Publisher werden sich bewusst sein, dass das Ende der Third-Party-Cookies trotz der Aussetzung der Ausführung durch Google noch in Sicht ist, ebenso wie die Herausforderungen, die mit dieser Änderung verbunden sind. Der einzige Unterschied ist, dass sie sich länger vorbereiten müssen.
Alternative Lösungen sind möglicherweise in Arbeit, aber die meisten befinden sich noch in der Anfangsphase der Erprobung und sind alles andere als problemlos, insbesondere wenn es um den Datenzugriff und die Akzeptanz durch die Marktteilnehmer geht.
Viele Verlage erkennen , dass First-Party-Daten eine praktikable Alternative darstellen – die Fülle an Zielgruppeninformationen, über die sie bereits verfügen, hat eine erhebliche Macht, um Einnahmequellen anzukurbeln. Aber das Problem liegt jetzt darin, sein Potenzial auszuschöpfen und es zu einer skalierbaren Lösung zu machen.
Um ihre vorhandenen Datenbestände gut zu nutzen, müssen Publisher sie in eine vollständige Ansicht der Benutzer umwandeln, die ein besseres Verständnis, eine bessere Segmentierung und die Generierung von Einnahmen ermöglicht.
Könnte die Antwort also in intelligenter Analytik liegen?
Der Besitz von Daten reicht nicht aus, um wettbewerbsfähig zu bleiben
Das Hauptproblem für Publisher, die ihre First-Party-Daten effektiver erschließen möchten, besteht darin, dass dies oft eine komplexe und zeitaufwändige Aufgabe ist. Benutzer beschäftigen sich auf viele verschiedene Arten mit Inhalten, und ihre Interaktionen erzeugen riesige Mengen an unstrukturierten Daten. Außerdem sind Informationen in ungeordneten Datenpools häufig unvollständig. Zum Beispiel sind Zielgruppen normalerweise eine Mischung aus eingeloggten Benutzern – für die Publisher die Zustimmung haben, bestimmte Daten und eine Aufzeichnung einiger Attribute zu sammeln, aber nicht alle – und abgemeldeten Besuchern, die anonym sind.
Die meisten Verlage haben daher am Ende ein Durcheinander von Datenstücken, die schwer zu entschlüsseln sind, insbesondere wenn die internen Datenverarbeitungskapazitäten fehlen. Einige Elemente werden einfacher zu verfolgen und zu bewerten sein – wie die Anzahl der Besuche und die auf Websites verbrachte Zeit – aber diese Datenpunkte allein reichen nicht aus, um eine vollständige Übersicht über Einzelpersonen zu erhalten, die erforderlich ist, um maßgeschneiderte Inhalte bereitzustellen, die das Engagement stärken oder detaillierte Werbung aufbauen Profile, insbesondere für anonyme Benutzer oder diejenigen, die wichtige Details wie Alter und Geschlecht nicht teilen möchten.
Hier kommt jedoch Analytics ins Spiel. Mit den richtigen Auswertungstools können Verlage fragmentierte Zielgruppendaten vereinheitlichen und wertvolle Einblicke in Nutzerinteressen und -verhalten gewinnen; und das ist nur der Anfang.
Verwendung ausgefeilterer Vorhersagen
Analytics-Technologie kann die schwere Arbeit der Datenverwaltung auf einer grundlegenden Ebene übernehmen und Publishern dabei helfen, ihre First-Party-Assets nutzbar zu machen. Anstatt manuell durch riesige Stapel unterschiedlicher Informationen zu navigieren, können sie automatisierte Mechanismen nutzen, um Daten in einem konsolidierten Hub zusammenzuführen, zu bereinigen und zu harmonisieren. Von dort aus ist es einfacher, erste Analysen anzuwenden, um Einblicke aufzudecken, die zuvor im Chaos verloren gegangen sind – wie z. B. welche Arten von Inhalten angemeldete Benutzer bevorzugen oder häufige Suchanfragen, die auf beliebte Themen hinweisen.
Aber erst in der nächsten Phase der Datenverarbeitung wird der volle Wert innovativer Analysen wirklich deutlich. Wenn es in Verbindung mit Machine Learning Predictive Analytics verwendet wird, kann es Publishern ermöglichen, ihre Daten besser zu koordinieren und anzureichern, Lücken für bestimmte Benutzer zu schließen und vorhandene Daten zu nutzen, um das Verhalten anonymer Benutzer vorherzusagen.
Durch die Nutzung der bekannten Attribute bestimmter Benutzer kann Smart Analytics Tech die Zielgruppenmodellierung verwenden, um den Umfang der Erkenntnisse erheblich zu erweitern. Darüber hinaus können künstlich intelligente Algorithmen (KI) „Grundwahrheiten“ – wie Kontoinformationen – nutzen, um wichtige Trends für Personen mit bestimmten Merkmalen zu identifizieren und Benutzer zu erweitern, die dieselben Merkmale aufweisen oder ähnlichen Verhaltensmustern folgen.
