Os editores estarão bem cientes de que, apesar da suspensão da execução do Google, o fim dos cookies de terceiros permanece no horizonte, assim como os desafios associados a esta mudança. A única diferença é que eles têm mais tempo para se preparar.
Soluções alternativas podem estar em desenvolvimento, mas a maioria ainda está nos estágios iniciais de testes e está longe de estar isenta de problemas, especialmente quando se trata de acesso a dados e adoção pelos participantes do mercado.
Muitos editores reconhecem que os dados próprios apresentam uma alternativa viável – a riqueza de informações sobre o público que já possuem tem um poder significativo para alimentar fluxos de receita. Mas a questão agora reside em desbloquear o seu potencial e torná-lo uma solução escalável.
Para usar bem seus ativos de dados existentes, os editores precisam convertê-los em uma visão completa dos usuários que permita melhor compreensão, segmentação e geração de receita.
Então, a resposta poderia estar em análises mais inteligentes?
Possuir dados não é suficiente para permanecer competitivo
O principal problema para os editores que buscam explorar seus dados próprios de maneira mais eficaz é que geralmente é uma tarefa complexa e demorada. Os usuários interagem com o conteúdo de muitas maneiras diferentes e suas interações produzem enormes volumes de dados não estruturados. Além disso, as informações contidas em conjuntos de dados desordenados são frequentemente incompletas. Por exemplo, o público geralmente será uma mistura de usuários logados — para os quais os editores têm consentimento para coletar determinados dados e um registro de alguns atributos, mas não todos — e visitantes anônimos que optaram por não participar.
A maioria dos editores, portanto, acaba com uma confusão de dados que pode ser difícil de decifrar, especialmente quando falta capacidade interna de manipulação de dados. Alguns elementos serão mais simples de rastrear e avaliar – como o número de visitas e o tempo gasto nos sites – mas esses dados por si só não são suficientes para produzir a visão completa dos indivíduos necessária para fornecer conteúdo personalizado que reforce o envolvimento ou crie publicidade detalhada perfis, especialmente para usuários anônimos ou aqueles que optam por não compartilhar detalhes importantes, como idade e sexo.
No entanto, é aqui que entra a análise. Com as ferramentas de avaliação certas, os editores podem unificar dados fragmentados do público e obter informações valiosas sobre os interesses e comportamentos dos usuários; e isso é apenas o começo.
Usando previsões mais sofisticadas
A tecnologia analítica pode assumir o trabalho pesado do gerenciamento de dados em um nível básico e ajudar os editores a tornar seus ativos próprios utilizáveis. Em vez de navegar manualmente por vastas pilhas de informações díspares, eles podem aproveitar mecanismos automatizados para combinar, limpar e harmonizar dados em um hub consolidado. A partir daí, é mais fácil aplicar a análise inicial para descobrir insights anteriormente perdidos no caos – como quais tipos de conteúdo os usuários logados preferem ou consultas de pesquisa comuns que indicam tópicos populares.
Mas é na próxima fase do processamento de dados que o valor total da análise inovadora se torna verdadeiramente claro. Quando usado em conjunto com a análise preditiva de aprendizado de máquina, pode permitir que os editores coordenem melhor seus dados e os enriqueçam, preenchendo as lacunas de usuários específicos e aproveitando os dados existentes para prever o comportamento de usuários anônimos.
Ao aproveitar os atributos conhecidos de usuários específicos, a tecnologia de análise inteligente pode usar a modelagem de público para expandir significativamente o escopo do insight. Além disso, algoritmos de inteligência artificial (IA) podem aproveitar “verdades básicas” – como informações de contas – para identificar tendências-chave para indivíduos com determinadas características e aumentar os utilizadores que partilham as mesmas características ou seguem padrões de comportamento semelhantes.
O principal benefício desta extensão de dados é, obviamente, manter o apelo publicitário sem depender de cookies de terceiros. Ao aproveitar ao máximo seus próprios dados, os editores podem obter uma segmentação de público refinada e continuar a oferecer canais personalizados com precisão, em tempo real e em grande escala. Essa compreensão profunda dos atributos do usuário permite que as equipes de marketing dos editores prevejam quais produtos têm maior probabilidade de capturar o interesse do usuário, identificar os públicos mais receptivos e oferecer uma experiência mais personalizada.
