ОТ БИГБОРДОВ К ПРИБОРНЫМ ПАНЕЛЯМ: ПОЧЕМУ ДОСКИ ОБЪЯВЛЕНИЙ В СФЕРЕ НАРУЖНОЙ РЕКЛАМЫ ИГНОРИРУЮТ РОСТ ЧИСЛА СПЕЦИАЛИСТОВ ПО МЕДИЙНОЙ РЕКЛАМЕ, ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА ДАННЫЕ

Зайдите сегодня в любой серьезный магазин наружной рекламы, и инструменты покажутся такими, будто их доставили из другой отрасли. Трейдеры моделируют триллионы возможных вариантов размещения с помощью ИИ, используя такие платформы, как AdQuick, чтобы объединить данные о местоположении, демографии и поведении потребителей в точные планы, ориентированные на результат. Сети, такие как Trillboards, подключают свои ресурсы к многоуровневым машинным системам искусственного интеллекта, например hellOOH, превращая фрагментированные рыночные сигналы в прогнозируемые кривые спроса.

На бумаге это не тот OOH-бизнес, с которым вы grew up. Это среда, опосредованная программным обеспечением, насыщенная данными, программная, где outdoor находится в одном цикле оптимизации с платной социальной рекламой и CTV. Бизнес стремительно движется к тому, что один из лидеров отрасли описал как “bудущее, определенное точностью и эффективностью”, где OOH ведет себя как любой другой цифровой канал эффективной рекламы, а данные в реальном времени “приводят OOH в соответствие с современными каналами эффективной рекламы” внутри рабочего процесса в стиле DSP, как это.

Однако, если вы просмотрите доски вакансий, которые якобы поставляют специалистов в эту экосистему, можно подумать, что самой большой инновацией за последнее десятилетие стало замена виниловых поверхностей на цифровые.

Большинство вакансий в сфере продаж OOH по-прежнему сформулированы так, словно задача состоит в том, чтобы “продавать плакаты” с помощью картотеки и улыбки. В описаниях должностей по торговле и планированию чрезмерно акцентируется “умение работать с Excel” и общий опыт “планирования медиа”, при этом почти не упоминается необходимость работы в среде программных торгов в реальном времени, интерпретации данных о мобильности из нескольких источников или согласования моделей показов с кросс-канальной атрибуцией. Язык описания работы—“управление территорией”, “развлечение клиентов”, “переговоры по тарифным картам”—принадлежит миру статичных билбордов и ежеквартальных доступностей.

Разница становится очевидной, если сравнить эти описания с реальной деятельностью канала. Сегодняшняя покупка DOOH в значительной степени опирается на экологические и мобильные данные, чтобы приблизительно оценить охват аудитории: данные билетных касс, инфракрасные счетчики посетителей, сети датчиков, сигналы местоположения с мобильных устройств от поставщиков данных и специализированная аналитика на основе камер от таких компаний, как Quividi. Как отмечается в одном из объяснений по цифровым наружным рекламным форматам, таргетирование смещается от отдельных лиц к вероятностным сегментам «в определенное время на основе данных, собранных из окружающей среды», а атрибуция переходит от субъективных ощущений к анализу результатов, связанных с показами, на всех этапах воронки продаж, особенно когда DOOH активируется внутри той же DSP, что и display, мобильные устройства и CTV, позволяя «аудитории, видевшей DOOH, пополнять пулы ретаргетинга» и участвовать в многоточечных моделях, как подчеркивается в обзоре Clearcode.

В то же время сама концепция «эффективности» в OOH пересматривается. Рост цифровых форматов, интеграций данных и применение ИИ сделали этот канал «более динамичным и отзывчивым», гораздо ближе к цифровым медиа, чем в любую предыдущую эпоху, однако методы измерения по-прежнему фрагментированы, несогласованы и основаны на устаревших моделях охвата, как отмечает Джауд Хассан. Этот разрыв между тем, что может предоставить канал, и тем, что его метрики могут достоверно отразить, теперь стал «стратегическим ограничителем роста», а не просто технической особенностью. Другими словами: новое поколение специалистов по OOH будет не просто нажимать кнопки на DSP; они будут помогать формировать то, как этот канал интегрируется в единую кросс-медийную систему данных и продвигается к единому источнику правды.

