Что цены на баннерную рекламу говорят о рыночной власти цифровых платформ

Многосторонние цифровые платформы предоставляют услуги с нулевой ценой, поскольку с помощью рекламы монетизируют внимание и данные пользователей. Тестирование гипотез о факторах, объясняющих цены на баннерную рекламу (display advertising) крупнейших цифровых платформ, вносит вклад в объяснение их рыночной власти. С января 2018 по I кв. 2024 г. цена за 1000 просмотров (cost per mile, CPM) тем выше, чем больше у платформы уникальных пользователей и одновременно чем больше времени средний пользователь проводит на платформе. Однако количественно второй эффект более выражен, нежели первый. Объяснить полученные данные можно тем, что рыночная власть платформ на рынке цифровой рекламы в большей степени зависит от глубины данных о пользователе и возможности персонализации предложений, чем от количества пользователей или трафика на платформе. Результаты подчеркивают экономическую ценность персональных данных для многосторонних цифровых платформ, монетизирующих кросс-платформенные сетевые эффекты путем предоставления рекламы.

1. Грибанов А. А. (2018). Общий регламент о защите персональных данных (General Data Protection Regulation): идеи для совершенствования российского законодательства // Закон. № 3. C. 149—162.

2. Леваков П. А., Павлова Н. С. (2024). Большие данные как источник рыночной власти цифровых платформ // Общественные науки и современность. № 1. С. 74—91. https://doi.org/10.31857/S0869049924010066

3. Шаститко А. Е., Моросанова А. А. (2024). Дорогая бесплатность // Вопросы теоретической экономики. Т. 23, № 2. С. 56—72. https://doi.org/10.52342/2587-7666VTE_2024_2_56_72

4. Abou Nabout N., Lilienthal M., Skiera B. (2014). Empirical generalizations in search engine advertising. Journal of Retailing, Vol. 90, No. 2, pp. 206—216. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2014.03.002

5. Armstrong M. (2006). Competition in two-sided markets. RAND Journal of Economics, Vol. 37, No. 3, pp. 668—691. https://doi.org/10.1111/j.1756-2171.2006.tb00037.x

6. Baslandze S., Greenwood J., Marto R., Moreira S. (2023). The expansion of varieties in the new age of advertising. Review of Economic Dynamics, Vol. 50, pp. 171—210. https://doi.org/10.1016/j.red.2023.07.008

7. Çınar N., Ateş S. (2022). Data privacy in digital advertising: Towards a post-third-party cookie era. In: M. Filimowicz (еd.). Privacy: Algorithms and society. London: Routledge, pp. 55—77. https://doi.org/10.4324/9781003173335-3

8. Chen Y. J., Chen Y. M., Hsu Y. J., Wu J. H. (2019). Predicting consumers’ decisionmaking styles by analyzing digital footprints on Facebook. International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol. 18, No. 2, pp. 601—627. https://doi.org/10.1142/S0219622019500019

9. Dakers M. (2016). Uber knows customers with dying batteries are more likely to accept surge pricing. The Telegraph, October 30.

10. Dorfman R., Steiner P. O. (1954). Optimal advertising and optimal quality. American Economic Review, Vol. 44, No. 5, pp. 826—836.

11. Eeckhout J., Veldkamp L. (2024). Data and markups: A macro-finance perspective. Available at SSRN: https://doi.org/10.2139/ssrn.4775852

12. Evans D. S. (2013). Attention rivalry among online platforms. Journal of Competition Law & Economics, Vol. 9, No. 2, pp. 313—357. https://doi.org/10.1093/joclec/nht014

13. Evans D. S. (2019). Attention platforms, the value of content, and public policy. Review of Industrial Organization, Vol. 54, No. 4, рр. 775—792. https://doi.org/10.1007/s11151-019-09681-x

14. Fletcher A., Ormosi P. L., Savani R. (2023). Recommender systems and supplier competition on platforms. Journal of Competition, Law & Economics, Vol. 19, No. 3, рр. 397—426. https://doi.org/10.1093/joclec/nhad009

15. Geradin D., Katsifis D., Karanikioti T. (2021). Google as a de facto privacy regulator: Аnalysing the Privacy Sandbox from an antitrust perspective. European Competition Journal, Vol. 17, No. 3, pp. 617—681. https://doi.org/10.1080/17441056.2021.1930450

16. Libert T., Nielsen R. (2018). Third-party web content on EU news sites: Potential challenges and paths to privacy improvement. Reuters Institute for the Study of Journalism. https://doi.org/10.60625/risj-fr2x-ax36

17. Mattioli D. (2012). On Orbitz, Mac users steered to pricier hotels. Wall Street Journal, June 26.

18. Poort J., Borgesius F. J. Z. (2019). Does everyone have a price? Understanding people’s attitude towards online and offline price discrimination. Internet Policy Review, Vol. 8, No 1. https://doi.org/10.14763/2019.1.1383

19. Prat A., Valletti T. (2022). Attention oligopoly. American Economic Journal: Microeconomics, Vol. 14, No. 3, pp. 530—557. https://doi.org/10.1257/mic.20200134

20. Prüfer J., Schottmüller C. (2021). Competing with big data. Journal of Industrial Economics, Vol. 69, No. 4, pp. 967—1008. https://doi.org/10.1111/joie.12259

21. Rekettye G., Pranjić G. (2020). Price personalization in the Big Data and GDPR context. Marketing & Menedzsment, Vol. 54, No. 3, pp. 5—14. https://doi.org/10.15170/MM.2020.54.03.01

22. Rochet J. C., Tirole J. (2003). Platform competition in two-sided markets. Journal of the European Economic Association, Vol. 1, No. 4, pp. 990—1029. https://doi.org/10.1162/154247603322493212

23. Rochet J. C., Tirole J. (2006). Two-sided markets: А progress report. RAND Journal of Еconomics, Vol. 37, No. 3, pp. 645—667. https://doi.org/10.1111/j.1756-2171.2006.tb00036.x

24. Romero Leguina J., Cuevas Rumín Á., Cuevas Rumín R. (2020). Digital marketing attribution: Understanding the user path. Electronics, Vol. 9, No. 11, article 1822. https://doi.org/10.3390/electronics9111822

25. Schepp N. P., Wambach A. (2016). On Big Data and its relevance for market power assessment. Journal of European Competition Law & Practice, Vol. 7, No. 2, pp. 120—124. https://doi.org/10.1093/jeclap/lpv091

26. Tian G., Wu W. (2023). Big data pricing in marketplace lending and price discrimination against repeat borrowers: Evidence from China. China Economic Review, Vol. 78, article 101944. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2023.101944

27. Townley C., Morrison E., Yeung K. (2017). Big data and personalized price discrimination in EU competition law. Yearbook of European Law, Vol. 36, pp. 683—748. https://doi.org/10.1093/yel/yex015

28. Wu T. (2017). The crisis of attention theft — ads that steal your time for nothing in return. Wired, April 14. https://www.wired.com/2017/04/forcing-ads-captive-audience-attention-theft-crime/

29. Yoganarasimhan H. (2020). Search personalization using machine learning. Management Science, Vol. 66, No. 3, pp. 1045—1070. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3255