Desbloqueando insights do consumidor para aumentar a fidelidade
Agora chegamos à prioridade central mais duradoura de todo editor: otimização da experiência. No ambiente on-line altamente competitivo de hoje, o sucesso depende cada vez mais da velocidade e da relevância. Para aumentar um público grande e leal monetizado, os editores devem atrair rapidamente a atenção do usuário, apresentando conteúdo verdadeiramente envolvente que atenda aos seus gostos únicos. Mais uma vez, esta é uma área onde a implementação eficaz de análises proporciona uma vantagem crucial.
Por meio da análise granular da interação do site em tempo real, os algoritmos de IA podem fornecer instantaneamente uma visão aprofundada dos hábitos, preferências e até mesmo sentimentos individuais em relação a um conteúdo específico. Essa visão abrangente constitui a base ideal para recomendações de conteúdo personalizadas. Isso não apenas demonstra o compromisso dos editores em atender às necessidades do público, mas também cria experiências simplificadas que fortalecem o relacionamento dos usuários, sustentam a fidelidade e aumentam o valor do público – o que, por sua vez, atrai gastos com publicidade.
E isso não é tudo. Os editores também podem aproveitar análises preditivas avançadas para combinar dados recebidos com padrões comportamentais históricos e prever com precisão o próximo conteúdo com o qual os usuários provavelmente se envolverão. Além de abrir caminho para experiências relevantes e personalizadas que agregam valor extra para os usuários, esses insights podem aumentar ainda mais as oportunidades de publicidade, permitindo que os editores combinem os anúncios de acordo com as necessidades atuais dos usuários e com os tópicos — e produtos — com maior probabilidade de gerar seu interesse no futuro.
Estratégias de segmentação preparadas para o futuro e crescimento do público
A análise inteligente também pode dar aos editores uma visão de como os usuários interagem com conteúdo específico em diversas propriedades digitais. Isso não apenas enriquece ainda mais os perfis dos usuários com insights granulares sobre interesses, mas também permite que os editores otimizem a experiência nos dispositivos digitais preferidos do público. Com o agregado familiar médio dos EUA a possuir 10 dispositivos com acesso à Internet, o que deverá atingir os 15 até 2030, envolver os segmentos desejados, independentemente da forma como interagem com o conteúdo, é extremamente importante.
Além disso, usar esse insight para garantir publicidade altamente relevante para cada ambiente melhorará a reputação do editor. O estereótipo de anúncios digitais irritantes e perturbadores está a tornar-se uma coisa do passado e a análise avançada é essencial para compreender até que ponto os consumidores são receptivos em cada fase da sua jornada digital. Este nível de insights sobre o público é muito atraente para os anunciantes e apoiará os editores na monetização eficaz de seu inventário e no reforço dos fluxos de receita.
Além de melhorar os recursos de segmentação em diversas plataformas, a análise inteligente oferece aos editores o potencial de impulsionar a expansão do público. Quando combinados com contexto em tempo real e dados de conteúdo, os recursos preditivos tornam as impressões endereçáveis sem dados no nível do usuário. Por sua vez, isso pode oferecer suporte a métodos de retargeting, permitindo que editores e anunciantes combinem públicos usando tecnologia de sala limpa. Além disso, ao fornecer clareza sobre tendências e preferências compartilhadas, essas soluções permitem que os editores alcancem mais usuários em todos os dispositivos.
Mudar o foco para dados próprios é um passo na direção certa para os editores. À medida que continuam a procurar novas formas de prosperar sem cookies de terceiros, libertar o valor dos seus ativos de conteúdo próprios será crucial para manter a vantagem publicitária e continuar a proporcionar as experiências personalizadas que os utilizadores esperam. Mas antes de poderem colocar as suas informações próprias em ação eficaz, terão de reforçar a sua capacidade de as organizar e aproveitar, e isso exigirá análises mais inteligentes.
