Alle snakker fortsatt om døden til tredjeparts informasjonskapsler, men samtalen skifter. Mens utgivere, annonsører og teknologileverandører først følte seg i mørket om hvordan målretting – og digital markedsføring generelt – ville fungere fremover, har fokus nå flyttet til implementering av løsninger som gir fordeler for alle sider.
Mens Google tester ulike forslag med fugletema i Sandbox-prosjektet sitt for å møte et anslagsvis 52 % fall i publisistinntekter, har bransjeaktører rettet blikket mot førstepartsdata og innholdsmålretting som måter å hjelpe dem med å navigere i usikkerhet uten informasjonskapsler.
Dette skiftet lover godt for en fremtid som tillater kontinuerlig levering av effektiv digital markedsføring samtidig som datatilgang, kontroll og personvernoverholdelse bevares på det åpne nettet. Det vil også sikre skalerbarhet og bærekraftig inntektsgenerering.
Men for at dette skiftet skal bli virkelig vellykket, vil det også kreve litt hjelp fra teknologi – spesielt kunstig intelligens (AI) og prediktiv modellering.
Å knekke førsteparts datamutter
Utgivere vet at én sikker vei til frelse etter informasjonskapsler allerede er lagt for deres føtter: førstepartsdata. Med en direkte tilknytning til publikum har utgivere en bedre sjanse til å få brukersamtykke og samle dataene som trengs for å drive skreddersydd innhold og inntektsgenereringsstrategier og til gjengjeld beskytte bunnlinjen.
Å utnytte førstepartsdata krever imidlertid en helhetlig tilnærming. Informasjon fra brukerinteraksjoner med nettet er ofte ustrukturert og vanskelig å administrere, spesielt for utgivere med lite ressurser. Noen brukere kan være pålogget mens andre er anonyme, noe som betyr at datadekningen og forståelsen av brukeraktivitet ofte er inkonsekvent og ufullstendig. Dataene våre viser for eksempel at bare 2–10 % av brukerne deler detaljer som alder og kjønn, og de resterende 90 % er ukjente.
For å få mest mulig ut av verdifulle publikumsdata, trenger utgivere en måte å organisere, utvide og utnytte dem effektivt. Det er her AI kan hjelpe. For det første kan AI-drevne verktøy med høy prosesserings- og orkestreringskapasitet konsolidere enorme mengder usorterte data til en enkelt innsiktsbutikk som er enklere å forstå og aktivere. For det andre kan de fylle ut viktige manglende brikker for å gi utgivere det viktige helhetlige bildet av brukerreisen, som åpner døren til presis segmentering og aktivering, selv i fravær av harde faktadata.
For eksempel kan maskinlæringsalgoritmer automatisk analysere engasjementet til brukere som samtykker basert på kontekstuelle signaler for å gi et sanntidsvindu til unike interesser og preferanser som holder profiler oppdaterte og nøyaktige. Dette sparer ikke bare dager, eller uker, med manuell behandling, men forbedrer også annonseringsopplevelsen – og genererer mer verdifulle publisistdrevne annonseformater som samsvarer med kontekst og brukeropplevelse.
Videre kan avansert AI-modelleringsteknologi tette hullene for usporbare brukere. For eksempel, ved å inkludere data fra forskjellige miljøer – nett, app, CRM og CTV – kan mønstre blant brukere med visse attributter avdekkes, noe som gir næring til profilberikelse av lignende brukere for å opprettholde målrettbarhet for hele publikum. Disse teknologiene fokuserer på logiske, snarere enn deklarerte attributter, som direkte adresserer personvernbekymringene som forårsaket avskaffelsen av tredjeparts informasjonskapsler i utgangspunktet.
Ta det kontekstuelle til et nytt nivå
Innholdsmålretting har også gjenvunnet popularitet ettersom industrien fortsetter sin streben etter å finne effektive, men personvernbevisste og kompatible løsninger for å målrette forbrukere i tiden etter informasjonskapsler.
Teknologien på dette området har kommet langt de siste 10 årene, og tillater nå utvikling av mer nøyaktige og smidige verktøy for kontekstmålretting. På egen hånd har utgivere utvidet kunnskap og evne til å tilpasse innhold og bygge målgruppesegmenter som danner et brukbart grunnlag for kontekstbasert annonsering. Likevel, med mer sofistikerte verktøy på slep, kan de nå tilby mye større målrettingspresisjon.
For eksempel lar dagens nye generasjon AI-drevet teknologi utgivere bevege seg utenfor tradisjonelle kontekstuelle grenser. Ved å bruke sanntidssignaler, og omfattende evaluering av deres digitale egenskaper, kan de samle nøyaktig og skalerbar publikumsinnsikt som kan gjøres tilgjengelig for merkevarer så vel som for utgiverens egen markedsavdeling.
Kort sagt, det gir den inkrementelle adresserbarheten som kreves for å lette personalisering som ikke bare er svært tiltalende for annonsører, men som også sikrer en bedre opplevelse for brukerne – som til slutt styrker publikumsbånd og øker sannsynligheten for langsiktig lojalitet.
Å finpusse førstepartsdata og avansert innholdsmålretting er absolutt et skritt i riktig retning for det digitale mediebildet. På utgiversiden er det kanskje ikke nok å bare bytte en informasjonskapsel (tredjepart) med en annen (førstepart) for å unngå informasjonskapselusikkerhet. Nøkkelen er å bygge en smidig og skalerbar førstepartsstrategi ved å teste alternative teknologier. Dette vil skape ytterligere muligheter for publisister til å øke verdien levert til både brukere og merkevarer og i sin tur styrke deres posisjon i markedet.
