rådgiver i kommunikasjonsbyrået Good Morning:

«Folk er drittlei digital reklame!»

Og det er mulig at han er inne på noe vesentlig. Men er man «drittlei» fordi mengden er blitt såpass anselig, eller er det noe annet som driver misnøyen? Fra tidligere reklameforskning vet vi at mange forbrukere opplever reklame som påtrengende, og denne følelsen alene kan være nok til at de ikke vil la seg påvirke. Annonser tilpasset den enkelte, basert på individuelle søkemønstre, risikerer å aktivere en «storebror ser deg»-følelse hvor man føler seg overvåket av annonsørene, og dette kan vekke motreaksjoner blant mottakerne av annonsene. Selv om kundeorientering og skreddersøm utgjør ryggraden i god markedsføring, vil programmatiske reklamekjøp, effektuert gjennom stadig økende datamengder knyttet til individuell nettatferd, kunne vekke bekymring knyttet til personvern.

Viktig i denne sammenheng er det å avklare om forbrukerne har tillit til merkene som benytter persontilpasset annonsering (Bleier & Eisenbeiss, 2013). Man vet fra tidligere forskning at tilliten til merkevarer varierer på linje med merkelojalitet på tvers av forbrukere. Merker med lav tillit, og som benytter profileringsinformasjon i sin utvikling, tilpasning og plassering av annonser, kan oppnå motsatt effekt av hva de ønsker, ved å trigge motreaksjoner (eng. psychological reactance) blant mottakerne. Merker med høy grad av tillit kan derimot utnytte mest mulig tilgjengelig informasjon i sine retargeting-annonser. Tillit er viktig innenfor mange temaer knyttet til forbrukeratferd, men få områder er viktigere enn ved annonsering på internett. En av de store barrierene mot netthandel for 10–15 år siden var manglede tillit til betalingsløsninger. Denne tillitskrisen gjør seg gjeldende innenfor programmatiske reklamekjøp i dag (Tucker, 2014). Tillit må bygges over tid, men noe av det første man som annonsør bør gjøre, er å spille med åpne kort (utvise transparens) og være tydelig overfor potensielle mottakere om at man vil benytte informasjon om dem til å skreddersy annonser og tilbud. Det er dette vi i prinsippet aksepterer hver gang vi klikker på «aksepter informasjonskapsler» på ulike nettsider. De færreste av oss har satt seg inn i hva man egentlig sier ja til, men det er disse «informasjonskapslene» som danner grunnlaget for profileringen som siden auksjoneres bort. Jo tydeligere man er, jo mer informasjon får man, og jo mer personlig kan annonsenes utforming være.

Profileringen av den enkelte forbruker er et særdeles viktig aspekt ved programmatiske reklamekjøp. Jo lenger en «søkeprosess» (dvs. sammenhengende tid benyttet til leting etter produktrelevant informasjon) varer, jo mer informasjon har man om den enkeltes preferanser, og dermed skal man i prinsippet kunne tilpasse annonsene bedre (sammenliknet med kortere søkeprosess). Men samtidig vil muligheten til å påvirke den enkelte forbruker avta jo lenger man venter før man presenterer sitt produkt/merke som løsning/valgalternativ (Ho, Bodoff & Tam, 2011). Dette fordi jo lenger en forbruker kan søke påvirkningsfritt, jo større er sannsynligheten for at den enkelte vil etablere sine egne preferanser uavhengig av hva en tilbyder presenterer når prosessen har pågått over tid. For en forbruker er preferanseetablering (tid benyttet) en kostnad, og når man har investert mye tid, er sannsynligheten mindre for at man endrer preferanser ved eksponering for nye produktannonser. Dette er et av de store dilemmaene med programmatiske reklamekjøp: Kort tid benyttet på profilering gir mindre forbrukerinnsikt og dermed «dårlig» tilpassede annonser, mens lang tid gir bedre profilering og tilpasning, men da med mindre påvirkningsmulighet. Ho mfl. (2011) finner blant mange ting at jo tidligere man profilerer og presenterer alternativer, jo større blir valg- og evalueringssettet til forbrukeren. Dette indikerer at man har mindre etablerte preferanser i en tidlig fase, og dermed er mer påvirkelig. Men samtidig er treffsikkerheten og opplevelsen av relevans lavere i en tidlig fase, ergo risikerer tilbyder/annonsør å bomme og dermed bli valgt bort. Dette generelle funnet avhenger av grad av ekspertise hos forbrukeren. Eksperter utviser større trygghet og tar seg tid til å avvente en beslutning, sammenliknet med noviser. Dette betyr i praksis at hvis man som tilbyder evner å segmentere markedet basert på ekspertise (f. eks. i eksperter vs. noviser), skal man timingmessig behandle segmentene ulikt. Eksperter skal profileres bedre og dermed tilbys mer relevante annonser og tilbud, sammenliknet med noviser.

