Медиа- и веб-показатели 2 страница

Охват равен количеству индивидуумов, видевших, по меньшей мере, одно рекламное объявление. Четыре из пяти человек в совокупности (А, Б, Г и Д) видели, как минимум, одно рекламное объявление. Следовательно, охват (#) = 4.

Средняя частота рекламного воздействия = Рекламные контакты/Охват = 22/4 = 5,5

Рис. 9.1. Диаграмма Венна, показывающая чистый охват

Когда в рекламную кампанию вовлечены множественные средства рекламы, маркетологам необходима информация о взаимном на­ложении этих средств, а также сложные математические методики для определения охвата и частоты рекламного воздействия. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, может быть использован при­мер с двумя носителями СМИ. Наложение может быть представлено графически в виде диаграммы Венна (см. рис. 9.1).

ПРИМЕР. Чтобы проиллюстрировать эффект наложения, давайте рас­смотрим два примера. Журнал Aircraft International обеспечивает 850 ООО рекламных контактов в расчете на одно рекламное объявление. Второй журнал, Commercial Flying Monthly, обеспечивает 1 ООО ООО контактов на одно объявление.

Пример 1. Деятели рынка, которые размещают рекламные объявления в обоих журналах, не должны рассчитывать на то, чтобы охватить 1,85 миллиона читателей. Предположим, что 10% читателей журнала Aircraft International читают также и журнал Commercial Flying Monthly. Исходя из этого, чистый охват будет таким: (850 ООО х.9) + 1 ООО ООО = 1 765 ООО однозначно определенных читателей. Из них 85 ООО человек (10% читате­лей журнала Aircraft International) получили два рекламных воздействия. Оставшиеся 90% читателей журнала Aircraft International имели только один рекламный контакт. Наложение двух разных типов СМИ называется внешним наложением.

Пример 2. Для повышения частоты рекламного воздействия маркетологи часто используют многократные публикации в одном и том же средстве распространения рекламы (например, в июльском и августовском выпусках одного и того же журнала). Даже если расчетная численность аудитории одинакова в течение двух месяцев, каждый месяц этот журнал будут читать не одни и те же люди. Для иллюстрации этого примера предположим, что участники рынка разместили публикации в двух разных выпусках журна­ла Aircraft International, и что только 70% читателей июльского выпуска также прочитало и августовский выпуск. Исходя из этого, чистый охват не будет равен 850 тысячам человек (тираж каждого выпуска журнала Aircraft International), поскольку эти две публикации смотрели не одни и те же группы читателей. Таким образом, чистый охват не будет равен 2 х 850 ООО или 1,7 миллиона, так как означенные публикации смотрели не абсолютно разные группы. Чистый охват будет скорее таким: 850 ООО + (850 000 х 30%) = 1 105 000.

Причина. 30% читателей августовского выпуска не читало июльский вы­пуск, и не имело возможности видеть июльскую публикацию данного ре­кламного объявления. Эти читатели — и только эти читатели - представляют собой приращенное число тех, кто просмотрел рекламное объявление в августе, и поэтому они должны быть добавлены к цифре чистого охвата. Оставшиеся 70% августовских читателей были подвергнуты рекламному воздействию дважды. Их общее количество представляет собой внутрен­нее наложение или дублирование.

Источники данных, сложности и предостережения

Хотя мы акцентировали ваше внимание на важности охвата и частоте рекламного воздействия, обычно легче всего установить показатель рекламных контактов. Эти контакты можно собрать в единое целое на базе исходных данных, полученных из средств распространения массовой информации, вовлеченных в рекламную кампанию. Чтобы определить чистый охват и частоту рекламного воздействия, мар­кетологам необходимо знать или установить наложение целевых аудиторий разных СМИ, или одного и того же средства массовой информации, но в разное время. Большинство маркетологов не спо­собно точно определить охват или частоту рекламного воздействия, не имея доступа к частным базам данных и алгоритмам. Такие услу­ги обычно предоставляют рекламные агентства с полным циклом услуг и компании по закупкам средств рекламы.