Затем произошла революция в области интеллектуальных технологий. Trillboards прямо представляет свое партнерство с hellOOH как переход от “человеческого понимания рынка к машинным моделям анализа спроса”, утверждая, что ограничением больше не является исполнение инфраструктуры, а “асимметрия интеллектуальных возможностей”, при которой участники с более качественными моделями спроса “видят рынок раньше остальных”, согласно анонсу hellOOH. Это уже не классическая проблема продаж медиа; это проблема науки о данных и проектирования рынка, замаскированная под коммерческую деятельность.

Говоря прямо, компании OOH тихо превращаются в аналитические и программные компании, которые случайно монетизируют экраны и конструкции. Однако их процессы найма по-прежнему нацелены на поиск менеджеров по продажам, универсальных планировщиков и операционных координаторов, способных управлять разрешениями, подтверждениями размещения и статическими предложениями. Индустрия вооружается панелями управления, но описания вакансий по-прежнему составлены для людей, живущих на билбордах.

Это и есть талантливый парадокс OOH: инструменты, данные и ожидания безошибочно высокотехнологичны, однако роли, которым предназначено ими пользоваться, описаны на низкотехнологичном, устаревшем языке. Пока будет сохраняться этот разрыв, специалисты по медийным закупкам, основанным на данных, будут развиваться быстрее, чем рынок труда, призванный их обслуживать, — и самые сильные кандидаты никогда даже не увидят себя в таких объявлениях.

Сейчас самый интересный вопрос в сфере OOH — это не «Сколько стоит эта рекламная конструкция?», а «Кто именно отвечает за то, чтобы с ее помощью решить бизнес-задачу?»

Если судить по тому, как отрасль говорит о себе, можно подумать, что этот сдвиг уже произошел. Эксперты в области OOH утверждают, что необходимо прекратить «продажу рекламных щитов» и начать продавать результаты. Как выразился один издатель, клиенты не просыпаются с желанием, чтобы им продали конструкцию размером 14′ x 48′ у шоссе I-95; они просыпаются, размышляя о том, как захватить долю рынка, запустить продукт и создать импульс развития, и именно эти результаты они фактически покупают, а не сталь и винил, с помощью которых они достигаются, как утверждает OOH Today. Это правильный философский поворот. Но философия не определяет, кого именно нанимают, продвигают и наделяют полномочиями решать эти задачи.

С точки зрения покупателей, специалисты по решению задач всё чаще являются стратегами в области медиа, ориентированными на данные, а не «специалистами по OOH» в старом понимании. Эти покупатели привыкли запускать DOOH через тот же DSP, что и для баннеров, мобильной рекламы и CTV, чтобы охваченные аудитории могли использоваться для ретаргетинга и многоканальной атрибуции — такой рабочий процесс описан в обзоре DOOH от Clearcode. Они спокойно рассматривают OOH как канал для эффективного продвижения на всех этапах воронки продаж, а не просто как инструмент повышения узнаваемости. Для них билборд — это не продукт, а один из возможных узлов измеримой системы.

Что касается предложения и платформ, наиболее серьёзные технологические «решения» создаются сейчас в программном обеспечении. Платформы вроде AdQuick были созданы не для того, чтобы делать более красивые прайс-листы, а чтобы устранить планирование на основе интуиции, внедряя большие объёмы детализированных данных в планирование, покупку и оптимизацию. Когда платформа позволяет вывести бренд из стадии идеи до запуска кампании за 48 часов, стандартизировать рабочие процессы у тысяч владельцев медиа и интегрировать эффективность OOH напрямую в маркетинговую инфраструктуру бренда, как описывает свою роль AdQuick, центр тяжести смещается. Ценность перемещается от тех, кто «имеет связи с операторами рекламных конструкций», к тем, кто умеет анализировать панели мониторинга, формулировать гипотезы и проводить итерации.

Это принципиально другой набор навыков по сравнению с традиционными продажами наружной рекламы. Классический торговый представитель обучен продавать места размещения, показы и CPM. Современный же покупатель, напротив, хочет работать с тем, кто способен взять бизнес-задачу—«Можем ли мы увеличить выручку в магазинах на 8% в этих десяти DMA в течение восьми недель?»—и перевести её в адресную аудиторию, микс DOOH, систему измерения и план теста. Они ожидают, что их партнёры понимают, как данные о продаже билетов, ИК-датчики, мобильные геоданные и внешние факторы, такие как погода или время суток, могут влиять на таргетинг и аналитику DOOH, так же, как объясняет Clearcode. Это не презентация; это роль продуктового специалиста и аналитика, замаскированная под «медиа».

