فهرست مطالب
مقدمهای بر هدفگیری تبلیغات دروناپلیکیشنی
در دنیای امروز که کاربران زمان زیادی را در اپلیکیشنهای موبایل میگذرانند، تبلیغات دروناپلیکیشنی به یکی از مؤثرترین ابزارهای ارتباطی برای برندها تبدیل شده است. اما صرفاً نمایش یک تبلیغ در اپ، کافی نیست. آنچه موفقیت یک کمپین را رقم میزند، توانایی هدفگیری هوشمند و مرتبط با رفتار کاربر است.
هدفگیری تبلیغاتی یعنی رساندن پیام مناسب، در زمان مناسب، به فرد مناسب. برای رسیدن به این سطح از دقت، برندها نیاز دارند بدانند کاربران چه رفتارهایی در اپلیکیشن دارند، به چه موضوعاتی علاقهمندند، و چگونه با محتوای دیجیتال تعامل میکنند. اینجاست که دادههای رفتاری (Behavioral Data) وارد میدان میشوند.
در این مقاله، بررسی میکنیم که دادههای رفتاری چیستند، چطور در محیط اپلیکیشن جمعآوری میشوند، و چگونه با ترکیب آنها با دادههای روانشناختی و ابزارهای هوش مصنوعی، میتوان تبلیغات دروناپلیکیشنی را بهشکلی هوشمند، مؤثر و شخصیسازیشده اجرا کرد.
تبلیغات دروناپلیکیشنی چیست؟
تبلیغات دروناپلیکیشنی به تبلیغاتی گفته میشود که در داخل رابط کاربری اپلیکیشنهای موبایل نمایش داده میشوند. این تبلیغات میتوانند به شکل بنر، ویدیو، native یا حتی عناصر تعاملی ظاهر شوند و اغلب با رفتار کاربر در لحظه در تعامل هستند.
برخلاف تبلیغات وب یا شبکههای اجتماعی، تبلیغات دروناپی مستقیماً در بستری قرار میگیرند که کاربر در حال تعامل فعالانه با آن است، و همین باعث میشود نرخ تعامل (engagement rate) و نرخ کلیک (CTR) در این نوع تبلیغات بالاتر باشد.
چرا هدفگیری در این فضا اهمیت دارد؟
نمایش یک تبلیغ به همه کاربران اپ، بدون در نظر گرفتن علایق، زمان استفاده، یا رفتار گذشته آنها، نهتنها بازدهی پایین دارد، بلکه ممکن است باعث آزار مخاطب شود.
در مقابل، وقتی تبلیغ با توجه به دادههای رفتاری و علاقهمندیهای واقعی کاربر انتخاب میشود، نهتنها احتمال کلیک بالا میرود، بلکه تجربه کاربری نیز حفظ میشود.
طبق گزارش منتشرشده در Think with Google درباره تجربههای شخصیسازیشده، نزدیک به ۵۹٪ از کاربران انتظار دارند برندها تجربههای شخصیشده بر اساس علایقشان ارائه دهند. این عدد نشاندهنده قدرت تاثیرگذاری دادههای رفتار کاربر در بازاریابی است.
دادههای رفتاری چیستند و چطور جمعآوری میشوند؟
انواع دادههای رفتاری در اپلیکیشنها
دادههای رفتاری (Behavioral Data) به اطلاعاتی گفته میشود که از نحوه تعامل کاربران با یک اپلیکیشن بهدست میآید. این دادهها به برندها کمک میکنند تا بفهمند کاربران چگونه از اپ استفاده میکنند، چه زمانی فعال هستند، کجا کلیک میکنند، و به چه نوع محتوایی علاقهمندند.
