В процессе недавнего тестирования модели V700 я столкнулся с одной неожиданностью, которую нельзя не упомянуть. Связана она исключительно с программой Epson Scan (и драйверами сканера, разумеется) версии 2.8BR и 2.8eE, которые на данный момент выложены на Epson’овских сайтах. Данные версии при использовании функции ICE некорректно удаляют пыль с кадра (по предварительным данным причина этого в нарушении технологии проявки пленки в некоторых лабораториях), в результате чего конечное изображение может содержать множество неприятных артефактов. Гипотеза о неисправности самого сканера была отвергнута сразу, как только я воспользовался сторонней программой VueScan (версия 8.3.46), с ее помощью я получил с теми же настройками хорошие без всяких артефактов кадры. В итоге мы с сотрудниками компании Epson пришли к выводу о программных проблемах, результаты с примерами и комментариями уехали в Японию, а я искренне надеюсь, что новая версия драйверов должна решить все проблемы. Пока же я рекомендую пользоваться альтернативными программами для сканирования пыльных пленок.
Ответить на вопрос можно, только поняв, что именно и зачем вы собираетесь оцифровывать. Специализированные пленочные сканеры, даже любительские модели, в силу конструктивных особенностей (главное из которых — отсутствие стекла) и поныне позволяют получить более резкое изображение, нежели дает любой планшетник. Но и цены на них начинаются в районе 400—500 долларов (без функции удаления пыли) и улетают до небес, так что приобретать такой аппарат имеет смысл лишь тем, кто серьезно увлекается или зарабатывает фотосъемкой на 35-мм формат. Для оцифровки же семейных празднеств достаточно планшетного сканера со слайд-модулем. Например, Epson Perfection 3490 Photo с оптическим разрешением 3400 dpi отгружается со складов за умопомрачительные… три с небольшим тысячи рублей, бюджетный CanoScan 8400F подороже — от пяти до шести тысяч.
Но все так шоколадно лишь для узкого кадра 35-мм пленки. Если же вы имели неосторожность увлечься широкоформатной пленкой [А начав, практически невозможно остановиться!], то приобретение пленочного сканера соответствующего формата обегчит ваш кошелек на гораздо большую сумму — от 20 тысяч рублей. И тут на сцену выходят относительно недорогие планшетные сканеры, с аппетитом сканирующие широкоформатную пленку, — их можно купить за 12—16 тысяч рублей, к тому же c прилагающейся по умолчанию автоматической очисткой от мусора (Digital ICE). Ну а что касается оптического разрешения, то даже тех реальных двух с небольшим тысяч dpi, которые выдают на-гора лучшие представители слайд-планшетников, для широкого формата (и любительских 35 мм) хватит с избытком.
РЫНКИ: С прицелом на будущее: Умные баннеры сами определят интересы пользователей
Автор: Родион Насакин
Редкий человек обладает иммунитетом к рекламе. Она назойливо пытается завладеть вниманием в газетах, по радио, на телеэкране и в Интернете. При этом рекламодатели с удовольствием прекратили бы плодить негативные эмоции в свой адрес и ограничили продвижение своих продуктов/услуг лишь потенциальными потребителями, относящимися к транслируемым предложениям с заинтересованностью или, на худой конец, просто нейтрально. Однако осуществить это на практике совсем не просто. Вот и приходится ради одного покупателя дергать сотню-другую людей вне целевой группы. Да и эксплуатировать медианосители «вслепую» — удовольствие не из дешевых.
Позвольте уточнить
Вне Сети у рекламодателей не так много возможностей для сегментирования аудитории. В случае с прессой выделение подходящей группы потребителей сводится к размещению рекламы в изданиях, распространяемых в конкретном регионе, где продается и продвигаемый товар. Это так называемый геотаргетинг. Еще можно руководствоваться тематикой прессы и худо-бедно отсекать нецелевую аудиторию, у представителей которой это объявление не вызовет энтузиазма в силу возраста, социального статуса, иных интересов и т. п. На радио и ТВ вышеперечисленные «фильтры» дополняются временным таргетингом, то есть выбором подходящего времени суток, когда большинство потенциальных покупателей находятся в пределах досягаемости.