Тем временем само определение «вне дома» расширяется, охватывая среды, которые больше напоминают адресные розничные медиасети, чем просто рекламу у дорог. Когда ритейлеры превращают магазины в медиа-активы—используя данные о лояльности, мобильные сигналы и экраны внутри магазинов для взаимодействия с покупателями по принципу «проходы как улицы» и «торцевые полки как премиальный инвентарь», как сформулировано в одном анализе стратегии медиабизнеса Walmart от OOH Today—граница между наружной рекламой и ритейл-медиа стирается. Основной бизнес здесь — не продажа билбордов, а соединение брендов с потребителями в физическом пространстве, с изначальным включением данных и результатов с замкнутым циклом.

Это ставит неудобный вопрос о кадрах: в этой новой экосистеме кто на самом деле разрабатывает решения? Сети розничной рекламы и команды маркетинговой аналитики внутри брендов нанимают людей, которые мыслят экспериментами и приростной эффективностью. Платформы наружной рекламы нанимают специалистов по данным, менеджеров по продукту и стратегов по эффективности. Однако многие доски вакансий наружной рекламы по-прежнему ориентированы на устаревшие позиции — торговых представителей, работы со статичными операциями, базовое обслуживание клиентов, — именно те функции, которые наименее подготовлены к обсуждению моделей атрибуции, кроссплатформенной оптимизации или того, как показы наружной рекламы трансформируются в подтвержденные посещения магазинов и веб-конверсии, возможности, которые предлагают платформы вроде.

Индустрия говорит правильные вещи о решении бизнес-задач вместо продажи рекламных поверхностей. Но пока официально предлагаемые должности вращаются вокруг товарных запасов, а не результатов, настоящие специалисты по решению задач будут собираться в других местах — в DSP, в ритейл-медиа и в командах кросс-канальной эффективности, — оставляя доски вакансий наружной рекламы странно оторванными от самого будущего, к которому, по их утверждениям, стремится индустрия.

Измерение в OOH уже больше не просто “dогоняет” цифровые каналы; во многих отношениях оно уже опередило ментальные модели тех людей, которые должны его использовать.

На стороне предложения всё необходимое уже есть. Экраны динамичны, инвентарь — гибкий, а данные интегрированы практически в каждой точке. Современные платформы, такие как комплекс инструментов измерения AdQuick, могут отслеживать подтверждённые посещения магазинов, сопоставлять воздействие OOH с веб-аналитикой и выявлять эффект ореола на соседних цифровых каналах практически в реальном времени. DOOH-сети используют данные билетных систем, ИК-датчики, камеры в помещении и данные о местоположении с мобильных устройств из обменов и брокеров, чтобы оценивать аудиторию и оптимизировать креативы в зависимости от окружающей среды. Вы можете запускать разные сообщения в зависимости от погоды, времени суток или даже потоков пешеходного движения.

Однако со стороны спроса значительная часть индустрии до сих пор ведёт себя так, будто “измерение” означает PDF-файл после кампании с модельными показами и несколькими фотографиями.

Этот разрыв носит структурный, а не просто технический характер. Как отмечает Джауд Хассан в своей статье о движении к “eдиному источнику истины” для OOH, измерения фрагментированы по рынкам, форматам и операторам. Каждый продавец полагается на собственную смесь устаревших данных о трафике, показателей видимости и проприетарных индексов. Эти системы были разработаны для статических щитов и ограниченных данных, а не для программной DOOH, интегрированной в современный, кросс-канальный план. Результат: метрики, которые не согласуются между поставщиками, не соотносятся чётко с языком цифровой эффективности и не встраиваются аккуратно в медиа-панель CMO.

Покупатели, ориентированные на данные, уже двинулись дальше. Они больше не спрашивают: “Сколько показов обеспечил этот щит?” Теперь вопросы звучат скорее так: какой набор устройств обеспечивает наименьшую стоимость за дополнительный визит в магазин? Как изменится общий ROAS при добавлении DOOH в нашу стратегию с учётом роста трафика из поиска и соцсетей? Какие размещения пополняют самые ценные пулы для повторного таргетирования в нашем DSP?

