tgmarketing
Досчитаю и выложу прикидку по рекламной монетизации Телеграм, пока, очень навскидку, получается так.
Телеграм рапортовал о 350 млрд. просмотров постов в каналах в месяц.
Средний CPM (цена за 1000 просмотров) таргета в Фейсбук (можно считать индустриальным стандартом) ~$1.1 с разбросом от 40 центов в Колумбии до 3 долларов в Великобритании.
Если бы завтра Телеграм заменил все посты в каналах на рекламу, это дало бы в среднем 385 млн. долларов в месяц.
В реальности, структура просмотров в Телеграм смещена в сторону тех стран, где есть экосистема каналов. Индия, Россия, Иран, Индонезия. Я посмотрю на актуальные числа, но скорее всего с поправкой на региональные коэффициенты у Телеграм CPM надо считать примерно равным $0,7
То есть, 245 млн. долларов при замене всех постов на рекламу.
Конечно же, менять все никто не будет. Поначалу соотношение рекламы контенту вряд-ли будет более, чем 1/10. Пугать всех резкими движениями - вряд-ли станут.
В итоге получаем $24,5 млн. в месяц gross при условии 100% заполнения рекламного инвентаря, чего тоже, скорее всего, не будет. И это мы не учитываем дисконты и пакетные условия для реселлеров, которые на старте, скорее всего, будут.
Более точно распишу позже.
В продолжении темы.
350 млрд. просмотров в 42 млн. активных каналах. Много это или мало в разрезе рекламной монетизации?
Тут нужно углубиться в подсчеты.
Если посмотреть на
tgstat.ru, крупнейший по просмотрам канал в русском сегменте, Двач, в месяц имеет 323 млн. просмотров.
То есть, занимает 1/1000 от всех просмотров в Телеграм.
Начиная примерно с 15-го места разрыв между лидерами уменьшается до более-менее предсказуемого значения. Номер 15 имеет 69 млн. просмотров, канал на 100-м месте - 23 млн. просмотров, а весь Топ-100 российских
публичных каналов в совокупности сгенерировал в январе ~5 млрд. просмотров, то есть примерно 1,5% от всех просмотров в ТГ или в среднем по 50 млн. просмотров в месяц на каждого.
Как вы понимаете, экстраполировать эти данные на все 42 млн. каналов нельзя, иначе у нас бы было не 350 миллиардов, а примерно 2 квадриллиона 😁
Дело в том, что распределение внимания - это нисходящая кривая. В зрелых системах вообще чаще всего действует
закон Парето, или "Правило 80/20" , причем часто еще и рекурсивное: то есть, в случае с каналами 80% просмотров приходится на 20% площадок, из которых также 80% сконцентрировано на 20% этой выборки. Число итераций этой рекурсии может различаться в зависимости от кучи факторов, которые тяжело определить заранее. Применительно к вниманию (а каналы это медиа, то есть используемый ими ресурс - это наше внимание) - чем кластеризованнее система и независимее друг от друга кластеры, тем хуже выполняется правило. Поясню, что это значит. Если бы аудитория Телеграм говорила на одном языке и в поиске видела бы все каналы вообще, то итераций 80/20 было бы на 42 млн. каналов около 8 (то есть берем 80/20 8 раз и считаем это соотношение 8 раз, восьмое даст нам 39 млн. каналов). Если бы мы экстраполировали данные по топ-100 каналов на 39 млн, каждый шаг выполняя расчет 80/20, то искомое число каналов имело бы ~30 млрд. просмотров в месяц.
Телеграм же утверждает, что их в 10 раз больше. Либо что-то не так с применяемым правилом, либо же дело в сильной кластеризации.
Теперь лирическое отступление по поводу того, при чем тут кластеризация и какая между ней и законом Парето связь.
Дело в том, что закон Парето соблюдается почти в любой экономике. А мы имеем дело с экономикой внимания. И в экономике (любой!) действует так называемый "эффект Матфея", или эффект неравномерного распределения преимуществ. Более подробно
писал тут. Применительно к медиа-площадкам он выглядит так, что популярные площадки становятся еще популярнее за счет нахождения наверху поисков, рейтингов и, в конце концов, моды, где их видно/слышно большему числу людей, из-за чего они становятся еще более популярны кратно быстрее, чем те, кто находится ниже/вне фокуса внимания.
Так вот, чем более кластеризовано медиа-поле (или интернет, или что угодно), тем менее выражен эффект неравномерного распределения. Грубо говоря, число кластеров, где внимание распределяется неравномерно, увеличивается, и глобальный разрыв между "бедными и богатыми" уменьшается до разницы между первым и последним элементом внутри кластера, а не во всей системе в целом. Вдобавок, тем меньше итераций имеет закон Парето. Он все равно выполняется для "верхушки" (я, если честно, не встречал социальных сервисов, где не работала хотя бы 1 итерация, то есть первые 20% блогов/авторов/инфлюэнсеров не имели 80% всего внимания/просмотров/лайков/etc), но вот дальше может быть тот самый длинный хвост. Что достаточно очевидно - если у вас есть выбор между 10 каналами, последний получит хоть какое-то внимание, а если у вас их 5 млн, до последнего в списке вы не дойдете ни-ко-гда (да даже до сотого бы добраться),
Шо, как говорится, делать? В нашем случае помогут две вещи
1. Знание общих цифр по просмотрам и числу каналов в русскоязычном кластере.
2. Корректировка соотношения 80/20 в сторону уменьшения первого и увеличения второго числа - так как мы предполагаем, что кластеризация внутри всех русскоязычных каналов так же ярко выражена и неравномерность распределения внимания ниже.