Первые рекламные проекты в Интернете тоже не отличались обилием инструментария для выделения целевой аудитории. Пользователей без разбору пичкали (да и по сей день пичкают) баннерами, яркая раскраска которых уничтожает стилистическую выдержанность основной веб-страницы, а заодно портит впечатление и от сайта-носителя. Анимация и всплывающие окна также не способствовали улучшению настроения. Максимум, что баннерные сети могли предложить заказчикам поначалу, — это временной таргетинг и геотаргетинг с определением местонахождения по IP-адресу. На революцию в сфере рекламы это никак не тянуло, а по массовости аудитории Сеть в старые добрые времена значительно уступала классическим медиа.
Гораздо успешнее пошли дела у доткомов после появления контекстной рекламы. Возможность выискивать на веб-страницах ключевые слова и вставлять в текст соответствующее случаю объявление или ссылку дала баннерным сетям более мощные рычаги. По крайней мере, такой вариант был гораздо эффективнее, нежели демонстрация баннеров на произвольных страницах сайтов некой тематической группы. Но золотым дном контекстная реклама стала, конечно же, для поисковых систем, в которых вскоре стало трудно найти мало-мальски популярный запрос, не «забронированный» рекламодателями.
Заказчики постепенно пошли в индустрию онлайн-рекламы, оборот рынка рос как на дрожжах, а специалисты начали спешно искать, чем бы еще порадовать инвесторов. Вот тогда-то в соответствующих кругах и заговорили о поведенческом таргетинге как о новом этапе эволюции интернет-рекламы, которому суждено прийти на смену контекстным объявлениям. Действительно, перспективы в плане сегментирования аудитории были радужные. Если ориентация по ключевым словам позволяла выделить заинтересованную группу, то адепты нового подхода говорили уже об индивидуальной «подстройке» под конкретного пользователя.
Суть первых опытов соответствующих разработок сводилась к сбору (различными способами: иногда вполне безобидным анкетированием, а иногда и слежкой с помощью spyware) информации о пользователях и маршрутах их веб-перемещений. Данные сохранялись в базе файлов-профилей, анализировались и при появлении на сайте уже «отметившегося» посетителя система формировала под него индивидуальный рекламный блок. Порой предусматривались и более изощренные варианты действий, вплоть до выставления в онлайновых магазинах разных цен для каждого покупателя.
Правда, практические результаты не очень впечатляли, но разработчики уверенно сваливали все на сырость технологии и напоминали, что за поведенческим таргетингом будущее. Рекламодатели им поначалу верили, но постепенно перестали. Разорились первопроходцы из компании Engage, которые начали копить профили еще в 1999 году и к моменту банкротства собрали базу с десятками миллионов записей. Еще более символичным стало закрытие два года спустя подразделения Intelligent Targeting Service в компании Double Click, одного из основных подвижников идеи поведенческого таргетинга. Разумеется, главную роль в отказе от сервиса сыграл кризис доткомов, но этому решению способствовали и юридические сложности. Double Click, как и другие «экспериментаторы», постоянно критиковалась правозащитниками, усматривавшими в сборе профилей наглое и бесцеремонное посягательство на приватность пользователей. И, как показывают реалии сегодняшнего дня, эти обвинения нельзя назвать беспочвенными. «Обезличенность» таких данных вовсе не гарантирует пользователю анонимности, а то и безопасности при попадании информации в нежелательные руки. Потенциальная опасность таится даже в индивидуальных историях поисковых запросов, которые хранят на своих серверах все поисковые системы. Так, в начале лета сего года разразился скандал, главным фигурантом которого выступила корпорация AOL. 19 миллионов запросов, сделанных 650 тысячами пользователей поисковой службы доткома, оказались в открытом доступе. Разумеется, копии базы мгновенно распространились по Интернету, главным образом, через файлообменные сети.
Представители компании признали свое ротозейство только в августе и попытались успокоить общественность тем, что записи в базе не содержали имен и были снабжены лишь цифровыми идентификаторами. Но тут свинью AOL подложили корреспонденты The New York Times, которым удалось вычислить по запросам конкретного человека — 62-летнюю женщину, искавшую через AOL координаты организаций в своем городе и лекарства для домашнего питомца.
Лет пять назад, на фоне инвестиционного краха, подобной истории оказалось бы достаточно, чтобы похоронить не один и не два проекта в сфере поведенческого таргетинга. Сегодня же, когда индустрия интернет-рекламы расцвела пуще прежнего, кража чужих персональных данных в особо крупных размерах не стала достаточным поводом для отказа AOL от соответствующих разработок. И уж конечно, даже не подумали сворачивать свою деятельность конкуренты.
