Zi\Ai\Sr\ ENI ČUNEK
MERJENJE SPLETNEGA OGLAŠEVANJA IN AKTIVNOSTI UPORABNIKOV INTERNETA
Pov2etek. V članku obravnavamo in primerjamo najpogo-sle/e uporabljene metode merjenja aktivnosti uporabnikov Interneta, pri čemer se posebej osredotočamo na merjenja povezana s spletnim oglaševanjem. Obravnavamo merjenja, ki temeljijo na zapisih na spletnih in oglasnih strežnikih (web-server in ad-server centric) ter merjenja, ki temeljijo na preučevanju uporabnikov Interneta (user<entric). Opozorimo na temeljne prednosti in slabosti ivake med njimi, pri čemer razpravo umeščamo v širši kontekst metod za zbiranje podatkov.
Ključni pojmi: Internet, obiskanost, merjenje, oglaševanje, log analiza, ankete
Uvod
Z razmahom svetovnega spleta (storitve www) je postala obiskanost posameznih spletnih središč pomemben indikator priljubljenosti in tudi relevantnosti jxisame-znih spletnih vsebin. Z razvojem spletnega oglaševanja so se pojavile potrebe po natančnejšemu merjenju in spremljanju aktivnosti uporabnikov interaktivnega medija, predvsem zaratli medijskega načrtovanja in evaluacije učinkov oglašev-al-.skih akcij (Return on Investement).
Oglaševalec, ki se odloča o tem, na kateri spletni predstavitvi bo oglaševal, želi predvsem vedeti:
-	koliko ljudi bo videlo njegov spletni oglas (koliko ljudi obišče spletno stran na kateri se nahaja njegov oglas)
-	kakšne so socio-demografske lastnosti obiskovalcev (ali obiskov alci medija predstavljajo ciljno občinstvo za oglaševani produkt, storitev...)
Meil oglaševalsko ;ikcijo in po njej pa:
-	koliko ljudi je, ne le videlo, temveč tudi stopilo v interakcijo s .spletnim oglasom (kliknilo nanj) in na podlagi tega morda izvedlo tudi nakup na ciljni strani oglaševanja, navadno oglaševalčevi spletni predstavitvi.
Obenem je postala obiskanost .spletnih predstavitev pomembna tudi za lastnike spletnih predstavitev - ponudnike oglaše\anja, saj je njihov zaslužek neposredno odvisen od števila vpogledov v spletne ogla-se (iiVali klikov nanje)% ki jih uspejo zagotoviti oglaševalcu.
' l.iikn KuRorSel!. itifitomlmiil .ffKiohff
- (ktrisno tal nuMa zaniCiiiuiidiiJd oitltisiiegfi [iriKiloni. Ttviuilmi no tiileriielii l>rei kuttijvjo hibridni l^fiCilnl mitileli. ki .»> kumlmmdjii lurifimnja .HefUa r/irigletlor in Merila mikii/Mir na ciljni strani rijtlaferalcii. ttar v firakii imrneni. tla je onlti.<einliei' zashtiek elehma ixlrl.<en ittl ilerila r/Kigledor. kijih it.<l>e zagfiloviii unlaievalcn. ilelonin [la «/ nakii/Hir. ki so liosleitica kUkov na .y>lelne onla.Kf.
Zalo, cia bi zagotovili vse za oglaševalca poineinl^ne informacije, so se v praksi izoblikovali številni ,ser\'isi (podjetja in druge organizacije), ki bodisi merijo število posameznih dogodkov na spletnih predstavitvah bodisi zagotavljajo točnost in poštenost tovrstnih meritev. Spet druge raziskave pa se ukvarjajo predvsem s preučevanjem načinov uporabe Interneia (vedenjem u|X)rabnikov), kar v okviru navedenih potreb prinaša informacija o socio-demografskih profilih uporabnikov določenih spletnih predstavitev.
CASK^ ((Computer As.sistcd Survey Information (Collection)
V pričujočem tekstu bomo predstavili tri različne mer.ske metodologije na katerih temeljijo tovrstne razi.skave, ki jih bomo še prej innestili v širši kontekst računalniško podprtih metod za zbiranje podatkov CASIC. Skupna lastnost teh metod je združevanje faz v postopku pridobivanja informacij, ki ga shematsko predstavljamo spodaj.
suka 1: Veriga priclol)iraiiJa iiiforniacij
Zbiranje	Upravljanje s	Interpretacija	Modeli	Si.stemi za
podatkov	podatki	podatkov, informacije		podporo odločanju
Vir: /ilatlljerg. Glazer and Little: The information value chain" v: Baker, 1998
Zgoraj predstavljeni model popisuje proces transformiranja surovih podatkov v informacije, ki se uporabljajo za podporo odločanju. Pr\ a faz;i je zbiranje podatkov, vse kasnejše pa procesirajo zbrane |x>datke in ust\arjajo dodano vrednost. Druga faza (upravljanje s podatki) zajema preoblikovanje podatkos- v oblike, ki .so ustrezne za nadaljnje korake. Naslednja faza prevaja surove |X)daike v informacije, četrta faza predstavlja statistično modeliranje informacij, ki jih v petem koraku s pomočjo sistemov za podporo odločanju prevajamo v uporabne informacije.