مهمترین انواع دادههای رفتاری در محیط اپلیکیشن عبارتاند از:
- تعداد و زمان بازدید از صفحات یا بخشها
- کلیکها و تعامل با عناصر رابط کاربری
- مدتزمان حضور در هر بخش از اپ
- رفتار درون اپلیکیشن مانند پر کردن فرم، تماشای ویدیو یا خرید
- واکنش به تبلیغات (مثل اسکرول، رد کردن یا کلیک بر روی تبلیغ)
- دادههایی مانند لوکیشن، نوع دستگاه و نسخه اپ
این دادهها معمولاً با استفاده از SDKهای تبلیغاتی یا تحلیلی مانند Firebase، Adjust و Appsflyer جمعآوری میشوند و سپس برای تحلیل الگوهای رفتاری و طراحی کمپینهای هوشمند مورد استفاده قرار میگیرند.
دادههای First‑Party و Zero‑Party در اپلیکیشنها
تبلیغات دروناپلیکیشنی بر پایهی دادههای first-party انجام میشود؛ یعنی دادههایی که مستقیماً از تعامل کاربر با اپلیکیشن جمعآوری میشوند. این نوع دادهها دقیقتر، قابلاعتمادتر و از لحاظ حریم خصوصی امنتر از دادههای third-party هستند.
همچنین، دادههایی وجود دارند که کاربر بهصورت داوطلبانه و آگاهانه ارائه میدهد؛ مثل فرمها، نظرسنجیها یا تنظیمات علاقهمندی – که به آنها zero-party data گفته میشود.
طبق مطالعهای در Single Grain که دادههای zero‑party را بررسی کرده، استفاده از مرکز علایق کاربر توانسته تا ۲۱۷٪ افزایش CTR در ایمیل مارکتینگ و ۷۶٪ کاهش نرخ لغو عضویت را منجر شود. این نشان میدهد دادهای که کاربران داوطلبانه به اشتراک میگذارند تا چه اندازه به شخصیسازی تبلیغات کمک میکنه.
ترکیب دادههای رفتاری با مدلهای روانشناختی
psychographic targeting در تبلیغات موبایلی
در کنار دادههای رفتاری که نشان میدهند کاربران چه میکنند، دادههای روانشناختی یا psychographic کمک میکنند بفهمیم چرا کاربران آن رفتار را انجام میدهند. این دادهها به ویژگیهای شخصیتی، علایق، ارزشها و سبک زندگی کاربر مربوط میشوند.
در تبلیغات موبایلی، ترکیب این دو نوع داده میتواند کمپینها را از حالت صرفاً آماری به سطحی عمیق و انسانیتر برساند. مثلاً اگر کاربری بهطور مداوم در اپلیکیشنی با محتوای آموزشی تعامل دارد و در عین حال طبق تنظیمات یا رفتار گذشتهاش به رشد فردی علاقه نشان داده، میتوان او را در دستهی کاربران «متمرکز بر پیشرفت شخصی» قرار داد.
این شیوهی هدفگیری، به برندها کمک میکند تا تبلیغاتی تولید کنند که نهتنها با رفتار، بلکه با نیاز درونی و انگیزه واقعی کاربر همراستا باشد. برای مثال، طبق تحلیل شرکت Nielsen، کمپینهایی که با روانشناسی دقیق مخاطب هماهنگ هستند، تا ۴۰٪ نرخ تبدیل بالاتری دارند.
audience graph چیست و چطور کار میکند؟
Audience graph یا گراف مخاطب، مدلی است که با اتصال دادههای مختلف رفتاری، جمعیتشناسی و روانشناختی، تصویری کاملتر و دقیقتر از هر کاربر میسازد.
این گرافها به برندها اجازه میدهند تا گروههای هدف را نه فقط بر اساس سن یا موقعیت جغرافیایی، بلکه بر اساس علایق، سبک زندگی، انگیزهها و حتی نوع تصمیمگیری دستهبندی کنند.