Голос рынка
Для рекламодателей поведенческий таргетинг — это в первую очередь повышение отдачи от рекламных бюджетов, увеличение эффективности коммуникаций, возможность использовать более интересные сценарии рекламных кампаний. Для пользователей — повышение доли релевантной рекламы, хотя в общем объеме она пока еще мала.
Одно из необходимых условий успешных поведенческих кампаний — большой охват «опорной» сети, потому что чем больше охват, тем больше вероятность найти интересующую аудиторию, особенно для узких специализированных сегментов. Тут у нашей фирмы огромное преимущество, так как совокупный суточный охват наших проектов превышает 3,5 млн. человек. Причем это совокупный охват на тематических сайтах, тот самый пресловутый «длинный хвост», он же «медленная аудитория», за которой все гоняются.
Надо понимать, что поведенческие технологии не решат волшебным образом всех проблем рекламодателей, поэтому нужно уметь успешно сочетать их с традиционными средствами. В тех кампаниях, которые мы планируем сами, мы отводим не более 20% бюджетов рекламодателей на эти продукты, то есть они дополняют основную рекламную кампанию.
Роман Филиппов,
директор по развитию AdRiver/AdMedia/RLE
Из грязи в князи
После кризиса доткомов интерес к поведенческому таргетингу, как и к другим экзотичным веб-концепциям, ослаб. Однако отрасль «выздоравливала», и постепенно интерес к «интеллектуальному» определению пользовательских предпочтений активизировался не только у небольших рекламных сетей, но и лидирующих на рынке доткомов.
В декабре 2005 года на саммите Reuters по медиа и рекламе представители Yahoo заявили, что начинают показывать посетителям баннеры, анализируя маршрут их передвижений по разделам портала. А Google чуть позже зарегистрировал патент, в котором описывается выбор подходящей рекламы в результатах поиска на основе профилей пользователей и истории их активности на портале. Появление соответствующего рекламного проекта стало бы логическим завершением длительной программы по персонализации.
Началось все с появления почтового хостинга Gmail, который по мере накопления достаточного архива пользовательской корреспонденции на сервере давал аналитическим службам портала информационную базу для выявления предпочтений. Затем Google ввел единую систему аутентификации для доступа к персонализированным версиям всех своих сервисов на основе все того же аккаунта Gmail. А последним новшеством стала бета-версия службы «История поиска», в которой помимо доступа к ранее сделанным запросам есть интересный раздел «Тенденции».
Там содержится аналитическая информация, которая, судя по всему, будет одним из основных источников определения пользовательских предпочтений. В этом разделе можно ознакомиться с данными своей поисковой активности в различных службах портала по календарю, а также просмотреть средние показатели по месяцам, дням недели и времени суток. Представлены списки популярных запросов, сайтов и отдельных веб-страниц, на которые пользователь переходил со страницы результатов поиска. Сводные данные по временной активности даны в виде гистограмм, на каждый столбец которых можно кликнуть, чтобы получить подробную информацию о посещаемых ресурсах. Таким образом, в базе Google имеется информация о том, что интересует пользователей в январский четверг до обеда или вечером июльской субботы.
Если добавить к этому анализ корреспонденции в Gmail, получается, что Google уже обладает достаточно мощными возможности для старта поведенческого таргетинга. Возмущаться по поводу приватности не приходится, поскольку подключение «Истории поиска» каждый пользователь осуществляет сам, так что дело это сугубо добровольное, да и накопленные данные можно в любой момент удалить или же отключить сбор информации по отдельным разделам (например, поиск иллюстраций). Теперь Google стоит поторопиться с запуском соответствующего рекламного сервиса, поскольку вслед за Yahoo за пользовательскими предпочтениями стал следить и другой конкурент — MSN.
Инструкция по эксплуатации
Ряд рекламных агентств, получивших первый опыт поведенческого таргетинга, среди которых можно отметить как известные западные конторы, вроде 24/7 Real Media, так и отечественные — например, AdRiver, на протяжении последнего года провели немало семинаров для заказчиков, в рамках которых объяснялось, как потратить деньги на «профилирование» пользователей с наибольшей эффективностью. Прежде всего, разумеется, нужно отобрать целевые группы пользователей. При этом достаточно часто не следует ограничиваться одной категорией и стоит попробовать поймать потенциальных клиентов на пересечении нескольких групп. Для того чтобы соблюсти баланс между широтой охвата и точностью таргетинга, для каждой из выбранных аудиторий указываются уточняющие параметры — например, регламентируется частота посещения сайтов или переходов по баннерам той или иной тематики.