CASIC metode s pomočjo tehnologije praviloma združujejo zgoraj navedene diskretne faze v proces z manjšim številom korakov. Na primer CATI (computer a.s-sisted telephone interviewing) združuje [XJStopke anktetiranja, editiranja in vnosa |XJclatko\' v računalniške baze v enoten postopek anketiranja.
Preden se poglobimo v metodologije raziskovanja uporabnikov elektronskega medija (Interneta), si na kratko oglejmo zgodovino razvoja CASIC metoti in temeljne izboljšave, ki jih je tehnologija vnesla v metode raziskovanja.
CAll (computer assisted telephone interviewing) Temeljna (prva) CASIC metoda je CATi, ki je prva aplikacija z neposredno uporabo računalniške tehnologije v procesu zbiranja podatkov. CATI metoda ni prinesla le avtomatizacije nekaterih do tedaj manualnih procesov, temveč jih je tudi neraz-družljivo povezala. Nastale so številne programsko podprte oblike vprašalnikov,
metode za šolanje in nadzorovanje anketarjev, računalniška tehnologija pa je korenito .spremenila tudi sam način anketiranja.
C.\P1 (computer a.s,sisted personal interviewing) Z razvojem mikroprocesorjev je |X)stala možna izdelava manj.ših. zmogljivej.ših in ne predragih računalnikov. V sredini in konec 80. let .se je v ZDA naglo vzpela industrija osebnih računalnikov (PC-jev), ki je imela za posledico tudi nagel razvoj program.ske opreme. .S kasnej.šim razvojem računalniških mrež in koncepta odje-malec-.strežnik, kot tudi novih programskih tehnik (objektno programiranje), so .se vzpostavili |X)goji za razvoj ustrezne programske in strojne opreme, ki je omogočala vzpostavitev CAPI metode. Respondenta ni bilo več (XJtrebno (prek telefona) privesti k računalniku, temveč so lahko anketarji nesli računalnik k responden-tu. Z uvedbo CAPI metode se je tako spremenilo zlasti neposredno (face-lo-face) anketiranje.
Vzpon ČASI metod (computer assisted self-interviewing) Medtem ko sta metodi CATI in CAPI prinesli številne tehnološke izboljšave (kvantitativne izboljšave) v proces zbiranja podatkov, pa je C.\SI metoda prinesla izboljšave predv.sem v kvalitativnem smislu, zlasti na področju merjenja Lobčutljivih vprašanji;, kjer pomeni odsotnost anketarja ključni moment, ki prispeva k "bolj resničnim odgovorom" respondentov. Druga pomembna prednost C.\S1 metode pa je - ob odsotnosti anketarjev - tudi redukcija stroškov, saj .se izognemo vsem stroškom, ki so povezani z naborom, šolanjem in nadzorom anketarjev.
Metode prihodnosti in njiliov presek s sedanjostjo
■Številne laziskave zbirajo podatke o nekem (preteklem vedenju respondentov (posameznikov, organizacij...). Vsi ti podatki navadno že obstajajo v obliki atomov, toda ker je |50t do teh atomov botlisi pretežka bodisi predraga, naprošajo respon-dente, da jih posredujejo prek vprašalnikov. Podatki o rojstvu, šolah, ki smo jih obiskovali. o vsaki oceni, ki smo jo prejeli, so zabeleženi in shranjeni. Vsak nakup, ki smo ga opravili, vsak znesek, ki smo ga plačali, način plačila, vse to je že zabeležno. Temeljni problem je, da vsi ti zapisi obstajajo bodisi na papirju, shranjeni kot atomi, bodisi v elektronski obliki (primarni biti), vendar v formatu in prostoru, kjer so težko dostopni. Večina tovrstnih raziskav zbira informacije tako, da respondente naproša, da se spomnijo teh dogodkov ali da poiščejo te atome ter bite in jih posredujejo anketarjem.
Nekateri futuristi (Negroponte, Tapscott, Rawlins v: Baker, 1998) napovedujejo, da bo tehnologija ta problem kmalu odstranila, saj bodo v bližnji prihodnosti vse informacije shranjene v elektronski obliki, kot biti. Hkrati pa napovedujejo vzpostavitev novega problema, to je varovanje zasebnosti posameznika. Čigava last bodo vsi ti osebni podatki, ki se neprenehoma zbirajo?
Kol bomo videli v nadaljevanju, so prav metotle merjenja vedenja u|X)rabnikov elektronskega medija (Interneta) tiste, ki že danes v celoti izkorišCajo tovrstne "primarne bile", ki se zapisujejo na spletnih in oglasnih strežnikih'.