На эти вопросы сегодня уже можно ответить. Согласно описанию API и системы атрибуции AdQuick, данные о воздействии наружной рекламы можно напрямую передавать в те же модели, которые бренды уже используют для оценки эффективности баннеров, мобильной и CTV-рекламы, получая ежедневную аналитику вместо квартальных отчётов. Кроме того, показы DOOH можно запускать и анализировать в тех же платформах, что используются для интернет-рекламы, обеспечивая переход аудитории, подвергшейся воздействию DOOH, в ремаркетинг и кросс-канальную атрибуцию, а не изоляцию в отдельных системах.

Однако многие сайты вакансий в сфере OOH и менеджеры по найму по-прежнему ищут кандидатов с “наличием связей с операторами щитов” и “опытом чтения данных о трафике”, вместо знаний в области моделей атрибуции, экспериментальных методик и планирования охватов на всех каналах. Технологическая платформа уже готова к байесовским исследованиям эффективности, а описания вакансий составлены для тех, кто гордится своими заламинированными прайс-листами.

Можно увидеть, насколько смещена калибровка, сравнивая собственный имидж OOH с прилегающими категориями. Розничные продавцы теперь думают как медиакомпании: они объединяют данные о лояльности, мобильные идентификаторы и экраны в магазинах, чтобы проход превратился в поток показов, а магазин стал медиаресурсом. Эти команды ожидают панели управления, которые связывают экспозицию на полке с результатами на уровне корзины покупок. Они развивают измерительные возможности вокруг инкрементальности и отчетности с замкнутым циклом, а не подсчитывают количество людей, проходящих мимо торцевой части стеллажа.

Между тем, продавцы DOOH по-прежнему говорят об умножителях показов, а не об инкрементальности, о кривых охвата, а не о кривых отклика. Язык инструментов и язык людей, которые их используют, расходятся.

Вот почему навязчивая идея индустрии об "образовании" мимо цели. Ограничивающим фактором является не то, что математика слишком сложна или модели слишком продвинуты. Проблема в том, что слишком много ролей в OOH определены так, будто задача состоит в том, чтобы защищать прейскурант, а не анализировать набор данных. Когда измерения развиваются быстрее, чем люди, которые их используют, инструменты не волшебным образом тянут культуру вперед. Вместо этого культура заставляет инструменты работать в режиме "отчетного театра", превращая богатые, актуальные, кросс-канальные инсайты в удобную и привычную форму итогового отчета после покупки.

Покупатели, живущие в интерфейсах панелей, уже здесь. Вопрос в том, сможет ли найм и развитие талантов в OOH угнаться за тем, как сегодня можно измерять этот канал, или они продолжат набирать персонал для мира, в котором единственным важным фактором было количество автомобилей, проехавших вчера мимо.

Несоответствие между рекламными щитами OOH и современными медиапокупателями начинается с базового непонимания того, что такое навыки OOH на самом деле.

Если вы работаете в performance-маркетинге, вам не нужен кто-то «кто разбирается в билбордах». Вам нужен партнёр по OOH, который сможет работать как продолжение вашей команды по развитию: свободно владеющий данными, отвечающий за результаты и уверенно пользующийся теми же инструментами и моделями, что и вы используете для всех других каналов.

На практике это означает пять обязательных возможностей.

Во-первых, свободное владение интеллектуальными данными об аудитории и спросе. Современные рекламные носители вне дома больше не сводятся к догадкам о том, какой съезд с шоссе «кажется подходящим». Платформы, такие как hellOOH, уже используют модели машинного обучения для преобразования разрозненных данных о местоположении, кампаниях и взаимоотношениях в прогнозные сигналы спроса. Когда сети, подобные Trillboards, внедряют такой уровень анализа, они автоматизируют не просто закупки — они видят, где возникнет спрос, раньше своих конкурентов. Полезный партнер в сфере OOH понимает, как генерируются эти сигналы, насколько они надежны и как их можно преобразовать в медиапланы, соответствующие вашему бизнес-прогнозу, а не просто строке вашего бюджета.

Во-вторых, способность работать в рамках единой измерительной системы, ориентированной в первую очередь на цифровые технологии. Как поясняет Джауд Хасан, OOH быстро приобретает оперативность, присущую цифровым каналам, однако его замеры по-прежнему фрагментированы: различные географии, разные методики и крайне ограниченная совместимость с остальной частью маркетингового стека. Теми партнёрами, которые будут действительно важны для современных рекламодателей, станут те, кто сможет стандартизировать данные об охвате и результатах рекламы OOH в тот самый «единый источник истины», который ваша команда использует для поиска, таргетированной социальной рекламы и CTV — будь то MMM, система MTA или специализованное хранилище данных. Если представление кандидата об отчетности — PDF-отчёт с фотографиями и дополнительными показами, — он не готов к тому уровню аналитики, к которому стремится ваша компания.