Råd og vink

Dette nye digitale markedet er i sterk endring etter hvert som utviklingen raser videre. Markedet vi ser i dag, endrer seg hele tiden: En ting er at flere ulike aktører vil komme inn på flere steder i verdikjeden, men vi ser også en tendens til at flere og flere bedrifter vertikalintegrerer kjøps- og salgsfunksjonen (jf. Ad-ex-delen i figur 1). Flere bedrifter ønsker bedre kontroll med hva de faktisk bruker penger på, og de vil selv vite hvor annonsene deres havner.

I nyere tid har det vært flere skriverier knyttet til at flere ulike annonsører har dukket opp i forbindelse med sider og saker som har vært av diskutabel art (f. eks. på ekstremistiske sider). Flere annonsører har dermed valgt å trekke seg vekk fra YouTube som kommunikasjonsflate, slik vi har kunnet lese i flere ulike medier ved en rekke anledninger i år. Slike kontekstuelle effekter er gammelt nytt innenfor kommunikasjonsforskningen, og den siste tids skriverier blåser igjen støvet av gammel viten. Et annet mer teknologisk problem er dette knyttet til såkalt annonsesvindel. Oftest har søkelyset vært rettet mot manipulering av klikkdata, hvor selskaper bruker teknologi til å generere kunstige klikk som igjen gjør at man betaler mye penger som annonsør for noe som i realiteten ikke stemmer. Dette har dannet grobunn for nye deltakere i verdikjeden: verifiseringsselskaper. Men flere av disse holder heller ikke mål ennå (Eckblad, 2016). Det vil nok fortsatt gå noe tid før vi ser et mer velfungerende marked med fravær av opportunistisk atferd. Det er derfor også vanskelig å komme med konkrete råd til en bransje som er i så ekstrem utvikling som dette markedet er. Men enkelte råd bør være mer tidløse enn andre:

  • Per nå har det vært lagt for stor vekt på plassering av annonser til riktig mottaker. Men man må ikke glemme reklamenes utforming. Majoriteten av programmatiske reklamer har i dag et annonseformat. Men en sakte fremvekst av levende bilder (f. eks. YouTube, TV2 Sumo osv.) vil igjen peke på viktigheten av reklameutførelse. Det hjelper lite å plassere elendige reklamer foran riktig mottakere. Kreativitet, estetikk, storytelling osv. blir altså ikke mindre viktig i fremtiden.
  • Vær varsom med overeksponering (slitasjeeffekter). Noe av det mest irriterende mange har erfart, er å få opp annonser for produkter man allerede har kjøpt, eller annonser for produkter som man vurderte en kort periode for to–tre måneder siden. Profileringene må oppdateres, og man må i fremtiden være enda flinkere til å utnytte den informasjonsmengden som er tilgjengelig, gjennom å koble ulike datakilder opp mot hverandre.
  • Vær tydelig på hva som er kommunikasjonsmålsettingene dine. Selv om programmatiske reklamekjøp er et marked i vekst, er det ikke sikkert at denne kommunikasjonsformen er best til alt alltid! De tradisjonelle mediene har fortsatt sin rolle, og viktigere enn noen gang er det å tenke integrert markedskommunikasjon. Ulike kommunikasjonsflater kan komplementere hverandre og vil ikke nødvendigvis utkonkurrere hverandre, slik enkelte tror. For enkelte produkter, merker og tilhørende målgrupper kan det tenkes at mer tradisjonell TV, banner, magasiner og andre ikke- digitale flater er mer egnet.
  • Vær skeptisk! I en tid hvor mange løper rundt som hodeløse høns, er det viktig at man klarer å bevare roen, tenke fornuftig og stille kritiske spørsmål. Mange ulike konsulentfirmaer vokser frem i en slik kaotisk fase som vi nå bevitner. Mange av disse firmaene benytter gjerne anekdotiske eksempler for å fortelle om suksesshistorier som gjør at du skal velge akkurat dem som leverandør av en gitt tjeneste. Vær kritisk, still spørsmål, og hvis noe høres for godt ut til å være sant, så er det mest sannsynlig det. Det finnes sikkert mangfoldige eksempler på det diametralt motsatte – det er nok flere som har mislyktes enn som har lyktes i denne bransjen. Hvorfor hører vi aldri om disse?
  • Etter hvert som utnyttelsen av de store datamengdene blir bedre og mer anvendbar i profileringen av individuelle forbrukere eller forbrukergrupper, bør man i større grad søke kunnskap og informasjon om hvor langt den enkelte er kommet i sin kjøpsprosess (Lambrecht & Tucker, 2013). Gjennom å bruke informasjon knyttet til om den enkelte besøker produktevalueringssider, om de har begynt prosessen med å filtrere, sortere, rangere produkter og alternativer, eller andre proxy-mål som sier noe om at man er kommet forbi de tidlige stadiene i prosessen, vil man kunne presentere annonser med høyere relevans og påfølgende effekter. Denne typen informasjon er åpenbart tilgjengelig i dag, men analyse og anvendelse av stordata (big data) er i et noe prematurt stadium per dags dato. Etter hvert som kunnskap, teknologi og analyser blir mer tilgjengelig for flere, vil denne typen informasjon være mer tilgjengelig for flere. Hovedpoenget er at man i større grad må lete etter data som indikerer mer om kjøpsprosesser, slik at man i større grad kan utnytte styrken og fortrinnet som ligger i atferdsbasert segmentering.
  • Oppsøk informasjon, og les mye. Den største styrken og fordelen mange av disse firmaene har, er at de kan mer enn deg om akkurat dette. Denne informasjonsasymmetrien vil kunne utnyttes, så det viktigste du gjør, er å holde deg oppdatert. Som halvskolert røver vil jeg anbefale alle å lese mer nøytral forskning enn å ty til mer eller mindre gode blogger (gjerne skrevet av personer med eierinteresser i et av de før nevnte konsulentfirmaene), flyplassbøker osv. Mye forskning er mer tilgjengelig i dag enn tidligere gjennom søkemotorer som Google Scholar, Social Science Research Network (SSRN.com) og liknende. Fordelen med denne typen kanaler er at det er et minimumsnivå av kvalitetssikring for å kunne fremvises på disse sidene. En blogg er ikke kvalitets­sikret av noen.
  • Bleier, A., & Eisenbeiss, M. (2015). The impotance of trust for personalized online advertising. Journal of Retailing, 91(3), 390–409.
  • Eckblad, B. (2016). Jeg kan plukke det fra hverandre i løpet av 60 sekunder. Dagens Næringsliv. Hentet 28.03.2017 fra: http://www.dn.no/etterBors/2016/06/16/0903/Annonsemarkedet/-jeg-kan-plukke-det-fra-hverandre-i-lpet-av-60-sekunder
  • Gulli, P. (2016). Folk er drittlei digital reklame. Kampanje.com. Hentet 15.03.2017 fra: http://kampanje.com/markedsforing/2016/10/--folk-er-drittlei-digital-reklame2/
  • Ho, S.Y., Bodoff, D., & Tam, K.Y. (2011). Timing of adaptive web personalization and its effects on online consumer behavior. Information Systems Research, 22(3), 660–679.
  • Kosorin, D. (2016). Introduction to programmatic advertising. Hentet 25.03.2017 fra: https://www.amazon.co.uk/Introduction-Programmatic-Advertising-Dominik-Kosorin/dp/8026096118/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1492554252&sr=8–1&keywords=Introduction+to+programmatic+advertising
  • Lambrecht, A., & Tucker, C. (2013). When does retargeting work? Information specificity in online advertising. Journal of Marketing Research, 50(5), 561–576.

© Econas Informasjonsservice AS, Rosenkrantz' gate 22 Postboks 1869 Vika N-0124 OSLO
E-post: post@econa.no.  Telefon: 22 82 80 00.  Org. nr 937 747 187. ISSN 1500-0788.

RSS