Merjenje aktivnosti uporabnikov interaktivnega medija
Trenutno prevladujejo tri različne metode merjenja aktivno.sti uporabnikov interaktivnega medija, ki s skupnimi močmi zadovoljujejo potrel>e zahtevnega ogla.ševalca, ki želi poznati oličinsrso medijev, obiskanost medijev- in učinkovite meritve za oceno in evaluacijo oglaSevalske akcije. Razlikujejo se glede na metodologijo, pa tudi glede na objekt raziskovanja. Ločimo med metodologijami, ki temeljijo na:
-	spletnih predstavitvah, objekti merjenja so zahtevki v log datotekah spletnih strežnikov (uporaba primarnih bitov)
-	spletnih oglasih, objekti merjenja so zahtevki v log datotekah oglasnih strežnikov (uporaba primarnih bitov)
-	uporabnikih Interneta, objekti merjenja so uporabniki interaktivnega medija (uporaba primarnih bitov in/ali CATI, GASI)
Vsak izmed načinov merjenja ima svoje prednosti, nobeden med njimi pa sam ne pokriva celotnega spektra aktivnosti uporabnikov interakti\-nega medija (Fa-stlnfo, \999). V nadaljevanju si bomo podrobneje ogledali v.se tri.
Merjenje na podlagi spletnih predstavitev (analiza log datotek)
Log je tekstovni (a.scii) zapis o zahtevkih na strežniku (primarni biti), v katerega .se zapi.sujejo podatki o odjemalcu (spletnemu brskalniku) v času komunikacije med brskalnikom in .spletnim strežnikom. Značilen zapis o obi.sku se.stoji iz naslednjih podatkov:
1.	IP-številka računalnika in/ali ime računalnika (hostname)
2.	datum in čas obiska
3- podatki o zahtevkih po posameznih v.sebinah (datotekah)
4.	koda (pove, ali je bil vsak zahtevek uspešno izveden)
5.	velikost datoteke, za katero je bil sprožen zahtevek
6.	spletna stran, s katere je jjriSel obiskovalec
7.	brskalnik in operacijski sistem obiskovalca
S|)odaj predstavljamo tipičen zahtevek za prikaz spletne strani, ki ga je sprožil uporabnik Interneta prek spletnega brskalnika.
S/ileliil slretiiikje slnijiui in /migrciiiisba iiliremti. bi omogrtCti ilchfiiiije slorttcv lui /iileniclii lui osnufi lelinologije 'strvimk ■ ojjcmalvc'. bjvr ii)>iinil>iiibor brsbahilb (ti<tjem<ih.-c)/irihllCe sfiteliie isMiie ziHlil<iljt'iie^asl)letii(^<ifirež)iibii(sln.'iiiib). li^UuuU strežnih je naJlKi/iosleje fireiiiib o^hievakbe mrcte (mt iielmirbj, baleregti /iiiibcija je {mleg dlslril)iidje liittl lirtinjeiije flileliiih uKtasor. .Vrt oglasnem sireiiiikii je iitiradiio luimeSUeii /mignim za iiprauljaiije in naCnoranje /iiibazov spleliiih oglasor ter beleženje in piibtiz slalisnb. (glasni streinib omogoča tHnamično pribtizovanje in /uisiafiiev s/ileliilli oglasov na liretlpisana mesta na s/iletnili straneh. V/ioiX'Zafi z bazo /toclalbor omogoCa iiiiti ciljanje. n/)r glede lui iiporabniboiv socUHtemografsbe laslnosli.
209.lG7.195.il ■ -126/J(w/1999:04:47:^8 +OJOOJ "GlTl'/ris98/siirrevs98.hlnil nrnvi.l' 200 12022 ■/itlp://u wH\ris.org/' ■.Mozilla/4.0 (coiiipatihle; MSIli 4.01; MSN2.6; Wiiidons 95)'
V prvem polju je vedno zapisano ime gostujočega računalnika (hoslname) ali II>-5tevilka računalnika (^209.167.195.1 H.
Informacija o datumu in času obLska je nadvse pomembna in omogoča opazovanja datumskih in časovnih gostitev obiskov, tako v okviai enega dneva kot tudi meseca (in poljubnih časovnih intervalov). S pomočjo tak.šnc informacije tudi razberemo, ali je npr. začetek oglaSevalske akcije povzročil porast obiska na spletni predstavitvi oglaševalca. {26/Jciii/1999:04:47:38 ^Ol(Xf).
