Gli editori saranno ben consapevoli del fatto che, nonostante la sospensione dell'esecuzione da parte di Google, la fine dei cookie di terze parti rimane all'orizzonte, così come le sfide associate a questo cambiamento. L'unica differenza è che hanno più tempo per prepararsi.
Potrebbero essere in cantiere soluzioni alternative, ma la maggior parte sono ancora nelle fasi iniziali di test e sono tutt’altro che esenti da problemi, soprattutto quando si tratta di accesso ai dati e di adozione da parte degli operatori del mercato.
Molti editori riconoscono che i dati proprietari rappresentano una valida alternativa: la ricchezza di informazioni sul pubblico che già detengono ha un potere significativo nell’alimentare i flussi di entrate. Ma il problema ora sta nel liberarne il potenziale e nel renderlo una soluzione scalabile.
Per utilizzare al meglio le risorse di dati esistenti, gli editori devono convertirle in una visione completa degli utenti che consenta una migliore comprensione, segmentazione e generazione di entrate.
Quindi, la risposta potrebbe risiedere in un’analisi più intelligente?
Possedere dati non è sufficiente per rimanere competitivi
Il problema principale per gli editori che desiderano sfruttare i propri dati proprietari in modo più efficace è che spesso si tratta di un'attività complessa e dispendiosa in termini di tempo. Gli utenti interagiscono con i contenuti in molti modi diversi e le loro interazioni producono enormi volumi di dati non strutturati. Inoltre, le informazioni all'interno di pool di dati disordinati sono spesso incomplete. Ad esempio, il pubblico sarà solitamente un mix di utenti che hanno effettuato l'accesso - per i quali gli editori hanno il consenso a raccogliere determinati dati e un record di alcuni attributi, ma non tutti - e visitatori anonimi che hanno rinunciato.
La maggior parte degli editori, quindi, si ritrova con un miscuglio di dati che può essere difficile da decifrare, soprattutto quando manca la capacità di gestione interna dei dati. Alcuni elementi saranno più semplici da monitorare e valutare, come il numero di visite e il tempo trascorso sui siti, ma questi dati da soli non sono sufficienti per produrre la visione completa delle persone necessarie per fornire contenuti personalizzati che rafforzino il coinvolgimento o creino pubblicità dettagliata. profili, in particolare per gli utenti anonimi o coloro che scelgono di non condividere dettagli chiave, come età e sesso.
È qui, tuttavia, che entra in gioco l’analisi. Con i giusti strumenti di valutazione, gli editori possono unificare dati frammentati sul pubblico e ottenere informazioni preziose sugli interessi e sui comportamenti degli utenti; e questo è solo l'inizio.
Utilizzando previsioni più sofisticate
La tecnologia di analisi può farsi carico del pesante lavoro di gestione dei dati a livello di base e aiutare gli editori a rendere utilizzabili le proprie risorse proprietarie. Invece di navigare manualmente in vasti cumuli di informazioni disparate, possono sfruttare meccanismi automatizzati per unire, pulire e armonizzare i dati in un hub consolidato. Da lì, è più semplice applicare l'analisi iniziale per scoprire informazioni precedentemente perse nel caos, ad esempio quali tipi di contenuti preferiscono gli utenti che hanno effettuato l'accesso o query di ricerca comuni che indicano argomenti popolari.
Ma è nella fase successiva dell'elaborazione dei dati che l'intero valore dell'analisi innovativa diventa veramente chiaro. Se utilizzato insieme all’analisi predittiva del machine learning, può consentire agli editori di coordinare meglio i propri dati e arricchirli, colmando le lacune per utenti specifici e sfruttando i dati esistenti per prevedere i comportamenti degli utenti anonimi.
Sfruttando gli attributi noti di utenti specifici, la tecnologia di analisi intelligente può utilizzare la modellazione del pubblico per espandere in modo significativo l'ambito delle informazioni. Inoltre, gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) possono sfruttare le “verità fondamentali” – come le informazioni sull’account – per identificare le tendenze chiave per gli individui con determinati tratti e aumentare gli utenti che condividono le stesse caratteristiche o seguono modelli di comportamento simili.
Il vantaggio principale di questa estensione dei dati è, ovviamente, il mantenimento dell'attrattiva della pubblicità senza dipendere dai cookie di terze parti. Sfruttando al meglio i propri dati, gli editori possono ottenere una segmentazione raffinata del pubblico e continuare a offrire posizionamenti su misura in tempo reale e su larga scala. Questa comprensione approfondita degli attributi degli utenti consente ai team di marketing degli editori di prevedere quali prodotti hanno maggiori probabilità di catturare l'interesse degli utenti, individuare il pubblico più ricettivo e offrire un'esperienza più personalizzata.