Зацикливаться исключительно на поведенческом таргетинге без особой необходимости тоже не стоит, поскольку такие сервисы дают хорошую отдачу преимущественно в сочетании с другими видами фокусировки. Обычно «профильная» реклама используется для нанесения окончательного «удара» по потребителю, то есть провоцирует его непосредственно на покупку сразу после показа баннера. Поведенческие методы также хорошо зарекомендовали себя при реагировании на действия пользователя на сайте рекламодателя (так называемый ретаргетинг). Главными признаками «созревания» потребителя для приобретения рекламируемого продукта служат неоднократное посещение определенных сайтов или их разделов и соответствующие запросы в поисковых системах.
Использование поведенческого таргетинга без привлечения вспомогательных рекламных инструментов оправданно при демонстрации объявлений на веб-страницах с большой аудиторией, но со скромным или не имеющим четкой тематики контентом, а также в неспециализированных форумах и социальных сетях.
Microsoft вообще выходит на рынок интернет-рекламы экстерном. Во второй половине августа корпорация начала рассылать первые приглашения владельцам партнерских сайтов на тестирование новой платформы контекстной рекламы ContentAds, над которой разработчики из MSN adCenter трудились с февраля сего года. Первоначально было известно, что выбор объявлений для демонстрации пользователю в данной системе базируется на анализе контента страницы, а также возрасте и географическом местоположении посетителя. Однако уже в начале cентября сотрудники MSN объявили, что функциональность нового сервиса включает и поведенческий таргетинг.
Для анализа в системе используется поисковая история и список посещенных сайтов, на основании которых вся аудитория подразделяется на тематические группы, коих на сегодняшний день насчитывается восемнадцать: мобильные пользователи, активные интернетчики, геймеры, киноманы, частные инвесторы, владельцы кредитных карт, родители, а также люди, выбирающие отель, тур, автомобиль и т. д. Рекламодатель, таким образом, может задать желательную аудиторию, выбрав одну или несколько групп, уточнив при желании географию и возраст.
Не секрет, что пока рыночные позиции в сфере Интернет-рекламы у MSN не очень впечатляют. Портал не дотягивает по финансовому обороту до Yahoo, не говоря уж о Google. Однако Microsoft все же удалось произвести легкий фурор новыми возможностями, а в некоторых изданиях и блогах даже появились заметки о рекламной платформе ни больше, ни меньше, как «нового поколения». Конкурентам есть над чем задуматься, но время у них еще есть. Запуск полноценной версии ContentAds произойдет в лучшем случае в конце 2006-го — начале 2007-го + нужно накинуть некий период «раскрутки».
В июне 2006 года средняя (1200 сайтов-участников) рекламная сеть BlueLithum внесла свою лепту в развитие технологий пользовательского «профилирования», запустив сервис AdRol. Новый проект, как надеются владельцы сети, позволит привлечь внимание заказчиков за счет сочетания двух наиболее модных в последнее время веяний в индустрии: видеорекламы и поведенческого таргетинга. Предлагается размещение роликов, как в начале/конце просматриваемых посетителями видеосюжетов, так и в баннерном формате. Изучение пользовательских предпочтений производится на основе анализа их перемещений по сайтам-участникам BlueLithum. Выбор профильных групп рекламодателем сочетается с демографическим, временным, контекстным и географическим таргетингом, что, похоже, в ближайшем будущем станет стандартом для рекламных интернет-кампаний. По официальным данным, в результате бета-тестирования CTR (click through ratio, то есть отношение количества переходов по баннеру к числу его просмотров) и коэффициент конверсии (отношение числа зашедших на коммерческий сайт к числу потративших там деньги) выросли в среднем по сети на 300%.
Голос рынка
Интеллектуализация рекламы — сильный тренд, который будет доминировать на интернет-рынке еще много лет. Поэтому перспективы этого направления существенны. Что касается конкуренции в области поведенческого таргетинга, то она отсутствует. Это область, которая требует многолетних финансовых и интеллектуальных инвестиций, а также доступа к огромным объемам статистических данных, которыми обладает
лишь несколько участников рынка. Мы развиваем поведенческую составляющую более трех лет. На сегодняшний момент «Бегун» является единственным игроком, размещающим поведенческую рекламу.