Основной задачей является определение наложения. Хотя на­ложение можно определить путем опроса потребителей, это слож­но сделать с высокой степенью точности. Иногда достаточными могут быть предварительные оценки, базирующиеся на мнениях менеджеров.

Частотные функции ответных реакций

Частотные функции ответных реакций помогают маркетологам моделировать эффективность множественных воздействий рекла­мы. Мы обсудим три типичных допущения в отношении того, как люди реагируют на рекламу: линейная реакция, реакция по кривой обучения и пороговая реакция.

В модели линейной реакции предполагается, что на каждое реклам­ное воздействие люди реагируют одинаково. Модель реакции по кривой обучения предполагает, что сначала люди слабо реагируют на рекламу, а затем, в течение некоторого времени, откликаются активнее, пока не будет достигнута точка насыщения, после чего реакция на рекламное сообщение идет на убыль. В модели поро­говой реакции предполагается, что люди пассивно реагируют на рекламу до тех пор, пока не будет достигнут некий критический порог, В этой точке их реакция мгновенно достигает максимума. Частотные функции ответных реакций не являются показателями, которые следует рассматривать в техническом смысле. Однако, понимание того, как люди реагируют на частоту, с которой они подвергаются воздействию рекламы, является важнейшей частью медиапланирования. Модели реакции напрямую определяют рас­четы эффективной частоты рекламного воздействия и эффектив­ного охвата - показатели, описанные в разделе 9.5.

Цель: установить допущения в отношении влияния частоты рекламного воздействия

Допустим, что для рекламной кампании компания разработала об­ращение, а ее менеджеры уверены в том, что они выбрали нужное средство распространения рекламы. Сейчас они должны решить: Сколько раз они должны размещать это рекламное сообщение? Ком­пания хочет купить достаточно места для размещения рекламы с тем, чтобы гарантировать эффективность передачи данного рекламного обращения. Но, в то же время, они хотят не тратить лишние деньги на формирование ненужных рекламных контактов.

Чтобы принять решение, маркетолог должен сделать допущение в отношении частоты рекламного воздействия. Основное сообра­жение здесь должно быть таким: какова предполагаемая ценность повторения рекламного объявления? Продумать это нам помогут частотные функции ответных реакций.

Частотная функция ответных реакций. Предполагаемое соотношение между результатами рекламного воздей­ствия (обычно в штучном или денежном выражении) и его частотой.

Существует ряд возможных моделей построения кривых ответных реакций, которые могут использоваться в медиапланах. Их выбор для конкретной кампании будет зависеть от рекламируемого продук­та, используемого средства массовой информации и субъективного мнения участника рынка. Три наиболее широко распространенные модели описаны ниже.

Линейная реакция. При использовании функции линейной реакции основное допущение заключается в том, что каж­дое рекламное воздействие имеет одинаковую ценность, вне зависимости от того, сколько ему предшествовало других контактов с этим же рекламным объявлением.

Реакция по кривой обучения. Модель кривой обучения или S-образной кривой основывается на допущении о том, что реакция потребителей на рекламу следует принципу прогрессии: Целевая аудитория не реагирует на рекламное сообщение в течение первых нескольких показов. При по­вторении оно все глубже проникает в сознание аудитории и становится более эффективным по мере его восприятия людьми. В конце концов, однако, эффективность означен­ного рекламного сообщения падает, а доходы сокращают­ся. Маркетологи считают, что на этом этапе те люди, которые хотели получить определенную информацию, уже получили ее, и на них не может быть оказано какое-либо дополнительное влияние; другие же просто ей не интере­суется.

Пороговая реакция. При использовании этой модели глав­ное допущение заключается в том, что реклама не оказы­вает никакого влияния до тех пор, пока ее воздействие не достигнет определенного уровня. В этой точке рекламное обращение становиться максимально эффективным. За этим порогом дальнейшее рекламирование становится из­лишним, и затраты на него будут напрасными.