برای مثال، وقتی پلتفرمی مثل Alliant با خرید شرکت AnalyticsIQ اقدام به ترکیب دادههای تراکنشی و روانشناختی میکند، میتواند پروفایلی بسازد که مشخص کند یک کاربر چقدر به برند وفادار است یا چه نوع محتوایی توجه او را جلب میکند. (جزئیات گزارش در AdExchanger)
در فضای اپلیکیشن، این گرافها میتوانند بر اساس تعاملات روزانه کاربر ساخته شوند و در زمان واقعی برای نمایش تبلیغات بهینه مورد استفاده قرار گیرند
کاربرد دادههای ترکیبی در تبلیغات هوشمند دروناپلیکیشنی
مثالهای واقعی از کمپینهای شخصیسازیشده
ترکیب دادههای رفتاری و روانشناختی، در تبلیغات دروناپلیکیشنی نهتنها امکانپذیر، بلکه در حال حاضر در بسیاری از کمپینهای موفق در حال استفاده است. برندهایی که این مدل هدفگیری را بهکار گرفتهاند، توانستهاند تبلیغاتی تولید کنند که بهصورت دقیق با نیاز لحظهای و ویژگیهای شخصی کاربر هماهنگ بوده است.
برای مثال، پلتفرم تبلیغاتی Adjust در گزارشی اعلام کرده که یکی از مشتریانش با استفاده از ترکیب دادههای دروناپی و پروفایل روانشناختی کاربر، کمپینی اجرا کرد که CTR آن ۲٫۴ برابر بالاتر از کمپین مشابه بدون شخصیسازی بود.
در اپلیکیشنهایی مثل فونتو یا اپهای تولید محتوا، این دادهها میتوانند تعیین کنند که کدام تبلیغ از نظر بصری و محتوایی برای هر کاربر جذابتر است. مثلاً کاربری که علاقهمند به طراحی مینیمال و تایپوگرافی است، تبلیغ مربوط به فونتهای خاص یا ابزارهای طراحی ساده را جذابتر از بقیه میبیند.
افزایش CTR، تعامل و بازگشت سرمایه
وقتی تبلیغات با استفاده از دادههای ترکیبی هدفگیری میشوند، فقط نرخ کلیک افزایش نمییابد؛ بلکه کل تجربه کاربر با تبلیغ و برند ارتقا مییابد. بر اساس تحقیقات منتشرشده در Exploding Topics، ۸۹٪ از بازاریابان اعتقاد دارند که استفاده از شخصیسازی در کمپینها باعث بازگشت سرمایه (ROI) مثبت میشود.این آمار نشان میدهد که تبلیغات هدفمند نه فقط نتایج تحلیلی بهتر، بلکه سودآوری مالی قابلتوجهی هم دارند.
علاوه بر این، دادهها کمک میکنند تبلیغ طوری هماهنگ شود که مانند بخشی از تجربهی اپ به چشم کاربر برسد، نه یک مزاحمت ناخواسته.
ابزارها و فناوریهای مورد استفاده
نقش هوش مصنوعی و الگوریتمهای یادگیری ماشین در تبلیغات دروناپلیکیشنی
هوش مصنوعی (AI) در قلب تبلیغات دروناپلیکیشنی هدفمند قرار دارد. این فناوری با تحلیل دادههای گسترده و متغیر در زمان واقعی (real‑time)، تصمیمگیری دربارهی نمایش بهترین تبلیغ به هر کاربر را بر عهده دارد.
الگوریتمهای یادگیری ماشین (Machine Learning) میتوانند:
- الگوهای رفتاری کاربران را شناسایی کنند
- پیشبینی کنند کدام تبلیغ برای کاربر جذابتر است
- از نتایج کمپینها یاد بگیرند و عملکرد را بهینه کنند
- تبلیغات را لحظهای و براساس رفتار جدید کاربر اصلاح کنند
برای نمونه، هنگام اجرای تبلیغات همگام با AI، پلتفرمها قادرند کمپینهایی شخصیسازی شده در مقیاس بزرگ تولید کنند. بر اساس مقالهای در MarTech با عنوان “Data, AI and advertising: 2025 predictions”، یکی از روندهای سال ۲۰۲۵، رشد چشمگیر استفاده از DCO (Dynamic Creative Optimization) و مدلهای AI برای افزایش نرخ تعامل تا حدود ۲۰٪ است.