В-третьих, реальная компетентность в области таргетинга и оптимизации на основе данных. Современные кампании DOOH все чаще планируются с использованием поведенческих и внешних сигналов — продажи билетов, датчики посещаемости в ИК-диапазоне, сторонние аудиторные панели, данные о местоположении мобильных устройств, а также данные о погоде и времени суток, как описано в этой статье о таргетинге в DOOH. Современный специалист по наружной рекламе должен уметь ответить на вопросы вроде:

• Как создать профиль аудитории на основе этих источников данных?
• Как избежать ложной точности, если мы не можем нацеливаться на отдельных людей?
• Как выстроить тестовые конфигурации (креативы, локации, дневные отрезки), которые можно реально оптимизировать в ходе кампании?

Если он не может объяснить, как использовал данные о местоположении мобильных устройств или внешние сигналы для корректировки кампании в реальном времени, он станет сдерживающим фактором, а не стратегическим активом.

Во-четвертых, удобство использования программных рабочих процессов и ориентация на эффективность. Такие инструменты, как платформа AdQuick, уже рассматривают OOH как полностью интегрированный канал с измеримыми результатами: триллионы комбинаций объявлений оцениваются с помощью машинного обучения, размещение происходит через DSP, а результаты измеряются совместно с другими цифровыми закупками. Специалисты по OOH, которые помогут вам выиграть, это те, кто может:

• Настроить сделки в рамках существующих отношений с DSP или SSP
• Анализировать предложения по распределению, сгенерированные ИИ, вместо того чтобы игнорировать их и полагаться на “чувствование”
• Преобразовывать KPI бренда в рычаги программной закупки (минимальные цены, ограничения частоты показов, правила распределения бюджета)

Речь здесь идет не столько о “понимании местных особенностей”, сколько о способности диагностировать проблему в рекламной кампании так же, как специалист по таргетированной рекламе в соцсетях устраняет неполадки в наборе объявлений.

Наконец, предпочтение кросс-канальной стратегии вместо изолированных каналов. Специалисты по OOH будущего не говорят о рекламных щитах как об отдельной тактике повышения узнаваемости; они понимают OOH как часть полноценной воронки продаж. Когда DOOH активируется в той же закупочной среде, что и баннеры и мобильная реклама, аудитория, подвергшаяся воздействию DOOH, может пополнять пулы для ретаргетинга, а модели атрибуции наконец смогут учитывать “effect ореола” OOH в смежных кампаниях, как утверждает команда AdQuick. Правильный партнер знает, как одновременно информировать о OOH вашу команду по циклу жизни клиента, аналитиков и креативщиков — а также как интерпретировать эффективность OOH в контексте CAC, LTV и многоканального роста, а не исключительно “метрик OOH” в вакууме.

Суть для менеджеров по подбору персонала и медиапокупателей проста: если описание должности могло быть опубликовано в 2013 году, вы ведете подбор кадров в неподходящее десятилетие. Сейчас важные навыки находятся на пересечении знаний в области науки о данных, программной реализации и стратегии роста в различных каналах. OOH-партнеры, не владеющие этой терминологией, будут становиться все более невидимыми для медиапокупателей, которые ею владеют.

Если современный покупатель живет в дашбордах, почему доски вакансий для наружной рекламы до сих пор нанимают на рекламные щиты?

Потому что по своей структуре люди, пишущие эти описания, ориентированы на предыдущую эру наружной рекламы, а не на следующую.

Большинство найма в OOH по-прежнему осуществляется организациями, ориентированными на активы: операторами рекламных конструкций, местными представителями, традиционными агентствами, чья прибыль зависит от размещения объявлений, а не от создания эффективных систем на всех этапах воронки продаж. Их успех исторически зависел от карт охвата, прайс-листов и деловых связей. Когда ваша ценность формулируется как «Я могу разместить вашу рекламу на щите у стадиона вдоль шоссе I-95», нет острой необходимости спрашивать, может ли кандидат построить гео-модель прироста эффективности или интегрировать DOOH с DSP.