Эти три метода являются общепринятыми для оценки частоты ре­кламного воздействия. Может использоваться любая функция, ко­торая точно характеризует эффект рекламной кампании. Как пра­
вило, однако, к каждой конкретной ситуации применима только одна функция.

Конструкция

Частотные функции ответных реакций особенно полезны, если они могут использоваться для количественного определения влияния дополнительных показов рекламы. Чтобы проиллюстрировать по­строение трех кривых, описанных в этом разделе, мы перевели в табличную форму несколько примеров.

В табл. 9.2 и 9.3 показана предполагаемая возрастающая эффек­тивность каждого рекламного контакта при проведении определен­ной рекламной кампании. Предположим, что реклама достигает максимальной эффективности (100%) при восьми контактах. Про­анализировав эту эффективность в контексте различных функций ответной реакции, мы можем определить, когда и как быстро это произойдет.

В соответствии с моделью линейной реакции каждое реклам­ное воздействие до достижения точки насыщения формирует одну восьмую или 12,5% общей эффективности.

Модель кривой обучения более сложная. На этой кривой возрас­тающая эффективность каждого рекламного контакта увеличивается до четвертого контакта, а затем идет на убыль.

В соответствии с моделью пороговой реакции никакого эффекта не наблюдается до четвертого контакте. В этой точке, однако, воз­действие рекламы реализуется сразу на 100%. После этого порога дополнительное рекламирование не принесет никакой пользы. Все последующие рекламные контакты будут бесполезными.

Возрастание эффективности этих рекламных контактов по на­растающей показано в табл. 9.3. Из нее видно, что максимальная эффективность достигается тогда, когда ответная реакция на рекла­му доходит до 100%.

Частота рекламных Линейная модель контактов	Кривая обучения или S-образная кри­вая	Пороговая вели­чина
	0,125	0,05
	0,125	0,1
	0,125	0,2
	0,125	0,25
	0,125	0,2
	0,125	0,1
	0,125	0,05
	0,125	0,05
Таблица 9.3.	Допущения: возрастание эффективности рекламы по нарастающей
Частота рекламных Линейная модель контактов	Кривая обучения или S-образная кри­вая	Пороговая вели­чина
	12,5%	5%	0%
	25,0%	15%	0%
	37,5%	35%	0%
	50,0%	60%	100%
	62,5%	80%	100%
	75,0%	90%	100%
	87,5%	95%	100%
	100,0%	100%	100%

Мы можем построить кривую зависимости возрастания эффектив­ности от частоты рекламного воздействия для каждой модели (см. рис. 9.2). Линейная функция представлена простой прямой линией. Эффективность по пороговой модели круто идет вверх, пока при четырех контактах не достигает 100%. При использовании кривой обучения возрастающая эффективность вычерчивает S-образную кривую.

Частотная функция ответной реакции; линейная. В соот­ветствии с этой функцией возрастающий эффект рекламы (до точки насыщения) может рассматриваться как произ­ведение частоты рекламных контактов и эффективности в расчете на каждый контакт.

Частотная функция ответной реакции; Линейная (I) = Частота рекламного воздействия (#) х Эффективность в расчете на каждый рекламный контакт (I)

Частотная функция ответной реакции; кривая обучения.

Функция кривой обучения может быть вычерчена в виде не­линейной кривой. Ее форма зависит от условий конкретной рекламной кампании, включая выбор средств рекламы, це­левой аудитории и частоты рекламных контактов.

Частотная функция ответной реакции; пороговая. Поро­говая функция может быть представлена в виде условного логического выралсения, а именно:

Частотная функция ответной реакции; Пороговая величина (I) = «Если» (Частота рекламного воздействия (#) > Порог (#), 1, 0).

