Utgivere vil være godt klar over at, til tross for Googles opphold i utførelse, forblir slutten av tredjeparts informasjonskapsler i horisonten, og det samme gjør utfordringene knyttet til denne endringen. Den eneste forskjellen er at de har lengre tid å forberede.
Alternative løsninger kan være under arbeid, men de fleste er fortsatt i startfasen av testing og er langt fra problemfrie, spesielt når det gjelder datatilgang og adopsjon av markedsaktørene.
Mange utgivere erkjenner at førstepartsdata er et levedyktig alternativ – mengden av publikumsinformasjon de allerede har, har betydelig kraft til å drive inntektsstrømmer. Men problemet ligger nå i å låse opp potensialet og gjøre det til en skalerbar løsning.
For å bruke sine eksisterende dataressurser godt, må utgivere konvertere dem til en fullstendig oversikt over brukere som gir bedre forståelse, segmentering og inntektsgenerering.
Så, kan svaret ligge i smartere analyser?
Å eie data er ikke nok til å forbli konkurransedyktig
Hovedproblemet for utgivere som ønsker å utnytte førstepartsdataene sine mer effektivt, er at det ofte er en kompleks, tidkrevende oppgave. Brukere engasjerer seg i innhold på mange forskjellige måter, og deres interaksjoner produserer enorme mengder ustrukturert data. I tillegg er informasjon i uordnede datasamlinger ofte ufullstendig. For eksempel vil publikum vanligvis være en blanding av påloggede brukere – for hvem utgivere har samtykke til å samle inn visse data og en oversikt over noen attributter, men ikke alle – og bortvalgte besøkende som er anonyme.
De fleste utgivere ender derfor opp med et virvar av databiter som kan være vanskelig å tyde, spesielt når intern datahåndteringsevne mangler. Noen elementer vil være enklere å spore og vurdere – for eksempel antall besøk og tid brukt på nettsteder – men disse datapunktene alene er ikke nok til å gi den fullstendige oversikten over enkeltpersoner som trengs for å gi skreddersydd innhold som styrker engasjementet eller bygger detaljert annonsering profiler, spesielt for anonyme brukere eller de som velger å ikke dele nøkkeldetaljer, som alder og kjønn.
Det er imidlertid her analyse kommer inn. Med de riktige evalueringsverktøyene kan utgivere forene fragmenterte publikumsdata og få verdifull innsikt i brukerinteresser og -atferd; og det er bare starten.
Bruker mer sofistikerte spådommer
Analyseteknologi kan ta på seg det tunge løftet av dataadministrasjon på et grunnleggende nivå og hjelpe utgivere med å gjøre sine førstepartsressurser brukbare. I stedet for manuelt å navigere i enorme stabler med ulik informasjon, kan de utnytte automatiserte mekanismer for å blande, rense og harmonisere data til en konsolidert hub. Derfra er det lettere å bruke innledende analyse for å avdekke innsikt som tidligere har gått tapt i kaoset – for eksempel hvilke typer innhold påloggede brukere foretrekker eller vanlige søk som indikerer populære emner.
Men det er i neste fase av databehandling hvor den fulle verdien av innovativ analyse virkelig blir tydelig. Når den brukes sammen med prediktiv analyse for maskinlæring, kan den gjøre det mulig for utgivere å koordinere dataene sine bedre og berike dem, fylle hullene for spesifikke brukere og utnytte eksisterende data til å forutsi atferden til anonyme brukere.
Ved å utnytte de kjente egenskapene til spesifikke brukere, kan smart analytics-teknologi bruke publikumsmodellering for å utvide innsiktsomfanget betydelig. Dessuten kan kunstig intelligente (AI) algoritmer utnytte "grunnsannheter" – for eksempel kontoinformasjon – for å identifisere nøkkeltrender for individer med visse egenskaper og forsterke brukere som deler de samme egenskapene eller følger lignende atferdsmønstre.
Kjernefordelen med denne datautvidelsen er selvfølgelig å opprettholde reklameappell uten å være avhengig av tredjeparts informasjonskapsler. Ved å gjøre det beste ut av sine egne data, kan utgivere oppnå raffinert målgruppesegmentering og fortsette å tilby nøyaktig skreddersydde plasseringer i sanntid og i stor skala. Denne dyptgående forståelsen av brukerattributter gjør det mulig for publisistenes markedsføringsteam å forutsi hvilke produkter som er mer sannsynlig å fange brukerinteresse, finne de mest mottakelige målgruppene og levere en mer skreddersydd opplevelse.