S podatki o zahtevkih posameznih elementov vidimo, kolikokrat je bila sprožena zahteva ix) prikazu določene datoteke (GE'r/ris9S/siin'eys98.litiiil). Navadno vsaka stran vsebuje več elementov (datotek) in ko obiskovalec obišče stran, se sjjiožijo zahtevki zanje'. Kadar jc med zahtevanimi datotekami tudi oglas, se zabeleži vpogled. Iz zaporcxlja zahtevkov razlx:remo tudi zaporedje strani, po katerih je .šel uporabnik. Na ta način lahko razberemo t. i. analizo poti, ki nam pokaže, katera pol je najpogostejša in kje obi.skovalci najpogosteje zapustijo na.še .strani.
1 rrrp-kocla ikac, ali je bil |irenos uspe.šen (200)\ Velikost (.12022) zahtevane datoteke.
Podatek o strani, s katere je pri.šel obiskovalec Uillf)://irwnuis.org/), je bistven z več viilikov Ce oglašujemo, imamo s tem nadzor nad številom preskokov. Vsak prišlek s strani, kjer oglašujemo, jc kliknil na oglas in prek hiperix)vezavc pri.šel na na.še (ciljne) strani, kar je razvidno iz log datoteke. Kadar v zapLsu obiska ni [»dal-ka o strani, s katere naj bi prišel obiskovalec, potem sklepamo, da je bodisi nepo sredno vtipkal naslov .strani v brskalniku bodisi je stran priklical s pomočjo že prej shranjenega naslova. Na ta način lahko sklepamo o novih in ponovnih obiskovalcih naših strani.
In končno, neredko .se zgodi, da obiskovalec pride na na.še strani s pomočjo Iskalnika (npr. AltaVista), ki je našo stran razvrstil meti zadetke glede na i.skalne be-.sede. V tem primeru bo u.sirezno polje v log datoteki razkrilo tudi uporabljene ključne besede (iskalno frazo) obiskovalca. S pomočjo teh podatkov lahko programsko i^rilagodimo našo spletno predstavitev tako, da dosežemo kar največje število obiskovalcev".
Ob koncu z;ipisa sledijo še podatki o brskalniku in operacijskem sistemu obiskovalčevega računalnika (-Mozilla/4.0 (coiupatible; MS/H 4.01; MSN 2.6; mnclous 95)).
S po.sebnimi programskimi orodji analiziramo zapise v log datoteki in razberemo akumulirane siaiisiike merjene spletne predsiavine za določeno časovno ol> dobje, tipično za mesec dni. Na ta način razberemo med drugim tudi mesečno število obiskov določene spletne predstavitve, število različnih obiskovalcev pa tudi število zahtevkov za spletne oglase (vpogledi) itd.
• če zohu-i amu sl>lvtmi simii. iiii l-tilcrl jcltvl Kni/ib. v b<> r /o« ihiloleko itil,i.nili> .ie.n itihlirbt.r (eden za lilml tUikiimeiU tu fvl za /tnifike).
' Cotle - 2<Xt: nziudui zii /(.v/k".\V/; /mvii«.«.
< .V lehiilko kljiiCiiih besetl v okviru Imr-firnlokoUi Itilik« izimsiavim« li.fle kljiiCiie beseile. {ki ktUer-ili iitLiii s/ileliio litvtlsMvHev splelnt i.tkiiliiikl imJ/Hi/itisleJe lui/ilejo.
Mccl |xinuclniki spletnega oglaševanja trenutno prevladuje merjenje, ki temelji na zapisih v log datotekah na spletnih strežnikih. Tipično gre za merjenje števila zahtev za določene spletne strani in druge spletne eleniente (tudi ogla.se). Tovr-.stno merjenje zagotavlja popis celotne populacije zahtev, ki ni obremenjeno s statističnimi napakami vzorca. Od tod dejstvo, da tovrstno merjenje omogoča precej natančnejše analize aktivnosti dogajanja na spletnih predstavitvah kot denimo pa-nelna merjenja dejavnosti u|>orabnikov Interneta, o katerih bomo .spregovorili v nadaljevanju. .Merjenje, ki temelji na zapisih log datotek na spletnih .strežnikih, daje tudi |X)pis v.seh izpostavitev in interakcij uporabnikov s spletnimi oglasi, kar je precej pomembnejša informacija, kot zgolj .število zahtev |X) spletitih .straneh. Pomembna prednost te metode je tudi ta. da nima nikakršnih težav pri štetju aktivnosti, ki jo sproži ujwrabnik z delovnega mesta, iz institucij (šol, lakultet...) ali pa uporabnik iz druge države, kar ne velja za raziskav e na nacionalnem vzorcu uporabnikov Interneta.
Slabost tega modela je v tem, da v večini primerov meri zgolj zahtevke po s(>letnih straneh in drugih spletnih elementih. Z drugimi besedami, meri le število spletnih strani in ogla.sov, ki jih strežnik pošlje odjemalcu, in ne število dejansko prikazanih strani in ogla.sov v brskalnikih u|5orabnikov, zaradi česar štetje ne zajema v.seh, s "pro.Kv" strežnikov in/ali "cacha" uporabnikovega računalnika, prikazanih .strani".