Определим это иначе. Если при использовании функции пороговой реакции частота рекламного воздействия превышает или равна по­роговому уровню эффективности, то рекламная кампания эффек­тивна на 100%. Если частота рекламного воздействия не доходит до порогового значения, то эффект будет нулевым.

Концепции эффективности рекламы

Частота рекламных контактов

Линейная кривая Кривая обучения или S-образная кривая Пороговая величина

Рис. 9.2. Пример возрастающей эффективности рекламы

Источники данных, сложности и предостережения

Частотную функцию ответной реакции можно рассматривать как си­стему допущений, принятых маркетологами при планировании эф-

-и

Глава 9. Медиа- и веб-показатели 363

фективности рекламной кампании. Для обоснования таких допуще­ний наиболее полезную информацию маркетолог может получить, проанализировав эффективность прошлых рекламных кампаний. Однако функции, подтвержденные прошлыми данными, будут точ­ны, если существенно не изменились соответствующие обстоятель­ства (такие как СМИ, творческая обстановка, цена и продукт).

Если сравнивать три модели, описанные в данном разделе, то функция линейной реакции имеет преимущество: она основыва­ется на простом допущении. Однако такая модель представляется нереалистичной, поскольку трудно себе представить, чтобы каж­дый рекламный контакт в ходе кампании обладал бы одинаковой эффективностью.

Кривая обучения привлекает своей интуитивностью. Кажется, что она лучше улавливает все жизненные сложности в сравнении с линейной моделью. В соответствии с этой моделью возникают проблемы с определением и прогнозированием эффективности рекламы. Возникает три вопроса. В какой точке кривая начинает расти линейно? Какова крутизна кривой? Когда начинается спад? Маркетологи могут получить предварительные данные, проведя зна­чительное количество исследований. Однако если этого не сделать, всегда будут возникать опасения, что функция обучающей кривой обеспечивает только мнимую точность.

Проблема реализации функции пороговой реакции всегда враща­ется вокруг предварительной оценки компании в отношении того, где лежит порог. Отсюда вытекает необходимость решения важной дилеммы. Если оценка компании будет осторожной, устанавливая порог на слишком высоком уровне, то ей придется платить за не­эффективные и ненужные рекламные контакты. Если же компа­ния установит слишком низкий порог, веДика вероятность купить недостаточно средств распространения рекламы, и ее кампания не достигнет желаемых результатов. При реализации какой-либо модели маркетологи могут выяснить, что на практике между по­роговой моделью и более сложной кривой обучения не существует принципиальной разницы.

Соотнесенные показатели и понятия

«Работа на расширение». Требуемая частота рекламно­го воздействия до того, как данное рекламное обращение или кампания достигнет минимального уровня эффектив­ности. «Работа на сужение». Частота рекламного воздействия, при которой данное рекламное обращение начинает терять эффективность и даже давать отрицательный эффект.

Эффективный охват и эффективная частота рекламного воздействия

Понятие эффективной частоты рекламного воздействие основыва­ется на том допущении, что для того, чтобы реклама или рекламная кампания достигла ощутимого эффекта, она должна произвести определенное количество воздействий на индивидуума в течение заданного промежутка времени.

Эффективный охват определяется как количество людей (или процентная доля рекламной аудитории), получающих рекламное обращение с частотой, равной эффективной частоте рекламно­го воздействия или превышающей оную. То есть эффективный охват - это совокупность, получающая «минимальное» эффектив­ное воздействие рекламы или рекламной кампании.

Цель: определить, до какой степени охватываются рекламные аудитории с достаточной частотой рекламного воздействия

Многие маркетологи считают, что их рекламные обращения тре­буют повторения, чтобы они «дошли» до адресата. Таким образом, рекламодатели, как родители или политики, часто повторяются. Но необходимо проводить мониторинг эффективности таких повторов. С этой целью маркетологи ввели понятия эффективной частоты ре­кламного воздействия и эффективного охвата. Основное допущение в отношении данных понятий заключается в следующем: несколько первых контактов людей с рекламным обращением дают незначи­тельный эффект. Только после множественных рекламных воздей­ствий рекламное обращение начинает влиять на аудиторию.