Поведенческая реклама чрезвычайно эффективна для решения задач, связанных с отложенным спросом. Она удобна для товаров и услуг, приобретение которых требует исследования со стороны пользователя в силу технической сложности продукта, высокой цены, большого количества сходных предложений. В кампаниях всех клиентов «Бегуна», а это несколько десятков тысяч организаций, уже используется поведенческий таргетинг. Практика показывает, что поведенческая реклама в два-три раза более востребована потребителями, чем семантическая.
Рекламодатель получает возможность многократно повысить эффективность своей кампании благодаря тому, что его товары и услуги будут предлагаться только тем пользователям, которые гарантированно ими интересуются. При этом рекламодателю становится доступна аудитория, которую нельзя охватить через привычную контекстную рекламу, например, аудитория стартовой страницы почтового интерфейса Mail.ru. Эта страница не обладает каким-либо контекстом, однако каждый ее посетитель обладает собственными интересами, в соответствии с которыми «Бегун» и может показывать рекламу своих клиентов.
Что касается пользователя, то его выигрыш заключается в том, что такая реклама не отвлекает и не вызывает раздражения, поскольку представляет собой небольшое текстовое объявление, всегда интересна или полезна, а также помогает проекту оставаться бесплатным, и эффективно развиваться за счет рекламных доходов.
Алексей Басов,
генеральный директор ЗАО «Бегун»
Отечественные повадки
Попытки создания поведенческих решений активизировались и в рекламном Рунете. В начале сентября о запуске совместного проекта объявили отечественная рекламная сеть «Бегун» и Mail.ru. Доходы первой от поведенческой рекламы, выдаваемой на основе «слежки» за действиями посетителей на сайтах и в поисковиках, уже сравнялись с контекстной «классикой». «Бегун» копит пользовательские профили около трех лет, анализируя информацию с примерно семи тысяч веб-ресурсов, и к настоящему времени может похвастаться базой данных о 20 миллионах человек. В хранимых профилях выделяются постоянные и устаревающие интересы, на основе которых потребителей рекламы выделяют в группы.
Поведенческую рекламу в «Бегуне» рассматривают в качестве наиболее эффективной для продукции, пользующейся так называемым отложенным спросом. Это относится к вещам/услугам с низкой вероятностью покупки под влиянием сиюминутного порыва в силу дороговизны (компьютер, автомобиль) или значимости (кредит, тур). Технология позволяет идентифицировать «легкий» интерес пользователя и услужливо показать соответствующую рекламу. По данным «Бегуна» подобная схема срабатывает более чем с половиной посетителей. Интересно, что компания проводила юридическую экспертизу, чтобы убедиться в том, что проект не противоречит нормам защиты персональных данных. Разумеется, результаты подтвердили, что все происходит в рамках отечественного законодательства, и интересов третьих лиц не наблюдается.
Голос рынка
Во всем мире все более востребованной становится интеллектуальная реклама, учитывающая интересы и поведение аудитории. Поведенческий таргетинг — одно из подобных решений. Практика показывает, что поведенческая реклама эффективнее обычной контекстной рекламы в два-три раза.
Поведенческая реклама — это возможность капитализировать значительную аудиторию на странице без контента при помощи нескольких строк текста, при этом не перегружая страницу рекламной информацией и сохраняя лояльность пользователей сервиса. Пока рано говорить о результатах, можно только сказать, что поведенческий таргетинг — сложный интеллектуальный механизм, который требует тонкой настройки, однако, труды окупаются.
Анна Артамонова,
вице-президент и директор по маркетингу и PR холдинга Mail.ru
В Mail.ru сочли полезной поведенческую функциональность «Бегуна», в особенности при ее использовании в рекламных объявлениях на главной странице портала. Дело в том, что там невозможно в силу специфики контента составить адекватную контекстную «картинку» для вывода соответствующего баннера. А между тем посещаемость веб-страницы впечатляет, и «носителей» профилей «Бегуна» среди пользователей Mail.ru немало. Так что поведенческий таргетинг представлен, как говорится, в чистом виде.