Låser opp forbrukerinnsikt for å øke lojaliteten
Nå kommer vi til hver utgivers mest varige kjerneprioritet: opplevelsesoptimalisering. I dagens svært konkurransedyktige nettmiljø er suksess i økende grad avhengig av hastighet og relevans. For å få et stort, lojalt publikum med inntekter, må utgivere raskt fange brukerens oppmerksomhet ved å presentere virkelig engasjerende innhold som taler til deres unike smak. Nok en gang er dette et område hvor effektiv distribusjon av analyser gir en avgjørende fordel.
Gjennom granulær analyse av nettstedinteraksjon i sanntid, kan AI-algoritmer umiddelbart levere en dyptgående oversikt over individuelle vaner, preferanser og til og med følelser for spesifikt innhold. Denne omfattende innsikten danner det ideelle grunnlaget for personlig tilpassede innholdsanbefalinger. Ikke bare viser det utgiverens forpliktelse til å møte publikumsbehov, men det skaper også strømlinjeformede opplevelser som styrker brukerforhold, opprettholder lojalitet og øker verdien av publikum – som igjen tiltrekker seg annonseutgifter.
Og det er ikke alt. Utgivere kan også bruke avansert prediktiv analyse for å kombinere innkommende data med historiske atferdsmønstre og nøyaktig forutsi det neste innholdet brukere sannsynligvis vil engasjere seg i. I tillegg til å bane vei for relevante, personlig tilpassede opplevelser som gir ekstra verdi for brukerne, kan denne innsikten øke annonseringsmulighetene ytterligere, slik at utgivere kan matche annonser i tråd med gjeldende brukerbehov og emnene – og produktene – med høyest sannsynlighet for gnister. deres interesse for fremtiden.
Fremtidssikre målrettingsstrategier og publikumsvekst
Smart analyse kan også gi utgivere en oversikt over hvordan brukere engasjerer seg med spesifikt innhold på tvers av ulike digitale eiendommer. Ikke bare beriker dette brukerprofilene ytterligere med detaljert innsikt rundt interesser, men det lar også utgivere optimalisere opplevelsen på publikums foretrukne digitale enheter. Med den gjennomsnittlige amerikanske husholdningen som eier 10 internettaktiverte enheter, som forventes å nå 15 innen 2030, er det enormt viktig å engasjere ønskede segmenter uansett hvordan de samhandler med innhold.
I tillegg vil bruk av denne innsikten for å sikre svært relevant annonsering for hvert miljø forbedre utgiverens omdømme. Stereotypen av irriterende, forstyrrende digitale annonser er i ferd med å bli en saga blott, og avansert analyse er avgjørende for å forstå hvor mottakelige forbrukere er på hvert trinn av deres digitale reise. Dette nivået av publikumsinnsikt er svært attraktivt for annonsører og vil hjelpe utgivere med å effektivt tjene penger på beholdningen deres og styrke inntektsstrømmene.
Ved siden av å forbedre målrettingsfunksjonene på tvers av flere plattformer, gir smart analyse publisister potensialet til å øke publikumsutvidelsen. Når kombinert med sanntidskontekst og innholdsdata, gjør prediktive evner inntrykk adresserbare uten data på brukernivå. I sin tur kan dette støtte retargeting-metoder, slik at utgivere og annonsører kan matche publikum ved hjelp av renromsteknologi. I tillegg, ved å gi klarhet i trender og delte preferanser, gjør disse løsningene det mulig for utgivere å nå flere brukere på alle enheter.
Å flytte fokuset mot førstepartsdata er et skritt i riktig retning for utgivere. Ettersom de fortsetter å lete etter nye måter å trives uten tredjeparts informasjonskapsler, vil det være avgjørende å slippe løs verdien av deres eide innholdsressurser for å beholde reklamefordelen og fortsette å levere de personlige opplevelsene brukerne forventer. Men før de kan omsette førstepartsinformasjonen sin til effektiv handling, må de styrke sin evne til å organisere og utnytte den, og det vil kreve smartere analyser.