Obenem model tudi ne zagotavlja demografskih podatkov o uporabnikih, pa tudi ne statistik kot sta doseg jn frekvenca, saj so enote merjenja zahtevki in drugi dogodki v okv iru I rrrP-protokola in ne uporabniki Interneta. Zaradi neenotnih standardov so tudi primerjave med različnimi merjenji težko izvedljive in pogosto obremenjene s številnimi napakami'. Najpogosteje ,sc neenotnost merjenja izraža |)ri zahtevnejših spletnih elementih (t. i. okvirji, dodatna uporabniiika okna, javan-ski programi).
Ne nazadnje pa so pri merjenju, ki temelji na zapisih v log datotekah na spletnih strežnikih, neločljiva prisotna nesoglasja v interesih, saj je merjenje pogo.sto v rokah medija (ponudnika oglaševanja) samega. Od tod izvira potreba po neodvi-■snem nadzoru organizacij, ki ni.so neposredno udeležene pri delitvi dobička od prodaje oglasnega prostora.
' 'l'in\y'iili /Kisiviliiiikl fin-iiiib omtijjDCii fioiiiiitiiikom ilatloli dn liilerneld In tlnigiiii /nisn-tlnibiini (npr /Kii/jcijeni 2Itisliio niCiintilnl.iko mrvio. /nlninclmii..), {In naj/K,guaiejczolnvrtineulilvlneslriinisrit-Jih ti/Minihnlktif slinniijii hbaliio (v inininllnik na '/>rnxv' slivinlkiij. /Mhleiki la sfU-lne struni (liidi ti^UtSfJ. t'i .v« ivalisirani £e na 'l)nuiy'slreinitn. se nhičajnn ne /irenaiajo ilo splelnega sirvtnilai. kjer Je Izvorna spletna predstafUef. To /Kimeni. rbi se takini zahlerki na izi-ornem s/>lelneni streinikn ne eti-dentintju. kar v praksi Jutnienl. da fioniidnik o}(laieiiinja tzf>iibi sled za i seiiii zahtci ki. bi se n-alizinijo na oddaljenem 'pr(L\y' mi mano na izvornem stivinikii. s tem /«i tudi zasliiiek. Problem Je deloma reHJiv z nizliCnimI leliničnimi nastavtu aml. /mjiolnoma fia le oh ii/iorabi/Hiselmili (draffiliJ sislemor. 'CaLli'Je /Kimnilnib na 'pni\y'slreiniba aH na lokalnem Irdem disku oblskrn-tdCet ega niCnmilnika (tnljemalao.
' Materi /toiiiidniki of>laieranja merijo ipogled. bo se ojilas iMilmlnoma niiloil r ii/H,rabnikor brskalnik, drunepredstavitve jm. iviJe na njihovih strežnikih zaMeten zahtevek za spletni ofila.<. iieKleile na to. ah Je bila disiribiicija of^lasa do ii/itinibnika ii.<!/>e.<na. /n .<e tretje, ki iiIm,rahljajo vrtljive oglase, jm beletijo v/HiKleil taknil. kti Jesfiletni oglas H.<ekand na it/ionibnik<ivem zaslonu in ffa zamenja naslednji oglas v vrtljivem dkln.
Merjenje, ki temelji na zapisih v log datotekah na oglasnih strežnikih
Tovrstna merjenja so najmlajša med vsemi in so posebej prirejena za natančno merjenje spletnega oglaševanja. Bistveno pri tem modelu je, da spletnih oglasov ne distribiiira in meri .sam n>edij. temveč oddaljene neodvisne organizacije, na primer oglaševalsko omrežje s svojega oglasnega strežnika. Enota merjenja je v tem i^ri-merii spletni oglas oziroma zahtevek zanj. V tehničnem smislu je tovrstno merjenje podobno merjenju, ki temelji na zapisih v log datotekah spletnih .strežnikov, le da gre v lem primeru za analizo oglasnih strežnikov.
Pogosto gre za oglaševalska omrežja (ad-networks), ki proilajajo oglasni prostor v imenu in v korist omrežja spletnih predstavitev". Namen jc ločitev- distribucije oglasov od samega medija, posledično pa tudi neodvisna merjenja števila vpogledov in preskokov.
Na splošno je model merjenja, ki temelji na zapisih v log datotekah na oglasnih strežnikih, podvržen podobnim pomanjkljivostim kot že opisani model merjenja na i)odlagi spletnih strežnikov, vendar zagotavlja konsistentno in natančno merjenje izpostavitev oglasom (vpogledov) v celotnem mediju. Večina implementacij tega merskega modela omogoča tudi celovito odpravo problema "cachinga", kar pomeni. da zagotavljajo štetje distribuiranih oglasov tudi v primeru, ko se ti naložijo v brskalnike uporabnikov s "proxy" strežnikov ali pa kar iz lokalnega "cacha" na račimalniku uporabnika.
