Что-то я не уверен. Мне кажется, что качество аудитории все-таки у маил.ру повыше. Там хотя бы нет на главной странице ссылок на секс-шопы и эротические галлереи. Будь я Procter&Gamble, я бы ни за что не стал бы там рекламироваться. :-)
А почему должна расти цена показа/клика? Я так думаю, что при определнных условиях она может, и расти, и падать или даже оставаться неизменной.
Однозначно расти будет _СОВОКУПНЫЙ_ доход от сайта.
Цена показа будет падать, если рекламодатель выкупает сразу большой объем показов. А сайтовладельцу выгоднее лежать на диване, чем бегать в поисках рекламодателей.
Цена показа может расти, если рекламодателю выкупать большой объем показов выгоднее чем работать с кучей мелких площадок. Мне кажется это маловероятным. Хотя - почему бы и нет... :-)
Прав. Вы привели данные по стоимости рекламы на сайтах газет. Если разделить второе число на первое получится соотношение стоимости рекламы к числу просмотров. Весьма показательное соотношение.
Комсомольская правда 2,597402597
Коммерсант 16,63409091
МК 1,461538462
Известия 5,261428571
АИФ 1,5225
Независимая газета 2,15644
Что это за единицы измерения я не знаю (рубли в месяц на показы в неделю), но от этого мало что зависит.
Хорошо видно, что есть два выделяющихся значения: Коммерсант и Известия. Но, очевидно, что у Коммерсанта аудитория более качественная, чем например у КП. И именно этим объясняется (по моему) такая высокая стоимость рекламы у них.
Если удалить эти два экстремальных значения (я склонен считать аудиторию МК, КП, АИФ более однородной) то окажется, что соотношение колеблется в небольших пределах - 1,5 - 2,5.
По моему и так очевидно, что посетителей делового ресурса можно продать дороже любителей порнухи. :-)
А почему вы решили что стоимость показа будет расти?
Пару месяцев назад, когда я когда только начал интересоваться интернет рекламой я озаботился вопросом сколько она приносит денег. Я нашел на webratings.ru расценки и посещаемость и загнал в Excel. Вот эта табличка: http://koninin.com.ru/sites.xls
Там есть две диаграммы. Диаграмма 1 - показывает зависимость стоимости размещения на месяц от посещаемости. Диаграмма 2 - зависимость стоимости 1000 показов баннеров от посещаемости.
На обоих диаграммах есть линии тренда - как и следовало ожидать стоимость размещения на месяц растет при росте посещаемости, а стоимость показа 1000 баннеров падает. Коэффициент R^2 показывает насколько хорошо описыват линия тренда исходные данные (если он равен 1, то идеально подходит).
Можно набить еще больше исходных данных и получить более (или менее) надежную модель.
Для моих целей данный прогноз вполне оправдался...