Учитывая это положение, при планировании и проведении ре­кламной кампании рекламодатель должен определить целесообраз­ное количество повторений рекламного сообщения. Это число и будет эффективной частотой рекламного воздействия. В принципе, это то же самое, что и пороговая частота функции пороговой ре­акции, описанная в разделе 9.4. Эффективная частота рекламного воздействия кампании будет зависеть от многих факторов, включая состояние рынка, привлекаемые средства массовой информации, тип рекламного объявления и кампании. Однако в качестве эмпи­рического метода на удивление часто используется оценка трех ре­кламных контактов в расчете на каждый цикл покупки.

Эффективная частота рекламного воздействия. Сколь­ко раз определенное рекламное объявление должно быть представлено конкретному человеку в течение заданного отрезка времени, чтобы вызвать желаемую ответную ре­акцию.

Эффективный охват. Количество людей или процентная доля рекламной аудитории, получающая рекламное обраще­ние с частотой, равной эффективной частоте рекламного воздействия или превышающей таковую.

Конструкция

Эффективный охват может выражаться как количество людей, кото­рые видели конкретное рекламное объявление, или как процентная доля совокупности, подвергнутая воздействию означенного реклам­ного объявления с частотой, превышающей эффективную частоту рекламного воздействия или равной таковой.

Эффективный охват (#,%) = Лица, подвергнутые рекламному воздействию с частотой, равной или превышающей эффектив­ную частоту

ПРИМЕР. Предполагалось, что для того, чтобы рекламное объявление в Интернете дошло до сознания потребителей, его необходимо было про­смотреть три раза. Распределение данных по совокупностям представле­но в табл. 9.4.

Таблица 9.4. Количество просмотров рекламного объявления

Количество просмотров	Совокупность
	140 000
	102 000
	64 00
	23 000
4 и более	11 000
Всего	340 000

Поскольку эффективная частота рекламного воздействия равна трем, эф­фективно охваченными считаются только те, кто посмотрел это рекламное

объявление три и более раза. Эффективный охват, таким образом, составил 23 000+ 11 ООО = 34 ООО.

В процентном соотношении эффективный охват данного рекламного объ­явления составляет 34 000/340 000 = 10% совокупности.

Источники данных, сложности и предостережения

Интернет оказывает существенную помощь в сборе данных в этой сфере. Хотя даже интернет-кампании не могут обеспечить абсо­лютной точности в отношении количества рекламных сообщений, предоставленных каждому потребителю, данные по этому вопросу, собранные в ходе веб-кампаний, намного превосходят те, которые имеются в большинстве других средств массовой информации.

Там, где данные не могут отслеживаться с помощью электронных средств, сложно узнать, сколько раз какой-либо потребитель имел возможность увидеть рекламное объявление. В данных обстоятель­ствах маркетологи составляют предварительные оценки, исходя из известных привычек целевой аудитории и общедоступных ресурсов, таких как телевизионные рейтинги.

Хотя пробные рынки и эксперименты с одновременной переда­чей разных программ по частям сети могут пролить свет на эффек­тивность частоты рекламного воздействия, маркетологам часто не хватает исчерпывающих, надежных данных по этому вопросу. В таких случаях они должны выдвигать предположения - и отстаи­вать их - о частоте рекламного воздействия, необходимой для эф­фективной рекламной кампании. Даже там, где имеются достовер­ные данные за прошлые периоды, медиапланирование не должно опираться исключительно на результаты прошлых кампаний, по­скольку все они разные.

Маркетологи должны также иметь в виду, что эффективная ча­стота рекламного воздействия определяет в количественной фор­ме усредненную ответную реакцию потребителей на рекламу. На практике некоторым потребителям требуется больше информации и рекламных контактов, чем другим.