Hkrati pa izsledki na podlagi tovrstnega merjenja ne morejo opisati lastno.sti ol>činstva, ki je izpostavljeno oglasom, in ne lazkrivajo demografskih podatkov o u|)orabnikih in ne statistik, kot sta do.seg in frekvenca, saj so enote merjenja ponovno zahtevki po spletnih oglasih in število naloženih oglasov' v spletnih brskalnikih obiskovalcev. Tudi za ta model velja, da je potencialno obremenjen s problemom intere.sov in je zato podvržen neodvisnemu preverjanju.
Merjenje, ki temelji na uporabnikih Interneta
Raziskovanje uporabnikov Interneta obsega različne načine zbiranja podatkov, najpogostejši pa so:
-	ankete po vvvvvv (CA.SI)
-	telefonske ankete med ujKirabniki Interneta (CATI)
-	PC-meter (primarni bili)
Za natančno merjenje spletnega oglaševanja je med naštetimi uporabna le metoda merjenja s PC-metrom, ki jo bomo natančneje pojasnili v nadaljevanju. Ankete po v\T\'vv in telefonske ankete ne morejo dati točnih meritev iz|X>stavljenosti uporabnikov Interneta oglaševalskim vsebinam, kot tudi ne ločnih meritev o obi-skanosti posameznih spletnih lokacij. Njihov pomen je v kontekstu ogla.ševanja predvsem v zbiranju informacij o profilih uporabnikov Interneta, socio-demograf-skih lastnosti, s čimer lahko zadovoljimo ogla.ševalčevo potrebo po doseganju ciljnega oljčinsiva". Temeljna slalx)st anket |x> \vvv\v je, da temeljijo na vzorcu samo-
• /Vit» in in-iiiilnii viliiio shtviisko ngkiieralsLfi niiireijeJe Ceiilnil ffiinm (lillpyAeiilnilipnini.sl). " AnlicUmnJv /m liilenu-iii na sploiiii) jimkiarljii lui/ceiic/H» m :<ilo iw /Ki/idslcje ii/Kinibljaiiti iMIki) oiibelirimjii bljiih ncrepivzt-iiliiiimemii vznrcu. stij uv imlivbiijenm ankvlorjev. rnainiijti in mibnuihunti kreimnja baze [KnUiibov.
izbraiiccv, ki »i rcprc-zciuaiivcn za populacijo uporabnikov Inierncia. Pri poskusih ocenit\c obiskanosti spletnih strani s pomočjo telefonskih anket med uporabniki Interneta pa naletimo na problem, da je - z ne predragim vzorcem - moč oceniti le tiste spletne predstavitve, ki imajo relativno \'eIiko obiska. Navsezatinje pa odgovo ri na vprašanja tipa "Ali ste v zadnjem mesecu obiskali določeno spletno predstavitev (stran)?" vedno temeljijo na spominu (recali) anketirancev, kjer se dogajajo številne nepravilnosti. Uporabniki si predvsem zaponuiijo najbolj znane predstavitve, denimo s kratkimi in zvenečimi imeni domen, medtem ko si manjših predstavitev in onih z manj privlačnimi imeni domen sploh ne zaponuiijo (Diem, 1999).
F(>mctcr
Raziskovalna metoda je patentirana in v la.sti ameriškega podjetja Media,Vleiri.\, Inc, ki že {xl leta 1996 kontinuirano (panelno) raziskuje spletno občin.stvo v ZDA na vzorcu 10000 gospodinjsiev z dostopom tlo Interneta. V Evropi se je pr\a odzvala Švedska, ki je ameriško podjetje in njihovo metodologijo sprejela leta 1998. Prav ob koncu leta 1999 pa je PC-meter globalno prodrl v Evropo (Nemčija, Francija, Velika Britanija, oktober 1999), ob koncu tisočletja sta ga sprejeli Kanada in Avstralija in v januarju letošnjega leta (2000) tudi Japonska. PC-meter na ta način verjetno postaja univerzalna merska metoda, ki bo .šča.soma zagotovila globalne in ne zgolj nacionalne meritve uporabnikov Interneta.
PC-meter je program, ki ga uporabnik (gospodinjstvo) Interneta, ki je iz-bran(o) reprezentativni nacionalni vzorec s strani raziskovalne organizacije, namesti na svoj osebni računalnik (tloma ali,/in na delovnem mestu). Program natančno .spremlja vse uporabnikove aktivnosti na računalniku (ne samo na Internetu) ler jih pošilja v skupno bazo podatkov. Spremljanje celotnega dogajanja na uporabnikovem računalniku je |x>membno zato, da lahko razberemo, kdaj je br-■skalnik v ospredju (na ekranu) in kdaj je le ena izmed delujočih aplikacij (oken), ki pa trenutno ni na uporabnikovem za.slonu.