Это устаревшее мышление проявляется в подходе к данным. В классическом мире «измерение» означало моделированные показы и отчёт в формате PDF. Даже по мере того, как OOH становится значительно более динамичным и насыщенным данными, методологии измерения в многих рынках по-прежнему основаны на «устаревших методах, оценочных моделях аудитории и рамках отчетности после кампании», которые были разработаны для статичных плакатов и ограниченных данных, а не для оптимизации в реальном времени, как отмечает Джауд Хассан в своём анализе проблемы «единого источника истины» в OOH. Если ваша внутренняя отчётность основана на этой модели, вы будете нанимать людей, способных работать с такими системами, а не тех, кто может провести тесты на прирост или объединить построчные логи.

Также существует базовый пробел в знаниях о том, что сейчас включает в себя «ориентированная на данные наружная реклама». Современная цифровая наружная реклама использует разнообразные экологические и поведенческие сигналы — продажи билетов, инфракрасные датчики в торговых центрах, данные о местоположении с мобильных устройств с бирж, погодные условия и временные триггеры в течение дня и многое другое. Рассмотрение DOOH как канала, охватывающего весь воронку продаж, означает использование его в тех же DSP, где работают баннерная реклама и CTV, чтобы охват аудитории можно было интегрировать в модели ретаргетинга и атрибуции, а не измерять отдельно. Но если ваше руководство продолжает думать в терминах «возьмите щит, отправьте подтверждение размещения», то оно будет склонно нанимать специалистов, разбирающихся в разрешительных процессах и локальных транспортных потоках, а не в SQL или работе с сырыми данными от мобильных SDK.

Другая причина, по которой на сайтах с вакансиями редко требуются такие навыки: многие продавцы пока не верят, что могут устанавливать премиальную цену за них. Предложение опережает спрос на рынке цифровой наружной рекламы; как отмечается в одном обзоре, запасы DOOH часто избыточны и недостаточно реализуются, что формирует установку на «выгрузку материала» за счет заниженных цен, вместо упаковки передовых технологий таргетинга, аналитики и гарантированных программатик-сделок в качестве уникальных ценностных предложений, для которых требуется иной состав сотрудников, как описано в данном анализе экономики DOOH. Если ваша прибыль строится на объемах, вы нанимаете больше продавцов и координаторов. Если же она основана на интеллектуальной составляющей, вы начинаете приглашать аналитиков, инженеров данных и стратегов по эффективности. Большинство компаний OOH еще не полностью перешли на этот подход.

Тем временем платформы, находящиеся на переднем крае, тихо переписывают список требований, но они всё ещё исключение, а не правило. Платформа вроде AdQuick не просто оцифровывает старые процессы; она собирает поведенческие и демографические данные, применяет машинное обучение к триллионам комбинаций носителей и выводит наружную рекламу на уровень эффективности каналов с измеримыми результатами благодаря программатик-закупкам DOOH. Чтобы реализовать это, нужны специалисты, понимающие оптимизацию с использованием ИИ, кросс-канальную атрибуцию и «эфирный эффект» OOH на смежные цифровые кампании. Однако многие традиционные операторы едва упоминают эту реальность в публичных вакансиях, поскольку не развивают такие компетенции внутри компании — они полагаются на партнёров или просто игнорируют возможность.

Наконец, наблюдается культурное отставание. Маркетологи с ориентацией на результат читают о балансе 60/40 между брендом и эффективностью и видят в OOH способ перевесить свой микс, продолжая при этом достигать измеримых результатов. Когда кампания на светодиодном грузовике может одновременно создавать осведомлённость на верхней стадии воронки и стимулировать отклик на нижней стадии, как утверждается в современных взглядах на эффективность OOH, она перестаёт быть «приятным дополнением» и становится ключевым элементом стратегии эффективного маркетинга. Однако большинство вакансий в OOH по-прежнему составляют люди, мыслящие исключительно категориями осведомлённости, поэтому они ориентируют описания на «брендовые» компетенции и полностью игнорируют навыки, связанные с эффективностью.

Другими словами: на биржах вакансий не требуются OOH-навыки, основанные на данных, потому что организации, стоящие за ними, по-прежнему ориентированы на рынок до эпохи данных. Покупатели перешли к дашбордам; поставщики же зачастую всё ещё пишут описания вакансий для мира билбордов.