Доля рекламного воздействия

Доля рекламного воздействия определяет в количественной форме «присутствие» рекламы, которую использует конкретный продукт или бренд. Она рассчитывается путем деления объема рекламы бренда на общее количество/процентную долю рекламы на рынке, и выражается в процентах.

Доля рекламного вездей- = Реклама бренда ($, #)

ствия (%) Общий объем рекламы на рынке ($, #)

В контексте доли рекламного воздействия существует, по меньшей мере, два способа измерения «рекламы»: в денежном выраже­нии; или в штучном исчислении - через рекламные контакты или пункты валового рейтингового коэффициента (GRP% С помощью любого из этих показателей доля рекламного воздействия может дать предварительную оценку рекламы компании в сравнении с рекламой ее конкурентов.

Цель: определить сравнительный уровень рекламы конкретного продукта или бренда

Рекламодатели хотят знать, пробивается ли их реклама сквозь «шум» коммерческой среды. В этом контексте доля рекламного воздействия представляет собой один из показателей силы рекламы бренда по отношению ко всему рынку.

Существует, как минимум, два способа определения доли ре­кламного воздействия. Классический подход заключается в том, чтобы поделить расходы на рекламу бренда на общие рекламные расходы на рынке.

В альтернативном варианте доля рекламного воздействия бренда может рассчитываться, исходя из его доли GRP, рекламных контак­тов, эффективного охвата или других схожих показателей (более подробно об основных показателях рекламы смотрите в предыду­щих разделах данной главы).

Конструкция

Доля рекламного воздействия. Процентная доля рекламы конкретного продукта или бренда на данном рынке.

Источники данных, сложности и предостережения

При расчете доли рекламного воздействия главная задача маркето­лога заключается в определении границ рынка. Необходимо обе­спечить, чтобы они были осмысленными для расчетной аудитории потребителей. Если, например, компания ставит перед собой цель повлиять на продвинутых пользователей Интернета, то было бы неуместно определять присутствие рекламы, исходя исключитель­но из данных печатных средств массовой информации. Доля ре­кламного воздействия может рассчитываться на уровне компании, но также широко распространены и расчеты на уровне бренда или продукта.

При выполнении таких расчетов компания должна быть в состо­янии легко определить общую сумму своих расходов на рекламу. Однако определение расходов на рекламу для рынка в целом может быть связано с большими сложностями. Абсолютная точность, веро­ятно, недостижима. Важно, однако, чтобы маркетологи учитывали основных игроков на рынке. На рекламные расходы конкурентов могут пролить свет внешние источники данных, так как ежегодные отчеты компаний и вырезки из периодической печати. Полезные данные могут также предоставить некоторые службы, такие как ве­дущие ассоциации общенациональных рекламодателей (LNA). Эти службы продают оценочные показатели по закупкам конкурентами мест и времени в СМИ. Однако, как правило, они не предоставляют отчеты с фактическими выплатами средствам массовой информа­ции. Вместо этого расходы оцениваются, исходя из закупленного места и времени, а также опубликованных тарифных карточек с перечислением цен размещения рекламы. Используя эти оценоч­ные показатели, маркетологи должны иметь в виду, что в тарифных карточках редко указываются скидки, которые практикуются при покупке СМИ. Без учета этих скидок публикуемые оценочные по­казатели расходов на СМИ могут быть завышенными. Маркетоло­гам рекомендуется уменьшать их на величину дисконтной ставки, которой они сами пользуются при размещении рекламы.

Последнее предостережение. Некоторые маркетологи могли бы предположить, что цена размещения рекламы равна стоимости этой рекламы. Это не обязательно так. Имея это в виду, может быть целе­сообразным прибавить к расчету доли рекламного воздействия в де­нежном выражении расчет, основанный на рекламных контактах.