PC-meter med drugim tudi beleži vse spletne strani, ki .se naložijo v brskalniku uporabnika, kot tudi imena v.seh datotek, ki prihajajo z Interneta na uporabnikov računalnik (torej tudi \-.seh oglasov). Na ta način omogoča tudi po\scm natančno spremljanje števila vpogledov v spletne oglase in šte\ ila (preskokov (klikov na oglase) v vzorec vključenih uporabnikov Interneta.
Ker je velikost vsakega vzorca omejena, je temeljni problem pri tovrstnem merjenju v merjenju aktivnosti na nižjih ni\ojih posameznih spletnih predstavitev. Vzorec mora biti zelo velik, da bi na slabše obiskanih spletnih straneh dobili dovolj veliko število uporabnikov za zanesljive meritve. Vse to zelo otežuje spremljanje števila izpostavitev ogla.som, rešitev je le v poveče^•anju vzorca, kar pa znatno poveča tudi stroške. Poleg tega je fragmentacija svetovnega spleta tolikšna, da Ste\'il-nih pomembnih predstavitev z omenjeno tehniko .sploh ne moremo izmeriti znotraj tlopiistnih stroškov.
Vzorčni okvir, ki zajema nacionalne uporabnike Interneta, je pomemben predvsem z vidika raziskovanja načino\- uporabe Interneia domačih uporalinikov, z veliko napako pa bi na podlagi takšnega vzorca sklepali o obisku spletnih predsta-
1016
s
S
1		it4i >1	S .3. S lil	llfil
C s |4 cn >> ^ G.		1 s	S .£ i i	i !lt
is		" s-	■ji -Sd.	!«
H •s i s. .s.		1	lit	5 s; > lil
III			-g 5 s 1 ? ? illllil	2 5 -
j		ii#i IIM	- M	5 i 'g g sli š
C 1		si ~ ž-s.	u: Z	Z
1		d n 3	i!	!i
si- o o e " E		tS r« M 5 2 C	JiJ lil	lelll lilli
e		sli	Im	t M s ^ Mli
vitcv v ccloii" ali celo o iz|X)staviivah oglasom. Problem reprezcniaiivno.sii vzorca se cloclaino potencira pri večjezičnih spletnih predstavitvah, ki so izrazito namenjene globalnim in ne le nacionalnim u|>orabnikom. Ne nazadnje je vzorec lahko problematičen tudi zato, ker velik del spletnega prometa nastane na podlagi uporabe Interneta na delovnih mestih, v .šolah ter zlasti, kot smo že omenili, tudi na podlagi obiskovalcev iz drugih tiržav.
Ena izmed bist\'enih (jreilnosii te metode merjenja je, da merjenje \'edno izvajajo neodvisne raziskovalne organizacije, kar izključuje interese ponudnikov oglašev anja. Tovrstne meritve zagotavljajo natančno poznavanje demografskih lastnosti uporabnikov, z;ijetih v vzorec, kot tudi njihov način uporabe Interneta (katere v.sebine jih zanimajo, kje se najdlje zadržujejo, ali kupujejo prek Interneta itd...). Zaradi poznavanja uporabe Interneta vsake enote v vzorcu, poznamo tudi doseg in frekvenco izpostavitev spletnim vsebinam (tudi oglasom).
Zaključek
Nedvomno lx)do vse tri obravnavane merske metode še naprej koeksistirale, saj je učinkovito spletno oglaševanje odvisno od izbire ustrezno obiskanega medija, pa tudi od doseganja pravega občinstva in natančne evaluacije učinkov oglaševalskih akcij (osenčena polja v tabeli 1). V razvitem oglaševalskem okolju je opaziti pre-tlvsem združevanje podjetij, ki .so do nedavnega nudile le eno izmeti storitev v prtv cesu spletnega ogla.ševanja. Namen ztiruževanja je vzpostavitev enotne storitve, ki bo zajemala vse potrebne meritve, tako da bo spletno oglaševanje za ogla.Ševalce čim tx)lj transparentno.
Vsaka izmeti predstavljenih merskih metod prikazuje in obravnava uporabo Interneta iz različnih vitlikov. Analiza logov omogoča zelo natančno spremljanje tlogajanj na sami spletni predstavitvi, omogoča v|x>gled v tlinamiko gibanja obiskovalcev na vsaki izmed spletnih strani ter merjenje obiskanosti v celoti. Merjenje občinstva (PC-meter) se nanaša na spremljanje uporabe Interneta (navad uporabnikov) na reprezentativnem nacitmalnem vzt)rcu uporabnikt)v in podaja izčrpno informacijo o uporabi Interneta med .številnimi tlemografskimi skupinami. Analiza logov na oglasnih strežnikih pa je namenjena izključno natančnemu merjenju števila dostav (vpogledov) in interakcij (preskokov) z oglaševalskimi vsebinami.