ابزارهای محبوب در بازار هدفگیری هوشمند
در تبلیغات دروناپلیکیشنی، ابزارها و پلتفرمهای زیر بیشترین کاربرد را دارند:
- Adjust – برای رهگیری رفتار کاربران، attribution و تحلیل کمپینهای دروناپ
- Appsflyer – آنالیز و بهینهسازی کمپینهای موبایلی بر پایه دادههای first-party
- LiveRamp – ساخت audience graph با منابع دادهای پیوسته و قابل اتصال به DSPها
- Alliant + AnalyticsIQ – ترکیب دادههای رفتاری، جمعیتشناسی و روانشناختی برای پروفایل دقیق کاربران
این ابزارها نه فقط داده جمعآوری میکنند، بلکه با کمک AI و الگوریتمها، تبلیغات را بهصورت کاملاً هوشمند، شخصیسازیشده و با هدف بالا نمایش میدهند.
چالشها و ملاحظات اخلاقی
حریم خصوصی و رضایت کاربر
با افزایش استفاده از دادههای رفتاری و شخصی در تبلیغات، حفظ حریم خصوصی به یک دغدغه جدی تبدیل شده است. برندها باید بهطور شفاف به کاربران اطلاع دهند که چه دادهای از آنها جمعآوری میشود و چگونه استفاده خواهد شد.
قوانینی مثل GDPR در اروپا و CCPA در آمریکا، الزام میکنند که کاربران بتوانند رضایت خود را برای جمعآوری داده بدهند یا آن را لغو کنند. استفاده از پلتفرمهای مدیریت رضایت (CMP) در اپلیکیشنها، یکی از روشهای متداول برای رعایت این قوانین است.
شفافیت و اعتمادسازی
برندهایی که صادقانه درباره نوع دادههایی که جمعآوری میکنند و هدف استفاده از آن توضیح میدهند، در بلندمدت اعتماد بیشتری از کاربران به دست میآورند.
بر اساس مقالهای در Harvard Business Review، کاربران زمانی با جمعآوری داده راحتتر کنار میآیند که آن را در ازای یک تجربه شخصیشده، مفید و منصفانه ببینند.
آینده هدفگیری تبلیغات دروناپلیکیشنی
تبلیغات دیجیتال بهسرعت در حال حرکت به سمت بازاریابی مبتنی بر زمینه (context-based) است. در این مدل، رفتار و علاقهمندیهای کاربر در لحظه نمایش تبلیغ، نقش کلیدی دارند—not فقط پروفایل کلی.
از سوی دیگر، با حذف تدریجی کوکیهای شخص ثالث، اهمیت دادههای first-party و zero-party در تبلیغات موبایلی بیشتر شده است. پلتفرمهایی که بتوانند این دادهها را بهصورت دقیق، ایمن و بلادرنگ تحلیل کنند، در رقابت آینده پیشرو خواهند بود.
از داده تا درآمد: نقشه راه تبلیغات موفق در اپلیکیشنهای موبایل
اگر تبلیغات دیجیتال را آیندهنگرانه ببینیم، واضح است که مسیر آن از میان اپلیکیشنهای موبایل، دادههای رفتاری، و هوش مصنوعی عبور میکند.
برندهایی که بتوانند از دادههای رفتاری بهصورت شفاف، هدفمند و اخلاقمحور استفاده کنند، نهتنها اثربخشی کمپینهای تبلیغاتیشان را افزایش میدهند، بلکه تجربهای بهتر برای کاربران خلق میکنند.
در اکوسیستم دیجیتال امروز، جایی برای تبلیغات کور و غیرهدفمند باقی نمانده است. هوشمندی، دقت، و شفافیت سه ضلع اصلی تبلیغات دروناپلیکیشنی موفقاند.
اگر بهدنبال اجرای یک کمپین تبلیغاتی دروناپلیکیشنی هوشمند، دقیق و مبتنی بر دادههای واقعی کاربران هستید، با Adtory در تماس باشید.
ما این مسیر را بلدیم، و با شما تا نقطه اثربخشی واقعی همراهیم.
