لا يزال الجميع يتحدثون عن موت ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية، لكن المحادثة بدأت تتغير. في حين شعر الناشرون والمعلنون ومقدمو التكنولوجيا في البداية بالجهل بشأن كيفية عمل الاستهداف - والتسويق الرقمي بشكل عام - في المستقبل، فقد انتقل التركيز الآن إلى تنفيذ الحلول التي تعود بالنفع على جميع الأطراف.
بينما تقوم Google باختبار العديد من المقترحات المتعلقة بالطيور في مشروع Sandbox الخاص بها لمعالجة الانخفاض المقدر بنسبة 52% في إيرادات الناشرين، فقد وضع اللاعبون في الصناعة أنظارهم على بيانات الطرف الأول والاستهداف السياقي كطرق لمساعدتهم على التغلب على حالة عدم اليقين التي لا تحتوي على ملفات تعريف الارتباط.
يبشر هذا التحول بالخير لمستقبل يسمح بالتسليم المستمر للتسويق الرقمي الفعال مع الحفاظ على الوصول إلى البيانات والتحكم والامتثال للخصوصية على الويب المفتوح. وسيضمن أيضًا قابلية التوسع وتحقيق الدخل المستدام.
ومع ذلك، لكي يكون هذا التحول ناجحًا حقًا، فإنه سيتطلب أيضًا بعض المساعدة من التكنولوجيا - وخاصة الذكاء الاصطناعي (AI) والنمذجة التنبؤية.
تكسير صمولة بيانات الطرف الأول
يعلم الناشرون أن هناك طريقًا أكيدًا للخلاص بعد ملفات تعريف الارتباط قد تم وضعه بالفعل تحت أقدامهم: بيانات الطرف الأول. ومن خلال الاتصال المباشر بجماهيرهم، يتمتع الناشرون بفرصة أفضل للحصول على موافقة المستخدم وجمع البيانات اللازمة لدعم المحتوى المخصص واستراتيجيات تحقيق الدخل، وفي المقابل، حماية أرباحهم النهائية.
ومع ذلك، فإن الاستفادة من بيانات الطرف الأول تتطلب اتباع نهج شامل. غالبًا ما تكون المعلومات الناتجة عن تفاعلات المستخدم مع الويب غير منظمة ويصعب إدارتها، خاصة بالنسبة للناشرين الذين يعانون من نقص الموارد. قد يتم تسجيل دخول بعض المستخدمين بينما يكون البعض الآخر مجهول الهوية، مما يعني أن تغطية البيانات وفهم نشاط المستخدم غالبًا ما تكون غير متسقة وغير كاملة. على سبيل المثال، تُظهر بياناتنا أن 2 إلى 10% فقط من المستخدمين يشاركون تفاصيل مثل العمر والجنس، ويتركون الـ 90% المتبقية غير معروفة.
لتحقيق أقصى استفادة من بيانات الجمهور القيمة، يحتاج الناشرون إلى طريقة لتنظيمها وتوسيعها وتسخيرها بشكل فعال. هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعد فيه الذكاء الاصطناعي. أولاً، يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ذات القدرة العالية على المعالجة والتنسيق دمج مجموعات كبيرة من البيانات غير المصنفة في مخزن رؤى واحد يسهل فهمه وتنشيطه. ثانيًا، يمكنهم ملء الأجزاء الحيوية المفقودة لإعطاء الناشرين صورة موحدة بالغة الأهمية لرحلة المستخدم، مما يفتح الباب أمام التجزئة والتنشيط الدقيق، حتى في غياب بيانات الحقائق الثابتة.
على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مشاركة المستخدمين الموافقين تلقائيًا بناءً على إشارات سياقية لتوفير نافذة في الوقت الفعلي للاطلاع على الاهتمامات والتفضيلات الفريدة التي تحافظ على تحديث الملفات الشخصية ودقتها. ولا يؤدي هذا إلى توفير أيام أو أسابيع من المعالجة اليدوية فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين تجربة الإعلان - مما يؤدي إلى زيادة أشكال الإعلانات عالية القيمة التي يوجهها الناشر والتي تتوافق مع السياق وتجربة المستخدم.
علاوة على ذلك، يمكن لتقنية نمذجة الذكاء الاصطناعي المتقدمة سد الفجوات للمستخدمين الذين لا يمكن تعقبهم. على سبيل المثال، من خلال تضمين بيانات من بيئات مختلفة - الويب، والتطبيقات، وإدارة علاقات العملاء، والتليفزيون - يمكن الكشف عن الأنماط بين المستخدمين ذوي سمات معينة، مما يؤدي إلى إثراء الملف الشخصي للمستخدمين المماثلين للحفاظ على إمكانية الاستهداف عبر الجمهور بأكمله. تركز هذه التقنيات على السمات المنطقية، وليس السمات المعلنة، والتي تعالج بشكل مباشر مخاوف الخصوصية التي تسببت في إيقاف ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالطرف الثالث في المقام الأول.
أخذ السياق إلى مستوى جديد
كما استعاد استهداف المحتوى شعبيته مع استمرار الصناعة في سعيها لإيجاد حلول فعالة ومتوافقة مع مراعاة الخصوصية لاستهداف المستهلكين في عصر ما بعد ملفات تعريف الارتباط.
لقد قطعت التكنولوجيا في هذا المجال شوطا طويلا في السنوات العشر الماضية، مما يسمح الآن بتطوير أدوات استهداف سياقية أكثر دقة ومرونة. يتمتع الناشرون بمفردهم بالمعرفة الواسعة والقدرة على تخصيص المحتوى وبناء شرائح الجمهور التي تشكل أساسًا عمليًا للإعلان المبني على السياق. ومع ذلك، ومع وجود أدوات أكثر تطورًا، يمكنهم الآن تقديم دقة استهداف أكبر بكثير.
على سبيل المثال، يتيح الجيل الجديد من التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم للناشرين تجاوز الحدود السياقية التقليدية. ومن خلال استخدام الإشارات في الوقت الفعلي والتقييم الشامل لخصائصها الرقمية، يمكنهم جمع رؤية دقيقة وقابلة للتطوير للجمهور والتي يمكن إتاحتها للعلامات التجارية وكذلك لقسم التسويق الخاص بالناشر.
باختصار، فهو يوفر قابلية التوجيه المتزايدة المطلوبة لتسهيل التخصيص الذي لا يعد جذابًا للغاية للمعلنين فحسب، بل يضمن أيضًا تجربة أفضل للمستخدمين - مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز روابط الجمهور وتعزيز احتمالية الولاء على المدى الطويل.
يعد التركيز على بيانات الطرف الأول والاستهداف السياقي المتقدم بالتأكيد خطوة في الاتجاه الصحيح لمشهد الوسائط الرقمية. من ناحية الناشر، قد لا يكون مجرد تبديل ملف تعريف ارتباط (طرف ثالث) بآخر (طرف أول) كافيًا للهروب تمامًا من عدم اليقين بشأن ملفات تعريف الارتباط. المفتاح هو بناء استراتيجية الطرف الأول مرنة وقابلة للتطوير من خلال اختبار التقنيات البديلة. سيؤدي ذلك إلى خلق المزيد من الفرص للناشرين لزيادة القيمة المقدمة لكل من المستخدمين والعلامات التجارية، وبالتالي تعزيز مكانتهم في السوق.
