Les éditeurs sont bien conscients que, malgré le sursis d'exécution de Google, la fin des cookies tiers reste à l'horizon, tout comme les défis associés à ce changement. La seule différence est qu’ils ont plus de temps à préparer.
Des solutions alternatives sont peut-être en préparation, mais la plupart en sont encore aux premiers stades de tests et sont loin d’être sans problème, notamment en ce qui concerne l’accès aux données et leur adoption par les acteurs du marché.
De nombreux éditeurs reconnaissent que les données first party constituent une alternative viable : la richesse des informations sur l’audience qu’ils détiennent déjà a un pouvoir significatif pour alimenter les flux de revenus. Mais l’enjeu est désormais de libérer son potentiel et d’en faire une solution évolutive.
Pour bien utiliser leurs actifs de données existants, les éditeurs doivent les convertir en une vue complète des utilisateurs permettant une meilleure compréhension, segmentation et génération de revenus.
Alors, la réponse pourrait-elle résider dans des analyses plus intelligentes ?
Posséder des données ne suffit pas pour rester compétitif
Le principal problème pour les éditeurs qui cherchent à exploiter plus efficacement leurs données first party est qu'il s'agit souvent d'une tâche complexe et longue. Les utilisateurs interagissent avec le contenu de différentes manières et leurs interactions produisent d’énormes volumes de données non structurées. De plus, les informations contenues dans des pools de données désordonnés sont souvent incomplètes. Par exemple, les audiences seront généralement un mélange d’utilisateurs connectés – pour lesquels les éditeurs ont consenti à collecter certaines données et un enregistrement de certains attributs, mais pas tous – et de visiteurs anonymes désinscrits.
La plupart des éditeurs se retrouvent donc avec un fouillis de données qui peuvent être difficiles à déchiffrer, en particulier lorsque les capacités internes de traitement des données font défaut. Certains éléments seront plus simples à suivre et à évaluer – comme le nombre de visites et le temps passé sur les sites – mais ces points de données à eux seuls ne suffisent pas à produire une vue complète des individus nécessaires pour fournir un contenu personnalisé qui renforce l'engagement ou crée une publicité détaillée. profils, en particulier pour les utilisateurs anonymes ou ceux qui choisissent de ne pas partager des détails clés, tels que l’âge et le sexe.
C'est cependant là que l'analyse entre en jeu. Avec les bons outils d'évaluation, les éditeurs peuvent unifier les données d'audience fragmentées et obtenir des informations précieuses sur les intérêts et les comportements des utilisateurs ; et ce n'est que le début.
Utiliser des prédictions plus sophistiquées
La technologie d'analyse peut prendre en charge le gros du travail de gestion des données à un niveau de base et aider les éditeurs à rendre utilisables leurs actifs propriétaires. Au lieu de parcourir manuellement de vastes piles d'informations disparates, ils peuvent exploiter des mécanismes automatisés pour mélanger, nettoyer et harmoniser les données dans un hub consolidé. À partir de là, il est plus facile d'appliquer une analyse initiale pour découvrir des informations précédemment perdues dans le chaos, telles que les types de contenu que les utilisateurs connectés préfèrent ou les requêtes de recherche courantes qui indiquent des sujets populaires.
Mais c'est dans la phase suivante du traitement des données que toute la valeur d'une analyse innovante devient véritablement évidente. Lorsqu'elle est utilisée conjointement avec l'analyse prédictive du machine learning, elle peut permettre aux éditeurs de mieux coordonner leurs données et de les enrichir, en comblant les lacunes d'utilisateurs spécifiques et en exploitant les données existantes pour prédire les comportements des utilisateurs anonymes.
En exploitant les attributs connus d'utilisateurs spécifiques, la technologie d'analyse intelligente peut utiliser la modélisation d'audience pour élargir considérablement la portée des informations. De plus, les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) peuvent exploiter des « vérités terrain » – telles que les informations de compte – pour identifier les tendances clés des individus présentant certains traits et augmenter le nombre d'utilisateurs qui partagent les mêmes caractéristiques ou suivent des modèles de comportement similaires.
Le principal avantage de cette extension de données est bien entendu de maintenir l’attrait publicitaire sans dépendre de cookies tiers. En tirant le meilleur parti de leurs propres données, les éditeurs peuvent parvenir à une segmentation affinée de l'audience et continuer à proposer des emplacements précisément adaptés, en temps réel et à grande échelle. Cette compréhension approfondie des attributs des utilisateurs permet aux équipes marketing des éditeurs de prédire quels produits sont les plus susceptibles de susciter l'intérêt des utilisateurs, d'identifier les audiences les plus réceptives et d'offrir une expérience plus personnalisée.