Potrebno je poutlariti, da različne metode merjenja aktivno.sti u|x>rabnikov Interneta neposretlno ogrožajo za.sebno.st in anonimnost uporabnikov, s čimer se uresničuje futuristična vizija razvoja CASIC metoti zbiranja podatkov. Zlasti je zasebnost ogrožena zaradi tendence oglaševalcev po čim natančnejšem do.seganju ciljnega občinstva, kar v praksi pomeni implikacijo številnih metoti za enolično prepoznavanje posameznikov in njihovih socio-demografskih lastnosti.
Prihodnost raziskovanja uporabe Interneta za potrel>c spletnega oglaševanja v tem trenutku ni popolntjma jasna. Z napredovanjem tehnologije .se marsikaj hitro spreminja. sedanjem času smo priča naglemu prehotlu oti slikovnih in enostav-
" lil iie ivl/ii iti s/ileliieimilsmiiliv. ki so iitimvimm IzklJiiCmi lui domaČe ubCtnsnit. iK/u: v Shrciiiji je n-iiiM Uikiiiili, hjvr lahka ie x ic/e/oiiMiii/ aiikelami meil ii/trinihiiiki liilvrnvUi izmerliiio tvlallviio toCen ttelei domačih O" 'i'"' ivch) iilKiiribiiikor. ki so ohiakali doloieiio slileliio /iivdslarilcr.
no animiranih spletnih oglasov k miiltimedijskim in programsko zahtevnejšim oglasom. Spreminjajo se liuli načini di.stribucije spletnih ogla.sov s spletnih in oglasnih .strežnikov na spletne strani, po.sledično pa tudi merski standardi in sami zapisi o teh dogodkih. Nesporno je le, da bodo zaradi elektronske narave medija, metode zbiranja podatkov še naprej temeljile na izkoriščanju "primarnih bitov".
i.iti:katuka
Ad Resource (IW«): Well Advertising Terminology, Traffic, Stati.siics and Usage (LIRI.: http://209.157.l66.11I/litnil/:KlvertisinK_lerniin()l()gy.html| Ad Resource (199«): Wiiat It Costs And What You Get lUKI.: http://209.157l6<).l'U/htn)l,'wcb_advcrti.sing.htniil
Haker, Reginald ( 1998): Tlic Casic l-uture. V: Groves M. Rolx-rt (ur.): Oiniputer Assi.sicd Survey Information 0>lleaion. New York: John Wiley ii .Sons »riggs, Kcx (1998): QickNciNvwrk: Are You Using Right T(X)ls in the Most Accountable .Mcdiunr' |UKI.: hitp://ww"w..searliz.toni/tlick/y071'iy«-shtmlj
Ctsie (1998): How Interactive Ads are Delivered and the Measua-nicnt Implications
|UKI.: hitp://www.abcintcracii\'eaui!its.conv'admcasiircment.himll
Diem. I'cier (1997): Basics of On-line Mc:isurenient
|URI.: htip:/Av\v\v.petcr-diem.at/papcrla.htm|
Diem. I'eter (1998): Methods to Measure and Other Online Use
(URI.: http://www.peier-tlieni.ai/pajx;r'i.htm]
Ducofee, H. Robert ( 1996): Advertising Value and Advertising on the Web. Journal of Adv ertising Re.search. 9/10. 21-35 l-astl-urope (2000): Principles of On-line Media Audience .Measurement (URI.: http://ww\v.fa.steur()iX'.org)
Fastlnfo (1999): Hast Principles of On-line .Media Audience Measurement [L>RI.:htip://\vww.l;i.siinf«>.t)rg/measiirement/pagcs/inde.\.cgi/audiencemeasurementI .Matchl.ogic (1997): What livery Internet U.ser Should Know About Pro.xy Servers |URI.: httpv'/www.niatchloRic.com/truecount]
Neufeld, llvan ( 1997): Uy .Solvinh Pn)xy Caching, .Matchlogic Opens PanUara's Bo.\ of Impre.s-sions
(URI.: http://www.matchlogic.ct)m/about/a971013_iupiter.html
Novak, P. Tliomas in Donna I.. Hoffman (1996): New Metrics for New Media: Toward the IX'-
velopment of Web Measurement Standards (URI.:http://ecommerce.vanderbilt.txla'nc)v~ak^wcb..siandards/wcbsiand.htmlj .Starling, Andrew ( 1999): Getting Started with Advertising. Internet Magazine, 56, 117-120 Zeff, Robin in Brad Aronson (1999). Advertising on the Internet (Second I'dition). New York: John Wiley & Sons
Zoellick, Bill (1998): I.og Files for Busine.ss Managers: A tutorial Guide to What Matters Abt»-ut I.(>g Files
(URI.: htip://ww\vfastw!Jiercom/I.ibrary/WcbMctric.s/vl-10_k)gfiles.shtnil]