Los editores serán muy conscientes de que, a pesar de la suspensión de la ejecución por parte de Google, el fin de las cookies de terceros sigue en el horizonte, al igual que los desafíos asociados con este cambio. La única diferencia es que tienen más tiempo para prepararse.
Es posible que se estén trabajando en soluciones alternativas, pero la mayoría aún se encuentran en las etapas iniciales de prueba y están lejos de estar libres de problemas, especialmente en lo que respecta al acceso a los datos y la adopción por parte de los actores del mercado.
Muchos editores reconocen que los datos propios presentan una alternativa viable: la gran cantidad de información sobre la audiencia que ya poseen tiene un poder significativo para impulsar los flujos de ingresos. Pero el problema ahora radica en desbloquear su potencial y convertirlo en una solución escalable.
Para utilizar bien sus activos de datos existentes, los editores deben convertirlos en una vista completa de los usuarios que permita una mejor comprensión, segmentación y generación de ingresos.
Entonces, ¿podría la respuesta estar en análisis más inteligentes?
Poseer datos no es suficiente para seguir siendo competitivo
El problema clave para los editores que buscan aprovechar sus datos propios de manera más efectiva es que a menudo es una tarea compleja que requiere mucho tiempo. Los usuarios interactúan con el contenido de muchas maneras diferentes y sus interacciones producen grandes volúmenes de datos no estructurados. Además, la información dentro de los conjuntos de datos desordenados suele estar incompleta. Por ejemplo, las audiencias generalmente serán una combinación de usuarios registrados, para quienes los editores tienen consentimiento para recopilar ciertos datos y un registro de algunos atributos, pero no todos, y visitantes anónimos que optaron por no participar.
Por lo tanto, la mayoría de los editores terminan con una mezcla de datos que pueden ser difíciles de descifrar, especialmente cuando falta la capacidad interna de manejo de datos. Algunos elementos serán más sencillos de rastrear y evaluar, como el número de visitas y el tiempo invertido en los sitios, pero estos puntos de datos por sí solos no son suficientes para producir la visión completa de las personas necesaria para proporcionar contenido personalizado que refuerce la participación o genere publicidad detallada. perfiles, particularmente para usuarios anónimos o aquellos que eligen no compartir detalles clave, como edad y sexo.
Sin embargo, aquí es donde entra en juego la analítica. Con las herramientas de evaluación adecuadas, los editores pueden unificar datos de audiencia fragmentados y obtener información valiosa sobre los intereses y comportamientos de los usuarios; y eso es sólo el comienzo.
Usando predicciones más sofisticadas
La tecnología de análisis puede asumir el trabajo pesado de la gestión de datos en un nivel básico y ayudar a los editores a hacer utilizables sus activos propios. En lugar de navegar manualmente por grandes cantidades de información dispar, pueden aprovechar mecanismos automatizados para combinar, limpiar y armonizar datos en un centro consolidado. A partir de ahí, es más fácil aplicar un análisis inicial para descubrir información previamente perdida en el caos, como qué tipos de contenido prefieren los usuarios registrados o consultas de búsqueda comunes que indican temas populares.
Pero es en la siguiente fase del procesamiento de datos donde el valor total del análisis innovador se vuelve realmente claro. Cuando se usa junto con el análisis predictivo de aprendizaje automático, puede permitir a los editores coordinar mejor sus datos y enriquecerlos, llenando los vacíos para usuarios específicos y aprovechando los datos existentes para predecir los comportamientos de usuarios anónimos.
Al aprovechar los atributos conocidos de usuarios específicos, la tecnología de análisis inteligente puede utilizar el modelado de audiencia para ampliar significativamente el alcance de la información. Además, los algoritmos de inteligencia artificial (IA) pueden aprovechar las 'verdades reales' (como la información de cuentas) para identificar tendencias clave para individuos con ciertos rasgos y aumentar los usuarios que comparten las mismas características o siguen patrones de comportamiento similares.
El principal beneficio de esta extensión de datos es, por supuesto, mantener el atractivo publicitario sin depender de cookies de terceros. Al aprovechar al máximo sus propios datos, los editores pueden lograr una segmentación de audiencia refinada y continuar ofreciendo ubicaciones personalizadas con precisión, en tiempo real y a escala. Esta comprensión profunda de los atributos de los usuarios permite a los equipos de marketing de los editores predecir qué productos tienen más probabilidades de captar el interés de los usuarios, identificar las audiencias más receptivas y ofrecer una experiencia más personalizada.