Exploiter les insights des consommateurs pour renforcer leur fidélité
Venons-en maintenant à la priorité fondamentale de chaque éditeur : l'optimisation de l'expérience. Dans l'environnement en ligne hautement compétitif d'aujourd'hui, le succès repose de plus en plus sur la rapidité et la pertinence. Pour développer une audience large et fidèle et monétisée, les éditeurs doivent rapidement attirer l'attention des utilisateurs en présentant un contenu véritablement engageant qui répond à leurs goûts uniques. Encore une fois, il s’agit d’un domaine dans lequel le déploiement efficace de l’analyse offre un avantage crucial.
Grâce à une analyse granulaire des interactions sur le site en temps réel, les algorithmes d'IA peuvent fournir instantanément une vue approfondie des habitudes, des préférences et même des sentiments individuels à l'égard d'un contenu spécifique. Cette vision complète constitue la base idéale pour des recommandations de contenu personnalisées. Non seulement cela démontre l'engagement des éditeurs à répondre aux besoins de l'audience, mais cela crée également des expériences rationalisées qui renforcent les relations avec les utilisateurs, maintiennent la fidélité et augmentent la valeur des audiences, ce qui à son tour attire des dépenses publicitaires.
Et ce n'est pas tout. Les éditeurs peuvent également exploiter des analyses prédictives avancées pour combiner les données entrantes avec des modèles de comportement historiques et prédire avec précision le prochain contenu avec lequel les utilisateurs sont susceptibles d'interagir. En plus d'ouvrir la voie à des expériences pertinentes et personnalisées qui ajoutent de la valeur supplémentaire pour les utilisateurs, ces informations peuvent stimuler davantage les opportunités publicitaires, permettant aux éditeurs de faire correspondre les annonces en fonction des besoins actuels des utilisateurs et des sujets (et produits) ayant la plus forte probabilité de susciter des retombées. leur intérêt pour l'avenir.
Stratégies de ciblage évolutives et croissance de l'audience
L'analyse intelligente peut également donner aux éditeurs une idée de la manière dont les utilisateurs interagissent avec un contenu spécifique sur diverses propriétés numériques. Non seulement cela enrichit davantage les profils d'utilisateurs avec des informations granulaires sur les centres d'intérêt, mais cela permet également aux éditeurs d'optimiser l'expérience sur les appareils numériques préférés du public. Étant donné qu'un foyer américain moyen possède 10 appareils connectés à Internet, et que ce nombre devrait atteindre 15 d'ici 2030, il est extrêmement important d'impliquer les segments souhaités, quelle que soit la manière dont ils interagissent avec le contenu.
De plus, l’utilisation de ces informations pour garantir une publicité hautement pertinente pour chaque environnement améliorera la réputation de l’éditeur. Le stéréotype des publicités numériques irritantes et perturbatrices appartient au passé, et des analyses avancées sont essentielles pour comprendre dans quelle mesure les consommateurs sont réceptifs à chaque étape de leur parcours numérique. Ce niveau d'informations sur l'audience est très attrayant pour les annonceurs et aidera les éditeurs à monétiser efficacement leur inventaire et à renforcer leurs sources de revenus.
En plus d'améliorer les capacités de ciblage sur plusieurs plates-formes, l'analyse intelligente offre aux éditeurs la possibilité d'alimenter l'expansion de l'audience. Lorsqu'elles sont combinées avec des données de contexte et de contenu en temps réel, les capacités prédictives rendent les impressions adressables sans données au niveau de l'utilisateur. À son tour, cela peut prendre en charge les méthodes de reciblage, permettant aux éditeurs et aux annonceurs de faire correspondre les audiences à l'aide d'une technologie de salle blanche. De plus, en fournissant de la clarté sur les tendances et les préférences partagées, ces solutions permettent aux éditeurs de toucher davantage d'utilisateurs sur tous les appareils.
Se concentrer sur les données first party est un pas dans la bonne direction pour les éditeurs. Alors qu’ils continuent de chercher de nouvelles façons de prospérer sans cookies tiers, il sera crucial de libérer la valeur de leurs actifs de contenu pour conserver l’avantage publicitaire et continuer à offrir les expériences personnalisées attendues par les utilisateurs. Mais avant de pouvoir exploiter efficacement leurs informations de première main, ils devront renforcer leur capacité à les organiser et à les exploiter, ce qui nécessitera des analyses plus intelligentes.