Der Kernnutzen dieser Datenerweiterung ist natürlich die anhaltende Attraktivität der Werbung, ohne auf Cookies von Drittanbietern angewiesen zu sein. Indem sie das Beste aus ihren eigenen Daten machen, können Publisher eine verfeinerte Zielgruppensegmentierung erreichen und weiterhin genau maßgeschneiderte Platzierungen in Echtzeit und in großem Umfang anbieten. Dieses tiefgreifende Verständnis der Benutzerattribute ermöglicht es den Marketingteams der Publisher, vorherzusagen, welche Produkte das Interesse der Benutzer am ehesten wecken, die empfänglichsten Zielgruppen lokalisieren und ein maßgeschneidertes Erlebnis bieten.
Erschließung von Verbrauchereinblicken zur Steigerung der Loyalität
Jetzt kommen wir zur beständigsten Kernpriorität jedes Publishers: der Erlebnisoptimierung. In der heutigen hart umkämpften Online-Umgebung hängt der Erfolg zunehmend von Geschwindigkeit und Relevanz ab. Um ein großes, treues und monetarisiertes Publikum aufzubauen, müssen Publisher schnell die Aufmerksamkeit der Benutzer auf sich ziehen, indem sie wirklich ansprechende Inhalte präsentieren, die ihren einzigartigen Geschmack ansprechen. Auch hier ist der effektive Einsatz von Analytics ein entscheidender Vorteil.
Durch eine granulare Analyse der Website-Interaktion in Echtzeit können KI-Algorithmen sofort einen detaillierten Überblick über individuelle Gewohnheiten, Vorlieben und sogar die Stimmung gegenüber bestimmten Inhalten liefern. Dieser umfassende Einblick bildet die ideale Grundlage für personalisierte Content-Empfehlungen. Es demonstriert nicht nur das Engagement der Publisher, die Bedürfnisse der Zielgruppe zu erfüllen, sondern schafft auch optimierte Erlebnisse, die die Beziehungen der Benutzer stärken, die Loyalität aufrechterhalten und den Wert der Zielgruppen steigern – was wiederum Werbeausgaben anzieht.
Und das ist nicht alles. Publisher können auch erweiterte prädiktive Analysen nutzen, um eingehende Daten mit historischen Verhaltensmustern zu kombinieren und die nächsten Inhalte, mit denen sich Benutzer wahrscheinlich beschäftigen werden, genau vorherzusagen. Diese Erkenntnisse ebnen nicht nur den Weg für relevante, personalisierte Erfahrungen, die den Nutzern einen Mehrwert bieten, sondern können auch die Werbemöglichkeiten weiter verbessern, indem sie es Publishern ermöglichen, Anzeigen an die aktuellen Nutzerbedürfnisse und die Themen – und Produkte – mit der höchsten Wahrscheinlichkeit anzupassen ihr Interesse an der Zukunft.
Zukunftssichere Targeting-Strategien und Zielgruppenwachstum
Intelligente Analysen können Publishern auch einen Überblick darüber geben, wie Benutzer mit bestimmten Inhalten in verschiedenen digitalen Eigenschaften interagieren. Dies bereichert nicht nur die Benutzerprofile mit granularen Erkenntnissen zu Interessen, sondern ermöglicht es Publishern auch, das Erlebnis auf den bevorzugten digitalen Geräten des Publikums zu optimieren. Da der durchschnittliche US-Haushalt 10 internetfähige Geräte besitzt, was bis 2030 voraussichtlich 15 erreichen wird, ist es enorm wichtig, gewünschte Segmente anzusprechen, unabhängig davon, wie sie mit Inhalten interagieren.
Darüber hinaus wird die Verwendung dieser Erkenntnisse zur Sicherstellung hochrelevanter Werbung für jede Umgebung den Ruf des Herausgebers verbessern. Das Stereotyp irritierender, störender digitaler Werbung gehört der Vergangenheit an, und fortschrittliche Analysen sind unerlässlich, um zu verstehen, wie empfänglich Verbraucher in jeder Phase ihrer digitalen Reise sind. Dieses Maß an Zielgruppeneinblicken ist für Werbetreibende sehr attraktiv und wird Publisher dabei unterstützen, ihr Inventar effektiv zu monetarisieren und Einnahmequellen zu stärken.
Neben der Verbesserung der Targeting-Fähigkeiten über mehrere Plattformen hinweg bietet Smart Analytics Publishern das Potenzial, die Erweiterung des Publikums voranzutreiben. In Kombination mit Kontext- und Inhaltsdaten in Echtzeit machen Vorhersagefunktionen Impressionen ohne Daten auf Benutzerebene adressierbar. Dies kann wiederum Retargeting-Methoden unterstützen, die es Publishern und Werbetreibenden ermöglichen, Zielgruppen mithilfe von Reinraumtechnologie abzugleichen. Durch die Bereitstellung von Klarheit über Trends und gemeinsame Vorlieben ermöglichen es diese Lösungen Publishern zudem, mehr Nutzer auf allen Geräten zu erreichen.
Die Verlagerung ihres Fokus auf First-Party-Daten ist für Verlage ein Schritt in die richtige Richtung. Da sie weiterhin nach neuen Wegen suchen, ohne Cookies von Drittanbietern erfolgreich zu sein, wird es entscheidend sein, den Wert ihrer eigenen Inhalte freizusetzen, um den Werbevorteil zu behalten und weiterhin die personalisierten Erfahrungen zu bieten, die die Benutzer erwarten. Aber bevor sie ihre First-Party-Informationen effektiv umsetzen können, müssen sie ihre Fähigkeit stärken, sie zu organisieren und zu nutzen, und das erfordert intelligentere Analysen.