Рекламные контакты, просмотры

страницы и хиты

Как было указано я разделе 9.1, радшмиые контакты представлю- рот собой количестьи возможностей, которое были предиставлены г.юдям для про-могра рекламного обращения. Лучшие из имею­щихся показателей для выведения этой цифры используют ровые технологии в попытках определить, было ли в действительности просмотрено данное рекламное объявле ние Но все они несовер­шенны Многие зафиксированные рекламные контакты ш са.лом деле не воспринимаются расчетной а^дит >рией. Следовательно, некоторые маркетологи относятся к этому показателю как к веро ятности просмотра (OTS).

Применяя это понятие к рекламе и публикациям в Интернете, про­смотры страницы представляют гобой количеств j весоятшхтей просыс ipa данной вео -страницы Каждая веб-страница состоит из множества отдельных объектов и файл ов, которые могут содержать тексты, рисунки, аудио- и видеош [формацию* Общее количество этих файлов, запрашиваемых в течение заданного отрезка време­ни, является количеством хитов веб-cam а или веб -страшй уы Qo- сксльку страницы, состоящие из множес - ва небольших файлов, порожд йот многочисленные хиты в расчгте ну каждый просмотр с1 границы, необходимо проявлять осторожность, ч-юбы большое число хитов не производило на вас излишнее впечатление.

Цель: оценить трафик и активность посещения веб-сайта

Чтобы определить в количественной форме трафик веб-сайта, мар­кетологи отслеживают просмотры страницы - сколько раз посеща­лась страница на данном веб-сайте.

На заре электронной коммерции менеджеры обращали внимание на количество хитов веб-сайта. Хиты определяют количество за­прошенных файлов. Поскольку веб-страницы состоят из множества текстовых, графических и мультимедийных файлов, хиты являются функцией не только просмотров страницы, но также и методов, с помощью которых веб-дизайнеры их составляли.

Так как интернет-маркетинг все больше усложняется, разра­батываются все новые улучшенные показатели веб-активности и трафика. В настоящее время широкое распространение получило использование просмотров страницы в качестве показателя трафи­ка посещений веб-узлов. Цель просмотра страницы заключается в том, чтобы определить, сколько раз страница была показана поль­зователю. Таким образом, этот показатель должен измеряться как можно ближе к конечному пользователю. Лучшие из имеющихся технологий подсчитывают пиксели, возвращаемые в сервер, под­тверждая, таким образом, тот факт что данная страница отобра­жалась правильно. Эта методика подсчета пикселей2 дает в итоге цифры, которые ближе к конечному пользователю, чем это было бы при табулировании запросов к серверу или страниц, посылаемых с сервера в ответ на запрос. Грамотное вычисление может смягчить проблему завышенных чисел благодаря серверам, которые не дей­ствуют по запросам, файлам, которые отказываются работать на машинах пользователей, или пользователям, которые ограничивают обслуживание рекламных объявлений.

Хиты. Подсчитанное количество файлов, открытых по­сетителями веб-узла. Поскольку веб-страницы часто со­держат множество файлов, хиты являются функцией не только посещенных страниц, но также и количества фай­лов на каждой странице.

Просмотры страницы. Сколько раз конкретная страница была показана пользователям. Эта величина должна фикси­роваться как можно позже в процессе доставки страницы с тем, чтобы как можно больше приблизиться к показате­лю вероятности ее просмотра пользователем. Страница может состоять из множества файлов.

В интересах маркетинга необходимо сделать дополнительное раз­граничение в отношении того, сколько раз рекламное объявления было просмотрено однозначно определенными посетителями. На­пример, два человека, зашедших на веб-страницу из двух разных стран, могли бы открыть ее каждый на своем языке и увидеть разные рекламные объявления. Примером причины изменения рекламно­го объявления для разных посетителей может служить встроенная привязка к баннерной рекламе. Отдавая себе отчет в вероятности таких отклонений, рекламодатели желают знать, сколько раз их конкретное рекламное объявление было показано посетителям, а не количество просмотров страницы веб-сайта.