Следующий проект по использованию пользовательских профилей может появиться у интернет-магазина «Озон». В августе стало известно о том, что отечественный дотком ведет соответствующие переговоры с руководством сервиса Blogus.ru, онлайн-рейтинга русскоязычных блогов. Последний летом существенно расширил возможности как для самих блоггеров, так и для их читателей. В частности, после введения поиска записей по тэгам появились специальные тематические разделы, один из которых — посвященный популярным книгам, фильмам и музыке — и заинтересовал «Озон». Пользователи Blogus.ru могут разместить полноценную рецензию на то или иное произведение искусства или просто сделать краткий отзыв, заодно указав свое положительное или отрицательное отношение к описываемому предмету. «Озон» же планирует использовать эти данные для составления базы профилей, чтобы в дальнейшем рекомендовать блоггерам потенциально интересные им новинки ассортимента.
В общем, начало положено. В апреле 2006 года eMarketer сделала очень оптимистичный прогноз относительно будущности поведенческого таргетинга, с которым можно ознакомиться в таблице. А через пару месяцев Jupiter Research опубликовала исследовательский отчет «Effective Targeting», где предсказала, что год спустя в каждой четвертой рекламной онлайн-кампании будет использоваться интеллектуальное «профилирование» пользователей. По результатам опроса агентств, проводивших соответствующие проекты за последний год, 88% оказались удовлетворены результатами. Из тех, кто от поведенческого таргетинга в этот период воздерживался, удовлетворенных оказалось только 56%. От былого разочарования в первых попытках практической реализации не осталось и следа.
Как попасть в сети
Стать участником рекламной онлайн-сети несложно. Для этого достаточно иметь свой сайт, разумеется, с достаточно высокой посещаемостью, иначе овчинка просто не будет стоить выделки, то есть доходы не покроют затрат на поддержку ресурса и, иногда, оплату за пользование рекламной системой.
Первым шагом к обогащению за счет интернет-рекламодателей является заявка на участие, только после удовлетворения которой владелец сайта получит код сетевого скрипта для вставки в страницу. Хотя существуют и более демократичные альтернативы. Например, в баннерной сети RLE принимают в свое братство автоматически после регистрации. Но там, правда, и денег не платят, предлагая рекламировать свой сайт взамен демонстрации чужих баннеров. А вот в «элитный» подраздел RLE Platinum, где заработать все же можно, сходу уже не попадешь.
Заявка оформляется в онлайн-режиме. Необходимо заполнить анкету, большинство граф которой практически одинаковы во всех рекламных сетях. Указываются имя ресурсодержателя, его e-mail, URL потенциального рекламоносителя, тематика контента, выбираемая из выпадающего списка и предпочтительный формат рекламы. Последний зависит от специфики выбранной рекламной сети. На AdMedia предлагаются на выбор баннеры Rich Media, Pop-Under, TopLine.
Далее нужно, обычно в произвольной форме, перечислить разделы и страницы сайта, на которых планируется разместить рекламу. Просят также дать ссылки, по которым менеджеры сети смогут ознакомиться посещаемостью ресурса (доверяют, как правило, счетчикам SpyLOG, TopMail, RAX, HotLOG и Rambler), и указать методы, которыми на сайт привлекается основная масса посетителей (почтовые рассылки, баннерная реклама, партнерские программы, поисковая оптимизация, регистрация в каталогах).
Если заявку не удовлетворяют, то это может быть из-за того, что контент содержит ненормативную лексику или каким-то образом противоречит законодательству. Кроме того, фильтруются баннерные биржи, сайты, распространяющие варез или порно, а также ресурсы для любителей халявы (от «клубов кликателей» до MLM). Разумеется, минимальны шансы на вступление в солидную рекламную сеть у домашних страниц, базирующихся на бесплатном хостинге или на редиректных сервисах. К тому же, есть определенное ограничение на минимальную ежедневную аудиторию. Так, у «Бегуна» данный ценз составляет 300 уникальных посетителей.
После того, как владелец сайта получает «зеленый свет», ему присылают код (в зависимости от формата, iFrame или JavaScript) следующего вида:
<! — SuperAds code START —>
var RndNum4NoCash = Math.round(Math.random() * 1000000000);
document.write(‘
<! — SuperAds code END —>
Остается встроить его в обещанные в анкете места и ждать светлого будущего, то есть денег рекламодателей.