Descubrir los conocimientos de los consumidores para aumentar la fidelidad
Ahora llegamos a la prioridad central más duradera de todo editor: la optimización de la experiencia. En el entorno online altamente competitivo de hoy, el éxito depende cada vez más de la velocidad y la relevancia. Para hacer crecer una audiencia grande y leal monetizada, los editores deben captar rápidamente la atención del usuario presentando contenido verdaderamente atractivo que responda a sus gustos únicos. Una vez más, ésta es un área donde la implementación efectiva de análisis proporciona una ventaja crucial.
A través del análisis granular de la interacción del sitio en tiempo real, los algoritmos de IA pueden brindar instantáneamente una vista detallada de los hábitos, preferencias e incluso sentimientos individuales hacia contenido específico. Esta visión integral forma la base ideal para recomendaciones de contenido personalizado. No solo demuestra el compromiso de los editores para satisfacer las necesidades de la audiencia, sino que también crea experiencias optimizadas que fortalecen las relaciones con los usuarios, mantienen la lealtad y aumentan el valor de las audiencias, lo que a su vez atrae la inversión publicitaria.
Y eso no es todo. Los editores también pueden aprovechar el análisis predictivo avanzado para combinar los datos entrantes con patrones de comportamiento históricos y predecir con precisión el próximo contenido con el que es probable que los usuarios interactúen. Además de allanar el camino para experiencias relevantes y personalizadas que agregan valor adicional para los usuarios, estos conocimientos pueden impulsar aún más las oportunidades publicitarias, lo que permite a los editores hacer coincidir los anuncios de acuerdo con las necesidades actuales de los usuarios y los temas, y productos, con la mayor probabilidad de despertar. su interés en el futuro.
Estrategias de segmentación preparadas para el futuro y crecimiento de la audiencia
Los análisis inteligentes también pueden brindar a los editores una vista de cómo los usuarios interactúan con contenido específico en varias propiedades digitales. Esto no solo enriquece aún más los perfiles de usuario con información granular sobre intereses, sino que también permite a los editores optimizar la experiencia en los dispositivos digitales preferidos de la audiencia. Dado que el hogar estadounidense promedio posee 10 dispositivos habilitados para Internet, que se espera que alcance los 15 para 2030, es muy importante involucrar a los segmentos deseados sin importar cómo interactúen con el contenido.
Además, utilizar esta información para garantizar publicidad altamente relevante para cada entorno mejorará la reputación del editor. El estereotipo de los anuncios digitales irritantes y disruptivos se está convirtiendo en una cosa del pasado, y el análisis avanzado es esencial para comprender cuán receptivos son los consumidores en cada etapa de su viaje digital. Este nivel de información sobre la audiencia es muy atractivo para los anunciantes y ayudará a los editores a monetizar eficazmente su inventario y reforzar las fuentes de ingresos.
Además de mejorar las capacidades de segmentación en múltiples plataformas, el análisis inteligente ofrece a los editores el potencial de impulsar la expansión de la audiencia. Cuando se combinan con datos de contenido y contexto en tiempo real, las capacidades predictivas hacen que las impresiones sean direccionables sin datos a nivel de usuario. A su vez, esto puede respaldar los métodos de retargeting, permitiendo a los editores y anunciantes emparejar audiencias utilizando tecnología de sala limpia. Además, al brindar claridad sobre las tendencias y preferencias compartidas, estas soluciones permiten a los editores llegar a más usuarios en todos los dispositivos.
Cambiar su enfoque hacia los datos propios es un paso en la dirección correcta para los editores. A medida que continúan buscando nuevas formas de prosperar sin cookies de terceros, liberar el valor de sus propios contenidos será crucial para conservar la ventaja publicitaria y seguir ofreciendo las experiencias personalizadas que esperan los usuarios. Pero antes de que puedan poner su información de origen en acción efectiva, necesitarán fortalecer su capacidad para organizarla y aprovecharla, y eso requerirá análisis más inteligentes.