Sfruttare le informazioni sui consumatori per aumentare la fidelizzazione
Veniamo ora alla priorità fondamentale più duratura di ogni editore: l'ottimizzazione dell'esperienza. Nell'ambiente online altamente competitivo di oggi, il successo si basa sempre più sulla velocità e sulla pertinenza. Per far crescere un pubblico ampio e fedele monetizzato, gli editori devono attirare rapidamente l'attenzione degli utenti presentando contenuti veramente coinvolgenti che rispondano ai loro gusti unici. Ancora una volta, si tratta di un’area in cui l’implementazione efficace dell’analisi fornisce un vantaggio cruciale.
Attraverso l'analisi granulare dell'interazione del sito in tempo reale, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono fornire istantaneamente una visione approfondita delle abitudini, delle preferenze e persino del sentimento individuale nei confronti di contenuti specifici. Questa visione completa costituisce la base ideale per consigli personalizzati sui contenuti. Non solo dimostra l'impegno degli editori nel soddisfare le esigenze del pubblico, ma crea anche esperienze semplificate che rafforzano le relazioni con gli utenti, sostengono la fedeltà e aumentano il valore del pubblico, il che a sua volta attira la spesa pubblicitaria.
E non è tutto. Gli editori possono anche sfruttare l’analisi predittiva avanzata per combinare i dati in arrivo con modelli comportamentali storici e prevedere con precisione i prossimi contenuti con cui gli utenti potrebbero interagire. Oltre ad aprire la strada a esperienze pertinenti e personalizzate che aggiungono ulteriore valore per gli utenti, queste informazioni possono aumentare ulteriormente le opportunità pubblicitarie, consentendo agli editori di abbinare gli annunci in linea con le attuali esigenze degli utenti e con gli argomenti (e i prodotti) con la più alta probabilità di suscitare interesse. il loro interesse per il futuro.
Strategie di targeting e crescita del pubblico a prova di futuro
L'analisi intelligente può anche offrire agli editori una visione di come gli utenti interagiscono con contenuti specifici su varie proprietà digitali. Ciò non solo arricchisce ulteriormente i profili utente con approfondimenti granulari sugli interessi, ma consente agli editori di ottimizzare l'esperienza anche sui dispositivi digitali preferiti dal pubblico. Dato che la famiglia media statunitense possiede 10 dispositivi abilitati a Internet, e si prevede che raggiungerà i 15 entro il 2030, è estremamente importante coinvolgere i segmenti desiderati indipendentemente dal modo in cui interagiscono con i contenuti.
Inoltre, l'utilizzo di queste informazioni per garantire pubblicità altamente pertinenti per ciascun ambiente migliorerà la reputazione dell'editore. Lo stereotipo degli annunci digitali irritanti e dirompenti sta diventando un ricordo del passato e l’analisi avanzata è essenziale per comprendere quanto siano ricettivi i consumatori in ogni fase del loro percorso digitale. Questo livello di informazioni sul pubblico è molto interessante per gli inserzionisti e aiuterà gli editori a monetizzare in modo efficace il proprio inventario e a rafforzare i flussi di entrate.
Oltre a migliorare le capacità di targeting su più piattaforme, l'analisi intelligente offre agli editori il potenziale per alimentare l'espansione del pubblico. Se combinate con il contesto in tempo reale e i dati sui contenuti, le funzionalità predittive rendono le impressioni gestibili senza dati a livello di utente. A sua volta, questo può supportare metodi di retargeting, consentendo a editori e inserzionisti di abbinare il pubblico utilizzando la tecnologia clean-room. Inoltre, fornendo chiarezza su tendenze e preferenze condivise, queste soluzioni consentono agli editori di raggiungere più utenti su tutti i dispositivi.
Spostare la propria attenzione verso i dati proprietari è un passo nella giusta direzione per gli editori. Mentre continuano a cercare nuovi modi per prosperare senza cookie di terze parti, liberare il valore delle risorse di contenuti di loro proprietà sarà fondamentale per mantenere il vantaggio pubblicitario e continuare a offrire le esperienze personalizzate che gli utenti si aspettano. Ma prima di poter mettere in pratica le informazioni di prima parte, dovranno rafforzare la loro capacità di organizzarle e sfruttarle, e ciò richiederà analisi più intelligenti.
